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

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.06 20	0.11 94	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

F4.4	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.15 267	0.04 2	0.05 2	0.07 114	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

FORCE_5	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.04 2	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 264	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.09 35	0.04 2	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.04 1	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.05 269

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt3	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.09 29	0.11 93	0.05 6	0.07 124	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.06 7	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

GFORCE	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.20 632	0.07 187	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.05 6	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.09 356	0.08 38	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

F7	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.18 470	0.05 5	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.05 6	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

FORCE_4	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 470	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.12 129	0.05 6	0.06 50	0.07 114	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.03 2

over v1	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.10 60	0.05 6	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.10 410	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.05 269

over-8	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.09 356	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.05 269

DepthFocus	0.08 140	0.04 3	0.15 540	0.12 9	0.09 439	0.07 56	0.12 149	0.10 60	0.05 6	0.09 259	0.05 8	0.07 175	0.04 1	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.04 100

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 149	0.06 2	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

CGFBStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.06 14	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.08 298	0.08 38	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

tt5	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.11 93	0.06 14	0.07 124	0.06 43	0.08 253	0.08 298	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100

F5.5	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.19 558	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.14 220	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

F8.5	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.19 558	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 300	0.05 2	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.14 220	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.07 220	0.08 38	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_6	0.07 10	0.07 300	0.04 1	0.18 470	0.05 5	0.09 201	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

VeloStereo	0.09 249	0.04 3	0.12 386	0.14 86	0.11 612	0.07 56	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.11 672	0.13 716

flow	0.09 249	0.04 3	0.12 386	0.14 86	0.11 612	0.07 56	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.11 672	0.13 716

over-9	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.09 356	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.05 269

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.08 253	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.05 5	0.06 20	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100

CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.06 14	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.08 298	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

BridgeDepth	0.07 10	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.09 35	0.06 14	0.04 1	0.07 114	0.10 351	0.09 356	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	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
MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.07 11	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.06 398

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.06 398

StereoNetSlim22	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.17 358	0.08 299	0.06 20	0.14 322	0.16 313	0.07 34	0.12 403	0.07 114	0.10 351	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

HNOStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.16 498	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

FETCStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.07 34	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

FETStereo	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.07 34	0.09 259	0.09 236	0.07 175	0.07 220	0.08 38	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

WiStereo	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.05 8	0.09 308	0.08 298	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt4	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.14 220	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt6	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.05 8	0.09 308	0.08 298	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt7	0.07 10	0.08 443	0.07 31	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.13 177	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.04 1	0.07 56	0.11 94	0.13 177	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.05 1	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

NBS	0.07 10	0.07 300	0.08 91	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.05 1	0.07 34	0.06 50	0.09 236	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 159	0.05 67	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.04 100

416test1013	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.10 51	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.07 187	0.08 122	0.15 420	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.10 281	0.05 5	0.07 220	0.06 4	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

LACA1	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.10 60	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

WQFJA1++	0.08 140	0.04 3	0.11 332	0.14 86	0.07 187	0.11 342	0.11 94	0.11 93	0.07 34	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.06 398

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 91	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 149	0.07 9	0.07 34	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.04 100
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.05 7	0.09 29	0.11 93	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.05 269

AdaDepth	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.18 470	0.06 63	0.11 342	0.12 149	0.09 35	0.07 34	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.04 11	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

S2M2_XL	0.08 140	0.06 159	0.12 386	0.12 9	0.08 299	0.09 201	0.09 29	0.07 9	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.08 548	0.06 398
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 54	0.11 332	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.07 34	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 38	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

test_c	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.04 1	0.06 20	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.05 269

ww3	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.07 56	0.12 149	0.08 16	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

ww	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.12 149	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

G3	0.13 500	0.14 689	0.12 386	0.32 781	0.13 675	0.11 342	0.14 322	0.23 516	0.08 56	0.14 469	0.12 363	0.19 567	0.09 356	0.15 507	0.13 497	0.10 636	0.05 354	0.16 749	0.10 659	0.10 648	0.06 398

CEFStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.15 420	0.09 35	0.08 56	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.08 298	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

tt8	0.07 10	0.08 443	0.06 15	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.08 38	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.08 298	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.04 100

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 9	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.06 2	0.08 56	0.06 50	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 227	0.03 2

CR-Stereo	0.07 10	0.08 443	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.06 20	0.12 149	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.05 1	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 227	0.04 100

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 443	0.05 2	0.20 632	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.03 2

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 300	0.06 15	0.17 358	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.06 84	0.08 38	0.06 7	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

TT111	0.08 140	0.05 54	0.11 332	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.14 220	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.09 356	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

rgla	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

416test	0.07 10	0.07 300	0.06 15	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.10 51	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

FAST (zero-shot)	0.09 249	0.06 159	0.11 332	0.19 558	0.13 675	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.08 56	0.08 197	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.07 483	0.05 227	0.08 564

small-0shot	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.06 20	0.13 241	0.09 35	0.08 56	0.05 2	0.10 281	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

testmc14	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.08 16	0.08 56	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.05 16	0.07 11	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LGCAT	0.08 140	0.04 3	0.10 264	0.11 1	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.07 9	0.08 56	0.09 259	0.07 114	0.07 175	0.08 298	0.12 376	0.11 375	0.10 636	0.09 673	0.04 1	0.05 255	0.04 62	0.09 613

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.06 2	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.05 269

CAR	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

PointNet	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.14 322	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.07 114	0.08 253	0.08 298	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

FCBStereo	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.18 470	0.06 63	0.11 342	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

PSGStereo	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.18 470	0.06 63	0.11 342	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.09 236	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 10	0.08 443	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.08 16	0.08 56	0.08 197	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.07 11	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 140	0.06 159	0.11 332	0.16 256	0.07 187	0.08 122	0.10 51	0.14 220	0.08 56	0.08 197	0.06 43	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

LiteMatch	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.15 420	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.15 569	0.10 172	0.14 542	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.06 379	0.06 398

GeoVLM	0.08 140	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.10 281	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

MonSter++	0.08 140	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asd	0.07 10	0.08 443	0.07 31	0.16 256	0.07 187	0.08 122	0.08 9	0.11 93	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

4.25_new	0.07 10	0.08 443	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 443	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 443	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 443	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

monsters	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.12 129	0.08 56	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 140	0.07 300	0.10 264	0.18 470	0.07 187	0.10 281	0.17 544	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.07 114	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.04 62	0.04 100

StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 702	0.17 609	0.11 1	0.05 5	0.05 7	0.11 94	0.08 16	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.08 519	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.04 100

AIO_rvc	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.14 322	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.04 1	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.05 5	0.05 7	0.13 241	0.12 129	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

MoCha-V2	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.20 632	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.08 56	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

ww2	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.08 16	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

L4000	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.11 342	0.18 597	0.16 313	0.09 101	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.08 298	0.07 11	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

L400	0.08 140	0.07 300	0.07 31	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.17 544	0.13 177	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

GStereo	0.10 334	0.05 54	0.11 332	0.12 9	0.13 675	0.10 281	0.09 29	0.12 129	0.09 101	0.11 353	0.12 363	0.12 407	0.09 356	0.15 507	0.14 542	0.07 424	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.07 472	0.09 613

low	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.12 376	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

Last	0.08 140	0.04 3	0.12 386	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.13 177	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

DDDD	0.08 140	0.04 3	0.12 386	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.15 267	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.09 356	0.09 81	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

test410_97500	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.08 9	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.08 9	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 10	0.10 599	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.08 16	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 227	0.04 100

GEAR-Net	0.08 140	0.06 159	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 249	0.08 443	0.08 91	0.21 671	0.09 439	0.08 122	0.11 94	0.10 60	0.09 101	0.07 124	0.10 281	0.05 5	0.06 84	0.14 477	0.11 375	0.05 67	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.19 558	0.07 187	0.10 281	0.09 29	0.12 129	0.09 101	0.09 259	0.09 236	0.07 175	0.08 298	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.06 522	0.10 640	0.08 566	0.07 472	0.05 269

TestStereo_HL3	0.11 389	0.05 54	0.16 577	0.13 29	0.07 187	0.12 400	0.11 94	0.20 437	0.09 101	0.15 500	0.30 664	0.13 442	0.12 483	0.16 544	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.07 491

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.05 7	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.05 2	0.07 114	0.07 175	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

DNS	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.08 253	0.05 16	0.17 580	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.03 1	0.13 716	0.09 613

qqai	0.07 10	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.05 7	0.12 149	0.08 16	0.09 101	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.05 269

TS12	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.21 671	0.07 187	0.11 342	0.13 241	0.11 93	0.09 101	0.10 315	0.10 281	0.08 253	0.10 410	0.09 81	0.12 449	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

LiteMatch*	0.08 140	0.04 3	0.11 332	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.13 241	0.14 220	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.09 356	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

MUNStereo	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.09 101	0.09 259	0.08 194	0.08 253	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

Foundation-i1a	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.05 5	0.13 461	0.13 241	0.12 129	0.09 101	0.11 353	0.11 340	0.11 384	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.11 1	0.05 5	0.10 281	0.10 51	0.14 220	0.09 101	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

gasm-f	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

3.75w	0.07 10	0.07 300	0.08 91	0.16 256	0.07 187	0.07 56	0.09 29	0.16 313	0.09 101	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.05 7	0.10 51	0.11 93	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.07 472	0.06 398

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.09 35	0.09 101	0.06 50	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.09 35	0.09 101	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 91	0.12 9	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.06 2	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.04 100

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.04 3	0.09 29	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.06 398

AIO-Stereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.07 175	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

IGEV++	0.08 140	0.06 159	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

AEACV	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.13 675	0.14 500	0.13 241	0.14 220	0.09 101	0.07 124	0.09 236	0.07 175	0.08 298	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.04 100

CAS	0.08 140	0.04 3	0.07 31	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.09 101	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.08 519	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.04 100

CES	0.08 140	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.09 101	0.08 197	0.09 236	0.11 384	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.05 269

AFF-stereo	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.07 187	0.10 281	0.16 498	0.17 357	0.09 101	0.10 315	0.12 363	0.09 308	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.04 62	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.15 420	0.16 313	0.09 101	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.04 100

MGE	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.20 632	0.05 5	0.05 7	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.04 1	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.11 1	0.05 5	0.10 281	0.11 94	0.08 16	0.10 139	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.14 477	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 379	0.05 269

E$^{3}$Stereo	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

LLLLL	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

LLL	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

300	0.08 140	0.05 54	0.12 386	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.10 139	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.08 298	0.08 38	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

Anonymus	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.15 420	0.15 267	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.06 398

HLF11	0.11 389	0.05 54	0.13 449	0.12 9	0.08 299	0.14 500	0.11 94	0.22 492	0.10 139	0.12 403	0.23 561	0.11 384	0.11 449	0.14 477	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.08 548	0.08 564

LWStereo	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

CR7Stereo	0.07 10	0.08 443	0.07 31	0.17 358	0.07 187	0.08 122	0.13 241	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

Foundation-i1c-attn	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.12 149	0.12 129	0.10 139	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.10 139	0.09 259	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.11 93	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.08 298	0.09 81	0.07 16	0.07 424	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.04 100

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.14 322	0.07 9	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

DLNR-FE	10.43 852	1.83 841	19.53 871	120.75 879	13.06 861	0.06 20	0.13 241	0.23 516	0.10 139	0.07 124	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.13 722	0.04 29	0.06 264	0.04 84	52.01 887	0.04 100

Zero-FE251	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.12 400	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

asda	0.07 10	0.08 443	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.06 20	0.10 51	0.16 313	0.10 139	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

2.5w	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.09 201	0.12 149	0.14 220	0.10 139	0.06 50	0.09 236	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.04 3	0.13 241	0.10 60	0.10 139	0.05 2	0.11 340	0.07 175	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

S2M2_L	0.09 249	0.08 443	0.11 332	0.13 29	0.10 556	0.08 122	0.06 1	0.10 60	0.10 139	0.10 315	0.09 236	0.10 351	0.09 356	0.11 266	0.11 375	0.13 722	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.10 648	0.08 564
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.12 400	0.11 94	0.15 267	0.10 139	0.12 403	0.09 236	0.10 351	0.08 298	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

FLISNet	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.13 29	0.09 439	0.09 201	0.14 322	0.21 464	0.10 139	0.19 598	0.17 464	0.14 465	0.09 356	0.16 544	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.08 566	0.07 472	0.06 398

CoSv	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.13 29	0.09 439	0.09 201	0.14 322	0.21 464	0.10 139	0.19 598	0.17 464	0.14 465	0.09 356	0.16 544	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.08 566	0.07 472	0.06 398

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.22 691	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.04 100

AIO_test	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.14 322	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 249	0.10 599	0.31 727	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.11 266	0.07 16	0.12 695	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.05 269

RSM	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.10 139	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

trnet	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.12 9	0.05 5	0.12 400	0.11 94	0.13 177	0.10 139	0.08 197	0.13 386	0.09 308	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.08 519	0.05 354	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.05 269

DLNR_Zeroshot_test	10.40 851	1.82 840	19.49 870	120.77 880	13.11 862	0.06 20	0.13 241	0.23 516	0.10 139	0.07 124	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.13 722	0.04 29	0.06 264	0.04 84	51.54 886	0.04 100

HH	0.09 249	0.06 159	0.13 449	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.16 498	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.04 100

HanStereo	0.09 249	0.06 159	0.13 449	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.16 498	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.04 100

LoS_RVC	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.15 420	0.11 93	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.06 59	0.09 356	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.03 2

MC-Stereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.12 129	0.10 139	0.09 259	0.12 363	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

iRaft-Stereo_20w	0.09 249	0.05 54	0.13 449	0.14 86	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.18 392	0.10 139	0.11 353	0.08 194	0.08 253	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

RAFT-345	0.11 389	0.07 300	0.15 540	0.16 256	0.08 299	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.10 139	0.11 353	0.36 704	0.09 308	0.09 356	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.04 62	0.05 269

CRE-IMP	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.10 281	0.12 149	0.18 392	0.10 139	0.14 469	0.13 386	0.13 442	0.12 483	0.12 376	0.11 375	0.07 424	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.08 564

XX-Stereo	0.09 249	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.09 439	0.15 527	0.12 149	0.20 437	0.10 139	0.10 315	0.14 402	0.07 175	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.04 100

CREStereo	0.09 249	0.04 3	0.08 91	0.11 1	0.06 63	0.13 461	0.14 322	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.13 386	0.09 308	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.08 519	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.06 398
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
L500	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.16 256	0.08 299	0.12 400	0.17 544	0.13 177	0.11 178	0.09 259	0.10 281	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

100	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.05 7	0.12 149	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

DNSM	0.09 249	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.08 253	0.05 16	0.18 605	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.13 716	0.10 647

DF_test	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.08 299	0.04 3	0.13 241	0.08 16	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.06 4	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.04 100

over-6	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.10 281	0.09 29	0.17 357	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.09 356	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 227	0.05 269

Weightmod_eth	0.09 249	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.10 281	0.16 498	0.13 177	0.11 178	0.08 197	0.08 194	0.09 308	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.07 601	0.06 264	0.07 483	0.04 62	0.03 2

SE	0.10 334	0.10 599	0.08 91	0.19 558	0.09 439	0.11 342	0.11 94	0.15 267	0.11 178	0.10 315	0.16 440	0.09 308	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.04 100

depth_test_26	0.08 140	0.04 3	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.11 94	0.12 129	0.11 178	0.09 259	0.07 114	0.08 253	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.06 379	0.07 491

CHEStereo	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.09 35	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

RMAStereo	0.08 140	0.08 443	0.08 91	0.19 558	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.11 342	0.14 322	0.12 129	0.11 178	0.07 124	0.11 340	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 140	0.06 159	0.15 540	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.13 241	0.13 177	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 54	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.15 420	0.12 129	0.11 178	0.06 50	0.11 340	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

HiDET	0.08 140	0.04 3	0.10 264	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

LCMNet	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.10 60	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.12 400	0.10 51	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.03 1	0.02 1

IGEV-FE	0.09 249	0.05 54	0.12 386	0.13 29	0.08 299	0.12 400	0.13 241	0.17 357	0.11 178	0.10 315	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

FlowAnything_test	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.14 322	0.20 437	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.12 407	0.12 483	0.13 436	0.11 375	0.09 588	0.06 522	0.09 589	0.09 614	0.06 379	0.09 613

GASTEREO	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.19 558	0.07 187	0.07 56	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.04 1	0.12 376	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

MSCF	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.04 1	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

qwe	0.07 10	0.08 443	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.18 392	0.11 178	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

4.5_new	0.07 10	0.09 535	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.10 51	0.14 220	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 535	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.10 51	0.14 220	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

3.25w_new	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.07 5	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.07 5	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.06 1	0.13 177	0.11 178	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.16 313	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.10 281	0.16 498	0.13 177	0.11 178	0.08 197	0.10 281	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.04 100

GIP-stereo	0.08 140	0.06 159	0.11 332	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.14 220	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.04 1	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

fffft	0.09 249	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.17 544	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.07 114	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269
1: 1. 1
tt45	0.09 249	0.06 159	0.11 332	0.15 148	0.07 187	0.11 342	0.16 498	0.13 177	0.11 178	0.09 259	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

999	0.09 249	0.05 54	0.13 449	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.15 267	0.11 178	0.10 315	0.08 194	0.08 253	0.08 298	0.16 544	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269

mms	0.09 249	0.07 300	0.08 91	0.16 256	0.08 299	0.10 281	0.16 498	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.04 3	0.10 51	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

RSM++	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 54	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

IGEV_Zeroshot_test	0.09 249	0.05 54	0.12 386	0.13 29	0.08 299	0.12 400	0.13 241	0.17 357	0.11 178	0.10 315	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

UniTT-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.08 299	0.13 461	0.11 94	0.12 129	0.11 178	0.10 315	0.12 363	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.05 269

STrans-v2	0.10 334	0.07 300	0.12 386	0.18 470	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.21 464	0.11 178	0.11 353	0.15 426	0.12 407	0.10 410	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.04 100

SST-Stereo	0.10 334	0.07 300	0.15 540	0.18 470	0.09 439	0.06 20	0.12 149	0.17 357	0.11 178	0.15 500	0.17 464	0.13 442	0.12 483	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.05 269

RALCasStereoNet	0.10 334	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.08 299	0.12 400	0.14 322	0.17 357	0.11 178	0.12 403	0.17 464	0.14 465	0.10 410	0.12 376	0.11 375	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.05 255	0.08 548	0.07 491

PMTNet	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.06 63	0.12 400	0.14 322	0.15 267	0.11 178	0.09 259	0.13 386	0.10 351	0.07 220	0.13 436	0.10 278	0.15 741	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.07 472	0.06 398

R-Stereo Train	0.10 334	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.14 322	0.23 516	0.11 178	0.12 403	0.19 503	0.11 384	0.08 298	0.09 81	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.05 269

RAFT-Stereo	0.10 334	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.14 322	0.23 516	0.11 178	0.12 403	0.19 503	0.11 384	0.08 298	0.09 81	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.05 269
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2	0.11 389	0.11 628	0.11 332	0.24 725	0.11 612	0.13 461	0.15 420	0.24 542	0.12 223	0.10 315	0.12 363	0.11 384	0.09 356	0.14 477	0.10 278	0.07 424	0.04 29	0.11 674	0.05 255	0.07 472	0.06 398

GOStereo-base	0.14 538	0.16 711	0.14 490	0.31 779	0.13 675	0.12 400	0.16 498	0.26 581	0.12 223	0.16 529	0.15 426	0.16 512	0.11 449	0.13 436	0.13 497	0.12 695	0.05 354	0.16 749	0.09 614	0.12 692	0.06 398

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.08 16	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.05 16	0.11 266	0.10 278	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

GIO	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269

MGW-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

RSGM							0.14 322	0.16 313	0.12 223	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.08 298	0.11 266	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.04 62

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 140	0.08 443	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

EE1	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.07 56	0.10 51	0.16 313	0.12 223	0.08 197	0.05 8	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.05 269

Weightmod	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.10 281	0.15 420	0.14 220	0.12 223	0.11 353	0.10 281	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.08 635	0.07 395	0.07 483	0.04 62	0.03 2

PhaseNet	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.20 437	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.09 308	0.10 410	0.13 436	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

quiztm	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.14 220	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.03 2

DF	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.13 241	0.10 60	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.08 298	0.11 266	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

ARStereo-new	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.12 223	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

BARStereo	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.04 100

TOTStereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.14 220	0.12 223	0.09 259	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 140	0.08 443	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

KMOStereo	0.08 140	0.09 535	0.10 264	0.18 470	0.08 299	0.10 281	0.12 149	0.15 267	0.12 223	0.08 197	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.13 177	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 140	0.05 54	0.12 386	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.12 129	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.15 267	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 38	0.10 278	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

GSStereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

GS-Stereo							0.14 322	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

DA	0.08 140	0.07 300	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.10 351	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.03 2

GGEV	0.08 140	0.07 300	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.10 351	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 300	0.07 31	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.08 9	0.18 392	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

xyz-stereo-finetune2	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.13 29	0.07 187	0.11 342	0.19 639	0.17 357	0.12 223	0.15 500	0.15 426	0.17 536	0.12 483	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.06 398

SGD-Stereo	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.05 5	0.12 400	0.12 149	0.11 93	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.09 308	0.09 356	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

SCV_C0	0.08 140	0.07 300	0.07 31	0.16 256	0.09 439	0.08 122	0.15 420	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

SCV	0.08 140	0.09 535	0.08 91	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.13 241	0.10 60	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 379	0.04 100

IGEV-RUCA	0.08 140	0.06 159	0.11 332	0.14 86	0.09 439	0.10 281	0.12 149	0.10 60	0.12 223	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.06 398

ours_stereo	0.09 249	0.07 300	0.09 181	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.16 498	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.12 376	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.03 2

fffy	0.09 249	0.08 443	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.13 461	0.17 544	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.09 356	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.05 269

tg	0.10 334	0.06 159	0.10 264	0.18 470	0.08 299	0.11 342	0.16 498	0.20 437	0.12 223	0.08 197	0.11 340	0.11 384	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.04 62	0.04 100

WCG-NET（raft）	0.08 140	0.05 54	0.10 264	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.13 241	0.15 267	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MGS-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.12 386	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.15 420	0.12 129	0.12 223	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

MyStereo06	0.10 334	0.07 300	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.18 597	0.19 424	0.12 223	0.12 403	0.08 194	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.06 379	0.06 398

ff7	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

IGEVStereo-DCA	0.09 249	0.06 159	0.11 332	0.15 148	0.10 556	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

ffff	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

11t	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

GCAP-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.13 449	0.18 470	0.06 63	0.11 342	0.07 5	0.13 177	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.07 175	0.09 356	0.13 436	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

anonymousdsp	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

ProNet	0.09 249	0.07 300	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.15 420	0.15 267	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.06 398

CroCo-Stereo Lap2	0.09 249	0.09 535	0.08 91	0.22 691	0.09 439	0.09 201	0.19 639	0.16 313	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.05 269

ccc-4	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

IGEV-Stereo	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 389	0.07 300	0.10 264	0.19 558	0.09 439	0.08 122	0.15 420	0.22 492	0.12 223	0.13 441	0.16 440	0.20 580	0.10 410	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.06 379	0.16 757

DeepStereo_RVC	0.11 389	0.08 443	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.08 122	0.12 149	0.17 357	0.12 223	0.13 441	0.14 402	0.12 407	0.12 483	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.08 564

RAFT-RH_RVC	0.11 389	0.06 159	0.14 490	0.16 256	0.09 439	0.12 400	0.12 149	0.17 357	0.12 223	0.13 441	0.41 742	0.11 384	0.10 410	0.13 436	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.05 255	0.04 62	0.06 398

CroCo-Stereo	0.09 249	0.08 443	0.08 91	0.22 691	0.09 439	0.09 201	0.19 639	0.15 267	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.08 38	0.07 16	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.04 100
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 334	0.07 300	0.09 181	0.17 358	0.09 439	0.11 342	0.17 544	0.18 392	0.12 223	0.09 259	0.12 363	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.04 62	0.04 100

ARAFT	0.12 472	0.08 443	0.17 609	0.19 558	0.09 439	0.14 500	0.18 597	0.20 437	0.12 223	0.12 403	0.13 386	0.14 465	0.11 449	0.15 507	0.12 449	0.06 222	0.05 354	0.10 640	0.09 614	0.05 227	0.04 100

GeoMambaStereo_RVC	0.11 389	0.05 54	0.12 386	0.11 1	0.14 702	0.12 400	0.09 29	0.12 129	0.13 275	0.14 469	0.14 402	0.15 496	0.12 483	0.16 544	0.15 579	0.09 588	0.08 635	0.07 395	0.05 255	0.08 548	0.13 716

G4	0.11 389	0.09 535	0.10 264	0.24 725	0.10 556	0.13 461	0.13 241	0.21 464	0.13 275	0.12 403	0.14 402	0.10 351	0.10 410	0.13 436	0.10 278	0.07 424	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.05 227	0.05 269

ACC-I	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.06 63	0.02 1	0.14 322	0.09 35	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.05 269

Cross2Single-S	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.05 7	0.15 420	0.08 16	0.13 275	0.07 124	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

AnonStereo	0.09 249	0.08 443	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.10 51	0.19 424	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.13 436	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

SMOE	0.10 334	0.08 443	0.09 181	0.18 470	0.07 187	0.13 461	0.14 322	0.18 392	0.13 275	0.11 353	0.13 386	0.12 407	0.09 356	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.06 379	0.04 100

canet-new	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.19 558	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.12 129	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 300	0.09 181	0.19 558	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.11 93	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.03 2

ARStereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.11 93	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

ATMStereo	0.08 140	0.09 535	0.07 31	0.20 632	0.08 299	0.08 122	0.13 241	0.12 129	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 140	0.06 159	0.17 609	0.15 148	0.06 63	0.06 20	0.13 241	0.13 177	0.13 275	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 249	0.05 54	0.10 264	0.13 29	0.07 187	0.10 281	0.10 51	0.16 313	0.13 275	0.10 315	0.15 426	0.10 351	0.09 356	0.11 266	0.10 278	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.06 398

gcap_with_dpt	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.13 275	0.08 197	0.12 363	0.04 1	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.13 177	0.13 275	0.05 2	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

water-stereo	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.13 275	0.11 353	0.12 363	0.08 253	0.09 356	0.07 11	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

3w_stereo	0.08 140	0.09 535	0.10 264	0.17 358	0.07 187	0.08 122	0.10 51	0.20 437	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

HUF	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.13 177	0.13 275	0.07 124	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.07 9	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

SMoEStereo_RVC	0.08 140	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.13 275	0.09 259	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

WCG-NET	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.14 322	0.13 177	0.13 275	0.06 50	0.09 236	0.07 175	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

model_zeroshot	0.10 334	0.04 3	0.11 332	0.15 148	0.09 439	0.12 400	0.14 322	0.20 437	0.13 275	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.06 398

plain	0.10 334	0.08 443	0.10 264	0.19 558	0.09 439	0.10 281	0.15 420	0.14 220	0.13 275	0.13 441	0.15 426	0.09 308	0.12 483	0.13 436	0.12 449	0.07 424	0.05 354	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.06 398

MSKI-zero shot	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.10 281	0.13 241	0.14 220	0.13 275	0.09 259	0.09 236	0.09 308	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

RAFT-Test	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.07 187	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.13 275	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

knoymous	0.11 389	0.05 54	0.12 386	0.13 29	0.07 187	0.15 527	0.14 322	0.19 424	0.13 275	0.11 353	0.17 464	0.13 442	0.09 356	0.13 436	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.08 548	0.07 491

Patchmatch Stereo++	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 389	0.07 300	0.16 577	0.19 558	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.18 392	0.13 275	0.16 529	0.21 540	0.13 442	0.14 551	0.11 266	0.14 542	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.05 269

PSM-adaLoss	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

PSM-AAD	0.11 389	0.07 300	0.10 264	0.19 558	0.09 439	0.10 281	0.15 420	0.20 437	0.13 275	0.12 403	0.14 402	0.18 551	0.11 449	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.14 738

ROB_FTStereo_v2	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

ROB_FTStereo	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

HUI-Stereo	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

iGMRVC	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

iRAFT	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

RAFT-IKP	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 313	0.13 275	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.07 491

Prome-Stereo	0.11 389	0.06 159	0.10 264	0.18 470	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.22 492	0.13 275	0.12 403	0.17 464	0.13 442	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.09 613

XX-TBD	0.09 249	0.06 159	0.07 31	0.14 86	0.07 187	0.12 400	0.16 498	0.14 220	0.13 275	0.11 353	0.12 363	0.09 308	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.05 269

test_xeample3	0.09 249	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.16 313	0.13 275	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

ACC	0.08 140	0.06 159	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.02 1	0.14 322	0.11 93	0.14 313	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 379	0.05 269

anonymous	0.08 140	0.05 54	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.05 7	0.13 241	0.10 60	0.14 313	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.07 11	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

ManiGeoR	0.10 334	0.05 54	0.12 386	0.12 9	0.08 299	0.12 400	0.12 149	0.24 542	0.14 313	0.12 403	0.14 402	0.12 407	0.09 356	0.13 436	0.13 497	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.07 491

HLf10	0.10 334	0.05 54	0.12 386	0.12 9	0.08 299	0.12 400	0.12 149	0.24 542	0.14 313	0.12 403	0.14 402	0.12 407	0.09 356	0.13 436	0.13 497	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.07 491

bcnet-new	0.07 10	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.09 35	0.14 313	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.11 342	0.13 241	0.14 220	0.14 313	0.08 197	0.13 386	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 140	0.07 300	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.15 267	0.14 313	0.08 197	0.11 340	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 140	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.06 20	0.14 322	0.14 220	0.14 313	0.07 124	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 249	0.04 3	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.16 313	0.14 313	0.10 315	0.10 281	0.11 384	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 227	0.05 269

Hybrid-DGEV-03	0.10 334	0.06 159	0.09 181	0.18 470	0.08 299	0.16 559	0.14 322	0.15 267	0.14 313	0.13 441	0.16 440	0.12 407	0.09 356	0.13 436	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.04 100

DDF-Stereo	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.10 556	0.06 20	0.13 241	0.09 35	0.14 313	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.08 548	0.05 269

252Zero-FE	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.12 400	0.11 94	0.13 177	0.14 313	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 227	0.06 398

zero-FE	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.10 556	0.05 7	0.14 322	0.09 35	0.14 313	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.08 548	0.05 269

depthmonostereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.14 220	0.14 313	0.10 315	0.10 281	0.09 308	0.11 449	0.08 38	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.14 220	0.14 313	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

MM-Stereo_test2	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.18 597	0.15 267	0.14 313	0.07 124	0.10 281	0.07 175	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.03 2

AIO-test1	0.10 334	0.07 300	0.10 264	0.23 716	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.21 464	0.14 313	0.11 353	0.12 363	0.09 308	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.09 589	0.10 659	0.03 1	0.06 398

CAS++	0.11 389	0.07 300	0.11 332	0.14 86	0.09 439	0.12 400	0.14 322	0.24 542	0.14 313	0.11 353	0.09 236	0.11 384	0.07 220	0.14 477	0.09 159	0.11 670	0.09 673	0.09 589	0.07 483	0.07 472	0.08 564
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIM_Stereo	0.09 249	0.07 300	0.11 332	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.12 149	0.20 437	0.14 313	0.13 441	0.13 386	0.09 308	0.05 16	0.12 376	0.08 55	0.05 67	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

CASnet	0.09 249	0.09 535	0.09 181	0.19 558	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.18 392	0.14 313	0.11 353	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.10 640	0.08 566	0.05 227	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 334	0.10 599	0.15 540	0.18 470	0.08 299	0.15 527	0.09 29	0.17 357	0.14 313	0.14 469	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.16 544	0.10 278	0.05 67	0.05 354	0.10 640	0.07 483	0.06 379	0.05 269

riskmin	0.11 389	0.06 159	0.13 449	0.14 86	0.08 299	0.14 500	0.14 322	0.18 392	0.14 313	0.11 353	0.14 402	0.16 512	0.11 449	0.14 477	0.12 449	0.09 588	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.08 548	0.08 564

RCA-Stereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.18 392	0.14 313	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.07 220	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.04 100

ACRE	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.14 313	0.14 469	0.10 281	0.16 512	0.09 356	0.16 544	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

AnonymousM	0.09 249	0.05 54	0.10 264	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.19 424	0.14 313	0.13 441	0.11 340	0.09 308	0.08 298	0.13 436	0.10 278	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.05 255	0.05 227	0.05 269

rafts_anoy	0.11 389	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.17 357	0.14 313	0.13 441	0.13 386	0.12 407	0.10 410	0.11 266	0.12 449	0.07 424	0.04 29	0.09 589	0.11 694	0.07 472	0.06 398

CREStereo++_RVC	0.08 140	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.14 220	0.14 313	0.10 315	0.14 402	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100
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
sCroCo_RVC	0.12 472	0.09 535	0.23 686	0.24 725	0.11 612	0.19 627	0.14 322	0.17 357	0.14 313	0.10 315	0.13 386	0.12 407	0.07 220	0.14 477	0.11 375	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.08 566	0.05 227	0.07 491

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.06 63	0.10 281	0.16 498	0.17 357	0.14 313	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.09 356	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.03 2

StereoNetSlim	0.09 249	0.05 54	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.07 56	0.15 420	0.16 313	0.15 342	0.11 353	0.07 114	0.09 308	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

SCION-M(vits-remse)	0.08 140	0.06 159	0.12 386	0.24 725	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.08 519	0.06 522	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 249	0.13 675	0.12 386	0.24 725	0.16 735	0.25 705	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

S0	0.12 472	0.08 443	0.08 91	0.20 632	0.07 187	0.18 602	0.23 715	0.15 267	0.15 342	0.10 315	0.10 281	0.13 442	0.08 298	0.12 376	0.11 375	0.09 588	0.10 698	0.14 724	0.14 732	0.05 227	0.04 100

HLf8	0.11 389	0.05 54	0.13 449	0.11 1	0.08 299	0.15 527	0.12 149	0.22 492	0.15 342	0.13 441	0.17 464	0.12 407	0.10 410	0.14 477	0.12 449	0.09 588	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.08 548	0.08 564

TestStereo_HLe17	0.10 334	0.05 54	0.12 386	0.13 29	0.07 187	0.11 342	0.15 420	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.14 402	0.11 384	0.09 356	0.13 436	0.12 449	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.06 398

monster-pro	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

ACMStereo	0.08 140	0.09 535	0.08 91	0.19 558	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.14 220	0.15 342	0.06 50	0.08 194	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

KABStereo	0.08 140	0.07 300	0.08 91	0.19 558	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.16 313	0.15 342	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.11 342	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

NLSM1	0.10 334	0.07 300	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.13 461	0.16 498	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.10 281	0.06 59	0.10 410	0.10 172	0.11 375	0.07 424	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.05 227	0.05 269

MonStereo	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.08 9	0.10 60	0.15 342	0.08 197	0.10 281	0.07 175	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

2w_stereo	0.08 140	0.08 443	0.09 181	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.20 437	0.15 342	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

castereo++	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.05 5	0.14 500	0.12 149	0.11 93	0.15 342	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

MonSter	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PAM_32	0.09 249	0.05 54	0.17 609	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.15 420	0.14 220	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.09 308	0.07 220	0.14 477	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.06 398

UGAM-zero	0.09 249	0.05 54	0.15 540	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.13 241	0.19 424	0.15 342	0.11 353	0.15 426	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

Occ-G	0.08 140	0.05 54	0.06 15	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.14 322	0.13 177	0.15 342	0.07 124	0.11 340	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.05 269

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 389	0.05 54	0.14 490	0.15 148	0.20 771	0.09 201	0.17 544	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.14 402	0.10 351	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.09 613

test_sample1	0.13 500	0.07 300	0.14 490	0.13 29	0.08 299	0.19 627	0.16 498	0.20 437	0.15 342	0.14 469	0.22 552	0.18 551	0.16 598	0.17 580	0.14 542	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.08 548	0.07 491

gcap-zeroshot	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.07 187	0.11 342	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

test_for_model	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.11 342	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

MyStereo07	0.10 334	0.07 300	0.10 264	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.18 597	0.15 267	0.15 342	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.12 376	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.06 398

mmm	0.14 538	0.08 443	0.17 609	0.17 358	0.09 439	0.17 583	0.18 597	0.21 464	0.15 342	0.15 500	0.23 561	0.21 590	0.16 598	0.16 544	0.17 612	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491

11t1	0.12 472	0.06 159	0.13 449	0.14 86	0.08 299	0.17 583	0.15 420	0.18 392	0.15 342	0.15 500	0.15 426	0.16 512	0.16 598	0.15 507	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.08 548	0.07 491

rrr	0.09 249	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.10 556	0.11 342	0.16 498	0.16 313	0.15 342	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

testlalala	0.08 140	0.06 159	0.10 264	0.15 148	0.07 187	0.11 342	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

Any-RAFT	0.10 334	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.07 187	0.13 461	0.14 322	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.12 363	0.12 407	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

4D-IteraStereo	0.09 249	0.07 300	0.10 264	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.15 420	0.17 357	0.15 342	0.10 315	0.11 340	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.03 1	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.05 269

LoS	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.14 500	0.11 94	0.15 267	0.15 342	0.09 259	0.09 236	0.12 407	0.09 356	0.15 507	0.10 278	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.03 1	0.05 227	0.05 269
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.15 342	0.14 469	0.11 340	0.16 512	0.09 356	0.16 544	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

IPLG	0.10 334	0.07 300	0.15 540	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.14 322	0.20 437	0.15 342	0.12 403	0.17 464	0.07 175	0.07 220	0.14 477	0.13 497	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

IPLGR_C	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.15 342	0.14 469	0.10 281	0.16 512	0.09 356	0.16 544	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398

test-3	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.12 129	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.04 100

test_1	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.12 129	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.04 100

LCNet	0.11 389	0.07 300	0.09 181	0.19 558	0.09 439	0.08 122	0.15 420	0.21 464	0.15 342	0.11 353	0.15 426	0.16 512	0.11 449	0.12 376	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.15 745

TransformOpticalFlow	0.10 334	0.08 443	0.13 449	0.18 470	0.07 187	0.09 201	0.15 420	0.19 424	0.15 342	0.12 403	0.17 464	0.11 384	0.11 449	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

NRIStereo	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.18 470	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.16 313	0.15 342	0.12 403	0.14 402	0.13 442	0.12 483	0.13 436	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.07 491

cross-raft	0.10 334	0.09 535	0.09 181	0.19 558	0.07 187	0.11 342	0.25 747	0.13 177	0.15 342	0.08 197	0.11 340	0.12 407	0.10 410	0.09 81	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

s12784h	0.09 249	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.05 5	0.16 559	0.18 597	0.15 267	0.15 342	0.10 315	0.11 340	0.11 384	0.11 449	0.10 172	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

RALAANet	0.11 389	0.08 443	0.10 264	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.10 51	0.20 437	0.15 342	0.14 469	0.13 386	0.16 512	0.09 356	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

noway7	0.10 334	0.07 300	0.13 449	0.20 632	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.28 625	0.16 385	0.11 353	0.11 340	0.07 175	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

S	0.12 472	0.08 443	0.09 181	0.20 632	0.08 299	0.13 461	0.19 639	0.17 357	0.16 385	0.13 441	0.11 340	0.13 442	0.10 410	0.11 266	0.13 497	0.09 588	0.07 601	0.13 710	0.15 753	0.06 379	0.04 100

DN	0.10 334	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.09 439	0.12 400	0.18 597	0.17 357	0.16 385	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.11 670	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.09 613

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 140	0.06 159	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.07 56	0.14 322	0.13 177	0.16 385	0.05 2	0.10 281	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Selective-IGEV-i16pc	0.13 500	0.06 159	0.13 449	0.15 148	0.11 612	0.38 771	0.16 498	0.23 516	0.16 385	0.10 315	0.15 426	0.09 308	0.06 84	0.13 436	0.10 278	0.10 636	0.08 635	0.06 264	0.07 483	0.09 614	0.09 613

DispViT+	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.05 7	0.11 94	0.18 392	0.16 385	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BStereo	0.08 140	0.06 159	0.16 577	0.15 148	0.08 299	0.07 56	0.09 29	0.15 267	0.16 385	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.05 354	0.05 83	0.07 483	0.04 62	0.04 100

Anonymus123	0.09 249	0.06 159	0.16 577	0.15 148	0.08 299	0.11 342	0.09 29	0.18 392	0.16 385	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.05 354	0.05 83	0.07 483	0.04 62	0.04 100

NLSM3	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.19 558	0.08 299	0.11 342	0.16 498	0.18 392	0.16 385	0.06 50	0.08 194	0.07 175	0.08 298	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.07 483	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 249	0.06 159	0.14 490	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.15 420	0.18 392	0.16 385	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.05 269

DVStereo	0.09 249	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.12 149	0.14 220	0.16 385	0.11 353	0.11 340	0.09 308	0.09 356	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

PAM	0.10 334	0.05 54	0.16 577	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.16 498	0.15 267	0.16 385	0.12 403	0.09 236	0.09 308	0.07 220	0.13 436	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.06 398

GCAP-BAT	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.11 342	0.14 322	0.14 220	0.16 385	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

rvit_stereo_0080	0.10 334	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.15 420	0.16 313	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.14 465	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.09 588	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.05 269

rvit_stereo_ft	0.12 472	0.07 300	0.13 449	0.19 558	0.10 556	0.12 400	0.17 544	0.16 313	0.16 385	0.12 403	0.13 386	0.15 496	0.10 410	0.14 477	0.13 497	0.09 588	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.05 269

RAFT-Stereo-weight	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.19 424	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

test_sample2	0.12 472	0.07 300	0.12 386	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.18 597	0.21 464	0.16 385	0.14 469	0.20 516	0.19 567	0.15 569	0.15 507	0.12 449	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.08 548	0.07 491

ACVNet-DCA	0.10 334	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.23 516	0.16 385	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.07 472	0.07 491

1test111	0.11 389	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.23 516	0.16 385	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.15 507	0.16 596	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.07 472	0.07 491

whm_eth	0.10 334	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.15 420	0.16 313	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.14 465	0.08 298	0.12 376	0.10 278	0.09 588	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.05 269

MaDis-Stereo	0.09 249	0.09 535	0.08 91	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.10 51	0.16 313	0.16 385	0.09 259	0.11 340	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.13 497	0.07 424	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.04 100

GCAPDPT-zeroshot	0.09 249	0.05 54	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.11 342	0.14 322	0.14 220	0.16 385	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

EGLCR-Stereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.12 149	0.11 93	0.16 385	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

TestStereo1	0.13 500	0.08 443	0.08 91	0.19 558	0.08 299	0.18 602	0.29 781	0.23 516	0.16 385	0.17 549	0.20 516	0.16 512	0.10 410	0.12 376	0.13 497	0.06 222	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.05 269

qqq	0.13 500	0.09 535	0.15 540	0.16 256	0.08 299	0.13 461	0.15 420	0.23 516	0.16 385	0.15 500	0.19 503	0.16 512	0.16 598	0.15 507	0.16 596	0.07 424	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.07 491

RAFT_CTSACE	0.12 472	0.09 535	0.10 264	0.22 691	0.08 299	0.12 400	0.24 730	0.18 392	0.16 385	0.20 621	0.27 629	0.13 442	0.07 220	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.04 62	0.04 100

SA-5K	0.13 500	0.08 443	0.08 91	0.19 558	0.08 299	0.18 602	0.29 781	0.23 516	0.16 385	0.17 549	0.20 516	0.16 512	0.10 410	0.12 376	0.13 497	0.06 222	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.05 269

RAFT_R40	0.11 389	0.07 300	0.14 490	0.18 470	0.09 439	0.06 20	0.13 241	0.17 357	0.16 385	0.14 469	0.18 492	0.15 496	0.12 483	0.10 172	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.05 269

GMM-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.10 264	0.18 470	0.09 439	0.08 122	0.15 420	0.23 516	0.16 385	0.11 353	0.15 426	0.13 442	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.09 613

raftrobust	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.17 358	0.08 299	0.09 201	0.10 51	0.18 392	0.16 385	0.10 315	0.09 236	0.12 407	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.05 269

DIP-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.09 29	0.16 313	0.16 385	0.11 353	0.16 440	0.14 465	0.12 483	0.15 507	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227	0.06 398
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GELT-Stereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.18 470	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.21 464	0.17 416	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.08 298	0.10 172	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.03 1	0.03 2

SME	0.11 389	0.09 535	0.10 264	0.17 358	0.07 187	0.20 643	0.13 241	0.21 464	0.17 416	0.12 403	0.13 386	0.10 351	0.12 483	0.13 436	0.13 497	0.07 424	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.06 379	0.05 269

TestStereo-Hl	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.13 29	0.08 299	0.15 527	0.14 322	0.20 437	0.17 416	0.13 441	0.16 440	0.12 407	0.11 449	0.14 477	0.13 497	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.06 398

Lsterematch	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.16 256	0.07 187	0.13 461	0.15 420	0.14 220	0.17 416	0.16 529	0.18 492	0.15 496	0.15 569	0.12 376	0.14 542	0.07 424	0.04 29	0.06 264	0.06 376	0.06 379	0.06 398

WQFJA1	0.10 334	0.07 300	0.08 91	0.20 632	0.09 439	0.12 400	0.17 544	0.17 357	0.17 416	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.10 410	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

WQFJX1	0.10 334	0.07 300	0.08 91	0.22 691	0.09 439	0.12 400	0.17 544	0.18 392	0.17 416	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.10 410	0.11 266	0.09 159	0.07 424	0.08 635	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

WQFJX	0.10 334	0.07 300	0.09 181	0.21 671	0.09 439	0.12 400	0.16 498	0.18 392	0.17 416	0.12 403	0.10 281	0.07 175	0.09 356	0.12 376	0.10 278	0.06 222	0.07 601	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

NLMM	0.10 334	0.07 300	0.08 91	0.20 632	0.09 439	0.12 400	0.17 544	0.17 357	0.17 416	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.10 410	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

RAStereo	0.10 334	0.09 535	0.08 91	0.20 632	0.08 299	0.13 461	0.18 597	0.15 267	0.17 416	0.10 315	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.04 100

Pointernet	0.09 249	0.04 3	0.09 181	0.16 256	0.08 299	0.13 461	0.10 51	0.15 267	0.17 416	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.08 519	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 379	0.05 269

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 389	0.05 54	0.11 332	0.15 148	0.13 675	0.13 461	0.16 498	0.23 516	0.17 416	0.10 315	0.12 363	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.08 564

U	0.08 140	0.07 300	0.09 181	0.19 558	0.10 556	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.17 416	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.07 11	0.08 55	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 379	0.05 269

GCST	0.37 772	0.42 803	0.26 699	1.02 833	0.39 803	0.18 602	0.08 9	0.20 437	0.17 416	0.28 718	0.25 603	0.15 496	0.12 483	0.16 544	0.14 542	0.64 830	0.43 823	0.75 828	0.65 829	0.63 823	0.46 815

test_sample6	0.14 538	0.08 443	0.13 449	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.19 639	0.25 562	0.17 416	0.17 549	0.27 629	0.19 567	0.14 551	0.15 507	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.08 548	0.08 564

test_sample5	0.14 538	0.08 443	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.18 602	0.18 597	0.25 562	0.17 416	0.17 549	0.27 629	0.18 551	0.14 551	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.08 548	0.08 564

test_sample4	0.14 538	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.08 299	0.19 627	0.18 597	0.26 581	0.17 416	0.16 529	0.25 603	0.18 551	0.14 551	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.08 564

DualNet	0.14 538	0.08 443	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.18 602	0.18 597	0.25 562	0.17 416	0.17 549	0.27 629	0.18 551	0.14 551	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.08 548	0.08 564

DCRE	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.16 256	0.11 612	0.11 342	0.17 544	0.18 392	0.17 416	0.11 353	0.18 492	0.10 351	0.10 410	0.15 507	0.11 375	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.05 227	0.04 100

Anonymous_2	0.22 693	0.17 726	0.28 713	0.15 148	0.16 735	0.32 746	0.22 702	0.22 492	0.17 416	0.23 666	0.24 574	0.26 659	0.27 722	0.27 714	0.23 693	0.22 797	0.25 811	0.17 756	0.17 768	0.17 769	0.17 768

DisPM	0.11 389	0.07 300	0.12 386	0.16 256	0.09 439	0.06 20	0.13 241	0.17 357	0.17 416	0.14 469	0.20 516	0.12 407	0.10 410	0.11 266	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.11 675

test_4	0.10 334	0.10 599	0.08 91	0.19 558	0.09 439	0.08 122	0.22 702	0.15 267	0.17 416	0.12 403	0.18 492	0.12 407	0.09 356	0.08 38	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.04 62	0.03 2

GMOStereo	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.28 771	0.13 177	0.17 416	0.11 353	0.17 464	0.14 465	0.12 483	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.07 483	0.04 62	0.04 100

error version	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.28 771	0.13 177	0.17 416	0.11 353	0.17 464	0.14 465	0.12 483	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.07 483	0.04 62	0.04 100

test-v	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.28 771	0.13 177	0.17 416	0.11 353	0.17 464	0.14 465	0.12 483	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.07 483	0.04 62	0.04 100

HHNet	0.11 389	0.06 159	0.16 577	0.15 148	0.14 702	0.07 56	0.13 241	0.20 437	0.17 416	0.14 469	0.25 603	0.11 384	0.08 298	0.13 436	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.09 613

IIG-Stereo	0.11 389	0.06 159	0.13 449	0.17 358	0.08 299	0.11 342	0.12 149	0.22 492	0.17 416	0.14 469	0.17 464	0.11 384	0.12 483	0.12 376	0.12 449	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

PSM-softLoss	0.12 472	0.07 300	0.15 540	0.17 358	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.24 542	0.17 416	0.14 469	0.19 503	0.13 442	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.12 691

KMStereo	0.12 472	0.07 300	0.15 540	0.17 358	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.24 542	0.17 416	0.14 469	0.19 503	0.13 442	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.12 691

ASMatch	0.11 389	0.06 159	0.13 449	0.16 256	0.10 556	0.07 56	0.14 322	0.17 357	0.17 416	0.12 403	0.16 440	0.16 512	0.10 410	0.13 436	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.08 564

GrayStereo	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.19 558	0.09 439	0.09 201	0.16 498	0.18 392	0.17 416	0.14 469	0.17 464	0.17 536	0.11 449	0.12 376	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.10 647

Pruner-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.06 20	0.12 149	0.17 357	0.17 416	0.13 441	0.19 503	0.13 442	0.09 356	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.08 564

test-2	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.28 771	0.13 177	0.17 416	0.11 353	0.17 464	0.14 465	0.12 483	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.07 483	0.04 62	0.04 100

CFNet-RSSM	0.09 249	0.07 300	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.15 420	0.16 313	0.17 416	0.08 197	0.12 363	0.10 351	0.09 356	0.11 266	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

Gwc-CoAtRS	0.09 249	0.06 159	0.10 264	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.17 357	0.17 416	0.08 197	0.10 281	0.12 407	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

monster_256*512	0.11 389	0.07 300	0.09 181	0.21 671	0.10 556	0.12 400	0.17 544	0.26 581	0.18 450	0.12 403	0.12 363	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

TestStereo_HL2	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.12 9	0.08 299	0.12 400	0.14 322	0.20 437	0.18 450	0.13 441	0.21 540	0.12 407	0.10 410	0.12 376	0.12 449	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.07 491

RT-Monster	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.08 299	0.11 342	0.10 51	0.17 357	0.18 450	0.13 441	0.10 281	0.09 308	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.06 398

NLCSM	0.11 389	0.09 535	0.09 181	0.23 716	0.11 612	0.12 400	0.19 639	0.18 392	0.18 450	0.12 403	0.11 340	0.07 175	0.09 356	0.11 266	0.10 278	0.07 424	0.08 635	0.07 395	0.07 483	0.06 379	0.05 269

Select-FE	0.11 389	0.06 159	0.20 660	0.15 148	0.11 612	0.11 342	0.13 241	0.21 464	0.18 450	0.09 259	0.11 340	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.08 566	0.06 379	0.08 564

G2L-ROB	0.13 500	0.06 159	0.13 449	0.13 29	0.08 299	0.14 500	0.16 498	0.25 562	0.18 450	0.19 598	0.18 492	0.20 580	0.14 551	0.17 580	0.16 596	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.08 548	0.09 613

castereo	0.09 249	0.06 159	0.11 332	0.15 148	0.06 63	0.11 342	0.15 420	0.14 220	0.18 450	0.08 197	0.10 281	0.11 384	0.08 298	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

test_sample3	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.14 86	0.09 439	0.19 627	0.17 544	0.26 581	0.18 450	0.16 529	0.22 552	0.19 567	0.15 569	0.17 580	0.13 497	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.09 614	0.08 564

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 334	0.08 443	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.15 527	0.16 498	0.18 392	0.18 450	0.10 315	0.09 236	0.09 308	0.08 298	0.11 266	0.12 449	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.07 472	0.06 398

xx1	0.11 389	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.16 313	0.18 450	0.09 259	0.09 236	0.16 512	0.16 598	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.07 491

cc1	0.10 334	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.16 313	0.18 450	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.06 398

MIF-Stereo (partial)	0.11 389	0.06 159	0.10 264	0.19 558	0.10 556	0.10 281	0.11 94	0.17 357	0.18 450	0.14 469	0.16 440	0.09 308	0.11 449	0.12 376	0.12 449	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.07 491

Sa-1000	0.12 472	0.08 443	0.08 91	0.18 470	0.08 299	0.14 500	0.22 702	0.22 492	0.18 450	0.15 500	0.20 516	0.17 536	0.11 449	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.09 589	0.09 614	0.05 227	0.05 269

SA	0.12 472	0.09 535	0.08 91	0.18 470	0.08 299	0.12 400	0.24 730	0.23 516	0.18 450	0.17 549	0.27 629	0.14 465	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.09 589	0.08 566	0.05 227	0.04 100

TRStereo	0.09 249	0.05 54	0.12 386	0.15 148	0.12 650	0.10 281	0.13 241	0.18 392	0.18 450	0.09 259	0.09 236	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.04 62	0.04 100

FTStereo	0.12 472	0.06 159	0.14 490	0.18 470	0.09 439	0.07 56	0.15 420	0.21 464	0.18 450	0.12 403	0.24 574	0.12 407	0.12 483	0.13 436	0.13 497	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.10 647

test-1	0.10 334	0.07 300	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.11 342	0.24 730	0.14 220	0.18 450	0.09 259	0.07 114	0.09 308	0.08 298	0.07 11	0.09 159	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

BEATNet_4x	0.12 472	0.08 443	0.14 490	0.18 470	0.07 187	0.15 527	0.07 5	0.22 492	0.18 450	0.16 529	0.19 503	0.18 551	0.14 551	0.16 544	0.15 579	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.06 398

HITNet	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.14 86	0.06 63	0.11 342	0.10 51	0.18 392	0.18 450	0.13 441	0.16 440	0.14 465	0.11 449	0.15 507	0.13 497	0.06 222	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.06 379	0.05 269
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
DN-CSS_ROB	0.13 500	0.13 675	0.16 577	0.18 470	0.10 556	0.16 559	0.08 9	0.22 492	0.18 450	0.17 549	0.22 552	0.13 442	0.13 526	0.12 376	0.13 497	0.05 67	0.05 354	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.06 398

GGDA	0.11 389	0.06 159	0.11 332	0.13 29	0.07 187	0.12 400	0.14 322	0.19 424	0.19 470	0.13 441	0.20 516	0.12 407	0.09 356	0.12 376	0.12 449	0.07 424	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.07 491

xyz-stereo-finetune	0.11 389	0.08 443	0.13 449	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.19 639	0.17 357	0.19 470	0.12 403	0.14 402	0.15 496	0.10 410	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.05 255	0.04 62	0.05 269

MM-Stereo_test3	0.10 334	0.07 300	0.07 31	0.18 470	0.07 187	0.12 400	0.19 639	0.24 542	0.19 470	0.06 50	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.11 266	0.08 55	0.06 222	0.06 522	0.07 395	0.05 255	0.05 227	0.04 100

DDVS	0.15 585	0.10 599	0.21 671	0.16 256	0.12 650	0.15 527	0.14 322	0.25 562	0.19 470	0.18 579	0.29 656	0.27 667	0.12 483	0.19 622	0.15 579	0.09 588	0.06 522	0.09 589	0.07 483	0.11 672	0.11 675

rvit_stereo_0081_aga	0.11 389	0.09 535	0.14 490	0.18 470	0.09 439	0.13 461	0.14 322	0.14 220	0.19 470	0.10 315	0.18 492	0.16 512	0.09 356	0.12 376	0.09 159	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.06 398

AE-Stereo	0.10 334	0.08 443	0.10 264	0.18 470	0.09 439	0.10 281	0.15 420	0.14 220	0.19 470	0.09 259	0.14 402	0.12 407	0.08 298	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

ffm	0.12 472	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.17 544	0.15 267	0.19 470	0.15 500	0.25 603	0.19 567	0.13 526	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.06 398

ff1	0.13 500	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.17 544	0.15 267	0.19 470	0.15 500	0.25 603	0.19 567	0.13 526	0.14 477	0.20 650	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.06 398

tt1	0.10 334	0.08 443	0.12 386	0.17 358	0.09 439	0.12 400	0.16 498	0.15 267	0.19 470	0.09 259	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.06 398

CASS	0.13 500	0.12 647	0.11 332	0.23 716	0.09 439	0.15 527	0.17 544	0.18 392	0.19 470	0.17 549	0.18 492	0.15 496	0.15 569	0.14 477	0.14 542	0.09 588	0.06 522	0.10 640	0.08 566	0.09 614	0.07 491
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 544	0.18 392	0.19 470	0.13 441	0.16 440	0.09 308	0.14 551	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

ADStereo(finetuned)	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 544	0.15 267	0.19 470	0.13 441	0.17 464	0.10 351	0.12 483	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

BUS	0.14 538	0.09 535	0.14 490	0.22 691	0.10 556	0.19 627	0.14 322	0.34 713	0.19 470	0.17 549	0.22 552	0.16 512	0.13 526	0.15 507	0.13 497	0.08 519	0.06 522	0.10 640	0.09 614	0.07 472	0.07 491

BSDual-CNN	0.15 585	0.09 535	0.14 490	0.22 691	0.10 556	0.14 500	0.15 420	0.34 713	0.19 470	0.17 549	0.22 552	0.25 647	0.16 598	0.15 507	0.14 542	0.08 519	0.06 522	0.10 640	0.09 614	0.07 472	0.07 491

psmg	0.14 538	0.09 535	0.14 490	0.17 358	0.10 556	0.15 527	0.17 544	0.29 641	0.19 470	0.17 549	0.21 540	0.25 647	0.16 598	0.15 507	0.14 542	0.08 519	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.06 398

NF-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 516	0.19 470	0.12 403	0.17 464	0.12 407	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.12 691

OCTAStereo	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 516	0.19 470	0.12 403	0.17 464	0.12 407	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.12 691

RE-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 516	0.19 470	0.12 403	0.17 464	0.12 407	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.12 691

TVStereo	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 516	0.19 470	0.12 403	0.17 464	0.12 407	0.11 449	0.11 266	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.12 691

RAFT	0.13 500	0.09 535	0.11 332	0.18 470	0.08 299	0.15 527	0.24 730	0.20 437	0.19 470	0.21 637	0.21 540	0.17 536	0.12 483	0.16 544	0.09 159	0.06 222	0.07 601	0.10 640	0.09 614	0.05 227	0.05 269

LMCR-Stereo	0.15 585	0.08 443	0.13 449	0.21 671	0.09 439	0.17 583	0.20 664	0.27 604	0.19 470	0.24 676	0.24 574	0.23 627	0.17 622	0.20 648	0.17 612	0.07 424	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.10 648	0.08 564

TANstereo	0.09 249	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.11 342	0.14 322	0.15 267	0.19 470	0.11 353	0.15 426	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

DCANet	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 544	0.15 267	0.19 470	0.13 441	0.17 464	0.10 351	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

xxxx	0.15 585	0.07 300	0.14 490	0.14 86	0.08 299	0.23 688	0.18 597	0.31 669	0.19 470	0.14 469	0.28 643	0.22 608	0.14 551	0.15 507	0.26 730	0.09 588	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.08 548	0.07 491

base	0.18 646	0.13 675	0.24 690	0.20 632	0.14 702	0.24 693	0.10 51	0.31 669	0.20 494	0.25 690	0.37 710	0.16 512	0.17 622	0.25 706	0.22 680	0.16 762	0.09 673	0.15 737	0.12 716	0.06 379	0.09 613

zzzzzzz1	0.11 389	0.07 300	0.13 449	0.21 671	0.10 556	0.12 400	0.18 597	0.22 492	0.20 494	0.13 441	0.12 363	0.08 253	0.08 298	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

NLMM1	0.11 389	0.09 535	0.07 31	0.22 691	0.10 556	0.12 400	0.20 664	0.18 392	0.20 494	0.12 403	0.11 340	0.07 175	0.09 356	0.11 266	0.11 375	0.08 519	0.08 635	0.07 395	0.06 376	0.04 62	0.04 100

MM-Stereo_test1	0.10 334	0.07 300	0.08 91	0.18 470	0.07 187	0.12 400	0.18 597	0.21 464	0.20 494	0.09 259	0.11 340	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.10 278	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

FACV-RUCA	0.13 500	0.11 628	0.12 386	0.19 558	0.12 650	0.15 527	0.15 420	0.22 492	0.20 494	0.15 500	0.16 440	0.14 465	0.16 598	0.14 477	0.13 497	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.10 648	0.08 564

StereoVision	0.13 500	0.12 647	0.09 181	0.24 725	0.10 556	0.15 527	0.21 688	0.21 464	0.20 494	0.12 403	0.24 574	0.10 351	0.10 410	0.16 544	0.10 278	0.09 588	0.11 711	0.12 695	0.12 716	0.06 379	0.05 269

fff	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 544	0.16 313	0.20 494	0.13 441	0.16 440	0.10 351	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

x	0.13 500	0.07 300	0.14 490	0.14 86	0.08 299	0.18 602	0.14 322	0.22 492	0.20 494	0.15 500	0.19 503	0.19 567	0.17 622	0.18 605	0.18 630	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.07 491

CRFU-Net	0.16 610	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.19 627	0.14 322	0.26 581	0.20 494	0.28 718	0.27 629	0.29 686	0.17 622	0.19 622	0.17 612	0.09 588	0.09 673	0.07 395	0.07 483	0.08 548	0.08 564

GANet-ADL	0.13 500	0.07 300	0.15 540	0.17 358	0.10 556	0.18 602	0.15 420	0.30 656	0.20 494	0.13 441	0.18 492	0.19 567	0.12 483	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.05 255	0.07 472	0.08 564

PFNet	0.12 472	0.06 159	0.17 609	0.17 358	0.08 299	0.09 201	0.15 420	0.26 581	0.20 494	0.16 529	0.16 440	0.14 465	0.11 449	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

raft+_RVC	0.11 389	0.07 300	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.11 94	0.24 542	0.20 494	0.12 403	0.15 426	0.12 407	0.08 298	0.12 376	0.13 497	0.07 424	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

csc	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 544	0.16 313	0.20 494	0.13 441	0.16 440	0.10 351	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

cscssc	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 544	0.16 313	0.20 494	0.13 441	0.16 440	0.10 351	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

222	0.16 610	0.07 300	0.14 490	0.14 86	0.08 299	0.24 693	0.18 597	0.30 656	0.20 494	0.17 549	0.28 643	0.17 536	0.16 598	0.15 507	0.40 797	0.10 636	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.08 564

test_xeample	0.15 585	0.06 159	0.13 449	0.14 86	0.08 299	0.21 663	0.20 664	0.28 625	0.20 494	0.16 529	0.29 656	0.19 567	0.16 598	0.15 507	0.26 730	0.09 588	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.07 491

RAFT + AFF	0.13 500	0.07 300	0.20 660	0.20 632	0.10 556	0.14 500	0.24 730	0.26 581	0.20 494	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.10 410	0.15 507	0.12 449	0.07 424	0.06 522	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.08 564

RASNet	0.14 538	0.07 300	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.18 602	0.14 322	0.29 641	0.20 494	0.17 549	0.25 603	0.21 590	0.18 639	0.20 648	0.19 643	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.08 566	0.06 379	0.06 398

TADF							0.16 498	0.18 392	0.21 512	0.11 353	0.07 114	0.09 308	0.09 356	0.12 376	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62

ACV-stereo	0.15 585	0.10 599	0.28 713	0.18 470	0.12 650	0.14 500	0.12 149	0.23 516	0.21 512	0.19 598	0.23 561	0.22 608	0.15 569	0.23 690	0.17 612	0.07 424	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.07 491

test_sample8	0.19 659	0.12 647	0.20 660	0.12 9	0.14 702	0.17 583	0.13 241	0.31 669	0.21 512	0.27 703	0.22 552	0.36 735	0.25 708	0.19 622	0.17 612	0.15 741	0.30 815	0.14 724	0.14 732	0.14 734	0.12 691

H2IRNET	0.10 334	0.09 535	0.09 181	0.18 470	0.09 439	0.12 400	0.15 420	0.14 220	0.21 512	0.10 315	0.10 281	0.10 351	0.10 410	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.08 566	0.06 379	0.05 269

EKT-Stereo	0.11 389	0.07 300	0.14 490	0.15 148	0.10 556	0.13 461	0.14 322	0.18 392	0.21 512	0.11 353	0.08 194	0.12 407	0.09 356	0.11 266	0.12 449	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.06 376	0.08 548	0.07 491

iRaft-Stereo_5w	0.12 472	0.09 535	0.12 386	0.19 558	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.21 464	0.21 512	0.19 598	0.14 402	0.11 384	0.09 356	0.20 648	0.16 596	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.06 398

test_3	0.10 334	0.09 535	0.10 264	0.20 632	0.08 299	0.13 461	0.26 758	0.14 220	0.21 512	0.10 315	0.10 281	0.09 308	0.09 356	0.08 38	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 499	0.07 483	0.04 62	0.04 100

PFNet+	0.11 389	0.06 159	0.13 449	0.16 256	0.09 439	0.05 7	0.12 149	0.17 357	0.21 512	0.16 529	0.19 503	0.14 465	0.10 410	0.11 266	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.09 589	0.08 566	0.06 379	0.11 675

OMP-Stereo	0.11 389	0.06 159	0.14 490	0.18 470	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.21 464	0.21 512	0.13 441	0.14 402	0.11 384	0.12 483	0.11 266	0.13 497	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.04 100

sAnonymous2	0.13 500	0.12 647	0.24 690	0.20 632	0.12 650	0.17 583	0.13 241	0.26 581	0.21 512	0.11 353	0.11 340	0.13 442	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.09 588	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.15 751	0.10 647

CroCo_RVC	0.13 500	0.12 647	0.24 690	0.20 632	0.12 650	0.17 583	0.13 241	0.26 581	0.21 512	0.11 353	0.11 340	0.13 442	0.08 298	0.10 172	0.10 278	0.09 588	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.15 751	0.10 647

ac_64	0.16 610	0.08 443	0.15 540	0.18 470	0.10 556	0.22 672	0.18 597	0.24 542	0.21 512	0.18 579	0.24 574	0.29 686	0.18 639	0.19 622	0.22 680	0.09 588	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.07 472	0.06 398

GANet-RSSM	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.13 29	0.08 299	0.14 500	0.17 544	0.22 492	0.21 512	0.17 549	0.24 574	0.23 627	0.15 569	0.16 544	0.15 579	0.10 636	0.06 522	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

DeepPruner_ROB	0.16 610	0.11 628	0.15 540	0.17 358	0.10 556	0.17 583	0.15 420	0.32 681	0.21 512	0.19 598	0.21 540	0.22 608	0.18 639	0.20 648	0.15 579	0.13 722	0.09 673	0.09 589	0.09 614	0.11 672	0.10 647

MLCV	0.12 472	0.07 300	0.16 577	0.18 470	0.06 63	0.15 527	0.17 544	0.19 424	0.21 512	0.18 579	0.25 603	0.17 536	0.13 526	0.14 477	0.13 497	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 227	0.04 100

IGEV_i1	0.12 472	0.07 300	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.19 627	0.14 322	0.18 392	0.22 527	0.18 579	0.18 492	0.16 512	0.12 483	0.16 544	0.14 542	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.06 398

DStereoRT	0.16 610	0.06 159	0.11 332	0.19 558	0.09 439	0.12 400	0.12 149	0.28 625	0.22 527	0.12 403	0.20 516	0.11 384	0.10 410	0.15 507	0.14 542	0.06 222	0.05 354	0.96 838	0.09 614	0.05 227	0.04 100

G2L-Stereo	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.12 149	0.27 604	0.22 527	0.16 529	0.27 629	0.21 590	0.13 526	0.17 580	0.18 630	0.09 588	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491

MyStereo8	0.12 472	0.07 300	0.15 540	0.15 148	0.09 439	0.18 602	0.14 322	0.19 424	0.22 527	0.12 403	0.18 492	0.11 384	0.10 410	0.16 544	0.18 630	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.08 548	0.09 613

anonymousdsp2	0.11 389	0.07 300	0.10 264	0.16 256	0.09 439	0.13 461	0.14 322	0.18 392	0.22 527	0.13 441	0.14 402	0.12 407	0.09 356	0.14 477	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 379	0.05 269

Selective-RAFT	0.11 389	0.10 599	0.11 332	0.21 671	0.08 299	0.16 559	0.13 241	0.20 437	0.22 527	0.10 315	0.10 281	0.11 384	0.10 410	0.15 507	0.11 375	0.05 67	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

RAFT+CT+SA	0.13 500	0.11 628	0.09 181	0.19 558	0.09 439	0.15 527	0.28 771	0.22 492	0.22 527	0.15 500	0.26 620	0.10 351	0.10 410	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.08 566	0.07 472	0.06 398

CrosDoStereo	0.12 472	0.06 159	0.12 386	0.14 86	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.22 527	0.19 598	0.24 574	0.15 496	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

DeepStereo_LL	0.12 472	0.06 159	0.12 386	0.14 86	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.17 357	0.22 527	0.19 598	0.24 574	0.15 496	0.11 449	0.11 266	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

HCRNet	0.16 610	0.24 768	0.12 386	0.35 789	0.11 612	0.15 527	0.17 544	0.26 581	0.22 527	0.19 598	0.24 574	0.21 590	0.14 551	0.15 507	0.13 497	0.11 670	0.07 601	0.11 674	0.10 659	0.09 614	0.07 491

FADNet_RVC	0.16 610	0.14 689	0.40 756	0.20 632	0.11 612	0.13 461	0.13 241	0.26 581	0.22 527	0.21 637	0.23 561	0.20 580	0.17 622	0.14 477	0.16 596	0.08 519	0.08 635	0.12 695	0.09 614	0.11 672	0.10 647

UCFNet_RVC	0.14 538	0.08 443	0.13 449	0.11 1	0.10 556	0.20 643	0.10 51	0.24 542	0.22 527	0.17 549	0.20 516	0.23 627	0.15 569	0.17 580	0.15 579	0.12 695	0.07 601	0.10 640	0.13 728	0.11 672	0.10 647

Selective-IGEV-i16pb	0.14 538	0.08 443	0.17 609	0.15 148	0.11 612	0.41 777	0.16 498	0.28 625	0.23 539	0.11 353	0.20 516	0.10 351	0.07 220	0.17 580	0.12 449	0.10 636	0.07 601	0.06 264	0.08 566	0.09 614	0.10 647

AIO-test2	0.10 334	0.08 443	0.10 264	0.23 716	0.08 299	0.11 342	0.10 51	0.23 516	0.23 539	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.09 614	0.05 227	0.05 269

UGAM	0.13 500	0.10 599	0.09 181	0.22 691	0.08 299	0.12 400	0.20 664	0.17 357	0.23 539	0.21 637	0.16 440	0.13 442	0.13 526	0.19 622	0.12 449	0.07 424	0.05 354	0.13 710	0.11 694	0.07 472	0.05 269

DCVSM-stereo	0.14 538	0.09 535	0.16 577	0.16 256	0.10 556	0.15 527	0.09 29	0.19 424	0.23 539	0.20 621	0.23 561	0.26 659	0.15 569	0.18 605	0.14 542	0.09 588	0.07 601	0.09 589	0.08 566	0.10 648	0.12 691

DualNet (step1)	0.16 610	0.12 647	0.20 660	0.12 9	0.14 702	0.17 583	0.13 241	0.27 604	0.23 539	0.20 621	0.20 516	0.24 633	0.19 656	0.16 544	0.16 596	0.15 741	0.06 522	0.14 724	0.14 732	0.14 734	0.12 691

test_sample9	0.18 646	0.12 647	0.20 660	0.12 9	0.14 702	0.17 583	0.13 241	0.27 604	0.23 539	0.20 621	0.20 516	0.24 633	0.19 656	0.19 622	0.17 612	0.15 741	0.30 815	0.14 724	0.14 732	0.14 734	0.12 691

test_sample7	0.15 585	0.10 599	0.16 577	0.14 86	0.11 612	0.16 559	0.16 498	0.27 604	0.23 539	0.20 621	0.20 516	0.24 633	0.19 656	0.16 544	0.16 596	0.12 695	0.06 522	0.10 640	0.09 614	0.10 648	0.10 647

CBFPSM	0.14 538	0.06 159	0.26 699	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.15 420	0.22 492	0.23 539	0.20 621	0.27 629	0.24 633	0.16 598	0.16 544	0.18 630	0.06 222	0.06 522	0.06 264	0.07 483	0.07 472	0.07 491

iinet-f	0.16 610	0.06 159	0.45 765	0.14 86	0.10 556	0.21 663	0.14 322	0.27 604	0.23 539	0.21 637	0.24 574	0.21 590	0.15 569	0.18 605	0.21 671	0.09 588	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.09 614	0.10 647

PSMNet-ADL	0.15 585	0.12 647	0.13 449	0.22 691	0.09 439	0.13 461	0.20 664	0.26 581	0.23 539	0.18 579	0.20 516	0.24 633	0.16 598	0.18 605	0.17 612	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.11 694	0.08 548	0.07 491

IRAFT_RVC	0.12 472	0.08 443	0.16 577	0.19 558	0.08 299	0.07 56	0.15 420	0.24 542	0.23 539	0.14 469	0.14 402	0.15 496	0.12 483	0.12 376	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.06 376	0.06 379	0.06 398

ICVP	0.15 585	0.09 535	0.12 386	0.22 691	0.09 439	0.17 583	0.21 688	0.25 562	0.23 539	0.18 579	0.30 664	0.26 659	0.18 639	0.17 580	0.14 542	0.09 588	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 500	0.14 689	0.11 332	0.23 716	0.08 299	0.15 527	0.21 688	0.20 437	0.23 539	0.14 469	0.24 574	0.16 512	0.12 483	0.16 544	0.14 542	0.05 67	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.09 614	0.05 269

111	0.10 334	0.06 159	0.12 386	0.15 148	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.21 464	0.23 539	0.11 353	0.12 363	0.14 465	0.11 449	0.13 436	0.10 278	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 227	0.05 269

FENet	0.13 500	0.08 443	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.14 500	0.15 420	0.22 492	0.23 539	0.17 549	0.23 561	0.16 512	0.12 483	0.14 477	0.15 579	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.07 491

STTStereo	0.18 646	0.12 647	0.27 708	0.20 632	0.11 612	0.16 559	0.21 688	0.29 641	0.23 539	0.21 637	0.30 664	0.29 686	0.18 639	0.20 648	0.19 643	0.12 695	0.11 711	0.11 674	0.14 732	0.09 614	0.08 564

StereoDRNet-Refined	0.17 632	0.12 647	0.15 540	0.20 632	0.09 439	0.18 602	0.18 597	0.26 581	0.23 539	0.26 697	0.40 731	0.22 608	0.17 622	0.21 666	0.20 650	0.08 519	0.05 354	0.09 589	0.10 659	0.07 472	0.07 491
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Cross2Single Stereo	0.09 249	0.10 599	0.08 91	0.18 470	0.06 63	0.06 20	0.14 322	0.10 60	0.24 556	0.12 403	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.07 11	0.10 278	0.10 636	0.03 1	0.05 83	0.04 84	0.09 614	0.04 100

rvit_stereo_0081	0.11 389	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.14 220	0.24 556	0.11 353	0.13 386	0.13 442	0.09 356	0.11 266	0.12 449	0.10 636	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.05 269

rvit_stereo_0082	0.11 389	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.14 220	0.24 556	0.11 353	0.13 386	0.13 442	0.09 356	0.11 266	0.12 449	0.10 636	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.05 269

1111x	0.15 585	0.08 443	0.12 386	0.18 470	0.07 187	0.18 602	0.25 747	0.31 669	0.24 556	0.17 549	0.24 574	0.26 659	0.15 569	0.13 436	0.23 693	0.07 424	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.07 472	0.06 398

LL-Strereo	0.13 500	0.09 535	0.11 332	0.20 632	0.10 556	0.11 342	0.18 597	0.32 681	0.24 556	0.15 500	0.15 426	0.14 465	0.13 526	0.19 622	0.11 375	0.06 222	0.04 29	0.09 589	0.08 566	0.04 62	0.05 269

gwcnet-sp	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.18 470	0.09 439	0.16 559	0.17 544	0.24 542	0.24 556	0.18 579	0.24 574	0.15 496	0.16 598	0.15 507	0.15 579	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

scenet	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.18 470	0.09 439	0.16 559	0.17 544	0.24 542	0.24 556	0.18 579	0.24 574	0.15 496	0.16 598	0.15 507	0.15 579	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

ssnet	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.18 470	0.09 439	0.16 559	0.17 544	0.24 542	0.24 556	0.18 579	0.24 574	0.15 496	0.16 598	0.15 507	0.15 579	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

test_5	0.14 538	0.12 647	0.08 91	0.20 632	0.10 556	0.14 500	0.29 781	0.21 464	0.24 556	0.18 579	0.28 643	0.11 384	0.15 569	0.12 376	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.08 566	0.08 548	0.07 491

GLC_STEREO	0.11 389	0.07 300	0.11 332	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.24 556	0.12 403	0.13 386	0.12 407	0.08 298	0.18 605	0.11 375	0.06 222	0.08 635	0.08 499	0.06 376	0.05 227	0.05 269

MIPNet	0.11 389	0.08 443	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.12 400	0.14 322	0.20 437	0.24 556	0.11 353	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.13 436	0.12 449	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

IPLGR	0.11 389	0.09 535	0.16 577	0.18 470	0.08 299	0.12 400	0.17 544	0.21 464	0.24 556	0.11 353	0.12 363	0.11 384	0.08 298	0.12 376	0.12 449	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.04 62	0.04 100

AACVNet	0.16 610	0.08 443	0.14 490	0.15 148	0.10 556	0.18 602	0.15 420	0.23 516	0.24 556	0.27 703	0.27 629	0.28 677	0.17 622	0.19 622	0.16 596	0.09 588	0.07 601	0.09 589	0.07 483	0.10 648	0.09 613

GwcNet-ADL	0.13 500	0.08 443	0.14 490	0.20 632	0.09 439	0.11 342	0.20 664	0.30 656	0.24 556	0.13 441	0.14 402	0.18 551	0.14 551	0.13 436	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.07 472	0.06 398

DEmStereo	0.12 472	0.06 159	0.14 490	0.14 86	0.10 556	0.16 559	0.15 420	0.16 313	0.24 556	0.17 549	0.24 574	0.13 442	0.14 551	0.12 376	0.13 497	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

GMStereo	0.13 500	0.14 689	0.14 490	0.18 470	0.09 439	0.15 527	0.16 498	0.20 437	0.24 556	0.16 529	0.17 464	0.10 351	0.10 410	0.16 544	0.13 497	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.06 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.15 148	0.08 299	0.13 461	0.16 498	0.24 542	0.24 556	0.16 529	0.28 643	0.22 608	0.14 551	0.15 507	0.13 497	0.11 670	0.06 522	0.09 589	0.12 716	0.08 548	0.07 491

CFNet-ft	0.14 538	0.07 300	0.15 540	0.12 9	0.09 439	0.16 559	0.18 597	0.22 492	0.24 556	0.17 549	0.26 620	0.24 633	0.14 551	0.16 544	0.14 542	0.11 670	0.06 522	0.08 499	0.09 614	0.09 614	0.08 564

DMCA-RVC	0.17 632	0.10 599	0.15 540	0.24 725	0.11 612	0.18 602	0.18 597	0.25 562	0.24 556	0.21 637	0.26 620	0.25 647	0.27 722	0.18 605	0.20 650	0.12 695	0.08 635	0.13 710	0.10 659	0.10 648	0.08 564

CCAANet	0.14 538	0.06 159	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.16 559	0.13 241	0.30 656	0.24 556	0.16 529	0.32 677	0.18 551	0.17 622	0.17 580	0.14 542	0.06 222	0.05 354	0.09 589	0.09 614	0.06 379	0.09 613

FADNet-RVC-Resample	0.16 610	0.11 628	0.31 727	0.22 691	0.11 612	0.19 627	0.14 322	0.25 562	0.24 556	0.24 676	0.27 629	0.20 580	0.15 569	0.16 544	0.15 579	0.07 424	0.08 635	0.12 695	0.10 659	0.09 614	0.10 647

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 693	0.21 757	0.24 690	0.26 746	0.11 612	0.23 688	0.14 322	0.39 753	0.24 556	0.32 745	0.36 704	0.30 696	0.21 675	0.19 622	0.21 671	0.17 769	0.14 754	0.21 776	0.16 761	0.12 692	0.12 691

CFNet_RVC	0.14 538	0.07 300	0.15 540	0.12 9	0.09 439	0.16 559	0.18 597	0.22 492	0.24 556	0.17 549	0.26 620	0.24 633	0.14 551	0.16 544	0.14 542	0.11 670	0.06 522	0.08 499	0.09 614	0.09 614	0.08 564

DFGA-Net	0.13 500	0.11 628	0.18 635	0.17 358	0.10 556	0.12 400	0.13 241	0.22 492	0.25 579	0.16 529	0.16 440	0.13 442	0.12 483	0.16 544	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.05 227	0.05 269

mmx	0.14 538	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.17 544	0.27 604	0.25 579	0.15 500	0.25 603	0.19 567	0.13 526	0.14 477	0.20 650	0.08 519	0.06 522	0.09 589	0.08 566	0.08 548	0.08 564

xxx	0.14 538	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.08 299	0.17 583	0.17 544	0.27 604	0.25 579	0.15 500	0.25 603	0.19 567	0.13 526	0.14 477	0.20 650	0.08 519	0.06 522	0.09 589	0.08 566	0.08 548	0.08 564

GMStereo_Zeroshot	0.16 610	0.13 675	0.24 690	0.20 632	0.10 556	0.17 583	0.13 241	0.29 641	0.25 579	0.23 666	0.32 677	0.25 647	0.11 449	0.19 622	0.14 542	0.09 588	0.06 522	0.11 674	0.06 376	0.12 692	0.08 564

ssnet_v2	0.17 632	0.10 599	0.17 609	0.17 358	0.11 612	0.21 663	0.21 688	0.33 703	0.25 579	0.22 653	0.22 552	0.27 667	0.18 639	0.22 679	0.20 650	0.11 670	0.09 673	0.09 589	0.09 614	0.08 548	0.08 564

hknet	0.15 585	0.11 628	0.13 449	0.22 691	0.11 612	0.14 500	0.15 420	0.34 713	0.25 579	0.17 549	0.22 552	0.22 608	0.18 639	0.17 580	0.12 449	0.07 424	0.06 522	0.10 640	0.09 614	0.07 472	0.07 491

dd	0.15 585	0.16 711	0.16 577	0.19 558	0.09 439	0.15 527	0.18 597	0.21 464	0.25 579	0.23 666	0.20 516	0.21 590	0.09 356	0.21 666	0.16 596	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.08 548	0.06 398

THIR-Stereo	0.12 472	0.07 300	0.11 332	0.15 148	0.08 299	0.14 500	0.16 498	0.17 357	0.25 579	0.16 529	0.24 574	0.14 465	0.12 483	0.12 376	0.14 542	0.06 222	0.04 29	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

GES	0.14 538	0.08 443	0.16 577	0.15 148	0.10 556	0.13 461	0.13 241	0.28 625	0.25 579	0.16 529	0.23 561	0.18 551	0.13 526	0.16 544	0.13 497	0.08 519	0.07 601	0.07 395	0.06 376	0.08 548	0.09 613

cf-r	0.13 500	0.07 300	0.12 386	0.16 256	0.08 299	0.14 500	0.19 639	0.20 437	0.25 579	0.17 549	0.25 603	0.21 590	0.16 598	0.14 477	0.14 542	0.10 636	0.05 354	0.06 264	0.08 566	0.06 379	0.06 398

CFNet	0.15 585	0.10 599	0.17 609	0.17 358	0.08 299	0.18 602	0.09 29	0.28 625	0.25 579	0.19 598	0.24 574	0.24 633	0.17 622	0.17 580	0.14 542	0.08 519	0.06 522	0.09 589	0.10 659	0.07 472	0.06 398

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 632	0.10 599	0.22 677	0.20 632	0.10 556	0.15 527	0.18 597	0.31 669	0.25 579	0.21 637	0.30 664	0.25 647	0.17 622	0.21 666	0.20 650	0.09 588	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.08 564
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 671	0.21 757	0.23 686	0.20 632	0.10 556	0.19 627	0.17 544	0.36 735	0.25 579	0.27 703	0.33 690	0.27 667	0.24 698	0.20 648	0.20 650	0.15 741	0.12 727	0.17 756	0.14 732	0.10 648	0.08 564

HSM	0.15 585	0.08 443	0.14 490	0.16 256	0.09 439	0.16 559	0.14 322	0.28 625	0.25 579	0.19 598	0.23 561	0.37 740	0.16 598	0.20 648	0.15 579	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.06 398

FSD					0.22 783	0.25 705	0.25 747	0.27 604	0.26 593	0.25 690	0.26 620	0.25 647	0.27 722	0.27 714	0.24 706	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.25 797

rvit_0105_6	0.14 538	0.09 535	0.18 635	0.17 358	0.10 556	0.10 281	0.16 498	0.19 424	0.26 593	0.12 403	0.18 492	0.17 536	0.12 483	0.18 605	0.12 449	0.15 741	0.11 711	0.12 695	0.10 659	0.09 614	0.06 398

rvit_stereo_0083	0.12 472	0.08 443	0.17 609	0.16 256	0.09 439	0.11 342	0.15 420	0.14 220	0.26 593	0.11 353	0.14 402	0.13 442	0.10 410	0.12 376	0.12 449	0.10 636	0.08 635	0.09 589	0.07 483	0.07 472	0.05 269

IER	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.16 498	0.25 562	0.26 593	0.18 579	0.25 603	0.17 536	0.20 669	0.16 544	0.14 542	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.08 548	0.07 491

UPFNet	0.16 610	0.08 443	0.12 386	0.20 632	0.12 650	0.20 643	0.23 715	0.28 625	0.26 593	0.17 549	0.24 574	0.22 608	0.19 656	0.19 622	0.21 671	0.09 588	0.07 601	0.08 499	0.09 614	0.08 548	0.06 398

hitnet-ft	0.18 646	0.09 535	0.17 609	0.14 86	0.09 439	0.26 716	0.20 664	0.25 562	0.26 593	0.24 676	0.32 677	0.31 709	0.22 684	0.24 700	0.21 671	0.12 695	0.07 601	0.10 640	0.08 566	0.12 692	0.11 675

FADNet-RVC	0.20 671	0.20 751	0.38 753	0.21 671	0.16 735	0.20 643	0.15 420	0.26 581	0.26 593	0.26 697	0.32 677	0.26 659	0.21 675	0.22 679	0.19 643	0.12 695	0.13 742	0.12 695	0.14 732	0.13 716	0.18 774

GANet	0.21 684	0.12 647	0.21 671	0.24 725	0.13 675	0.22 672	0.22 702	0.41 763	0.26 593	0.31 738	0.42 748	0.37 740	0.28 733	0.23 690	0.22 680	0.10 636	0.12 727	0.10 640	0.09 614	0.10 648	0.08 564

iResNet	0.13 500	0.10 599	0.18 635	0.19 558	0.08 299	0.13 461	0.18 597	0.20 437	0.26 593	0.15 500	0.23 561	0.15 496	0.13 526	0.14 477	0.14 542	0.06 222	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

pmcnn	0.15 585	0.07 300	0.19 647	0.15 148	0.07 187	0.20 643	0.15 420	0.24 542	0.26 593	0.21 637	0.34 695	0.28 677	0.18 639	0.18 605	0.17 612	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.07 472	0.06 398

MCPF							0.19 639	0.23 516	0.27 603	0.11 353	0.14 402	0.22 608	0.15 569	0.19 622	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.05 227

RT-IGEV	0.13 500	0.06 159	0.13 449	0.15 148	0.09 439	0.15 527	0.17 544	0.24 542	0.27 603	0.16 529	0.17 464	0.17 536	0.10 410	0.14 477	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.05 255	0.07 472	0.07 491

rvit_0105_5	0.14 538	0.09 535	0.13 449	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.23 715	0.24 542	0.27 603	0.14 469	0.15 426	0.18 551	0.12 483	0.17 580	0.14 542	0.14 737	0.11 711	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.06 398

rvit_0105_4	0.14 538	0.09 535	0.17 609	0.17 358	0.10 556	0.12 400	0.19 639	0.23 516	0.27 603	0.14 469	0.20 516	0.17 536	0.13 526	0.17 580	0.13 497	0.15 741	0.11 711	0.11 674	0.10 659	0.09 614	0.06 398

rvit_stereo_0075_2	0.17 632	0.12 647	0.25 696	0.23 716	0.16 735	0.13 461	0.10 51	0.30 656	0.27 603	0.20 621	0.28 643	0.22 608	0.15 569	0.18 605	0.13 497	0.16 762	0.10 698	0.17 756	0.10 659	0.10 648	0.09 613

SMFormer	0.14 538	0.07 300	0.17 609	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.17 544	0.26 581	0.27 603	0.19 598	0.20 516	0.18 551	0.15 569	0.15 507	0.17 612	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.07 472	0.06 398

tta	0.14 538	0.07 300	0.17 609	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.17 544	0.26 581	0.27 603	0.19 598	0.20 516	0.18 551	0.15 569	0.15 507	0.17 612	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.06 398

qqq1	0.13 500	0.07 300	0.17 609	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.17 544	0.26 581	0.27 603	0.19 598	0.20 516	0.18 551	0.15 569	0.15 507	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.06 398

fff1	0.13 500	0.07 300	0.17 609	0.14 86	0.08 299	0.16 559	0.17 544	0.26 581	0.27 603	0.19 598	0.20 516	0.18 551	0.15 569	0.15 507	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.06 379	0.06 398

CoDeX	0.12 472	0.07 300	0.12 386	0.17 358	0.08 299	0.12 400	0.15 420	0.23 516	0.27 603	0.13 441	0.17 464	0.16 512	0.11 449	0.14 477	0.11 375	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.06 376	0.06 379	0.05 269

UDGNet	0.14 538	0.13 675	0.16 577	0.17 358	0.10 556	0.12 400	0.16 498	0.21 464	0.27 603	0.20 621	0.20 516	0.16 512	0.13 526	0.16 544	0.13 497	0.10 636	0.06 522	0.09 589	0.07 483	0.06 379	0.07 491

ADLNet	0.16 610	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.10 556	0.16 559	0.17 544	0.32 681	0.27 603	0.22 653	0.27 629	0.24 633	0.16 598	0.18 605	0.21 671	0.10 636	0.06 522	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.09 613

SFCPSM	0.13 500	0.07 300	0.14 490	0.17 358	0.09 439	0.15 527	0.16 498	0.28 625	0.27 603	0.14 469	0.17 464	0.12 407	0.13 526	0.14 477	0.11 375	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.06 398

GwcNet-RSSM	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.15 148	0.08 299	0.15 527	0.20 664	0.21 464	0.27 603	0.18 579	0.27 629	0.22 608	0.16 598	0.14 477	0.15 579	0.10 636	0.05 354	0.07 395	0.09 614	0.07 472	0.07 491

DMCA	0.14 538	0.09 535	0.16 577	0.19 558	0.09 439	0.15 527	0.17 544	0.23 516	0.27 603	0.14 469	0.19 503	0.17 536	0.18 639	0.15 507	0.17 612	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.06 376	0.09 614	0.10 647

DANet	0.21 684	0.15 702	0.28 713	0.25 740	0.13 675	0.22 672	0.19 639	0.27 604	0.27 603	0.28 718	0.32 677	0.35 733	0.31 749	0.31 736	0.23 693	0.11 670	0.09 673	0.11 674	0.10 659	0.13 716	0.11 675
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G2L-Stereo_test	0.14 538	0.07 300	0.11 332	0.13 29	0.08 299	0.12 400	0.16 498	0.30 656	0.28 619	0.20 621	0.23 561	0.20 580	0.16 598	0.17 580	0.18 630	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.05 255	0.07 472	0.06 398

dad	0.17 632	0.20 751	0.20 660	0.16 256	0.11 612	0.20 643	0.18 597	0.21 464	0.28 619	0.30 732	0.24 574	0.29 686	0.13 526	0.19 622	0.16 596	0.18 775	0.09 673	0.11 674	0.09 614	0.11 672	0.07 491

Anonymous3	0.16 610	0.13 675	0.33 736	0.26 746	0.14 702	0.27 726	0.17 544	0.28 625	0.28 619	0.15 500	0.17 464	0.14 465	0.10 410	0.15 507	0.12 449	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.08 566	0.08 548	0.11 675

AdaStereo	0.15 585	0.11 628	0.15 540	0.18 470	0.09 439	0.20 643	0.11 94	0.32 681	0.28 619	0.20 621	0.23 561	0.20 580	0.13 526	0.19 622	0.14 542	0.12 695	0.05 354	0.10 640	0.07 483	0.09 614	0.07 491
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.
NCCL2	0.23 710	0.15 702	0.17 609	0.34 785	0.18 758	0.24 693	0.23 715	0.34 713	0.28 619	0.31 738	0.38 717	0.38 744	0.28 733	0.23 690	0.24 706	0.15 741	0.12 727	0.18 766	0.21 785	0.13 716	0.13 716

CBMV_ROB	0.19 659	0.13 675	0.17 609	0.16 256	0.11 612	0.15 527	0.13 241	0.26 581	0.28 619	0.27 703	0.30 664	0.27 667	0.24 698	0.23 690	0.16 596	0.15 741	0.17 785	0.22 782	0.20 781	0.10 648	0.11 675

DLCB_ROB	0.18 646	0.10 599	0.15 540	0.23 716	0.11 612	0.24 693	0.18 597	0.29 641	0.28 619	0.27 703	0.28 643	0.28 677	0.24 698	0.19 622	0.20 650	0.08 519	0.08 635	0.09 589	0.09 614	0.07 472	0.07 491

Hybrid-DGEV-2	0.11 389	0.06 159	0.12 386	0.18 470	0.09 439	0.09 201	0.13 241	0.28 625	0.29 626	0.11 353	0.11 340	0.09 308	0.12 483	0.12 376	0.09 159	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.05 269

coex_refinement	0.14 538	0.07 300	0.12 386	0.17 358	0.10 556	0.15 527	0.15 420	0.26 581	0.29 626	0.18 579	0.20 516	0.22 608	0.17 622	0.16 544	0.18 630	0.08 519	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.09 614	0.08 564

rvit_0105_3	0.15 585	0.09 535	0.14 490	0.19 558	0.12 650	0.15 527	0.25 747	0.25 562	0.29 626	0.15 500	0.17 464	0.20 580	0.13 526	0.17 580	0.14 542	0.13 722	0.11 711	0.12 695	0.14 732	0.07 472	0.06 398

DispNO	0.14 538	0.08 443	0.17 609	0.19 558	0.12 650	0.11 342	0.21 688	0.23 516	0.29 626	0.17 549	0.23 561	0.18 551	0.17 622	0.15 507	0.15 579	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.08 566	0.07 472	0.06 398

anonymousa	0.13 500	0.07 300	0.13 449	0.18 470	0.09 439	0.13 461	0.17 544	0.19 424	0.29 626	0.15 500	0.24 574	0.15 496	0.14 551	0.14 477	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.09 614	0.05 227	0.06 398

HBP-ISP	0.18 646	0.13 675	0.16 577	0.15 148	0.11 612	0.08 122	0.13 241	0.28 625	0.29 626	0.22 653	0.33 690	0.21 590	0.25 708	0.23 690	0.17 612	0.14 737	0.16 779	0.21 776	0.17 768	0.10 648	0.08 564

DAS	0.15 585	0.08 443	0.18 635	0.19 558	0.10 556	0.19 627	0.17 544	0.27 604	0.29 626	0.18 579	0.25 603	0.21 590	0.15 569	0.16 544	0.12 449	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.07 491

SepStereo	0.15 585	0.08 443	0.18 635	0.19 558	0.10 556	0.19 627	0.17 544	0.27 604	0.29 626	0.18 579	0.25 603	0.21 590	0.15 569	0.25 706	0.12 449	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.07 491

UNet	0.17 632	0.09 535	0.18 635	0.19 558	0.12 650	0.27 726	0.19 639	0.33 703	0.29 626	0.21 637	0.24 574	0.23 627	0.19 656	0.19 622	0.18 630	0.07 424	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.08 548	0.06 398

HSM-Net_RVC	0.14 538	0.08 443	0.11 332	0.15 148	0.08 299	0.15 527	0.15 420	0.27 604	0.29 626	0.19 598	0.21 540	0.29 686	0.14 551	0.17 580	0.13 497	0.06 222	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.06 398
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Selective-IGEV-i1	0.13 500	0.07 300	0.12 386	0.19 558	0.08 299	0.18 602	0.16 498	0.22 492	0.30 636	0.16 529	0.17 464	0.16 512	0.10 410	0.14 477	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.06 379	0.05 269

PSMNet-RUCA	0.27 741	0.33 795	0.41 759	0.36 791	0.32 802	0.18 602	0.19 639	0.42 769	0.30 636	0.33 749	0.41 742	0.39 752	0.25 708	0.31 736	0.20 650	0.18 775	0.10 698	0.25 789	0.15 753	0.21 781	0.16 757

DDUNet	0.22 693	0.17 726	0.21 671	0.22 691	0.15 724	0.25 705	0.24 730	0.29 641	0.30 636	0.31 738	0.36 704	0.33 722	0.25 708	0.24 700	0.20 650	0.18 775	0.13 742	0.17 756	0.11 694	0.16 760	0.16 757

SACVNet	0.18 646	0.12 647	0.14 490	0.17 358	0.13 675	0.22 672	0.18 597	0.31 669	0.30 636	0.23 666	0.31 673	0.30 696	0.22 684	0.22 679	0.17 612	0.11 670	0.08 635	0.10 640	0.10 659	0.12 692	0.14 738

DRaft	0.12 472	0.06 159	0.11 332	0.14 86	0.09 439	0.14 500	0.17 544	0.21 464	0.30 636	0.17 549	0.28 643	0.10 351	0.15 569	0.10 172	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 395	0.06 376	0.05 227	0.05 269

TDLM	0.17 632	0.12 647	0.13 449	0.24 725	0.10 556	0.18 602	0.18 597	0.36 735	0.30 636	0.21 637	0.28 643	0.28 677	0.18 639	0.23 690	0.18 630	0.11 670	0.07 601	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.08 564

SGM-Forest	0.20 671	0.14 689	0.18 635	0.19 558	0.13 675	0.20 643	0.22 702	0.33 703	0.30 636	0.24 676	0.29 656	0.28 677	0.19 656	0.23 690	0.17 612	0.15 741	0.16 779	0.15 737	0.14 732	0.12 692	0.12 691
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 659	0.14 689	0.17 609	0.18 470	0.10 556	0.20 643	0.11 94	0.29 641	0.30 636	0.29 727	0.30 664	0.30 696	0.23 692	0.27 714	0.19 643	0.13 722	0.15 764	0.17 756	0.16 761	0.10 648	0.10 647
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xyz-stereo	0.13 500	0.07 300	0.20 660	0.15 148	0.05 5	0.20 643	0.15 420	0.17 357	0.31 644	0.15 500	0.29 656	0.26 659	0.16 598	0.13 436	0.12 449	0.05 67	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

Syn2CoEx	0.21 684	0.16 711	0.27 708	0.29 773	0.14 702	0.26 716	0.20 664	0.33 703	0.31 644	0.28 718	0.36 704	0.27 667	0.25 708	0.19 622	0.24 706	0.16 762	0.12 727	0.14 724	0.11 694	0.09 614	0.08 564

DSFCA	0.16 610	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.10 556	0.20 643	0.19 639	0.28 625	0.31 644	0.23 666	0.24 574	0.22 608	0.15 569	0.19 622	0.20 650	0.10 636	0.07 601	0.09 589	0.09 614	0.08 548	0.08 564

FADNet	0.21 684	0.22 761	0.36 747	0.18 470	0.17 751	0.24 693	0.13 241	0.31 669	0.31 644	0.23 666	0.25 603	0.27 667	0.21 675	0.19 622	0.15 579	0.13 722	0.15 764	0.12 695	0.15 753	0.16 760	0.18 774

AANet_RVC	0.16 610	0.10 599	0.10 264	0.18 470	0.09 439	0.18 602	0.19 639	0.26 581	0.31 644	0.22 653	0.35 699	0.21 590	0.21 675	0.22 679	0.16 596	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.06 376	0.07 472	0.06 398

iResNet_ROB	0.14 538	0.07 300	0.13 449	0.14 86	0.07 187	0.18 602	0.14 322	0.26 581	0.31 644	0.22 653	0.25 603	0.23 627	0.15 569	0.15 507	0.13 497	0.07 424	0.05 354	0.05 83	0.04 84	0.08 548	0.08 564

SGM_RVC	0.23 710	0.12 647	0.15 540	0.15 148	0.09 439	0.33 753	0.18 597	0.34 713	0.31 644	0.44 778	0.37 710	0.53 785	0.35 764	0.35 758	0.24 706	0.13 722	0.13 742	0.13 710	0.13 728	0.10 648	0.11 675
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AHVO							0.21 688	0.32 681	0.32 651	0.14 469	0.35 699	0.25 647	0.20 669	0.38 771	0.25 716	0.09 588	0.09 673	0.10 640	0.09 614	0.11 672

DSFM							0.21 688	0.32 681	0.32 651	0.14 469	0.35 699	0.25 647	0.20 669	0.38 771	0.25 716	0.09 588	0.09 673	0.10 640	0.09 614	0.11 672

MWSP-net	0.15 585	0.08 443	0.17 609	0.17 358	0.10 556	0.16 559	0.23 715	0.29 641	0.32 651	0.18 579	0.19 503	0.17 536	0.13 526	0.18 605	0.14 542	0.08 519	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.08 564

ISRNet	0.18 646	0.08 443	0.19 647	0.19 558	0.13 675	0.15 527	0.12 149	0.30 656	0.32 651	0.21 637	0.25 603	0.27 667	0.17 622	0.17 580	0.20 650	0.20 788	0.08 635	0.14 724	0.14 732	0.14 734	0.17 768

SDNR	0.19 659	0.08 443	0.19 647	0.16 256	0.12 650	0.77 815	0.14 322	0.25 562	0.32 651	0.19 598	0.24 574	0.19 567	0.13 526	0.19 622	0.15 579	0.16 762	0.18 787	0.14 724	0.11 694	0.08 548	0.11 675

CSP-Net	0.16 610	0.09 535	0.14 490	0.16 256	0.09 439	0.19 627	0.17 544	0.25 562	0.32 651	0.25 690	0.30 664	0.24 633	0.15 569	0.21 666	0.18 630	0.09 588	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.08 548	0.07 491

APVNet	0.22 693	0.12 647	0.19 647	0.18 470	0.14 702	0.32 746	0.31 795	0.39 753	0.32 651	0.27 703	0.40 731	0.30 696	0.29 741	0.26 711	0.25 716	0.11 670	0.12 727	0.11 674	0.14 732	0.12 692	0.12 691

HGLStereo	0.17 632	0.08 443	0.19 647	0.17 358	0.12 650	0.18 602	0.18 597	0.31 669	0.32 651	0.21 637	0.32 677	0.25 647	0.18 639	0.19 622	0.20 650	0.09 588	0.09 673	0.07 395	0.07 483	0.09 614	0.10 647

NOSS_ROB	0.19 659	0.12 647	0.18 635	0.16 256	0.12 650	0.15 527	0.12 149	0.30 656	0.32 651	0.20 621	0.22 552	0.27 667	0.23 692	0.21 666	0.16 596	0.16 762	0.18 787	0.23 785	0.21 785	0.12 692	0.13 716

WCMA_ROB	0.24 718	0.11 628	0.22 677	0.17 358	0.14 702	0.32 746	0.15 420	0.32 681	0.32 651	0.38 762	0.53 770	0.40 756	0.34 761	0.34 751	0.25 716	0.11 670	0.12 727	0.12 695	0.10 659	0.14 734	0.14 738

z-ln-s-r	0.17 632	0.10 599	0.40 756	0.19 558	0.08 299	0.17 583	0.18 597	0.22 492	0.33 661	0.18 579	0.40 731	0.22 608	0.17 622	0.20 648	0.23 693	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.05 269

SQANet	0.23 710	0.23 764	0.30 724	0.30 775	0.19 766	0.27 726	0.13 241	0.29 641	0.33 661	0.24 676	0.37 710	0.31 709	0.22 684	0.27 714	0.23 693	0.15 741	0.10 698	0.21 776	0.16 761	0.21 781	0.15 745

ToySt	0.17 632	0.11 628	0.18 635	0.17 358	0.11 612	0.16 559	0.25 747	0.24 542	0.33 661	0.19 598	0.24 574	0.26 659	0.24 698	0.19 622	0.20 650	0.07 424	0.08 635	0.09 589	0.10 659	0.09 614	0.08 564

raft_robust	0.13 500	0.10 599	0.07 31	0.18 470	0.08 299	0.13 461	0.24 730	0.28 625	0.33 661	0.20 621	0.19 503	0.14 465	0.10 410	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.05 227	0.04 100

ccnet	0.29 750	0.28 788	0.23 686	0.20 632	0.28 796	0.41 777	0.21 688	0.45 782	0.33 661	0.36 757	0.46 756	0.36 735	0.30 745	0.39 780	0.42 801	0.23 802	0.14 754	0.21 776	0.17 768	0.23 790	0.18 774

psmorigin	0.25 730	0.15 702	0.34 744	0.17 358	0.13 675	0.23 688	0.14 322	0.34 713	0.33 661	0.41 771	0.55 774	0.41 758	0.37 768	0.34 751	0.27 738	0.11 670	0.15 764	0.11 674	0.11 694	0.12 692	0.16 757

aanetorigin	0.22 693	0.17 726	0.56 783	0.17 358	0.10 556	0.15 527	0.19 639	0.20 437	0.33 661	0.49 783	0.48 760	0.29 686	0.27 722	0.20 648	0.23 693	0.08 519	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.10 648	0.09 613

ACVNet	0.15 585	0.09 535	0.15 540	0.13 29	0.12 650	0.14 500	0.20 664	0.22 492	0.33 661	0.17 549	0.26 620	0.21 590	0.16 598	0.17 580	0.21 671	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.08 548	0.06 398

acv_ft	0.15 585	0.09 535	0.15 540	0.19 558	0.10 556	0.16 559	0.17 544	0.25 562	0.33 661	0.19 598	0.26 620	0.21 590	0.17 622	0.17 580	0.18 630	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.08 548	0.06 398

CC-Net-ROB	0.28 746	0.31 793	0.36 747	0.29 773	0.15 724	0.25 705	0.19 639	0.45 782	0.33 661	0.39 764	0.37 710	0.39 752	0.31 749	0.27 714	0.26 730	0.24 804	0.19 790	0.30 806	0.23 792	0.18 774	0.15 745

CVANet_RVC	0.18 646	0.10 599	0.14 490	0.21 671	0.10 556	0.18 602	0.17 544	0.34 713	0.33 661	0.22 653	0.31 673	0.28 677	0.18 639	0.23 690	0.17 612	0.12 695	0.08 635	0.12 695	0.11 694	0.09 614	0.07 491

StereoDRNet	0.18 646	0.11 628	0.17 609	0.22 691	0.11 612	0.21 663	0.22 702	0.37 741	0.33 661	0.24 676	0.28 643	0.30 696	0.19 656	0.20 648	0.20 650	0.09 588	0.08 635	0.11 674	0.09 614	0.09 614	0.07 491

YMNet	0.20 671	0.12 647	0.19 647	0.20 632	0.14 702	0.26 716	0.23 715	0.32 681	0.34 673	0.27 703	0.34 695	0.30 696	0.18 639	0.18 605	0.22 680	0.10 636	0.13 742	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.09 613

YMNet_1	0.20 671	0.12 647	0.19 647	0.20 632	0.14 702	0.26 716	0.23 715	0.32 681	0.34 673	0.27 703	0.34 695	0.30 696	0.18 639	0.18 605	0.22 680	0.10 636	0.13 742	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.09 613

CFNet_ucs	0.15 585	0.08 443	0.16 577	0.16 256	0.11 612	0.14 500	0.14 322	0.30 656	0.34 673	0.16 529	0.24 574	0.23 627	0.14 551	0.18 605	0.15 579	0.09 588	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.09 614	0.09 613

fast-acv-ft	0.18 646	0.11 628	0.19 647	0.19 558	0.12 650	0.24 693	0.21 688	0.25 562	0.34 673	0.22 653	0.34 695	0.27 667	0.20 669	0.21 666	0.23 693	0.09 588	0.09 673	0.08 499	0.10 659	0.08 548	0.07 491

CFNet_pseudo	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.09 439	0.13 461	0.14 322	0.27 604	0.34 673	0.14 469	0.21 540	0.22 608	0.13 526	0.18 605	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.06 376	0.07 472	0.07 491

psm_up	0.18 646	0.10 599	0.18 635	0.20 632	0.11 612	0.17 583	0.19 639	0.37 741	0.34 673	0.21 637	0.28 643	0.29 686	0.24 698	0.20 648	0.22 680	0.09 588	0.10 698	0.11 674	0.11 694	0.08 548	0.08 564

G-Net	0.24 718	0.16 711	0.36 747	0.22 691	0.16 735	0.51 788	0.23 715	0.29 641	0.34 673	0.36 757	0.38 717	0.31 709	0.29 741	0.27 714	0.26 730	0.11 670	0.09 673	0.12 695	0.09 614	0.16 760	0.13 716

ADCP+	0.20 671	0.10 599	0.33 736	0.20 632	0.12 650	0.22 672	0.26 758	0.31 669	0.34 673	0.26 697	0.37 710	0.22 608	0.22 684	0.27 714	0.27 738	0.09 588	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.09 614	0.10 647

ccs_rob	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.09 439	0.12 400	0.14 322	0.27 604	0.34 673	0.14 469	0.21 540	0.22 608	0.13 526	0.18 605	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491

MWDA-net	0.15 585	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.10 556	0.20 643	0.22 702	0.25 562	0.35 682	0.18 579	0.24 574	0.18 551	0.17 622	0.17 580	0.14 542	0.08 519	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.07 472	0.07 491

MyStereo05	0.13 500	0.07 300	0.10 264	0.17 358	0.09 439	0.13 461	0.18 597	0.27 604	0.35 682	0.17 549	0.14 402	0.15 496	0.11 449	0.15 507	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.06 379	0.06 398

UDG	0.21 684	0.17 726	0.19 647	0.23 716	0.15 724	0.30 741	0.20 664	0.33 703	0.35 682	0.23 666	0.28 643	0.31 709	0.27 722	0.20 648	0.22 680	0.15 741	0.12 727	0.13 710	0.09 614	0.14 734	0.14 738

ADCPNet	0.25 730	0.16 711	0.61 792	0.21 671	0.15 724	0.35 765	0.25 747	0.32 681	0.35 682	0.30 732	0.40 731	0.36 735	0.28 733	0.28 726	0.32 770	0.12 695	0.10 698	0.11 674	0.12 716	0.14 734	0.13 716

iResNetv2_ROB	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.16 256	0.08 299	0.16 559	0.12 149	0.25 562	0.35 682	0.21 637	0.29 656	0.24 633	0.13 526	0.14 477	0.14 542	0.06 222	0.05 354	0.06 264	0.04 84	0.09 614	0.08 564

Light-Stereo-hy	0.23 710	0.14 689	0.30 724	0.22 691	0.20 771	0.29 737	0.16 498	0.33 703	0.36 687	0.24 676	0.28 643	0.42 759	0.24 698	0.25 706	0.20 650	0.13 722	0.13 742	0.23 785	0.23 792	0.16 760	0.18 774

TCMNet	0.19 659	0.12 647	0.19 647	0.20 632	0.18 758	0.20 643	0.24 730	0.27 604	0.36 687	0.23 666	0.26 620	0.25 647	0.19 656	0.19 622	0.23 693	0.13 722	0.11 711	0.11 674	0.12 716	0.13 716	0.12 691

PCWNet_CMD	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.14 322	0.29 641	0.36 687	0.14 469	0.20 516	0.21 590	0.12 483	0.17 580	0.13 497	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.07 491

NINENet	0.16 610	0.10 599	0.15 540	0.17 358	0.11 612	0.19 627	0.14 322	0.40 757	0.36 687	0.18 579	0.21 540	0.16 512	0.13 526	0.15 507	0.13 497	0.08 519	0.08 635	0.10 640	0.07 483	0.10 648	0.09 613

ADCRef	0.19 659	0.12 647	0.41 759	0.20 632	0.12 650	0.22 672	0.18 597	0.32 681	0.36 687	0.26 697	0.32 677	0.17 536	0.23 692	0.24 700	0.24 706	0.07 424	0.06 522	0.09 589	0.09 614	0.08 548	0.08 564

MSMDNet	0.14 538	0.08 443	0.15 540	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.14 322	0.29 641	0.36 687	0.14 469	0.21 540	0.21 590	0.12 483	0.17 580	0.14 542	0.07 424	0.05 354	0.07 395	0.07 483	0.07 472	0.07 491

ETE_ROB	0.23 710	0.17 726	0.22 677	0.25 740	0.13 675	0.26 716	0.29 781	0.31 669	0.36 687	0.28 718	0.36 704	0.45 767	0.26 714	0.27 714	0.26 730	0.11 670	0.08 635	0.12 695	0.09 614	0.14 734	0.13 716

MeshStereo	0.27 741	0.13 675	0.18 635	0.15 148	0.11 612	0.32 746	0.24 730	0.40 757	0.36 687	0.52 785	0.57 782	0.67 798	0.40 777	0.35 758	0.26 730	0.14 737	0.13 742	0.13 710	0.11 694	0.11 672	0.10 647
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
MultiAttention	0.29 750	0.08 443	0.14 490	0.19 558	0.12 650	1.45 835	1.33 846	0.36 735	0.37 695	0.19 598	0.21 540	0.24 633	0.11 449	0.38 771	0.18 630	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.08 566	0.10 648	0.09 613

w-ln-seven-2	0.20 671	0.14 689	0.37 751	0.22 691	0.12 650	0.20 643	0.21 688	0.28 625	0.37 695	0.25 690	0.37 710	0.27 667	0.22 684	0.21 666	0.23 693	0.08 519	0.08 635	0.09 589	0.09 614	0.10 648	0.09 613

AASNet	0.16 610	0.08 443	0.12 386	0.19 558	0.09 439	0.18 602	0.15 420	0.37 741	0.37 695	0.19 598	0.23 561	0.20 580	0.16 598	0.17 580	0.20 650	0.10 636	0.08 635	0.08 499	0.07 483	0.09 614	0.09 613

delet	0.17 632	0.08 443	0.17 609	0.19 558	0.11 612	0.20 643	0.21 688	0.30 656	0.37 695	0.17 549	0.26 620	0.19 567	0.19 656	0.19 622	0.21 671	0.08 519	0.08 635	0.09 589	0.11 694	0.06 379	0.06 398

DRN-Test	0.19 659	0.11 628	0.20 660	0.22 691	0.10 556	0.22 672	0.22 702	0.39 753	0.37 695	0.24 676	0.32 677	0.26 659	0.21 675	0.22 679	0.24 706	0.11 670	0.07 601	0.11 674	0.10 659	0.09 614	0.07 491

LALA_ROB	0.25 730	0.16 711	0.22 677	0.26 746	0.17 751	0.27 726	0.27 765	0.42 769	0.37 695	0.33 749	0.38 717	0.51 781	0.26 714	0.28 726	0.27 738	0.16 762	0.09 673	0.12 695	0.11 694	0.13 716	0.12 691

PSMNet_ROB	0.21 684	0.11 628	0.15 540	0.27 759	0.15 724	0.24 693	0.35 800	0.43 777	0.37 695	0.27 703	0.32 677	0.32 718	0.22 684	0.21 666	0.26 730	0.12 695	0.08 635	0.13 710	0.11 694	0.09 614	0.09 613

MEA-ACV	0.16 610	0.07 300	0.17 609	0.16 256	0.11 612	0.20 643	0.21 688	0.30 656	0.38 702	0.20 621	0.29 656	0.14 465	0.19 656	0.16 544	0.16 596	0.08 519	0.07 601	0.09 589	0.11 694	0.07 472	0.07 491

PStereo	0.20 671	0.22 761	0.20 660	0.17 358	0.10 556	0.13 461	0.20 664	0.27 604	0.38 702	0.20 621	0.14 402	0.28 677	0.31 749	0.24 700	0.31 766	0.18 775	0.13 742	0.15 737	0.11 694	0.12 692	0.12 691

MyStereo04	0.13 500	0.07 300	0.10 264	0.17 358	0.09 439	0.14 500	0.18 597	0.29 641	0.38 702	0.17 549	0.14 402	0.16 512	0.10 410	0.15 507	0.13 497	0.06 222	0.05 354	0.08 499	0.07 483	0.06 379	0.06 398

Nwc_Net	0.23 710	0.16 711	0.21 671	0.25 740	0.14 702	0.24 693	0.26 758	0.37 741	0.38 702	0.22 653	0.41 742	0.30 696	0.28 733	0.28 726	0.25 716	0.11 670	0.10 698	0.17 756	0.20 781	0.10 648	0.10 647

ADCMid	0.25 730	0.15 702	0.40 756	0.20 632	0.14 702	0.25 705	0.26 758	0.34 713	0.38 702	0.36 757	0.44 753	0.34 729	0.40 777	0.35 758	0.33 775	0.10 636	0.09 673	0.11 674	0.11 694	0.13 716	0.12 691

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 646	0.09 535	0.29 721	0.15 148	0.10 556	0.22 672	0.20 664	0.26 581	0.39 707	0.25 690	0.42 748	0.24 633	0.15 569	0.20 648	0.19 643	0.07 424	0.05 354	0.06 264	0.05 255	0.10 648	0.09 613

ADLNet2	0.16 610	0.09 535	0.13 449	0.16 256	0.09 439	0.20 643	0.16 498	0.31 669	0.39 707	0.16 529	0.20 516	0.20 580	0.18 639	0.21 666	0.22 680	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.09 614	0.07 491

FAT-Stereo	0.20 671	0.12 647	0.22 677	0.21 671	0.12 650	0.17 583	0.18 597	0.34 713	0.39 707	0.27 703	0.37 710	0.34 729	0.32 754	0.21 666	0.20 650	0.09 588	0.11 711	0.10 640	0.09 614	0.11 672	0.14 738

AnyNet_C01	0.36 771	0.25 775	1.37 830	0.22 691	0.17 751	0.48 783	0.27 765	0.35 728	0.39 707	0.39 764	0.74 803	0.46 771	0.38 771	0.45 794	0.47 808	0.13 722	0.13 742	0.13 710	0.14 732	0.14 734	0.15 745

PA-Net	0.23 710	0.18 738	0.33 736	0.28 764	0.22 783	0.21 663	0.38 806	0.29 641	0.39 707	0.22 653	0.32 677	0.25 647	0.26 714	0.20 648	0.25 716	0.09 588	0.23 808	0.15 737	0.22 788	0.09 614	0.13 716
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 758	0.26 779	0.26 699	0.24 725	0.21 779	0.34 756	0.25 747	0.34 713	0.39 707	0.40 767	0.69 794	0.45 767	0.40 777	0.34 751	0.27 738	0.20 788	0.19 790	0.26 790	0.25 795	0.23 790	0.22 785

NCC-stereo	0.24 718	0.15 702	0.31 727	0.26 746	0.16 735	0.20 643	0.30 789	0.40 757	0.40 713	0.24 676	0.38 717	0.33 722	0.28 733	0.36 764	0.27 738	0.12 695	0.11 711	0.15 737	0.22 788	0.13 716	0.13 716

Abc-Net	0.24 718	0.15 702	0.31 727	0.26 746	0.16 735	0.20 643	0.30 789	0.40 757	0.40 713	0.24 676	0.38 717	0.33 722	0.28 733	0.36 764	0.27 738	0.12 695	0.11 711	0.15 737	0.22 788	0.13 716	0.13 716
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 693	0.11 628	0.19 647	0.22 691	0.13 675	0.22 672	0.19 639	0.34 713	0.40 713	0.30 732	0.39 725	0.39 752	0.26 714	0.26 711	0.28 746	0.15 741	0.10 698	0.10 640	0.10 659	0.13 716	0.12 691

TARStereo(FT)	0.37 772	0.26 779	0.31 727	0.42 800	0.19 766	0.77 815	1.20 843	0.42 769	0.41 716	0.33 749	0.52 767	0.48 777	0.37 768	0.32 743	0.31 766	0.17 769	0.14 754	0.21 776	0.15 753	0.22 787	0.11 675

2222	0.37 772	0.26 779	0.31 727	0.42 800	0.19 766	0.77 815	1.20 843	0.42 769	0.41 716	0.33 749	0.52 767	0.48 777	0.37 768	0.32 743	0.31 766	0.17 769	0.14 754	0.21 776	0.15 753	0.22 787	0.11 675

SCION-MonSter(vits)	0.14 538	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.27 604	0.41 716	0.05 2	0.33 690	0.14 465	0.16 598	0.20 648	0.19 643	0.08 519	0.06 522	0.17 756	0.15 753	0.07 472	0.08 564

DStereoO	0.24 718	0.18 738	0.18 635	0.20 632	0.14 702	0.21 663	0.19 639	0.32 681	0.41 716	0.29 727	0.21 540	0.32 718	0.27 722	0.41 790	0.27 738	0.46 819	0.12 727	0.31 807	0.11 694	0.15 751	0.12 691

rvit_105_1	0.19 659	0.11 628	0.25 696	0.21 671	0.16 735	0.21 663	0.27 765	0.31 669	0.41 716	0.19 598	0.20 516	0.22 608	0.17 622	0.19 622	0.17 612	0.12 695	0.12 727	0.13 710	0.15 753	0.08 548	0.07 491

anonymity	0.53 798	0.58 809	0.65 795	0.41 798	0.61 823	0.53 789	0.41 807	0.56 808	0.41 716	0.55 791	0.50 765	0.49 780	0.55 806	0.58 813	0.50 813	0.58 826	0.50 834	0.51 816	0.51 822	0.51 816	0.57 818

DGSMNet	0.24 718	0.19 744	0.33 736	0.21 671	0.24 788	0.24 693	0.20 664	0.35 728	0.41 716	0.24 676	0.32 677	0.38 744	0.21 675	0.29 732	0.23 693	0.12 695	0.11 711	0.14 724	0.16 761	0.23 790	0.23 786

MMNet	0.17 632	0.09 535	0.16 577	0.20 632	0.11 612	0.27 726	0.20 664	0.25 562	0.41 716	0.22 653	0.30 664	0.21 590	0.20 669	0.17 580	0.20 650	0.06 222	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.08 548	0.07 491

NaN_ROB	0.22 693	0.19 744	0.24 690	0.25 740	0.13 675	0.29 737	0.26 758	0.33 703	0.41 716	0.31 738	0.31 673	0.32 718	0.23 692	0.30 735	0.21 671	0.11 670	0.17 785	0.10 640	0.10 659	0.08 548	0.09 613

MDST_ROB	0.22 693	0.10 599	0.17 609	0.18 470	0.11 612	0.37 767	0.19 639	0.43 777	0.41 716	0.39 764	0.39 725	0.29 686	0.21 675	0.26 711	0.18 630	0.11 670	0.10 698	0.14 724	0.11 694	0.10 648	0.08 564

FBW_ROB	0.24 718	0.17 726	0.22 677	0.26 746	0.14 702	0.25 705	0.22 702	0.41 763	0.41 716	0.41 771	0.41 742	0.42 759	0.27 722	0.31 736	0.23 693	0.09 588	0.14 754	0.14 724	0.12 716	0.11 672	0.09 613

zzzz4	3.62 837	5.55 857	4.00 845	12.27 858	11.85 859	4.49 839	3.91 850	1.10 844	0.42 727	0.85 825	2.01 841	6.20 852	0.44 789	3.00 846	2.25 844	0.94 844	0.15 764	1.93 851	1.76 849	5.70 857	3.67 849

noway1	3.62 837	5.55 857	3.97 843	12.27 858	11.85 859	4.50 840	3.92 852	1.09 843	0.42 727	0.85 825	2.01 841	6.22 853	0.44 789	3.00 846	2.25 844	0.94 844	0.15 764	1.93 851	1.76 849	5.70 857	3.67 849

GASNet	0.22 693	0.23 764	0.33 736	0.26 746	0.17 751	0.26 716	0.16 498	0.44 779	0.42 727	0.27 703	0.24 574	0.30 696	0.15 569	0.27 714	0.18 630	0.12 695	0.08 635	0.12 695	0.11 694	0.16 760	0.07 491

FCDSN-DC	0.33 765	0.28 788	0.28 713	0.30 775	0.24 788	0.39 773	0.28 771	0.42 769	0.42 727	0.43 777	0.53 770	0.51 781	0.41 782	0.36 764	0.30 757	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.24 789
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 756	0.24 768	0.29 721	0.36 791	0.16 735	0.34 756	0.30 789	0.32 681	0.42 727	0.40 767	0.46 756	0.38 744	0.31 749	0.34 751	0.28 746	0.19 786	0.20 793	0.26 790	0.29 804	0.18 774	0.19 780

edge stereo	0.22 693	0.13 675	0.20 660	0.21 671	0.13 675	0.23 688	0.16 498	0.32 681	0.42 727	0.32 745	0.40 731	0.38 744	0.35 764	0.25 706	0.24 706	0.13 722	0.11 711	0.14 724	0.11 694	0.12 692	0.13 716

NVstereo2D	0.19 659	0.10 599	0.15 540	0.17 358	0.15 724	0.28 733	0.23 715	0.44 779	0.42 727	0.15 500	0.27 629	0.25 647	0.19 656	0.22 679	0.17 612	0.09 588	0.06 522	0.10 640	0.08 566	0.15 751	0.09 613

FC-DCNN v2	0.33 765	0.27 784	0.28 713	0.26 746	0.23 786	0.37 767	0.28 771	0.40 757	0.43 734	0.45 779	0.56 779	0.51 781	0.40 777	0.37 769	0.29 750	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.24 789

Wz-Net-LNSev	0.22 693	0.16 711	0.38 753	0.21 671	0.13 675	0.25 705	0.23 715	0.32 681	0.43 734	0.30 732	0.41 742	0.31 709	0.18 639	0.22 679	0.25 716	0.10 636	0.09 673	0.08 499	0.08 566	0.12 692	0.11 675

GwcNet	0.20 671	0.13 675	0.19 647	0.18 470	0.12 650	0.24 693	0.19 639	0.35 728	0.43 734	0.20 621	0.32 677	0.33 722	0.20 669	0.22 679	0.24 706	0.11 670	0.09 673	0.09 589	0.09 614	0.09 614	0.10 647

S-Stereo	0.20 671	0.12 647	0.25 696	0.21 671	0.13 675	0.20 643	0.18 597	0.32 681	0.43 734	0.23 666	0.36 704	0.28 677	0.30 745	0.19 622	0.22 680	0.09 588	0.12 727	0.10 640	0.10 659	0.13 716	0.13 716

FC-DCNN	0.33 765	0.27 784	0.28 713	0.26 746	0.23 786	0.37 767	0.28 771	0.40 757	0.43 734	0.45 779	0.55 774	0.51 781	0.40 777	0.37 769	0.30 757	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.25 797	0.24 789

Wz-Net-MNSev	0.22 693	0.13 675	0.31 727	0.20 632	0.14 702	0.36 766	0.24 730	0.33 703	0.44 739	0.28 718	0.40 731	0.38 744	0.19 656	0.24 700	0.25 716	0.09 588	0.07 601	0.09 589	0.09 614	0.12 692	0.10 647

RP	0.21 684	0.13 675	0.21 671	0.23 716	0.11 612	0.21 663	0.20 664	0.25 562	0.44 739	0.21 637	0.38 717	0.36 735	0.24 698	0.27 714	0.25 716	0.11 670	0.12 727	0.13 710	0.12 716	0.12 692	0.14 738

RGC	0.25 730	0.20 751	0.29 721	0.28 764	0.16 735	0.22 672	0.23 715	0.32 681	0.44 739	0.27 703	0.40 731	0.38 744	0.27 722	0.36 764	0.22 680	0.11 670	0.13 742	0.17 756	0.17 768	0.14 734	0.16 757

stereogan	0.22 693	0.11 628	0.21 671	0.20 632	0.12 650	0.31 743	0.19 639	0.35 728	0.44 739	0.22 653	0.39 725	0.35 733	0.27 722	0.33 748	0.22 680	0.10 636	0.12 727	0.10 640	0.10 659	0.14 734	0.13 716

AnyNet_C32	0.26 739	0.16 711	0.36 747	0.20 632	0.16 735	0.25 705	0.30 789	0.32 681	0.44 739	0.31 738	0.49 761	0.30 696	0.33 756	0.40 786	0.33 775	0.12 695	0.12 727	0.12 695	0.14 732	0.14 734	0.15 745

DISCO	0.19 659	0.09 535	0.22 677	0.17 358	0.10 556	0.25 705	0.18 597	0.27 604	0.44 739	0.22 653	0.31 673	0.33 722	0.26 714	0.28 726	0.28 746	0.08 519	0.06 522	0.07 395	0.07 483	0.09 614	0.09 613

noway4	3.64 839	5.53 856	3.97 843	12.24 855	11.84 856	4.58 843	3.96 854	1.14 846	0.45 745	0.82 822	2.01 841	6.19 851	0.43 788	3.04 848	2.29 847	0.94 844	0.15 764	1.93 851	1.76 849	5.75 859	3.71 853

SGM+DAISY	0.56 800	0.57 808	0.65 795	0.40 796	0.54 813	0.66 803	0.49 818	0.56 808	0.45 745	0.66 803	0.69 794	0.67 798	0.56 807	0.63 815	0.56 815	0.59 827	0.48 829	0.50 815	0.50 821	0.52 817	0.58 819

pcwnet_v2	0.19 659	0.10 599	0.26 699	0.17 358	0.14 702	0.18 602	0.15 420	0.37 741	0.46 747	0.19 598	0.24 574	0.21 590	0.19 656	0.20 648	0.19 643	0.13 722	0.10 698	0.10 640	0.10 659	0.11 672	0.13 716

MFN_U_SF_RVC	0.32 761	0.21 757	0.55 780	0.30 775	0.15 724	0.34 756	0.17 544	0.52 801	0.46 747	0.46 782	0.55 774	0.59 788	0.39 774	0.35 758	0.37 787	0.15 741	0.14 754	0.18 766	0.21 785	0.16 760	0.15 745

SCION-MonSter	0.22 693	0.17 726	0.16 577	0.25 740	0.18 758	0.34 756	0.17 544	0.28 625	0.47 749	0.23 666	0.46 756	0.20 580	0.18 639	0.25 706	0.25 716	0.09 588	0.08 635	0.23 785	0.19 776	0.11 672	0.11 675

noway3	3.64 839	5.28 854	3.79 841	12.26 856	11.84 856	4.53 842	3.92 852	1.06 839	0.48 750	0.88 828	1.98 839	6.32 855	0.46 795	3.32 849	2.57 852	0.95 847	0.15 764	1.93 851	1.76 849	5.67 856	3.69 852

noway2	3.60 836	5.21 853	3.74 840	12.26 856	11.84 856	4.51 841	3.91 850	1.00 835	0.48 750	0.89 829	1.98 839	6.35 856	0.41 782	2.90 845	2.47 851	0.93 843	0.13 742	1.92 850	1.77 853	5.66 855	3.67 849

DStereoFS	0.27 741	0.22 761	0.31 727	0.22 691	0.15 724	0.22 672	0.20 664	0.50 795	0.48 750	0.28 718	0.44 753	0.33 722	0.34 761	0.52 805	0.29 750	0.12 695	0.11 711	0.15 737	0.13 728	0.16 760	0.16 757

zh-sn7	0.25 730	0.17 726	0.50 772	0.24 725	0.13 675	0.25 705	0.24 730	0.34 713	0.48 750	0.28 718	0.54 772	0.28 677	0.31 749	0.36 764	0.32 770	0.10 636	0.10 698	0.11 674	0.10 659	0.12 692	0.12 691

LRCNet_RVC	10.62 855	13.42 865	7.30 847	18.92 863	2.07 842	0.33 753	0.30 789	5.59 858	0.48 750	13.03 867	17.94 867	8.87 861	5.65 856	4.79 854	1.89 843	23.51 883	2.73 859	27.55 885	25.71 884	16.07 877	16.33 871

GEStereo_RVC	0.17 632	0.12 647	0.15 540	0.22 691	0.11 612	0.19 627	0.17 544	0.32 681	0.48 750	0.20 621	0.25 603	0.17 536	0.13 526	0.21 666	0.16 596	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.07 483	0.09 614	0.08 564

FINET	0.21 684	0.18 738	0.26 699	0.18 470	0.16 735	0.23 688	0.23 715	0.32 681	0.48 750	0.25 690	0.32 677	0.22 608	0.22 684	0.22 679	0.17 612	0.18 775	0.16 779	0.11 674	0.10 659	0.15 751	0.13 716

RYNet	0.22 693	0.12 647	0.22 677	0.19 558	0.17 751	0.46 779	0.26 758	0.38 749	0.48 750	0.24 676	0.28 643	0.34 729	0.23 692	0.20 648	0.30 757	0.10 636	0.06 522	0.09 589	0.09 614	0.13 716	0.15 745

LSM	0.33 765	0.20 751	0.58 788	0.26 746	0.60 822	0.34 756	0.25 747	0.42 769	0.48 750	0.45 779	0.58 784	0.42 759	0.36 766	0.35 758	0.25 716	0.12 695	0.20 793	0.14 724	0.16 761	0.19 777	0.33 804

ITSA-stereo	0.15 585	0.10 599	0.14 490	0.19 558	0.08 299	0.12 400	0.14 322	0.30 656	0.49 759	0.17 549	0.19 503	0.22 608	0.15 569	0.17 580	0.16 596	0.10 636	0.06 522	0.08 499	0.08 566	0.08 548	0.08 564

PASM	0.32 761	0.24 768	0.48 771	0.28 764	0.27 794	0.29 737	0.30 789	0.34 713	0.49 759	0.35 754	0.39 725	0.46 771	0.34 761	0.34 751	0.35 778	0.23 802	0.25 811	0.26 790	0.28 803	0.23 790	0.21 783

PWC_ROB	0.21 684	0.16 711	0.26 699	0.18 470	0.11 612	0.22 672	0.13 241	0.32 681	0.49 759	0.30 732	0.40 731	0.32 718	0.24 698	0.31 736	0.22 680	0.10 636	0.07 601	0.11 674	0.08 566	0.11 672	0.10 647

PM Cens cmp D40	0.33 765	0.14 689	0.19 647	0.17 358	0.12 650	0.37 767	0.20 664	0.49 790	0.50 762	0.63 800	0.73 800	0.82 813	0.48 797	0.44 793	0.37 787	0.15 741	0.15 764	0.16 749	0.14 732	0.13 716	0.12 691

SuperB	0.20 671	0.10 599	0.56 783	0.16 256	0.09 439	0.18 602	0.18 597	0.24 542	0.50 762	0.26 697	0.39 725	0.17 536	0.21 675	0.22 679	0.21 671	0.08 519	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.12 692	0.10 647

AF-Net	0.22 693	0.17 726	0.17 609	0.26 746	0.13 675	0.25 705	0.24 730	0.32 681	0.50 762	0.25 690	0.33 690	0.38 744	0.26 714	0.28 726	0.25 716	0.11 670	0.10 698	0.16 749	0.11 694	0.11 672	0.10 647

DeepPrunerF	0.24 718	0.17 726	0.42 761	0.26 746	0.16 735	0.22 672	0.28 771	0.37 741	0.50 762	0.26 697	0.29 656	0.24 633	0.28 733	0.21 666	0.22 680	0.15 741	0.11 711	0.20 773	0.18 774	0.12 692	0.13 716

SGM-ForestM	0.32 761	0.12 647	0.16 577	0.16 256	0.11 612	0.39 773	0.19 639	0.41 763	0.50 762	0.52 785	0.54 772	1.32 831	0.42 786	0.40 786	0.27 738	0.14 737	0.16 779	0.16 749	0.16 761	0.12 692	0.12 691

CSAN	0.29 750	0.24 768	0.27 708	0.34 785	0.19 766	0.33 753	0.42 810	0.37 741	0.50 762	0.38 762	0.40 731	0.44 765	0.33 756	0.28 726	0.30 757	0.20 788	0.16 779	0.19 768	0.19 776	0.14 734	0.15 745

SPS-STEREO	0.57 801	0.58 809	0.65 795	0.45 803	0.55 815	0.62 798	0.44 814	0.62 816	0.50 762	0.68 805	0.64 787	0.66 796	0.57 811	0.61 814	0.60 818	0.62 829	0.47 828	0.51 816	0.49 819	0.55 821	0.58 819
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 780	0.29 791	0.33 736	0.27 759	0.24 788	0.60 797	0.36 802	0.50 795	0.50 762	0.71 810	0.79 811	0.67 798	0.54 803	0.51 803	0.42 801	0.22 797	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.26 802	0.25 794
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PatchMatch Cens Cmp	0.33 765	0.15 702	0.20 660	0.17 358	0.12 650	0.39 773	0.21 688	0.47 786	0.51 770	0.68 805	0.78 810	0.87 814	0.51 801	0.43 792	0.35 778	0.15 741	0.15 764	0.16 749	0.14 732	0.13 716	0.12 691

SAMSARA	0.40 778	0.28 788	0.33 736	0.55 811	0.39 803	0.82 818	1.23 845	0.47 786	0.51 770	0.36 757	0.35 699	0.55 787	0.39 774	0.38 771	0.39 794	0.15 741	0.20 793	0.15 737	0.14 732	0.23 790	0.20 781

GANetREF_RVC	0.31 758	0.34 796	0.27 708	0.35 789	0.16 735	0.32 746	0.41 807	0.48 788	0.51 770	0.35 754	0.35 699	0.34 729	0.33 756	0.39 780	0.32 770	0.27 806	0.20 793	0.29 804	0.15 753	0.18 774	0.17 768
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
light-stereo	0.42 784	0.26 779	0.59 790	0.60 813	0.49 810	0.32 746	0.23 715	0.46 784	0.52 773	0.56 796	0.58 784	0.76 810	0.32 754	0.48 797	0.29 750	0.32 808	0.24 809	0.27 794	0.33 809	0.46 814	0.39 809

PWCDC_ROB	0.20 671	0.13 675	0.22 677	0.24 725	0.11 612	0.19 627	0.15 420	0.33 703	0.54 774	0.29 727	0.50 765	0.21 590	0.15 569	0.27 714	0.20 650	0.11 670	0.09 673	0.10 640	0.08 566	0.11 672	0.09 613

PM Graph cmp D40	0.31 758	0.16 711	0.26 699	0.19 558	0.13 675	0.31 743	0.20 664	0.42 769	0.55 775	0.55 791	0.70 797	0.69 802	0.45 793	0.39 780	0.36 785	0.15 741	0.15 764	0.15 737	0.14 732	0.12 692	0.13 716

MSAF-DinoV2	0.22 693	0.11 628	0.23 686	0.17 358	0.10 556	0.27 726	0.16 498	0.37 741	0.55 775	0.21 637	0.27 629	0.47 775	0.27 722	0.35 758	0.39 794	0.09 588	0.06 522	0.07 395	0.09 614	0.12 692	0.10 647

Wz-Net-TNSev	0.29 750	0.20 751	0.65 795	0.19 558	0.15 724	0.38 771	0.27 765	0.35 728	0.55 775	0.34 753	0.42 748	0.45 767	0.38 771	0.32 743	0.30 757	0.12 695	0.13 742	0.10 640	0.12 716	0.15 751	0.14 738

Consistency-Raft	0.44 788	0.40 801	0.45 765	0.37 793	0.43 807	0.46 779	0.41 807	0.57 810	0.55 775	0.32 745	0.73 800	0.33 722	0.48 797	0.42 791	0.49 810	0.39 813	0.35 820	0.45 813	0.51 822	0.42 813	0.29 799

Wz-Net-SNSev	0.25 730	0.17 726	0.44 764	0.25 740	0.14 702	0.26 716	0.23 715	0.38 749	0.56 779	0.30 732	0.55 774	0.39 752	0.26 714	0.23 690	0.30 757	0.10 636	0.09 673	0.09 589	0.10 659	0.11 672	0.11 675

ADCL	0.24 718	0.11 628	0.47 770	0.22 691	0.12 650	0.34 756	0.29 781	0.29 641	0.56 779	0.24 676	0.46 756	0.30 696	0.30 745	0.29 732	0.29 750	0.08 519	0.07 601	0.09 589	0.09 614	0.10 648	0.10 647

WZ-Net	0.28 746	0.17 726	0.78 813	0.22 691	0.16 735	0.34 756	0.29 781	0.39 753	0.57 781	0.24 676	0.55 774	0.37 740	0.24 698	0.33 748	0.35 778	0.09 588	0.08 635	0.09 589	0.10 659	0.14 734	0.16 757

XQC	0.28 746	0.23 764	0.51 773	0.28 764	0.19 766	0.34 756	0.27 765	0.36 735	0.57 781	0.31 738	0.30 664	0.37 740	0.30 745	0.38 771	0.38 790	0.13 722	0.09 673	0.15 737	0.12 716	0.17 769	0.18 774

PDISCO_ROB	0.27 741	0.16 711	0.26 699	0.28 764	0.20 771	0.32 746	0.26 758	0.44 779	0.57 781	0.28 718	0.40 731	0.45 767	0.29 741	0.33 748	0.34 777	0.12 695	0.09 673	0.17 756	0.16 761	0.17 769	0.13 716

DispFullNet	0.27 741	0.21 757	0.65 795	0.28 764	0.16 735	0.26 716	0.17 544	0.33 703	0.58 784	0.27 703	0.38 717	0.43 763	0.23 692	0.38 771	0.23 693	0.12 695	0.06 522	0.19 768	0.11 694	0.21 781	0.15 745

DStereoSA	0.25 730	0.19 744	0.37 751	0.26 746	0.17 751	0.22 672	0.20 664	0.49 790	0.59 785	0.22 653	0.29 656	0.29 686	0.33 756	0.39 780	0.28 746	0.12 695	0.11 711	0.16 749	0.14 732	0.14 734	0.12 691

EDNetEfficientorigin	7.91 847	0.31 793	153.02 878	0.19 558	0.09 439	0.21 663	0.16 498	0.22 492	0.59 785	0.72 812	0.67 790	0.42 759	0.50 800	0.24 700	0.39 794	0.08 519	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.12 692	0.10 647

MANE	0.45 790	0.27 784	0.27 708	0.27 759	0.24 788	0.47 781	0.31 795	0.55 807	0.59 785	0.72 812	1.13 829	1.15 825	0.61 814	0.52 805	0.37 787	0.21 792	0.20 793	0.27 794	0.31 808	0.25 797	0.24 789

ELAS_RVC	0.41 780	0.29 791	0.33 736	0.28 764	0.24 788	0.54 790	0.36 802	0.49 790	0.59 785	0.72 812	0.74 803	0.65 795	0.54 803	0.54 810	0.40 797	0.22 797	0.20 793	0.27 794	0.26 796	0.26 802	0.25 794
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PatchMatch Graph Cmp	0.32 761	0.16 711	0.26 699	0.19 558	0.13 675	0.31 743	0.20 664	0.42 769	0.60 789	0.55 791	0.81 813	0.67 798	0.44 789	0.38 771	0.36 785	0.15 741	0.15 764	0.15 737	0.14 732	0.12 692	0.13 716

w-ln-seven	0.24 718	0.14 689	0.55 780	0.19 558	0.14 702	0.26 716	0.22 702	0.35 728	0.60 789	0.29 727	0.39 725	0.30 696	0.22 684	0.21 666	0.26 730	0.09 588	0.09 673	0.11 674	0.10 659	0.11 672	0.10 647

EDNetEfficient	0.29 750	0.24 768	1.13 827	0.18 470	0.10 556	0.19 627	0.20 664	0.20 437	0.60 789	0.74 817	0.56 779	0.31 709	0.39 774	0.22 679	0.30 757	0.09 588	0.07 601	0.08 499	0.07 483	0.11 672	0.09 613

NVStereoNet_ROB	0.46 793	0.36 798	0.46 769	0.41 798	0.28 796	0.34 756	0.34 799	0.48 788	0.60 789	0.72 812	0.93 818	0.70 805	0.66 817	0.47 796	0.60 818	0.22 797	0.33 819	0.34 809	0.34 812	0.30 806	0.30 801
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AANet	0.30 756	0.19 744	1.03 823	0.16 256	0.13 675	0.22 672	0.16 498	0.30 656	0.62 793	0.60 797	0.52 767	0.46 771	0.38 771	0.23 690	0.32 770	0.12 695	0.09 673	0.11 674	0.10 659	0.13 716	0.12 691

zh-mn7	0.25 730	0.14 689	0.56 783	0.19 558	0.14 702	0.24 693	0.22 702	0.34 713	0.62 793	0.35 754	0.65 788	0.31 709	0.25 708	0.31 736	0.25 716	0.09 588	0.08 635	0.09 589	0.09 614	0.09 614	0.11 675

z-mn7	0.24 718	0.14 689	0.45 765	0.19 558	0.13 675	0.28 733	0.25 747	0.34 713	0.62 793	0.27 703	0.56 779	0.29 686	0.24 698	0.32 743	0.25 716	0.08 519	0.08 635	0.08 499	0.08 566	0.10 648	0.10 647

otaku	0.39 775	0.37 799	0.52 774	0.44 802	0.28 796	0.58 792	0.24 730	0.41 763	0.62 793	0.40 767	0.49 761	0.46 771	0.33 756	0.40 786	0.32 770	0.30 807	0.30 815	0.39 811	0.33 809	0.29 805	0.28 798

ADCS	0.29 750	0.18 738	0.45 765	0.21 671	0.17 751	0.28 733	0.23 715	0.41 763	0.63 797	0.40 767	0.49 761	0.40 756	0.36 766	0.39 780	0.40 797	0.13 722	0.12 727	0.13 710	0.14 732	0.16 760	0.16 757

ply	1.66 829	0.65 815	0.35 745	0.53 809	0.59 820	0.49 785	0.44 814	1.80 851	0.64 798	0.31 738	2.01 841	2.59 843	3.25 853	3.70 852	5.39 853	1.22 849	0.79 849	1.96 855	1.63 846	3.82 850	1.11 839

xbf	2.24 833	0.55 807	0.35 745	0.53 809	0.59 820	5.07 846	5.51 855	1.80 851	0.64 798	2.25 849	2.01 841	2.59 843	3.25 853	3.70 852	5.39 853	1.22 849	0.79 849	1.96 855	1.63 846	3.82 850	1.11 839

MonStereo1	0.47 794	0.26 779	0.58 788	0.28 764	0.20 771	0.39 773	0.18 597	0.49 790	0.64 798	0.52 785	0.87 815	1.01 817	0.57 811	0.50 799	0.56 815	0.53 823	0.31 818	0.54 820	0.40 813	0.33 811	0.34 805

ACVNet-4b	0.39 775	0.53 806	0.55 780	0.45 803	0.24 788	0.47 781	0.18 597	0.49 790	0.64 798	0.42 774	0.45 755	0.60 789	0.27 722	0.34 751	0.24 706	0.33 810	0.14 754	0.48 814	0.42 815	0.30 806	0.26 797

SANet	0.24 718	0.14 689	0.28 713	0.21 671	0.11 612	0.27 726	0.24 730	0.38 749	0.64 798	0.36 757	0.40 731	0.43 763	0.26 714	0.27 714	0.24 706	0.12 695	0.09 673	0.10 640	0.09 614	0.13 716	0.11 675

BEATNet-Init1	0.52 796	0.27 784	0.62 793	0.30 775	0.21 779	0.76 813	0.29 781	0.54 806	0.65 803	0.86 827	0.95 820	2.07 840	0.62 816	0.56 812	0.42 801	0.18 775	0.18 787	0.23 785	0.22 788	0.22 787	0.21 783

RTSC	0.23 710	0.12 647	0.28 713	0.21 671	0.13 675	0.28 733	0.16 498	0.35 728	0.66 804	0.27 703	0.33 690	0.30 696	0.21 675	0.31 736	0.29 750	0.10 636	0.08 635	0.09 589	0.10 659	0.13 716	0.13 716

DPSNet	0.28 746	0.16 711	0.31 727	0.18 470	0.13 675	0.54 790	0.42 810	0.51 798	0.67 805	0.29 727	0.38 717	0.38 744	0.29 741	0.31 736	0.23 693	0.11 670	0.10 698	0.11 674	0.08 566	0.20 778	0.16 757

Ntro	0.40 778	0.40 801	0.53 776	0.46 806	0.30 800	0.65 801	0.24 730	0.46 784	0.68 806	0.41 771	0.49 761	0.48 777	0.42 786	0.39 780	0.31 766	0.32 808	0.28 813	0.37 810	0.30 806	0.32 810	0.29 799

JetBlue	0.71 806	0.45 804	1.14 828	0.51 807	0.47 809	2.02 837	0.64 828	0.75 820	0.70 807	0.69 809	0.77 809	1.22 827	0.83 829	1.03 839	1.01 838	0.40 814	0.28 813	0.33 808	0.33 809	0.30 806	0.34 805

SHD	0.26 739	0.15 702	0.30 724	0.24 725	0.18 758	0.22 672	0.15 420	0.38 749	0.71 808	0.32 745	0.41 742	0.36 735	0.28 733	0.32 743	0.29 750	0.12 695	0.11 711	0.14 724	0.13 728	0.16 760	0.20 781

TCMNet-wrong-test	3.67 841	5.48 855	3.89 842	12.18 854	11.75 855	4.65 844	3.88 849	1.06 839	0.72 809	1.09 840	2.15 846	6.30 854	0.53 802	3.43 851	2.36 849	0.89 841	0.20 793	1.87 848	1.69 848	5.57 854	3.62 848

ACVNet_1	0.44 788	0.49 805	0.60 791	0.45 803	0.28 796	0.49 785	0.27 765	0.57 810	0.72 809	0.62 799	0.58 784	0.74 808	0.49 799	0.50 799	0.35 778	0.26 805	0.24 809	0.39 811	0.29 804	0.31 809	0.24 789

coex-ft	3.30 835	0.34 796	59.09 877	0.18 470	0.13 675	0.26 716	0.22 702	0.27 604	0.72 809	1.90 848	0.70 797	0.44 765	0.45 793	0.29 732	0.41 800	0.09 588	0.09 673	0.12 695	0.09 614	0.14 734	0.13 716

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 786	0.39 800	0.54 777	0.40 796	0.20 771	0.64 800	0.32 797	0.53 803	0.72 809	0.71 810	0.72 799	0.61 790	0.54 803	0.51 803	0.46 807	0.20 788	0.19 790	0.29 804	0.30 806	0.23 790	0.18 774

relurobot		0.79 822		0.85 824	0.72 831	0.62 798	0.77 834	0.59 812	0.73 813	0.75 820	0.69 794	0.66 796	0.73 821	0.63 815	0.67 826	0.73 834	0.65 846	0.69 824	0.65 829	0.69 830	0.66 828

UHP(FT)	0.41 780	0.25 775	0.42 761	0.37 793	0.20 771	0.59 793	0.44 814	0.51 798	0.73 813	0.54 789	0.76 807	0.70 805	0.56 807	0.50 799	0.38 790	0.18 775	0.22 806	0.22 782	0.20 781	0.20 778	0.17 768

mmmmmm	0.41 780	0.25 775	0.42 761	0.37 793	0.20 771	0.59 793	0.44 814	0.51 798	0.73 813	0.54 789	0.76 807	0.70 805	0.56 807	0.50 799	0.38 790	0.18 775	0.22 806	0.22 782	0.20 781	0.20 778	0.17 768

MADNet+	0.75 812	0.71 818	3.70 839	0.66 815	0.41 805	0.98 824	0.97 841	0.69 818	0.73 813	0.52 785	0.57 782	0.64 792	0.68 819	0.86 829	1.01 838	0.34 811	0.36 821	0.28 803	0.23 792	0.36 812	0.31 802

MFMNet_re	0.64 802	0.66 816	0.65 795	0.51 807	0.69 827	0.69 804	0.57 824	0.64 817	0.73 813	0.60 797	0.73 800	0.62 791	0.67 818	0.65 817	0.60 818	0.66 831	0.58 843	0.63 821	0.59 825	0.68 828	0.69 830

relubot	0.74 811	0.83 826	0.78 813	0.91 828	0.79 832	0.69 804	0.78 835	0.70 819	0.75 818	0.83 824	0.74 803	0.69 802	0.81 826	0.65 817	0.74 830	0.74 835	0.71 847	0.68 823	0.65 829	0.69 830	0.66 828

RTS	0.45 790	0.19 744	3.26 836	0.24 725	0.15 724	0.74 809	0.20 664	0.36 735	0.76 819	0.42 774	0.43 751	0.31 709	0.41 782	0.53 808	0.35 778	0.10 636	0.08 635	0.13 710	0.12 716	0.15 751	0.15 745

RTSA	0.45 790	0.19 744	3.26 836	0.24 725	0.15 724	0.74 809	0.20 664	0.36 735	0.76 819	0.42 774	0.43 751	0.31 709	0.41 782	0.53 808	0.35 778	0.10 636	0.08 635	0.13 710	0.12 716	0.15 751	0.15 745

nnnnnnn	0.42 784	0.25 775	0.52 774	0.33 782	0.27 794	0.49 785	0.29 781	0.53 803	0.77 821	0.63 800	0.68 792	0.74 808	0.56 807	0.46 795	0.43 804	0.22 797	0.21 805	0.27 794	0.26 796	0.28 804	0.25 794

1111	0.43 786	0.23 764	0.54 777	0.33 782	0.20 771	0.83 819	0.35 800	0.50 795	0.82 822	0.63 800	0.68 792	0.69 802	0.68 819	0.77 821	0.35 778	0.17 769	0.15 764	0.19 768	0.19 776	0.21 781	0.17 768

IMH-64-1	0.65 803	0.61 811	0.68 805	0.71 816	0.51 811	0.59 793	0.49 818	0.91 827	0.85 823	0.74 817	1.02 822	0.81 811	0.78 824	0.79 822	0.49 810	0.42 815	0.46 824	0.71 825	0.47 817	0.52 817	0.39 809

IMH-64	0.65 803	0.61 811	0.68 805	0.71 816	0.51 811	0.59 793	0.49 818	0.91 827	0.85 823	0.74 817	1.02 822	0.81 811	0.78 824	0.79 822	0.49 810	0.42 815	0.46 824	0.71 825	0.47 817	0.52 817	0.39 809

RainbowNet	0.54 799	0.61 811	0.70 811	0.57 812	0.43 807	0.65 801	0.37 805	0.60 815	0.87 825	0.50 784	0.66 789	0.64 792	0.47 796	0.49 798	0.43 804	0.47 820	0.48 829	0.52 818	0.41 814	0.52 817	0.40 812

Light2-Stereo	26.76 873	1.12 833	17.52 864	8.77 848	1.53 839	1.46 836	0.22 702	1.76 850	0.88 826	24.83 882	3.04 849	5.14 849	1.60 846	104.29 887	1.53 840	11.90 868	0.49 831	160.20 888	140.43 887	19.43 879	29.13 878

PWCK	0.71 806	0.94 829	0.95 821	0.76 818	0.31 801	0.74 809	0.36 802	0.90 826	0.90 827	0.96 833	0.75 806	0.95 816	0.61 814	0.87 830	0.66 823	0.72 832	0.46 824	0.75 828	0.49 819	0.69 830	0.44 814

UNDER WATER-64	0.95 821	0.94 829	1.43 832	0.87 827	0.56 816	1.18 832	0.87 838	0.77 821	0.94 828	1.04 836	0.85 814	1.58 838	1.21 844	0.94 836	0.96 836	0.87 840	0.57 842	1.03 840	0.88 840	0.78 836	0.73 831

PVD	0.39 775	0.20 751	0.39 755	0.31 779	0.22 783	0.29 737	0.43 812	0.52 801	0.96 829	0.55 791	0.79 811	0.53 785	0.59 813	0.52 805	0.38 790	0.19 786	0.14 754	0.17 756	0.14 732	0.24 796	0.31 802

fsdfsdds	0.52 796	0.19 744	0.67 803	0.33 782	0.18 758	0.48 783	0.32 797	0.53 803	1.00 830	0.73 816	2.21 847	1.03 818	0.86 831	0.34 751	0.45 806	0.16 762	0.16 779	0.26 790	0.18 774	0.14 734	0.15 745

UNDER WATER	0.97 822	0.97 831	1.42 831	0.99 832	0.70 830	1.12 831	0.84 837	0.80 822	1.08 831	1.01 835	0.90 816	1.55 837	1.22 845	1.03 839	1.00 837	0.78 838	0.53 837	1.02 839	0.87 839	0.80 837	0.74 832

IMH	0.71 806	0.64 814	0.68 805	0.76 818	0.54 813	0.69 804	0.54 822	0.98 833	1.10 832	0.82 822	1.09 825	0.89 815	0.88 833	0.87 830	0.52 814	0.44 818	0.50 834	0.75 828	0.51 822	0.56 822	0.41 813

TorneroNet	0.82 816	0.74 820	0.81 818	0.84 823	0.63 824	0.99 825	0.63 826	0.96 831	1.16 833	0.80 821	1.11 827	1.36 832	0.86 831	0.93 835	0.80 833	0.56 824	0.49 831	0.78 833	0.66 832	0.73 835	0.63 827

notaker	0.97 822	1.11 832	0.98 822	1.13 835	0.81 833	0.73 808	0.68 832	0.93 829	1.16 833	1.18 843	1.18 831	1.41 834	1.16 843	1.08 841	0.69 828	0.81 839	0.64 845	1.17 841	0.79 837	0.98 839	0.80 834

DPSimNet_ROB	1.11 826	1.23 836	0.78 813	1.13 835	0.88 836	1.10 830	1.13 842	1.16 848	1.23 835	1.43 845	1.02 822	1.41 834	1.10 842	0.90 834	1.60 841	1.46 853	0.51 836	1.21 843	1.03 843	0.90 838	1.01 838

TorneroNet-64	0.76 813	0.72 819	0.74 812	0.78 820	0.58 819	0.91 823	0.56 823	0.84 823	1.29 836	0.66 803	0.90 816	1.40 833	0.75 823	0.85 828	0.67 826	0.49 821	0.46 824	0.72 827	0.59 825	0.67 827	0.53 817

WAO-7	0.79 814	0.78 821	0.54 777	0.85 824	0.67 826	0.74 809	0.68 832	1.05 837	1.32 837	0.90 831	1.20 832	1.04 819	0.92 834	0.69 819	0.66 823	0.60 828	0.62 844	0.67 822	0.68 833	0.64 824	0.58 819

KSHMR	1.09 825	1.17 834	0.88 820	1.25 838	1.00 837	0.99 825	0.96 840	1.13 845	1.37 838	1.16 842	1.29 834	1.41 834	0.96 836	1.01 838	0.92 835	1.03 848	1.08 852	1.20 842	1.03 843	1.01 840	0.97 836

JetRed	1.62 828	1.46 838	2.98 834	0.92 829	1.21 838	4.99 845	1.53 848	1.27 849	1.39 839	1.83 847	1.74 838	1.60 839	0.95 835	1.41 842	2.45 850	0.90 842	1.60 853	0.93 837	0.90 841	1.35 843	0.99 837

ktn	1.01 824	1.21 835	0.80 817	1.23 837	0.86 835	1.01 827	0.87 838	0.94 830	1.39 839	1.04 836	1.12 828	1.15 825	1.07 839	0.94 836	0.59 817	1.28 852	0.71 847	1.38 845	0.83 838	1.02 841	0.75 833

ACVNet_2	0.66 805	0.66 816	0.68 805	0.63 814	0.41 805	0.71 807	0.49 818	0.96 831	1.39 839	0.89 829	1.09 825	1.04 819	0.73 821	0.54 810	0.47 808	0.43 817	0.40 822	0.53 819	0.44 816	0.47 815	0.35 807

LVE	0.83 817	0.85 827	0.85 819	0.80 821	0.56 816	1.04 829	0.65 829	1.05 837	1.47 842	0.96 833	1.22 833	1.10 824	0.85 830	0.83 825	0.71 829	0.49 821	0.55 840	0.76 831	0.60 827	0.65 825	0.59 824

HanzoNet	1.29 827	1.26 837	1.19 829	1.12 834	0.85 834	1.02 828	0.83 836	1.03 836	1.48 843	1.64 846	1.61 837	2.50 842	1.72 847	1.61 843	1.61 842	1.26 851	0.80 851	1.31 844	1.01 842	1.02 841	0.86 835

WAO-6	0.81 815	0.80 823	0.62 793	0.86 826	0.63 824	0.76 813	0.58 825	0.98 833	1.54 844	0.90 831	0.96 821	1.07 821	1.03 838	0.70 820	0.66 823	0.72 832	0.49 831	0.90 836	0.71 834	0.68 828	0.58 819

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 809	0.18 738	0.56 783	0.27 759	0.21 779	1.35 833	0.25 747	0.59 812	1.65 845	0.68 805	5.01 850	1.08 822	0.81 826	0.38 771	0.30 757	0.18 775	0.15 764	0.20 773	0.19 776	0.17 769	0.23 786

TestStereooo	0.72 809	0.18 738	0.56 783	0.27 759	0.21 779	1.35 833	0.25 747	0.59 812	1.65 845	0.68 805	5.01 850	1.08 822	0.81 826	0.38 771	0.30 757	0.18 775	0.15 764	0.20 773	0.19 776	0.17 769	0.23 786

Dean	0.87 818	0.86 828	0.79 816	0.81 822	0.56 816	0.90 820	0.63 826	1.15 847	1.73 847	1.15 841	1.15 830	1.31 830	0.99 837	0.81 824	0.81 834	0.57 825	0.56 841	0.77 832	0.64 828	0.66 826	0.58 819

LE_ROB	0.50 795	0.07 300	0.14 490	0.15 148	0.08 299	0.24 693	0.16 498	0.22 492	1.81 848	4.63 855	0.67 790	0.47 775	0.44 789	0.20 648	0.29 750	0.07 424	0.06 522	0.06 264	0.06 376	0.08 548	0.06 398

WAO-8	0.91 819	0.81 824	0.65 795	0.94 830	0.69 827	0.90 820	0.67 830	1.07 841	1.83 849	1.06 838	1.45 835	1.30 828	1.07 839	0.84 826	0.78 831	0.74 835	0.53 837	0.86 834	0.75 835	0.69 830	0.62 825

Venus	0.91 819	0.81 824	0.65 795	0.94 830	0.69 827	0.90 820	0.67 830	1.07 841	1.83 849	1.06 838	1.45 835	1.30 828	1.07 839	0.84 826	0.78 831	0.74 835	0.53 837	0.86 834	0.75 835	0.69 830	0.62 825

MADNet++	1.95 832	1.75 839	1.59 833	1.82 839	1.69 841	2.33 838	1.40 847	2.35 853	2.09 851	2.57 852	2.36 848	2.24 841	2.17 849	2.28 844	2.34 848	1.87 854	1.66 854	1.54 846	1.34 845	1.92 844	1.77 842

Selective-IGEV-i1pa	2.80 834	3.51 845	0.67 803	0.28 764	0.14 702	10.22 852	0.43 812	4.36 854	3.63 852	3.53 853	6.92 853	3.47 845	1.97 848	13.41 867	2.26 846	0.36 812	0.15 764	0.13 710	0.10 659	0.15 751	0.35 807

UHP(ZeroShot)	1.94 830	0.24 768	1.06 824	0.34 785	0.18 758	5.35 847	0.24 730	0.86 824	4.09 853	2.33 850	11.82 864	7.01 857	2.71 851	0.87 830	0.60 818	0.17 769	0.14 754	0.19 768	0.17 768	0.21 781	0.16 757

UHP	1.94 830	0.24 768	1.06 824	0.34 785	0.18 758	5.35 847	0.24 730	0.86 824	4.09 853	2.33 850	11.82 864	7.01 857	2.71 851	0.87 830	0.60 818	0.17 769	0.14 754	0.19 768	0.17 768	0.21 781	0.16 757

tt	4.67 842	0.06 159	3.55 838	2.02 840	1.55 840	10.25 853	16.71 859	8.91 863	5.03 855	1.31 844	0.94 819	4.71 846	4.76 855	3.33 850	5.87 856	6.06 862	10.30 868	1.88 849	2.11 855	2.75 846	1.21 841

PML	8.91 850	9.34 864	6.13 846	5.35 844	6.41 846	14.99 856	23.38 866	5.27 855	6.83 856	18.04 871	28.19 881	7.67 859	6.83 857	7.85 858	5.75 855	5.35 861	1.83 855	5.95 867	1.93 854	8.64 864	2.52 844

xxxxx1	7.79 844	5.02 850	7.31 848	3.12 841	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

tt_ll	7.79 844	5.02 850	7.31 848	3.12 841	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

ff	7.79 844	5.02 850	7.31 848	3.12 841	3.85 843	16.35 857	22.88 861	5.86 859	8.69 857	7.97 859	8.54 854	9.12 862	8.27 859	10.18 859	10.92 859	2.42 856	2.45 856	3.56 859	12.37 864	3.77 847	3.06 845

USTest	6.22 843	2.73 842	3.00 835	6.57 847	7.29 847	14.37 855	21.57 860	7.00 862	9.56 860	5.34 858	6.10 852	5.72 850	7.64 858	6.41 857	6.96 858	1.97 855	3.42 860	1.64 847	2.15 856	2.66 845	2.36 843

HaxPig	15.71 859	18.52 876	19.18 869	16.89 862	15.89 863	7.73 849	7.60 856	13.31 871	10.82 861	15.42 868	14.91 866	15.98 870	14.92 869	15.58 868	15.98 869	18.95 878	16.73 869	19.46 881	18.08 876	19.26 878	19.05 874

iinet-test	10.48 853	8.09 860	7.54 852	10.26 849	10.94 851	18.00 861	25.26 867	11.33 867	13.28 862	9.69 863	9.85 857	9.42 865	11.17 864	11.02 863	12.78 865	6.59 864	8.30 863	5.56 862	6.56 857	6.89 860	7.02 855

IINet	10.48 853	8.09 860	7.54 852	10.26 849	10.94 851	18.00 861	25.26 867	11.33 867	13.28 862	9.69 863	9.85 857	9.42 865	11.17 864	11.02 863	12.78 865	6.59 864	8.30 863	5.56 862	6.56 857	6.89 860	7.02 855

DGTPSM_ROB	8.06 848	4.48 846	8.63 856	5.35 844	10.72 849	8.32 850	22.97 864	5.46 856	13.35 864	5.12 856	9.92 859	5.08 847	10.40 862	5.52 855	12.58 862	3.79 859	8.00 861	3.50 857	7.02 861	3.83 852	7.14 857

DPSMNet_ROB	8.06 848	4.48 846	8.63 856	5.37 846	10.74 850	8.32 850	22.98 865	5.46 856	13.36 865	5.12 856	9.92 859	5.08 847	10.40 862	5.53 856	12.58 862	3.80 860	8.00 861	3.50 857	7.02 861	3.83 852	7.14 857

Anonymous_1	10.96 856	7.92 859	7.46 851	10.33 851	10.06 848	18.65 863	26.34 869	11.06 866	13.44 866	9.40 862	10.05 861	9.67 867	11.23 866	10.73 862	12.72 864	6.42 863	8.38 865	5.77 864	10.61 863	12.12 865	6.77 854

RSGM-EC	20.36 861	4.73 848	0.68 805	16.76 860	16.92 864	21.28 866	27.18 872	10.46 864	14.04 867	18.00 869	21.31 870	22.24 881	21.82 871	22.57 870	17.63 870	62.81 886	33.79 885	20.14 882	18.10 877	20.18 880	16.45 872

acva	20.36 861	4.73 848	0.68 805	16.76 860	16.92 864	21.28 866	27.18 872	10.46 864	14.04 867	18.00 869	21.31 870	22.24 881	21.82 871	22.57 870	17.63 870	62.81 886	33.79 885	20.14 882	18.10 877	20.18 880	16.45 872

DPSM_ROB	11.15 857	8.58 862	8.00 854	10.88 852	11.58 853	19.10 864	26.71 870	12.05 869	14.07 869	10.36 865	10.84 862	10.33 868	11.86 867	11.70 865	13.54 867	6.99 866	8.79 866	5.89 865	6.95 859	7.29 862	7.42 859

DPSM	11.15 857	8.58 862	8.00 854	10.88 852	11.58 853	19.10 864	26.71 870	12.05 869	14.07 869	10.36 865	10.84 862	10.33 868	11.86 867	11.70 865	13.54 867	6.99 866	8.79 866	5.89 865	6.95 859	7.29 862	7.42 859

MEDIAN_ROB	20.38 863	24.04 877	23.31 872	21.23 864	21.71 866	10.40 854	7.92 857	17.64 872	15.50 871	20.12 872	19.70 868	20.34 871	20.32 870	21.19 869	21.13 872	23.81 884	21.81 879	24.98 884	23.76 883	24.71 884	23.93 877

AVERAGE_ROB	24.90 872	29.20 880	28.14 875	24.89 873	24.64 874	17.75 860	11.12 858	21.45 874	19.93 872	25.12 883	24.46 880	25.12 883	25.46 882	24.69 881	22.83 873	29.76 885	27.13 884	28.97 886	27.95 885	29.91 885	29.47 879

LSM0	22.87 871	17.28 868	18.96 866	22.19 871	29.04 875	38.42 875	53.71 874	24.28 880	28.31 873	20.78 880	21.00 869	21.43 879	24.16 881	23.50 878	27.39 878	14.09 875	17.38 870	11.84 874	14.04 871	14.73 875	14.89 862

RAFT-FEzeroshot	22.43 865	17.33 869	15.98 858	22.02 867	23.31 870	38.34 869	53.82 879	24.05 875	28.39 874	20.61 876	21.76 873	20.88 875	23.92 878	23.41 873	27.42 879	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.02 869	14.69 871	14.97 866

RAFT-FE	22.43 865	17.33 869	15.98 858	22.02 867	23.31 870	38.34 869	53.82 879	24.05 875	28.39 874	20.61 876	21.76 873	20.88 875	23.92 878	23.41 873	27.42 879	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.02 869	14.69 871	14.97 866

CasAABBNet	22.42 864	17.33 869	16.01 860	22.01 866	23.28 868	38.32 868	53.80 877	24.14 877	28.41 876	20.60 875	21.77 875	20.89 878	23.91 876	23.43 875	27.36 877	14.07 870	17.69 872	11.83 870	14.01 868	14.67 870	14.95 865

FlowAnything	22.44 867	17.35 872	16.14 862	22.07 870	23.23 867	38.39 873	53.77 875	24.25 879	28.44 877	20.96 881	21.82 877	20.70 873	23.84 874	23.49 877	27.14 874	14.04 869	17.79 878	11.75 868	14.15 874	14.65 868	14.89 862

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 882	24.62 883	28.45 878	20.77 879	21.70 872	21.54 880	24.04 880	24.44 880	27.14 874	14.13 876	17.71 877	11.84 874	14.07 873	14.70 874

Selective-RAFT-Error	22.47 868	17.37 873	16.09 861	22.06 869	23.34 872	38.39 873	53.83 881	24.29 881	28.47 879	20.74 878	21.83 878	20.81 874	23.90 875	23.54 879	27.53 882	14.08 873	17.69 872	11.82 869	14.00 867	14.69 871	15.00 868

fast-reg	22.85 870	17.43 875	19.15 868	22.22 872	24.34 873	38.36 871	53.78 876	24.23 878	28.52 880	20.55 873	22.05 879	20.54 872	23.77 873	23.21 872	27.31 876	14.18 877	17.47 871	14.33 876	14.96 875	15.81 876	14.81 861

Hybrid-DGEV	22.47 868	17.40 874	16.14 862	22.00 865	23.29 869	38.36 871	53.80 877	24.43 882	28.63 881	20.59 874	21.81 876	20.88 875	23.91 876	23.45 876	27.42 879	14.08 873	17.69 872	11.83 870	14.06 872	14.65 868	14.93 864

Selective-IGEV-i16pa	18.58 860	3.30 843	1.09 826	0.21 671	0.18 758	103.68 881	0.28 771	19.87 873	40.73 882	4.16 854	56.45 886	8.07 860	2.59 850	123.95 888	5.89 857	0.18 775	0.12 727	0.09 589	0.12 716	0.12 692	0.51 816

zzzzzz3	32.30 874	13.60 866	18.91 865	39.10 876	40.27 878	58.35 878	74.04 884	33.28 885	42.63 883	31.37 884	33.03 882	30.65 884	36.33 885	37.51 884	43.96 885	20.73 879	26.80 882	16.52 877	20.79 879	12.34 866	15.78 869

zzzz2	33.88 876	26.18 878	24.44 873	33.40 874	35.10 876	58.13 876	81.44 885	37.02 887	42.64 884	31.75 886	33.25 884	31.23 886	35.81 883	34.90 882	40.56 883	21.21 881	26.75 880	18.05 879	21.21 881	22.06 882	22.50 875

noway5	33.88 876	26.18 878	24.44 873	33.40 874	35.10 876	58.13 876	81.44 885	37.02 887	42.64 884	31.75 886	33.25 884	31.23 886	35.81 883	34.90 882	40.56 883	21.21 881	26.75 880	18.05 879	21.21 881	22.06 882	22.50 875

zzz1	32.32 875	13.62 867	19.04 867	39.10 876	40.27 878	58.39 879	73.98 883	33.31 886	42.69 886	31.39 885	33.04 883	30.66 885	36.33 885	37.52 885	43.96 885	20.74 880	26.81 883	16.53 878	20.80 880	12.35 867	15.78 869

test_example2	98.32 878	94.13 881	45.89 876	96.35 878	109.85 880	88.61 880	95.45 887	25.75 884	94.37 887	130.00 889	126.06 887	58.17 888	74.63 887	88.51 886	79.96 887	150.23 888	221.02 887	77.62 887	99.10 886	113.75 888	96.94 880

PatchMatch		0.16 711		0.19 558		0.30 741		0.41 763		0.55 791		0.64 792		0.40 786		0.15 741		0.15 737		0.12 692

ccccc		285.66 882		368.85 881	370.60 881	123.16 882		115.05 889		126.68 888		122.83 889		252.94 889		384.56 889	353.86 888	254.69 889	223.00 888	425.87 889

ASD4		3.38 844

Low-res two-view benchmark