Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

CR-Stereo	0.09 1	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.06 178

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.06 1	0.12 30	0.11 29	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.06 1	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

NBS	0.09 1	0.08 50	0.16 69	0.19 191	0.09 79	0.08 2	0.14 145	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 53	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 149	0.07 160	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.07 227	0.05 46

LACA_dic	0.09 1	0.12 330	0.15 39	0.16 29	0.07 8	0.14 61	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.08 16	0.09 38	0.08 20	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 227	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.15 19	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.14 13	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.11 118	0.08 20	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.06 1	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.09 3	0.08 3	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.11 2	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.09 5	0.14 145	0.10 2	0.14 72	0.07 1	0.09 21	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.14 3	0.06 1	0.08 2	0.13 100	0.12 6	0.11 17	0.07 1	0.12 110	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46
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
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.12 30	0.13 100	0.11 3	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GFORCE	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

100	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.10 160	0.11 22	0.13 100	0.17 38	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.16 133	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

300	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.20 95	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4.7	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.19 68	0.14 72	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.06 130	0.04 1

F4.4	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.12 49	0.23 164	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.6	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.18 125	0.06 1	0.16 139	0.14 145	0.22 139	0.13 48	0.08 3	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

F5.5	0.10 14	0.10 177	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.04 1

F8.5	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.11 29	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.22 139	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.13 100	0.23 164	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.08 16	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4	0.10 14	0.08 50	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.17 153	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.10 7	0.08 3	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

FORCE_6	0.10 14	0.11 264	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

rgla	0.10 14	0.11 264	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.08 16	0.08 7	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

416test1013	0.10 14	0.10 177	0.16 69	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.11 29	0.15 19	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

416test	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410_97500	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DF_test	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.11 228	0.06 1	0.13 100	0.13 11	0.15 93	0.10 59	0.11 85	0.08 7	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.06 184	0.07 227	0.05 46

small-0shot	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.16 262	0.14 13	0.12 32	0.08 3	0.15 188	0.08 7	0.08 20	0.11 2	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.13 1	0.09 79	0.11 22	0.16 262	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.13 132	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 257	0.06 53	0.06 291	0.08 308	0.09 484	0.07 227	0.07 287

testmc14	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.18 125	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MCSU-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.17 38	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.12 158	0.08 20	0.15 97	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.06 291	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

qqai	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.18 125	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.16 29	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.06 291	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

MGA	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

CAR	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monster-pro	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LACA3	0.10 14	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.14 13	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.16 133	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 14	0.07 4	0.21 171	0.15 8	0.11 228	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.08 1	0.12 133	0.10 53	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.06 130	0.05 46

GeoVLM	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA2	0.10 14	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.13 100	0.17 38	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Test_v1	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.13 100	0.11 3	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.06 1	0.22 293	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.08 372	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth_RVC	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.13 1	0.07 8	0.16 139	0.10 12	0.20 95	0.14 72	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.12 198	0.13 19	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LCMNet	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.18 52	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.06 291	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

CSFM-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.11 17	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.06 291	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth	0.10 14	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.12 49	0.16 29	0.12 32	0.08 3	0.09 21	0.14 224	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.18 125	0.10 160	0.13 38	0.12 49	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.11 22	0.09 4	0.20 95	0.12 32	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.23 303	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

S2M2_XL	0.10 14	0.09 107	0.21 171	0.14 3	0.10 160	0.09 5	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 59	0.11 85	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.09 452	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.08 321	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.10 160	0.16 139	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.08 7	0.11 157	0.16 133	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.07 4	0.08 7	0.08 20	0.16 133	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.08 7	0.07 4	0.17 153	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 14	0.08 50	0.16 69	0.17 67	0.08 43	0.16 139	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.10 59	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MLG-Stereo_test2	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MLG-Stereo_test1	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 153	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.07 8	0.15 85	0.11 29	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LGtest1	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.09 4	0.16 29	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.08 43	0.09 5	0.13 100	0.24 187	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 291	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

E$^{3}$Stereo	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLL	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.16 29	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 271	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.06 178

Last	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.13 100	0.18 52	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

DDDD	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.14 145	0.20 95	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

VeloStereo	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.10 507	0.09 567	0.09 412	0.08 372	0.12 578	0.13 595

flow	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.17 153	0.12 149	0.10 507	0.09 567	0.09 412	0.08 372	0.12 578	0.13 595

over v1	0.11 76	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.06 1	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.14 289	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-8	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-9	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

anonymous	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.10 160	0.08 2	0.14 145	0.16 29	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

depth_test_26	0.11 76	0.07 4	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.12 133	0.16 208	0.11 118	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.09 452	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.08 375

LGCAT	0.11 76	0.07 4	0.15 39	0.14 3	0.09 79	0.12 30	0.12 49	0.13 11	0.10 7	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.12 149	0.11 555	0.11 628	0.05 1	0.06 184	0.05 7	0.12 575

LiteMatch*	0.11 76	0.07 4	0.22 189	0.16 29	0.10 160	0.13 38	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 76	0.10 177	0.26 239	0.18 125	0.09 79	0.14 61	0.14 145	0.20 95	0.13 48	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 76	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.15 85	0.16 262	0.23 164	0.15 93	0.10 59	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 372	0.05 7	0.08 375

AdaDepth	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.13 100	0.16 29	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.19 219	0.12 149	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

asda	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.14 203	0.13 132	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.09 38	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

4.25_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.20 95	0.15 93	0.12 133	0.13 132	0.10 76	0.09 46	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.13 132	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w_new	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.75w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.12 49	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.17 185	0.09 4	0.22 139	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.09 38	0.11 157	0.19 219	0.13 216	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.14 172	0.08 7	0.11 157	0.13 19	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.12 309	0.14 61	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 76	0.09 107	0.13 8	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.11 29	0.23 164	0.15 93	0.14 203	0.12 110	0.08 7	0.09 46	0.21 271	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 76	0.06 1	0.17 96	0.15 8	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.16 112	0.11 98	0.15 188	0.09 38	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

111111	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.13 38	0.11 29	0.22 139	0.15 93	0.11 98	0.12 110	0.12 158	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 321	0.06 178

LG-G_1	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

SGD-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.07 8	0.17 185	0.13 100	0.18 52	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.11 69	0.08 344	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.14 13	0.16 112	0.11 98	0.10 53	0.09 38	0.08 20	0.21 271	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

IGEV-Stereo++	0.11 76	0.08 50	0.15 39	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.10 12	0.22 139	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.05 46

low	0.12 117	0.08 50	0.21 171	0.18 125	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 271	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

SCION-M(vits-remse)	0.12 117	0.08 50	0.40 433	0.27 641	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.10 507	0.08 528	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 117	0.12 330	0.17 96	0.22 417	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.20 243	0.14 257	0.06 53	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.07 287

over-6	0.12 117	0.13 404	0.19 139	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.11 29	0.26 231	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Anonymus	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.19 191	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.09 21	0.14 224	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

TS12	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.14 203	0.19 260	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

canet-new	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.11 85	0.09 38	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

bcnet-new	0.12 117	0.11 264	0.32 320	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.11 118	0.11 157	0.19 219	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

LWStereo	0.12 117	0.10 177	0.27 252	0.19 191	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.21 114	0.15 93	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

CR7Stereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.05 46

ARStereo	0.12 117	0.12 330	0.28 269	0.19 191	0.08 43	0.17 185	0.15 205	0.22 139	0.18 166	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

ARStereo-new	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.19 191	0.07 8	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BARStereo	0.12 117	0.13 404	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.09 38	0.13 250	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.06 178

FCBStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MUNStereo	0.12 117	0.11 264	0.35 360	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.07 283	0.07 227	0.05 46

CHEStereo	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.15 93	0.13 172	0.16 208	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

TOTStereo	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.08 43	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.19 186	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.05 46

RMAStereo	0.12 117	0.12 330	0.27 252	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.05 46

ATMStereo	0.12 117	0.11 264	0.23 205	0.22 417	0.09 79	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.19 186	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.13 250	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.05 82	0.08 321	0.05 46

ACMStereo	0.12 117	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.08 43	0.13 38	0.14 145	0.25 209	0.21 241	0.12 133	0.15 188	0.09 38	0.14 289	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.05 46

KABStereo	0.12 117	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.15 205	0.26 231	0.20 219	0.11 98	0.12 110	0.10 76	0.13 250	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 117	0.10 177	0.21 171	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.21 114	0.17 144	0.12 133	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 117	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.13 394	0.20 293	0.16 262	0.23 164	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.13 250	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 117	0.09 107	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.21 114	0.20 219	0.10 59	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.12 9	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 372	0.05 7	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 676

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 117	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.13 38	0.16 262	0.25 209	0.21 241	0.11 98	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 283	0.04 1	0.05 46

Foundation-i1c-attn	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.17 144	0.13 172	0.15 188	0.16 271	0.13 250	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1b	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.15 188	0.17 283	0.12 198	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.18 214	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.16 255	0.16 208	0.18 296	0.13 250	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LiteMatch	0.12 117	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 315	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.21 436	0.14 46	0.22 490	0.08 344	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.08 321	0.07 287

Selective-IGEV-i32	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 271	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

gcap_with_dpt	0.12 117	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.24 187	0.20 219	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

DispViT+	0.12 117	0.07 4	0.19 139	0.15 8	0.16 543	0.10 19	0.12 49	0.26 231	0.23 288	0.13 172	0.11 85	0.10 76	0.08 20	0.21 271	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 117	0.12 330	0.21 171	0.18 125	0.11 228	0.24 408	0.12 49	0.19 68	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.11 118	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GEAStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.05 82	0.08 321	0.08 375

GSStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.17 67	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 321	0.08 375

gasm-f	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.12 309	0.18 214	0.18 366	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.19 260	0.10 76	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.05 82	0.09 410	0.08 375

Replicate-Monster	0.12 117	0.10 177	0.32 320	0.16 29	0.08 43	0.17 185	0.10 12	0.22 139	0.19 186	0.11 98	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.08 375

3w_stereo	0.12 117	0.11 264	0.18 121	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.07 2	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

1w_stereo	0.12 117	0.08 50	0.14 21	0.18 125	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GREAT-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.25 229	0.16 29	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.17 38	0.17 144	0.10 59	0.15 188	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.07 435	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.10 510
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 315	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.13 190	0.08 20	0.22 293	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

AIO_test	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.15 85	0.17 315	0.19 68	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GIP-stereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.29 287	0.18 166	0.11 98	0.16 208	0.13 190	0.09 46	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

IGEV-Stereo+	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.18 125	0.13 394	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.10 59	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 271	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.16 639	0.24 721

RSM++	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.20 276	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.07 227	0.05 46

RSM	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.23 164	0.18 166	0.13 172	0.13 132	0.15 247	0.09 46	0.21 271	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.06 130	0.05 46

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 676

Selective-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 271	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GEAR-Net	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 227	0.07 287

GELT-Stereo	0.13 169	0.09 107	0.16 69	0.20 276	0.14 446	0.14 61	0.15 205	0.33 348	0.23 288	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.05 7	0.05 46

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 169	0.11 264	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.19 68	0.17 144	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.08 344	0.07 435	0.11 555	0.09 484	0.09 410	0.08 375

PhaseNet	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.16 271	0.12 198	0.19 219	0.16 322	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.07 227	0.07 287

DF	0.13 169	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.10 160	0.17 185	0.15 205	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.22 307	0.19 316	0.11 157	0.20 243	0.14 257	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

LMStereo	0.13 169	0.11 264	0.44 492	0.21 341	0.08 43	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.16 112	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.13 250	0.18 184	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.05 46

KMOStereo	0.13 169	0.11 264	0.30 294	0.20 276	0.13 394	0.20 293	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.15 309	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 227	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.23 164	0.21 241	0.16 255	0.22 307	0.10 76	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 169	0.11 264	0.38 409	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.23 164	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1	0.13 169	0.07 4	0.16 69	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.16 262	0.32 332	0.22 261	0.15 226	0.17 227	0.20 332	0.13 250	0.14 46	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

VMStereo-Base	0.13 169	0.08 50	0.22 189	0.15 8	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.24 187	0.25 322	0.14 203	0.22 307	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.13 216	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

BStereo	0.13 169	0.10 177	0.42 468	0.18 125	0.11 228	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 291	0.06 62	0.08 372	0.05 7	0.06 178

NLSM3	0.13 169	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.24 306	0.11 98	0.15 188	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.08 308	0.08 372	0.05 7	0.05 46

DDF-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.19 139	0.19 191	0.16 543	0.12 30	0.15 205	0.18 52	0.18 166	0.11 98	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.23 303	0.19 418	0.08 344	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.21 696	0.06 178

GASTEREO	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.23 478	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.19 219	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 283	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.22 417	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 283	0.06 130	0.06 178

water-stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.14 145	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.23 318	0.15 247	0.15 309	0.12 9	0.13 216	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.12 133	0.19 260	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.17 355	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 227	0.06 178

LG-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.18 366	0.21 114	0.18 166	0.11 98	0.17 227	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.14 257	0.05 9	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.05 46

S2M2_L	0.13 169	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.12 309	0.12 30	0.07 1	0.18 52	0.20 219	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.12 198	0.15 97	0.14 257	0.13 618	0.09 567	0.09 412	0.10 532	0.11 537	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 169	0.14 458	0.19 139	0.26 612	0.09 79	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.18 166	0.12 133	0.11 85	0.10 76	0.13 250	0.21 271	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.05 46

StereoAnything_RVC	0.13 169	0.37 714	0.36 380	0.14 3	0.07 8	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.08 3	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 243	0.10 22	0.09 452	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.24 710	0.05 46

castereo++	0.13 169	0.10 177	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.27 463	0.13 100	0.23 164	0.23 288	0.11 98	0.13 132	0.16 271	0.10 102	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.19 415	0.22 139	0.16 112	0.14 203	0.11 85	0.13 190	0.10 102	0.24 319	0.18 384	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 227	0.06 178
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.17 315	0.19 68	0.19 186	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.11 157	0.24 319	0.16 322	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

mms	0.13 169	0.11 264	0.19 139	0.19 191	0.12 309	0.16 139	0.17 315	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.17 227	0.14 224	0.09 46	0.24 319	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.07 227	0.07 287

ours_stereo	0.13 169	0.11 264	0.23 205	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.18 366	0.20 95	0.19 186	0.13 172	0.18 251	0.14 224	0.10 102	0.23 303	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.06 130	0.05 46

RAStereo	0.13 169	0.12 330	0.27 252	0.22 417	0.11 228	0.15 85	0.18 366	0.23 164	0.23 288	0.13 172	0.17 227	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.06 184	0.07 227	0.05 46

Occ-G	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.19 415	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.19 260	0.21 346	0.11 157	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.07 227	0.06 178

Pointernet	0.13 169	0.07 4	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.12 49	0.31 320	0.24 306	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.16 112	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.06 130	0.06 178

gcap-zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

test_for_model	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

trnet	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.15 8	0.07 8	0.21 327	0.12 49	0.24 187	0.24 306	0.16 255	0.21 292	0.15 247	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MoCha-V2	0.13 169	0.08 50	0.26 239	0.23 478	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.16 112	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.14 289	0.20 243	0.11 69	0.06 53	0.07 435	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

IGEV++	0.13 169	0.10 177	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.05 82	0.07 227	0.07 287

testlalala	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

AEACV	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.17 227	0.13 190	0.16 335	0.16 133	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.08 372	0.07 227	0.06 178

LoS_RVC	0.13 169	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.16 543	0.20 293	0.18 366	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.19 260	0.12 158	0.15 309	0.17 153	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.12 575

EGLCR-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.13 100	0.27 247	0.21 241	0.13 172	0.10 53	0.15 247	0.09 46	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.06 130	0.06 178

CREStereo	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.14 3	0.08 43	0.22 360	0.15 205	0.25 209	0.24 306	0.16 255	0.21 292	0.14 224	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.09 452	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 227	0.06 178
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
EE1	0.14 212	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.32 332	0.21 241	0.16 255	0.14 172	0.15 247	0.13 250	0.25 350	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 227	0.06 178

FAST (zero-shot)	0.14 212	0.10 177	0.22 189	0.23 478	0.26 698	0.14 61	0.15 205	0.23 164	0.15 93	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.18 184	0.13 216	0.09 452	0.09 567	0.07 191	0.08 372	0.07 227	0.09 450

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 212	0.21 606	0.47 521	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.06 291	0.06 62	0.08 372	0.05 7	0.07 287

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 212	0.19 578	0.70 647	0.17 67	0.12 309	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.10 59	0.12 110	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 283	0.05 7	0.07 287

PSi22	0.14 212	0.13 404	0.29 283	0.19 191	0.09 79	0.17 185	0.12 49	0.28 270	0.23 288	0.13 172	0.14 172	0.22 358	0.13 250	0.29 425	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 227	0.06 178

Anonymus123	0.14 212	0.10 177	0.42 468	0.18 125	0.11 228	0.36 601	0.14 145	0.28 270	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 291	0.06 62	0.08 372	0.05 7	0.06 178

252Zero-FE	0.14 212	0.07 4	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.21 114	0.19 186	0.77 734	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Zero-FE251	0.14 212	0.09 107	0.24 215	0.17 67	0.09 79	0.20 293	0.13 100	0.20 95	0.14 72	0.61 714	0.13 132	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.16 322	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DA	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 227	0.07 287

GGEV	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 227	0.07 287

FlowAnything_test	0.14 212	0.11 264	0.21 171	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.15 226	0.13 132	0.15 247	0.14 289	0.18 184	0.16 322	0.10 507	0.07 435	0.11 555	0.12 614	0.08 321	0.09 450

depthmonostereo	0.14 212	0.09 107	0.19 139	0.19 191	0.08 43	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.23 288	0.16 255	0.18 251	0.14 224	0.17 367	0.19 219	0.13 216	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DVStereo	0.14 212	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.14 145	0.24 187	0.21 241	0.21 325	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 303	0.15 293	0.07 160	0.06 291	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

SCV_C0	0.14 212	0.11 264	0.25 229	0.19 191	0.12 309	0.15 85	0.16 262	0.30 308	0.22 261	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.09 46	0.24 319	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.09 410	0.06 178

SCV	0.14 212	0.14 458	0.24 215	0.21 341	0.11 228	0.15 85	0.16 262	0.31 320	0.18 166	0.11 98	0.15 188	0.13 190	0.10 102	0.23 303	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 410	0.06 178

castereo	0.14 212	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.10 160	0.20 293	0.19 415	0.30 308	0.27 345	0.13 172	0.18 251	0.16 271	0.16 335	0.15 97	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

tt45	0.14 212	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.23 385	0.18 366	0.22 139	0.17 144	0.15 226	0.13 132	0.14 224	0.10 102	0.30 441	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.07 227	0.07 287

999	0.14 212	0.08 50	0.24 215	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.17 315	0.24 187	0.18 166	0.13 172	0.16 208	0.14 224	0.11 157	0.36 489	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

fffy	0.14 212	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.18 366	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.13 250	0.25 350	0.14 257	0.06 53	0.06 291	0.08 308	0.06 184	0.07 227	0.06 178

WCG-NET	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.08 43	0.18 214	0.17 315	0.21 114	0.28 364	0.18 294	0.21 292	0.15 247	0.12 198	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

WCG-NET（raft）	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.17 67	0.08 43	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.26 334	0.18 294	0.19 260	0.20 332	0.12 198	0.21 271	0.12 149	0.06 53	0.06 291	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MGS-Stereo	0.14 212	0.11 264	0.32 320	0.19 191	0.11 228	0.18 214	0.17 315	0.20 95	0.22 261	0.14 203	0.24 332	0.15 247	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.10 486	0.06 178

ff7	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 319	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.07 287

IGEVStereo-DCA	0.14 212	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 366	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 405	0.14 257	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.07 287

ffff	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 319	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.07 287

11t	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 319	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.07 287

MaDis-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.26 239	0.19 191	0.14 446	0.16 139	0.13 100	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.14 172	0.14 224	0.11 157	0.17 153	0.17 355	0.08 344	0.07 435	0.08 308	0.06 184	0.07 227	0.06 178

UniTT-Stereo	0.14 212	0.10 177	0.30 294	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.13 100	0.19 68	0.18 166	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.11 157	0.18 184	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.08 321	0.06 178

CASnet	0.14 212	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 322	0.22 335	0.20 277	0.15 247	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.11 555	0.09 484	0.08 321	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 212	0.14 458	0.33 337	0.20 276	0.09 79	0.21 327	0.10 12	0.26 231	0.20 219	0.18 294	0.19 260	0.15 247	0.13 250	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

anonymousdsp	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 319	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.08 321	0.07 287

LoS	0.14 212	0.08 50	0.27 252	0.16 29	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.26 231	0.26 334	0.15 226	0.18 251	0.18 296	0.13 250	0.22 293	0.14 257	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 212	0.08 50	0.19 139	0.17 67	0.22 661	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.14 203	0.17 227	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 321	0.18 669

ProNet	0.14 212	0.12 330	0.25 229	0.19 191	0.11 228	0.19 250	0.19 415	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.13 132	0.13 190	0.12 198	0.24 319	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 227	0.07 287

MC-Stereo	0.14 212	0.09 107	0.25 229	0.21 341	0.09 79	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.18 294	0.23 318	0.16 271	0.13 250	0.22 293	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.06 130	0.05 46

ccc-4	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 319	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.07 287

IGEV-Stereo	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 319	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.08 321	0.07 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.24 215	0.25 577	0.11 228	0.11 22	0.18 366	0.32 332	0.23 288	0.12 133	0.12 110	0.18 296	0.12 198	0.14 46	0.13 216	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.05 82	0.07 227	0.06 178
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
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 250	0.18 561	0.40 433	0.27 641	0.26 698	0.46 661	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 250	0.15 497	0.25 229	0.22 417	0.14 446	0.17 185	0.17 315	0.33 348	0.21 241	0.18 294	0.21 292	0.14 224	0.10 102	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 321	0.05 46

DN	0.15 250	0.08 50	0.27 252	0.19 191	0.14 446	0.21 327	0.18 366	0.28 270	0.24 306	0.14 203	0.16 208	0.18 296	0.10 102	0.21 271	0.13 216	0.11 555	0.07 435	0.08 308	0.08 372	0.08 321	0.10 510

RT-Monster	0.15 250	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.14 446	0.20 293	0.11 29	0.29 287	0.32 426	0.24 359	0.22 307	0.17 283	0.13 250	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.06 291	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

MM-Stereo_test2	0.15 250	0.10 177	0.44 492	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.21 501	0.27 247	0.22 261	0.15 226	0.16 208	0.13 190	0.11 157	0.20 243	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 410	0.05 46

HART	0.15 250	0.11 264	0.30 294	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.16 262	0.30 308	0.19 186	0.15 226	0.25 344	0.17 283	0.09 46	0.21 271	0.12 149	0.06 53	0.07 435	0.07 191	0.05 82	0.08 321	0.06 178

HUF	0.15 250	0.11 264	0.38 409	0.17 67	0.11 228	0.16 139	0.17 315	0.22 139	0.20 219	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.11 157	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.20 729	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.14 619

rvit_stereo_0080	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 469	0.28 270	0.24 306	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 555	0.08 528	0.08 308	0.08 372	0.10 486	0.07 287

RAFT-Stereo-weight	0.15 250	0.09 107	0.26 239	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 315	0.36 405	0.29 383	0.24 359	0.20 277	0.19 316	0.10 102	0.18 184	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

whm_eth	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 469	0.28 270	0.24 306	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 555	0.08 528	0.08 308	0.08 372	0.10 486	0.07 287

CAS	0.15 250	0.07 4	0.21 171	0.41 730	0.16 543	0.20 293	0.18 366	0.22 139	0.19 186	0.15 226	0.19 260	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.13 216	0.29 748	0.04 2	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.14 619

CroCo-Stereo Lap2	0.15 250	0.15 497	0.28 269	0.25 577	0.18 590	0.11 22	0.19 415	0.28 270	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.07 435	0.08 308	0.06 184	0.08 321	0.07 287

GLC_STEREO	0.15 250	0.10 177	0.24 215	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.27 345	0.17 275	0.20 277	0.17 283	0.11 157	0.23 303	0.16 322	0.07 160	0.09 567	0.09 412	0.08 372	0.07 227	0.06 178

CREStereo++_RVC	0.15 250	0.08 50	0.26 239	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.13 100	0.22 139	0.30 400	0.21 325	0.30 404	0.13 190	0.11 157	0.16 133	0.15 293	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.15 668	0.06 130	0.05 46
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
TANstereo	0.15 250	0.09 107	0.28 269	0.16 29	0.08 43	0.25 428	0.14 145	0.23 164	0.28 364	0.24 359	0.30 404	0.16 271	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.08 344	0.07 435	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

XX-TBD	0.15 250	0.18 561	0.28 269	0.22 417	0.10 160	0.22 360	0.15 205	0.22 139	0.27 345	0.22 335	0.26 357	0.14 224	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 227	0.06 178

PMTNet	0.15 250	0.08 50	0.23 205	0.15 8	0.09 79	0.23 385	0.16 262	0.25 209	0.23 288	0.17 275	0.21 292	0.16 271	0.14 289	0.22 293	0.13 216	0.29 748	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 227	0.06 178

AnonStereo	0.16 267	0.12 330	0.30 294	0.20 276	0.12 309	0.18 214	0.14 145	0.36 405	0.24 306	0.19 302	0.17 227	0.19 316	0.12 198	0.24 319	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.10 486	0.06 178

Weightmod_eth	0.16 267	0.11 264	0.20 157	0.21 341	0.13 394	0.20 293	0.18 366	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.25 344	0.19 316	0.17 367	0.25 350	0.14 257	0.16 674	0.08 528	0.08 308	0.08 372	0.09 410	0.05 46

Weightmod	0.16 267	0.12 330	0.19 139	0.20 276	0.10 160	0.24 408	0.17 315	0.25 209	0.21 241	0.18 294	0.29 388	0.19 316	0.15 309	0.27 390	0.16 322	0.09 452	0.10 602	0.08 308	0.08 372	0.09 410	0.08 375

SE	0.16 267	0.14 458	0.19 139	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.20 311	0.27 366	0.15 247	0.17 367	0.15 97	0.14 257	0.09 452	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.11 537	0.08 375

FE-Mocha	0.16 267	0.10 177	0.33 337	0.19 191	0.13 394	0.19 250	0.15 205	0.35 385	0.22 261	0.24 359	0.24 332	0.20 332	0.14 289	0.17 153	0.17 355	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.06 178

zero-FE	0.16 267	0.08 50	0.81 674	0.19 191	0.18 590	0.12 30	0.15 205	0.19 68	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.21 271	0.19 418	0.08 344	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.19 684	0.06 178

xyz-stereo-finetune	0.16 267	0.12 330	0.23 205	0.16 29	0.08 43	0.23 385	0.20 469	0.29 287	0.31 414	0.19 302	0.22 307	0.19 316	0.15 309	0.29 425	0.20 441	0.06 53	0.06 291	0.08 308	0.06 184	0.06 130	0.06 178

Reg-Stereo(zero)	0.16 267	0.07 4	0.36 380	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.14 145	0.28 270	0.24 306	0.22 335	0.20 277	0.24 395	0.18 398	0.21 271	0.18 384	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

tg	0.16 267	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.15 205	0.34 361	0.24 306	0.20 311	0.25 344	0.19 316	0.12 198	0.24 319	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 412	0.09 484	0.08 321	0.07 287

rvit_stereo_0083	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.17 315	0.22 139	0.34 450	0.16 255	0.21 292	0.19 316	0.16 335	0.21 271	0.16 322	0.11 555	0.10 602	0.10 496	0.08 372	0.09 410	0.07 287

rvit_stereo_0081_aga	0.16 267	0.14 458	0.28 269	0.21 341	0.13 394	0.19 250	0.17 315	0.23 164	0.24 306	0.17 275	0.21 292	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.14 257	0.11 555	0.08 528	0.09 412	0.08 372	0.09 410	0.07 287

rvit_stereo_0081	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 315	0.22 139	0.33 440	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 322	0.11 555	0.08 528	0.09 412	0.08 372	0.09 410	0.07 287

rvit_stereo_0082	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 315	0.22 139	0.33 440	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 322	0.11 555	0.08 528	0.09 412	0.08 372	0.09 410	0.07 287

CAS++	0.16 267	0.12 330	0.27 252	0.18 125	0.12 309	0.17 185	0.15 205	0.42 480	0.24 306	0.19 302	0.18 251	0.13 190	0.10 102	0.21 271	0.12 149	0.12 597	0.10 602	0.11 555	0.08 372	0.10 486	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 558	0.29 287	0.21 241	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.13 250	0.25 350	0.13 216	0.07 160	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.08 375

MIF-Stereo (partial)	0.16 267	0.10 177	0.34 349	0.21 341	0.15 510	0.15 85	0.13 100	0.28 270	0.25 322	0.17 275	0.26 357	0.15 247	0.16 335	0.25 350	0.17 355	0.09 452	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.09 410	0.08 375

RCA-Stereo	0.16 267	0.09 107	0.25 229	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 315	0.36 405	0.35 467	0.20 311	0.25 344	0.17 283	0.17 367	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

test-3	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 345	0.26 383	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 370	0.18 384	0.06 53	0.04 2	0.08 308	0.08 372	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 345	0.25 370	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 370	0.18 384	0.06 53	0.04 2	0.08 308	0.08 372	0.06 130	0.06 178

iRaftStereo_RVC	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.17 315	0.32 332	0.23 288	0.20 311	0.25 344	0.18 296	0.12 198	0.20 243	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 412	0.09 484	0.08 321	0.07 287

raftrobust	0.16 267	0.13 404	0.29 283	0.22 417	0.15 510	0.19 250	0.13 100	0.32 332	0.26 334	0.26 383	0.20 277	0.19 316	0.17 367	0.21 271	0.15 293	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

test_xeample3	0.16 267	0.11 264	0.56 587	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 366	0.35 385	0.20 219	0.16 255	0.12 110	0.13 190	0.12 198	0.24 319	0.15 293	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.08 372	0.07 227	0.07 287

monster_256*512	0.17 289	0.12 330	0.18 121	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.19 415	0.40 451	0.29 383	0.19 302	0.22 307	0.24 395	0.17 367	0.18 184	0.16 322	0.06 53	0.05 47	0.08 308	0.08 372	0.08 321	0.07 287

SMOE	0.17 289	0.11 264	0.21 171	0.20 276	0.09 79	0.26 452	0.21 501	0.30 308	0.23 288	0.21 325	0.27 366	0.21 346	0.17 367	0.18 184	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.12 594	0.07 283	0.11 537	0.07 287

NLSM1	0.17 289	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.18 590	0.25 428	0.17 315	0.47 538	0.40 535	0.16 255	0.21 292	0.13 190	0.15 309	0.21 271	0.18 384	0.08 344	0.09 567	0.09 412	0.08 372	0.07 227	0.06 178

xyz-stereo-finetune2	0.17 289	0.11 264	0.26 239	0.16 29	0.09 79	0.27 463	0.19 415	0.27 247	0.20 219	0.22 335	0.28 374	0.21 346	0.22 454	0.37 492	0.22 490	0.06 53	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.06 130	0.07 287

MM-Stereo_test3	0.17 289	0.12 330	0.29 283	0.23 478	0.14 446	0.19 250	0.22 531	0.39 437	0.36 480	0.16 255	0.24 332	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.14 257	0.07 160	0.07 435	0.08 308	0.06 184	0.09 410	0.06 178

MM-Stereo_test1	0.17 289	0.10 177	0.39 425	0.23 478	0.11 228	0.20 293	0.22 531	0.33 348	0.29 383	0.22 335	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 303	0.13 216	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.09 410	0.06 178

model_zeroshot	0.17 289	0.11 264	0.39 425	0.20 276	0.12 309	0.24 408	0.15 205	0.34 361	0.22 261	0.30 470	0.20 277	0.22 358	0.12 198	0.24 319	0.14 257	0.08 344	0.07 435	0.07 191	0.07 283	0.07 227	0.07 287

rvit_stereo_ft	0.17 289	0.14 458	0.30 294	0.25 577	0.14 446	0.17 185	0.21 501	0.28 270	0.26 334	0.16 255	0.19 260	0.20 332	0.16 335	0.22 293	0.17 355	0.11 555	0.07 435	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.07 287

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 289	0.13 404	0.24 215	0.19 191	0.13 394	0.24 408	0.17 315	0.30 308	0.37 492	0.43 654	0.17 227	0.13 190	0.12 198	0.19 219	0.15 293	0.08 344	0.07 435	0.09 412	0.07 283	0.09 410	0.08 375

AE-Stereo	0.17 289	0.11 264	0.31 310	0.24 536	0.14 446	0.23 385	0.18 366	0.34 361	0.29 383	0.15 226	0.25 344	0.21 346	0.13 250	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.08 528	0.09 412	0.10 532	0.07 227	0.06 178

rrr	0.17 289	0.11 264	0.57 590	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 366	0.35 385	0.22 261	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 405	0.14 257	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.07 287

plain	0.17 289	0.13 404	0.43 482	0.21 341	0.13 394	0.16 139	0.17 315	0.27 247	0.22 261	0.16 255	0.26 357	0.13 190	0.16 335	0.27 390	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.07 283	0.10 486	0.07 287

MSKI-zero shot	0.17 289	0.09 107	0.43 482	0.20 276	0.11 228	0.21 327	0.15 205	0.32 332	0.21 241	0.23 344	0.24 332	0.23 380	0.10 102	0.31 448	0.13 216	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

Any-RAFT	0.17 289	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.42 480	0.30 400	0.24 359	0.27 366	0.27 441	0.16 335	0.21 271	0.12 149	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.06 178

RAFT-Test	0.17 289	0.10 177	0.38 409	0.19 191	0.12 309	0.25 428	0.17 315	0.33 348	0.23 288	0.23 344	0.29 388	0.27 441	0.14 289	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.07 283	0.06 130	0.06 178

4D-IteraStereo	0.17 289	0.16 526	0.50 549	0.21 341	0.14 446	0.19 250	0.17 315	0.28 270	0.28 364	0.23 344	0.20 277	0.20 332	0.11 157	0.19 219	0.14 257	0.06 53	0.04 2	0.10 496	0.08 372	0.08 321	0.06 178

anonymousdsp2	0.17 289	0.10 177	0.28 269	0.20 276	0.11 228	0.25 428	0.17 315	0.41 466	0.31 414	0.23 344	0.23 318	0.22 358	0.15 309	0.25 350	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 321	0.07 287

knoymous	0.17 289	0.09 107	0.32 320	0.17 67	0.11 228	0.21 327	0.17 315	0.32 332	0.23 288	0.23 344	0.28 374	0.27 441	0.16 335	0.23 303	0.16 322	0.09 452	0.06 291	0.09 412	0.06 184	0.09 410	0.09 450

Selective-RAFT	0.17 289	0.12 330	0.30 294	0.24 536	0.10 160	0.29 505	0.15 205	0.32 332	0.31 414	0.17 275	0.17 227	0.21 346	0.18 398	0.28 405	0.17 355	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.07 283	0.08 321	0.06 178

AnonymousM	0.17 289	0.19 578	0.24 215	0.18 125	0.10 160	0.18 214	0.17 315	0.30 308	0.23 288	0.26 383	0.20 277	0.18 296	0.14 289	0.19 219	0.14 257	0.09 452	0.06 291	0.38 755	0.15 668	0.06 130	0.05 46

cross-raft	0.17 289	0.12 330	0.41 458	0.23 478	0.10 160	0.20 293	0.24 580	0.33 348	0.23 288	0.23 344	0.28 374	0.29 468	0.15 309	0.17 153	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.06 130	0.05 46

test-1	0.17 289	0.11 264	0.40 433	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.23 558	0.34 361	0.26 334	0.20 311	0.24 332	0.22 358	0.14 289	0.16 133	0.20 441	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.06 130	0.08 375

s12784h	0.17 289	0.09 107	0.26 239	0.18 125	0.07 8	0.32 554	0.19 415	0.37 417	0.32 426	0.23 344	0.25 344	0.18 296	0.17 367	0.25 350	0.16 322	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 289	0.14 458	0.32 320	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.17 315	0.32 332	0.30 400	0.25 370	0.33 452	0.20 332	0.17 367	0.19 219	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.07 227	0.05 46

CFNet-RSSM	0.17 289	0.10 177	0.40 433	0.20 276	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.36 405	0.30 400	0.23 344	0.21 292	0.26 430	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.06 130	0.05 46

Gwc-CoAtRS	0.17 289	0.10 177	0.37 389	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.32 332	0.28 364	0.23 344	0.23 318	0.27 441	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.06 130	0.06 178

S0	0.18 315	0.13 404	0.21 171	0.23 478	0.11 228	0.33 565	0.26 612	0.27 247	0.21 241	0.21 325	0.26 357	0.20 332	0.16 335	0.19 219	0.17 355	0.12 597	0.11 628	0.14 645	0.14 658	0.10 486	0.07 287

ManiGeoR	0.18 315	0.15 497	0.55 580	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 437	0.27 345	0.19 302	0.24 332	0.18 296	0.15 309	0.35 480	0.19 418	0.08 344	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 321	0.08 375

HLf10	0.18 315	0.15 497	0.55 580	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 437	0.27 345	0.19 302	0.24 332	0.18 296	0.15 309	0.35 480	0.19 418	0.08 344	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 321	0.08 375

TestStereo_HL2	0.18 315	0.14 458	0.34 349	0.17 67	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.33 348	0.29 383	0.22 335	0.29 388	0.19 316	0.17 367	0.39 503	0.18 384	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 321	0.08 375

GGDA	0.18 315	0.14 458	0.33 337	0.17 67	0.10 160	0.20 293	0.16 262	0.33 348	0.31 414	0.22 335	0.28 374	0.19 316	0.16 335	0.38 498	0.17 355	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 321	0.08 375

TestStereo-Hl	0.18 315	0.11 264	0.31 310	0.17 67	0.10 160	0.22 360	0.16 262	0.36 405	0.29 383	0.23 344	0.26 357	0.22 358	0.19 415	0.38 498	0.17 355	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 227	0.07 287

Lsterematch	0.18 315	0.13 404	0.33 337	0.19 191	0.10 160	0.23 385	0.17 315	0.25 209	0.32 426	0.28 407	0.37 494	0.24 395	0.21 436	0.23 303	0.22 490	0.08 344	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.08 321	0.07 287

WQFJA1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 415	0.51 592	0.51 650	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 335	0.20 243	0.20 441	0.07 160	0.09 567	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.06 178

WQFJX1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.23 478	0.17 568	0.24 408	0.19 415	0.58 678	0.52 659	0.16 255	0.16 208	0.14 224	0.15 309	0.26 370	0.17 355	0.08 344	0.09 567	0.08 308	0.07 283	0.08 321	0.06 178

WQFJX	0.18 315	0.10 177	0.17 96	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.18 366	0.53 623	0.45 594	0.17 275	0.16 208	0.14 224	0.16 335	0.23 303	0.18 384	0.07 160	0.08 528	0.07 191	0.06 184	0.08 321	0.07 287

NLMM	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 415	0.51 592	0.51 650	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 335	0.20 243	0.20 441	0.07 160	0.09 567	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.06 178

IGEV-FE	0.18 315	0.10 177	0.65 628	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 407	0.22 307	0.27 441	0.13 250	0.23 303	0.18 384	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.06 178

H2IRNET	0.18 315	0.13 404	0.35 360	0.21 341	0.12 309	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.30 400	0.17 275	0.31 419	0.25 408	0.20 426	0.24 319	0.18 384	0.07 160	0.06 291	0.09 412	0.10 532	0.09 410	0.06 178

ACVNet-DCA	0.18 315	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 415	0.41 466	0.27 345	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 398	0.28 405	0.11 69	0.08 344	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.09 410	0.09 450

cc1	0.18 315	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 415	0.35 385	0.47 617	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 398	0.28 405	0.11 69	0.08 344	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.08 321	0.08 375

11t1	0.18 315	0.10 177	0.30 294	0.20 276	0.11 228	0.27 463	0.17 315	0.35 385	0.23 288	0.25 370	0.23 318	0.23 380	0.23 468	0.25 350	0.18 384	0.09 452	0.07 435	0.07 191	0.06 184	0.09 410	0.09 450

tt1	0.18 315	0.14 458	0.35 360	0.23 478	0.11 228	0.30 524	0.19 415	0.35 385	0.44 581	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.16 335	0.27 390	0.11 69	0.08 344	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.08 321	0.08 375

IGEV_Zeroshot_test	0.18 315	0.10 177	0.65 628	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 407	0.22 307	0.27 441	0.13 250	0.23 303	0.18 384	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.06 178

MIM_Stereo	0.18 315	0.12 330	0.38 409	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.35 385	0.25 322	0.27 394	0.35 475	0.23 380	0.13 250	0.27 390	0.16 322	0.06 53	0.07 435	0.08 308	0.08 372	0.08 321	0.06 178

HH	0.18 315	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 366	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 332	0.34 525	0.18 398	0.29 425	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.07 227	0.06 178

HanStereo	0.18 315	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 366	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 332	0.34 525	0.18 398	0.29 425	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 283	0.07 227	0.06 178

LL-Strereo2	0.18 315	0.18 561	0.39 425	0.22 417	0.12 309	0.24 408	0.13 100	0.31 320	0.23 288	0.24 359	0.20 277	0.24 395	0.12 198	0.26 370	0.15 293	0.06 53	0.06 291	0.12 594	0.09 484	0.08 321	0.07 287

riskmin	0.18 315	0.09 107	0.34 349	0.18 125	0.12 309	0.24 408	0.16 262	0.34 361	0.28 364	0.21 325	0.23 318	0.33 515	0.24 486	0.23 303	0.17 355	0.09 452	0.06 291	0.09 412	0.06 184	0.10 486	0.10 510

test_4	0.18 315	0.12 330	0.34 349	0.23 478	0.12 309	0.18 214	0.22 531	0.26 231	0.24 306	0.24 359	0.47 615	0.22 358	0.13 250	0.24 319	0.16 322	0.06 53	0.05 47	0.09 412	0.09 484	0.07 227	0.05 46

GMOStereo	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 619	0.26 231	0.28 364	0.31 488	0.32 429	0.26 430	0.17 367	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 435	0.10 496	0.08 372	0.08 321	0.05 46

error version	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 619	0.26 231	0.28 364	0.31 488	0.32 429	0.26 430	0.17 367	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 435	0.10 496	0.08 372	0.08 321	0.05 46

test-v	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 619	0.26 231	0.28 364	0.31 488	0.32 429	0.26 430	0.17 367	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 435	0.10 496	0.08 372	0.08 321	0.05 46

test_3	0.18 315	0.11 264	0.32 320	0.24 536	0.11 228	0.22 360	0.25 598	0.31 320	0.31 414	0.25 370	0.18 251	0.23 380	0.13 250	0.25 350	0.19 418	0.06 53	0.05 47	0.09 412	0.10 532	0.07 227	0.06 178

Patchmatch Stereo++	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 407	0.29 388	0.25 408	0.17 367	0.26 370	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 315	0.11 264	0.35 360	0.23 478	0.11 228	0.24 408	0.20 469	0.29 287	0.26 334	0.26 383	0.25 344	0.25 408	0.18 398	0.34 469	0.18 384	0.07 160	0.06 291	0.09 412	0.07 283	0.09 410	0.08 375

PSM-adaLoss	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 407	0.29 388	0.25 408	0.18 398	0.24 319	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375

ROB_FTStereo_v2	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 407	0.29 388	0.25 408	0.17 367	0.24 319	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375

ROB_FTStereo	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 407	0.28 374	0.25 408	0.17 367	0.24 319	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375

HUI-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 407	0.28 374	0.25 408	0.17 367	0.22 293	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375

DeepStereo_RVC	0.18 315	0.11 264	0.40 433	0.21 341	0.11 228	0.19 250	0.16 262	0.28 270	0.22 261	0.27 394	0.27 366	0.23 380	0.28 556	0.24 319	0.18 384	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.07 283	0.09 410	0.10 510

iGMRVC	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 407	0.29 388	0.25 408	0.17 367	0.27 390	0.17 355	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375

iRAFT	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 407	0.29 388	0.25 408	0.17 367	0.26 370	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375

CRE-IMP	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.11 228	0.24 408	0.17 315	0.29 287	0.21 241	0.27 394	0.26 357	0.24 395	0.17 367	0.23 303	0.18 384	0.08 344	0.05 47	0.10 496	0.07 283	0.10 486	0.10 510

test-2	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 619	0.26 231	0.28 364	0.31 488	0.32 429	0.26 430	0.17 367	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 435	0.10 496	0.08 372	0.08 321	0.05 46

RAFT-IKP	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 407	0.29 388	0.25 408	0.18 398	0.25 350	0.16 322	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375

rafts_anoy	0.18 315	0.15 497	0.35 360	0.22 417	0.14 446	0.19 250	0.17 315	0.32 332	0.30 400	0.23 344	0.25 344	0.20 332	0.16 335	0.22 293	0.19 418	0.08 344	0.07 435	0.10 496	0.12 614	0.09 410	0.08 375

raft+_RVC	0.18 315	0.14 458	0.32 320	0.21 341	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.38 425	0.34 450	0.21 325	0.28 374	0.20 332	0.15 309	0.24 319	0.19 418	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.08 375

RALCasStereoNet	0.18 315	0.15 497	0.33 337	0.21 341	0.14 446	0.21 327	0.18 366	0.31 320	0.25 322	0.21 325	0.29 388	0.22 358	0.15 309	0.27 390	0.17 355	0.08 344	0.10 602	0.07 191	0.06 184	0.09 410	0.09 450

sCroCo_RVC	0.18 315	0.14 458	0.49 538	0.27 641	0.18 590	0.22 360	0.17 315	0.27 247	0.23 288	0.14 203	0.22 307	0.17 283	0.14 289	0.21 271	0.15 293	0.10 507	0.11 628	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.09 450

DCANet	0.18 315	0.13 404	0.40 433	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 366	0.34 361	0.39 517	0.29 438	0.31 419	0.18 296	0.23 468	0.20 243	0.19 418	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

AFF-stereo	0.18 315	0.15 497	0.32 320	0.21 341	0.10 160	0.18 214	0.18 366	0.33 348	0.27 345	0.25 370	0.37 494	0.25 408	0.17 367	0.24 319	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.05 46

DIP-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.33 337	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.12 49	0.42 480	0.25 322	0.27 394	0.32 429	0.21 346	0.17 367	0.25 350	0.20 441	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.06 184	0.07 227	0.08 375
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 415	0.42 480	0.19 186	0.31 488	0.45 598	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 415	0.42 480	0.19 186	0.31 488	0.45 598	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 364	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.13 394	0.31 540	0.22 531	0.30 308	0.27 345	0.25 370	0.31 419	0.20 332	0.20 426	0.18 184	0.17 355	0.12 597	0.09 567	0.15 661	0.16 680	0.11 537	0.12 575

HLF11	0.19 364	0.14 458	0.54 573	0.15 8	0.12 309	0.21 327	0.12 49	0.37 417	0.24 306	0.20 311	0.29 388	0.18 296	0.18 398	0.37 492	0.20 441	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.05 82	0.08 321	0.09 450

HLf8	0.19 364	0.16 526	0.55 580	0.15 8	0.12 309	0.24 408	0.14 145	0.40 451	0.31 414	0.20 311	0.26 357	0.18 296	0.15 309	0.35 480	0.17 355	0.10 507	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.09 410	0.09 450

TestStereo_HLe17	0.19 364	0.17 546	0.64 626	0.16 29	0.11 228	0.21 327	0.17 315	0.40 451	0.30 400	0.19 302	0.25 344	0.17 283	0.15 309	0.38 498	0.17 355	0.08 344	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 321	0.07 287

NLMM1	0.19 364	0.12 330	0.16 69	0.23 478	0.18 590	0.24 408	0.20 469	0.59 684	0.65 704	0.18 294	0.17 227	0.13 190	0.14 289	0.25 350	0.18 384	0.08 344	0.09 567	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.06 178

NLCSM	0.19 364	0.12 330	0.18 121	0.24 536	0.19 617	0.24 408	0.21 501	0.42 480	0.40 535	0.19 302	0.18 251	0.14 224	0.16 335	0.47 534	0.19 418	0.08 344	0.09 567	0.09 412	0.08 372	0.09 410	0.07 287

AIO-test1	0.19 364	0.14 458	0.41 458	0.27 641	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.39 437	0.36 480	0.17 275	0.26 357	0.18 296	0.13 250	0.28 405	0.14 257	0.07 160	0.06 291	0.10 496	0.11 575	0.06 130	0.09 450

rvit_0105_6	0.19 364	0.14 458	0.34 349	0.23 478	0.14 446	0.18 214	0.20 469	0.29 287	0.37 492	0.18 294	0.22 307	0.23 380	0.17 367	0.26 370	0.17 355	0.15 658	0.13 662	0.13 618	0.11 575	0.11 537	0.08 375

1test111	0.19 364	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 415	0.41 466	0.27 345	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 398	0.34 469	0.22 490	0.08 344	0.05 47	0.08 308	0.06 184	0.09 410	0.09 450

DCANet-4	0.19 364	0.10 177	0.52 566	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 366	0.36 405	0.39 517	0.29 438	0.30 404	0.17 283	0.22 454	0.20 243	0.18 384	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

fff	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 366	0.35 385	0.43 565	0.29 438	0.30 404	0.18 296	0.28 556	0.20 243	0.18 384	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

ADStereo(finetuned)	0.19 364	0.13 404	0.49 538	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 366	0.34 361	0.39 517	0.29 438	0.31 419	0.18 296	0.31 605	0.21 271	0.19 418	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

x	0.19 364	0.11 264	0.29 283	0.20 276	0.11 228	0.26 452	0.18 366	0.41 466	0.29 383	0.25 370	0.29 388	0.28 457	0.24 486	0.26 370	0.23 512	0.09 452	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.09 410	0.08 375

DisPM	0.19 364	0.10 177	0.35 360	0.23 478	0.13 394	0.18 214	0.20 469	0.29 287	0.29 383	0.33 526	0.34 464	0.23 380	0.16 335	0.33 462	0.16 322	0.09 452	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.07 227	0.11 551

iRaft-Stereo_20w	0.19 364	0.10 177	0.46 513	0.19 191	0.13 394	0.25 428	0.19 415	0.52 611	0.19 186	0.29 438	0.21 292	0.22 358	0.20 426	0.28 405	0.18 384	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.08 372	0.08 321	0.08 375

TRStereo	0.19 364	0.17 546	0.47 521	0.23 478	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.52 611	0.28 364	0.20 311	0.19 260	0.21 346	0.13 250	0.24 319	0.13 216	0.09 452	0.06 291	0.09 412	0.11 575	0.06 130	0.06 178

Pruner-Stereo	0.19 364	0.11 264	0.34 349	0.29 670	0.12 309	0.19 250	0.17 315	0.31 320	0.29 383	0.33 526	0.32 429	0.25 408	0.15 309	0.24 319	0.21 468	0.09 452	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.09 450

RALAANet	0.19 364	0.18 561	0.37 389	0.23 478	0.14 446	0.23 385	0.13 100	0.37 417	0.29 383	0.28 407	0.26 357	0.25 408	0.15 309	0.26 370	0.18 384	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.09 410	0.06 178

csc	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 366	0.35 385	0.43 565	0.29 438	0.30 404	0.18 296	0.28 556	0.20 243	0.18 384	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

cscssc	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 366	0.35 385	0.43 565	0.29 438	0.30 404	0.18 296	0.28 556	0.20 243	0.18 384	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

GMStereo	0.19 364	0.25 640	0.40 433	0.21 341	0.12 309	0.22 360	0.19 415	0.29 287	0.40 535	0.25 370	0.23 318	0.16 271	0.15 309	0.25 350	0.19 418	0.09 452	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.10 486	0.08 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 385	0.14 458	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.26 452	0.16 262	0.31 320	0.27 345	0.32 510	0.58 670	0.23 380	0.15 309	0.23 303	0.17 355	0.07 160	0.05 47	0.09 412	0.07 283	0.08 321	0.06 178

FLISNet	0.20 385	0.13 404	0.33 337	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 588	0.39 523	0.36 544	0.24 486	0.29 425	0.21 468	0.06 53	0.05 47	0.08 308	0.09 484	0.09 410	0.07 287

CoSv	0.20 385	0.13 404	0.33 337	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 588	0.39 523	0.36 544	0.24 486	0.29 425	0.21 468	0.06 53	0.05 47	0.08 308	0.09 484	0.09 410	0.07 287

AIO-test2	0.20 385	0.20 591	0.36 380	0.26 612	0.15 510	0.22 360	0.16 262	0.42 480	0.42 557	0.16 255	0.29 388	0.15 247	0.11 157	0.26 370	0.13 216	0.18 697	0.06 291	0.10 496	0.11 575	0.07 227	0.07 287

rvit_0105_4	0.20 385	0.15 497	0.38 409	0.23 478	0.14 446	0.20 293	0.22 531	0.33 348	0.39 517	0.19 302	0.24 332	0.25 408	0.19 415	0.27 390	0.17 355	0.16 674	0.13 662	0.13 618	0.11 575	0.11 537	0.08 375

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 385	0.72 762	0.70 647	0.17 67	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.18 52	0.16 112	0.13 172	0.12 110	0.09 38	0.08 20	0.16 133	0.13 216	0.35 755	0.04 2	0.08 308	0.07 283	0.11 537	0.23 714

test_sample1	0.20 385	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.12 309	0.28 483	0.19 415	0.41 466	0.25 322	0.26 383	0.31 419	0.29 468	0.26 520	0.44 524	0.21 468	0.09 452	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.09 410	0.09 450

MyStereo06	0.20 385	0.12 330	0.57 590	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 558	0.40 451	0.21 241	0.30 470	0.24 332	0.31 496	0.18 398	0.22 293	0.18 384	0.07 160	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.08 375

xx1	0.20 385	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 415	0.35 385	0.47 617	0.17 275	0.19 260	0.28 457	0.24 486	0.28 405	0.11 69	0.08 344	0.05 47	0.10 496	0.09 484	0.09 410	0.09 450

GCAPDPT-zeroshot	0.20 385	0.08 50	1.14 731	0.29 670	0.43 740	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 322	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

DCRE	0.20 385	0.13 404	0.40 433	0.21 341	0.15 510	0.20 293	0.19 415	0.30 308	0.27 345	0.22 335	0.80 717	0.23 380	0.16 335	0.23 303	0.15 293	0.07 160	0.07 435	0.07 191	0.08 372	0.07 227	0.06 178

qqq	0.20 385	0.12 330	0.31 310	0.20 276	0.11 228	0.23 385	0.19 415	0.41 466	0.27 345	0.24 359	0.28 374	0.28 457	0.24 486	0.34 469	0.22 490	0.08 344	0.07 435	0.10 496	0.09 484	0.09 410	0.09 450

PFNet+	0.20 385	0.10 177	0.37 389	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.19 415	0.29 287	0.34 450	0.33 526	0.32 429	0.24 395	0.16 335	0.32 455	0.17 355	0.10 507	0.07 435	0.11 555	0.10 532	0.08 321	0.12 575

NF-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.38 425	0.32 426	0.28 407	0.30 404	0.22 358	0.16 335	0.51 552	0.20 441	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.13 595

OCTAStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.38 425	0.32 426	0.28 407	0.30 404	0.22 358	0.16 335	0.51 552	0.20 441	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.13 595

RE-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.38 425	0.32 426	0.28 407	0.30 404	0.22 358	0.16 335	0.51 552	0.20 441	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.13 595

TVStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 366	0.38 425	0.32 426	0.28 407	0.30 404	0.22 358	0.16 335	0.51 552	0.20 441	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.13 595

sAnonymous2	0.20 385	0.21 606	0.58 595	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 415	0.34 361	0.28 364	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 335	0.17 153	0.14 257	0.10 507	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.23 706	0.17 656

CroCo_RVC	0.20 385	0.21 606	0.58 595	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 415	0.34 361	0.28 364	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 335	0.17 153	0.14 257	0.10 507	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.23 706	0.17 656

111	0.20 385	0.17 546	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.24 408	0.17 315	0.41 466	0.45 594	0.23 344	0.29 388	0.29 468	0.21 436	0.24 319	0.18 384	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 227	0.08 375

HITNet	0.20 385	0.17 546	0.43 482	0.19 191	0.08 43	0.27 463	0.14 145	0.42 480	0.30 400	0.29 438	0.32 429	0.27 441	0.21 436	0.28 405	0.25 535	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 410	0.06 178
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
SME	0.21 406	0.20 591	0.29 283	0.23 478	0.11 228	0.36 601	0.17 315	0.37 417	0.29 383	0.24 359	0.28 374	0.19 316	0.21 436	0.53 566	0.21 468	0.10 507	0.08 528	0.10 496	0.10 532	0.11 537	0.08 375

TestStereo_HL3	0.21 406	0.13 404	0.77 660	0.17 67	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.34 361	0.20 219	0.27 394	0.38 509	0.23 380	0.19 415	0.41 514	0.14 257	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.07 227	0.08 375

IGEV_i1	0.21 406	0.11 264	0.43 482	0.22 417	0.11 228	0.31 540	0.19 415	0.43 495	0.30 400	0.29 438	0.30 404	0.31 496	0.20 426	0.33 462	0.20 441	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.08 321	0.08 375

Selective-IGEV-i1	0.21 406	0.10 177	0.31 310	0.23 478	0.13 394	0.31 540	0.22 531	0.46 527	0.42 557	0.27 394	0.32 429	0.33 515	0.17 367	0.25 350	0.19 418	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.08 321	0.09 450

Hybrid-DGEV-2	0.21 406	0.15 497	0.34 349	0.24 536	0.13 394	0.28 483	0.14 145	0.48 551	0.44 581	0.27 394	0.24 332	0.25 408	0.25 509	0.28 405	0.19 418	0.07 160	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.07 227	0.07 287

FACV-RUCA	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.23 478	0.23 674	0.26 452	0.19 415	0.39 437	0.34 450	0.25 370	0.32 429	0.21 346	0.24 486	0.24 319	0.19 418	0.10 507	0.07 435	0.15 661	0.08 372	0.16 639	0.13 595

IGEV-RUCA	0.21 406	0.08 50	0.23 205	0.19 191	0.19 617	0.28 483	0.24 580	0.23 164	0.21 241	0.20 311	0.23 318	0.28 457	0.49 697	0.26 370	0.18 384	0.09 452	0.08 528	0.18 688	0.13 643	0.17 656	0.17 656

rvit_0105_5	0.21 406	0.15 497	0.38 409	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.24 580	0.36 405	0.39 517	0.21 325	0.23 318	0.26 430	0.19 415	0.26 370	0.19 418	0.15 658	0.13 662	0.12 594	0.12 614	0.10 486	0.09 450

GCAP-BAT	0.21 406	0.08 50	1.22 736	0.29 670	0.43 740	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 322	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

test_sample2	0.21 406	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.11 228	0.27 463	0.21 501	0.43 495	0.29 383	0.26 383	0.31 419	0.30 486	0.24 486	0.45 527	0.18 384	0.09 452	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.09 410	0.09 450

mmm	0.21 406	0.12 330	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.28 483	0.21 501	0.41 466	0.27 345	0.29 438	0.38 509	0.29 468	0.24 486	0.29 425	0.22 490	0.09 452	0.07 435	0.11 555	0.09 484	0.10 486	0.09 450

CASS	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.11 228	0.28 483	0.19 415	0.39 437	0.30 400	0.32 510	0.34 464	0.25 408	0.24 486	0.25 350	0.20 441	0.13 618	0.08 528	0.11 555	0.09 484	0.11 537	0.11 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 619	0.40 451	0.36 480	0.29 438	0.39 523	0.22 358	0.21 436	0.33 462	0.17 355	0.07 160	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.07 287

RAFT_CTSACE	0.21 406	0.16 526	0.41 458	0.25 577	0.15 510	0.22 360	0.24 580	0.32 332	0.28 364	0.33 526	0.51 633	0.29 468	0.17 367	0.32 455	0.13 216	0.06 53	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.06 178

RAFT+CT+SA	0.21 406	0.18 561	0.33 337	0.25 577	0.18 590	0.23 385	0.29 642	0.40 451	0.36 480	0.24 359	0.38 509	0.18 296	0.16 335	0.32 455	0.16 322	0.07 160	0.05 47	0.09 412	0.12 614	0.09 410	0.09 450

SA-5K	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 619	0.40 451	0.36 480	0.29 438	0.39 523	0.22 358	0.21 436	0.33 462	0.17 355	0.07 160	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.07 287

CIPLG	0.21 406	0.21 606	0.55 580	0.23 478	0.15 510	0.25 428	0.20 469	0.35 385	0.29 383	0.31 488	0.33 452	0.22 358	0.15 309	0.26 370	0.20 441	0.08 344	0.07 435	0.07 191	0.07 283	0.08 321	0.08 375

IPLG	0.21 406	0.15 497	0.53 570	0.21 341	0.12 309	0.28 483	0.17 315	0.42 480	0.30 400	0.33 526	0.32 429	0.15 247	0.17 367	0.50 547	0.21 468	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.06 178

IPLGR_C	0.21 406	0.22 621	0.60 603	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 469	0.35 385	0.29 383	0.31 488	0.32 429	0.22 358	0.15 309	0.25 350	0.20 441	0.08 344	0.07 435	0.07 191	0.07 283	0.08 321	0.08 375

MIPNet	0.21 406	0.15 497	0.52 566	0.21 341	0.12 309	0.27 463	0.20 469	0.45 516	0.37 492	0.30 470	0.23 318	0.19 316	0.24 486	0.27 390	0.19 418	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.06 178

IPLGR	0.21 406	0.13 404	0.61 606	0.21 341	0.11 228	0.25 428	0.18 366	0.41 466	0.37 492	0.28 407	0.27 366	0.21 346	0.19 415	0.37 492	0.18 384	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.07 227	0.06 178

ACRE	0.21 406	0.20 591	0.62 614	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 469	0.35 385	0.28 364	0.31 488	0.32 429	0.22 358	0.15 309	0.25 350	0.20 441	0.08 344	0.07 435	0.07 191	0.07 283	0.08 321	0.08 375

GANet-ADL	0.21 406	0.12 330	0.45 505	0.23 478	0.14 446	0.29 505	0.19 415	0.46 527	0.35 467	0.25 370	0.32 429	0.32 506	0.19 415	0.24 319	0.20 441	0.10 507	0.07 435	0.07 191	0.06 184	0.09 410	0.10 510

LCNet	0.21 406	0.11 264	0.29 283	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.19 415	0.34 361	0.26 334	0.28 407	0.35 475	0.26 430	0.30 586	0.35 480	0.17 355	0.07 160	0.05 47	0.09 412	0.10 532	0.13 596	0.22 706

PSM-softLoss	0.21 406	0.10 177	0.39 425	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 366	0.38 425	0.26 334	0.29 438	0.32 429	0.24 395	0.16 335	0.52 559	0.20 441	0.09 452	0.06 291	0.10 496	0.09 484	0.08 321	0.12 575

KMStereo	0.21 406	0.10 177	0.39 425	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 366	0.38 425	0.26 334	0.29 438	0.32 429	0.24 395	0.16 335	0.52 559	0.20 441	0.09 452	0.06 291	0.10 496	0.09 484	0.08 321	0.12 575

SST-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.37 389	0.24 536	0.13 394	0.19 250	0.17 315	0.31 320	0.24 306	0.34 546	0.33 452	0.29 468	0.25 509	0.56 587	0.17 355	0.08 344	0.05 47	0.10 496	0.08 372	0.09 410	0.07 287

RAFT_R40	0.21 406	0.10 177	0.37 389	0.24 536	0.13 394	0.18 214	0.18 366	0.31 320	0.29 383	0.33 526	0.33 452	0.30 486	0.24 486	0.55 576	0.18 384	0.08 344	0.05 47	0.10 496	0.08 372	0.08 321	0.07 287

RAFT-345	0.21 406	0.10 177	0.46 513	0.22 417	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.26 231	0.25 322	0.27 394	0.66 696	0.21 346	0.16 335	0.55 576	0.21 468	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.06 130	0.06 178

RAFT	0.21 406	0.17 546	0.32 320	0.24 536	0.12 309	0.25 428	0.27 619	0.35 385	0.28 364	0.33 526	0.33 452	0.38 560	0.22 454	0.29 425	0.17 355	0.08 344	0.08 528	0.11 555	0.10 532	0.10 486	0.06 178

GMM-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.43 482	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.25 598	0.37 417	0.27 345	0.30 470	0.45 598	0.27 441	0.21 436	0.31 448	0.17 355	0.07 160	0.05 47	0.10 496	0.09 484	0.08 321	0.19 676

Prome-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.23 385	0.23 558	0.36 405	0.25 322	0.33 526	0.59 673	0.24 395	0.28 556	0.29 425	0.16 322	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.08 321	0.20 689

TestStereo	0.21 406	0.19 578	0.40 433	0.25 577	0.10 160	0.22 360	0.21 501	0.31 320	0.31 414	0.23 344	0.34 464	0.22 358	0.18 398	0.62 625	0.18 384	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.07 283	0.11 537	0.06 178

XX-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.83 681	0.26 612	0.17 568	0.23 385	0.13 100	0.40 451	0.18 166	0.20 311	0.41 543	0.31 496	0.10 102	0.32 455	0.12 149	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.05 46

EAI-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.33 337	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.46 725	0.46 527	0.20 219	0.25 370	0.50 627	0.17 283	0.16 335	0.24 319	0.23 512	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.10 532	0.06 130	0.07 287

FENet	0.21 406	0.11 264	0.45 505	0.21 341	0.12 309	0.26 452	0.17 315	0.41 466	0.35 467	0.30 470	0.31 419	0.29 468	0.23 468	0.26 370	0.23 512	0.09 452	0.06 291	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.09 450

SCION-MonSter(vits)	0.22 442	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.44 503	0.53 664	0.09 25	0.44 585	0.30 486	0.25 509	0.34 469	0.42 649	0.10 507	0.08 528	0.18 688	0.17 690	0.14 616	0.12 575

MyStereo8	0.22 442	0.15 497	0.63 618	0.21 341	0.17 568	0.31 540	0.16 262	0.36 405	0.32 426	0.28 407	0.36 485	0.25 408	0.18 398	0.25 350	0.28 561	0.08 344	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.10 486	0.12 575

ffm	0.22 442	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 469	0.35 385	0.44 581	0.30 470	0.42 560	0.34 525	0.23 468	0.27 390	0.11 69	0.08 344	0.05 47	0.11 555	0.10 532	0.08 321	0.08 375

StereoVision	0.22 442	0.18 561	0.37 389	0.27 641	0.17 568	0.23 385	0.22 531	0.38 425	0.31 414	0.20 311	0.51 633	0.22 358	0.16 335	0.28 405	0.18 384	0.11 555	0.12 650	0.13 618	0.13 643	0.10 486	0.07 287

raft_robust	0.22 442	0.17 546	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.23 385	0.22 531	0.49 563	0.48 629	0.32 510	0.32 429	0.26 430	0.23 468	0.53 566	0.15 293	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.10 532	0.08 321	0.06 178

Sa-1000	0.22 442	0.15 497	0.35 360	0.23 478	0.13 394	0.28 483	0.23 558	0.47 538	0.39 517	0.30 470	0.50 627	0.26 430	0.19 415	0.33 462	0.16 322	0.07 160	0.06 291	0.10 496	0.11 575	0.08 321	0.06 178

SA	0.22 442	0.16 526	0.36 380	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.23 558	0.45 516	0.40 535	0.27 394	0.44 585	0.23 380	0.23 468	0.33 462	0.17 355	0.07 160	0.06 291	0.10 496	0.11 575	0.08 321	0.06 178

dd	0.22 442	0.26 651	0.40 433	0.22 417	0.12 309	0.25 428	0.21 501	0.32 332	0.44 581	0.29 438	0.28 374	0.25 408	0.16 335	0.30 441	0.25 535	0.12 597	0.07 435	0.10 496	0.08 372	0.11 537	0.09 450

GwcNet-ADL	0.22 442	0.14 458	0.58 595	0.24 536	0.13 394	0.22 360	0.23 558	0.49 563	0.40 535	0.27 394	0.29 388	0.30 486	0.20 426	0.26 370	0.23 512	0.09 452	0.07 435	0.07 191	0.07 283	0.09 410	0.09 450

HHNet	0.22 442	0.12 330	0.52 566	0.18 125	0.18 590	0.20 293	0.20 469	0.34 361	0.31 414	0.32 510	0.59 673	0.20 332	0.21 436	0.24 319	0.31 589	0.08 344	0.05 47	0.09 412	0.07 283	0.08 321	0.11 551

KYRaft	0.22 442	0.10 177	0.30 294	0.23 478	0.12 309	0.23 385	0.23 558	0.35 385	0.24 306	0.35 563	0.54 651	0.34 525	0.26 520	0.29 425	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 412	0.10 532	0.08 321	0.31 735

IRAFT_RVC	0.22 442	0.12 330	0.39 425	0.26 612	0.11 228	0.18 214	0.24 580	0.40 451	0.37 492	0.31 488	0.30 404	0.29 468	0.24 486	0.55 576	0.22 490	0.08 344	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.08 321	0.07 287

GES	0.22 442	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.14 446	0.27 463	0.19 415	0.49 563	0.33 440	0.30 470	0.36 485	0.25 408	0.23 468	0.29 425	0.22 490	0.10 507	0.08 528	0.08 308	0.07 283	0.10 486	0.11 551

SFCPSM	0.22 442	0.10 177	0.51 559	0.21 341	0.14 446	0.34 579	0.22 531	0.55 643	0.39 517	0.29 438	0.32 429	0.23 380	0.21 436	0.27 390	0.19 418	0.09 452	0.07 435	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.08 375

DMCA	0.22 442	0.14 458	0.36 380	0.22 417	0.14 446	0.27 463	0.20 469	0.43 495	0.38 507	0.31 488	0.32 429	0.33 515	0.24 486	0.24 319	0.28 561	0.11 555	0.08 528	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.11 551

BEATNet_4x	0.22 442	0.18 561	0.47 521	0.22 417	0.10 160	0.28 483	0.14 145	0.46 527	0.32 426	0.31 488	0.34 464	0.31 496	0.25 509	0.31 448	0.29 573	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.06 184	0.10 486	0.08 375

MLCV	0.22 442	0.16 526	0.44 492	0.21 341	0.08 43	0.29 505	0.19 415	0.38 425	0.37 492	0.38 603	0.44 585	0.31 496	0.21 436	0.41 514	0.24 525	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 227	0.06 178

DN-CSS_ROB	0.22 442	0.25 640	0.47 521	0.24 536	0.14 446	0.25 428	0.12 49	0.40 451	0.33 440	0.29 438	0.42 560	0.22 358	0.20 426	0.33 462	0.19 418	0.07 160	0.06 291	0.11 555	0.11 575	0.11 537	0.07 287

Select-FE	0.23 460	0.14 458	0.78 661	0.22 417	0.18 590	0.22 360	0.13 100	0.43 495	0.26 334	0.28 407	0.33 452	0.39 572	0.29 571	0.27 390	0.19 418	0.08 344	0.07 435	0.08 308	0.13 643	0.08 321	0.12 575

G2L-ROB	0.23 460	0.15 497	0.41 458	0.19 191	0.12 309	0.27 463	0.21 501	0.47 538	0.33 440	0.34 546	0.31 419	0.41 594	0.22 454	0.49 543	0.26 549	0.09 452	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.09 410	0.10 510

DFGA-Net	0.23 460	0.24 635	0.49 538	0.22 417	0.15 510	0.25 428	0.17 315	0.39 437	0.39 517	0.29 438	0.31 419	0.21 346	0.17 367	0.59 606	0.28 561	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.09 484	0.10 486	0.08 375

PAM_32	0.23 460	0.10 177	0.63 618	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.19 415	0.36 405	0.23 288	0.29 438	0.28 374	0.56 681	0.28 556	0.27 390	0.18 384	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.09 484	0.07 227	0.09 450

PAM	0.23 460	0.10 177	0.63 618	0.22 417	0.15 510	0.34 579	0.21 501	0.37 417	0.22 261	0.31 488	0.27 366	0.55 677	0.26 520	0.26 370	0.17 355	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.09 484	0.07 227	0.09 450

rvit_0105_3	0.23 460	0.17 546	0.40 433	0.25 577	0.15 510	0.24 408	0.28 635	0.38 425	0.41 549	0.25 370	0.25 344	0.28 457	0.21 436	0.28 405	0.20 441	0.15 658	0.13 662	0.14 645	0.15 668	0.10 486	0.09 450

UGAM-zero	0.23 460	0.10 177	0.54 573	0.19 191	0.13 394	0.21 327	0.14 145	0.44 503	0.22 261	0.28 407	0.28 374	0.51 660	0.33 616	0.65 641	0.14 257	0.07 160	0.06 291	0.07 191	0.08 372	0.06 130	0.07 287

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 460	0.13 404	0.83 681	0.20 276	0.21 644	0.23 385	0.17 315	0.48 551	0.27 345	0.23 344	0.29 388	0.39 572	0.23 468	0.25 350	0.15 293	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.11 575	0.11 537	0.10 510

test_sample3	0.23 460	0.12 330	0.43 482	0.19 191	0.12 309	0.32 554	0.20 469	0.50 574	0.34 450	0.31 488	0.33 452	0.29 468	0.22 454	0.53 566	0.22 490	0.10 507	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.10 486	0.10 510

MyStereo05	0.23 460	0.12 330	0.57 590	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 558	0.48 551	0.52 659	0.31 488	0.23 318	0.25 408	0.22 454	0.30 441	0.21 468	0.07 160	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.08 375

MyStereo04	0.23 460	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 558	0.49 563	0.52 659	0.28 407	0.23 318	0.27 441	0.23 468	0.30 441	0.22 490	0.07 160	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.08 321	0.08 375

CoDeX	0.23 460	0.12 330	0.46 513	0.21 341	0.14 446	0.29 505	0.21 501	0.53 623	0.41 549	0.29 438	0.35 475	0.29 468	0.22 454	0.48 538	0.19 418	0.09 452	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.08 321	0.07 287

PCWNet_CMD	0.23 460	0.13 404	0.48 532	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 527	0.46 612	0.29 438	0.36 485	0.37 552	0.24 486	0.28 405	0.20 441	0.09 452	0.06 291	0.10 496	0.08 372	0.11 537	0.09 450

anonymousa	0.23 460	0.11 264	0.50 549	0.21 341	0.16 543	0.31 540	0.20 469	0.36 405	0.35 467	0.32 510	0.50 627	0.39 572	0.26 520	0.22 293	0.20 441	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.11 575	0.07 227	0.08 375

BUS	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.43 651	0.17 315	0.56 659	0.34 450	0.34 546	0.35 475	0.32 506	0.20 426	0.26 370	0.21 468	0.10 507	0.07 435	0.11 555	0.10 532	0.09 410	0.09 450

IER	0.23 460	0.12 330	0.39 425	0.20 276	0.14 446	0.31 540	0.19 415	0.42 480	0.36 480	0.33 526	0.40 534	0.32 506	0.33 616	0.29 425	0.22 490	0.09 452	0.07 435	0.08 308	0.08 372	0.09 410	0.08 375

test_5	0.23 460	0.19 578	0.38 409	0.26 612	0.18 590	0.25 428	0.29 642	0.40 451	0.37 492	0.29 438	0.40 534	0.25 408	0.22 454	0.34 469	0.18 384	0.07 160	0.05 47	0.09 412	0.09 484	0.10 486	0.10 510

BSDual-CNN	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.35 594	0.21 501	0.56 659	0.34 450	0.34 546	0.35 475	0.38 560	0.24 486	0.26 370	0.21 468	0.10 507	0.07 435	0.11 555	0.10 532	0.09 410	0.09 450

iRaft-Stereo_5w	0.23 460	0.18 561	0.44 492	0.22 417	0.13 394	0.19 250	0.19 415	0.37 417	0.32 426	0.28 407	0.37 494	0.34 525	0.23 468	0.65 641	0.27 555	0.06 53	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.09 410	0.08 375

psmg	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.23 558	0.51 592	0.34 450	0.35 563	0.38 509	0.38 560	0.24 486	0.26 370	0.21 468	0.10 507	0.08 528	0.10 496	0.10 532	0.09 410	0.08 375

UDGNet	0.23 460	0.31 688	0.38 409	0.24 536	0.14 446	0.24 408	0.18 366	0.32 332	0.43 565	0.29 438	0.28 374	0.24 395	0.19 415	0.29 425	0.20 441	0.15 658	0.07 435	0.21 708	0.11 575	0.14 616	0.10 510

OMP-Stereo	0.23 460	0.14 458	0.35 360	0.29 670	0.13 394	0.21 327	0.16 262	0.37 417	0.33 440	0.34 546	0.30 404	0.34 525	0.19 415	0.70 655	0.24 525	0.07 160	0.06 291	0.09 412	0.07 283	0.07 227	0.06 178

IIG-Stereo	0.23 460	0.13 404	0.35 360	0.29 670	0.12 309	0.23 385	0.14 145	0.38 425	0.31 414	0.34 546	0.37 494	0.33 515	0.21 436	0.70 655	0.26 549	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.07 283	0.07 227	0.06 178

ASMatch	0.23 460	0.11 264	0.51 559	0.24 536	0.14 446	0.19 250	0.17 315	0.31 320	0.28 364	0.28 407	0.68 700	0.27 441	0.26 520	0.50 547	0.22 490	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.06 130	0.11 551

PFNet	0.23 460	0.10 177	0.57 590	0.24 536	0.14 446	0.22 360	0.19 415	0.39 437	0.33 440	0.35 563	0.32 429	0.27 441	0.19 415	0.64 634	0.22 490	0.09 452	0.05 47	0.09 412	0.07 283	0.08 321	0.07 287

ICVP	0.23 460	0.13 404	0.44 492	0.26 612	0.14 446	0.29 505	0.25 598	0.45 516	0.33 440	0.29 438	0.43 574	0.35 539	0.25 509	0.26 370	0.23 512	0.12 597	0.09 567	0.09 412	0.08 372	0.09 410	0.10 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 460	0.18 561	0.63 618	0.27 641	0.18 590	0.41 635	0.23 558	0.43 495	0.35 467	0.23 344	0.27 366	0.20 332	0.18 398	0.27 390	0.18 384	0.12 597	0.11 628	0.10 496	0.10 532	0.11 537	0.12 575

CFNet_pseudo	0.23 460	0.13 404	0.47 521	0.19 191	0.13 394	0.26 452	0.16 262	0.44 503	0.44 581	0.29 438	0.37 494	0.38 560	0.23 468	0.29 425	0.21 468	0.09 452	0.06 291	0.11 555	0.08 372	0.11 537	0.09 450

ACVNet	0.23 460	0.13 404	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.27 463	0.23 558	0.39 437	0.44 581	0.28 407	0.41 543	0.38 560	0.26 520	0.27 390	0.32 595	0.08 344	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.10 486	0.07 287

MSMDNet	0.23 460	0.13 404	0.48 532	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 527	0.46 612	0.29 438	0.36 485	0.37 552	0.24 486	0.28 405	0.20 441	0.09 452	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.11 537	0.09 450

ccs_rob	0.23 460	0.13 404	0.47 521	0.20 276	0.13 394	0.26 452	0.17 315	0.44 503	0.44 581	0.29 438	0.37 494	0.38 560	0.23 468	0.29 425	0.21 468	0.09 452	0.06 291	0.11 555	0.08 372	0.11 537	0.09 450

G2L-Stereo_test	0.24 491	0.16 526	0.38 409	0.19 191	0.13 394	0.27 463	0.24 580	0.49 563	0.38 507	0.37 588	0.37 494	0.40 587	0.24 486	0.52 559	0.28 561	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.06 184	0.09 410	0.08 375

DCVSM-stereo	0.24 491	0.13 404	0.52 566	0.20 276	0.14 446	0.26 452	0.13 100	0.34 361	0.34 450	0.41 638	0.33 452	0.47 636	0.29 571	0.30 441	0.22 490	0.10 507	0.10 602	0.11 555	0.10 532	0.12 578	0.15 632

rvit_stereo_0075_2	0.24 491	0.17 546	0.50 549	0.26 612	0.22 661	0.22 360	0.15 205	0.40 451	0.35 467	0.27 394	0.37 494	0.29 468	0.20 426	0.28 405	0.19 418	0.17 686	0.12 650	0.19 697	0.12 614	0.13 596	0.13 595

test_sample5	0.24 491	0.13 404	0.42 468	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 501	0.50 574	0.34 450	0.32 510	0.41 543	0.29 468	0.23 468	0.55 576	0.21 468	0.10 507	0.07 435	0.10 496	0.09 484	0.11 537	0.10 510

test_sample4	0.24 491	0.13 404	0.43 482	0.20 276	0.12 309	0.32 554	0.21 501	0.51 592	0.34 450	0.31 488	0.37 494	0.28 457	0.23 468	0.53 566	0.21 468	0.10 507	0.07 435	0.10 496	0.09 484	0.11 537	0.10 510

tta	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 415	0.51 592	0.45 594	0.34 546	0.41 543	0.31 496	0.26 520	0.58 600	0.28 561	0.10 507	0.07 435	0.08 308	0.08 372	0.08 321	0.07 287

qqq1	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 415	0.51 592	0.45 594	0.34 546	0.41 543	0.31 496	0.26 520	0.58 600	0.16 322	0.10 507	0.07 435	0.07 191	0.06 184	0.08 321	0.07 287

fff1	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 415	0.51 592	0.45 594	0.34 546	0.41 543	0.31 496	0.26 520	0.58 600	0.16 322	0.10 507	0.07 435	0.07 191	0.06 184	0.08 321	0.07 287

DualNet	0.24 491	0.13 404	0.42 468	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 501	0.50 574	0.34 450	0.33 526	0.43 574	0.29 468	0.23 468	0.55 576	0.21 468	0.10 507	0.07 435	0.10 496	0.09 484	0.11 537	0.10 510

GMStereo_Zeroshot	0.24 491	0.21 606	0.45 505	0.26 612	0.13 394	0.28 483	0.15 205	0.39 437	0.35 467	0.37 588	0.43 574	0.40 587	0.17 367	0.34 469	0.20 441	0.12 597	0.07 435	0.13 618	0.07 283	0.16 639	0.09 450

CFNet_ucs	0.24 491	0.13 404	0.50 549	0.20 276	0.15 510	0.28 483	0.17 315	0.49 563	0.45 594	0.32 510	0.42 560	0.39 572	0.22 454	0.31 448	0.21 468	0.11 555	0.08 528	0.12 594	0.09 484	0.12 578	0.11 551

gwcnet-sp	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 531	0.44 503	0.39 517	0.35 563	0.34 464	0.27 441	0.27 539	0.35 480	0.25 535	0.09 452	0.08 528	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.09 450

scenet	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 531	0.44 503	0.39 517	0.35 563	0.34 464	0.27 441	0.27 539	0.35 480	0.25 535	0.09 452	0.08 528	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.09 450

ToySt	0.24 491	0.16 526	0.48 532	0.21 341	0.13 394	0.29 505	0.29 642	0.39 437	0.39 517	0.27 394	0.35 475	0.39 572	0.31 605	0.31 448	0.29 573	0.08 344	0.09 567	0.10 496	0.11 575	0.11 537	0.10 510

ssnet	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 531	0.44 503	0.39 517	0.35 563	0.34 464	0.27 441	0.27 539	0.35 480	0.25 535	0.09 452	0.08 528	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.09 450

STrans-v2	0.24 491	0.13 404	0.54 573	0.21 341	0.12 309	0.23 385	0.21 501	0.47 538	0.28 364	0.31 488	0.42 560	0.36 544	0.35 631	0.62 625	0.23 512	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.06 130	0.06 178

TransformOpticalFlow	0.24 491	0.13 404	0.56 587	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.19 415	0.40 451	0.32 426	0.30 470	0.43 574	0.36 544	0.31 605	0.61 617	0.20 441	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.06 130	0.07 287

DRaft	0.24 491	0.10 177	0.34 349	0.18 125	0.12 309	0.28 483	0.23 558	0.33 348	0.39 517	0.38 603	0.61 685	0.21 346	0.41 664	0.48 538	0.42 649	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.08 375

HCRNet	0.24 491	0.25 640	0.33 337	0.34 705	0.16 543	0.27 463	0.18 366	0.43 495	0.35 467	0.30 470	0.35 475	0.32 506	0.22 454	0.44 524	0.20 441	0.13 618	0.08 528	0.13 618	0.11 575	0.10 486	0.09 450

ARAFT	0.24 491	0.21 606	0.78 661	0.22 417	0.12 309	0.29 505	0.24 580	0.43 495	0.32 426	0.33 526	0.28 374	0.28 457	0.19 415	0.49 543	0.18 384	0.07 160	0.06 291	0.12 594	0.11 575	0.09 410	0.06 178

cf-r	0.24 491	0.15 497	0.44 492	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.22 531	0.42 480	0.40 535	0.30 470	0.42 560	0.42 605	0.26 520	0.43 520	0.25 535	0.11 555	0.06 291	0.08 308	0.10 532	0.08 321	0.08 375

GANet-RSSM	0.24 491	0.14 458	0.36 380	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.21 501	0.45 516	0.33 440	0.29 438	0.39 523	0.39 572	0.28 556	0.58 600	0.23 512	0.11 555	0.07 435	0.09 412	0.09 484	0.10 486	0.09 450

PSMNet-RSSM	0.24 491	0.15 497	0.36 380	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.20 469	0.48 551	0.37 492	0.30 470	0.44 585	0.38 560	0.26 520	0.52 559	0.22 490	0.12 597	0.07 435	0.11 555	0.13 643	0.10 486	0.09 450

CFNet-ft	0.24 491	0.15 497	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 501	0.39 437	0.36 480	0.28 407	0.40 534	0.43 610	0.25 509	0.47 534	0.24 525	0.12 597	0.07 435	0.12 594	0.11 575	0.12 578	0.09 450

CFNet_RVC	0.24 491	0.15 497	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 501	0.39 437	0.36 480	0.28 407	0.40 534	0.43 610	0.25 509	0.47 534	0.24 525	0.12 597	0.07 435	0.12 594	0.11 575	0.12 578	0.09 450

UCFNet_RVC	0.24 491	0.16 526	0.34 349	0.18 125	0.15 510	0.33 565	0.16 262	0.46 527	0.35 467	0.29 438	0.35 475	0.39 572	0.25 509	0.34 469	0.22 490	0.13 618	0.08 528	0.13 618	0.14 658	0.13 596	0.12 575

AdaStereo	0.24 491	0.16 526	0.37 389	0.24 536	0.12 309	0.32 554	0.17 315	0.54 633	0.42 557	0.33 526	0.38 509	0.35 539	0.21 436	0.30 441	0.22 490	0.14 643	0.06 291	0.13 618	0.08 372	0.11 537	0.08 375
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.
iResNet	0.24 491	0.18 561	0.61 606	0.25 577	0.11 228	0.29 505	0.21 501	0.42 480	0.43 565	0.33 526	0.43 574	0.27 441	0.22 454	0.34 469	0.26 549	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 321	0.07 287

MWSP-net	0.25 519	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.40 712	0.50 574	0.43 565	0.32 510	0.33 452	0.36 544	0.31 605	0.28 405	0.31 589	0.10 507	0.07 435	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.10 510

RT-IGEV	0.25 519	0.10 177	0.48 532	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.28 635	0.53 623	0.39 517	0.36 580	0.41 543	0.44 621	0.30 586	0.28 405	0.27 555	0.09 452	0.07 435	0.08 308	0.09 484	0.09 410	0.10 510

G2L-Stereo	0.25 519	0.16 526	0.47 521	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.18 366	0.46 527	0.35 467	0.33 526	0.37 494	0.40 587	0.22 454	0.60 610	0.30 581	0.10 507	0.09 567	0.10 496	0.08 372	0.09 410	0.09 450

DDVS	0.25 519	0.15 497	0.39 425	0.24 536	0.17 568	0.34 579	0.21 501	0.41 466	0.30 400	0.33 526	0.41 543	0.48 642	0.21 436	0.52 559	0.27 555	0.11 555	0.09 567	0.11 555	0.09 484	0.13 596	0.14 619

ITSA-stereo	0.25 519	0.15 497	0.33 337	0.23 478	0.11 228	0.27 463	0.18 366	0.56 659	0.59 686	0.31 488	0.32 429	0.33 515	0.28 556	0.49 543	0.30 581	0.11 555	0.08 528	0.11 555	0.10 532	0.11 537	0.13 595

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 519	0.14 458	0.95 705	0.21 341	0.27 702	0.20 293	0.19 415	0.48 551	0.25 322	0.26 383	0.55 658	0.34 525	0.18 398	0.25 350	0.17 355	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.12 614	0.12 578	0.12 575

test_sample7	0.25 519	0.15 497	0.35 360	0.20 276	0.14 446	0.28 483	0.21 501	0.51 592	0.38 507	0.37 588	0.34 464	0.37 552	0.30 586	0.39 503	0.23 512	0.14 643	0.09 567	0.13 618	0.12 614	0.13 596	0.12 575

test_sample6	0.25 519	0.13 404	0.41 458	0.21 341	0.11 228	0.30 524	0.22 531	0.51 592	0.35 467	0.33 526	0.43 574	0.30 486	0.24 486	0.57 591	0.22 490	0.10 507	0.07 435	0.10 496	0.10 532	0.11 537	0.10 510

SMFormer	0.25 519	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 415	0.51 592	0.45 594	0.34 546	0.41 543	0.31 496	0.26 520	0.58 600	0.28 561	0.10 507	0.07 435	0.08 308	0.08 372	0.09 410	0.09 450

NINENet	0.25 519	0.15 497	0.37 389	0.23 478	0.16 543	0.43 651	0.17 315	0.60 693	0.46 612	0.32 510	0.37 494	0.32 506	0.20 426	0.42 518	0.21 468	0.10 507	0.10 602	0.12 594	0.08 372	0.11 537	0.10 510

hknet	0.25 519	0.14 458	0.40 433	0.25 577	0.15 510	0.35 594	0.21 501	0.56 659	0.37 492	0.34 546	0.35 475	0.43 610	0.27 539	0.37 492	0.21 468	0.09 452	0.07 435	0.11 555	0.10 532	0.09 410	0.09 450

PSMNet-ADL	0.25 519	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.14 446	0.31 540	0.22 531	0.44 503	0.36 480	0.27 394	0.33 452	0.41 594	0.28 556	0.61 617	0.29 573	0.11 555	0.09 567	0.09 412	0.11 575	0.10 486	0.10 510

PSM-AAD	0.25 519	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.26 452	0.38 701	0.34 361	0.28 364	0.35 563	0.39 523	0.28 457	0.79 740	0.30 441	0.16 322	0.07 160	0.06 291	0.12 594	0.11 575	0.08 321	0.21 699

GrayStereo	0.25 519	0.09 107	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.23 385	0.47 730	0.34 361	0.30 400	0.39 619	0.47 615	0.30 486	0.79 740	0.29 425	0.16 322	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.09 484	0.07 227	0.13 595

RAFT-RH_RVC	0.25 519	0.11 264	0.45 505	0.21 341	0.12 309	0.25 428	0.14 145	0.27 247	0.27 345	0.38 603	1.15 745	0.23 380	0.17 367	0.57 591	0.24 525	0.07 160	0.05 47	0.10 496	0.07 283	0.06 130	0.07 287

UPFNet	0.25 519	0.12 330	0.38 409	0.24 536	0.19 617	0.37 608	0.28 635	0.48 551	0.38 507	0.34 546	0.37 494	0.37 552	0.28 556	0.39 503	0.33 602	0.10 507	0.09 567	0.10 496	0.10 532	0.10 486	0.08 375

acv_ft	0.25 519	0.13 404	0.40 433	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.21 501	0.45 516	0.44 581	0.38 603	0.41 543	0.38 560	0.27 539	0.27 390	0.35 611	0.08 344	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.11 537	0.07 287

CCAANet	0.25 519	0.13 404	0.51 559	0.22 417	0.15 510	0.29 505	0.17 315	0.49 563	0.37 492	0.26 383	0.49 623	0.32 506	0.24 486	0.62 625	0.23 512	0.07 160	0.06 291	0.10 496	0.10 532	0.08 321	0.10 510

iResNet_ROB	0.25 519	0.19 578	0.40 433	0.20 276	0.12 309	0.30 524	0.16 262	0.55 643	0.53 664	0.38 603	0.43 574	0.37 552	0.26 520	0.38 498	0.22 490	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.04 1	0.09 410	0.09 450

MEA-ACV	0.26 538	0.11 264	0.42 468	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.24 580	0.53 623	0.47 617	0.35 563	0.42 560	0.36 544	0.34 625	0.47 534	0.27 555	0.09 452	0.09 567	0.10 496	0.12 614	0.09 410	0.10 510

PStereo	0.26 538	0.37 714	0.34 349	0.21 341	0.13 394	0.25 428	0.25 598	0.33 348	0.47 617	0.26 383	0.17 227	0.29 468	0.34 625	0.35 480	0.37 618	0.23 722	0.15 689	0.17 679	0.13 643	0.23 706	0.21 699

DNS	0.26 538	0.30 680	0.18 121	0.17 67	0.10 160	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.12 133	0.17 227	0.13 190	0.10 102	0.70 655	0.37 618	0.08 344	0.14 673	0.08 308	0.05 82	1.01 785	0.80 777

coex_refinement	0.26 538	0.16 526	0.36 380	0.23 478	0.15 510	0.31 540	0.20 469	0.49 563	0.42 557	0.35 563	0.42 560	0.45 626	0.27 539	0.55 576	0.33 602	0.10 507	0.06 291	0.07 191	0.07 283	0.10 486	0.10 510

UGAM	0.26 538	0.14 458	0.45 505	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.25 598	0.32 332	0.41 549	0.31 488	0.42 560	0.41 594	0.22 454	0.92 722	0.22 490	0.08 344	0.06 291	0.14 645	0.12 614	0.10 486	0.07 287

SepStereo	0.26 538	0.12 330	0.42 468	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 580	0.45 516	0.45 594	0.41 638	0.44 585	0.34 525	0.29 571	0.64 634	0.21 468	0.09 452	0.07 435	0.09 412	0.07 283	0.09 410	0.09 450

AACVNet	0.26 538	0.16 526	0.37 389	0.22 417	0.14 446	0.29 505	0.19 415	0.41 466	0.31 414	0.38 603	0.42 560	0.43 610	0.28 556	0.73 667	0.25 535	0.11 555	0.08 528	0.11 555	0.09 484	0.13 596	0.11 551

DEmStereo	0.26 538	0.09 107	0.47 521	0.19 191	0.12 309	0.30 524	0.25 598	0.28 270	0.36 480	0.36 580	0.58 670	0.25 408	0.48 696	0.53 566	0.44 656	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.06 130	0.07 287

LMCR-Stereo	0.26 538	0.18 561	0.49 538	0.28 665	0.14 446	0.36 601	0.23 558	0.54 633	0.34 450	0.39 619	0.40 534	0.29 468	0.29 571	0.37 492	0.27 555	0.11 555	0.07 435	0.09 412	0.07 283	0.13 596	0.09 450

GwcNet-RSSM	0.26 538	0.17 546	0.46 513	0.21 341	0.13 394	0.28 483	0.23 558	0.44 503	0.42 557	0.31 488	0.45 598	0.40 587	0.26 520	0.55 576	0.28 561	0.11 555	0.07 435	0.09 412	0.10 532	0.09 410	0.08 375

DeepPruner_ROB	0.26 538	0.19 578	0.44 492	0.21 341	0.16 543	0.30 524	0.21 501	0.52 611	0.32 426	0.35 563	0.38 509	0.39 572	0.26 520	0.42 518	0.24 525	0.15 658	0.11 628	0.11 555	0.11 575	0.14 616	0.13 595

noway7	0.27 549	0.51 743	1.61 760	0.24 536	0.12 309	0.22 360	0.18 366	0.44 503	0.31 414	0.21 325	0.22 307	0.24 395	0.20 426	0.20 243	0.21 468	0.07 160	0.05 47	0.08 308	0.07 283	0.09 410	0.08 375

ISRNet	0.27 549	0.13 404	0.45 505	0.26 612	0.19 617	0.24 408	0.14 145	0.45 516	0.43 565	0.39 619	0.48 621	0.42 605	0.27 539	0.32 455	0.29 573	0.20 711	0.12 650	0.17 679	0.16 680	0.16 639	0.20 689

rvit_105_1	0.27 549	0.19 578	0.46 513	0.27 641	0.19 617	0.30 524	0.35 686	0.44 503	0.51 650	0.31 488	0.31 419	0.31 496	0.26 520	0.35 480	0.25 535	0.15 658	0.14 673	0.15 661	0.17 690	0.11 537	0.10 510

DispNO	0.27 549	0.18 561	0.62 614	0.23 478	0.17 568	0.25 428	0.22 531	0.45 516	0.41 549	0.32 510	0.39 523	0.38 560	0.27 539	0.77 688	0.27 555	0.09 452	0.07 435	0.10 496	0.10 532	0.08 321	0.08 375

CBFPSM	0.27 549	0.16 526	0.67 634	0.20 276	0.14 446	0.38 616	0.25 598	0.40 451	0.36 480	0.33 526	0.36 485	0.56 681	0.38 648	0.32 455	0.38 622	0.08 344	0.08 528	0.07 191	0.08 372	0.09 410	0.11 551

CSP-Net	0.27 549	0.15 497	0.30 294	0.21 341	0.14 446	0.44 653	0.24 580	0.50 574	0.40 535	0.41 638	0.43 574	0.42 605	0.26 520	0.66 645	0.28 561	0.12 597	0.08 528	0.08 308	0.08 372	0.10 486	0.09 450

DAS	0.27 549	0.12 330	0.42 468	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 580	0.45 516	0.45 594	0.41 638	0.44 585	0.34 525	0.29 571	0.75 676	0.21 468	0.09 452	0.07 435	0.09 412	0.07 283	0.09 410	0.09 450

AASNet	0.27 549	0.19 578	0.49 538	0.26 612	0.17 568	0.34 579	0.20 469	0.62 705	0.48 629	0.35 563	0.40 534	0.32 506	0.25 509	0.28 405	0.34 607	0.11 555	0.09 567	0.10 496	0.08 372	0.13 596	0.11 551

GEStereo_RVC	0.27 549	0.20 591	0.44 492	0.27 641	0.16 543	0.33 565	0.25 598	0.56 659	0.54 669	0.34 546	0.38 509	0.34 525	0.25 509	0.51 552	0.28 561	0.12 597	0.08 528	0.09 412	0.08 372	0.11 537	0.11 551

RAFT + AFF	0.27 549	0.23 631	0.50 549	0.25 577	0.17 568	0.30 524	0.33 680	0.52 611	0.40 535	0.28 407	0.30 404	0.30 486	0.31 605	0.62 625	0.24 525	0.09 452	0.10 602	0.11 555	0.10 532	0.11 537	0.11 551

MMNet	0.27 549	0.14 458	0.49 538	0.24 536	0.17 568	0.47 668	0.22 531	0.45 516	0.51 650	0.39 619	0.41 543	0.36 544	0.33 616	0.39 503	0.34 607	0.08 344	0.07 435	0.09 412	0.09 484	0.10 486	0.08 375

delet	0.27 549	0.14 458	0.40 433	0.23 478	0.19 617	0.41 635	0.29 642	0.49 563	0.48 629	0.33 526	0.41 543	0.37 552	0.30 586	0.48 538	0.34 607	0.09 452	0.09 567	0.11 555	0.12 614	0.08 321	0.08 375

ac_64	0.27 549	0.13 404	0.41 458	0.24 536	0.17 568	0.36 601	0.22 531	0.46 527	0.33 440	0.35 563	0.36 485	0.52 666	0.30 586	0.62 625	0.32 595	0.11 555	0.09 567	0.10 496	0.10 532	0.09 410	0.08 375

HGLStereo	0.27 549	0.14 458	0.46 513	0.24 536	0.21 644	0.33 565	0.23 558	0.50 574	0.42 557	0.35 563	0.48 621	0.41 594	0.33 616	0.45 527	0.33 602	0.11 555	0.10 602	0.09 412	0.09 484	0.10 486	0.12 575

DSFCA	0.27 549	0.13 404	0.36 380	0.20 276	0.17 568	0.38 616	0.31 660	0.47 538	0.43 565	0.43 654	0.37 494	0.39 572	0.29 571	0.52 559	0.32 595	0.12 597	0.10 602	0.10 496	0.11 575	0.11 537	0.10 510

DMCA-RVC	0.27 549	0.21 606	0.61 606	0.28 665	0.17 568	0.29 505	0.21 501	0.42 480	0.35 467	0.40 629	0.37 494	0.39 572	0.36 635	0.43 520	0.30 581	0.13 618	0.10 602	0.15 661	0.11 575	0.13 596	0.10 510

HSM-Net_RVC	0.27 549	0.11 264	0.42 468	0.19 191	0.11 228	0.34 579	0.20 469	0.62 705	0.43 565	0.40 629	0.43 574	0.50 656	0.26 520	0.76 682	0.22 490	0.08 344	0.07 435	0.07 191	0.07 283	0.08 321	0.08 375
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 549	0.20 591	0.44 492	0.22 417	0.14 446	0.33 565	0.14 145	0.51 592	0.45 594	0.30 470	0.40 534	0.38 560	0.27 539	0.76 682	0.25 535	0.09 452	0.07 435	0.11 555	0.11 575	0.11 537	0.08 375

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 549	0.21 606	0.59 601	0.25 577	0.18 590	0.29 505	0.22 531	0.50 574	0.40 535	0.38 603	0.41 543	0.43 610	0.27 539	0.43 520	0.29 573	0.11 555	0.08 528	0.10 496	0.10 532	0.10 486	0.11 551
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 549	0.26 651	0.72 653	0.23 478	0.13 394	0.29 505	0.18 366	0.52 611	0.49 638	0.37 588	0.45 598	0.39 572	0.25 509	0.34 469	0.20 441	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.05 82	0.12 578	0.09 450

StereoDRNet-Refined	0.27 549	0.17 546	0.35 360	0.25 577	0.14 446	0.37 608	0.21 501	0.47 538	0.41 549	0.44 661	0.51 633	0.41 594	0.28 556	0.45 527	0.37 618	0.09 452	0.06 291	0.11 555	0.11 575	0.10 486	0.10 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 570	0.51 743	1.51 754	0.24 536	0.16 543	0.22 360	0.21 501	0.39 437	0.34 450	0.22 335	0.25 344	0.26 430	0.21 436	0.34 469	0.23 512	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.10 486	0.08 375

DNSM	0.28 570	0.28 664	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.13 190	0.11 157	0.75 676	0.63 702	0.08 344	0.13 662	0.06 62	0.05 82	1.14 788	0.81 778

DualNet (step1)	0.28 570	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 469	0.51 592	0.38 507	0.37 588	0.34 464	0.37 552	0.30 586	0.39 503	0.23 512	0.23 722	0.09 567	0.28 734	0.24 726	0.18 671	0.16 643

ssnet_v2	0.28 570	0.16 526	0.44 492	0.22 417	0.15 510	0.40 631	0.30 655	0.57 669	0.46 612	0.38 603	0.36 485	0.47 636	0.29 571	0.38 498	0.39 630	0.13 618	0.11 628	0.11 555	0.11 575	0.11 537	0.11 551

CRFU-Net	0.28 570	0.14 458	0.45 505	0.25 577	0.15 510	0.45 659	0.23 558	0.50 574	0.30 400	0.43 654	0.41 543	0.48 642	0.46 687	0.43 520	0.29 573	0.11 555	0.10 602	0.09 412	0.08 372	0.10 486	0.10 510

dad	0.28 570	0.31 688	0.44 492	0.21 341	0.14 446	0.30 524	0.20 469	0.33 348	0.49 638	0.44 661	0.44 585	0.45 626	0.21 436	0.41 514	0.26 549	0.20 711	0.11 628	0.20 706	0.11 575	0.14 616	0.10 510

FTStereo	0.28 570	0.10 177	0.43 482	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.53 740	0.34 361	0.26 334	0.38 603	0.95 733	0.30 486	0.56 709	0.32 455	0.18 384	0.08 344	0.06 291	0.09 412	0.08 372	0.07 227	0.19 676

ADLNet	0.28 570	0.15 497	0.42 468	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.23 558	0.53 623	0.43 565	0.42 648	0.41 543	0.44 621	0.27 539	0.55 576	0.35 611	0.11 555	0.08 528	0.11 555	0.11 575	0.11 537	0.12 575

UNet	0.28 570	0.14 458	0.69 641	0.23 478	0.20 636	0.44 653	0.22 531	0.50 574	0.40 535	0.34 546	0.39 523	0.43 610	0.33 616	0.40 512	0.31 589	0.09 452	0.07 435	0.10 496	0.08 372	0.10 486	0.08 375

STTStereo	0.28 570	0.20 591	0.61 606	0.25 577	0.17 568	0.29 505	0.24 580	0.47 538	0.39 517	0.39 619	0.41 543	0.44 621	0.28 556	0.40 512	0.28 561	0.13 618	0.12 650	0.13 618	0.16 680	0.12 578	0.11 551

RASNet	0.28 570	0.14 458	0.44 492	0.22 417	0.18 590	0.32 554	0.19 415	0.48 551	0.38 507	0.29 438	0.43 574	0.47 636	0.37 644	0.79 692	0.36 617	0.09 452	0.07 435	0.07 191	0.09 484	0.07 227	0.07 287

HSM	0.28 570	0.16 526	0.35 360	0.20 276	0.15 510	0.33 565	0.19 415	0.53 623	0.37 492	0.36 580	0.38 509	0.67 716	0.31 605	0.89 716	0.23 512	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.08 321	0.08 375

DLCB_ROB	0.28 570	0.16 526	0.34 349	0.27 641	0.16 543	0.38 616	0.25 598	0.48 551	0.43 565	0.46 669	0.46 608	0.51 660	0.33 616	0.53 566	0.33 602	0.10 507	0.10 602	0.11 555	0.11 575	0.10 486	0.09 450

MWDA-net	0.29 583	0.21 606	0.47 521	0.25 577	0.21 644	0.35 594	0.32 668	0.44 503	0.47 617	0.38 603	0.40 534	0.33 515	0.38 648	0.54 573	0.40 637	0.10 507	0.07 435	0.09 412	0.09 484	0.09 410	0.10 510

ACV-stereo	0.29 583	0.18 561	0.79 668	0.23 478	0.16 543	0.47 668	0.19 415	0.36 405	0.34 450	0.29 438	0.33 452	0.67 716	0.42 673	0.54 573	0.30 581	0.10 507	0.09 567	0.09 412	0.09 484	0.10 486	0.11 551

ff1	0.29 583	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 469	0.35 385	0.44 581	0.30 470	0.42 560	0.34 525	0.23 468	0.81 700	1.08 744	0.08 344	0.05 47	0.11 555	0.10 532	0.08 321	0.08 375

LL-Strereo	0.29 583	0.25 640	0.58 595	0.25 577	0.21 644	0.23 385	0.24 580	0.55 643	0.42 557	0.34 546	0.32 429	0.41 594	0.40 660	0.94 726	0.23 512	0.08 344	0.07 435	0.11 555	0.09 484	0.09 410	0.09 450

THIR-Stereo	0.29 583	0.12 330	0.41 458	0.19 191	0.11 228	0.28 483	0.72 760	0.32 332	0.35 467	0.37 588	0.65 694	0.34 525	0.50 699	0.57 591	0.45 659	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.09 484	0.07 227	0.07 287

psm_up	0.29 583	0.16 526	0.41 458	0.26 612	0.17 568	0.32 554	0.26 612	0.55 643	0.43 565	0.36 580	0.40 534	0.45 626	0.37 644	0.58 600	0.30 581	0.11 555	0.12 650	0.13 618	0.12 614	0.10 486	0.10 510

hitnet-ft	0.29 583	0.17 546	0.40 433	0.19 191	0.14 446	0.39 625	0.23 558	0.44 503	0.41 549	0.36 580	0.46 608	0.53 671	0.34 625	0.76 682	0.32 595	0.14 643	0.10 602	0.13 618	0.10 532	0.15 631	0.13 595

FADNet-RVC-Resample	0.29 583	0.25 640	0.93 702	0.26 612	0.16 543	0.32 554	0.21 501	0.47 538	0.39 517	0.35 563	0.38 509	0.33 515	0.27 539	0.53 566	0.24 525	0.10 507	0.10 602	0.14 645	0.13 643	0.13 596	0.16 643

iinet-f	0.30 591	0.18 561	1.03 716	0.20 276	0.15 510	0.44 653	0.22 531	0.45 516	0.37 492	0.35 563	0.44 585	0.41 594	0.34 625	0.34 469	0.40 637	0.10 507	0.09 567	0.08 308	0.08 372	0.13 596	0.11 551

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 591	0.20 591	0.70 647	0.21 341	0.17 568	0.46 661	0.27 619	0.50 574	0.49 638	0.42 648	0.55 658	0.43 610	0.30 586	0.46 530	0.38 622	0.09 452	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.11 537	0.10 510

SACVNet	0.30 591	0.20 591	0.41 458	0.25 577	0.18 590	0.34 579	0.25 598	0.52 611	0.40 535	0.41 638	0.44 585	0.46 634	0.32 613	0.71 659	0.25 535	0.13 618	0.10 602	0.12 594	0.12 614	0.16 639	0.17 656

ADLNet2	0.30 591	0.17 546	0.72 653	0.23 478	0.17 568	0.36 601	0.24 580	0.52 611	0.51 650	0.32 510	0.38 509	0.45 626	0.30 586	0.69 652	0.35 611	0.10 507	0.08 528	0.09 412	0.09 484	0.12 578	0.10 510

FADNet_RVC	0.30 591	0.28 664	0.83 681	0.23 478	0.15 510	0.30 524	0.17 315	0.49 563	0.37 492	0.30 470	0.38 509	0.30 486	0.27 539	0.52 559	0.31 589	0.14 643	0.14 673	0.14 645	0.16 680	0.21 696	0.23 714

TDLM	0.30 591	0.21 606	0.38 409	0.28 665	0.15 510	0.33 565	0.32 668	0.52 611	0.47 617	0.38 603	0.43 574	0.39 572	0.29 571	0.91 721	0.28 561	0.14 643	0.08 528	0.13 618	0.11 575	0.12 578	0.10 510

CVANet_RVC	0.30 591	0.19 578	0.41 458	0.26 612	0.16 543	0.33 565	0.26 612	0.52 611	0.47 617	0.40 629	0.46 608	0.43 610	0.31 605	0.89 716	0.26 549	0.14 643	0.09 567	0.14 645	0.13 643	0.14 616	0.10 510

mmx	0.31 598	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 469	0.55 643	0.45 594	0.30 470	0.42 560	0.34 525	0.23 468	0.81 700	1.08 744	0.10 507	0.07 435	0.11 555	0.10 532	0.11 537	0.10 510

xxx	0.31 598	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 469	0.55 643	0.45 594	0.30 470	0.42 560	0.34 525	0.23 468	0.81 700	1.08 744	0.10 507	0.07 435	0.11 555	0.10 532	0.11 537	0.10 510

fast-acv-ft	0.31 598	0.20 591	0.81 674	0.24 536	0.18 590	0.46 661	0.27 619	0.41 466	0.49 638	0.39 619	0.55 658	0.49 648	0.35 631	0.37 492	0.38 622	0.11 555	0.11 628	0.11 555	0.12 614	0.12 578	0.09 450

CrosDoStereo	0.31 598	0.10 177	0.49 538	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 784	0.34 361	0.37 492	0.38 603	0.61 685	0.28 457	0.46 687	0.61 617	0.57 686	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.07 287

DeepStereo_LL	0.31 598	0.10 177	0.49 538	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 784	0.34 361	0.37 492	0.38 603	0.61 685	0.28 457	0.46 687	0.61 617	0.57 686	0.07 160	0.06 291	0.08 308	0.08 372	0.07 227	0.07 287

FADNet-RVC	0.31 598	0.35 704	0.78 661	0.25 577	0.20 636	0.33 565	0.20 469	0.49 563	0.40 535	0.34 546	0.39 523	0.41 594	0.29 571	0.63 632	0.31 589	0.13 618	0.14 673	0.14 645	0.15 668	0.19 684	0.19 676

AANet_RVC	0.31 598	0.22 621	0.50 549	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.24 580	0.47 538	0.54 669	0.38 603	0.60 678	0.43 610	0.29 571	0.87 711	0.40 637	0.11 555	0.07 435	0.07 191	0.07 283	0.09 410	0.09 450

NVstereo2D	0.31 598	0.16 526	0.54 573	0.24 536	0.22 661	0.42 642	0.28 635	0.58 678	0.56 678	0.28 407	0.38 509	0.40 587	0.30 586	0.71 659	0.28 561	0.13 618	0.08 528	0.13 618	0.10 532	0.19 684	0.16 643

NOSS_ROB	0.31 598	0.20 591	0.35 360	0.24 536	0.16 543	0.32 554	0.19 415	0.52 611	0.48 629	0.33 526	0.36 485	0.42 605	0.28 556	0.93 724	0.24 525	0.19 704	0.20 729	0.24 718	0.22 721	0.17 656	0.17 656

SCION-MonSter	0.32 607	0.22 621	0.44 492	0.29 670	0.28 709	0.54 694	0.21 501	0.46 527	0.57 681	0.32 510	0.54 651	0.32 506	0.29 571	0.39 503	0.52 681	0.10 507	0.10 602	0.25 723	0.22 721	0.18 671	0.14 619

z-ln-s-r	0.32 607	0.21 606	0.82 678	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.26 612	0.43 495	0.50 646	0.32 510	0.60 678	0.39 572	0.29 571	0.73 667	0.66 708	0.08 344	0.06 291	0.08 308	0.07 283	0.10 486	0.08 375

YMNet	0.32 607	0.22 621	0.58 595	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 619	0.51 592	0.45 594	0.48 680	0.56 665	0.51 660	0.30 586	0.39 503	0.40 637	0.13 618	0.16 699	0.13 618	0.12 614	0.13 596	0.12 575

YMNet_1	0.32 607	0.22 621	0.58 595	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 619	0.51 592	0.45 594	0.48 680	0.56 665	0.51 660	0.30 586	0.39 503	0.40 637	0.13 618	0.16 699	0.13 618	0.12 614	0.13 596	0.12 575

1111x	0.32 607	0.11 264	0.40 433	0.22 417	0.11 228	0.32 554	0.26 612	0.59 684	0.43 565	0.31 488	0.41 543	0.39 572	0.28 556	0.76 682	1.37 767	0.09 452	0.08 528	0.09 412	0.10 532	0.09 410	0.08 375

pcwnet_v2	0.32 607	0.15 497	1.26 740	0.23 478	0.18 590	0.32 554	0.18 366	0.59 684	0.60 692	0.36 580	0.45 598	0.35 539	0.29 571	0.36 489	0.25 535	0.14 643	0.11 628	0.12 594	0.11 575	0.14 616	0.15 632

FADNet	0.32 607	0.36 707	0.74 658	0.23 478	0.22 661	0.37 608	0.19 415	0.53 623	0.48 629	0.32 510	0.36 485	0.43 610	0.32 613	0.64 634	0.25 535	0.16 674	0.16 699	0.14 645	0.16 680	0.24 710	0.19 676

PS-NSSS	0.32 607	0.30 680	0.46 513	0.23 478	0.17 568	0.33 565	0.24 580	0.57 669	0.41 549	0.37 588	0.52 641	0.35 539	0.30 586	0.80 696	0.30 581	0.17 686	0.14 673	0.21 708	0.15 668	0.15 631	0.13 595

StereoDRNet	0.32 607	0.22 621	0.61 606	0.27 641	0.21 644	0.42 642	0.30 655	0.61 697	0.48 629	0.46 669	0.39 523	0.48 642	0.30 586	0.57 591	0.40 637	0.11 555	0.09 567	0.12 594	0.11 575	0.12 578	0.10 510

DISCO	0.32 607	0.13 404	0.51 559	0.25 577	0.16 543	0.48 674	0.25 598	0.50 574	0.57 681	0.37 588	0.45 598	0.62 700	0.36 635	0.64 634	0.49 672	0.09 452	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.12 578	0.11 551

Selective-IGEV-i16pc	0.33 617	0.10 177	1.71 763	0.21 341	0.14 446	0.74 722	0.31 660	0.42 480	0.41 549	0.21 325	0.32 429	0.26 430	0.14 289	0.71 659	0.19 418	0.14 643	0.10 602	0.08 308	0.09 484	0.11 537	0.11 551

TCMNet	0.33 617	0.23 631	0.72 653	0.29 670	0.30 720	0.40 631	0.28 635	0.50 574	0.47 617	0.37 588	0.45 598	0.40 587	0.29 571	0.60 610	0.39 630	0.14 643	0.13 662	0.15 661	0.14 658	0.17 656	0.15 632

HBP-ISP	0.33 617	0.30 680	0.72 653	0.22 417	0.16 543	0.32 554	0.22 531	0.54 633	0.44 581	0.41 638	0.49 623	0.33 515	0.38 648	0.73 667	0.25 535	0.18 697	0.19 720	0.24 718	0.20 705	0.16 639	0.13 595

AAGNet	0.33 617	0.11 264	0.37 389	0.25 577	0.16 543	0.20 293	0.19 415	0.30 308	0.27 345	0.35 563	0.35 475	0.27 441	0.30 586	0.44 524	2.66 791	0.08 344	0.05 47	0.10 496	0.07 283	0.08 321	0.06 178

DRN-Test	0.33 617	0.17 546	0.61 606	0.27 641	0.19 617	0.46 661	0.29 642	0.65 714	0.51 650	0.47 676	0.46 608	0.44 621	0.34 625	0.62 625	0.41 646	0.12 597	0.08 528	0.13 618	0.12 614	0.12 578	0.10 510

CBMV_ROB	0.33 617	0.18 561	0.53 570	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.20 469	0.51 592	0.45 594	0.51 688	0.55 658	0.45 626	0.42 673	0.71 659	0.32 595	0.18 697	0.19 720	0.23 716	0.21 710	0.14 616	0.15 632

XPNet_ROB	0.33 617	0.20 591	0.43 482	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.31 660	0.55 643	0.50 646	0.51 688	0.53 648	0.58 689	0.37 644	0.63 632	0.45 659	0.17 686	0.12 650	0.13 618	0.12 614	0.15 631	0.14 619

PSMNet_ROB	0.33 617	0.24 635	0.54 573	0.31 689	0.21 644	0.42 642	0.43 718	0.59 684	0.47 617	0.37 588	0.44 585	0.49 648	0.31 605	0.64 634	0.43 651	0.14 643	0.10 602	0.15 661	0.14 658	0.13 596	0.11 551

CBMV	0.33 617	0.21 606	0.54 573	0.23 478	0.13 394	0.42 642	0.33 680	0.53 623	0.48 629	0.52 696	0.49 623	0.50 656	0.41 664	0.56 587	0.31 589	0.15 658	0.16 699	0.18 688	0.16 680	0.13 596	0.13 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 626	0.29 673	0.91 698	0.26 612	0.21 644	0.47 668	0.31 660	0.54 633	0.54 669	0.44 661	0.52 641	0.50 656	0.35 631	0.39 503	0.39 630	0.11 555	0.11 628	0.10 496	0.09 484	0.14 616	0.13 595

xxxx	0.34 626	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.37 608	0.20 469	0.58 678	0.38 507	0.29 438	0.42 560	0.38 560	0.24 486	0.46 530	2.20 787	0.11 555	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.09 410	0.09 450

test_xeample	0.34 626	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.33 565	0.23 558	0.55 643	0.38 507	0.32 510	0.45 598	0.29 468	0.26 520	0.57 591	2.24 789	0.10 507	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.09 410	0.09 450

FINET	0.34 626	0.27 660	0.80 671	0.24 536	0.24 682	0.36 601	0.34 682	0.54 633	0.72 719	0.39 619	0.47 615	0.32 506	0.30 586	0.51 552	0.32 595	0.19 704	0.17 706	0.13 618	0.12 614	0.18 671	0.16 643

ETE_ROB	0.34 626	0.26 651	0.45 505	0.29 670	0.18 590	0.40 631	0.37 695	0.57 669	0.47 617	0.50 683	0.50 627	0.62 700	0.36 635	0.55 576	0.38 622	0.13 618	0.10 602	0.14 645	0.12 614	0.16 639	0.16 643

DStereoRT	0.35 631	0.13 404	0.51 559	0.25 577	0.16 543	0.42 642	0.19 415	0.48 551	0.39 517	0.30 470	0.39 523	0.24 395	0.39 655	0.64 634	0.30 581	0.08 344	0.07 435	1.54 797	0.41 759	0.08 321	0.11 551

GwcNet	0.35 631	0.23 631	0.88 694	0.25 577	0.24 682	0.48 674	0.27 619	0.55 643	0.57 681	0.38 603	0.52 641	0.51 660	0.32 613	0.60 610	0.41 646	0.13 618	0.11 628	0.12 594	0.11 575	0.13 596	0.14 619

RP	0.35 631	0.22 621	0.51 559	0.31 689	0.24 682	0.37 608	0.28 635	0.50 574	0.58 685	0.40 629	0.63 691	0.61 698	0.47 690	0.61 617	0.39 630	0.16 674	0.15 689	0.17 679	0.15 668	0.17 656	0.17 656

DANet	0.35 631	0.23 631	0.60 603	0.36 716	0.22 661	0.39 625	0.25 598	0.48 551	0.43 565	0.52 696	0.50 627	0.59 691	0.41 664	0.76 682	0.49 672	0.13 618	0.11 628	0.14 645	0.12 614	0.17 656	0.15 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 631	0.26 651	0.49 538	0.36 716	0.22 661	0.41 635	0.41 713	0.53 623	0.42 557	0.47 676	0.46 608	0.61 698	0.39 655	0.55 576	0.37 618	0.16 674	0.13 662	0.21 708	0.21 710	0.16 639	0.16 643

w-ln-seven-2	0.36 636	0.29 673	1.06 718	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.30 655	0.50 574	0.54 669	0.45 665	0.55 658	0.45 626	0.41 664	0.62 625	0.49 672	0.10 507	0.10 602	0.12 594	0.11 575	0.14 616	0.11 551

GASNet	0.36 636	0.46 732	0.88 694	0.34 705	0.23 674	0.35 594	0.22 531	0.60 693	0.53 664	0.40 629	0.37 494	0.45 626	0.30 586	0.79 692	0.35 611	0.15 658	0.10 602	0.14 645	0.14 658	0.22 703	0.12 575

Wz-Net-MNSev	0.36 636	0.26 651	0.79 668	0.26 612	0.21 644	0.59 703	0.38 701	0.55 643	0.56 678	0.48 680	0.54 651	0.53 671	0.36 635	0.60 610	0.44 656	0.11 555	0.09 567	0.11 555	0.11 575	0.15 631	0.13 595

APVNet	0.36 636	0.20 591	0.70 647	0.26 612	0.22 661	0.52 692	0.35 686	0.61 697	0.44 581	0.38 603	0.52 641	0.48 642	0.38 648	0.84 705	0.46 665	0.13 618	0.14 673	0.15 661	0.16 680	0.16 639	0.15 632

Syn2CoEx	0.36 636	0.31 688	0.78 661	0.34 705	0.21 644	0.41 635	0.28 635	0.61 697	0.49 638	0.42 648	0.56 665	0.45 626	0.44 678	0.69 652	0.38 622	0.17 686	0.14 673	0.15 661	0.12 614	0.13 596	0.12 575

FAT-Stereo	0.36 636	0.18 561	0.73 657	0.26 612	0.18 590	0.33 565	0.29 642	0.60 693	0.59 686	0.46 669	0.60 678	0.60 694	0.50 699	0.61 617	0.34 607	0.13 618	0.14 673	0.13 618	0.12 614	0.14 616	0.18 669

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 636	0.36 707	0.53 570	0.34 705	0.19 617	0.51 683	0.24 580	0.55 643	0.38 507	0.41 638	0.47 615	0.47 636	0.27 539	0.73 667	0.30 581	0.36 756	0.19 720	0.27 726	0.17 690	0.26 721	0.23 714

GANet	0.36 636	0.22 621	0.49 538	0.29 670	0.17 568	0.41 635	0.38 701	0.57 669	0.45 594	0.46 669	0.75 711	0.55 677	0.40 660	0.94 726	0.41 646	0.13 618	0.13 662	0.13 618	0.11 575	0.14 616	0.11 551

LALA_ROB	0.36 636	0.25 640	0.46 513	0.30 683	0.21 644	0.47 668	0.39 706	0.61 697	0.51 650	0.52 696	0.51 633	0.69 722	0.36 635	0.50 547	0.43 651	0.17 686	0.11 628	0.16 673	0.14 658	0.17 656	0.15 632

SGM-Forest	0.36 636	0.17 546	0.47 521	0.23 478	0.16 543	0.45 659	0.41 713	0.55 643	0.48 629	0.52 696	0.60 678	0.52 666	0.41 664	0.85 708	0.50 678	0.17 686	0.17 706	0.17 679	0.15 668	0.15 631	0.15 632
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 646	0.41 725	0.66 633	0.46 743	0.41 737	0.34 579	0.25 598	0.57 669	0.45 594	0.39 619	0.52 641	0.43 610	0.33 616	0.41 514	0.29 573	0.25 735	0.14 673	0.33 749	0.21 710	0.31 739	0.22 706

Anonymous_2	0.37 646	0.21 606	0.47 521	0.20 276	0.21 644	0.42 642	0.26 612	0.38 425	0.29 383	0.33 526	0.30 404	0.44 621	0.38 648	0.36 489	0.29 573	0.26 736	0.29 754	0.44 760	1.41 797	0.34 743	0.21 699

AF-Net	0.37 646	0.26 651	0.56 587	0.32 695	0.23 674	0.41 635	0.29 642	0.61 697	0.64 703	0.42 648	0.68 700	0.65 711	0.49 697	0.57 591	0.44 656	0.15 658	0.11 628	0.19 697	0.14 658	0.15 631	0.13 595

stereogan	0.37 646	0.17 546	0.65 628	0.27 641	0.22 661	0.62 709	0.26 612	0.59 684	0.63 702	0.43 654	0.60 678	0.67 716	0.42 673	0.68 650	0.35 611	0.13 618	0.14 673	0.14 645	0.12 614	0.19 684	0.17 656

Nwc_Net	0.37 646	0.25 640	0.68 640	0.31 689	0.24 682	0.44 653	0.30 655	0.65 714	0.50 646	0.37 588	0.69 704	0.58 689	0.45 681	0.60 610	0.40 637	0.15 658	0.12 650	0.19 697	0.21 710	0.14 616	0.13 595

RYNet	0.37 646	0.18 561	0.59 601	0.25 577	0.28 709	0.61 707	0.32 668	0.59 684	0.59 686	0.41 638	0.38 509	0.57 686	0.39 655	0.87 711	0.53 684	0.11 555	0.08 528	0.12 594	0.11 575	0.18 671	0.18 669

PA-Net	0.37 646	0.28 664	0.83 681	0.31 689	0.28 709	0.39 625	0.42 716	0.51 592	0.55 675	0.34 546	0.42 560	0.41 594	0.36 635	0.79 692	0.49 672	0.12 597	0.23 741	0.16 673	0.23 724	0.12 578	0.18 669
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 653	0.12 330	0.38 409	0.42 731	3.88 794	0.21 327	0.17 315	0.35 385	0.28 364	0.20 311	0.20 277	0.23 380	0.15 309	0.28 405	0.16 322	0.09 452	0.07 435	0.09 412	0.07 283	0.09 410	0.09 450

S-Stereo	0.38 653	0.20 591	1.05 717	0.27 641	0.22 661	0.38 616	0.32 668	0.55 643	0.66 706	0.39 619	0.59 673	0.49 648	0.41 664	0.75 676	0.40 637	0.12 597	0.15 689	0.13 618	0.13 643	0.16 639	0.21 699

ADCRef	0.38 653	0.24 635	0.88 694	0.26 612	0.21 644	0.49 679	0.27 619	0.52 611	0.48 629	0.50 683	0.58 670	0.35 539	0.47 690	0.48 538	1.29 766	0.09 452	0.08 528	0.12 594	0.12 614	0.11 537	0.11 551

PWC_ROB	0.38 653	0.29 673	0.69 641	0.25 577	0.20 636	0.38 616	0.19 415	0.58 678	0.67 709	0.57 709	0.85 723	0.51 660	0.40 660	0.71 659	0.52 681	0.13 618	0.09 567	0.14 645	0.10 532	0.17 656	0.14 619

PWCDC_ROB	0.38 653	0.30 680	0.60 603	0.33 701	0.20 636	0.42 642	0.19 415	0.58 678	0.89 740	0.42 648	1.26 751	0.36 544	0.34 625	0.50 547	0.38 622	0.18 697	0.11 628	0.11 555	0.09 484	0.19 684	0.13 595

Selective-IGEV-i16pb	0.39 658	0.12 330	2.18 767	0.21 341	0.15 510	0.68 716	0.32 668	0.56 659	0.57 681	0.25 370	0.44 585	0.33 515	0.21 436	0.80 696	0.25 535	0.14 643	0.10 602	0.09 412	0.10 532	0.12 578	0.13 595

aanetorigin	0.39 658	0.29 673	1.09 723	0.24 536	0.19 617	0.28 483	0.37 695	0.33 348	0.47 617	0.94 745	0.82 720	0.52 666	0.54 705	0.49 543	0.50 678	0.11 555	0.09 567	0.10 496	0.10 532	0.16 639	0.15 632

RGC	0.39 658	0.32 696	0.64 626	0.34 705	0.27 702	0.40 631	0.29 642	0.57 669	0.53 664	0.45 665	0.64 693	0.62 700	0.45 681	0.72 665	0.39 630	0.15 658	0.15 689	0.21 708	0.20 705	0.18 671	0.19 676

NCC-stereo	0.39 658	0.25 640	0.69 641	0.32 695	0.28 709	0.46 661	0.36 691	0.65 714	0.52 659	0.40 629	0.57 668	0.56 681	0.47 690	0.73 667	0.45 659	0.17 686	0.14 673	0.18 688	0.25 731	0.16 639	0.16 643

edge stereo	0.39 658	0.22 621	0.81 674	0.27 641	0.22 661	0.37 608	0.24 580	0.56 659	0.54 669	0.53 702	0.60 678	0.71 725	0.50 699	0.78 690	0.40 637	0.16 674	0.14 673	0.19 697	0.14 658	0.16 639	0.17 656

Abc-Net	0.39 658	0.25 640	0.69 641	0.32 695	0.28 709	0.46 661	0.36 691	0.65 714	0.52 659	0.40 629	0.57 668	0.56 681	0.47 690	0.73 667	0.45 659	0.17 686	0.14 673	0.18 688	0.25 731	0.16 639	0.16 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 658	0.28 664	0.78 661	0.27 641	0.18 590	0.49 679	0.22 531	0.59 684	0.84 738	0.55 706	0.53 648	0.49 648	0.36 635	0.67 649	0.82 722	0.13 618	0.10 602	0.11 555	0.12 614	0.17 656	0.17 656

SQANet	0.40 665	0.48 736	0.67 634	0.48 745	0.39 734	0.48 674	0.22 531	0.51 592	0.43 565	0.40 629	0.47 615	0.47 636	0.33 616	0.54 573	0.32 595	0.36 756	0.15 689	0.40 758	0.21 710	0.45 754	0.31 735

UDG	0.40 665	0.46 732	0.49 538	0.40 729	0.35 730	0.47 668	0.27 619	0.54 633	0.47 617	0.39 619	0.45 598	0.59 691	0.44 678	0.46 530	0.39 630	0.26 736	0.19 720	0.48 762	0.22 721	0.34 743	0.26 725

DDUNet	0.41 667	0.50 741	0.48 532	0.44 738	0.39 734	0.46 661	0.32 668	0.50 574	0.43 565	0.45 665	0.52 641	0.57 686	0.36 635	0.48 538	0.33 602	0.33 753	0.21 732	0.55 766	0.25 731	0.37 749	0.32 738

222	0.41 667	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.36 601	0.20 469	0.57 669	0.39 517	0.35 563	0.44 585	0.30 486	0.27 539	0.55 576	3.56 794	0.11 555	0.07 435	0.08 308	0.08 372	0.09 410	0.09 450

NaN_ROB	0.41 667	0.28 664	0.62 614	0.30 683	0.19 617	0.51 683	0.47 730	0.58 678	0.59 686	0.56 707	0.47 615	0.49 648	0.41 664	1.21 754	0.64 705	0.12 597	0.18 712	0.12 594	0.13 643	0.11 537	0.14 619

w-ln-seven	0.42 670	0.30 680	1.18 733	0.26 612	0.22 661	0.58 700	0.31 660	0.62 705	0.81 730	0.58 710	0.61 685	0.53 671	0.36 635	0.57 591	0.65 707	0.11 555	0.10 602	0.13 618	0.12 614	0.15 631	0.13 595

test_sample9	0.42 670	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 469	0.51 592	0.38 507	0.37 588	0.34 464	0.37 552	0.30 586	0.66 645	0.91 732	0.23 722	1.82 803	0.28 734	0.24 726	0.18 671	0.16 643

SDNR	0.42 670	0.21 606	0.82 678	0.21 341	0.18 590	1.27 765	0.17 315	0.50 574	0.49 638	0.42 648	0.81 718	0.38 560	0.27 539	1.19 751	0.38 622	0.23 722	0.24 743	0.17 679	0.13 643	0.17 656	0.20 689

ccnet	0.42 670	0.31 688	0.48 532	0.27 641	0.32 724	0.60 706	0.32 668	0.65 714	0.46 612	0.53 702	0.66 696	0.56 681	0.45 681	0.72 665	0.61 697	0.26 736	0.19 720	0.24 718	0.21 710	0.26 721	0.22 706

SHD	0.42 670	0.27 660	0.81 674	0.31 689	0.25 691	0.42 642	0.22 531	0.66 720	0.94 754	0.63 717	0.60 678	0.59 691	0.47 690	0.59 606	0.58 691	0.15 658	0.13 662	0.16 673	0.16 680	0.20 693	0.22 706

Wz-Net-SNSev	0.43 675	0.41 725	1.27 741	0.30 683	0.21 644	0.44 653	0.41 713	0.61 697	0.65 704	0.46 669	0.65 694	0.62 700	0.39 655	0.74 675	0.59 692	0.12 597	0.11 628	0.12 594	0.13 643	0.16 639	0.14 619

XQC	0.43 675	0.37 714	0.96 707	0.34 705	0.25 691	0.53 693	0.34 682	0.60 693	0.73 722	0.51 688	0.46 608	0.57 686	0.47 690	0.70 655	0.72 713	0.17 686	0.12 650	0.18 688	0.15 668	0.25 712	0.23 714

CC-Net-ROB	0.43 675	0.47 734	0.65 628	0.37 722	0.23 674	0.51 683	0.29 642	0.66 720	0.49 638	0.46 669	0.51 633	0.48 642	0.38 648	0.96 730	0.35 611	0.34 754	0.23 741	0.55 766	0.25 731	0.31 739	0.20 689

GANetREF_RVC	0.43 675	0.47 734	0.69 641	0.38 724	0.20 636	0.51 683	0.48 734	0.66 720	0.66 706	0.46 669	0.46 608	0.50 656	0.44 678	0.90 720	0.39 630	0.27 741	0.21 732	0.32 745	0.18 697	0.27 726	0.22 706
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
FBW_ROB	0.43 675	0.26 651	0.54 573	0.31 689	0.20 636	0.51 683	0.32 668	0.70 733	0.60 692	0.59 711	0.55 658	0.65 711	0.41 664	1.40 769	0.51 680	0.13 618	0.17 706	0.21 708	0.16 680	0.17 656	0.18 669

PDISCO_ROB	0.43 675	0.30 680	0.67 634	0.43 733	0.36 732	0.67 714	0.32 668	0.72 736	0.76 724	0.43 654	0.53 648	0.63 708	0.40 660	0.66 645	0.47 667	0.21 713	0.12 650	0.21 708	0.19 703	0.25 712	0.20 689

WQFJA1++	0.44 681	0.07 4	0.63 618	0.18 125	0.13 394	0.15 85	0.11 29	0.20 95	0.11 17	2.05 792	0.12 110	0.23 380	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.08 344	0.05 47	0.06 62	0.05 82	4.20 804	0.07 287

z-mn7	0.44 681	0.40 721	1.09 723	0.25 577	0.18 590	0.61 707	0.34 682	0.56 659	0.93 752	0.43 654	0.96 734	0.53 671	0.39 655	0.94 726	0.59 692	0.10 507	0.09 567	0.10 496	0.10 532	0.14 616	0.13 595

DeepPrunerF	0.44 681	0.29 673	1.29 743	0.33 701	0.30 720	0.35 594	0.36 691	0.62 705	1.15 767	0.40 629	0.44 585	0.39 572	0.41 664	0.80 696	0.52 681	0.18 697	0.14 673	0.23 716	0.21 710	0.17 656	0.17 656

ADCP+	0.45 684	0.24 635	1.15 732	0.25 577	0.22 661	0.56 696	0.39 706	0.54 633	0.51 650	0.44 661	0.51 633	0.46 634	0.52 704	0.56 587	1.89 783	0.10 507	0.08 528	0.11 555	0.10 532	0.14 616	0.13 595

PASM	0.45 684	0.35 704	0.90 697	0.35 714	0.33 726	0.39 625	0.38 701	0.50 574	0.61 696	0.52 696	0.51 633	0.62 700	0.45 681	0.93 724	0.48 668	0.26 736	0.29 754	0.29 738	0.33 748	0.29 732	0.26 725

DStereoO	0.46 686	0.32 696	0.51 559	0.36 716	0.29 719	0.38 616	0.45 722	0.55 643	0.60 692	0.47 676	0.49 623	0.48 642	0.73 737	0.59 606	0.69 711	0.81 782	0.18 712	0.38 755	0.19 703	0.46 755	0.20 689

zh-mn7	0.46 686	0.45 731	1.48 751	0.25 577	0.19 617	0.44 653	0.29 642	0.56 659	0.82 731	0.65 721	0.96 734	0.49 648	0.38 648	0.88 714	0.63 702	0.12 597	0.10 602	0.11 555	0.11 575	0.13 596	0.14 619

G-Net	0.46 686	0.25 640	0.86 691	0.34 705	0.28 709	0.90 745	0.35 686	0.47 538	0.45 594	0.68 724	1.22 749	0.64 710	0.60 718	0.61 617	0.57 686	0.16 674	0.14 673	0.17 679	0.13 643	0.22 703	0.19 676

GCST	0.47 689	0.60 752	0.57 590	1.04 779	0.48 747	0.38 616	0.11 29	0.40 451	0.32 426	0.41 638	0.34 464	0.29 468	0.17 367	0.46 530	0.19 418	0.69 774	0.42 768	0.79 779	0.62 779	0.62 763	0.46 752

ADCL	0.47 689	0.22 621	1.00 711	0.27 641	0.19 617	0.74 722	0.64 752	0.54 633	0.69 714	0.56 707	0.71 705	0.55 677	0.60 718	0.60 610	1.43 768	0.11 555	0.09 567	0.13 618	0.13 643	0.14 616	0.14 619

DPSNet	0.47 689	0.24 635	0.93 702	0.27 641	0.20 636	0.75 725	0.57 744	0.84 755	0.79 728	0.47 676	0.51 633	0.60 694	0.69 733	0.87 711	0.71 712	0.16 674	0.13 662	0.12 594	0.10 532	0.25 712	0.21 699

zh-sn7	0.48 692	0.51 743	1.43 749	0.29 670	0.20 636	0.47 668	0.39 706	0.57 669	0.62 698	0.52 696	0.81 718	0.52 666	0.56 709	1.05 739	0.87 728	0.12 597	0.13 662	0.13 618	0.13 643	0.17 656	0.16 643

ADCPNet	0.48 692	0.29 673	1.60 758	0.27 641	0.23 674	0.70 720	0.38 701	0.53 623	0.51 650	0.51 688	0.59 673	0.67 716	0.56 709	0.60 610	1.14 751	0.15 658	0.18 712	0.14 645	0.23 724	0.19 684	0.19 676

MDST_ROB	0.48 692	0.14 458	0.95 705	0.30 683	0.21 644	1.33 768	0.32 668	0.77 741	0.56 678	1.06 757	0.71 705	0.49 648	0.35 631	1.26 759	0.38 622	0.13 618	0.11 628	0.16 673	0.13 643	0.12 578	0.12 575

AANet	0.49 695	0.42 727	1.56 755	0.22 417	0.19 617	0.39 625	0.25 598	0.52 611	0.92 748	0.92 742	0.93 732	0.84 732	0.67 730	0.59 606	0.59 692	0.15 658	0.11 628	0.13 618	0.12 614	0.18 671	0.16 643

test_sample8	0.49 695	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 469	0.55 643	0.34 450	0.62 715	0.38 509	1.15 751	0.67 730	0.66 645	0.91 732	0.23 722	1.82 803	0.28 734	0.24 726	0.18 671	0.16 643

SuperB	0.49 695	0.28 664	2.23 768	0.23 478	0.15 510	0.41 635	0.32 668	0.47 538	0.82 731	0.43 654	0.50 627	0.33 515	0.45 681	0.68 650	1.08 744	0.10 507	0.07 435	0.09 412	0.08 372	0.98 784	0.14 619

ADCMid	0.49 695	0.34 702	1.13 730	0.26 612	0.21 644	0.51 683	0.37 695	0.57 669	0.54 669	0.75 732	0.66 696	0.62 700	0.64 729	0.64 634	1.68 775	0.13 618	0.12 650	0.17 679	0.17 690	0.20 693	0.17 656

psmorigin	0.50 699	0.25 640	3.03 779	0.24 536	0.19 617	0.38 616	0.22 531	0.50 574	0.44 581	0.64 719	0.68 700	0.71 725	0.51 702	0.85 708	0.45 659	0.14 643	0.17 706	0.13 618	0.14 658	0.16 639	0.21 699

CSAN	0.50 699	0.35 704	0.78 661	0.36 716	0.23 674	0.56 696	0.59 748	0.61 697	0.70 716	0.64 719	0.78 715	0.65 711	0.60 718	1.38 768	0.62 699	0.21 713	0.17 706	0.20 706	0.20 705	0.18 671	0.18 669

SGM_RVC	0.50 699	0.19 578	0.50 549	0.25 577	0.15 510	0.69 717	0.39 706	0.68 730	0.82 731	0.95 749	0.84 722	1.13 748	0.76 738	1.16 750	0.60 696	0.16 674	0.16 699	0.16 673	0.16 680	0.16 639	0.17 656
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 699	0.20 591	0.78 661	0.24 536	0.26 698	0.39 625	0.30 655	0.51 592	0.50 646	0.54 704	1.23 750	2.52 780	0.37 644	0.77 688	0.95 735	0.08 344	0.06 291	0.06 62	0.05 82	0.10 486	0.08 375

Wz-Net-TNSev	0.51 703	0.58 750	1.61 760	0.25 577	0.21 644	0.65 711	0.45 722	0.63 712	0.69 714	0.51 688	0.54 651	0.71 725	0.60 718	1.00 735	0.77 717	0.15 658	0.15 689	0.13 618	0.15 668	0.21 696	0.20 689

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 703	0.50 741	0.86 691	0.39 726	0.24 682	0.84 735	0.55 742	0.56 659	0.62 698	0.60 712	0.68 700	0.62 700	0.42 673	1.13 749	0.43 651	0.23 722	0.27 750	0.27 726	0.35 750	0.25 712	0.29 731

AnyNet_C32	0.51 703	0.40 721	1.10 727	0.29 670	0.28 709	0.59 703	0.58 745	0.54 633	0.60 692	0.62 715	0.66 696	0.54 675	0.54 705	0.78 690	1.74 780	0.15 658	0.14 673	0.15 661	0.17 690	0.20 693	0.20 689

WCMA_ROB	0.51 703	0.21 606	0.65 628	0.25 577	0.21 644	0.58 700	0.32 668	0.54 633	0.55 675	0.95 749	1.40 756	1.28 756	0.81 743	0.73 667	0.62 699	0.18 697	0.15 689	0.15 661	0.15 668	0.19 684	0.19 676

WZ-Net	0.52 707	0.38 719	1.90 764	0.30 683	0.24 682	0.57 699	0.48 734	0.62 705	0.78 727	0.50 683	0.71 705	0.68 720	0.54 705	0.98 734	0.84 723	0.13 618	0.10 602	0.11 555	0.12 614	0.19 684	0.20 689

SANet	0.53 708	0.28 664	0.96 707	0.26 612	0.15 510	0.69 717	0.44 721	0.67 727	1.34 773	0.67 723	0.98 737	0.94 737	0.71 735	0.89 716	0.76 714	0.14 643	0.12 650	0.12 594	0.11 575	0.17 656	0.16 643

Consistency-Raft	0.55 709	0.48 736	1.02 714	0.45 739	0.49 748	0.49 679	0.47 730	0.72 736	0.72 719	0.45 665	0.82 720	0.47 636	0.60 718	0.50 547	0.63 702	0.39 760	0.39 766	0.44 760	0.51 767	0.52 757	0.37 743

anonymity	0.56 710	0.54 748	0.70 647	0.47 744	0.61 759	0.56 696	0.43 718	0.69 731	0.49 638	0.63 717	0.55 658	0.54 675	0.60 718	0.61 617	0.57 686	0.55 767	0.53 782	0.50 763	0.54 771	0.51 756	0.56 757

MFN_U_SF_RVC	0.56 710	0.51 743	1.19 734	0.38 724	0.22 661	0.69 717	0.27 619	0.80 748	0.67 709	0.73 728	0.74 710	0.87 733	0.61 727	0.81 700	0.76 714	0.29 748	0.27 750	0.32 745	0.37 754	0.32 742	0.31 735

SAMSARA	0.56 710	0.39 720	0.80 671	0.60 759	0.46 745	1.00 749	1.23 788	0.67 727	0.68 712	0.71 727	0.54 651	0.89 736	0.57 712	0.81 700	0.62 699	0.19 704	0.22 736	0.18 688	0.18 697	0.27 726	0.25 723

TARStereo(FT)	0.57 713	0.36 707	1.06 718	0.45 739	0.25 691	0.89 743	1.27 789	0.66 720	0.59 686	0.51 688	0.91 730	1.08 744	0.57 712	0.84 705	0.84 723	0.21 713	0.15 689	0.25 723	0.18 697	0.25 712	0.15 632

2222	0.57 713	0.36 707	1.06 718	0.45 739	0.25 691	0.89 743	1.27 789	0.66 720	0.59 686	0.51 688	0.91 730	1.08 744	0.57 712	0.84 705	0.84 723	0.21 713	0.15 689	0.25 723	0.18 697	0.25 712	0.15 632

otaku	0.57 713	0.62 756	0.87 693	0.63 761	0.44 743	0.73 721	0.37 695	0.65 714	0.66 706	0.51 688	0.75 711	0.66 715	0.45 681	0.69 652	0.46 665	0.53 764	0.34 762	0.55 766	0.35 750	0.60 762	0.45 749

Ntro	0.58 716	0.64 757	0.92 700	0.66 762	0.50 749	0.77 726	0.36 691	0.66 720	0.70 716	0.50 683	0.59 673	0.65 711	0.51 702	0.75 676	0.45 659	0.56 768	0.32 760	0.56 769	0.34 749	0.63 764	0.46 752

PVD	0.58 716	0.34 702	0.84 686	0.39 726	0.31 723	0.59 703	0.47 730	0.80 748	1.25 770	0.92 742	1.09 740	0.79 729	0.82 744	0.85 708	0.76 714	0.21 713	0.18 712	0.22 714	0.18 697	0.27 726	0.35 742

ADCS	0.58 716	0.40 721	1.35 746	0.29 670	0.24 682	0.55 695	0.45 722	0.67 727	0.83 735	0.76 733	0.71 705	0.68 720	0.60 718	0.76 682	2.23 788	0.16 674	0.16 699	0.16 673	0.17 690	0.22 703	0.22 706

MeshStereo	0.58 716	0.27 660	0.67 634	0.22 417	0.17 568	0.66 713	0.37 695	0.78 744	0.61 696	1.47 778	1.30 752	1.65 765	0.79 740	1.12 747	0.59 692	0.17 686	0.17 706	0.17 679	0.14 658	0.17 656	0.14 619
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
MSMD_ROB	0.60 720	0.33 699	0.61 606	0.30 683	0.25 691	0.86 738	0.35 686	0.55 643	0.67 709	1.10 759	1.49 761	1.76 768	0.97 756	0.88 714	0.49 672	0.23 722	0.21 732	0.27 726	0.27 740	0.25 712	0.24 721

DGSMNet	0.61 721	0.29 673	0.91 698	0.51 752	0.70 764	0.62 709	1.38 791	0.59 684	0.55 675	0.37 588	0.61 685	0.52 666	0.33 616	0.65 641	0.43 651	0.53 764	0.60 789	0.67 771	0.61 778	0.63 764	0.61 767

FCDSN-DC	0.63 722	0.31 688	0.61 606	0.36 716	0.30 720	0.65 711	0.37 695	0.66 720	0.68 712	1.14 761	1.54 765	1.71 767	1.26 769	0.92 722	0.64 705	0.24 732	0.22 736	0.27 726	0.26 736	0.27 726	0.27 730
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 722	0.37 714	2.40 772	0.26 612	0.25 691	0.38 616	0.49 736	0.41 466	1.06 760	1.38 767	0.87 727	0.62 700	0.95 753	0.65 641	1.65 774	0.11 555	0.09 567	0.10 496	0.11 575	0.19 684	0.17 656

AnyNet_C01	0.65 724	0.58 750	2.60 775	0.32 695	0.26 698	0.88 741	0.61 750	0.63 712	0.62 698	0.68 724	0.96 734	0.76 728	0.60 718	0.96 730	1.43 768	0.16 674	0.16 699	0.17 679	0.17 690	0.23 706	0.23 714

DispFullNet	0.66 725	0.89 771	1.59 757	0.77 767	1.21 783	0.51 683	0.23 558	0.59 684	0.72 719	0.69 726	0.61 685	0.69 722	0.91 752	0.79 692	0.48 668	0.27 741	0.12 650	0.73 774	0.30 746	0.65 767	0.40 746

NVStereoNet_ROB	0.67 726	0.49 740	0.83 681	0.48 745	0.40 736	0.51 683	0.46 725	0.70 733	0.77 726	0.84 737	1.72 770	1.02 742	0.83 747	1.23 755	0.79 720	0.32 752	0.38 765	0.40 758	0.46 761	0.36 747	0.41 747
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UHP(FT)	0.68 727	0.42 727	1.12 728	0.43 733	0.27 702	1.09 753	0.64 752	0.77 741	1.20 768	0.94 745	1.17 746	1.08 744	0.82 744	1.06 740	1.04 741	0.22 719	0.24 743	0.31 742	0.27 740	0.29 732	0.23 714

mmmmmm	0.68 727	0.42 727	1.12 728	0.43 733	0.27 702	1.09 753	0.64 752	0.77 741	1.20 768	0.94 745	1.17 746	1.08 744	0.82 744	1.06 740	1.04 741	0.22 719	0.24 743	0.31 742	0.27 740	0.29 732	0.23 714

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 727	0.64 757	1.06 718	0.45 739	0.27 702	1.40 772	0.58 745	0.78 744	0.92 748	0.84 737	0.86 724	0.88 735	0.68 732	1.33 765	0.68 710	0.37 758	0.29 754	0.34 750	0.36 753	0.43 752	0.37 743

SPS-STEREO	0.69 730	0.61 755	0.98 709	0.52 755	0.57 755	0.74 722	0.50 737	0.78 744	0.62 698	0.95 749	0.86 724	0.94 737	0.70 734	1.01 736	0.87 728	0.58 770	0.51 779	0.50 763	0.50 766	0.55 759	0.58 760
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 731	0.30 680	0.69 641	0.32 695	0.27 702	0.81 733	0.39 706	0.79 747	0.82 731	1.41 770	1.58 767	1.98 770	1.26 769	1.02 737	0.77 717	0.24 732	0.22 736	0.27 726	0.26 736	0.26 721	0.26 725

FC-DCNN v2	0.71 732	0.30 680	0.67 634	0.32 695	0.27 702	0.84 735	0.39 706	0.84 755	0.85 739	1.44 774	1.64 768	2.09 772	1.28 771	1.06 740	0.80 721	0.24 732	0.22 736	0.27 726	0.26 736	0.26 721	0.25 723

RainbowNet	0.72 733	0.89 771	1.02 714	0.82 769	0.63 761	0.78 729	0.52 738	0.81 750	0.93 752	0.60 712	0.79 716	0.80 730	0.60 718	0.80 696	0.57 686	0.78 780	0.55 785	0.78 777	0.49 764	0.76 774	0.58 760

ACVNet_1	0.72 733	0.81 766	1.37 748	0.72 765	0.53 753	0.77 726	0.42 716	0.85 758	0.90 742	0.74 731	0.75 711	1.32 758	0.72 736	1.02 737	0.55 685	0.54 766	0.31 757	0.71 773	0.35 750	0.64 766	0.45 749

ACVNet-4b	0.72 733	0.81 766	1.33 745	0.72 765	0.50 749	0.80 732	0.31 660	0.71 735	0.80 729	0.50 683	0.72 709	0.95 739	0.43 677	0.96 730	1.20 759	1.13 794	0.21 732	0.76 776	0.45 760	0.65 767	0.46 752

MFMNet_re	0.72 733	0.76 764	0.99 710	0.62 760	0.70 764	0.77 726	0.67 756	0.75 739	0.83 735	0.78 735	0.86 724	0.69 722	0.78 739	0.71 659	0.61 697	0.66 773	0.59 788	0.61 770	0.58 777	0.68 770	0.71 771

nnnnnnn	0.74 737	0.33 699	1.35 746	0.42 731	0.35 730	0.79 731	0.46 725	0.82 752	1.08 762	1.05 756	1.50 762	1.57 763	0.98 757	1.12 747	1.09 749	0.27 741	0.25 747	0.32 745	0.31 747	0.34 743	0.32 738

ELAS_RVC	0.74 737	0.36 707	1.00 711	0.37 722	0.33 726	0.88 741	0.93 775	0.83 753	1.08 762	1.35 766	1.33 755	1.24 754	1.33 773	1.06 740	0.95 735	0.27 741	0.25 747	0.29 738	0.27 740	0.30 738	0.30 732
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 737	0.36 707	0.85 690	0.36 716	0.33 726	1.36 769	0.77 766	0.93 759	0.92 748	1.41 770	1.53 764	1.16 752	1.17 763	0.95 729	1.03 739	0.26 736	0.25 747	0.28 734	0.28 745	0.31 739	0.30 732
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 740	0.44 730	1.98 765	0.49 750	0.16 543	0.58 700	0.31 660	0.81 750	0.83 735	0.41 638	0.52 641	0.98 741	0.58 715	4.97 806	1.03 739	0.11 555	0.07 435	0.10 496	0.24 726	0.27 726	0.26 725

RTS	0.78 741	0.48 736	4.68 786	0.34 705	0.28 709	1.12 756	0.46 725	0.62 705	1.03 757	0.73 728	0.89 728	0.60 694	0.59 716	1.61 774	1.16 755	0.14 643	0.11 628	0.15 661	0.15 668	0.21 696	0.19 676

RTSA	0.78 741	0.48 736	4.68 786	0.34 705	0.28 709	1.12 756	0.46 725	0.62 705	1.03 757	0.73 728	0.89 728	0.60 694	0.59 716	1.61 774	1.16 755	0.14 643	0.11 628	0.15 661	0.15 668	0.21 696	0.19 676

1111	0.79 743	0.31 688	1.57 756	0.39 726	0.28 709	1.14 758	0.99 778	0.83 753	0.96 755	0.97 752	1.11 742	1.23 753	1.18 764	1.73 779	1.70 778	0.21 713	0.18 712	0.22 714	0.21 710	0.29 732	0.26 725

DStereoSA	0.81 744	0.37 714	1.08 722	0.51 752	0.65 762	0.67 714	1.44 792	0.74 738	1.06 760	0.54 704	1.67 769	0.49 648	1.78 781	0.96 730	1.69 777	0.28 745	0.43 769	0.27 726	0.51 767	0.40 751	0.58 760

DStereoFS	0.84 745	0.66 759	0.80 671	0.53 756	0.50 749	1.23 763	0.55 742	0.94 760	1.32 772	0.89 739	1.32 753	1.04 743	2.32 789	1.29 763	1.14 751	0.31 751	0.35 763	0.30 740	0.39 757	0.34 743	0.60 763

PM Graph cmp D40	0.87 746	0.32 696	0.71 652	0.29 670	0.33 726	0.86 738	0.58 745	0.98 763	1.71 781	1.59 780	3.40 792	2.11 773	1.16 762	1.24 756	0.90 731	0.19 704	0.20 729	0.19 697	0.21 710	0.18 671	0.21 699

SGM+DAISY	0.87 746	0.66 759	1.30 744	0.51 752	0.60 758	1.03 750	0.84 772	0.76 740	0.73 722	1.39 768	1.51 763	1.31 757	1.22 767	1.11 745	1.08 744	0.57 769	0.53 782	0.51 765	0.51 767	0.54 758	0.61 767

ACVNet_2	0.89 748	0.87 770	1.25 739	0.82 769	0.62 760	0.97 748	0.62 751	1.14 769	1.42 775	1.00 753	1.40 756	1.47 761	0.84 748	1.11 745	0.66 708	0.61 771	0.43 769	0.78 777	0.49 764	0.75 773	0.52 755

IMH-64-1	0.91 749	0.86 768	0.84 686	0.97 774	0.75 768	0.92 746	0.71 758	1.27 770	1.10 764	0.89 739	1.45 758	1.14 749	0.96 754	1.19 751	0.84 723	0.74 777	0.51 779	0.97 782	0.55 772	0.84 776	0.60 763

IMH-64	0.91 749	0.86 768	0.84 686	0.97 774	0.75 768	0.92 746	0.71 758	1.27 770	1.10 764	0.89 739	1.45 758	1.14 749	0.96 754	1.19 751	0.84 723	0.74 777	0.51 779	0.97 782	0.55 772	0.84 776	0.60 763

PM Cens cmp D40	0.92 751	0.28 664	0.67 634	0.27 641	0.25 691	0.87 740	0.53 740	1.13 768	1.87 782	1.70 783	3.06 790	2.75 785	1.42 774	1.27 760	1.09 749	0.18 697	0.19 720	0.19 697	0.20 705	0.18 671	0.20 689

MonStereo1	0.93 752	0.56 749	0.82 678	0.69 763	0.58 756	1.37 770	0.35 686	0.94 760	1.25 770	0.93 744	1.90 773	1.52 762	2.10 786	1.27 760	0.77 717	0.69 774	0.33 761	0.75 775	0.47 763	0.70 771	0.57 759

PatchMatch Graph Cmp	1.00 753	0.31 688	0.84 686	0.28 665	0.32 724	0.84 735	0.59 748	1.04 764	2.17 787	1.74 784	4.02 796	2.63 782	1.19 765	1.24 756	1.53 772	0.19 704	0.19 720	0.19 697	0.21 710	0.18 671	0.22 706

U	1.00 753	0.09 107	0.21 171	0.21 341	3.68 792	6.12 799	0.14 145	0.21 114	0.21 241	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	5.42 813	2.90 810	0.07 227	0.06 178

PWCK	1.00 753	1.17 783	1.70 762	0.91 772	0.41 737	1.19 761	0.92 774	1.10 765	1.14 766	1.16 762	1.14 744	1.25 755	0.88 751	1.75 781	1.04 741	0.87 785	0.50 777	0.87 780	0.53 770	0.96 783	0.52 755

WAO-7	1.01 756	0.89 771	0.93 702	0.83 771	0.66 763	1.18 759	0.81 770	1.40 776	1.57 779	1.11 760	1.76 772	1.45 760	1.19 765	1.50 772	1.14 751	0.61 771	0.62 792	0.70 772	0.68 781	0.66 769	0.60 763

MADNet+	1.01 756	1.16 782	4.72 788	0.70 764	0.47 746	1.24 764	0.96 776	0.97 762	0.89 740	0.65 721	0.77 714	0.87 733	0.85 750	2.09 785	1.68 775	0.38 759	0.39 766	0.31 742	0.27 740	0.43 752	0.39 745

MultiAttention	1.02 758	0.13 404	0.43 482	0.35 714	0.43 740	5.36 790	1.71 793	0.69 731	0.53 664	0.36 580	0.63 691	0.55 677	0.22 454	7.60 810	0.43 651	0.09 452	0.06 291	0.14 645	0.24 726	0.26 721	0.30 732

IMH	1.05 759	0.95 775	1.00 711	1.01 776	0.78 771	1.11 755	0.68 757	1.38 775	1.43 776	1.00 753	1.72 770	1.43 759	1.14 759	1.73 779	0.89 730	1.09 791	0.55 785	0.99 784	0.57 776	0.87 778	0.62 769

WAO-6	1.07 760	0.93 774	0.92 700	0.96 773	0.78 771	1.28 766	0.75 763	1.34 774	2.00 785	1.02 755	1.54 765	1.59 764	1.22 767	1.31 764	1.14 751	0.78 780	0.55 785	1.02 786	0.75 786	0.83 775	0.69 770

LVE	1.13 761	1.02 776	1.28 742	1.01 776	0.80 774	1.29 767	0.81 770	1.47 779	1.96 783	1.07 758	1.90 773	1.90 769	1.01 758	1.48 771	0.91 732	0.93 788	0.61 791	0.94 781	0.69 782	0.87 778	0.75 775

JetBlue	1.14 762	0.76 764	2.36 770	0.59 758	0.75 768	3.04 784	1.78 794	1.11 766	0.90 742	0.94 745	1.10 741	1.66 766	1.28 771	2.09 785	1.72 779	0.43 763	0.36 764	0.38 755	0.38 756	0.58 761	0.56 757

PatchMatch Cens Cmp	1.16 763	0.27 660	0.62 614	0.26 612	0.24 682	1.06 751	0.64 752	1.33 773	2.62 790	1.67 782	3.54 794	4.92 795	1.75 780	1.52 773	1.62 773	0.19 704	0.19 720	0.19 697	0.20 705	0.17 656	0.19 676

Dean	1.17 764	1.04 778	1.49 753	1.03 778	0.78 771	1.20 762	0.77 766	1.48 780	1.96 783	1.28 764	1.99 776	2.15 774	1.14 759	1.25 758	1.00 738	0.81 782	0.60 789	1.01 785	0.69 782	0.92 782	0.74 774

fsdfsdds	1.26 765	0.33 699	1.44 750	0.43 733	0.59 757	2.19 780	1.14 786	1.28 772	2.36 788	2.10 793	4.10 797	3.15 788	1.94 783	1.09 744	1.28 764	0.22 719	0.19 720	0.34 750	0.25 731	0.36 747	0.34 740

SGM-ForestM	1.36 766	0.28 664	0.79 668	0.26 612	0.16 543	2.26 781	1.00 779	1.42 777	1.46 778	2.38 795	2.05 777	5.95 800	2.66 791	2.95 790	2.46 790	0.17 686	0.18 712	0.18 688	0.18 697	0.15 631	0.18 669

xyz-stereo	1.40 767	0.10 177	17.09 813	0.18 125	0.07 8	4.78 789	0.18 366	0.29 287	0.34 450	0.36 580	2.81 789	0.40 587	0.29 571	0.56 587	0.24 525	0.07 160	0.05 47	0.09 412	0.06 184	0.06 130	0.05 46

MANE	1.41 768	0.36 707	0.74 658	0.43 733	0.41 737	2.16 779	0.80 768	2.39 795	3.38 793	2.22 794	3.06 790	3.54 790	2.73 792	2.15 787	1.94 785	0.28 745	0.27 750	0.30 740	0.46 761	0.28 731	0.34 740

TorneroNet-64	1.43 769	1.03 777	1.20 735	1.10 780	0.86 777	2.26 781	0.73 761	1.84 785	3.84 798	1.25 763	2.25 781	2.69 784	1.42 774	1.76 782	1.43 768	0.76 779	0.50 777	1.09 787	0.66 780	1.23 792	0.76 776

notaker	1.45 770	1.34 786	1.48 751	1.40 787	1.07 781	1.18 759	0.85 773	1.48 780	1.40 774	1.51 779	3.46 793	2.40 779	1.81 782	1.76 782	1.45 771	1.11 792	0.69 797	1.38 794	0.87 791	1.31 794	0.97 782

WAO-8	1.46 771	1.10 780	1.09 723	1.10 780	0.84 775	2.06 776	0.75 763	1.84 785	3.83 796	1.44 774	2.21 779	2.15 774	1.43 776	3.17 791	1.19 757	0.91 786	0.65 794	1.09 787	0.79 787	0.90 780	0.71 771

Venus	1.46 771	1.10 780	1.09 723	1.10 780	0.84 775	2.06 776	0.75 763	1.84 785	3.83 796	1.44 774	2.21 779	2.15 774	1.43 776	3.17 791	1.19 757	0.91 786	0.65 794	1.09 787	0.79 787	0.90 780	0.71 771

UNDER WATER-64	1.55 773	1.19 784	2.52 773	1.31 785	0.95 779	2.12 778	1.21 787	1.45 778	3.19 792	1.43 773	1.32 753	2.64 783	2.04 785	1.63 776	1.83 781	1.11 792	0.67 796	1.28 792	0.92 792	1.19 789	1.02 783

UNDER WATER	1.59 774	1.22 785	2.36 770	1.38 786	1.03 780	1.67 775	1.10 783	1.54 783	3.63 794	1.44 774	1.47 760	2.85 786	2.25 788	1.67 777	1.94 785	1.06 790	0.62 792	1.31 793	0.93 793	1.21 791	1.02 783

LSM	1.64 775	0.40 721	2.56 774	2.02 791	17.61 812	0.51 683	0.52 738	0.61 697	0.76 724	0.82 736	1.11 742	0.63 708	0.54 705	0.75 676	0.49 672	0.16 674	0.24 743	0.18 688	0.21 710	0.25 712	2.42 794

LE_ROB	1.76 776	0.20 591	2.68 776	0.48 745	0.52 752	0.78 729	0.96 776	0.84 755	6.61 805	7.40 809	2.08 778	2.08 771	4.83 801	1.27 760	3.79 795	0.10 507	0.08 528	0.12 594	0.11 575	0.11 537	0.10 510

ktn	1.77 777	1.36 787	1.22 736	1.43 788	1.14 782	1.52 773	1.08 782	1.51 782	3.96 799	2.77 798	4.69 798	3.35 789	1.46 778	1.69 778	1.25 763	1.43 796	0.77 799	1.45 795	0.99 794	1.32 795	0.96 780

KSHMR	1.89 778	1.36 787	1.60 758	1.47 789	1.22 784	1.38 771	1.06 781	1.79 784	5.97 804	1.42 772	5.65 801	2.98 787	1.14 759	2.23 788	1.20 759	1.27 795	1.12 801	1.46 796	1.10 796	1.32 795	1.15 785

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 779	0.26 651	2.90 777	0.33 701	1.30 785	3.07 785	2.37 796	2.20 792	4.84 800	3.25 799	6.38 803	4.33 792	3.05 793	1.33 765	1.21 761	0.23 722	0.18 712	0.24 718	0.81 789	0.29 732	1.26 786

TestStereooo	1.99 779	0.26 651	2.90 777	0.33 701	1.30 785	3.07 785	2.37 796	2.20 792	4.84 800	3.25 799	6.38 803	4.33 792	3.05 793	1.33 765	1.21 761	0.23 722	0.18 712	0.24 718	0.81 789	0.29 732	1.26 786

TorneroNet	2.22 781	1.08 779	1.24 738	1.14 784	0.90 778	5.58 791	0.80 768	2.12 790	8.69 807	2.58 796	5.42 800	3.88 791	1.97 784	1.78 784	1.87 782	0.86 784	0.54 784	1.15 791	0.74 785	1.23 792	0.85 779

MADNet++	2.26 782	1.80 790	2.06 766	2.13 793	1.97 790	2.61 783	1.79 795	2.38 794	2.16 786	2.75 797	2.65 788	2.38 778	2.43 790	3.17 791	3.21 792	2.17 804	1.95 805	1.94 800	1.63 798	2.06 798	2.01 793

JetRed	2.30 783	2.64 792	6.12 794	1.12 783	1.38 788	5.85 798	3.29 800	1.99 788	1.67 780	1.98 791	1.95 775	2.16 777	1.60 779	2.48 789	4.10 798	1.05 789	1.60 802	1.09 787	1.01 795	1.67 797	1.28 788

light-stereo	2.37 784	0.69 761	3.61 780	3.84 795	3.41 791	4.04 787	0.31 660	2.13 791	1.45 777	3.61 801	6.33 802	6.90 808	0.63 728	4.83 805	1.28 764	0.71 776	0.74 798	0.32 745	0.39 757	1.20 790	0.96 780

HanzoNet	2.97 785	1.69 789	2.29 769	1.74 790	1.33 787	1.53 774	1.03 780	1.99 788	2.64 791	5.51 805	5.16 799	5.90 799	6.82 806	4.32 804	3.29 793	3.16 807	2.02 807	1.92 798	2.87 809	2.24 799	1.89 792

coex-ft	3.44 786	0.73 763	48.55 831	0.24 536	0.19 617	0.50 682	0.43 718	0.47 538	2.40 789	7.03 808	1.20 748	0.97 740	2.23 787	0.73 667	1.92 784	0.12 597	0.15 689	0.14 645	0.12 614	0.21 696	0.43 748

noway2	4.26 787	5.26 797	4.63 784	11.29 806	10.43 801	5.62 792	4.46 803	4.09 799	0.90 742	1.87 787	2.47 784	6.20 806	3.67 800	3.62 796	4.54 801	1.97 798	0.46 771	2.02 802	1.74 801	5.72 808	4.32 801

noway3	4.27 788	5.33 798	4.61 783	11.26 805	10.44 802	5.62 792	4.46 803	4.12 800	0.92 748	1.86 786	2.49 787	6.19 805	3.66 799	3.74 800	4.54 801	1.97 798	0.46 771	2.03 805	1.74 801	5.69 806	4.21 799

TCMNet-wrong-test	4.29 789	5.57 799	4.65 785	11.33 807	10.39 800	5.73 797	4.48 807	4.13 801	1.02 756	1.91 790	2.39 782	6.16 803	3.62 797	3.84 801	4.50 800	1.99 800	0.47 773	1.97 801	1.69 799	5.69 806	4.31 800

zzzz4	4.31 790	5.77 800	4.85 792	11.37 808	10.45 803	5.64 794	4.46 803	4.20 803	0.91 747	1.87 787	2.47 784	6.11 801	3.60 795	3.65 797	4.59 803	1.99 800	0.47 773	2.02 802	1.74 801	5.77 809	4.37 802

noway1	4.31 790	5.77 800	4.81 791	11.37 808	10.45 803	5.64 794	4.46 803	4.20 803	0.90 742	1.87 787	2.48 786	6.11 801	3.60 795	3.65 797	4.59 803	1.99 800	0.47 773	2.02 802	1.74 801	5.77 809	4.37 802

noway4	4.32 792	5.81 802	4.75 789	11.39 810	10.47 805	5.70 796	4.50 808	4.14 802	0.90 742	1.83 785	2.44 783	6.16 803	3.63 798	3.66 799	4.60 805	2.00 803	0.47 773	2.03 805	1.73 800	5.80 811	4.40 804

DPSimNet_ROB	4.34 793	4.23 793	6.89 796	3.67 794	3.68 792	4.75 788	5.21 809	2.67 796	3.68 795	5.82 806	3.95 795	5.57 796	6.72 805	3.46 795	4.48 799	4.05 811	2.88 808	4.68 812	3.12 811	3.69 801	3.62 798

UHP(ZeroShot)	4.71 794	0.60 752	7.05 797	0.48 745	0.70 764	9.17 802	2.53 798	5.32 807	14.17 819	8.26 810	14.83 818	9.91 811	8.72 809	4.02 802	3.96 796	0.41 761	0.31 757	0.37 753	0.56 774	1.09 786	1.78 790

UHP	4.71 794	0.60 752	7.05 797	0.48 745	0.70 764	9.17 802	2.53 798	5.32 807	14.17 819	8.26 810	14.83 818	9.91 811	8.72 809	4.02 802	3.96 796	0.41 761	0.31 757	0.37 753	0.56 774	1.09 786	1.78 790

tt	4.71 794	0.10 177	3.94 781	2.06 792	1.53 789	10.14 806	16.88 813	9.27 814	4.98 802	1.39 768	1.02 738	4.68 794	4.90 802	3.35 794	5.86 808	5.76 812	9.15 819	2.24 808	2.53 807	3.10 800	1.32 789

BEATNet-Init1	4.73 797	2.61 791	13.29 812	0.58 757	0.53 753	10.12 805	3.33 801	4.83 805	5.01 803	8.75 812	8.51 806	14.08 821	7.60 808	7.70 811	5.34 806	0.28 745	0.28 753	0.34 750	0.37 754	0.57 760	0.45 749

Selective-IGEV-i1pa	5.57 798	7.99 804	4.76 790	0.80 768	0.45 744	12.99 807	3.60 802	9.25 813	7.43 806	6.97 807	9.87 810	8.94 809	7.26 807	14.66 822	5.65 807	3.55 808	1.08 800	1.93 799	0.72 784	0.73 772	2.79 796

USTest	6.88 799	5.23 796	5.63 793	7.22 799	7.29 795	14.34 809	22.76 814	8.48 811	9.32 808	5.42 804	6.39 805	6.29 807	6.64 804	6.92 809	8.62 811	1.94 797	3.29 809	2.16 807	2.55 808	3.85 802	3.29 797

EDNetEfficientorigin	7.51 800	0.52 747	140.47 833	0.25 577	0.17 568	0.42 642	0.29 642	0.47 538	1.03 757	1.28 764	1.02 738	0.83 731	0.84 748	0.75 676	0.99 737	0.10 507	0.09 567	0.12 594	0.10 532	0.21 696	0.22 706

DGTPSM_ROB	8.34 801	5.10 794	10.37 810	5.31 797	10.18 798	8.33 800	23.60 818	6.06 809	13.41 816	4.90 802	10.87 814	5.65 797	10.44 811	6.17 807	12.59 812	3.74 809	7.55 812	3.69 809	7.26 816	4.14 803	7.46 807

DPSMNet_ROB	8.40 802	5.11 795	10.49 811	5.58 798	10.25 799	8.34 801	23.62 819	6.07 810	13.45 817	4.93 803	10.88 815	5.66 798	10.44 811	6.24 808	12.64 813	3.98 810	7.61 813	3.76 810	7.30 817	4.20 804	7.51 808

DLNR_Zeroshot_test	10.44 803	12.10 813	19.93 815	106.08 833	23.66 824	0.14 61	0.13 100	3.22 797	0.17 144	0.16 255	0.23 318	0.16 271	0.10 102	0.31 448	0.15 293	2.36 805	0.06 291	0.07 191	0.07 283	39.70 839	0.06 178

DLNR-FE	10.45 804	12.13 814	19.94 816	106.10 834	23.12 823	0.14 61	0.13 100	3.28 798	0.17 144	0.16 255	0.23 318	0.16 271	0.10 102	0.31 448	0.15 293	2.41 806	0.06 291	0.07 191	0.07 283	40.22 840	0.06 178

iinet-test	10.78 805	9.29 805	9.70 800	10.48 800	10.68 806	17.98 814	25.98 820	12.57 818	13.39 814	9.64 816	10.10 811	10.06 813	10.61 814	11.22 818	12.70 814	6.40 814	7.74 814	5.68 814	6.69 812	7.47 812	7.30 805

IINet	10.78 805	9.29 805	9.70 800	10.48 800	10.68 806	17.98 814	25.98 820	12.57 818	13.39 814	9.64 816	10.10 811	10.06 813	10.61 814	11.22 818	12.70 814	6.40 814	7.74 814	5.68 814	6.69 812	7.47 812	7.30 805

LRCNet_RVC	10.90 807	14.34 816	9.35 799	15.35 811	8.04 797	1.08 752	0.34 682	8.78 812	0.70 716	12.63 821	16.05 820	9.85 810	6.54 803	8.57 812	6.34 809	20.27 834	5.40 811	23.70 834	21.88 834	14.87 820	13.83 815

DPSM_ROB	11.49 808	9.87 811	10.35 808	11.13 803	11.31 808	19.11 817	27.51 823	13.37 821	14.21 821	10.31 818	11.06 816	10.96 819	11.27 819	11.96 820	13.59 817	6.78 816	8.19 817	6.03 816	7.09 814	7.93 814	7.73 810

DPSM	11.49 808	9.87 811	10.35 808	11.13 803	11.31 808	19.11 817	27.51 823	13.37 821	14.21 821	10.31 818	11.06 816	10.96 819	11.27 819	11.96 820	13.59 817	6.78 816	8.19 817	6.03 816	7.09 814	7.93 814	7.73 810

xxxxx1	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 815	10.36 815	10.99 810	9.21 813	9.62 807	10.74 816	10.61 814	10.72 814	13.89 819	7.97 818	9.20 820	31.85 837	44.72 838	12.84 817	13.69 812

tt_ll	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 815	10.36 815	10.99 810	9.21 813	9.62 807	10.74 816	10.61 814	10.72 814	13.89 819	7.97 818	9.20 820	31.85 837	44.72 838	12.84 817	13.69 812

ff	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 815	10.36 815	10.99 810	9.21 813	9.62 807	10.74 816	10.61 814	10.72 814	13.89 819	7.97 818	9.20 820	31.85 837	44.72 838	12.84 817	13.69 812

PML	16.10 813	12.82 815	6.78 795	5.23 796	7.76 796	33.92 821	66.56 836	5.30 806	10.28 809	26.12 836	68.59 840	20.51 823	13.49 821	10.06 813	6.78 810	5.96 813	2.00 806	6.04 818	2.18 806	8.96 816	2.60 795

Anonymous_1	16.62 814	9.35 807	9.84 802	10.66 802	14.64 810	18.66 816	27.12 822	12.64 820	13.51 818	10.76 820	10.30 813	10.13 815	10.60 813	11.06 817	12.74 816	15.87 830	7.74 814	16.92 828	43.48 837	58.66 841	7.68 809

HaxPig	17.72 815	20.22 826	19.73 814	16.53 812	16.51 811	9.27 804	9.33 810	14.34 823	13.27 813	18.65 823	18.70 821	17.35 822	16.77 822	17.04 823	16.45 822	22.05 837	20.89 832	22.27 833	21.53 829	21.29 832	22.13 829

MEDIAN_ROB	21.21 816	24.62 830	23.47 825	19.58 813	19.65 816	13.22 808	10.96 811	17.88 824	17.00 823	22.14 835	22.02 824	20.86 824	20.36 823	21.06 824	19.71 823	25.63 838	24.13 833	26.21 835	25.20 835	25.17 835	25.38 832

RAFT-FEzeroshot	23.10 817	19.88 821	20.56 817	22.49 818	22.75 819	38.38 822	55.50 831	26.84 828	28.66 828	20.60 829	22.10 825	22.05 827	22.74 826	24.00 827	27.37 830	13.59 821	16.48 825	12.14 819	14.28 820	15.96 823	15.54 819

RAFT-FE	23.10 817	19.88 821	20.56 817	22.49 818	22.75 819	38.38 822	55.50 831	26.84 828	28.66 828	20.60 829	22.10 825	22.05 827	22.74 826	24.00 827	27.37 830	13.59 821	16.48 825	12.14 819	14.28 820	15.96 823	15.54 819

CasAABBNet	23.10 817	19.86 819	20.64 819	22.47 817	22.73 817	38.41 825	55.50 831	26.89 831	28.70 830	20.61 831	22.15 827	22.08 830	22.75 828	23.99 825	27.36 828	13.59 821	16.48 825	12.14 819	14.27 819	15.95 821	15.53 818

FlowAnything	23.14 820	19.87 820	20.79 820	22.50 821	22.74 818	38.39 824	55.46 828	26.89 831	28.72 831	20.77 834	22.29 831	22.07 829	22.72 825	23.99 825	27.41 833	13.60 824	16.55 831	12.15 823	14.36 825	15.97 825	15.52 817

Hybrid-DGEV	23.16 821	19.94 824	20.96 822	22.49 818	22.75 819	38.51 827	55.52 834	27.09 835	28.90 834	20.58 828	22.25 828	22.00 826	22.80 830	24.11 830	27.33 827	13.60 824	16.47 824	12.14 819	14.30 823	15.95 821	15.54 819

Selective-RAFT-Error	23.16 821	19.93 823	20.87 821	22.54 822	22.81 822	38.52 828	55.47 829	27.01 834	28.83 832	20.66 832	22.25 828	22.09 831	22.80 830	24.09 829	27.36 828	13.61 826	16.48 825	12.15 823	14.28 820	15.99 827	15.57 822

fast-reg	23.64 823	20.51 827	23.42 824	23.22 823	24.75 826	38.73 829	55.47 829	26.85 830	28.86 833	20.12 826	21.73 822	21.64 825	22.22 824	24.30 832	27.54 834	13.91 829	16.52 830	14.85 827	15.62 826	16.91 829	15.71 823

LSM0	24.24 824	19.98 825	22.32 823	24.22 824	40.14 831	38.48 826	55.20 827	26.95 833	28.57 827	20.49 827	21.83 823	22.26 832	22.75 828	24.22 831	27.30 826	13.66 828	16.32 823	12.19 826	14.15 818	16.10 828	17.66 824

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.06 831	27.24 826	24.63 825	24.20 825	17.73 813	12.61 812	22.29 827	21.39 826	26.79 837	26.16 834	25.20 834	24.64 835	25.07 834	23.53 824	29.96 839	28.40 838	30.60 836	29.58 836	29.72 836	29.84 833

RSGM-EC	29.65 826	17.75 817	10.04 803	35.31 828	33.15 827	26.42 819	46.65 825	19.89 825	17.74 824	18.92 824	23.36 832	30.14 835	23.59 833	41.87 839	45.99 839	59.56 840	34.38 839	33.25 840	20.37 827	34.97 837	19.60 827

acva	29.65 826	17.75 817	10.04 803	35.31 828	33.15 827	26.42 819	46.65 825	19.89 825	17.74 824	18.92 824	23.36 832	30.14 835	23.59 833	41.87 839	45.99 839	59.56 840	34.38 839	33.25 840	20.37 827	34.97 837	19.60 827

Selective-IGEV-i16pa	30.47 828	41.93 834	4.02 782	0.49 750	0.37 733	96.94 835	0.74 762	60.26 842	58.76 840	17.24 822	64.39 839	38.26 841	49.53 840	106.11 842	26.15 825	19.96 833	3.42 810	4.39 811	1.81 805	0.39 750	14.22 816

zzzzzz3	33.80 829	21.93 828	29.35 827	40.69 830	40.71 832	54.58 831	75.81 838	38.06 838	43.73 838	30.21 838	32.81 835	33.59 839	36.40 838	35.16 835	41.64 837	19.24 831	24.62 834	18.35 829	21.58 830	19.15 830	18.48 825

zzz1	33.83 830	21.95 829	29.58 828	40.69 830	40.71 832	54.57 830	75.77 837	38.08 839	43.79 839	30.23 839	32.84 836	33.61 840	36.40 838	35.19 836	41.64 837	19.25 832	24.62 834	18.36 830	21.58 830	19.16 831	18.49 826

zzzz2	34.86 831	30.12 832	31.42 829	34.23 826	34.22 829	58.04 832	83.74 839	40.88 840	43.54 836	31.10 840	33.46 837	32.70 837	33.88 836	35.86 837	41.00 835	20.48 835	24.86 836	18.45 831	21.67 832	24.07 833	23.42 830

noway5	34.86 831	30.12 832	31.42 829	34.23 826	34.22 829	58.04 832	83.74 839	40.88 840	43.54 836	31.10 840	33.46 837	32.70 837	33.88 836	35.86 837	41.00 835	20.48 835	24.86 836	18.45 831	21.67 832	24.07 833	23.42 830

test_example2	101.33 833	108.28 835	68.15 832	98.43 832	106.93 834	89.75 834	102.43 841	36.80 837	97.65 841	129.04 842	130.15 841	65.26 842	66.62 841	92.11 841	80.24 841	144.10 842	199.48 841	81.81 842	103.01 841	125.01 842	101.27 834

TADF							0.19 415	0.42 480	0.36 480	0.32 510	0.21 292	0.24 395	0.18 398	0.51 552	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130

RSGM							0.16 262	0.35 385	0.22 261	0.26 383	0.25 344	0.29 468	0.15 309	0.20 243	0.15 293	0.08 344	0.06 291	0.07 191	0.06 184	0.06 130

AHVO							0.29 642	0.48 551	0.40 535	0.28 407	0.54 651	0.41 594	0.30 586	0.57 591	0.48 668	0.11 555	0.11 628	0.12 594	0.10 532	0.13 596

MCPF							0.20 469	0.46 527	0.44 581	0.24 359	0.33 452	0.42 605	0.24 486	0.89 716	0.22 490	0.07 160	0.07 435	0.08 308	0.07 283	0.07 227

DSFM							0.29 642	0.48 551	0.40 535	0.28 407	0.54 651	0.41 594	0.30 586	0.57 591	0.48 668	0.11 555	0.11 628	0.12 594	0.10 532	0.13 596

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 835	27.19 836	28.95 835	20.67 833	22.28 830	22.36 833	22.85 832	24.77 833	27.37 830	13.64 827	16.51 829	12.16 825	14.32 824	15.98 826

PatchMatch		0.31 688		0.28 665		0.81 733		1.12 767		1.59 780		2.59 781		1.44 770		0.19 704		0.19 697		0.18 671

GS-Stereo							0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 321	0.08 375

FSD					0.24 682	0.27 463	0.27 619	0.31 320	0.29 383	0.26 383	0.27 366	0.28 457	0.27 539	0.28 405	0.26 549	0.23 722	0.22 736	0.27 726	0.26 736	0.25 712

ccccc		256.29 836		354.40 835	364.36 835	149.10 836		152.89 843		153.93 843		164.00 843		268.02 843		390.55 843	349.22 842	244.59 843	219.82 842	412.30 843

ASD4		6.65 803

Low-res two-view benchmark