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

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 44	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 66	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 30	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 128	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 23	0.17 73	0.09 92	0.09 9	0.14 156	0.10 2	0.14 81	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

IGEV	0.11 91	0.06 1	0.17 110	0.15 10	0.11 245	0.16 155	0.13 109	0.21 128	0.16 125	0.11 111	0.15 204	0.09 40	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

MGW-Stereo-1	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.17 73	0.07 10	0.15 97	0.14 156	0.14 17	0.14 81	0.13 186	0.12 122	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MGW-Stereo	0.14 228	0.07 5	0.21 187	0.16 31	0.11 245	0.19 266	0.14 156	0.21 128	0.24 321	0.18 310	0.20 293	0.17 299	0.11 174	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.06 1	0.12 36	0.11 30	0.18 63	0.10 7	0.10 66	0.06 1	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

300	0.10 16	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.13 44	0.13 109	0.20 109	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.13 19	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Last	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.13 109	0.18 63	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.14 240	0.10 110	0.18 197	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

DDDD	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.13 44	0.14 156	0.20 109	0.14 81	0.10 66	0.09 28	0.15 263	0.11 174	0.13 19	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

TT111	0.10 16	0.07 5	0.17 110	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.19 81	0.13 53	0.10 66	0.08 22	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

VeloStereo	0.11 91	0.07 5	0.18 137	0.16 31	0.12 327	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.12 595	0.13 613

flow	0.11 91	0.07 5	0.18 137	0.16 31	0.12 327	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.17 163	0.12 163	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.12 595	0.13 613

testmc14	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.18 137	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

depth_test_26	0.11 91	0.07 5	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.11 30	0.16 37	0.15 105	0.12 147	0.16 224	0.11 128	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.08 393

LGCAT	0.11 91	0.07 5	0.15 44	0.14 4	0.09 92	0.12 36	0.12 53	0.13 13	0.10 7	0.12 147	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.12 163	0.11 572	0.11 646	0.05 1	0.06 198	0.05 7	0.12 593

MCSU-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.07 10	0.16 155	0.15 220	0.17 48	0.16 125	0.12 147	0.13 146	0.12 171	0.08 21	0.15 104	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.11 28	0.12 53	0.17 48	0.14 81	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.06 309	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.05 52

mm2	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.12 53	0.14 17	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

qqai	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.18 137	0.09 92	0.11 28	0.12 53	0.16 37	0.14 81	0.08 3	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

MGA	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.10 12	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

CAR	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.10 66	0.10 65	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.14 69	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.09 26	0.10 65	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LiteMatch*	0.11 91	0.07 5	0.22 206	0.16 31	0.10 176	0.13 44	0.13 109	0.18 63	0.14 81	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.06 191

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.12 53	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 206	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 30	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 206	0.09 50	0.12 9	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

Foundation-i1c-attn	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.15 220	0.24 204	0.17 159	0.13 186	0.15 204	0.16 287	0.13 268	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.07 10	0.16 155	0.15 220	0.25 226	0.16 125	0.14 218	0.15 204	0.17 299	0.12 216	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 132	0.07 5	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.18 230	0.16 279	0.25 226	0.16 125	0.16 270	0.16 224	0.18 313	0.13 268	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

DepthFocus	0.10 16	0.07 5	0.21 187	0.15 10	0.11 245	0.10 24	0.13 109	0.15 24	0.08 1	0.12 147	0.10 65	0.09 40	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.05 52

Foundation-i1	0.13 184	0.07 5	0.16 77	0.17 73	0.11 245	0.17 201	0.16 279	0.32 350	0.22 276	0.15 241	0.17 243	0.20 350	0.13 268	0.14 51	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 53	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 81	0.08 21	0.11 2	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

Test_v1	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.15 10	0.09 92	0.13 44	0.13 109	0.22 155	0.16 125	0.09 26	0.10 65	0.08 8	0.08 21	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 132	0.07 5	0.19 155	0.15 10	0.16 561	0.10 24	0.12 53	0.26 248	0.23 303	0.13 186	0.11 97	0.10 81	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.13 109	0.11 4	0.13 53	0.10 66	0.09 28	0.08 8	0.06 1	0.22 309	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.08 390	0.05 7	0.05 52

WQFJA1++	0.44 700	0.07 5	0.63 636	0.18 137	0.13 412	0.15 97	0.11 30	0.20 109	0.11 18	2.05 811	0.12 122	0.23 398	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	4.20 823	0.07 304

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 109	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 122	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.13 1	0.07 10	0.16 155	0.10 12	0.20 109	0.14 81	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.12 216	0.13 19	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.06 141	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 16	0.07 5	0.15 44	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

HiDET	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LCMNet	0.10 16	0.07 5	0.15 44	0.15 10	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.18 63	0.19 201	0.10 66	0.10 65	0.11 128	0.10 110	0.15 104	0.13 233	0.06 54	0.06 309	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

CSFM-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.16 31	0.08 54	0.16 155	0.13 109	0.21 128	0.11 18	0.11 111	0.11 97	0.10 81	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.06 309	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

252Zero-FE	0.14 228	0.07 5	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.21 128	0.19 201	0.77 753	0.11 97	0.08 8	0.08 21	0.13 19	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

Monster-pub-mixall	0.10 16	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.08 54	0.11 28	0.09 4	0.20 109	0.12 34	0.11 111	0.11 97	0.08 8	0.08 21	0.23 319	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 191

111111	0.11 91	0.07 5	0.17 110	0.19 203	0.11 245	0.13 44	0.11 30	0.22 155	0.15 105	0.11 111	0.12 122	0.12 171	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.08 338	0.06 191

Reg-Stereo(zero)	0.16 285	0.07 5	0.36 398	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.14 156	0.28 288	0.24 321	0.22 352	0.20 293	0.24 413	0.18 416	0.21 286	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.06 191

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 77	0.16 31	0.08 54	0.12 36	0.13 109	0.11 4	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.09 50	0.11 2	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

dual_stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 23	0.17 73	0.08 54	0.09 9	0.13 109	0.24 204	0.13 53	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

Pointernet	0.13 184	0.07 5	0.27 269	0.19 203	0.11 245	0.20 311	0.12 53	0.31 338	0.24 321	0.15 241	0.15 204	0.13 206	0.11 174	0.17 163	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

CAS	0.15 267	0.07 5	0.21 187	0.41 749	0.16 561	0.20 311	0.18 384	0.22 155	0.19 201	0.15 241	0.19 276	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.13 233	0.29 767	0.04 2	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.14 637

GeoAtt-L (ZS)	0.09 2	0.08 53	0.15 44	0.13 1	0.07 10	0.10 24	0.11 30	0.11 4	0.11 18	0.11 111	0.09 28	0.08 8	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.08 358	0.04 2	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

GIO	0.15 267	0.08 53	0.30 311	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.26 248	0.25 339	0.16 270	0.21 309	0.18 313	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

WiStereo	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.09 92	0.08 4	0.15 220	0.13 13	0.15 105	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

tt3	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.06 1	0.15 97	0.11 30	0.21 128	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.09 50	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt4	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.22 155	0.13 53	0.08 3	0.09 28	0.10 81	0.09 50	0.17 163	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

tt6	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

E$^{3}$Stereo	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

LLLLL	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.16 31	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.06 191

LLL	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.16 31	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.19 81	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.06 191

low	0.12 132	0.08 53	0.21 187	0.18 137	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.23 181	0.16 125	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.21 286	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.06 191

100	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.10 176	0.11 28	0.13 109	0.17 48	0.15 105	0.10 66	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.16 142	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

FORCE_4	0.10 16	0.08 53	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.20 109	0.11 18	0.09 26	0.10 65	0.12 171	0.10 110	0.17 163	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

EE1	0.14 228	0.08 53	0.31 328	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.13 109	0.32 350	0.21 256	0.16 270	0.14 187	0.15 263	0.13 268	0.25 368	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

NBS	0.09 2	0.08 53	0.16 77	0.19 203	0.09 92	0.08 4	0.14 156	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 65	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.05 52

SCION-M(vits-remse)	0.12 132	0.08 53	0.40 451	0.27 659	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.10 524	0.08 546	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 460	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.44 521	0.53 683	0.09 26	0.44 604	0.30 504	0.25 527	0.34 487	0.42 668	0.10 524	0.08 546	0.18 706	0.17 708	0.14 634	0.12 593

DF_test	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.11 245	0.06 2	0.13 109	0.13 13	0.15 105	0.10 66	0.11 97	0.08 8	0.09 50	0.11 2	0.10 30	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.05 52

Anonymus	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.19 203	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.09 28	0.14 240	0.12 216	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

monster-pro	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.17 48	0.14 81	0.08 3	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

TS12	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.21 358	0.09 92	0.19 266	0.14 156	0.23 181	0.16 125	0.14 218	0.19 276	0.12 171	0.13 268	0.17 163	0.15 310	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

DN	0.15 267	0.08 53	0.27 269	0.19 203	0.14 464	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.24 321	0.14 218	0.16 224	0.18 313	0.10 110	0.21 286	0.13 233	0.11 572	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.10 528

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 132	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.13 412	0.20 311	0.16 279	0.23 181	0.18 181	0.12 147	0.15 204	0.14 240	0.13 268	0.13 19	0.12 163	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 132	0.08 53	0.29 300	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.19 694

RT-Monster	0.15 267	0.08 53	0.21 187	0.17 73	0.14 464	0.20 311	0.11 30	0.29 305	0.32 444	0.24 377	0.22 325	0.17 299	0.13 268	0.18 197	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

VMStereo-Base	0.13 184	0.08 53	0.22 206	0.15 10	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.24 204	0.25 339	0.14 218	0.22 325	0.17 299	0.12 216	0.19 233	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

DDF-Stereo	0.13 184	0.08 53	0.19 155	0.19 203	0.16 561	0.12 36	0.15 220	0.18 63	0.18 181	0.11 111	0.10 65	0.13 206	0.12 216	0.23 319	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.21 714	0.06 191

MonStereo	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.18 137	0.10 176	0.13 44	0.12 53	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.10 110	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 285	0.08 53	0.81 693	0.19 203	0.18 608	0.12 36	0.15 220	0.19 81	0.19 201	0.10 66	0.10 65	0.13 206	0.12 216	0.21 286	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.19 702	0.06 191

water-stereo	0.13 184	0.08 53	0.20 173	0.19 203	0.10 176	0.17 201	0.14 156	0.25 226	0.19 201	0.17 291	0.23 336	0.15 263	0.15 327	0.12 9	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

DVStereo	0.14 228	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.09 92	0.21 345	0.14 156	0.24 204	0.21 256	0.21 342	0.21 309	0.15 263	0.14 307	0.23 319	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

1w_stereo	0.12 132	0.08 53	0.14 23	0.18 137	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.25 226	0.21 256	0.13 186	0.16 224	0.08 8	0.12 216	0.16 142	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.08 53	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.12 36	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.07 6	0.08 8	0.08 21	0.16 142	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.08 53	0.19 155	0.16 31	0.09 92	0.12 36	0.13 109	0.17 48	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 8	0.07 4	0.17 163	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 16	0.08 53	0.16 77	0.17 73	0.08 54	0.16 155	0.12 53	0.17 48	0.12 34	0.10 66	0.07 6	0.10 81	0.08 21	0.14 51	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

MLG-Stereo_test2	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.16 37	0.10 7	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.06 1	0.15 104	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

MLG-Stereo_test1	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.18 137	0.09 92	0.15 97	0.11 30	0.16 37	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 81	0.07 4	0.17 163	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 16	0.08 53	0.15 44	0.18 137	0.07 10	0.15 97	0.11 30	0.17 48	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 81	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

LG-G_1	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.07 10	0.21 345	0.09 4	0.19 81	0.11 18	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

LG-G	0.11 91	0.08 53	0.18 137	0.18 137	0.07 10	0.21 345	0.09 4	0.19 81	0.11 18	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191

LGtest1	0.10 16	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.08 54	0.13 44	0.09 4	0.16 37	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.06 191

SGD-Stereo	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.07 10	0.17 201	0.13 109	0.18 63	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.11 82	0.08 358	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 424	0.08 53	0.23 222	0.19 203	0.19 635	0.28 501	0.24 598	0.23 181	0.21 256	0.20 328	0.23 336	0.28 475	0.49 716	0.26 388	0.18 401	0.09 469	0.08 546	0.18 706	0.13 661	0.17 674	0.17 674

MonSter	0.10 16	0.08 53	0.13 8	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 91	0.08 53	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.22 378	0.14 156	0.14 17	0.16 125	0.11 111	0.10 65	0.09 40	0.08 21	0.21 286	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

999	0.14 228	0.08 53	0.24 232	0.19 203	0.11 245	0.20 311	0.17 332	0.24 204	0.18 181	0.13 186	0.16 224	0.14 240	0.11 174	0.36 507	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

GCAP-BAT	0.21 424	0.08 53	1.22 755	0.29 688	0.43 759	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.14 218	0.17 243	0.15 263	0.11 174	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

IGEV-Stereo++	0.11 91	0.08 53	0.15 44	0.19 203	0.11 245	0.14 69	0.10 12	0.22 155	0.18 181	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

Occ-G	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.17 73	0.10 176	0.15 97	0.19 433	0.22 155	0.19 201	0.13 186	0.19 276	0.21 364	0.11 174	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191

IGEV-Stereo+	0.12 132	0.08 53	0.17 110	0.18 137	0.13 412	0.09 9	0.11 30	0.16 37	0.15 105	0.10 66	0.08 22	0.10 81	0.10 110	0.21 286	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.16 657	0.24 740

trnet	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.15 10	0.07 10	0.21 345	0.12 53	0.24 204	0.24 321	0.16 270	0.21 309	0.15 263	0.13 268	0.18 197	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 132	0.08 53	0.29 300	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.19 694

MoCha-V2	0.13 184	0.08 53	0.26 256	0.23 496	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.26 248	0.16 125	0.15 241	0.15 204	0.13 206	0.14 307	0.20 258	0.11 82	0.06 54	0.07 453	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot	0.20 403	0.08 53	1.14 750	0.29 688	0.43 759	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.14 218	0.17 243	0.15 263	0.11 174	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

Any-RAFT	0.17 307	0.08 53	0.31 328	0.19 203	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.42 498	0.30 418	0.24 377	0.27 384	0.27 459	0.16 353	0.21 286	0.12 163	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

LoS	0.14 228	0.08 53	0.27 269	0.16 31	0.09 92	0.22 378	0.14 156	0.26 248	0.26 352	0.15 241	0.18 267	0.18 313	0.13 268	0.22 309	0.14 274	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.06 191
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 228	0.08 53	0.19 155	0.17 73	0.22 679	0.18 230	0.16 279	0.23 181	0.19 201	0.14 218	0.17 243	0.14 240	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.08 338	0.18 687

EGLCR-Stereo	0.13 184	0.08 53	0.20 173	0.18 137	0.09 92	0.21 345	0.13 109	0.27 265	0.21 256	0.13 186	0.10 65	0.15 263	0.09 50	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

CREStereo++_RVC	0.15 267	0.08 53	0.26 256	0.17 73	0.11 245	0.18 230	0.13 109	0.22 155	0.30 418	0.21 342	0.30 422	0.13 206	0.11 174	0.16 142	0.15 310	0.07 168	0.04 2	0.06 73	0.15 686	0.06 141	0.05 52
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
CREStereo	0.13 184	0.08 53	0.21 187	0.14 4	0.08 54	0.22 378	0.15 220	0.25 226	0.24 321	0.16 270	0.21 309	0.14 240	0.13 268	0.18 197	0.13 233	0.09 469	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 267	0.08 53	0.23 222	0.15 10	0.09 92	0.23 403	0.16 279	0.25 226	0.23 303	0.17 291	0.21 309	0.16 287	0.14 307	0.22 309	0.13 233	0.29 767	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191

tt5	0.10 16	0.09 117	0.16 77	0.17 73	0.08 54	0.14 69	0.11 30	0.16 37	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.17 163	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.05 52

GFORCE	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.21 358	0.08 54	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.10 7	0.10 66	0.10 65	0.10 81	0.13 268	0.12 9	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

F4.4	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.06 1	0.13 44	0.12 53	0.23 181	0.11 18	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.11 174	0.15 104	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

FORCE_4.6	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.18 137	0.06 1	0.16 155	0.14 156	0.22 155	0.13 53	0.08 3	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.12 9	0.08 1	0.07 168	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

F8.5	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.11 30	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 16	0.09 117	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.22 155	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.19 203	0.06 1	0.13 44	0.13 109	0.23 181	0.12 34	0.08 3	0.10 65	0.08 8	0.11 174	0.15 104	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 16	0.09 117	0.13 8	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.10 7	0.08 3	0.10 65	0.11 128	0.09 50	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

test410_97500	0.10 16	0.09 117	0.17 110	0.18 137	0.10 176	0.16 155	0.09 4	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

test410	0.10 16	0.09 117	0.18 137	0.18 137	0.10 176	0.16 155	0.09 4	0.18 63	0.14 81	0.10 66	0.09 28	0.09 40	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GEAR-Net	0.13 184	0.09 117	0.23 222	0.21 358	0.10 176	0.15 97	0.15 220	0.29 305	0.16 125	0.12 147	0.15 204	0.12 171	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

GELT-Stereo	0.13 184	0.09 117	0.16 77	0.20 293	0.14 464	0.14 69	0.15 220	0.33 366	0.23 303	0.14 218	0.11 97	0.11 128	0.11 174	0.16 142	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.05 7	0.05 52

small-0shot	0.10 16	0.09 117	0.18 137	0.16 31	0.09 92	0.09 9	0.16 279	0.14 17	0.12 34	0.08 3	0.15 204	0.08 8	0.08 21	0.11 2	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

anonymous	0.11 91	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.10 176	0.08 4	0.14 156	0.16 37	0.17 159	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.07 4	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 16	0.09 117	0.17 110	0.13 1	0.09 92	0.11 28	0.16 279	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.13 146	0.06 1	0.09 50	0.11 2	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.07 304

PhaseNet	0.13 184	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.11 111	0.12 122	0.16 287	0.12 216	0.19 233	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.07 304

DF	0.13 184	0.09 117	0.21 187	0.18 137	0.10 176	0.17 201	0.15 220	0.25 226	0.17 159	0.13 186	0.22 325	0.19 334	0.11 174	0.20 258	0.14 274	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.06 191

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 132	0.09 117	0.17 110	0.19 203	0.11 245	0.14 69	0.16 279	0.21 128	0.20 234	0.10 66	0.17 243	0.11 128	0.12 216	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 91	0.09 117	0.17 110	0.18 137	0.10 176	0.15 97	0.16 279	0.23 181	0.15 105	0.10 66	0.16 224	0.09 40	0.11 174	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.08 393

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 184	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.18 137	0.14 464	0.18 230	0.15 220	0.23 181	0.21 256	0.16 270	0.22 325	0.10 81	0.09 50	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 184	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.14 464	0.18 230	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.16 270	0.21 309	0.09 40	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 132	0.09 117	0.18 137	0.18 137	0.09 92	0.13 44	0.16 279	0.25 226	0.21 256	0.11 111	0.16 224	0.09 40	0.11 174	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.04 1	0.05 52

Selective-IGEV-i32	0.12 132	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.27 265	0.15 105	0.13 186	0.14 187	0.13 206	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

gcap_with_dpt	0.12 132	0.09 117	0.21 187	0.18 137	0.13 412	0.18 230	0.16 279	0.24 204	0.20 234	0.16 270	0.21 309	0.09 40	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GEAStereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.12 327	0.19 266	0.16 279	0.20 109	0.14 81	0.12 147	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

BridgeDepth	0.10 16	0.09 117	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.12 53	0.16 37	0.12 34	0.08 3	0.09 28	0.14 240	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	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
GSStereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.17 73	0.12 327	0.19 266	0.16 279	0.26 248	0.18 181	0.13 186	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

gasm-f	0.12 132	0.09 117	0.19 155	0.18 137	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.20 109	0.14 81	0.12 147	0.19 276	0.10 81	0.11 174	0.16 142	0.11 82	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.09 427	0.08 393

Zero-FE251	0.14 228	0.09 117	0.24 232	0.17 73	0.09 92	0.20 311	0.13 109	0.20 109	0.14 81	0.61 733	0.13 146	0.13 206	0.11 174	0.14 51	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

AdaDepth	0.11 91	0.09 117	0.20 173	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.13 109	0.16 37	0.13 53	0.10 66	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.19 233	0.12 163	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

S2M2_XL	0.10 16	0.09 117	0.21 187	0.14 4	0.10 176	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 66	0.11 97	0.09 40	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.06 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 228	0.09 117	0.19 155	0.19 203	0.08 54	0.20 311	0.15 220	0.27 265	0.23 303	0.16 270	0.18 267	0.14 240	0.17 385	0.19 233	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.05 52

2.25w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.18 181	0.14 218	0.17 243	0.09 40	0.10 110	0.18 197	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

2.75w_new	0.11 91	0.09 117	0.14 23	0.16 31	0.09 92	0.15 97	0.12 53	0.25 226	0.16 125	0.14 218	0.13 146	0.08 8	0.10 110	0.16 142	0.13 233	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w_new	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.22 155	0.17 159	0.14 218	0.12 122	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.22 155	0.17 159	0.14 218	0.12 122	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.75w	0.11 91	0.09 117	0.15 44	0.17 73	0.11 245	0.18 230	0.12 53	0.23 181	0.14 81	0.13 186	0.11 97	0.08 8	0.10 110	0.16 142	0.11 82	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 91	0.09 117	0.14 23	0.19 203	0.12 327	0.14 69	0.12 53	0.25 226	0.17 159	0.13 186	0.16 224	0.08 8	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 91	0.09 117	0.13 8	0.17 73	0.12 327	0.15 97	0.11 30	0.23 181	0.15 105	0.14 218	0.12 122	0.08 8	0.09 50	0.21 286	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 184	0.09 117	0.24 232	0.20 293	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.22 155	0.16 125	0.12 147	0.19 276	0.15 263	0.11 174	0.13 19	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.06 191

GREAT-IGEV	0.12 132	0.09 117	0.25 246	0.16 31	0.11 245	0.14 69	0.16 279	0.17 48	0.17 159	0.10 66	0.15 204	0.09 40	0.09 50	0.18 197	0.10 30	0.06 54	0.07 453	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.10 528
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_test	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.19 203	0.11 245	0.15 97	0.17 332	0.19 81	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.14 240	0.09 50	0.20 258	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

GIP-stereo	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.29 305	0.18 181	0.11 111	0.16 224	0.13 206	0.09 50	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

fffft	0.13 184	0.09 117	0.24 232	0.19 203	0.10 176	0.17 201	0.19 433	0.22 155	0.16 125	0.14 218	0.11 97	0.13 206	0.10 110	0.24 335	0.18 401	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191
1: 1. 1
tt45	0.14 228	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.11 245	0.23 403	0.18 384	0.22 155	0.17 159	0.15 241	0.13 146	0.14 240	0.10 110	0.30 459	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.07 304

WCG-NET	0.14 228	0.09 117	0.23 222	0.18 137	0.08 54	0.18 230	0.17 332	0.21 128	0.28 382	0.18 310	0.21 309	0.15 263	0.12 216	0.18 197	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

U	1.00 772	0.09 117	0.21 187	0.21 358	3.68 811	6.12 818	0.14 156	0.21 128	0.21 256	0.11 111	0.11 97	0.10 81	0.09 50	0.12 9	0.11 82	0.07 168	0.05 50	5.42 832	2.90 829	0.07 240	0.06 191

WCG-NET（raft）	0.14 228	0.09 117	0.23 222	0.17 73	0.08 54	0.19 266	0.16 279	0.23 181	0.26 352	0.18 310	0.19 276	0.20 350	0.12 216	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

RSM++	0.12 132	0.09 117	0.19 155	0.20 293	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.14 240	0.09 50	0.20 258	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.05 52

RSM	0.12 132	0.09 117	0.20 173	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.23 181	0.18 181	0.13 186	0.13 146	0.15 263	0.09 50	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

RAFT-Stereo-weight	0.15 267	0.09 117	0.26 256	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.36 423	0.29 401	0.24 377	0.20 293	0.19 334	0.10 110	0.18 197	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.05 52

gcap-zeroshot	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.17 73	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

test_for_model	0.13 184	0.09 117	0.20 173	0.18 137	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

MSKI-zero shot	0.17 307	0.09 117	0.43 500	0.20 293	0.11 245	0.21 345	0.15 220	0.32 350	0.21 256	0.23 361	0.24 350	0.23 398	0.10 110	0.31 466	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

testlalala	0.13 184	0.09 117	0.22 206	0.17 73	0.14 464	0.19 266	0.15 220	0.25 226	0.22 276	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

AEACV	0.13 184	0.09 117	0.23 222	0.18 137	0.19 635	0.19 266	0.16 279	0.23 181	0.14 81	0.13 186	0.17 243	0.13 206	0.16 353	0.16 142	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.06 191

Selective-IGEV	0.12 132	0.09 117	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.14 156	0.27 265	0.15 105	0.13 186	0.14 187	0.13 206	0.08 21	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

knoymous	0.17 307	0.09 117	0.32 338	0.17 73	0.11 245	0.21 345	0.17 332	0.32 350	0.23 303	0.23 361	0.28 392	0.27 459	0.16 353	0.23 319	0.16 339	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.06 198	0.09 427	0.09 468

riskmin	0.18 333	0.09 117	0.34 367	0.18 137	0.12 327	0.24 426	0.16 279	0.34 379	0.28 382	0.21 342	0.23 336	0.33 533	0.24 504	0.23 319	0.17 372	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.06 198	0.10 503	0.10 528

MC-Stereo	0.14 228	0.09 117	0.25 246	0.21 358	0.09 92	0.18 230	0.16 279	0.23 181	0.19 201	0.18 310	0.23 336	0.16 287	0.13 268	0.22 309	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

RCA-Stereo	0.16 285	0.09 117	0.25 246	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.36 423	0.35 485	0.20 328	0.25 362	0.17 299	0.17 385	0.18 197	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.05 52

test-3	0.16 285	0.09 117	0.31 328	0.21 358	0.11 245	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.27 363	0.26 401	0.16 224	0.22 376	0.12 216	0.26 388	0.18 401	0.06 54	0.04 2	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.06 191

test_1	0.16 285	0.09 117	0.31 328	0.21 358	0.11 245	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.27 363	0.25 388	0.16 224	0.22 376	0.12 216	0.26 388	0.18 401	0.06 54	0.04 2	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.06 191

DEmStereo	0.26 556	0.09 117	0.47 539	0.19 203	0.12 327	0.30 542	0.25 616	0.28 288	0.36 498	0.36 598	0.58 689	0.25 426	0.48 715	0.53 584	0.44 675	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.06 141	0.07 304

GrayStereo	0.25 537	0.09 117	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.23 403	0.47 749	0.34 379	0.30 418	0.39 637	0.47 634	0.30 504	0.79 759	0.29 443	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.13 613

s12784h	0.17 307	0.09 117	0.26 256	0.18 137	0.07 10	0.32 572	0.19 433	0.37 435	0.32 444	0.23 361	0.25 362	0.18 313	0.17 385	0.25 368	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.05 52

TANstereo	0.15 267	0.09 117	0.28 286	0.16 31	0.08 54	0.25 446	0.14 156	0.23 181	0.28 382	0.24 377	0.30 422	0.16 287	0.12 216	0.17 163	0.13 233	0.08 358	0.07 453	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

R-Stereo Train	0.18 333	0.09 117	0.32 338	0.22 435	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.42 498	0.19 201	0.31 506	0.45 617	0.20 350	0.14 307	0.18 197	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

RAFT-Stereo	0.18 333	0.09 117	0.32 338	0.22 435	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.42 498	0.19 201	0.31 506	0.45 617	0.20 350	0.14 307	0.18 197	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ACC-I	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.06 2	0.14 156	0.13 13	0.16 125	0.10 66	0.13 146	0.09 40	0.09 50	0.17 163	0.10 30	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.06 191

ACC	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.05 1	0.14 156	0.15 24	0.16 125	0.10 66	0.12 122	0.09 40	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

tt7	0.10 16	0.10 188	0.13 8	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.13 109	0.17 48	0.12 34	0.09 26	0.07 6	0.10 81	0.10 110	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

tt8	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.09 26	0.08 22	0.11 128	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

tt9	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.19 81	0.14 81	0.09 26	0.06 1	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

TYNG	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.12 53	0.18 63	0.14 81	0.09 26	0.06 1	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 188	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.10 24	0.13 109	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 22	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.06 191

FORCE_4.7	0.10 16	0.10 188	0.12 1	0.21 358	0.08 54	0.15 97	0.15 220	0.19 81	0.14 81	0.08 3	0.10 65	0.08 8	0.10 110	0.15 104	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.04 1

F5.5	0.10 16	0.10 188	0.13 8	0.20 293	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.08 3	0.10 65	0.10 81	0.09 50	0.13 19	0.08 1	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.04 1

FORCE_8	0.10 16	0.10 188	0.12 1	0.20 293	0.07 10	0.13 44	0.12 53	0.21 128	0.13 53	0.09 26	0.10 65	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.08 1	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

416test1013	0.10 16	0.10 188	0.16 77	0.18 137	0.11 245	0.16 155	0.11 30	0.15 24	0.13 53	0.11 111	0.09 28	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.06 141	0.05 52

416test	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.11 245	0.15 97	0.11 30	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.09 28	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

FAST (zero-shot)	0.14 228	0.10 188	0.22 206	0.23 496	0.26 716	0.14 69	0.15 220	0.23 181	0.15 105	0.11 111	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.18 197	0.13 233	0.09 469	0.09 585	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.09 468

LWStereo	0.12 132	0.10 188	0.27 269	0.19 203	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.21 128	0.15 105	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.12 216	0.20 258	0.09 12	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 91	0.10 188	0.26 256	0.18 137	0.09 92	0.14 69	0.14 156	0.20 109	0.13 53	0.11 111	0.13 146	0.10 81	0.11 174	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 132	0.10 188	0.21 187	0.21 358	0.11 245	0.20 311	0.16 279	0.21 128	0.17 159	0.12 147	0.17 243	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

RT-IGEV	0.25 537	0.10 188	0.48 550	0.22 435	0.14 464	0.31 558	0.28 653	0.53 641	0.39 535	0.36 598	0.41 561	0.44 639	0.30 604	0.28 423	0.27 573	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.10 528

LACA3	0.10 16	0.10 188	0.14 23	0.15 10	0.07 10	0.16 155	0.14 156	0.14 17	0.13 53	0.11 111	0.09 28	0.10 81	0.10 110	0.16 142	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 635	0.10 188	1.71 782	0.21 358	0.14 464	0.74 741	0.31 679	0.42 498	0.41 567	0.21 342	0.32 447	0.26 448	0.14 307	0.71 678	0.19 436	0.14 661	0.10 620	0.08 325	0.09 502	0.11 554	0.11 569

Selective-IGEV-i1	0.21 424	0.10 188	0.31 328	0.23 496	0.13 412	0.31 558	0.22 549	0.46 545	0.42 575	0.27 412	0.32 447	0.33 533	0.17 385	0.25 368	0.19 436	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.09 468

LACA1	0.09 2	0.10 188	0.13 8	0.16 31	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.15 24	0.11 18	0.09 26	0.07 6	0.09 40	0.10 110	0.13 19	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.05 52

BStereo	0.13 184	0.10 188	0.42 486	0.18 137	0.11 245	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.22 276	0.12 147	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.16 142	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

Anonymus123	0.14 228	0.10 188	0.42 486	0.18 137	0.11 245	0.36 619	0.14 156	0.28 288	0.22 276	0.12 147	0.11 97	0.12 171	0.09 50	0.16 142	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.06 191

WQFJA1	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.19 433	0.51 610	0.51 669	0.15 241	0.17 243	0.15 263	0.16 353	0.20 258	0.20 459	0.07 168	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

WQFJX1	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.23 496	0.17 586	0.24 426	0.19 433	0.58 697	0.52 678	0.16 270	0.16 224	0.14 240	0.15 327	0.26 388	0.17 372	0.08 358	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.06 191

WQFJX	0.18 333	0.10 188	0.17 110	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.18 384	0.53 641	0.45 612	0.17 291	0.16 224	0.14 240	0.16 353	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.08 546	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

NLMM	0.18 333	0.10 188	0.16 77	0.22 435	0.18 608	0.25 446	0.19 433	0.51 610	0.51 669	0.15 241	0.17 243	0.15 263	0.16 353	0.20 258	0.20 459	0.07 168	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NLSM3	0.13 184	0.10 188	0.17 110	0.21 358	0.13 412	0.18 230	0.16 279	0.30 326	0.24 321	0.11 111	0.15 204	0.12 171	0.13 268	0.17 163	0.15 310	0.05 9	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.05 7	0.05 52

NLSM1	0.17 307	0.10 188	0.17 110	0.21 358	0.18 608	0.25 446	0.17 332	0.47 556	0.40 553	0.16 270	0.21 309	0.13 206	0.15 327	0.21 286	0.18 401	0.08 358	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.06 191

FE-Mocha	0.16 285	0.10 188	0.33 355	0.19 203	0.13 412	0.19 266	0.15 220	0.35 403	0.22 276	0.24 377	0.24 350	0.20 350	0.14 307	0.17 163	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

IGEV-FE	0.18 333	0.10 188	0.65 646	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.34 379	0.19 201	0.28 425	0.22 325	0.27 459	0.13 268	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

DA	0.14 228	0.10 188	0.18 137	0.21 358	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.14 218	0.17 243	0.16 287	0.14 307	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

Replicate-Monster	0.12 132	0.10 188	0.32 338	0.16 31	0.08 54	0.17 201	0.10 12	0.22 155	0.19 201	0.11 111	0.10 65	0.10 81	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.08 393

GGEV	0.14 228	0.10 188	0.18 137	0.21 358	0.10 176	0.29 523	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.14 218	0.17 243	0.16 287	0.14 307	0.17 163	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

asd	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.17 73	0.10 176	0.16 155	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.12 147	0.11 97	0.09 40	0.10 110	0.16 142	0.11 82	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 91	0.10 188	0.14 23	0.17 73	0.10 176	0.15 97	0.12 53	0.25 226	0.17 159	0.14 218	0.13 146	0.09 40	0.09 50	0.18 197	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 16	0.10 188	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.08 8	0.11 174	0.16 142	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 91	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.09 92	0.15 97	0.15 220	0.20 109	0.15 105	0.12 147	0.13 146	0.10 81	0.09 50	0.17 163	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 91	0.10 188	0.14 23	0.17 73	0.09 92	0.17 201	0.09 4	0.22 155	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.09 40	0.11 174	0.19 233	0.13 233	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 91	0.10 188	0.15 44	0.18 137	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.27 265	0.20 234	0.14 218	0.14 187	0.08 8	0.11 174	0.13 19	0.12 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 786	0.10 188	17.09 832	0.18 137	0.07 10	4.78 808	0.18 384	0.29 305	0.34 468	0.36 598	2.81 808	0.40 605	0.29 589	0.56 605	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.06 198	0.06 141	0.05 52

LG-Stereo	0.13 184	0.10 188	0.24 232	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.18 384	0.21 128	0.18 181	0.11 111	0.17 243	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.14 274	0.05 9	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

MM-Stereo_test2	0.15 267	0.10 188	0.44 510	0.23 496	0.11 245	0.21 345	0.21 519	0.27 265	0.22 276	0.15 241	0.16 224	0.13 206	0.11 174	0.20 258	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.05 52

MM-Stereo_test1	0.17 307	0.10 188	0.39 443	0.23 496	0.11 245	0.20 311	0.22 549	0.33 366	0.29 401	0.22 352	0.21 309	0.15 263	0.14 307	0.23 319	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.06 191

castereo++	0.13 184	0.10 188	0.18 137	0.18 137	0.10 176	0.27 481	0.13 109	0.23 181	0.23 303	0.11 111	0.13 146	0.16 287	0.10 110	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 228	0.10 188	0.19 155	0.18 137	0.10 176	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.13 186	0.18 267	0.16 287	0.16 353	0.15 104	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 184	0.10 188	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.19 266	0.17 332	0.19 81	0.19 201	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.11 174	0.24 335	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.06 191

PAM_32	0.23 478	0.10 188	0.63 636	0.21 358	0.14 464	0.33 583	0.19 433	0.36 423	0.23 303	0.29 456	0.28 392	0.56 699	0.28 574	0.27 408	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.09 468

PAM	0.23 478	0.10 188	0.63 636	0.22 435	0.15 528	0.34 597	0.21 519	0.37 435	0.22 276	0.31 506	0.27 384	0.55 695	0.26 538	0.26 388	0.17 372	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.09 502	0.07 240	0.09 468

UGAM-zero	0.23 478	0.10 188	0.54 591	0.19 203	0.13 412	0.21 345	0.14 156	0.44 521	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.51 678	0.33 634	0.65 659	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.06 141	0.07 304

AIO-Stereo	0.13 184	0.10 188	0.22 206	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.16 125	0.13 186	0.15 204	0.13 206	0.08 21	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

test_sample2	0.21 424	0.10 188	0.28 286	0.19 203	0.11 245	0.27 481	0.21 519	0.43 513	0.29 401	0.26 401	0.31 437	0.30 504	0.24 504	0.45 545	0.18 401	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.09 468

test_sample1	0.20 403	0.10 188	0.28 286	0.19 203	0.12 327	0.28 501	0.19 433	0.41 484	0.25 339	0.26 401	0.31 437	0.29 486	0.26 538	0.44 542	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.09 468

IGEV++	0.13 184	0.10 188	0.23 222	0.21 358	0.10 176	0.15 97	0.15 220	0.29 305	0.16 125	0.12 147	0.15 204	0.12 171	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.07 304

11t1	0.18 333	0.10 188	0.30 311	0.20 293	0.11 245	0.27 481	0.17 332	0.35 403	0.23 303	0.25 388	0.23 336	0.23 398	0.23 486	0.25 368	0.18 401	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

IGEV_Zeroshot_test	0.18 333	0.10 188	0.65 646	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.34 379	0.19 201	0.28 425	0.22 325	0.27 459	0.13 268	0.23 319	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.06 191

MIF-Stereo (partial)	0.16 285	0.10 188	0.34 367	0.21 358	0.15 528	0.15 97	0.13 109	0.28 288	0.25 339	0.17 291	0.26 375	0.15 263	0.16 353	0.25 368	0.17 372	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.08 393

UniTT-Stereo	0.14 228	0.10 188	0.30 311	0.21 358	0.13 412	0.17 201	0.13 109	0.19 81	0.18 181	0.15 241	0.20 293	0.10 81	0.11 174	0.18 197	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.06 191

RAFT-Test	0.17 307	0.10 188	0.38 427	0.19 203	0.12 327	0.25 446	0.17 332	0.33 366	0.23 303	0.23 361	0.29 406	0.27 459	0.14 307	0.20 258	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

LoS_RVC	0.13 184	0.10 188	0.19 155	0.18 137	0.16 561	0.20 311	0.18 384	0.20 109	0.17 159	0.13 186	0.19 276	0.12 171	0.15 327	0.17 163	0.13 233	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.12 593

anonymousdsp2	0.17 307	0.10 188	0.28 286	0.20 293	0.11 245	0.25 446	0.17 332	0.41 484	0.31 432	0.23 361	0.23 336	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.07 304

DCANet-4	0.19 382	0.10 188	0.52 584	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.36 423	0.39 535	0.29 456	0.30 422	0.17 299	0.22 472	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

tt	4.71 813	0.10 188	3.94 800	2.06 811	1.53 808	10.14 825	16.88 833	9.27 833	4.98 822	1.39 787	1.02 757	4.68 813	4.90 821	3.35 813	5.86 827	5.76 831	9.15 839	2.24 827	2.53 826	3.10 819	1.32 808

DisPM	0.19 382	0.10 188	0.35 378	0.23 496	0.13 412	0.18 230	0.20 487	0.29 305	0.29 401	0.33 544	0.34 482	0.23 398	0.16 353	0.33 480	0.16 339	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.11 569

iRaft-Stereo_20w	0.19 382	0.10 188	0.46 531	0.19 203	0.13 412	0.25 446	0.19 433	0.52 629	0.19 201	0.29 456	0.21 309	0.22 376	0.20 444	0.28 423	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.08 338	0.08 393

GLC_STEREO	0.15 267	0.10 188	0.24 232	0.21 358	0.09 92	0.17 201	0.15 220	0.23 181	0.27 363	0.17 291	0.20 293	0.17 299	0.11 174	0.23 319	0.16 339	0.07 168	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.06 191

CrosDoStereo	0.31 616	0.10 188	0.49 556	0.18 137	0.12 327	0.22 378	1.11 804	0.34 379	0.37 510	0.38 621	0.61 704	0.28 475	0.46 706	0.61 635	0.57 705	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

PFNet+	0.20 403	0.10 188	0.37 407	0.21 358	0.12 327	0.17 201	0.19 433	0.29 305	0.34 468	0.33 544	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.32 473	0.17 372	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.12 593

NF-Stereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

OCTAStereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

PSM-softLoss	0.21 424	0.10 188	0.39 443	0.24 554	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.38 443	0.26 352	0.29 456	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.52 577	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.12 593

KMStereo	0.21 424	0.10 188	0.39 443	0.24 554	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.38 443	0.26 352	0.29 456	0.32 447	0.24 413	0.16 353	0.52 577	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.12 593

PSM-AAD	0.25 537	0.10 188	0.30 311	0.24 554	0.12 327	0.26 470	0.38 720	0.34 379	0.28 382	0.35 581	0.39 541	0.28 475	0.79 759	0.30 459	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.12 612	0.11 593	0.08 338	0.21 717

FTStereo	0.28 588	0.10 188	0.43 500	0.23 496	0.13 412	0.21 345	0.53 760	0.34 379	0.26 352	0.38 621	0.95 752	0.30 504	0.56 728	0.32 473	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.19 694

KYRaft	0.22 460	0.10 188	0.30 311	0.23 496	0.12 327	0.23 403	0.23 576	0.35 403	0.24 321	0.35 581	0.54 670	0.34 543	0.26 538	0.29 443	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.08 338	0.31 754

DeepStereo_LL	0.31 616	0.10 188	0.49 556	0.18 137	0.12 327	0.22 378	1.11 804	0.34 379	0.37 510	0.38 621	0.61 704	0.28 475	0.46 706	0.61 635	0.57 705	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

SST-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.37 407	0.24 554	0.13 412	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.24 321	0.34 564	0.33 470	0.29 486	0.25 527	0.56 605	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.07 304

RAFT_R40	0.21 424	0.10 188	0.37 407	0.24 554	0.13 412	0.18 230	0.18 384	0.31 338	0.29 401	0.33 544	0.33 470	0.30 504	0.24 504	0.55 594	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.07 304

DRaft	0.24 509	0.10 188	0.34 367	0.18 137	0.12 327	0.28 501	0.23 576	0.33 366	0.39 535	0.38 621	0.61 704	0.21 364	0.41 683	0.48 556	0.42 668	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.08 393

PFNet	0.23 478	0.10 188	0.57 608	0.24 554	0.14 464	0.22 378	0.19 433	0.39 455	0.33 458	0.35 581	0.32 447	0.27 459	0.19 433	0.64 652	0.22 508	0.09 469	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.07 304

RE-Stereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

TVStereo	0.20 403	0.10 188	0.35 378	0.24 554	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.38 443	0.32 444	0.28 425	0.30 422	0.22 376	0.16 353	0.51 570	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.13 613

RAFT-345	0.21 424	0.10 188	0.46 531	0.22 435	0.11 245	0.20 311	0.16 279	0.26 248	0.25 339	0.27 412	0.66 715	0.21 364	0.16 353	0.55 594	0.21 486	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.06 191

GMM-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.43 500	0.23 496	0.13 412	0.24 426	0.25 616	0.37 435	0.27 363	0.30 488	0.45 617	0.27 459	0.21 454	0.31 466	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.10 514	0.09 502	0.08 338	0.19 694

Prome-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.30 311	0.24 554	0.12 327	0.23 403	0.23 576	0.36 423	0.25 339	0.33 544	0.59 692	0.24 413	0.28 574	0.29 443	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.20 707

XX-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.83 700	0.26 630	0.17 586	0.23 403	0.13 109	0.40 469	0.18 181	0.20 328	0.41 561	0.31 514	0.10 110	0.32 473	0.12 163	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

222	0.41 685	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.36 619	0.20 487	0.57 688	0.39 535	0.35 581	0.44 604	0.30 504	0.27 557	0.55 594	3.56 813	0.11 572	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.09 468

xxxx	0.34 644	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.37 626	0.20 487	0.58 697	0.38 525	0.29 456	0.42 578	0.38 578	0.24 504	0.46 548	2.20 806	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.09 468

test_xeample	0.34 644	0.10 188	0.29 300	0.19 203	0.11 245	0.33 583	0.23 576	0.55 661	0.38 525	0.32 528	0.45 617	0.29 486	0.26 538	0.57 609	2.24 808	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.09 468

EAI-Stereo	0.21 424	0.10 188	0.33 355	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.46 744	0.46 545	0.20 234	0.25 388	0.50 646	0.17 299	0.16 353	0.24 335	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.10 550	0.06 141	0.07 304

CFNet-RSSM	0.17 307	0.10 188	0.40 451	0.20 293	0.11 245	0.20 311	0.15 220	0.36 423	0.30 418	0.23 361	0.21 309	0.26 448	0.15 327	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

SFCPSM	0.22 460	0.10 188	0.51 577	0.21 358	0.14 464	0.34 597	0.22 549	0.55 661	0.39 535	0.29 456	0.32 447	0.23 398	0.21 454	0.27 408	0.19 436	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.08 393

Gwc-CoAtRS	0.17 307	0.10 188	0.37 407	0.20 293	0.12 327	0.19 266	0.15 220	0.32 350	0.28 382	0.23 361	0.23 336	0.27 459	0.15 327	0.20 258	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.06 191

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.20 293	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.12 171	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

FORCE_6	0.10 16	0.11 281	0.12 1	0.19 203	0.07 10	0.15 97	0.12 53	0.21 128	0.12 34	0.09 26	0.10 65	0.09 40	0.09 50	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.05 7	0.05 52

rgla	0.10 16	0.11 281	0.15 44	0.18 137	0.11 245	0.15 97	0.11 30	0.15 24	0.12 34	0.10 66	0.08 22	0.08 8	0.09 50	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

MEA-ACV	0.26 556	0.11 281	0.42 486	0.21 358	0.14 464	0.35 612	0.24 598	0.53 641	0.47 636	0.35 581	0.42 578	0.36 562	0.34 643	0.47 552	0.27 573	0.09 469	0.09 585	0.10 514	0.12 632	0.09 427	0.10 528

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 184	0.11 281	0.22 206	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.10 12	0.19 81	0.17 159	0.14 218	0.11 97	0.11 128	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.08 358	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.09 427	0.08 393

Weightmod_eth	0.16 285	0.11 281	0.20 173	0.21 358	0.13 412	0.20 311	0.18 384	0.25 226	0.19 201	0.17 291	0.25 362	0.19 334	0.17 385	0.25 368	0.14 274	0.16 692	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.05 52

SMOE	0.17 307	0.11 281	0.21 187	0.20 293	0.09 92	0.26 470	0.21 519	0.30 326	0.23 303	0.21 342	0.27 384	0.21 364	0.17 385	0.18 197	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.12 612	0.07 301	0.11 554	0.07 304

TestStereo-Hl	0.18 333	0.11 281	0.31 328	0.17 73	0.10 176	0.22 378	0.16 279	0.36 423	0.29 401	0.23 361	0.26 375	0.22 376	0.19 433	0.38 516	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.07 240	0.07 304

canet-new	0.12 132	0.11 281	0.28 286	0.20 293	0.09 92	0.15 97	0.14 156	0.22 155	0.16 125	0.09 26	0.11 97	0.09 40	0.12 216	0.20 258	0.09 12	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

bcnet-new	0.12 132	0.11 281	0.32 338	0.20 293	0.08 54	0.16 155	0.13 109	0.19 81	0.17 159	0.11 111	0.12 122	0.11 128	0.11 174	0.19 233	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

LMStereo	0.13 184	0.11 281	0.44 510	0.21 358	0.08 54	0.14 69	0.14 156	0.21 128	0.16 125	0.10 66	0.13 146	0.10 81	0.13 268	0.18 197	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

CR7Stereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.14 81	0.11 111	0.14 187	0.10 81	0.11 174	0.12 9	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

ARStereo-new	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.19 203	0.07 10	0.14 69	0.14 156	0.21 128	0.18 181	0.12 147	0.15 204	0.11 128	0.12 216	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

FCBStereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.20 293	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.13 206	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

PSGStereo	0.12 132	0.11 281	0.27 269	0.20 293	0.09 92	0.18 230	0.13 109	0.18 63	0.13 53	0.12 147	0.12 122	0.13 206	0.13 268	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.05 52

MUNStereo	0.12 132	0.11 281	0.35 378	0.20 293	0.08 54	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.14 81	0.12 147	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.15 104	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.07 240	0.05 52

CHEStereo	0.12 132	0.11 281	0.22 206	0.19 203	0.11 245	0.16 155	0.14 156	0.19 81	0.15 105	0.13 186	0.16 224	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.06 141	0.05 52

TOTStereo	0.12 132	0.11 281	0.28 286	0.20 293	0.08 54	0.15 97	0.13 109	0.22 155	0.19 201	0.12 147	0.14 187	0.12 171	0.12 216	0.15 104	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 132	0.11 281	0.26 256	0.20 293	0.08 54	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.12 171	0.11 174	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

ATMStereo	0.12 132	0.11 281	0.23 222	0.22 435	0.09 92	0.16 155	0.14 156	0.24 204	0.19 201	0.12 147	0.11 97	0.09 40	0.13 268	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.04 2	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.05 52

ACMStereo	0.12 132	0.11 281	0.25 246	0.21 358	0.08 54	0.13 44	0.14 156	0.25 226	0.21 256	0.12 147	0.15 204	0.09 40	0.14 307	0.15 104	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

KABStereo	0.12 132	0.11 281	0.24 232	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.15 220	0.26 248	0.20 234	0.11 111	0.12 122	0.10 81	0.13 268	0.17 163	0.11 82	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

KMOStereo	0.13 184	0.11 281	0.30 311	0.20 293	0.13 412	0.20 311	0.14 156	0.23 181	0.16 125	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.15 327	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 184	0.11 281	0.38 427	0.17 73	0.11 245	0.17 201	0.14 156	0.23 181	0.17 159	0.11 111	0.14 187	0.13 206	0.11 174	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

IGEV_i1	0.21 424	0.11 281	0.43 500	0.22 435	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.43 513	0.30 418	0.29 456	0.30 422	0.31 514	0.20 444	0.33 480	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.08 393

LACA2	0.10 16	0.11 281	0.20 173	0.16 31	0.07 10	0.16 155	0.13 109	0.17 48	0.14 81	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.10 110	0.14 51	0.09 12	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

FlowAnything_test	0.14 228	0.11 281	0.21 187	0.21 358	0.12 327	0.17 201	0.16 279	0.25 226	0.16 125	0.15 241	0.13 146	0.15 263	0.14 307	0.18 197	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.12 632	0.08 338	0.09 468

asda	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.24 204	0.16 125	0.11 111	0.11 97	0.08 8	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 91	0.11 281	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 91	0.11 281	0.15 44	0.17 73	0.09 92	0.14 69	0.12 53	0.21 128	0.16 125	0.13 186	0.13 146	0.08 8	0.09 50	0.13 19	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 88	0.06 141	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 91	0.11 281	0.16 77	0.17 73	0.10 176	0.17 201	0.12 53	0.21 128	0.14 81	0.12 147	0.13 146	0.09 40	0.10 110	0.15 104	0.12 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 132	0.11 281	0.18 137	0.18 137	0.08 54	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.19 201	0.12 147	0.12 122	0.07 2	0.12 216	0.15 104	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 52

xyz-stereo-finetune2	0.17 307	0.11 281	0.26 256	0.16 31	0.09 92	0.27 481	0.19 433	0.27 265	0.20 234	0.22 352	0.28 392	0.21 364	0.22 472	0.37 510	0.22 508	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.07 304

S2M2_L	0.13 184	0.11 281	0.20 173	0.16 31	0.12 327	0.12 36	0.07 1	0.18 63	0.20 234	0.12 147	0.15 204	0.14 240	0.12 216	0.15 104	0.14 274	0.13 636	0.09 585	0.09 430	0.10 550	0.11 554	0.09 468
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 267	0.11 281	0.30 311	0.21 358	0.09 92	0.17 201	0.16 279	0.30 326	0.19 201	0.15 241	0.25 362	0.17 299	0.09 50	0.21 286	0.12 163	0.06 54	0.07 453	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.06 191

SCV_C0	0.14 228	0.11 281	0.25 246	0.19 203	0.12 327	0.15 97	0.16 279	0.30 326	0.22 276	0.13 186	0.15 204	0.13 206	0.09 50	0.24 335	0.10 30	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.09 427	0.06 191

AIO_rvc	0.12 132	0.11 281	0.22 206	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.17 332	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.13 146	0.13 206	0.08 21	0.22 309	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.06 141	0.07 304

HUF	0.15 267	0.11 281	0.38 427	0.17 73	0.11 245	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.20 234	0.11 111	0.13 146	0.14 240	0.11 174	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.20 748	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.14 637

mms	0.13 184	0.11 281	0.19 155	0.19 203	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.20 109	0.17 159	0.13 186	0.17 243	0.14 240	0.09 50	0.24 335	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.07 304

ours_stereo	0.13 184	0.11 281	0.23 222	0.20 293	0.11 245	0.17 201	0.18 384	0.20 109	0.19 201	0.13 186	0.18 267	0.14 240	0.10 110	0.23 319	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.05 52

fffy	0.14 228	0.11 281	0.24 232	0.20 293	0.10 176	0.19 266	0.18 384	0.22 155	0.19 201	0.13 186	0.16 224	0.15 263	0.13 268	0.25 368	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

tg	0.16 285	0.11 281	0.25 246	0.21 358	0.11 245	0.23 403	0.15 220	0.34 379	0.24 321	0.20 328	0.25 362	0.19 334	0.12 216	0.24 335	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.08 338	0.07 304

rvit_stereo_0081	0.16 285	0.11 281	0.24 232	0.21 358	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.33 458	0.16 270	0.18 267	0.18 313	0.14 307	0.20 258	0.16 339	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

model_zeroshot	0.17 307	0.11 281	0.39 443	0.20 293	0.12 327	0.24 426	0.15 220	0.34 379	0.22 276	0.30 488	0.20 293	0.22 376	0.12 216	0.24 335	0.14 274	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.07 304

rvit_stereo_0082	0.16 285	0.11 281	0.24 232	0.21 358	0.12 327	0.16 155	0.17 332	0.22 155	0.33 458	0.16 270	0.18 267	0.18 313	0.14 307	0.20 258	0.16 339	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

MGS-Stereo	0.14 228	0.11 281	0.32 338	0.19 203	0.11 245	0.18 230	0.17 332	0.20 109	0.22 276	0.14 218	0.24 350	0.15 263	0.10 110	0.18 197	0.12 163	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.10 503	0.06 191

AE-Stereo	0.17 307	0.11 281	0.31 328	0.24 554	0.14 464	0.23 403	0.18 384	0.34 379	0.29 401	0.15 241	0.25 362	0.21 364	0.13 268	0.20 258	0.14 274	0.07 168	0.08 546	0.09 430	0.10 550	0.07 240	0.06 191

IGEVStereo-DCA	0.14 228	0.11 281	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.12 122	0.14 240	0.12 216	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

rrr	0.17 307	0.11 281	0.57 608	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.35 403	0.22 276	0.15 241	0.12 122	0.14 240	0.12 216	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

1111x	0.32 625	0.11 281	0.40 451	0.22 435	0.11 245	0.32 572	0.26 630	0.59 703	0.43 583	0.31 506	0.41 561	0.39 590	0.28 574	0.76 701	1.37 786	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.08 393

anonymousa	0.23 478	0.11 281	0.50 567	0.21 358	0.16 561	0.31 558	0.20 487	0.36 423	0.35 485	0.32 528	0.50 646	0.39 590	0.26 538	0.22 309	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.11 593	0.07 240	0.08 393

x	0.19 382	0.11 281	0.29 300	0.20 293	0.11 245	0.26 470	0.18 384	0.41 484	0.29 401	0.25 388	0.29 406	0.28 475	0.24 504	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

test_3	0.18 333	0.11 281	0.32 338	0.24 554	0.11 245	0.22 378	0.25 616	0.31 338	0.31 432	0.25 388	0.18 267	0.23 398	0.13 268	0.25 368	0.19 436	0.06 54	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.07 240	0.06 191

LCNet	0.21 424	0.11 281	0.29 300	0.25 595	0.12 327	0.23 403	0.19 433	0.34 379	0.26 352	0.28 425	0.35 493	0.26 448	0.30 604	0.35 498	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.10 550	0.13 614	0.22 724

AAGNet	0.33 635	0.11 281	0.37 407	0.25 595	0.16 561	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.35 581	0.35 493	0.27 459	0.30 604	0.44 542	2.66 810	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.08 338	0.06 191

NRIStereo	0.18 333	0.11 281	0.35 378	0.23 496	0.11 245	0.24 426	0.20 487	0.29 305	0.26 352	0.26 401	0.25 362	0.25 426	0.18 416	0.34 487	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.08 393

ASMatch	0.23 478	0.11 281	0.51 577	0.24 554	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.28 382	0.28 425	0.68 719	0.27 459	0.26 538	0.50 565	0.22 508	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.11 569

Pruner-Stereo	0.19 382	0.11 281	0.34 367	0.29 688	0.12 327	0.19 266	0.17 332	0.31 338	0.29 401	0.33 544	0.32 447	0.25 426	0.15 327	0.24 335	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.09 468

DeepStereo_RVC	0.18 333	0.11 281	0.40 451	0.21 358	0.11 245	0.19 266	0.16 279	0.28 288	0.22 276	0.27 412	0.27 384	0.23 398	0.28 574	0.24 335	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.10 528

RAFT-RH_RVC	0.25 537	0.11 281	0.45 523	0.21 358	0.12 327	0.25 446	0.14 156	0.27 265	0.27 363	0.38 621	1.15 764	0.23 398	0.17 385	0.57 609	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.06 141	0.07 304

test-1	0.17 307	0.11 281	0.40 451	0.23 496	0.13 412	0.22 378	0.23 576	0.34 379	0.26 352	0.20 328	0.24 350	0.22 376	0.14 307	0.16 142	0.20 459	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.08 393

test_xeample3	0.16 285	0.11 281	0.56 605	0.19 203	0.12 327	0.20 311	0.18 384	0.35 403	0.20 234	0.16 270	0.12 122	0.13 206	0.12 216	0.24 335	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.07 304

FENet	0.21 424	0.11 281	0.45 523	0.21 358	0.12 327	0.26 470	0.17 332	0.41 484	0.35 485	0.30 488	0.31 437	0.29 486	0.23 486	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

HSM-Net_RVC	0.27 567	0.11 281	0.42 486	0.19 203	0.11 245	0.34 597	0.20 487	0.62 724	0.43 583	0.40 647	0.43 592	0.50 674	0.26 538	0.76 701	0.22 508	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AnonStereo	0.16 285	0.12 347	0.30 311	0.20 293	0.12 327	0.18 230	0.14 156	0.36 423	0.24 321	0.19 319	0.17 243	0.19 334	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.10 503	0.06 191

MWSP-net	0.25 537	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.14 464	0.31 558	0.40 731	0.50 592	0.43 583	0.32 528	0.33 470	0.36 562	0.31 623	0.28 423	0.31 607	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.10 528

LACA_dic	0.09 2	0.12 347	0.15 44	0.16 31	0.07 10	0.14 69	0.11 30	0.12 8	0.11 18	0.09 26	0.08 22	0.09 40	0.08 21	0.15 104	0.09 12	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.07 240	0.05 52

monster_256*512	0.17 307	0.12 347	0.18 137	0.23 496	0.13 412	0.21 345	0.19 433	0.40 469	0.29 401	0.19 319	0.22 325	0.24 413	0.17 385	0.18 197	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.07 304

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 132	0.12 347	0.17 110	0.22 435	0.10 176	0.15 97	0.13 109	0.18 63	0.14 81	0.11 111	0.13 146	0.10 81	0.08 21	0.20 258	0.14 274	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.07 304

Weightmod	0.16 285	0.12 347	0.19 155	0.20 293	0.10 176	0.24 426	0.17 332	0.25 226	0.21 256	0.18 310	0.29 406	0.19 334	0.15 327	0.27 408	0.16 339	0.09 469	0.10 620	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.08 393

S	0.19 382	0.12 347	0.22 206	0.22 435	0.13 412	0.31 558	0.22 549	0.30 326	0.27 363	0.25 388	0.31 437	0.20 350	0.20 444	0.18 197	0.17 372	0.12 614	0.09 585	0.15 679	0.16 698	0.11 554	0.12 593

ARStereo	0.12 132	0.12 347	0.28 286	0.19 203	0.08 54	0.17 201	0.15 220	0.22 155	0.18 181	0.11 111	0.14 187	0.10 81	0.11 174	0.17 163	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.05 7	0.05 52

RMAStereo	0.12 132	0.12 347	0.27 269	0.21 358	0.09 92	0.19 266	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.12 147	0.13 146	0.11 128	0.12 216	0.14 51	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

Selective-IGEV-i16pb	0.39 676	0.12 347	2.18 786	0.21 358	0.15 528	0.68 735	0.32 687	0.56 678	0.57 700	0.25 388	0.44 604	0.33 533	0.21 454	0.80 715	0.25 553	0.14 661	0.10 620	0.09 430	0.10 550	0.12 595	0.13 613

NLMM1	0.19 382	0.12 347	0.16 77	0.23 496	0.18 608	0.24 426	0.20 487	0.59 703	0.65 723	0.18 310	0.17 243	0.13 206	0.14 307	0.25 368	0.18 401	0.08 358	0.09 585	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

NLCSM	0.19 382	0.12 347	0.18 137	0.24 554	0.19 635	0.24 426	0.21 519	0.42 498	0.40 553	0.19 319	0.18 267	0.14 240	0.16 353	0.47 552	0.19 436	0.08 358	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

VIP-Stereo	0.12 132	0.12 347	0.21 187	0.18 137	0.11 245	0.24 426	0.12 53	0.19 81	0.18 181	0.10 66	0.13 146	0.11 128	0.09 50	0.19 233	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.05 7	0.05 52

GASTEREO	0.13 184	0.12 347	0.21 187	0.23 496	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.26 248	0.18 181	0.17 291	0.16 224	0.11 128	0.13 268	0.19 233	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.06 141	0.06 191

MSCF	0.13 184	0.12 347	0.21 187	0.22 435	0.10 176	0.16 155	0.15 220	0.26 248	0.18 181	0.17 291	0.16 224	0.11 128	0.13 268	0.18 197	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.06 141	0.06 191

xyz-stereo-finetune	0.16 285	0.12 347	0.23 222	0.16 31	0.08 54	0.23 403	0.20 487	0.29 305	0.31 432	0.19 319	0.22 325	0.19 334	0.15 327	0.29 443	0.20 459	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.06 141	0.06 191

MM-Stereo_test3	0.17 307	0.12 347	0.29 300	0.23 496	0.14 464	0.19 266	0.22 549	0.39 455	0.36 498	0.16 270	0.24 350	0.17 299	0.12 216	0.19 233	0.14 274	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.06 191

rvit_stereo_0083	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.21 358	0.13 412	0.17 201	0.17 332	0.22 155	0.34 468	0.16 270	0.21 309	0.19 334	0.16 353	0.21 286	0.16 339	0.11 572	0.10 620	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.07 304

RAStereo	0.13 184	0.12 347	0.27 269	0.22 435	0.11 245	0.15 97	0.18 384	0.23 181	0.23 303	0.13 186	0.17 243	0.11 128	0.09 50	0.15 104	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.05 52

test_sample3	0.23 478	0.12 347	0.43 500	0.19 203	0.12 327	0.32 572	0.20 487	0.50 592	0.34 468	0.31 506	0.33 470	0.29 486	0.22 472	0.53 584	0.22 508	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.10 503	0.10 528

CAS++	0.16 285	0.12 347	0.27 269	0.18 137	0.12 327	0.17 201	0.15 220	0.42 498	0.24 321	0.19 319	0.18 267	0.13 206	0.10 110	0.21 286	0.12 163	0.12 614	0.10 620	0.11 573	0.08 390	0.10 503	0.09 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 537	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 610	0.45 612	0.34 564	0.41 561	0.31 514	0.26 538	0.58 618	0.28 579	0.10 524	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.09 468

tta	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 610	0.45 612	0.34 564	0.41 561	0.31 514	0.26 538	0.58 618	0.28 579	0.10 524	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.07 304

qqq1	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 610	0.45 612	0.34 564	0.41 561	0.31 514	0.26 538	0.58 618	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

fff1	0.24 509	0.12 347	0.40 451	0.19 203	0.10 176	0.27 481	0.19 433	0.51 610	0.45 612	0.34 564	0.41 561	0.31 514	0.26 538	0.58 618	0.16 339	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

MyStereo07	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.23 576	0.29 305	0.21 256	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.13 268	0.25 368	0.13 233	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo06	0.20 403	0.12 347	0.57 608	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.23 576	0.40 469	0.21 256	0.30 488	0.24 350	0.31 514	0.18 416	0.22 309	0.18 401	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo05	0.23 478	0.12 347	0.57 608	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.23 576	0.48 569	0.52 678	0.31 506	0.23 336	0.25 426	0.22 472	0.30 459	0.21 486	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

MyStereo04	0.23 478	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.23 576	0.49 581	0.52 678	0.28 425	0.23 336	0.27 459	0.23 486	0.30 459	0.22 508	0.07 168	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.08 393

CoDeX	0.23 478	0.12 347	0.46 531	0.21 358	0.14 464	0.29 523	0.21 519	0.53 641	0.41 567	0.29 456	0.35 493	0.29 486	0.22 472	0.48 556	0.19 436	0.09 469	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304

mmm	0.21 424	0.12 347	0.31 328	0.22 435	0.12 327	0.28 501	0.21 519	0.41 484	0.27 363	0.29 456	0.38 527	0.29 486	0.24 504	0.29 443	0.22 508	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.10 503	0.09 468

ff7	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

ffff	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

ffm	0.22 460	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 487	0.35 403	0.44 599	0.30 488	0.42 578	0.34 543	0.23 486	0.27 408	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.08 393

ff1	0.29 601	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 487	0.35 403	0.44 599	0.30 488	0.42 578	0.34 543	0.23 486	0.81 719	1.08 763	0.08 358	0.05 50	0.11 573	0.10 550	0.08 338	0.08 393

mmx	0.31 616	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 487	0.55 661	0.45 612	0.30 488	0.42 578	0.34 543	0.23 486	0.81 719	1.08 763	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.11 554	0.10 528

11t	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

xxx	0.31 616	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.20 487	0.55 661	0.45 612	0.30 488	0.42 578	0.34 543	0.23 486	0.81 719	1.08 763	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.11 554	0.10 528

EKT-Stereo	0.38 671	0.12 347	0.38 427	0.42 750	3.88 813	0.21 345	0.17 332	0.35 403	0.28 382	0.20 328	0.20 293	0.23 398	0.15 327	0.28 423	0.16 339	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

MIM_Stereo	0.18 333	0.12 347	0.38 427	0.20 293	0.11 245	0.17 201	0.14 156	0.35 403	0.25 339	0.27 412	0.35 493	0.23 398	0.13 268	0.27 408	0.16 339	0.06 54	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.08 338	0.06 191

CASnet	0.14 228	0.12 347	0.22 206	0.22 435	0.08 54	0.16 155	0.15 220	0.27 265	0.25 339	0.22 352	0.20 293	0.15 263	0.11 174	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.05 50	0.11 573	0.09 502	0.08 338	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 333	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.34 379	0.19 201	0.20 328	0.24 350	0.34 543	0.18 416	0.29 443	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.06 191

HanStereo	0.18 333	0.12 347	0.55 598	0.22 435	0.12 327	0.18 230	0.18 384	0.34 379	0.19 201	0.20 328	0.24 350	0.34 543	0.18 416	0.29 443	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.06 191

anonymousdsp	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304

Selective-RAFT	0.17 307	0.12 347	0.30 311	0.24 554	0.10 176	0.29 523	0.15 220	0.32 350	0.31 432	0.17 291	0.17 243	0.21 364	0.18 416	0.28 423	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.06 191

ProNet	0.14 228	0.12 347	0.25 246	0.19 203	0.11 245	0.19 266	0.19 433	0.27 265	0.20 234	0.14 218	0.13 146	0.13 206	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.07 304

qqq	0.20 403	0.12 347	0.31 328	0.20 293	0.11 245	0.23 403	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.24 377	0.28 392	0.28 475	0.24 504	0.34 487	0.22 508	0.08 358	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.09 427	0.09 468

ccc-4	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.27 265	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.07 304

BUS	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.25 595	0.14 464	0.43 669	0.17 332	0.56 678	0.34 468	0.34 564	0.35 493	0.32 524	0.20 444	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

IER	0.23 478	0.12 347	0.39 443	0.20 293	0.14 464	0.31 558	0.19 433	0.42 498	0.36 498	0.33 544	0.40 552	0.32 524	0.33 634	0.29 443	0.22 508	0.09 469	0.07 453	0.08 325	0.08 390	0.09 427	0.08 393

BSDual-CNN	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.25 595	0.14 464	0.35 612	0.21 519	0.56 678	0.34 468	0.34 564	0.35 493	0.38 578	0.24 504	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

test_4	0.18 333	0.12 347	0.34 367	0.23 496	0.12 327	0.18 230	0.22 549	0.26 248	0.24 321	0.24 377	0.47 634	0.22 376	0.13 268	0.24 335	0.16 339	0.06 54	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.07 240	0.05 52

IGEV-Stereo	0.14 228	0.12 347	0.27 269	0.19 203	0.12 327	0.21 345	0.18 384	0.28 288	0.20 234	0.15 241	0.13 146	0.12 171	0.12 216	0.24 335	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.07 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 478	0.12 347	0.28 286	0.21 358	0.14 464	0.35 612	0.23 576	0.51 610	0.34 468	0.35 581	0.38 527	0.38 578	0.24 504	0.26 388	0.21 486	0.10 524	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.09 427	0.08 393

DAS	0.27 567	0.12 347	0.42 486	0.24 554	0.18 608	0.29 523	0.24 598	0.45 534	0.45 612	0.41 656	0.44 604	0.34 543	0.29 589	0.75 695	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

SepStereo	0.26 556	0.12 347	0.42 486	0.24 554	0.18 608	0.29 523	0.24 598	0.45 534	0.45 612	0.41 656	0.44 604	0.34 543	0.29 589	0.64 652	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.09 468

GANet-ADL	0.21 424	0.12 347	0.45 523	0.23 496	0.14 464	0.29 523	0.19 433	0.46 545	0.35 485	0.25 388	0.32 447	0.32 524	0.19 433	0.24 335	0.20 459	0.10 524	0.07 453	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.10 528

HHNet	0.22 460	0.12 347	0.52 584	0.18 137	0.18 608	0.20 311	0.20 487	0.34 379	0.31 432	0.32 528	0.59 692	0.20 350	0.21 454	0.24 335	0.31 607	0.08 358	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.11 569

Patchmatch Stereo++	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.26 388	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.16 279	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.18 416	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

ROB_FTStereo_v2	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.16 279	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

ROB_FTStereo	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

HUI-Stereo	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.28 392	0.25 426	0.17 385	0.22 309	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

THIR-Stereo	0.29 601	0.12 347	0.41 476	0.19 203	0.11 245	0.28 501	0.72 780	0.32 350	0.35 485	0.37 606	0.65 713	0.34 543	0.50 718	0.57 609	0.45 678	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.09 502	0.07 240	0.07 304

iGMRVC	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.27 408	0.17 372	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

IRAFT_RVC	0.22 460	0.12 347	0.39 443	0.26 630	0.11 245	0.18 230	0.24 598	0.40 469	0.37 510	0.31 506	0.30 422	0.29 486	0.24 504	0.55 594	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.07 304

iRAFT	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.14 156	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.17 385	0.26 388	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

CRE-IMP	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.11 245	0.24 426	0.17 332	0.29 305	0.21 256	0.27 412	0.26 375	0.24 413	0.17 385	0.23 319	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.07 301	0.10 503	0.10 528

cross-raft	0.17 307	0.12 347	0.41 476	0.23 496	0.10 176	0.20 311	0.24 598	0.33 366	0.23 303	0.23 361	0.28 392	0.29 486	0.15 327	0.17 163	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.06 141	0.05 52

RAFT-IKP	0.18 333	0.12 347	0.37 407	0.22 435	0.10 176	0.18 230	0.15 220	0.29 305	0.22 276	0.28 425	0.29 406	0.25 426	0.18 416	0.25 368	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

iRaftStereo_RVC	0.16 285	0.12 347	0.26 256	0.21 358	0.11 245	0.20 311	0.17 332	0.32 350	0.23 303	0.20 328	0.25 362	0.18 313	0.12 216	0.20 258	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.08 338	0.07 304

GES	0.22 460	0.12 347	0.42 486	0.20 293	0.14 464	0.27 481	0.19 433	0.49 581	0.33 458	0.30 488	0.36 503	0.25 426	0.23 486	0.29 443	0.22 508	0.10 524	0.08 546	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.11 569

UPFNet	0.25 537	0.12 347	0.38 427	0.24 554	0.19 635	0.37 626	0.28 653	0.48 569	0.38 525	0.34 564	0.37 512	0.37 570	0.28 574	0.39 521	0.33 620	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.10 503	0.08 393

DIP-Stereo	0.18 333	0.12 347	0.33 355	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.12 53	0.42 498	0.25 339	0.27 412	0.32 447	0.21 364	0.17 385	0.25 368	0.20 459	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.08 393
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
over-6	0.12 132	0.13 421	0.19 155	0.19 203	0.07 10	0.16 155	0.11 30	0.26 248	0.16 125	0.10 66	0.10 65	0.10 81	0.13 268	0.19 233	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over v1	0.11 91	0.13 421	0.15 44	0.19 203	0.06 1	0.15 97	0.10 12	0.18 63	0.10 7	0.10 66	0.09 28	0.11 128	0.14 307	0.18 197	0.11 82	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over-8	0.11 91	0.13 421	0.16 77	0.20 293	0.07 10	0.15 97	0.10 12	0.19 81	0.10 7	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

over-9	0.11 91	0.13 421	0.16 77	0.19 203	0.07 10	0.15 97	0.10 12	0.20 109	0.11 18	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.12 216	0.18 197	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.06 141	0.06 191

S0	0.18 333	0.13 421	0.21 187	0.23 496	0.11 245	0.33 583	0.26 630	0.27 265	0.21 256	0.21 342	0.26 375	0.20 350	0.16 353	0.19 233	0.17 372	0.12 614	0.11 646	0.14 663	0.14 676	0.10 503	0.07 304

TestStereo_HL3	0.21 424	0.13 421	0.77 678	0.17 73	0.11 245	0.23 403	0.16 279	0.34 379	0.20 234	0.27 412	0.38 527	0.23 398	0.19 433	0.41 532	0.14 274	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.08 393

BARStereo	0.12 132	0.13 421	0.28 286	0.20 293	0.09 92	0.16 155	0.15 220	0.20 109	0.16 125	0.11 111	0.14 187	0.09 40	0.13 268	0.18 197	0.10 30	0.06 54	0.04 2	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

PSi22	0.14 228	0.13 421	0.29 300	0.19 203	0.09 92	0.17 201	0.12 53	0.28 288	0.23 303	0.13 186	0.14 187	0.22 376	0.13 268	0.29 443	0.14 274	0.06 54	0.05 50	0.05 1	0.04 1	0.07 240	0.06 191

LiteMatch	0.12 132	0.13 421	0.15 44	0.19 203	0.10 176	0.15 97	0.17 332	0.17 48	0.13 53	0.09 26	0.09 28	0.11 128	0.21 454	0.14 51	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

Lsterematch	0.18 333	0.13 421	0.33 355	0.19 203	0.10 176	0.23 403	0.17 332	0.25 226	0.32 444	0.28 425	0.37 512	0.24 413	0.21 454	0.23 319	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

DStereoRT	0.35 649	0.13 421	0.51 577	0.25 595	0.16 561	0.42 660	0.19 433	0.48 569	0.39 535	0.30 488	0.39 541	0.24 413	0.39 674	0.64 652	0.30 599	0.08 358	0.07 453	1.54 816	0.41 778	0.08 338	0.11 569

MultiAttention	1.02 777	0.13 421	0.43 500	0.35 733	0.43 759	5.36 809	1.71 813	0.69 750	0.53 683	0.36 598	0.63 710	0.55 695	0.22 472	7.60 829	0.43 670	0.09 469	0.06 309	0.14 663	0.24 744	0.26 740	0.30 751

FLISNet	0.20 403	0.13 421	0.33 355	0.18 137	0.15 528	0.17 201	0.16 279	0.34 379	0.21 256	0.37 606	0.39 541	0.36 562	0.24 504	0.29 443	0.21 486	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.07 304

CoSv	0.20 403	0.13 421	0.33 355	0.18 137	0.15 528	0.17 201	0.16 279	0.34 379	0.21 256	0.37 606	0.39 541	0.36 562	0.24 504	0.29 443	0.21 486	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.09 502	0.09 427	0.07 304

ISRNet	0.27 567	0.13 421	0.45 523	0.26 630	0.19 635	0.24 426	0.14 156	0.45 534	0.43 583	0.39 637	0.48 640	0.42 623	0.27 557	0.32 473	0.29 591	0.20 730	0.12 668	0.17 697	0.16 698	0.16 657	0.20 707

DCVSM-stereo	0.24 509	0.13 421	0.52 584	0.20 293	0.14 464	0.26 470	0.13 109	0.34 379	0.34 468	0.41 656	0.33 470	0.47 654	0.29 589	0.30 459	0.22 508	0.10 524	0.10 620	0.11 573	0.10 550	0.12 595	0.15 650

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 478	0.13 421	0.83 700	0.20 293	0.21 662	0.23 403	0.17 332	0.48 569	0.27 363	0.23 361	0.29 406	0.39 590	0.23 486	0.25 368	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.11 593	0.11 554	0.10 528

rvit_stereo_0080	0.15 267	0.13 421	0.25 246	0.19 203	0.13 412	0.15 97	0.20 487	0.28 288	0.24 321	0.15 241	0.17 243	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.15 310	0.11 572	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.07 304

test_sample6	0.25 537	0.13 421	0.41 476	0.21 358	0.11 245	0.30 542	0.22 549	0.51 610	0.35 485	0.33 544	0.43 592	0.30 504	0.24 504	0.57 609	0.22 508	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.10 550	0.11 554	0.10 528

test_sample5	0.24 509	0.13 421	0.42 486	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.21 519	0.50 592	0.34 468	0.32 528	0.41 561	0.29 486	0.23 486	0.55 594	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 554	0.10 528

test_sample4	0.24 509	0.13 421	0.43 500	0.20 293	0.12 327	0.32 572	0.21 519	0.51 610	0.34 468	0.31 506	0.37 512	0.28 475	0.23 486	0.53 584	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 554	0.10 528

H2IRNET	0.18 333	0.13 421	0.35 378	0.21 358	0.12 327	0.20 311	0.15 220	0.27 265	0.30 418	0.17 291	0.31 437	0.25 426	0.20 444	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.06 191

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 307	0.13 421	0.24 232	0.19 203	0.13 412	0.24 426	0.17 332	0.30 326	0.37 510	0.43 672	0.17 243	0.13 206	0.12 216	0.19 233	0.15 310	0.08 358	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.09 427	0.08 393

DualNet	0.24 509	0.13 421	0.42 486	0.21 358	0.12 327	0.30 542	0.21 519	0.50 592	0.34 468	0.33 544	0.43 592	0.29 486	0.23 486	0.55 594	0.21 486	0.10 524	0.07 453	0.10 514	0.09 502	0.11 554	0.10 528

whm_eth	0.15 267	0.13 421	0.25 246	0.19 203	0.13 412	0.15 97	0.20 487	0.28 288	0.24 321	0.15 241	0.17 243	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.15 310	0.11 572	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.07 304

plain	0.17 307	0.13 421	0.43 500	0.21 358	0.13 412	0.16 155	0.17 332	0.27 265	0.22 276	0.16 270	0.26 375	0.13 206	0.16 353	0.27 408	0.16 339	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.07 301	0.10 503	0.07 304

MaDis-Stereo	0.14 228	0.13 421	0.26 256	0.19 203	0.14 464	0.16 155	0.13 109	0.25 226	0.21 256	0.13 186	0.14 187	0.14 240	0.11 174	0.17 163	0.17 372	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.07 240	0.06 191

PCWNet_CMD	0.23 478	0.13 421	0.48 550	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.16 279	0.46 545	0.46 630	0.29 456	0.36 503	0.37 570	0.24 504	0.28 423	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.10 514	0.08 390	0.11 554	0.09 468

CFNet_ucs	0.24 509	0.13 421	0.50 567	0.20 293	0.15 528	0.28 501	0.17 332	0.49 581	0.45 612	0.32 528	0.42 578	0.39 590	0.22 472	0.31 466	0.21 486	0.11 572	0.08 546	0.12 612	0.09 502	0.12 595	0.11 569

gwcnet-sp	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 549	0.44 521	0.39 535	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 557	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

scenet	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 549	0.44 521	0.39 535	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 557	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

DCRE	0.20 403	0.13 421	0.40 451	0.21 358	0.15 528	0.20 311	0.19 433	0.30 326	0.27 363	0.22 352	0.80 736	0.23 398	0.16 353	0.23 319	0.15 310	0.07 168	0.07 453	0.07 203	0.08 390	0.07 240	0.06 191

ssnet	0.24 509	0.13 421	0.63 636	0.22 435	0.14 464	0.34 597	0.22 549	0.44 521	0.39 535	0.35 581	0.34 482	0.27 459	0.27 557	0.35 498	0.25 553	0.09 469	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

fff	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 583	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 574	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

ADStereo(finetuned)	0.19 382	0.13 421	0.49 556	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.34 379	0.39 535	0.29 456	0.31 437	0.18 313	0.31 623	0.21 286	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.07 304

IPLGR	0.21 424	0.13 421	0.61 624	0.21 358	0.11 245	0.25 446	0.18 384	0.41 484	0.37 510	0.28 425	0.27 384	0.21 364	0.19 433	0.37 510	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

STrans-v2	0.24 509	0.13 421	0.54 591	0.21 358	0.12 327	0.23 403	0.21 519	0.47 556	0.28 382	0.31 506	0.42 578	0.36 562	0.35 649	0.62 643	0.23 530	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.06 191

TransformOpticalFlow	0.24 509	0.13 421	0.56 605	0.23 496	0.11 245	0.21 345	0.19 433	0.40 469	0.32 444	0.30 488	0.43 592	0.36 562	0.31 623	0.61 635	0.20 459	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.06 141	0.07 304

IIG-Stereo	0.23 478	0.13 421	0.35 378	0.29 688	0.12 327	0.23 403	0.14 156	0.38 443	0.31 432	0.34 564	0.37 512	0.33 533	0.21 454	0.70 674	0.26 567	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.07 240	0.06 191

CroCo-Stereo	0.14 228	0.13 421	0.24 232	0.25 595	0.11 245	0.11 28	0.18 384	0.32 350	0.23 303	0.12 147	0.12 122	0.18 313	0.12 216	0.14 51	0.13 233	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.07 240	0.06 191
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
ICVP	0.23 478	0.13 421	0.44 510	0.26 630	0.14 464	0.29 523	0.25 616	0.45 534	0.33 458	0.29 456	0.43 592	0.35 557	0.25 527	0.26 388	0.23 530	0.12 614	0.09 585	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.10 528
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 285	0.13 421	0.29 300	0.22 435	0.15 528	0.19 266	0.13 109	0.32 350	0.26 352	0.26 401	0.20 293	0.19 334	0.17 385	0.21 286	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141	0.07 304

CFNet_pseudo	0.23 478	0.13 421	0.47 539	0.19 203	0.13 412	0.26 470	0.16 279	0.44 521	0.44 599	0.29 456	0.37 512	0.38 578	0.23 486	0.29 443	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.08 390	0.11 554	0.09 468

DCANet	0.18 333	0.13 421	0.40 451	0.19 203	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.34 379	0.39 535	0.29 456	0.31 437	0.18 313	0.23 486	0.20 258	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.07 304

csc	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 583	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 574	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

cscssc	0.19 382	0.13 421	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.19 266	0.18 384	0.35 403	0.43 583	0.29 456	0.30 422	0.18 313	0.28 574	0.20 258	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.05 7	0.07 304

ac_64	0.27 567	0.13 421	0.41 476	0.24 554	0.17 586	0.36 619	0.22 549	0.46 545	0.33 458	0.35 581	0.36 503	0.52 684	0.30 604	0.62 643	0.32 613	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.09 427	0.08 393

ACVNet	0.23 478	0.13 421	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.27 481	0.23 576	0.39 455	0.44 599	0.28 425	0.41 561	0.38 578	0.26 538	0.27 408	0.32 613	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.07 304

acv_ft	0.25 537	0.13 421	0.40 451	0.23 496	0.19 635	0.34 597	0.21 519	0.45 534	0.44 599	0.38 621	0.41 561	0.38 578	0.27 557	0.27 408	0.35 630	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.11 554	0.07 304

DSFCA	0.27 567	0.13 421	0.36 398	0.20 293	0.17 586	0.38 634	0.31 679	0.47 556	0.43 583	0.43 672	0.37 512	0.39 590	0.29 589	0.52 577	0.32 613	0.12 614	0.10 620	0.10 514	0.11 593	0.11 554	0.10 528

CCAANet	0.25 537	0.13 421	0.51 577	0.22 435	0.15 528	0.29 523	0.17 332	0.49 581	0.37 510	0.26 401	0.49 642	0.32 524	0.24 504	0.62 643	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.10 550	0.08 338	0.10 528

MSMDNet	0.23 478	0.13 421	0.48 550	0.20 293	0.13 412	0.28 501	0.16 279	0.46 545	0.46 630	0.29 456	0.36 503	0.37 570	0.24 504	0.28 423	0.20 459	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.11 554	0.09 468

ccs_rob	0.23 478	0.13 421	0.47 539	0.20 293	0.13 412	0.26 470	0.17 332	0.44 521	0.44 599	0.29 456	0.37 512	0.38 578	0.23 486	0.29 443	0.21 486	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.08 390	0.11 554	0.09 468

DISCO	0.32 625	0.13 421	0.51 577	0.25 595	0.16 561	0.48 692	0.25 616	0.50 592	0.57 700	0.37 606	0.45 617	0.62 718	0.36 654	0.64 652	0.49 691	0.09 469	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.12 595	0.11 569

Cross2Single Stereo	0.13 184	0.14 475	0.15 44	0.21 358	0.08 54	0.09 9	0.15 220	0.16 37	0.24 321	0.23 361	0.14 187	0.12 171	0.08 21	0.24 335	0.12 163	0.12 614	0.04 2	0.07 203	0.06 198	0.12 595	0.05 52

SE	0.16 285	0.14 475	0.19 155	0.21 358	0.11 245	0.23 403	0.16 279	0.28 288	0.20 234	0.20 328	0.27 384	0.15 263	0.17 385	0.15 104	0.14 274	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.11 554	0.08 393

HLF11	0.19 382	0.14 475	0.54 591	0.15 10	0.12 327	0.21 345	0.12 53	0.37 435	0.24 321	0.20 328	0.29 406	0.18 313	0.18 416	0.37 510	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.09 468

TestStereo_HL2	0.18 333	0.14 475	0.34 367	0.17 73	0.11 245	0.20 311	0.15 220	0.33 366	0.29 401	0.22 352	0.29 406	0.19 334	0.17 385	0.39 521	0.18 401	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.08 338	0.08 393

GGDA	0.18 333	0.14 475	0.33 355	0.17 73	0.10 176	0.20 311	0.16 279	0.33 366	0.31 432	0.22 352	0.28 392	0.19 334	0.16 353	0.38 516	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.06 198	0.08 338	0.08 393

Hybrid-DGEV-03	0.20 403	0.14 475	0.31 328	0.22 435	0.12 327	0.26 470	0.16 279	0.31 338	0.27 363	0.32 528	0.58 689	0.23 398	0.15 327	0.23 319	0.17 372	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.07 301	0.08 338	0.06 191

Select-FE	0.23 478	0.14 475	0.78 679	0.22 435	0.18 608	0.22 378	0.13 109	0.43 513	0.26 352	0.28 425	0.33 470	0.39 590	0.29 589	0.27 408	0.19 436	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.13 661	0.08 338	0.12 593

SCV	0.14 228	0.14 475	0.24 232	0.21 358	0.11 245	0.15 97	0.16 279	0.31 338	0.18 181	0.11 111	0.15 204	0.13 206	0.10 110	0.23 319	0.11 82	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.06 191

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 184	0.14 475	0.19 155	0.26 630	0.09 92	0.15 97	0.13 109	0.22 155	0.18 181	0.12 147	0.11 97	0.10 81	0.13 268	0.21 286	0.12 163	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.05 52

AIO-test1	0.19 382	0.14 475	0.41 476	0.27 659	0.15 528	0.21 345	0.16 279	0.39 455	0.36 498	0.17 291	0.26 375	0.18 313	0.13 268	0.28 423	0.14 274	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.06 141	0.09 468

rvit_0105_6	0.19 382	0.14 475	0.34 367	0.23 496	0.14 464	0.18 230	0.20 487	0.29 305	0.37 510	0.18 310	0.22 325	0.23 398	0.17 385	0.26 388	0.17 372	0.15 676	0.13 680	0.13 636	0.11 593	0.11 554	0.08 393

UGAM	0.26 556	0.14 475	0.45 523	0.25 595	0.12 327	0.23 403	0.25 616	0.32 350	0.41 567	0.31 506	0.42 578	0.41 612	0.22 472	0.92 741	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.14 663	0.12 632	0.10 503	0.07 304

rvit_stereo_0081_aga	0.16 285	0.14 475	0.28 286	0.21 358	0.13 412	0.19 266	0.17 332	0.23 181	0.24 321	0.17 291	0.21 309	0.19 334	0.13 268	0.19 233	0.14 274	0.11 572	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.07 304

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 537	0.14 475	0.95 724	0.21 358	0.27 720	0.20 311	0.19 433	0.48 569	0.25 339	0.26 401	0.55 677	0.34 543	0.18 416	0.25 368	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.12 632	0.12 595	0.12 593

rvit_stereo_ft	0.17 307	0.14 475	0.30 311	0.25 595	0.14 464	0.17 201	0.21 519	0.28 288	0.26 352	0.16 270	0.19 276	0.20 350	0.16 353	0.22 309	0.17 372	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.07 304

ACVNet-DCA	0.18 333	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.09 468

xx1	0.20 403	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.35 403	0.47 636	0.17 291	0.19 276	0.28 475	0.24 504	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.10 514	0.09 502	0.09 427	0.09 468

1test111	0.19 382	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.41 484	0.27 363	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.34 487	0.22 508	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.09 427	0.09 468

cc1	0.18 333	0.14 475	0.38 427	0.23 496	0.11 245	0.31 558	0.19 433	0.35 403	0.47 636	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.18 416	0.28 423	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.08 393

tt1	0.18 333	0.14 475	0.35 378	0.23 496	0.11 245	0.30 542	0.19 433	0.35 403	0.44 599	0.17 291	0.19 276	0.13 206	0.16 353	0.27 408	0.11 82	0.08 358	0.05 50	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.08 393

GCAP-Stereo	0.14 228	0.14 475	0.33 355	0.20 293	0.09 92	0.21 345	0.10 12	0.26 248	0.20 234	0.18 310	0.19 276	0.15 263	0.13 268	0.17 163	0.13 233	0.07 168	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.06 141	0.06 191

CRFU-Net	0.28 588	0.14 475	0.45 523	0.25 595	0.15 528	0.45 677	0.23 576	0.50 592	0.30 418	0.43 672	0.41 561	0.48 660	0.46 706	0.43 538	0.29 591	0.11 572	0.10 620	0.09 430	0.08 390	0.10 503	0.10 528

hknet	0.25 537	0.14 475	0.40 451	0.25 595	0.15 528	0.35 612	0.21 519	0.56 678	0.37 510	0.34 564	0.35 493	0.43 628	0.27 557	0.37 510	0.21 486	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.10 550	0.09 427	0.09 468

GMOStereo	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 637	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

error version	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 637	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

test-v	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 637	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

GwcNet-ADL	0.22 460	0.14 475	0.58 613	0.24 554	0.13 412	0.22 378	0.23 576	0.49 581	0.40 553	0.27 412	0.29 406	0.30 504	0.20 444	0.26 388	0.23 530	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.09 427	0.09 468

OMP-Stereo	0.23 478	0.14 475	0.35 378	0.29 688	0.13 412	0.21 345	0.16 279	0.37 435	0.33 458	0.34 564	0.30 422	0.34 543	0.19 433	0.70 674	0.24 543	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.07 301	0.07 240	0.06 191

test-2	0.18 333	0.14 475	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.20 311	0.27 637	0.26 248	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.26 448	0.17 385	0.15 104	0.12 163	0.07 168	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.05 52

raft+_RVC	0.18 333	0.14 475	0.32 338	0.21 358	0.15 528	0.21 345	0.16 279	0.38 443	0.34 468	0.21 342	0.28 392	0.20 350	0.15 327	0.24 335	0.19 436	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.08 393

sCroCo_RVC	0.18 333	0.14 475	0.49 556	0.27 659	0.18 608	0.22 378	0.17 332	0.27 265	0.23 303	0.14 218	0.22 325	0.17 299	0.14 307	0.21 286	0.15 310	0.10 524	0.11 646	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.09 468

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 307	0.14 475	0.32 338	0.20 293	0.09 92	0.19 266	0.17 332	0.32 350	0.30 418	0.25 388	0.33 470	0.20 350	0.17 385	0.19 233	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.07 203	0.07 301	0.07 240	0.05 52

MMNet	0.27 567	0.14 475	0.49 556	0.24 554	0.17 586	0.47 686	0.22 549	0.45 534	0.51 669	0.39 637	0.41 561	0.36 562	0.33 634	0.39 521	0.34 625	0.08 358	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.08 393

delet	0.27 567	0.14 475	0.40 451	0.23 496	0.19 635	0.41 653	0.29 660	0.49 581	0.48 648	0.33 544	0.41 561	0.37 570	0.30 604	0.48 556	0.34 625	0.09 469	0.09 585	0.11 573	0.12 632	0.08 338	0.08 393

UNet	0.28 588	0.14 475	0.69 659	0.23 496	0.20 654	0.44 671	0.22 549	0.50 592	0.40 553	0.34 564	0.39 541	0.43 628	0.33 634	0.40 530	0.31 607	0.09 469	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.08 393

HGLStereo	0.27 567	0.14 475	0.46 531	0.24 554	0.21 662	0.33 583	0.23 576	0.50 592	0.42 575	0.35 581	0.48 640	0.41 612	0.33 634	0.45 545	0.33 620	0.11 572	0.10 620	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.12 593

GANet-RSSM	0.24 509	0.14 475	0.36 398	0.21 358	0.14 464	0.27 481	0.21 519	0.45 534	0.33 458	0.29 456	0.39 541	0.39 590	0.28 574	0.58 618	0.23 530	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.09 468

DMCA	0.22 460	0.14 475	0.36 398	0.22 435	0.14 464	0.27 481	0.20 487	0.43 513	0.38 525	0.31 506	0.32 447	0.33 533	0.24 504	0.24 335	0.28 579	0.11 572	0.08 546	0.10 514	0.08 390	0.10 503	0.11 569

RASNet	0.28 588	0.14 475	0.44 510	0.22 435	0.18 608	0.32 572	0.19 433	0.48 569	0.38 525	0.29 456	0.43 592	0.47 654	0.37 663	0.79 711	0.36 636	0.09 469	0.07 453	0.07 203	0.09 502	0.07 240	0.07 304

MDST_ROB	0.48 711	0.14 475	0.95 724	0.30 701	0.21 662	1.33 787	0.32 687	0.77 760	0.56 697	1.06 776	0.71 724	0.49 666	0.35 649	1.26 778	0.38 641	0.13 636	0.11 646	0.16 691	0.13 661	0.12 595	0.12 593

ManiGeoR	0.18 333	0.15 515	0.55 598	0.15 10	0.11 245	0.21 345	0.14 156	0.39 455	0.27 363	0.19 319	0.24 350	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.08 393

HLf10	0.18 333	0.15 515	0.55 598	0.15 10	0.11 245	0.21 345	0.14 156	0.39 455	0.27 363	0.19 319	0.24 350	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.19 436	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.08 393

quiztm	0.15 267	0.15 515	0.25 246	0.22 435	0.14 464	0.17 201	0.17 332	0.33 366	0.21 256	0.18 310	0.21 309	0.14 240	0.10 110	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.05 88	0.08 338	0.05 52

Hybrid-DGEV-2	0.21 424	0.15 515	0.34 367	0.24 554	0.13 412	0.28 501	0.14 156	0.48 569	0.44 599	0.27 412	0.24 350	0.25 426	0.25 527	0.28 423	0.19 436	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.07 240	0.07 304

G2L-ROB	0.23 478	0.15 515	0.41 476	0.19 203	0.12 327	0.27 481	0.21 519	0.47 556	0.33 458	0.34 564	0.31 437	0.41 612	0.22 472	0.49 561	0.26 567	0.09 469	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.10 528

FACV-RUCA	0.21 424	0.15 515	0.32 338	0.23 496	0.23 692	0.26 470	0.19 433	0.39 455	0.34 468	0.25 388	0.32 447	0.21 364	0.24 504	0.24 335	0.19 436	0.10 524	0.07 453	0.15 679	0.08 390	0.16 657	0.13 613

DDVS	0.25 537	0.15 515	0.39 443	0.24 554	0.17 586	0.34 597	0.21 519	0.41 484	0.30 418	0.33 544	0.41 561	0.48 660	0.21 454	0.52 577	0.27 573	0.11 572	0.09 585	0.11 573	0.09 502	0.13 614	0.14 637

rvit_0105_5	0.21 424	0.15 515	0.38 427	0.23 496	0.13 412	0.22 378	0.24 598	0.36 423	0.39 535	0.21 342	0.23 336	0.26 448	0.19 433	0.26 388	0.19 436	0.15 676	0.13 680	0.12 612	0.12 632	0.10 503	0.09 468

rvit_0105_4	0.20 403	0.15 515	0.38 427	0.23 496	0.14 464	0.20 311	0.22 549	0.33 366	0.39 535	0.19 319	0.24 350	0.25 426	0.19 433	0.27 408	0.17 372	0.16 692	0.13 680	0.13 636	0.11 593	0.11 554	0.08 393

ITSA-stereo	0.25 537	0.15 515	0.33 355	0.23 496	0.11 245	0.27 481	0.18 384	0.56 678	0.59 705	0.31 506	0.32 447	0.33 533	0.28 574	0.49 561	0.30 599	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.11 554	0.13 613

test_sample7	0.25 537	0.15 515	0.35 378	0.20 293	0.14 464	0.28 501	0.21 519	0.51 610	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 570	0.30 604	0.39 521	0.23 530	0.14 661	0.09 585	0.13 636	0.12 632	0.13 614	0.12 593

MyStereo8	0.22 460	0.15 515	0.63 636	0.21 358	0.17 586	0.31 558	0.16 279	0.36 423	0.32 444	0.28 425	0.36 503	0.25 426	0.18 416	0.25 368	0.28 579	0.08 358	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.12 593

CASS	0.21 424	0.15 515	0.32 338	0.26 630	0.11 245	0.28 501	0.19 433	0.39 455	0.30 418	0.32 528	0.34 482	0.25 426	0.24 504	0.25 368	0.20 459	0.13 636	0.08 546	0.11 573	0.09 502	0.11 554	0.11 569
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 267	0.15 515	0.28 286	0.25 595	0.18 608	0.11 28	0.19 433	0.28 288	0.21 256	0.13 186	0.16 224	0.15 263	0.12 216	0.17 163	0.14 274	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.06 198	0.08 338	0.07 304

NINENet	0.25 537	0.15 515	0.37 407	0.23 496	0.16 561	0.43 669	0.17 332	0.60 712	0.46 630	0.32 528	0.37 512	0.32 524	0.20 444	0.42 536	0.21 486	0.10 524	0.10 620	0.12 612	0.08 390	0.11 554	0.10 528

Sa-1000	0.22 460	0.15 515	0.35 378	0.23 496	0.13 412	0.28 501	0.23 576	0.47 556	0.39 535	0.30 488	0.50 646	0.26 448	0.19 433	0.33 480	0.16 339	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.08 338	0.06 191

CSP-Net	0.27 567	0.15 515	0.30 311	0.21 358	0.14 464	0.44 671	0.24 598	0.50 592	0.40 553	0.41 656	0.43 592	0.42 623	0.26 538	0.66 663	0.28 579	0.12 614	0.08 546	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.09 468

IPLG	0.21 424	0.15 515	0.53 588	0.21 358	0.12 327	0.28 501	0.17 332	0.42 498	0.30 418	0.33 544	0.32 447	0.15 263	0.17 385	0.50 565	0.21 486	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

MIPNet	0.21 424	0.15 515	0.52 584	0.21 358	0.12 327	0.27 481	0.20 487	0.45 534	0.37 510	0.30 488	0.23 336	0.19 334	0.24 504	0.27 408	0.19 436	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.07 240	0.06 191

PSMNet-ADL	0.25 537	0.15 515	0.32 338	0.26 630	0.14 464	0.31 558	0.22 549	0.44 521	0.36 498	0.27 412	0.33 470	0.41 612	0.28 574	0.61 635	0.29 591	0.11 572	0.09 585	0.09 430	0.11 593	0.10 503	0.10 528

rafts_anoy	0.18 333	0.15 515	0.35 378	0.22 435	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.32 350	0.30 418	0.23 361	0.25 362	0.20 350	0.16 353	0.22 309	0.19 436	0.08 358	0.07 453	0.10 514	0.12 632	0.09 427	0.08 393

pcwnet_v2	0.32 625	0.15 515	1.26 759	0.23 496	0.18 608	0.32 572	0.18 384	0.59 703	0.60 711	0.36 598	0.45 617	0.35 557	0.29 589	0.36 507	0.25 553	0.14 661	0.11 646	0.12 612	0.11 593	0.14 634	0.15 650

RALCasStereoNet	0.18 333	0.15 515	0.33 355	0.21 358	0.14 464	0.21 345	0.18 384	0.31 338	0.25 339	0.21 342	0.29 406	0.22 376	0.15 327	0.27 408	0.17 372	0.08 358	0.10 620	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

ADLNet	0.28 588	0.15 515	0.42 486	0.23 496	0.19 635	0.34 597	0.23 576	0.53 641	0.43 583	0.42 666	0.41 561	0.44 639	0.27 557	0.55 594	0.35 630	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.11 593	0.11 554	0.12 593

AFF-stereo	0.18 333	0.15 515	0.32 338	0.21 358	0.10 176	0.18 230	0.18 384	0.33 366	0.27 363	0.25 388	0.37 512	0.25 426	0.17 385	0.24 335	0.15 310	0.06 54	0.05 50	0.08 325	0.08 390	0.07 240	0.05 52

cf-r	0.24 509	0.15 515	0.44 510	0.21 358	0.14 464	0.27 481	0.22 549	0.42 498	0.40 553	0.30 488	0.42 578	0.42 623	0.26 538	0.43 538	0.25 553	0.11 572	0.06 309	0.08 325	0.10 550	0.08 338	0.08 393

PSMNet-RSSM	0.24 509	0.15 515	0.36 398	0.21 358	0.14 464	0.25 446	0.20 487	0.48 569	0.37 510	0.30 488	0.44 604	0.38 578	0.26 538	0.52 577	0.22 508	0.12 614	0.07 453	0.11 573	0.13 661	0.10 503	0.09 468

CFNet-ft	0.24 509	0.15 515	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.30 542	0.21 519	0.39 455	0.36 498	0.28 425	0.40 552	0.43 628	0.25 527	0.47 552	0.24 543	0.12 614	0.07 453	0.12 612	0.11 593	0.12 595	0.09 468

CFNet_RVC	0.24 509	0.15 515	0.35 378	0.18 137	0.15 528	0.30 542	0.21 519	0.39 455	0.36 498	0.28 425	0.40 552	0.43 628	0.25 527	0.47 552	0.24 543	0.12 614	0.07 453	0.12 612	0.11 593	0.12 595	0.09 468

HLf8	0.19 382	0.16 544	0.55 598	0.15 10	0.12 327	0.24 426	0.14 156	0.40 469	0.31 432	0.20 328	0.26 375	0.18 313	0.15 327	0.35 498	0.17 372	0.10 524	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.09 468

G2L-Stereo_test	0.24 509	0.16 544	0.38 427	0.19 203	0.13 412	0.27 481	0.24 598	0.49 581	0.38 525	0.37 606	0.37 512	0.40 605	0.24 504	0.52 577	0.28 579	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.06 198	0.09 427	0.08 393

coex_refinement	0.26 556	0.16 544	0.36 398	0.23 496	0.15 528	0.31 558	0.20 487	0.49 581	0.42 575	0.35 581	0.42 578	0.45 644	0.27 557	0.55 594	0.33 620	0.10 524	0.06 309	0.07 203	0.07 301	0.10 503	0.10 528

G2L-Stereo	0.25 537	0.16 544	0.47 539	0.22 435	0.14 464	0.25 446	0.18 384	0.46 545	0.35 485	0.33 544	0.37 512	0.40 605	0.22 472	0.60 628	0.30 599	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.08 390	0.09 427	0.09 468

4D-IteraStereo	0.17 307	0.16 544	0.50 567	0.21 358	0.14 464	0.19 266	0.17 332	0.28 288	0.28 382	0.23 361	0.20 293	0.20 350	0.11 174	0.19 233	0.14 274	0.06 54	0.04 2	0.10 514	0.08 390	0.08 338	0.06 191

CBFPSM	0.27 567	0.16 544	0.67 652	0.20 293	0.14 464	0.38 634	0.25 616	0.40 469	0.36 498	0.33 544	0.36 503	0.56 699	0.38 667	0.32 473	0.38 641	0.08 358	0.08 546	0.07 203	0.08 390	0.09 427	0.11 569

ToySt	0.24 509	0.16 544	0.48 550	0.21 358	0.13 412	0.29 523	0.29 660	0.39 455	0.39 535	0.27 412	0.35 493	0.39 590	0.31 623	0.31 466	0.29 591	0.08 358	0.09 585	0.10 514	0.11 593	0.11 554	0.10 528

ssnet_v2	0.28 588	0.16 544	0.44 510	0.22 435	0.15 528	0.40 649	0.30 673	0.57 688	0.46 630	0.38 621	0.36 503	0.47 654	0.29 589	0.38 516	0.39 649	0.13 636	0.11 646	0.11 573	0.11 593	0.11 554	0.11 569

TestStereo1	0.21 424	0.16 544	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.26 470	0.27 637	0.40 469	0.36 498	0.29 456	0.39 541	0.22 376	0.21 454	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.07 304

RAFT_CTSACE	0.21 424	0.16 544	0.41 476	0.25 595	0.15 528	0.22 378	0.24 598	0.32 350	0.28 382	0.33 544	0.51 652	0.29 486	0.17 385	0.32 473	0.13 233	0.06 54	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.06 191

SA-5K	0.21 424	0.16 544	0.32 338	0.26 630	0.13 412	0.26 470	0.27 637	0.40 469	0.36 498	0.29 456	0.39 541	0.22 376	0.21 454	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.08 338	0.07 304

SA	0.22 460	0.16 544	0.36 398	0.23 496	0.13 412	0.24 426	0.23 576	0.45 534	0.40 553	0.27 412	0.44 604	0.23 398	0.23 486	0.33 480	0.17 372	0.07 168	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.08 338	0.06 191

AACVNet	0.26 556	0.16 544	0.37 407	0.22 435	0.14 464	0.29 523	0.19 433	0.41 484	0.31 432	0.38 621	0.42 578	0.43 628	0.28 574	0.73 686	0.25 553	0.11 572	0.08 546	0.11 573	0.09 502	0.13 614	0.11 569

psm_up	0.29 601	0.16 544	0.41 476	0.26 630	0.17 586	0.32 572	0.26 630	0.55 661	0.43 583	0.36 598	0.40 552	0.45 644	0.37 663	0.58 618	0.30 599	0.11 572	0.12 668	0.13 636	0.12 632	0.10 503	0.10 528

UCFNet_RVC	0.24 509	0.16 544	0.34 367	0.18 137	0.15 528	0.33 583	0.16 279	0.46 545	0.35 485	0.29 456	0.35 493	0.39 590	0.25 527	0.34 487	0.22 508	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.14 676	0.13 614	0.12 593

AdaStereo	0.24 509	0.16 544	0.37 407	0.24 554	0.12 327	0.32 572	0.17 332	0.54 651	0.42 575	0.33 544	0.38 527	0.35 557	0.21 454	0.30 459	0.22 508	0.14 661	0.06 309	0.13 636	0.08 390	0.11 554	0.08 393
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.
NVstereo2D	0.31 616	0.16 544	0.54 591	0.24 554	0.22 679	0.42 660	0.28 653	0.58 697	0.56 697	0.28 425	0.38 527	0.40 605	0.30 604	0.71 678	0.28 579	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.10 550	0.19 702	0.16 661

MLCV	0.22 460	0.16 544	0.44 510	0.21 358	0.08 54	0.29 523	0.19 433	0.38 443	0.37 510	0.38 621	0.44 604	0.31 514	0.21 454	0.41 532	0.24 543	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.07 240	0.06 191

HSM	0.28 588	0.16 544	0.35 378	0.20 293	0.15 528	0.33 583	0.19 433	0.53 641	0.37 510	0.36 598	0.38 527	0.67 734	0.31 623	0.89 735	0.23 530	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.08 338	0.08 393

DLCB_ROB	0.28 588	0.16 544	0.34 367	0.27 659	0.16 561	0.38 634	0.25 616	0.48 569	0.43 583	0.46 687	0.46 627	0.51 678	0.33 634	0.53 584	0.33 620	0.10 524	0.10 620	0.11 573	0.11 593	0.10 503	0.09 468

TestStereo_HLe17	0.19 382	0.17 564	0.64 644	0.16 31	0.11 245	0.21 345	0.17 332	0.40 469	0.30 418	0.19 319	0.25 362	0.17 299	0.15 327	0.38 516	0.17 372	0.08 358	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

rvit_0105_3	0.23 478	0.17 564	0.40 451	0.25 595	0.15 528	0.24 426	0.28 653	0.38 443	0.41 567	0.25 388	0.25 362	0.28 475	0.21 454	0.28 423	0.20 459	0.15 676	0.13 680	0.14 663	0.15 686	0.10 503	0.09 468

rvit_stereo_0075_2	0.24 509	0.17 564	0.50 567	0.26 630	0.22 679	0.22 378	0.15 220	0.40 469	0.35 485	0.27 412	0.37 512	0.29 486	0.20 444	0.28 423	0.19 436	0.17 705	0.12 668	0.19 715	0.12 632	0.13 614	0.13 613

raft_robust	0.22 460	0.17 564	0.30 311	0.22 435	0.12 327	0.23 403	0.22 549	0.49 581	0.48 648	0.32 528	0.32 447	0.26 448	0.23 486	0.53 584	0.15 310	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.10 550	0.08 338	0.06 191

ADLNet2	0.30 609	0.17 564	0.72 671	0.23 496	0.17 586	0.36 619	0.24 598	0.52 629	0.51 669	0.32 528	0.38 527	0.45 644	0.30 604	0.69 670	0.35 630	0.10 524	0.08 546	0.09 430	0.09 502	0.12 595	0.10 528

TRStereo	0.19 382	0.17 564	0.47 539	0.23 496	0.19 635	0.19 266	0.16 279	0.52 629	0.28 382	0.20 328	0.19 276	0.21 364	0.13 268	0.24 335	0.13 233	0.09 469	0.06 309	0.09 430	0.11 593	0.06 141	0.06 191

RAFT	0.21 424	0.17 564	0.32 338	0.24 554	0.12 327	0.25 446	0.27 637	0.35 403	0.28 382	0.33 544	0.33 470	0.38 578	0.22 472	0.29 443	0.17 372	0.08 358	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.10 503	0.06 191

111	0.20 403	0.17 564	0.40 451	0.18 137	0.09 92	0.24 426	0.17 332	0.41 484	0.45 612	0.23 361	0.29 406	0.29 486	0.21 454	0.24 335	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.07 240	0.08 393

hitnet-ft	0.29 601	0.17 564	0.40 451	0.19 203	0.14 464	0.39 643	0.23 576	0.44 521	0.41 567	0.36 598	0.46 627	0.53 689	0.34 643	0.76 701	0.32 613	0.14 661	0.10 620	0.13 636	0.10 550	0.15 649	0.13 613

GwcNet-RSSM	0.26 556	0.17 564	0.46 531	0.21 358	0.13 412	0.28 501	0.23 576	0.44 521	0.42 575	0.31 506	0.45 617	0.40 605	0.26 538	0.55 594	0.28 579	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.10 550	0.09 427	0.08 393

stereogan	0.37 664	0.17 564	0.65 646	0.27 659	0.22 679	0.62 728	0.26 630	0.59 703	0.63 721	0.43 672	0.60 697	0.67 734	0.42 692	0.68 668	0.35 630	0.13 636	0.14 691	0.14 663	0.12 632	0.19 702	0.17 674

HITNet	0.20 403	0.17 564	0.43 500	0.19 203	0.08 54	0.27 481	0.14 156	0.42 498	0.30 418	0.29 456	0.32 447	0.27 459	0.21 454	0.28 423	0.25 553	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.09 427	0.06 191
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
StereoDRNet-Refined	0.27 567	0.17 564	0.35 378	0.25 595	0.14 464	0.37 626	0.21 519	0.47 556	0.41 567	0.44 679	0.51 652	0.41 612	0.28 574	0.45 545	0.37 637	0.09 469	0.06 309	0.11 573	0.11 593	0.10 503	0.10 528
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 635	0.17 564	0.61 624	0.27 659	0.19 635	0.46 679	0.29 660	0.65 733	0.51 669	0.47 694	0.46 627	0.44 639	0.34 643	0.62 643	0.41 665	0.12 614	0.08 546	0.13 636	0.12 632	0.12 595	0.10 528

SGM-Forest	0.36 654	0.17 564	0.47 539	0.23 496	0.16 561	0.45 677	0.41 732	0.55 661	0.48 648	0.52 715	0.60 697	0.52 684	0.41 683	0.85 727	0.50 697	0.17 705	0.17 724	0.17 697	0.15 686	0.15 649	0.15 650
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 267	0.18 579	0.40 451	0.27 659	0.26 716	0.46 679	0.12 53	0.24 204	0.19 201	0.09 26	0.11 97	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 82	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

ACV-stereo	0.29 601	0.18 579	0.79 686	0.23 496	0.16 561	0.47 686	0.19 433	0.36 423	0.34 468	0.29 456	0.33 470	0.67 734	0.42 692	0.54 591	0.30 599	0.10 524	0.09 585	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.11 569

DispNO	0.27 567	0.18 579	0.62 632	0.23 496	0.17 586	0.25 446	0.22 549	0.45 534	0.41 567	0.32 528	0.39 541	0.38 578	0.27 557	0.77 707	0.27 573	0.09 469	0.07 453	0.10 514	0.10 550	0.08 338	0.08 393

StereoVision	0.22 460	0.18 579	0.37 407	0.27 659	0.17 586	0.23 403	0.22 549	0.38 443	0.31 432	0.20 328	0.51 652	0.22 376	0.16 353	0.28 423	0.18 401	0.11 572	0.12 668	0.13 636	0.13 661	0.10 503	0.07 304

LL-Strereo2	0.18 333	0.18 579	0.39 443	0.22 435	0.12 327	0.24 426	0.13 109	0.31 338	0.23 303	0.24 377	0.20 293	0.24 413	0.12 216	0.26 388	0.15 310	0.06 54	0.06 309	0.12 612	0.09 502	0.08 338	0.07 304

iinet-f	0.30 609	0.18 579	1.03 735	0.20 293	0.15 528	0.44 671	0.22 549	0.45 534	0.37 510	0.35 581	0.44 604	0.41 612	0.34 643	0.34 487	0.40 656	0.10 524	0.09 585	0.08 325	0.08 390	0.13 614	0.11 569

RAFT+CT+SA	0.21 424	0.18 579	0.33 355	0.25 595	0.18 608	0.23 403	0.29 660	0.40 469	0.36 498	0.24 377	0.38 527	0.18 313	0.16 353	0.32 473	0.16 339	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.12 632	0.09 427	0.09 468

iRaft-Stereo_5w	0.23 478	0.18 579	0.44 510	0.22 435	0.13 412	0.19 266	0.19 433	0.37 435	0.32 444	0.28 425	0.37 512	0.34 543	0.23 486	0.65 659	0.27 573	0.06 54	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

LMCR-Stereo	0.26 556	0.18 579	0.49 556	0.28 683	0.14 464	0.36 619	0.23 576	0.54 651	0.34 468	0.39 637	0.40 552	0.29 486	0.29 589	0.37 510	0.27 573	0.11 572	0.07 453	0.09 430	0.07 301	0.13 614	0.09 468

Anonymous3	0.23 478	0.18 579	0.63 636	0.27 659	0.18 608	0.41 653	0.23 576	0.43 513	0.35 485	0.23 361	0.27 384	0.20 350	0.18 416	0.27 408	0.18 401	0.12 614	0.11 646	0.10 514	0.10 550	0.11 554	0.12 593

XX-TBD	0.15 267	0.18 579	0.28 286	0.22 435	0.10 176	0.22 378	0.15 220	0.22 155	0.27 363	0.22 352	0.26 375	0.14 240	0.12 216	0.16 142	0.13 233	0.08 358	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.07 240	0.06 191

RALAANet	0.19 382	0.18 579	0.37 407	0.23 496	0.14 464	0.23 403	0.13 109	0.37 435	0.29 401	0.28 425	0.26 375	0.25 426	0.15 327	0.26 388	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.08 390	0.09 427	0.06 191

FAT-Stereo	0.36 654	0.18 579	0.73 675	0.26 630	0.18 608	0.33 583	0.29 660	0.60 712	0.59 705	0.46 687	0.60 697	0.60 712	0.50 718	0.61 635	0.34 625	0.13 636	0.14 691	0.13 636	0.12 632	0.14 634	0.18 687

BEATNet_4x	0.22 460	0.18 579	0.47 539	0.22 435	0.10 176	0.28 501	0.14 156	0.46 545	0.32 444	0.31 506	0.34 482	0.31 514	0.25 527	0.31 466	0.29 591	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.06 198	0.10 503	0.08 393

RYNet	0.37 664	0.18 579	0.59 619	0.25 595	0.28 728	0.61 726	0.32 687	0.59 703	0.59 705	0.41 656	0.38 527	0.57 704	0.39 674	0.87 730	0.53 703	0.11 572	0.08 546	0.12 612	0.11 593	0.18 689	0.18 687

iResNet	0.24 509	0.18 579	0.61 624	0.25 595	0.11 245	0.29 523	0.21 519	0.42 498	0.43 583	0.33 544	0.43 592	0.27 459	0.22 472	0.34 487	0.26 567	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.08 338	0.07 304

CBMV_ROB	0.33 635	0.18 579	0.53 588	0.21 358	0.14 464	0.33 583	0.20 487	0.51 610	0.45 612	0.51 707	0.55 677	0.45 644	0.42 692	0.71 678	0.32 613	0.18 716	0.19 739	0.23 734	0.21 728	0.14 634	0.15 650

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 228	0.19 596	0.70 665	0.17 73	0.12 327	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.17 159	0.10 66	0.12 122	0.10 81	0.10 110	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 50	0.06 73	0.07 301	0.05 7	0.07 304

rvit_105_1	0.27 567	0.19 596	0.46 531	0.27 659	0.19 635	0.30 542	0.35 705	0.44 521	0.51 669	0.31 506	0.31 437	0.31 514	0.26 538	0.35 498	0.25 553	0.15 676	0.14 691	0.15 679	0.17 708	0.11 554	0.10 528

DualNet (step1)	0.28 588	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 487	0.51 610	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 570	0.30 604	0.39 521	0.23 530	0.23 741	0.09 585	0.28 752	0.24 744	0.18 689	0.16 661

test_sample9	0.42 688	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 487	0.51 610	0.38 525	0.37 606	0.34 482	0.37 570	0.30 604	0.66 663	0.91 751	0.23 741	1.82 822	0.28 752	0.24 744	0.18 689	0.16 661

test_sample8	0.49 714	0.19 596	0.50 567	0.18 137	0.16 561	0.34 597	0.20 487	0.55 661	0.34 468	0.62 734	0.38 527	1.15 770	0.67 749	0.66 663	0.91 751	0.23 741	1.82 822	0.28 752	0.24 744	0.18 689	0.16 661

test_5	0.23 478	0.19 596	0.38 427	0.26 630	0.18 608	0.25 446	0.29 660	0.40 469	0.37 510	0.29 456	0.40 552	0.25 426	0.22 472	0.34 487	0.18 401	0.07 168	0.05 50	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.10 528

AASNet	0.27 567	0.19 596	0.49 556	0.26 630	0.17 586	0.34 597	0.20 487	0.62 724	0.48 648	0.35 581	0.40 552	0.32 524	0.25 527	0.28 423	0.34 625	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.08 390	0.13 614	0.11 569

AnonymousM	0.17 307	0.19 596	0.24 232	0.18 137	0.10 176	0.18 230	0.17 332	0.30 326	0.23 303	0.26 401	0.20 293	0.18 313	0.14 307	0.19 233	0.14 274	0.09 469	0.06 309	0.38 773	0.15 686	0.06 141	0.05 52

TestStereo	0.21 424	0.19 596	0.40 451	0.25 595	0.10 176	0.22 378	0.21 519	0.31 338	0.31 432	0.23 361	0.34 482	0.22 376	0.18 416	0.62 643	0.18 401	0.08 358	0.06 309	0.10 514	0.07 301	0.11 554	0.06 191

CVANet_RVC	0.30 609	0.19 596	0.41 476	0.26 630	0.16 561	0.33 583	0.26 630	0.52 629	0.47 636	0.40 647	0.46 627	0.43 628	0.31 623	0.89 735	0.26 567	0.14 661	0.09 585	0.14 663	0.13 661	0.14 634	0.10 528

DeepPruner_ROB	0.26 556	0.19 596	0.44 510	0.21 358	0.16 561	0.30 542	0.21 519	0.52 629	0.32 444	0.35 581	0.38 527	0.39 590	0.26 538	0.42 536	0.24 543	0.15 676	0.11 646	0.11 573	0.11 593	0.14 634	0.13 613

iResNet_ROB	0.25 537	0.19 596	0.40 451	0.20 293	0.12 327	0.30 542	0.16 279	0.55 661	0.53 683	0.38 621	0.43 592	0.37 570	0.26 538	0.38 516	0.22 508	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.04 1	0.09 427	0.09 468

SGM_RVC	0.50 718	0.19 596	0.50 567	0.25 595	0.15 528	0.69 736	0.39 725	0.68 749	0.82 750	0.95 768	0.84 741	1.13 767	0.76 757	1.16 769	0.60 715	0.16 692	0.16 717	0.16 691	0.16 698	0.16 657	0.17 674
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SME	0.21 424	0.20 609	0.29 300	0.23 496	0.11 245	0.36 619	0.17 332	0.37 435	0.29 401	0.24 377	0.28 392	0.19 334	0.21 454	0.53 584	0.21 486	0.10 524	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.11 554	0.08 393

AIO-test2	0.20 403	0.20 609	0.36 398	0.26 630	0.15 528	0.22 378	0.16 279	0.42 498	0.42 575	0.16 270	0.29 406	0.15 263	0.11 174	0.26 388	0.13 233	0.18 716	0.06 309	0.10 514	0.11 593	0.07 240	0.07 304

fast-acv-ft	0.31 616	0.20 609	0.81 693	0.24 554	0.18 608	0.46 679	0.27 637	0.41 484	0.49 657	0.39 637	0.55 677	0.49 666	0.35 649	0.37 510	0.38 641	0.11 572	0.11 646	0.11 573	0.12 632	0.12 595	0.09 468

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 609	0.20 609	0.70 665	0.21 358	0.17 586	0.46 679	0.27 637	0.50 592	0.49 657	0.42 666	0.55 677	0.43 628	0.30 604	0.46 548	0.38 641	0.09 469	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.11 554	0.10 528

ACRE	0.21 424	0.20 609	0.62 632	0.23 496	0.15 528	0.24 426	0.20 487	0.35 403	0.28 382	0.31 506	0.32 447	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

SACVNet	0.30 609	0.20 609	0.41 476	0.25 595	0.18 608	0.34 597	0.25 616	0.52 629	0.40 553	0.41 656	0.44 604	0.46 652	0.32 631	0.71 678	0.25 553	0.13 636	0.10 620	0.12 612	0.12 632	0.16 657	0.17 674

GEStereo_RVC	0.27 567	0.20 609	0.44 510	0.27 659	0.16 561	0.33 583	0.25 616	0.56 678	0.54 688	0.34 564	0.38 527	0.34 543	0.25 527	0.51 570	0.28 579	0.12 614	0.08 546	0.09 430	0.08 390	0.11 554	0.11 569

APVNet	0.36 654	0.20 609	0.70 665	0.26 630	0.22 679	0.52 710	0.35 705	0.61 716	0.44 599	0.38 621	0.52 660	0.48 660	0.38 667	0.84 724	0.46 684	0.13 636	0.14 691	0.15 679	0.16 698	0.16 657	0.15 650

S-Stereo	0.38 671	0.20 609	1.05 736	0.27 659	0.22 679	0.38 634	0.32 687	0.55 661	0.66 725	0.39 637	0.59 692	0.49 666	0.41 683	0.75 695	0.40 656	0.12 614	0.15 707	0.13 636	0.13 661	0.16 657	0.21 717

STTStereo	0.28 588	0.20 609	0.61 624	0.25 595	0.17 586	0.29 523	0.24 598	0.47 556	0.39 535	0.39 637	0.41 561	0.44 639	0.28 574	0.40 530	0.28 579	0.13 636	0.12 668	0.13 636	0.16 698	0.12 595	0.11 569

CFNet	0.27 567	0.20 609	0.44 510	0.22 435	0.14 464	0.33 583	0.14 156	0.51 610	0.45 612	0.30 488	0.40 552	0.38 578	0.27 557	0.76 701	0.25 553	0.09 469	0.07 453	0.11 573	0.11 593	0.11 554	0.08 393

LE_ROB	1.76 795	0.20 609	2.68 795	0.48 764	0.52 771	0.78 748	0.96 796	0.84 774	6.61 825	7.40 828	2.08 797	2.08 790	4.83 820	1.27 779	3.79 814	0.10 524	0.08 546	0.12 612	0.11 593	0.11 554	0.10 528

NOSS_ROB	0.31 616	0.20 609	0.35 378	0.24 554	0.16 561	0.32 572	0.19 433	0.52 629	0.48 648	0.33 544	0.36 503	0.42 623	0.28 574	0.93 743	0.24 543	0.19 723	0.20 748	0.24 736	0.22 739	0.17 674	0.17 674

XPNet_ROB	0.33 635	0.20 609	0.43 500	0.27 659	0.18 608	0.37 626	0.31 679	0.55 661	0.50 665	0.51 707	0.53 667	0.58 707	0.37 663	0.63 650	0.45 678	0.17 705	0.12 668	0.13 636	0.12 632	0.15 649	0.14 637

pmcnn	0.50 718	0.20 609	0.78 679	0.24 554	0.26 716	0.39 643	0.30 673	0.51 610	0.50 665	0.54 723	1.23 769	2.52 799	0.37 663	0.77 707	0.95 754	0.08 358	0.06 309	0.06 73	0.05 88	0.10 503	0.08 393

MWDA-net	0.29 601	0.21 624	0.47 539	0.25 595	0.21 662	0.35 612	0.32 687	0.44 521	0.47 636	0.38 621	0.40 552	0.33 533	0.38 667	0.54 591	0.40 656	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.09 502	0.09 427	0.10 528

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 228	0.21 624	0.47 539	0.17 73	0.12 327	0.15 97	0.14 156	0.24 204	0.16 125	0.11 111	0.14 187	0.12 171	0.10 110	0.14 51	0.10 30	0.06 54	0.06 309	0.06 73	0.08 390	0.05 7	0.07 304

z-ln-s-r	0.32 625	0.21 624	0.82 697	0.23 496	0.14 464	0.30 542	0.26 630	0.43 513	0.50 665	0.32 528	0.60 697	0.39 590	0.29 589	0.73 686	0.66 727	0.08 358	0.06 309	0.08 325	0.07 301	0.10 503	0.08 393

GMStereo_Zeroshot	0.24 509	0.21 624	0.45 523	0.26 630	0.13 412	0.28 501	0.15 220	0.39 455	0.35 485	0.37 606	0.43 592	0.40 605	0.17 385	0.34 487	0.20 459	0.12 614	0.07 453	0.13 636	0.07 301	0.16 657	0.09 468

SDNR	0.42 688	0.21 624	0.82 697	0.21 358	0.18 608	1.27 784	0.17 332	0.50 592	0.49 657	0.42 666	0.81 737	0.38 578	0.27 557	1.19 770	0.38 641	0.23 741	0.24 762	0.17 697	0.13 661	0.17 674	0.20 707

Anonymous_2	0.37 664	0.21 624	0.47 539	0.20 293	0.21 662	0.42 660	0.26 630	0.38 443	0.29 401	0.33 544	0.30 422	0.44 639	0.38 667	0.36 507	0.29 591	0.26 755	0.29 773	0.44 778	1.41 816	0.34 762	0.21 717

CIPLG	0.21 424	0.21 624	0.55 598	0.23 496	0.15 528	0.25 446	0.20 487	0.35 403	0.29 401	0.31 506	0.33 470	0.22 376	0.15 327	0.26 388	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

sAnonymous2	0.20 403	0.21 624	0.58 613	0.24 554	0.17 586	0.22 378	0.19 433	0.34 379	0.28 382	0.17 291	0.19 276	0.17 299	0.16 353	0.17 163	0.14 274	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.23 724	0.17 674

CroCo_RVC	0.20 403	0.21 624	0.58 613	0.24 554	0.17 586	0.22 378	0.19 433	0.34 379	0.28 382	0.17 291	0.19 276	0.17 299	0.16 353	0.17 163	0.14 274	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.23 724	0.17 674

ARAFT	0.24 509	0.21 624	0.78 679	0.22 435	0.12 327	0.29 523	0.24 598	0.43 513	0.32 444	0.33 544	0.28 392	0.28 475	0.19 433	0.49 561	0.18 401	0.07 168	0.06 309	0.12 612	0.11 593	0.09 427	0.06 191

DMCA-RVC	0.27 567	0.21 624	0.61 624	0.28 683	0.17 586	0.29 523	0.21 519	0.42 498	0.35 485	0.40 647	0.37 512	0.39 590	0.36 654	0.43 538	0.30 599	0.13 636	0.10 620	0.15 679	0.11 593	0.13 614	0.10 528

TDLM	0.30 609	0.21 624	0.38 427	0.28 683	0.15 528	0.33 583	0.32 687	0.52 629	0.47 636	0.38 621	0.43 592	0.39 590	0.29 589	0.91 740	0.28 579	0.14 661	0.08 546	0.13 636	0.11 593	0.12 595	0.10 528

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 567	0.21 624	0.59 619	0.25 595	0.18 608	0.29 523	0.22 549	0.50 592	0.40 553	0.38 621	0.41 561	0.43 628	0.27 557	0.43 538	0.29 591	0.11 572	0.08 546	0.10 514	0.10 550	0.10 503	0.11 569
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 722	0.21 624	0.65 646	0.25 595	0.21 662	0.58 718	0.32 687	0.54 651	0.55 694	0.95 768	1.40 775	1.28 775	0.81 762	0.73 686	0.62 718	0.18 716	0.15 707	0.15 679	0.15 686	0.19 702	0.19 694

CBMV	0.33 635	0.21 624	0.54 591	0.23 496	0.13 412	0.42 660	0.33 699	0.53 641	0.48 648	0.52 715	0.49 642	0.50 674	0.41 683	0.56 605	0.31 607	0.15 676	0.16 717	0.18 706	0.16 698	0.13 614	0.13 613
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter	0.32 625	0.22 639	0.44 510	0.29 688	0.28 728	0.54 712	0.21 519	0.46 545	0.57 700	0.32 528	0.54 670	0.32 524	0.29 589	0.39 521	0.52 700	0.10 524	0.10 620	0.25 741	0.22 739	0.18 689	0.14 637

YMNet	0.32 625	0.22 639	0.58 613	0.27 659	0.23 692	0.48 692	0.27 637	0.51 610	0.45 612	0.48 698	0.56 684	0.51 678	0.30 604	0.39 521	0.40 656	0.13 636	0.16 717	0.13 636	0.12 632	0.13 614	0.12 593

YMNet_1	0.32 625	0.22 639	0.58 613	0.27 659	0.23 692	0.48 692	0.27 637	0.51 610	0.45 612	0.48 698	0.56 684	0.51 678	0.30 604	0.39 521	0.40 656	0.13 636	0.16 717	0.13 636	0.12 632	0.13 614	0.12 593

IPLGR_C	0.21 424	0.22 639	0.60 621	0.23 496	0.15 528	0.24 426	0.20 487	0.35 403	0.29 401	0.31 506	0.32 447	0.22 376	0.15 327	0.25 368	0.20 459	0.08 358	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.08 338	0.08 393

RP	0.35 649	0.22 639	0.51 577	0.31 707	0.24 700	0.37 626	0.28 653	0.50 592	0.58 704	0.40 647	0.63 710	0.61 716	0.47 709	0.61 635	0.39 649	0.16 692	0.15 707	0.17 697	0.15 686	0.17 674	0.17 674

edge stereo	0.39 676	0.22 639	0.81 693	0.27 659	0.22 679	0.37 626	0.24 598	0.56 678	0.54 688	0.53 721	0.60 697	0.71 743	0.50 718	0.78 709	0.40 656	0.16 692	0.14 691	0.19 715	0.14 676	0.16 657	0.17 674

ADCL	0.47 708	0.22 639	1.00 730	0.27 659	0.19 635	0.74 741	0.64 772	0.54 651	0.69 733	0.56 726	0.71 724	0.55 695	0.60 737	0.60 628	1.43 787	0.11 572	0.09 585	0.13 636	0.13 661	0.14 634	0.14 637

GANet	0.36 654	0.22 639	0.49 556	0.29 688	0.17 586	0.41 653	0.38 720	0.57 688	0.45 612	0.46 687	0.75 730	0.55 695	0.40 679	0.94 745	0.41 665	0.13 636	0.13 680	0.13 636	0.11 593	0.14 634	0.11 569

AANet_RVC	0.31 616	0.22 639	0.50 567	0.23 496	0.14 464	0.30 542	0.24 598	0.47 556	0.54 688	0.38 621	0.60 697	0.43 628	0.29 589	0.87 730	0.40 656	0.11 572	0.07 453	0.07 203	0.07 301	0.09 427	0.09 468

StereoDRNet	0.32 625	0.22 639	0.61 624	0.27 659	0.21 662	0.42 660	0.30 673	0.61 716	0.48 648	0.46 687	0.39 541	0.48 660	0.30 604	0.57 609	0.40 656	0.11 572	0.09 585	0.12 612	0.11 593	0.12 595	0.10 528

TCMNet	0.33 635	0.23 649	0.72 671	0.29 688	0.30 739	0.40 649	0.28 653	0.50 592	0.47 636	0.37 606	0.45 617	0.40 605	0.29 589	0.60 628	0.39 649	0.14 661	0.13 680	0.15 679	0.14 676	0.17 674	0.15 650

RAFT + AFF	0.27 567	0.23 649	0.50 567	0.25 595	0.17 586	0.30 542	0.33 699	0.52 629	0.40 553	0.28 425	0.30 422	0.30 504	0.31 623	0.62 643	0.24 543	0.09 469	0.10 620	0.11 573	0.10 550	0.11 554	0.11 569

GwcNet	0.35 649	0.23 649	0.88 713	0.25 595	0.24 700	0.48 692	0.27 637	0.55 661	0.57 700	0.38 621	0.52 660	0.51 678	0.32 631	0.60 628	0.41 665	0.13 636	0.11 646	0.12 612	0.11 593	0.13 614	0.14 637

DANet	0.35 649	0.23 649	0.60 621	0.36 735	0.22 679	0.39 643	0.25 616	0.48 569	0.43 583	0.52 715	0.50 646	0.59 709	0.41 683	0.76 701	0.49 691	0.13 636	0.11 646	0.14 663	0.12 632	0.17 674	0.15 650
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 478	0.24 653	0.49 556	0.22 435	0.15 528	0.25 446	0.17 332	0.39 455	0.39 535	0.29 456	0.31 437	0.21 364	0.17 385	0.59 624	0.28 579	0.08 358	0.06 309	0.09 430	0.09 502	0.10 503	0.08 393

ADCRef	0.38 671	0.24 653	0.88 713	0.26 630	0.21 662	0.49 697	0.27 637	0.52 629	0.48 648	0.50 702	0.58 689	0.35 557	0.47 709	0.48 556	1.29 785	0.09 469	0.08 546	0.12 612	0.12 632	0.11 554	0.11 569

ADCP+	0.45 703	0.24 653	1.15 751	0.25 595	0.22 679	0.56 714	0.39 725	0.54 651	0.51 669	0.44 679	0.51 652	0.46 652	0.52 723	0.56 605	1.89 802	0.10 524	0.08 546	0.11 573	0.10 550	0.14 634	0.13 613

DPSNet	0.47 708	0.24 653	0.93 721	0.27 659	0.20 654	0.75 744	0.57 764	0.84 774	0.79 747	0.47 694	0.51 652	0.60 712	0.69 752	0.87 730	0.71 731	0.16 692	0.13 680	0.12 612	0.10 550	0.25 730	0.21 717

PSMNet_ROB	0.33 635	0.24 653	0.54 591	0.31 707	0.21 662	0.42 660	0.43 737	0.59 703	0.47 636	0.37 606	0.44 604	0.49 666	0.31 623	0.64 652	0.43 670	0.14 661	0.10 620	0.15 679	0.14 676	0.13 614	0.11 569

LL-Strereo	0.29 601	0.25 658	0.58 613	0.25 595	0.21 662	0.23 403	0.24 598	0.55 661	0.42 575	0.34 564	0.32 447	0.41 612	0.40 679	0.94 745	0.23 530	0.08 358	0.07 453	0.11 573	0.09 502	0.09 427	0.09 468

HCRNet	0.24 509	0.25 658	0.33 355	0.34 724	0.16 561	0.27 481	0.18 384	0.43 513	0.35 485	0.30 488	0.35 493	0.32 524	0.22 472	0.44 542	0.20 459	0.13 636	0.08 546	0.13 636	0.11 593	0.10 503	0.09 468

GMStereo	0.19 382	0.25 658	0.40 451	0.21 358	0.12 327	0.22 378	0.19 433	0.29 305	0.40 553	0.25 388	0.23 336	0.16 287	0.15 327	0.25 368	0.19 436	0.09 469	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.08 393
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 718	0.25 658	3.03 798	0.24 554	0.19 635	0.38 634	0.22 549	0.50 592	0.44 599	0.64 738	0.68 719	0.71 743	0.51 721	0.85 727	0.45 678	0.14 661	0.17 724	0.13 636	0.14 676	0.16 657	0.21 717

FADNet-RVC-Resample	0.29 601	0.25 658	0.93 721	0.26 630	0.16 561	0.32 572	0.21 519	0.47 556	0.39 535	0.35 581	0.38 527	0.33 533	0.27 557	0.53 584	0.24 543	0.10 524	0.10 620	0.14 663	0.13 661	0.13 614	0.16 661

G-Net	0.46 705	0.25 658	0.86 710	0.34 724	0.28 728	0.90 764	0.35 705	0.47 556	0.45 612	0.68 743	1.22 768	0.64 728	0.60 737	0.61 635	0.57 705	0.16 692	0.14 691	0.17 697	0.13 661	0.22 721	0.19 694

NCC-stereo	0.39 676	0.25 658	0.69 659	0.32 713	0.28 728	0.46 679	0.36 710	0.65 733	0.52 678	0.40 647	0.57 687	0.56 699	0.47 709	0.73 686	0.45 678	0.17 705	0.14 691	0.18 706	0.25 749	0.16 657	0.16 661

Nwc_Net	0.37 664	0.25 658	0.68 658	0.31 707	0.24 700	0.44 671	0.30 673	0.65 733	0.50 665	0.37 606	0.69 723	0.58 707	0.45 700	0.60 628	0.40 656	0.15 676	0.12 668	0.19 715	0.21 728	0.14 634	0.13 613

Abc-Net	0.39 676	0.25 658	0.69 659	0.32 713	0.28 728	0.46 679	0.36 710	0.65 733	0.52 678	0.40 647	0.57 687	0.56 699	0.47 709	0.73 686	0.45 678	0.17 705	0.14 691	0.18 706	0.25 749	0.16 657	0.16 661
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 460	0.25 658	0.47 539	0.24 554	0.14 464	0.25 446	0.12 53	0.40 469	0.33 458	0.29 456	0.42 578	0.22 376	0.20 444	0.33 480	0.19 436	0.07 168	0.06 309	0.11 573	0.11 593	0.11 554	0.07 304

LALA_ROB	0.36 654	0.25 658	0.46 531	0.30 701	0.21 662	0.47 686	0.39 725	0.61 716	0.51 669	0.52 715	0.51 652	0.69 740	0.36 654	0.50 565	0.43 670	0.17 705	0.11 646	0.16 691	0.14 676	0.17 674	0.15 650

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 798	0.26 669	2.90 796	0.33 720	1.30 804	3.07 804	2.37 816	2.20 811	4.84 820	3.25 818	6.38 822	4.33 811	3.05 812	1.33 784	1.21 780	0.23 741	0.18 730	0.24 736	0.81 808	0.29 751	1.26 805

TestStereooo	1.99 798	0.26 669	2.90 796	0.33 720	1.30 804	3.07 804	2.37 816	2.20 811	4.84 820	3.25 818	6.38 822	4.33 811	3.05 812	1.33 784	1.21 780	0.23 741	0.18 730	0.24 736	0.81 808	0.29 751	1.26 805

Wz-Net-MNSev	0.36 654	0.26 669	0.79 686	0.26 630	0.21 662	0.59 722	0.38 720	0.55 661	0.56 697	0.48 698	0.54 670	0.53 689	0.36 654	0.60 628	0.44 675	0.11 572	0.09 585	0.11 573	0.11 593	0.15 649	0.13 613

dd	0.22 460	0.26 669	0.40 451	0.22 435	0.12 327	0.25 446	0.21 519	0.32 350	0.44 599	0.29 456	0.28 392	0.25 426	0.16 353	0.30 459	0.25 553	0.12 614	0.07 453	0.10 514	0.08 390	0.11 554	0.09 468

AF-Net	0.37 664	0.26 669	0.56 605	0.32 713	0.23 692	0.41 653	0.29 660	0.61 716	0.64 722	0.42 666	0.68 719	0.65 729	0.49 716	0.57 609	0.44 675	0.15 676	0.11 646	0.19 715	0.14 676	0.15 649	0.13 613

iResNetv2_ROB	0.27 567	0.26 669	0.72 671	0.23 496	0.13 412	0.29 523	0.18 384	0.52 629	0.49 657	0.37 606	0.45 617	0.39 590	0.25 527	0.34 487	0.20 459	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.05 88	0.12 595	0.09 468

NCCL2	0.35 649	0.26 669	0.49 556	0.36 735	0.22 679	0.41 653	0.41 732	0.53 641	0.42 575	0.47 694	0.46 627	0.61 716	0.39 674	0.55 594	0.37 637	0.16 692	0.13 680	0.21 726	0.21 728	0.16 657	0.16 661

FBW_ROB	0.43 694	0.26 669	0.54 591	0.31 707	0.20 654	0.51 701	0.32 687	0.70 752	0.60 711	0.59 730	0.55 677	0.65 729	0.41 683	1.40 788	0.51 699	0.13 636	0.17 724	0.21 726	0.16 698	0.17 674	0.18 687

ETE_ROB	0.34 644	0.26 669	0.45 523	0.29 688	0.18 608	0.40 649	0.37 714	0.57 688	0.47 636	0.50 702	0.50 646	0.62 718	0.36 654	0.55 594	0.38 641	0.13 636	0.10 620	0.14 663	0.12 632	0.16 657	0.16 661

Light-Stereo-hy	0.42 688	0.27 678	0.79 686	0.32 713	0.27 720	0.58 718	0.30 673	0.55 661	0.46 630	0.48 698	0.43 592	1.00 760	0.35 649	0.69 670	0.34 625	0.16 692	0.18 730	0.50 781	0.32 766	0.25 730	0.23 732

PatchMatch Cens Cmp	1.16 782	0.27 678	0.62 632	0.26 630	0.24 700	1.06 770	0.64 772	1.33 792	2.62 810	1.67 801	3.54 813	4.92 814	1.75 799	1.52 792	1.62 792	0.19 723	0.19 739	0.19 715	0.20 723	0.17 674	0.19 694

FINET	0.34 644	0.27 678	0.80 690	0.24 554	0.24 700	0.36 619	0.34 701	0.54 651	0.72 738	0.39 637	0.47 634	0.32 524	0.30 604	0.51 570	0.32 613	0.19 723	0.17 724	0.13 636	0.12 632	0.18 689	0.16 661

SHD	0.42 688	0.27 678	0.81 693	0.31 707	0.25 709	0.42 660	0.22 549	0.66 739	0.94 773	0.63 736	0.60 697	0.59 709	0.47 709	0.59 624	0.58 710	0.15 676	0.13 680	0.16 691	0.16 698	0.20 711	0.22 724

MeshStereo	0.58 735	0.27 678	0.67 652	0.22 435	0.17 586	0.66 732	0.37 714	0.78 763	0.61 715	1.47 797	1.30 771	1.65 784	0.79 759	1.12 766	0.59 711	0.17 705	0.17 724	0.17 697	0.14 676	0.17 674	0.14 637
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
PM Cens cmp D40	0.92 770	0.28 683	0.67 652	0.27 659	0.25 709	0.87 759	0.53 760	1.13 787	1.87 801	1.70 802	3.06 809	2.75 804	1.42 793	1.27 779	1.09 768	0.18 716	0.19 739	0.19 715	0.20 723	0.18 689	0.20 707

DNSM	0.28 588	0.28 683	0.17 110	0.17 73	0.09 92	0.15 97	0.15 220	0.24 204	0.18 181	0.14 218	0.17 243	0.13 206	0.11 174	0.75 695	0.63 721	0.08 358	0.13 680	0.06 73	0.05 88	1.14 807	0.81 797

FADNet_RVC	0.30 609	0.28 683	0.83 700	0.23 496	0.15 528	0.30 542	0.17 332	0.49 581	0.37 510	0.30 488	0.38 527	0.30 504	0.27 557	0.52 577	0.31 607	0.14 661	0.14 691	0.14 663	0.16 698	0.21 714	0.23 732

SuperB	0.49 714	0.28 683	2.23 787	0.23 496	0.15 528	0.41 653	0.32 687	0.47 556	0.82 750	0.43 672	0.50 646	0.33 533	0.45 700	0.68 668	1.08 763	0.10 524	0.07 453	0.09 430	0.08 390	0.98 803	0.14 637

RTSC	0.39 676	0.28 683	0.78 679	0.27 659	0.18 608	0.49 697	0.22 549	0.59 703	0.84 757	0.55 725	0.53 667	0.49 666	0.36 654	0.67 667	0.82 741	0.13 636	0.10 620	0.11 573	0.12 632	0.17 674	0.17 674

PA-Net	0.37 664	0.28 683	0.83 700	0.31 707	0.28 728	0.39 643	0.42 735	0.51 610	0.55 694	0.34 564	0.42 578	0.41 612	0.36 654	0.79 711	0.49 691	0.12 614	0.23 760	0.16 691	0.23 742	0.12 595	0.18 687
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 785	0.28 683	0.79 686	0.26 630	0.16 561	2.26 800	1.00 799	1.42 796	1.46 797	2.38 814	2.05 796	5.95 819	2.66 810	2.95 809	2.46 809	0.17 705	0.18 730	0.18 706	0.18 715	0.15 649	0.18 687

NaN_ROB	0.41 685	0.28 683	0.62 632	0.30 701	0.19 635	0.51 701	0.47 749	0.58 697	0.59 705	0.56 726	0.47 634	0.49 666	0.41 683	1.21 773	0.64 724	0.12 614	0.18 730	0.12 612	0.13 661	0.11 554	0.14 637

SANet	0.53 727	0.28 683	0.96 726	0.26 630	0.15 528	0.69 736	0.44 740	0.67 746	1.34 792	0.67 742	0.98 756	0.94 755	0.71 754	0.89 735	0.76 733	0.14 661	0.12 668	0.12 612	0.11 593	0.17 674	0.16 661

w-ln-seven-2	0.36 654	0.29 692	1.06 737	0.27 659	0.18 608	0.37 626	0.30 673	0.50 592	0.54 688	0.45 683	0.55 677	0.45 644	0.41 683	0.62 643	0.49 691	0.10 524	0.10 620	0.12 612	0.11 593	0.14 634	0.11 569

Wz-Net-LNSev	0.34 644	0.29 692	0.91 717	0.26 630	0.21 662	0.47 686	0.31 679	0.54 651	0.54 688	0.44 679	0.52 660	0.50 674	0.35 649	0.39 521	0.39 649	0.11 572	0.11 646	0.10 514	0.09 502	0.14 634	0.13 613

DGSMNet	0.61 740	0.29 692	0.91 717	0.51 771	0.70 783	0.62 728	1.38 811	0.59 703	0.55 694	0.37 606	0.61 704	0.52 684	0.33 634	0.65 659	0.43 670	0.53 783	0.60 808	0.67 790	0.61 797	0.63 783	0.61 786

aanetorigin	0.39 676	0.29 692	1.09 742	0.24 554	0.19 635	0.28 501	0.37 714	0.33 366	0.47 636	0.94 764	0.82 739	0.52 684	0.54 724	0.49 561	0.50 697	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.16 657	0.15 650

DeepPrunerF	0.44 700	0.29 692	1.29 762	0.33 720	0.30 739	0.35 612	0.36 710	0.62 724	1.15 786	0.40 647	0.44 604	0.39 590	0.41 683	0.80 715	0.52 700	0.18 716	0.14 691	0.23 734	0.21 728	0.17 674	0.17 674

ADCPNet	0.48 711	0.29 692	1.60 777	0.27 659	0.23 692	0.70 739	0.38 720	0.53 641	0.51 669	0.51 707	0.59 692	0.67 734	0.56 728	0.60 628	1.14 770	0.15 676	0.18 730	0.14 663	0.23 742	0.19 702	0.19 694

PWC_ROB	0.38 671	0.29 692	0.69 659	0.25 595	0.20 654	0.38 634	0.19 433	0.58 697	0.67 728	0.57 728	0.85 742	0.51 678	0.40 679	0.71 678	0.52 700	0.13 636	0.09 585	0.14 663	0.10 550	0.17 674	0.14 637

DNS	0.26 556	0.30 699	0.18 137	0.17 73	0.10 176	0.13 44	0.14 156	0.24 204	0.16 125	0.12 147	0.17 243	0.13 206	0.10 110	0.70 674	0.37 637	0.08 358	0.14 691	0.08 325	0.05 88	1.01 804	0.80 796

w-ln-seven	0.42 688	0.30 699	1.18 752	0.26 630	0.22 679	0.58 718	0.31 679	0.62 724	0.81 749	0.58 729	0.61 704	0.53 689	0.36 654	0.57 609	0.65 726	0.11 572	0.10 620	0.13 636	0.12 632	0.15 649	0.13 613

FC-DCNN v2	0.71 751	0.30 699	0.67 652	0.32 713	0.27 720	0.84 754	0.39 725	0.84 774	0.85 758	1.44 793	1.64 787	2.09 791	1.28 790	1.06 759	0.80 740	0.24 751	0.22 755	0.27 744	0.26 754	0.26 740	0.25 742

HBP-ISP	0.33 635	0.30 699	0.72 671	0.22 435	0.16 561	0.32 572	0.22 549	0.54 651	0.44 599	0.41 656	0.49 642	0.33 533	0.38 667	0.73 686	0.25 553	0.18 716	0.19 739	0.24 736	0.20 723	0.16 657	0.13 613

FC-DCNN	0.70 750	0.30 699	0.69 659	0.32 713	0.27 720	0.81 752	0.39 725	0.79 766	0.82 750	1.41 789	1.58 786	1.98 789	1.26 788	1.02 756	0.77 736	0.24 751	0.22 755	0.27 744	0.26 754	0.26 740	0.26 744

PS-NSSS	0.32 625	0.30 699	0.46 531	0.23 496	0.17 586	0.33 583	0.24 598	0.57 688	0.41 567	0.37 606	0.52 660	0.35 557	0.30 604	0.80 715	0.30 599	0.17 705	0.14 691	0.21 726	0.15 686	0.15 649	0.13 613

PDISCO_ROB	0.43 694	0.30 699	0.67 652	0.43 752	0.36 751	0.67 733	0.32 687	0.72 755	0.76 743	0.43 672	0.53 667	0.63 726	0.40 679	0.66 663	0.47 686	0.21 732	0.12 668	0.21 726	0.19 721	0.25 730	0.20 707

PWCDC_ROB	0.38 671	0.30 699	0.60 621	0.33 720	0.20 654	0.42 660	0.19 433	0.58 697	0.89 759	0.42 666	1.26 770	0.36 562	0.34 643	0.50 565	0.38 641	0.18 716	0.11 646	0.11 573	0.09 502	0.19 702	0.13 613

PatchMatch Graph Cmp	1.00 772	0.31 707	0.84 705	0.28 683	0.32 743	0.84 754	0.59 768	1.04 783	2.17 807	1.74 803	4.02 815	2.63 801	1.19 784	1.24 775	1.53 791	0.19 723	0.19 739	0.19 715	0.21 728	0.18 689	0.22 724

PatchMatch		0.31 707		0.28 683		0.81 752		1.12 786		1.59 799		2.59 800		1.44 789		0.19 723		0.19 715		0.18 689

1111	0.79 762	0.31 707	1.57 775	0.39 745	0.28 728	1.14 777	0.99 798	0.83 772	0.96 774	0.97 771	1.11 761	1.23 772	1.18 783	1.73 798	1.70 797	0.21 732	0.18 730	0.22 732	0.21 728	0.29 751	0.26 744

UDGNet	0.23 478	0.31 707	0.38 427	0.24 554	0.14 464	0.24 426	0.18 384	0.32 350	0.43 583	0.29 456	0.28 392	0.24 413	0.19 433	0.29 443	0.20 459	0.15 676	0.07 453	0.21 726	0.11 593	0.14 634	0.10 528

dad	0.28 588	0.31 707	0.44 510	0.21 358	0.14 464	0.30 542	0.20 487	0.33 366	0.49 657	0.44 679	0.44 604	0.45 644	0.21 454	0.41 532	0.26 567	0.20 730	0.11 646	0.20 724	0.11 593	0.14 634	0.10 528

ccnet	0.42 688	0.31 707	0.48 550	0.27 659	0.32 743	0.60 725	0.32 687	0.65 733	0.46 630	0.53 721	0.66 715	0.56 699	0.45 700	0.72 684	0.61 716	0.26 755	0.19 739	0.24 736	0.21 728	0.26 740	0.22 724

Syn2CoEx	0.36 654	0.31 707	0.78 679	0.34 724	0.21 662	0.41 653	0.28 653	0.61 716	0.49 657	0.42 666	0.56 684	0.45 644	0.44 697	0.69 670	0.38 641	0.17 705	0.14 691	0.15 679	0.12 632	0.13 614	0.12 593

FCDSN-DC	0.63 741	0.31 707	0.61 624	0.36 735	0.30 739	0.65 730	0.37 714	0.66 739	0.68 731	1.14 780	1.54 784	1.71 786	1.26 788	0.92 741	0.64 724	0.24 751	0.22 755	0.27 744	0.26 754	0.27 745	0.27 749
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PM Graph cmp D40	0.87 765	0.32 715	0.71 670	0.29 688	0.33 745	0.86 757	0.58 765	0.98 782	1.71 800	1.59 799	3.40 811	2.11 792	1.16 781	1.24 775	0.90 750	0.19 723	0.20 748	0.19 715	0.21 728	0.18 689	0.21 717

DStereoO	0.46 705	0.32 715	0.51 577	0.36 735	0.29 738	0.38 634	0.45 741	0.55 661	0.60 711	0.47 694	0.49 642	0.48 660	0.73 756	0.59 624	0.69 730	0.81 801	0.18 730	0.38 773	0.19 721	0.46 774	0.20 707

RGC	0.39 676	0.32 715	0.64 644	0.34 724	0.27 720	0.40 649	0.29 660	0.57 688	0.53 683	0.45 683	0.64 712	0.62 718	0.45 700	0.72 684	0.39 649	0.15 676	0.15 707	0.21 726	0.20 723	0.18 689	0.19 694

fsdfsdds	1.26 784	0.33 718	1.44 769	0.43 752	0.59 776	2.19 799	1.14 806	1.28 791	2.36 808	2.10 812	4.10 816	3.15 807	1.94 802	1.09 763	1.28 783	0.22 738	0.19 739	0.34 768	0.25 749	0.36 766	0.34 759

nnnnnnn	0.74 756	0.33 718	1.35 765	0.42 750	0.35 749	0.79 750	0.46 744	0.82 771	1.08 781	1.05 775	1.50 781	1.57 782	0.98 776	1.12 766	1.09 768	0.27 760	0.25 766	0.32 763	0.31 765	0.34 762	0.32 757

MSMD_ROB	0.60 739	0.33 718	0.61 624	0.30 701	0.25 709	0.86 757	0.35 705	0.55 661	0.67 728	1.10 778	1.49 780	1.76 787	0.97 775	0.88 733	0.49 691	0.23 741	0.21 751	0.27 744	0.27 758	0.25 730	0.24 740

PVD	0.58 735	0.34 721	0.84 705	0.39 745	0.31 742	0.59 722	0.47 749	0.80 767	1.25 789	0.92 761	1.09 759	0.79 747	0.82 763	0.85 727	0.76 733	0.21 732	0.18 730	0.22 732	0.18 715	0.27 745	0.35 761

ADCMid	0.49 714	0.34 721	1.13 749	0.26 630	0.21 662	0.51 701	0.37 714	0.57 688	0.54 688	0.75 751	0.66 715	0.62 718	0.64 748	0.64 652	1.68 794	0.13 636	0.12 668	0.17 697	0.17 708	0.20 711	0.17 674

FADNet-RVC	0.31 616	0.35 723	0.78 679	0.25 595	0.20 654	0.33 583	0.20 487	0.49 581	0.40 553	0.34 564	0.39 541	0.41 612	0.29 589	0.63 650	0.31 607	0.13 636	0.14 691	0.14 663	0.15 686	0.19 702	0.19 694

PASM	0.45 703	0.35 723	0.90 716	0.35 733	0.33 745	0.39 643	0.38 720	0.50 592	0.61 715	0.52 715	0.51 652	0.62 718	0.45 700	0.93 743	0.48 687	0.26 755	0.29 773	0.29 756	0.33 767	0.29 751	0.26 744

CSAN	0.50 718	0.35 723	0.78 679	0.36 735	0.23 692	0.56 714	0.59 768	0.61 716	0.70 735	0.64 738	0.78 734	0.65 729	0.60 737	1.38 787	0.62 718	0.21 732	0.17 724	0.20 724	0.20 723	0.18 689	0.18 687

TARStereo(FT)	0.57 732	0.36 726	1.06 737	0.45 758	0.25 709	0.89 762	1.27 809	0.66 739	0.59 705	0.51 707	0.91 749	1.08 763	0.57 731	0.84 724	0.84 742	0.21 732	0.15 707	0.25 741	0.18 715	0.25 730	0.15 650

2222	0.57 732	0.36 726	1.06 737	0.45 758	0.25 709	0.89 762	1.27 809	0.66 739	0.59 705	0.51 707	0.91 749	1.08 763	0.57 731	0.84 724	0.84 742	0.21 732	0.15 707	0.25 741	0.18 715	0.25 730	0.15 650

FADNet	0.32 625	0.36 726	0.74 676	0.23 496	0.22 679	0.37 626	0.19 433	0.53 641	0.48 648	0.32 528	0.36 503	0.43 628	0.32 631	0.64 652	0.25 553	0.16 692	0.16 717	0.14 663	0.16 698	0.24 728	0.19 694

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 654	0.36 726	0.53 588	0.34 724	0.19 635	0.51 701	0.24 598	0.55 661	0.38 525	0.41 656	0.47 634	0.47 654	0.27 557	0.73 686	0.30 599	0.36 775	0.19 739	0.27 744	0.17 708	0.26 740	0.23 732

MANE	1.41 787	0.36 726	0.74 676	0.43 752	0.41 756	2.16 798	0.80 788	2.39 814	3.38 813	2.22 813	3.06 809	3.54 809	2.73 811	2.15 806	1.94 804	0.28 764	0.27 769	0.30 758	0.46 780	0.28 750	0.34 759

ELAS_RVC	0.74 756	0.36 726	1.00 730	0.37 741	0.33 745	0.88 760	0.93 795	0.83 772	1.08 781	1.35 785	1.33 774	1.24 773	1.33 792	1.06 759	0.95 754	0.27 760	0.25 766	0.29 756	0.27 758	0.30 757	0.30 751
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 756	0.36 726	0.85 709	0.36 735	0.33 745	1.36 788	0.77 786	0.93 778	0.92 767	1.41 789	1.53 783	1.16 771	1.17 782	0.95 748	1.03 758	0.26 755	0.25 766	0.28 752	0.28 763	0.31 758	0.30 751
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.26 556	0.37 733	0.34 367	0.21 358	0.13 412	0.25 446	0.25 616	0.33 366	0.47 636	0.26 401	0.17 243	0.29 486	0.34 643	0.35 498	0.37 637	0.23 741	0.15 707	0.17 697	0.13 661	0.23 724	0.21 717

DStereoSA	0.81 763	0.37 733	1.08 741	0.51 771	0.65 781	0.67 733	1.44 812	0.74 757	1.06 779	0.54 723	1.67 788	0.49 666	1.78 800	0.96 749	1.69 796	0.28 764	0.43 788	0.27 744	0.51 786	0.40 770	0.58 779

StereoAnything_RVC	0.13 184	0.37 733	0.36 398	0.14 4	0.07 10	0.11 28	0.12 53	0.17 48	0.12 34	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 110	0.20 258	0.10 30	0.09 469	0.05 50	0.06 73	0.04 1	0.24 728	0.05 52

EDNetEfficient	0.63 741	0.37 733	2.40 791	0.26 630	0.25 709	0.38 634	0.49 755	0.41 484	1.06 779	1.38 786	0.87 746	0.62 718	0.95 772	0.65 659	1.65 793	0.11 572	0.09 585	0.10 514	0.11 593	0.19 702	0.17 674

XQC	0.43 694	0.37 733	0.96 726	0.34 724	0.25 709	0.53 711	0.34 701	0.60 712	0.73 741	0.51 707	0.46 627	0.57 704	0.47 709	0.70 674	0.72 732	0.17 705	0.12 668	0.18 706	0.15 686	0.25 730	0.23 732

WZ-Net	0.52 726	0.38 738	1.90 783	0.30 701	0.24 700	0.57 717	0.48 753	0.62 724	0.78 746	0.50 702	0.71 724	0.68 738	0.54 724	0.98 753	0.84 742	0.13 636	0.10 620	0.11 573	0.12 632	0.19 702	0.20 707

SAMSARA	0.56 729	0.39 739	0.80 690	0.60 778	0.46 764	1.00 768	1.23 808	0.67 746	0.68 731	0.71 746	0.54 670	0.89 754	0.57 731	0.81 719	0.62 718	0.19 723	0.22 755	0.18 706	0.18 715	0.27 745	0.25 742

z-mn7	0.44 700	0.40 740	1.09 742	0.25 595	0.18 608	0.61 726	0.34 701	0.56 678	0.93 771	0.43 672	0.96 753	0.53 689	0.39 674	0.94 745	0.59 711	0.10 524	0.09 585	0.10 514	0.10 550	0.14 634	0.13 613

ADCS	0.58 735	0.40 740	1.35 765	0.29 688	0.24 700	0.55 713	0.45 741	0.67 746	0.83 754	0.76 752	0.71 724	0.68 738	0.60 737	0.76 701	2.23 807	0.16 692	0.16 717	0.16 691	0.17 708	0.22 721	0.22 724

AnyNet_C32	0.51 722	0.40 740	1.10 746	0.29 688	0.28 728	0.59 722	0.58 765	0.54 651	0.60 711	0.62 734	0.66 715	0.54 693	0.54 724	0.78 709	1.74 799	0.15 676	0.14 691	0.15 679	0.17 708	0.20 711	0.20 707

LSM	1.64 794	0.40 740	2.56 793	2.02 810	17.61 831	0.51 701	0.52 758	0.61 716	0.76 743	0.82 755	1.11 761	0.63 726	0.54 724	0.75 695	0.49 691	0.16 692	0.24 762	0.18 706	0.21 728	0.25 730	2.42 813

PSMNet-RUCA	0.37 664	0.41 744	0.66 651	0.46 762	0.41 756	0.34 597	0.25 616	0.57 688	0.45 612	0.39 637	0.52 660	0.43 628	0.33 634	0.41 532	0.29 591	0.25 754	0.14 691	0.33 767	0.21 728	0.31 758	0.22 724

Wz-Net-SNSev	0.43 694	0.41 744	1.27 760	0.30 701	0.21 662	0.44 671	0.41 732	0.61 716	0.65 723	0.46 687	0.65 713	0.62 718	0.39 674	0.74 694	0.59 711	0.12 614	0.11 646	0.12 612	0.13 661	0.16 657	0.14 637

UHP(FT)	0.68 746	0.42 746	1.12 747	0.43 752	0.27 720	1.09 772	0.64 772	0.77 760	1.20 787	0.94 764	1.17 765	1.08 763	0.82 763	1.06 759	1.04 760	0.22 738	0.24 762	0.31 760	0.27 758	0.29 751	0.23 732

mmmmmm	0.68 746	0.42 746	1.12 747	0.43 752	0.27 720	1.09 772	0.64 772	0.77 760	1.20 787	0.94 764	1.17 765	1.08 763	0.82 763	1.06 759	1.04 760	0.22 738	0.24 762	0.31 760	0.27 758	0.29 751	0.23 732

AANet	0.49 714	0.42 746	1.56 774	0.22 435	0.19 635	0.39 643	0.25 616	0.52 629	0.92 767	0.92 761	0.93 751	0.84 750	0.67 749	0.59 624	0.59 711	0.15 676	0.11 646	0.13 636	0.12 632	0.18 689	0.16 661

MSAF-DinoV2	0.76 759	0.44 749	1.98 784	0.49 769	0.16 561	0.58 718	0.31 679	0.81 769	0.83 754	0.41 656	0.52 660	0.98 759	0.58 734	4.97 825	1.03 758	0.11 572	0.07 453	0.10 514	0.24 744	0.27 745	0.26 744

zh-mn7	0.46 705	0.45 750	1.48 770	0.25 595	0.19 635	0.44 671	0.29 660	0.56 678	0.82 750	0.65 740	0.96 753	0.49 666	0.38 667	0.88 733	0.63 721	0.12 614	0.10 620	0.11 573	0.11 593	0.13 614	0.14 637

GASNet	0.36 654	0.46 751	0.88 713	0.34 724	0.23 692	0.35 612	0.22 549	0.60 712	0.53 683	0.40 647	0.37 512	0.45 644	0.30 604	0.79 711	0.35 630	0.15 676	0.10 620	0.14 663	0.14 676	0.22 721	0.12 593

UDG	0.40 683	0.46 751	0.49 556	0.40 748	0.35 749	0.47 686	0.27 637	0.54 651	0.47 636	0.39 637	0.45 617	0.59 709	0.44 697	0.46 548	0.39 649	0.26 755	0.19 739	0.48 780	0.22 739	0.34 762	0.26 744

CC-Net-ROB	0.43 694	0.47 753	0.65 646	0.37 741	0.23 692	0.51 701	0.29 660	0.66 739	0.49 657	0.46 687	0.51 652	0.48 660	0.38 667	0.96 749	0.35 630	0.34 773	0.23 760	0.55 785	0.25 749	0.31 758	0.20 707

GANetREF_RVC	0.43 694	0.47 753	0.69 659	0.38 743	0.20 654	0.51 701	0.48 753	0.66 739	0.66 725	0.46 687	0.46 627	0.50 674	0.44 697	0.90 739	0.39 649	0.27 760	0.21 751	0.32 763	0.18 715	0.27 745	0.22 724
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
SQANet	0.40 683	0.48 755	0.67 652	0.48 764	0.39 753	0.48 692	0.22 549	0.51 610	0.43 583	0.40 647	0.47 634	0.47 654	0.33 634	0.54 591	0.32 613	0.36 775	0.15 707	0.40 776	0.21 728	0.45 773	0.31 754

Consistency-Raft	0.55 728	0.48 755	1.02 733	0.45 758	0.49 767	0.49 697	0.47 749	0.72 755	0.72 738	0.45 683	0.82 739	0.47 654	0.60 737	0.50 565	0.63 721	0.39 779	0.39 785	0.44 778	0.51 786	0.52 776	0.37 762

RTS	0.78 760	0.48 755	4.68 805	0.34 724	0.28 728	1.12 775	0.46 744	0.62 724	1.03 776	0.73 747	0.89 747	0.60 712	0.59 735	1.61 793	1.16 774	0.14 661	0.11 646	0.15 679	0.15 686	0.21 714	0.19 694

RTSA	0.78 760	0.48 755	4.68 805	0.34 724	0.28 728	1.12 775	0.46 744	0.62 724	1.03 776	0.73 747	0.89 747	0.60 712	0.59 735	1.61 793	1.16 774	0.14 661	0.11 646	0.15 679	0.15 686	0.21 714	0.19 694

NVStereoNet_ROB	0.67 745	0.49 759	0.83 700	0.48 764	0.40 755	0.51 701	0.46 744	0.70 752	0.77 745	0.84 756	1.72 789	1.02 761	0.83 766	1.23 774	0.79 739	0.32 771	0.38 784	0.40 776	0.46 780	0.36 766	0.41 766
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 685	0.50 760	0.48 550	0.44 757	0.39 753	0.46 679	0.32 687	0.50 592	0.43 583	0.45 683	0.52 660	0.57 704	0.36 654	0.48 556	0.33 620	0.33 772	0.21 751	0.55 785	0.25 749	0.37 768	0.32 757

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 722	0.50 760	0.86 710	0.39 745	0.24 700	0.84 754	0.55 762	0.56 678	0.62 717	0.60 731	0.68 719	0.62 718	0.42 692	1.13 768	0.43 670	0.23 741	0.27 769	0.27 744	0.35 769	0.25 730	0.29 750

zzzzzzz1	0.28 588	0.51 762	1.51 773	0.24 554	0.16 561	0.22 378	0.21 519	0.39 455	0.34 468	0.22 352	0.25 362	0.26 448	0.21 454	0.34 487	0.23 530	0.07 168	0.06 309	0.08 325	0.08 390	0.10 503	0.08 393

noway7	0.27 567	0.51 762	1.61 779	0.24 554	0.12 327	0.22 378	0.18 384	0.44 521	0.31 432	0.21 342	0.22 325	0.24 413	0.20 444	0.20 258	0.21 486	0.07 168	0.05 50	0.08 325	0.07 301	0.09 427	0.08 393

zh-sn7	0.48 711	0.51 762	1.43 768	0.29 688	0.20 654	0.47 686	0.39 725	0.57 688	0.62 717	0.52 715	0.81 737	0.52 684	0.56 728	1.05 758	0.87 747	0.12 614	0.13 680	0.13 636	0.13 661	0.17 674	0.16 661

MFN_U_SF_RVC	0.56 729	0.51 762	1.19 753	0.38 743	0.22 679	0.69 736	0.27 637	0.80 767	0.67 728	0.73 747	0.74 729	0.87 751	0.61 746	0.81 719	0.76 733	0.29 767	0.27 769	0.32 763	0.37 773	0.32 761	0.31 754

EDNetEfficientorigin	7.51 819	0.52 766	140.47 853	0.25 595	0.17 586	0.42 660	0.29 660	0.47 556	1.03 776	1.28 783	1.02 757	0.83 749	0.84 767	0.75 695	0.99 756	0.10 524	0.09 585	0.12 612	0.10 550	0.21 714	0.22 724

anonymity	0.56 729	0.54 767	0.70 665	0.47 763	0.61 778	0.56 714	0.43 737	0.69 750	0.49 657	0.63 736	0.55 677	0.54 693	0.60 737	0.61 635	0.57 705	0.55 786	0.53 801	0.50 781	0.54 790	0.51 775	0.56 776

MonStereo1	0.93 771	0.56 768	0.82 697	0.69 782	0.58 775	1.37 789	0.35 705	0.94 779	1.25 789	0.93 763	1.90 792	1.52 781	2.10 805	1.27 779	0.77 736	0.69 793	0.33 780	0.75 794	0.47 782	0.70 790	0.57 778

Wz-Net-TNSev	0.51 722	0.58 769	1.61 779	0.25 595	0.21 662	0.65 730	0.45 741	0.63 731	0.69 733	0.51 707	0.54 670	0.71 743	0.60 737	1.00 754	0.77 736	0.15 676	0.15 707	0.13 636	0.15 686	0.21 714	0.20 707

AnyNet_C01	0.65 743	0.58 769	2.60 794	0.32 713	0.26 716	0.88 760	0.61 770	0.63 731	0.62 717	0.68 743	0.96 753	0.76 746	0.60 737	0.96 749	1.43 787	0.16 692	0.16 717	0.17 697	0.17 708	0.23 724	0.23 732

UHP(ZeroShot)	4.71 813	0.60 771	7.05 816	0.48 764	0.70 783	9.17 821	2.53 818	5.32 826	14.17 839	8.26 829	14.83 837	9.91 830	8.72 828	4.02 821	3.96 815	0.41 780	0.31 776	0.37 771	0.56 793	1.09 805	1.78 809

UHP	4.71 813	0.60 771	7.05 816	0.48 764	0.70 783	9.17 821	2.53 818	5.32 826	14.17 839	8.26 829	14.83 837	9.91 830	8.72 828	4.02 821	3.96 815	0.41 780	0.31 776	0.37 771	0.56 793	1.09 805	1.78 809

GCST	0.47 708	0.60 771	0.57 608	1.04 798	0.48 766	0.38 634	0.11 30	0.40 469	0.32 444	0.41 656	0.34 482	0.29 486	0.17 385	0.46 548	0.19 436	0.69 793	0.42 787	0.79 798	0.62 798	0.62 782	0.46 771

SPS-STEREO	0.69 749	0.61 774	0.98 728	0.52 774	0.57 774	0.74 741	0.50 756	0.78 763	0.62 717	0.95 768	0.86 743	0.94 755	0.70 753	1.01 755	0.87 747	0.58 789	0.51 798	0.50 781	0.50 785	0.55 778	0.58 779
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 732	0.62 775	0.87 712	0.63 780	0.44 762	0.73 740	0.37 714	0.65 733	0.66 725	0.51 707	0.75 730	0.66 733	0.45 700	0.69 670	0.46 684	0.53 783	0.34 781	0.55 785	0.35 769	0.60 781	0.45 768

Ntro	0.58 735	0.64 776	0.92 719	0.66 781	0.50 768	0.77 745	0.36 710	0.66 739	0.70 735	0.50 702	0.59 692	0.65 729	0.51 721	0.75 695	0.45 678	0.56 787	0.32 779	0.56 788	0.34 768	0.63 783	0.46 771

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 746	0.64 776	1.06 737	0.45 758	0.27 720	1.40 791	0.58 765	0.78 763	0.92 767	0.84 756	0.86 743	0.88 753	0.68 751	1.33 784	0.68 729	0.37 777	0.29 773	0.34 768	0.36 772	0.43 771	0.37 762

DStereoFS	0.84 764	0.66 778	0.80 690	0.53 775	0.50 768	1.23 782	0.55 762	0.94 779	1.32 791	0.89 758	1.32 772	1.04 762	2.32 808	1.29 782	1.14 770	0.31 770	0.35 782	0.30 758	0.39 776	0.34 762	0.60 782

SGM+DAISY	0.87 765	0.66 778	1.30 763	0.51 771	0.60 777	1.03 769	0.84 792	0.76 759	0.73 741	1.39 787	1.51 782	1.31 776	1.22 786	1.11 764	1.08 763	0.57 788	0.53 801	0.51 784	0.51 786	0.54 777	0.61 786

light-stereo	2.37 803	0.69 780	3.61 799	3.84 814	3.41 810	4.04 806	0.31 679	2.13 810	1.45 796	3.61 820	6.33 821	6.90 827	0.63 747	4.83 824	1.28 783	0.71 795	0.74 817	0.32 763	0.39 776	1.20 809	0.96 799

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 403	0.72 781	0.70 665	0.17 73	0.08 54	0.15 97	0.15 220	0.18 63	0.16 125	0.13 186	0.12 122	0.09 40	0.08 21	0.16 142	0.13 233	0.35 774	0.04 2	0.08 325	0.07 301	0.11 554	0.23 732

coex-ft	3.44 805	0.73 782	48.55 851	0.24 554	0.19 635	0.50 700	0.43 737	0.47 556	2.40 809	7.03 827	1.20 767	0.97 758	2.23 806	0.73 686	1.92 803	0.12 614	0.15 707	0.14 663	0.12 632	0.21 714	0.43 767

JetBlue	1.14 781	0.76 783	2.36 789	0.59 777	0.75 787	3.04 803	1.78 814	1.11 785	0.90 761	0.94 764	1.10 760	1.66 785	1.28 790	2.09 804	1.72 798	0.43 782	0.36 783	0.38 773	0.38 775	0.58 780	0.56 776

MFMNet_re	0.72 752	0.76 783	0.99 729	0.62 779	0.70 783	0.77 745	0.67 776	0.75 758	0.83 754	0.78 754	0.86 743	0.69 740	0.78 758	0.71 678	0.61 716	0.66 792	0.59 807	0.61 789	0.58 796	0.68 789	0.71 790

ACVNet_1	0.72 752	0.81 785	1.37 767	0.72 784	0.53 772	0.77 745	0.42 735	0.85 777	0.90 761	0.74 750	0.75 730	1.32 777	0.72 755	1.02 756	0.55 704	0.54 785	0.31 776	0.71 792	0.35 769	0.64 785	0.45 768

ACVNet-4b	0.72 752	0.81 785	1.33 764	0.72 784	0.50 768	0.80 751	0.31 679	0.71 754	0.80 748	0.50 702	0.72 728	0.95 757	0.43 696	0.96 749	1.20 778	1.13 813	0.21 751	0.76 795	0.45 779	0.65 786	0.46 771

IMH-64-1	0.91 768	0.86 787	0.84 705	0.97 793	0.75 787	0.92 765	0.71 778	1.27 789	1.10 783	0.89 758	1.45 777	1.14 768	0.96 773	1.19 770	0.84 742	0.74 796	0.51 798	0.97 801	0.55 791	0.84 795	0.60 782

IMH-64	0.91 768	0.86 787	0.84 705	0.97 793	0.75 787	0.92 765	0.71 778	1.27 789	1.10 783	0.89 758	1.45 777	1.14 768	0.96 773	1.19 770	0.84 742	0.74 796	0.51 798	0.97 801	0.55 791	0.84 795	0.60 782

ACVNet_2	0.89 767	0.87 789	1.25 758	0.82 788	0.62 779	0.97 767	0.62 771	1.14 788	1.42 794	1.00 772	1.40 775	1.47 780	0.84 767	1.11 764	0.66 727	0.61 790	0.43 788	0.78 796	0.49 783	0.75 792	0.52 774

WAO-7	1.01 775	0.89 790	0.93 721	0.83 790	0.66 782	1.18 778	0.81 790	1.40 795	1.57 798	1.11 779	1.76 791	1.45 779	1.19 784	1.50 791	1.14 770	0.61 790	0.62 811	0.70 791	0.68 800	0.66 788	0.60 782

RainbowNet	0.72 752	0.89 790	1.02 733	0.82 788	0.63 780	0.78 748	0.52 758	0.81 769	0.93 771	0.60 731	0.79 735	0.80 748	0.60 737	0.80 715	0.57 705	0.78 799	0.55 804	0.78 796	0.49 783	0.76 793	0.58 779

DispFullNet	0.66 744	0.89 790	1.59 776	0.77 786	1.21 802	0.51 701	0.23 576	0.59 703	0.72 738	0.69 745	0.61 704	0.69 740	0.91 771	0.79 711	0.48 687	0.27 760	0.12 668	0.73 793	0.30 764	0.65 786	0.40 765

WAO-6	1.07 779	0.93 793	0.92 719	0.96 792	0.78 790	1.28 785	0.75 783	1.34 793	2.00 805	1.02 774	1.54 784	1.59 783	1.22 786	1.31 783	1.14 770	0.78 799	0.55 804	1.02 805	0.75 805	0.83 794	0.69 789

IMH	1.05 778	0.95 794	1.00 730	1.01 795	0.78 790	1.11 774	0.68 777	1.38 794	1.43 795	1.00 772	1.72 789	1.43 778	1.14 778	1.73 798	0.89 749	1.09 810	0.55 804	0.99 803	0.57 795	0.87 797	0.62 788

LVE	1.13 780	1.02 795	1.28 761	1.01 795	0.80 793	1.29 786	0.81 790	1.47 798	1.96 803	1.07 777	1.90 792	1.90 788	1.01 777	1.48 790	0.91 751	0.93 807	0.61 810	0.94 800	0.69 801	0.87 797	0.75 794

TorneroNet-64	1.43 788	1.03 796	1.20 754	1.10 799	0.86 796	2.26 800	0.73 781	1.84 804	3.84 818	1.25 782	2.25 800	2.69 803	1.42 793	1.76 801	1.43 787	0.76 798	0.50 796	1.09 806	0.66 799	1.23 811	0.76 795

Dean	1.17 783	1.04 797	1.49 772	1.03 797	0.78 790	1.20 781	0.77 786	1.48 799	1.96 803	1.28 783	1.99 795	2.15 793	1.14 778	1.25 777	1.00 757	0.81 801	0.60 808	1.01 804	0.69 801	0.92 801	0.74 793

TorneroNet	2.22 800	1.08 798	1.24 757	1.14 803	0.90 797	5.58 810	0.80 788	2.12 809	8.69 827	2.58 815	5.42 819	3.88 810	1.97 803	1.78 803	1.87 801	0.86 803	0.54 803	1.15 810	0.74 804	1.23 811	0.85 798

WAO-8	1.46 790	1.10 799	1.09 742	1.10 799	0.84 794	2.06 795	0.75 783	1.84 804	3.83 816	1.44 793	2.21 798	2.15 793	1.43 795	3.17 810	1.19 776	0.91 805	0.65 813	1.09 806	0.79 806	0.90 799	0.71 790

Venus	1.46 790	1.10 799	1.09 742	1.10 799	0.84 794	2.06 795	0.75 783	1.84 804	3.83 816	1.44 793	2.21 798	2.15 793	1.43 795	3.17 810	1.19 776	0.91 805	0.65 813	1.09 806	0.79 806	0.90 799	0.71 790

MADNet+	1.01 775	1.16 801	4.72 807	0.70 783	0.47 765	1.24 783	0.96 796	0.97 781	0.89 759	0.65 740	0.77 733	0.87 751	0.85 769	2.09 804	1.68 794	0.38 778	0.39 785	0.31 760	0.27 758	0.43 771	0.39 764

PWCK	1.00 772	1.17 802	1.70 781	0.91 791	0.41 756	1.19 780	0.92 794	1.10 784	1.14 785	1.16 781	1.14 763	1.25 774	0.88 770	1.75 800	1.04 760	0.87 804	0.50 796	0.87 799	0.53 789	0.96 802	0.52 774

UNDER WATER-64	1.55 792	1.19 803	2.52 792	1.31 804	0.95 798	2.12 797	1.21 807	1.45 797	3.19 812	1.43 792	1.32 772	2.64 802	2.04 804	1.63 795	1.83 800	1.11 811	0.67 815	1.28 811	0.92 811	1.19 808	1.02 802

UNDER WATER	1.59 793	1.22 804	2.36 789	1.38 805	1.03 799	1.67 794	1.10 803	1.54 802	3.63 814	1.44 793	1.47 779	2.85 805	2.25 807	1.67 796	1.94 804	1.06 809	0.62 811	1.31 812	0.93 812	1.21 810	1.02 802

notaker	1.45 789	1.34 805	1.48 770	1.40 806	1.07 800	1.18 778	0.85 793	1.48 799	1.40 793	1.51 798	3.46 812	2.40 798	1.81 801	1.76 801	1.45 790	1.11 811	0.69 816	1.38 813	0.87 810	1.31 813	0.97 801

ktn	1.77 796	1.36 806	1.22 755	1.43 807	1.14 801	1.52 792	1.08 802	1.51 801	3.96 819	2.77 817	4.69 817	3.35 808	1.46 797	1.69 797	1.25 782	1.43 815	0.77 818	1.45 814	0.99 813	1.32 814	0.96 799

KSHMR	1.89 797	1.36 806	1.60 777	1.47 808	1.22 803	1.38 790	1.06 801	1.79 803	5.97 824	1.42 791	5.65 820	2.98 806	1.14 778	2.23 807	1.20 778	1.27 814	1.12 820	1.46 815	1.10 815	1.32 814	1.15 804

HanzoNet	2.97 804	1.69 808	2.29 788	1.74 809	1.33 806	1.53 793	1.03 800	1.99 807	2.64 811	5.51 824	5.16 818	5.90 818	6.82 825	4.32 823	3.29 812	3.16 826	2.02 826	1.92 817	2.87 828	2.24 818	1.89 811

MADNet++	2.26 801	1.80 809	2.06 785	2.13 812	1.97 809	2.61 802	1.79 815	2.38 813	2.16 806	2.75 816	2.65 807	2.38 797	2.43 809	3.17 810	3.21 811	2.17 823	1.95 824	1.94 819	1.63 817	2.06 817	2.01 812

BEATNet-Init1	4.73 816	2.61 810	13.29 831	0.58 776	0.53 772	10.12 824	3.33 821	4.83 824	5.01 823	8.75 831	8.51 825	14.08 840	7.60 827	7.70 830	5.34 825	0.28 764	0.28 772	0.34 768	0.37 773	0.57 779	0.45 768

JetRed	2.30 802	2.64 811	6.12 813	1.12 802	1.38 807	5.85 817	3.29 820	1.99 807	1.67 799	1.98 810	1.95 794	2.16 796	1.60 798	2.48 808	4.10 817	1.05 808	1.60 821	1.09 806	1.01 814	1.67 816	1.28 807

DPSimNet_ROB	4.34 812	4.23 812	6.89 815	3.67 813	3.68 811	4.75 807	5.21 829	2.67 815	3.68 815	5.82 825	3.95 814	5.57 815	6.72 824	3.46 814	4.48 818	4.05 830	2.88 827	4.68 831	3.12 830	3.69 820	3.62 817

DGTPSM_ROB	8.34 820	5.10 813	10.37 829	5.31 816	10.18 817	8.33 819	23.60 838	6.06 828	13.41 836	4.90 821	10.87 833	5.65 816	10.44 831	6.17 826	12.59 831	3.74 828	7.55 831	3.69 828	7.26 835	4.14 822	7.46 826

DPSMNet_ROB	8.40 821	5.11 814	10.49 830	5.58 817	10.25 818	8.34 820	23.62 839	6.07 829	13.45 837	4.93 822	10.88 834	5.66 817	10.44 831	6.24 827	12.64 832	3.98 829	7.61 832	3.76 829	7.30 836	4.20 823	7.51 827

USTest	6.88 818	5.23 815	5.63 812	7.22 818	7.29 814	14.34 828	22.76 834	8.48 830	9.32 828	5.42 823	6.39 824	6.29 826	6.64 823	6.92 828	8.62 830	1.94 816	3.29 828	2.16 826	2.55 827	3.85 821	3.29 816

noway2	4.26 806	5.26 816	4.63 803	11.29 825	10.43 820	5.62 811	4.46 823	4.09 818	0.90 761	1.87 806	2.47 803	6.20 825	3.67 819	3.62 815	4.54 820	1.97 817	0.46 790	2.02 821	1.74 820	5.72 827	4.32 820

noway3	4.27 807	5.33 817	4.61 802	11.26 824	10.44 821	5.62 811	4.46 823	4.12 819	0.92 767	1.86 805	2.49 806	6.19 824	3.66 818	3.74 819	4.54 820	1.97 817	0.46 790	2.03 824	1.74 820	5.69 825	4.21 818

TCMNet-wrong-test	4.29 808	5.57 818	4.65 804	11.33 826	10.39 819	5.73 816	4.48 827	4.13 820	1.02 775	1.91 809	2.39 801	6.16 822	3.62 816	3.84 820	4.50 819	1.99 819	0.47 792	1.97 820	1.69 818	5.69 825	4.31 819

zzzz4	4.31 809	5.77 819	4.85 811	11.37 827	10.45 822	5.64 813	4.46 823	4.20 822	0.91 766	1.87 806	2.47 803	6.11 820	3.60 814	3.65 816	4.59 822	1.99 819	0.47 792	2.02 821	1.74 820	5.77 828	4.37 821

noway1	4.31 809	5.77 819	4.81 810	11.37 827	10.45 822	5.64 813	4.46 823	4.20 822	0.90 761	1.87 806	2.48 805	6.11 820	3.60 814	3.65 816	4.59 822	1.99 819	0.47 792	2.02 821	1.74 820	5.77 828	4.37 821

noway4	4.32 811	5.81 821	4.75 808	11.39 829	10.47 824	5.70 815	4.50 828	4.14 821	0.90 761	1.83 804	2.44 802	6.16 822	3.63 817	3.66 818	4.60 824	2.00 822	0.47 792	2.03 824	1.73 819	5.80 830	4.40 823

ASD4		6.65 822

Selective-IGEV-i1pa	5.57 817	7.99 823	4.76 809	0.80 787	0.45 763	12.99 826	3.60 822	9.25 832	7.43 826	6.97 826	9.87 829	8.94 828	7.26 826	14.66 841	5.65 826	3.55 827	1.08 819	1.93 818	0.72 803	0.73 791	2.79 815

iinet-test	10.78 824	9.29 824	9.70 819	10.48 819	10.68 825	17.98 833	25.98 840	12.57 837	13.39 834	9.64 835	10.10 830	10.06 832	10.61 834	11.22 837	12.70 833	6.40 833	7.74 833	5.68 833	6.69 831	7.47 831	7.30 824

IINet	10.78 824	9.29 824	9.70 819	10.48 819	10.68 825	17.98 833	25.98 840	12.57 837	13.39 834	9.64 835	10.10 830	10.06 832	10.61 834	11.22 837	12.70 833	6.40 833	7.74 833	5.68 833	6.69 831	7.47 831	7.30 824

Anonymous_1	16.62 833	9.35 826	9.84 821	10.66 821	14.64 829	18.66 835	27.12 842	12.64 839	13.51 838	10.76 839	10.30 832	10.13 834	10.60 833	11.06 836	12.74 835	15.87 849	7.74 833	16.92 847	43.48 856	58.66 860	7.68 828

xxxxx1	15.27 829	9.54 827	10.31 824	20.13 833	18.88 832	17.08 829	23.03 835	10.36 834	10.99 830	9.21 832	9.62 826	10.74 835	10.61 834	10.72 833	13.89 838	7.97 837	9.20 840	31.85 856	44.72 857	12.84 836	13.69 831

tt_ll	15.27 829	9.54 827	10.31 824	20.13 833	18.88 832	17.08 829	23.03 835	10.36 834	10.99 830	9.21 832	9.62 826	10.74 835	10.61 834	10.72 833	13.89 838	7.97 837	9.20 840	31.85 856	44.72 857	12.84 836	13.69 831

ff	15.27 829	9.54 827	10.31 824	20.13 833	18.88 832	17.08 829	23.03 835	10.36 834	10.99 830	9.21 832	9.62 826	10.74 835	10.61 834	10.72 833	13.89 838	7.97 837	9.20 840	31.85 856	44.72 857	12.84 836	13.69 831

DPSM_ROB	11.49 827	9.87 830	10.35 827	11.13 822	11.31 827	19.11 836	27.51 843	13.37 840	14.21 841	10.31 837	11.06 835	10.96 838	11.27 839	11.96 839	13.59 836	6.78 835	8.19 836	6.03 835	7.09 833	7.93 833	7.73 829

DPSM	11.49 827	9.87 830	10.35 827	11.13 822	11.31 827	19.11 836	27.51 843	13.37 840	14.21 841	10.31 837	11.06 835	10.96 838	11.27 839	11.96 839	13.59 836	6.78 835	8.19 836	6.03 835	7.09 833	7.93 833	7.73 829

DLNR_Zeroshot_test	10.44 822	12.10 832	19.93 834	106.08 853	23.66 843	0.14 69	0.13 109	3.22 816	0.17 159	0.16 270	0.23 336	0.16 287	0.10 110	0.31 466	0.15 310	2.36 824	0.06 309	0.07 203	0.07 301	39.70 858	0.06 191

DLNR-FE	10.45 823	12.13 833	19.94 835	106.10 854	23.12 842	0.14 69	0.13 109	3.28 817	0.17 159	0.16 270	0.23 336	0.16 287	0.10 110	0.31 466	0.15 310	2.41 825	0.06 309	0.07 203	0.07 301	40.22 859	0.06 191

PML	16.10 832	12.82 834	6.78 814	5.23 815	7.76 815	33.92 841	66.56 856	5.30 825	10.28 829	26.12 855	68.59 860	20.51 842	13.49 841	10.06 832	6.78 829	5.96 832	2.00 825	6.04 837	2.18 825	8.96 835	2.60 814

LRCNet_RVC	10.90 826	14.34 835	9.35 818	15.35 830	8.04 816	1.08 771	0.34 701	8.78 831	0.70 735	12.63 840	16.05 839	9.85 829	6.54 822	8.57 831	6.34 828	20.27 853	5.40 830	23.70 853	21.88 853	14.87 839	13.83 834

RSGM-EC	29.65 845	17.75 836	10.04 822	35.31 847	33.15 847	26.42 839	46.65 845	19.89 844	17.74 844	18.92 843	23.36 851	30.14 854	23.59 853	41.87 858	45.99 859	59.56 860	34.38 859	33.25 859	20.37 846	34.97 856	19.60 846

acva	29.65 845	17.75 836	10.04 822	35.31 847	33.15 847	26.42 839	46.65 845	19.89 844	17.74 844	18.92 843	23.36 851	30.14 854	23.59 853	41.87 858	45.99 859	59.56 860	34.38 859	33.25 859	20.37 846	34.97 856	19.60 846

Light2-Stereo	42.68 852	18.61 838	35.43 850	49.89 851	31.26 846	20.59 838	0.50 756	31.24 856	1.90 802	63.85 861	34.95 858	34.68 860	8.98 830	90.83 860	38.96 854	46.99 859	8.80 838	113.79 862	105.60 861	60.31 861	56.37 853

CasAABBNet	23.10 836	19.86 839	20.64 838	22.47 836	22.73 836	38.41 845	55.50 851	26.89 850	28.70 850	20.61 850	22.15 846	22.08 849	22.75 848	23.99 844	27.36 847	13.59 840	16.48 845	12.14 838	14.27 838	15.95 840	15.53 837

FlowAnything	23.14 839	19.87 840	20.79 839	22.50 840	22.74 837	38.39 844	55.46 848	26.89 850	28.72 851	20.77 853	22.29 850	22.07 848	22.72 845	23.99 844	27.41 852	13.60 843	16.55 851	12.15 842	14.36 844	15.97 844	15.52 836

RAFT-FEzeroshot	23.10 836	19.88 841	20.56 836	22.49 837	22.75 838	38.38 842	55.50 851	26.84 847	28.66 848	20.60 848	22.10 844	22.05 846	22.74 846	24.00 846	27.37 849	13.59 840	16.48 845	12.14 838	14.28 839	15.96 842	15.54 838

RAFT-FE	23.10 836	19.88 841	20.56 836	22.49 837	22.75 838	38.38 842	55.50 851	26.84 847	28.66 848	20.60 848	22.10 844	22.05 846	22.74 846	24.00 846	27.37 849	13.59 840	16.48 845	12.14 838	14.28 839	15.96 842	15.54 838

Selective-RAFT-Error	23.16 840	19.93 843	20.87 840	22.54 841	22.81 841	38.52 848	55.47 849	27.01 853	28.83 852	20.66 851	22.25 847	22.09 850	22.80 850	24.09 848	27.36 847	13.61 845	16.48 845	12.15 842	14.28 839	15.99 846	15.57 841

Hybrid-DGEV	23.16 840	19.94 844	20.96 841	22.49 837	22.75 838	38.51 847	55.52 854	27.09 854	28.90 854	20.58 847	22.25 847	22.00 845	22.80 850	24.11 849	27.33 846	13.60 843	16.47 844	12.14 838	14.30 842	15.95 840	15.54 838

LSM0	24.24 843	19.98 845	22.32 842	24.22 843	40.14 851	38.48 846	55.20 847	26.95 852	28.57 847	20.49 846	21.83 842	22.26 851	22.75 848	24.22 850	27.30 845	13.66 847	16.32 843	12.19 845	14.15 837	16.10 847	17.66 843

HaxPig	17.72 834	20.22 846	19.73 833	16.53 831	16.51 830	9.27 823	9.33 830	14.34 842	13.27 833	18.65 842	18.70 840	17.35 841	16.77 842	17.04 842	16.45 841	22.05 856	20.89 852	22.27 852	21.53 848	21.29 851	22.13 848

fast-reg	23.64 842	20.51 847	23.42 843	23.22 842	24.75 845	38.73 849	55.47 849	26.85 849	28.86 853	20.12 845	21.73 841	21.64 844	22.22 844	24.30 851	27.54 853	13.91 848	16.52 850	14.85 846	15.62 845	16.91 848	15.71 842

zzzzzz3	33.80 848	21.93 848	29.35 846	40.69 849	40.71 852	54.58 851	75.81 858	38.06 858	43.73 858	30.21 857	32.81 854	33.59 858	36.40 858	35.16 854	41.64 857	19.24 850	24.62 854	18.35 848	21.58 849	19.15 849	18.48 844

zzz1	33.83 849	21.95 849	29.58 847	40.69 849	40.71 852	54.57 850	75.77 857	38.08 859	43.79 859	30.23 858	32.84 855	33.61 859	36.40 858	35.19 855	41.64 857	19.25 851	24.62 854	18.36 849	21.58 849	19.16 850	18.49 845

MEDIAN_ROB	21.21 835	24.62 850	23.47 844	19.58 832	19.65 835	13.22 827	10.96 831	17.88 843	17.00 843	22.14 854	22.02 843	20.86 843	20.36 843	21.06 843	19.71 842	25.63 857	24.13 853	26.21 854	25.20 854	25.17 854	25.38 851

AVERAGE_ROB	25.43 844	29.06 851	27.24 845	24.63 844	24.20 844	17.73 832	12.61 832	22.29 846	21.39 846	26.79 856	26.16 853	25.20 853	24.64 855	25.07 853	23.53 843	29.96 858	28.40 858	30.60 855	29.58 855	29.72 855	29.84 852

zzzz2	34.86 850	30.12 852	31.42 848	34.23 845	34.22 849	58.04 852	83.74 859	40.88 860	43.54 856	31.10 859	33.46 856	32.70 856	33.88 856	35.86 856	41.00 855	20.48 854	24.86 856	18.45 850	21.67 851	24.07 852	23.42 849

noway5	34.86 850	30.12 852	31.42 848	34.23 845	34.22 849	58.04 852	83.74 859	40.88 860	43.54 856	31.10 859	33.46 856	32.70 856	33.88 856	35.86 856	41.00 855	20.48 854	24.86 856	18.45 850	21.67 851	24.07 852	23.42 849

Selective-IGEV-i16pa	30.47 847	41.93 854	4.02 801	0.49 769	0.37 752	96.94 855	0.74 782	60.26 862	58.76 860	17.24 841	64.39 859	38.26 861	49.53 860	106.11 862	26.15 844	19.96 852	3.42 829	4.39 830	1.81 824	0.39 769	14.22 835

test_example2	101.33 853	108.28 855	68.15 852	98.43 852	106.93 854	89.75 854	102.43 861	36.80 857	97.65 861	129.04 862	130.15 861	65.26 862	66.62 861	92.11 861	80.24 861	144.10 862	199.48 861	81.81 861	103.01 860	125.01 862	101.27 854

ccccc		256.29 856		354.40 855	364.36 855	149.10 856		152.89 863		153.93 863		164.00 863		268.02 863		390.55 863	349.22 862	244.59 863	219.82 862	412.30 863

TADF							0.19 433	0.42 498	0.36 498	0.32 528	0.21 309	0.24 413	0.18 416	0.51 570	0.15 310	0.07 168	0.05 50	0.07 203	0.06 198	0.06 141

RSGM							0.16 279	0.35 403	0.22 276	0.26 401	0.25 362	0.29 486	0.15 327	0.20 258	0.15 310	0.08 358	0.06 309	0.07 203	0.06 198	0.06 141

AHVO							0.29 660	0.48 569	0.40 553	0.28 425	0.54 670	0.41 612	0.30 604	0.57 609	0.48 687	0.11 572	0.11 646	0.12 612	0.10 550	0.13 614

MCPF							0.20 487	0.46 545	0.44 599	0.24 377	0.33 470	0.42 623	0.24 504	0.89 735	0.22 508	0.07 168	0.07 453	0.08 325	0.07 301	0.07 240

DSFM							0.29 660	0.48 569	0.40 553	0.28 425	0.54 670	0.41 612	0.30 604	0.57 609	0.48 687	0.11 572	0.11 646	0.12 612	0.10 550	0.13 614

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 855	27.19 855	28.95 855	20.67 852	22.28 849	22.36 852	22.85 852	24.77 852	27.37 849	13.64 846	16.51 849	12.16 844	14.32 843	15.98 845

GS-Stereo							0.16 279	0.26 248	0.18 181	0.13 186	0.15 204	0.10 81	0.09 50	0.16 142	0.10 30	0.07 168	0.05 50	0.06 73	0.05 88	0.08 338	0.08 393

FSD					0.24 700	0.27 481	0.27 637	0.31 338	0.29 401	0.26 401	0.27 384	0.28 475	0.27 557	0.28 423	0.26 567	0.23 741	0.22 755	0.27 744	0.26 754	0.25 730

Low-res two-view benchmark