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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.11 29	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 4	0.11 118	0.08 19	0.11 2	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.09 4	0.14 145	0.10 2	0.14 71	0.07 1	0.09 21	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

IGEV	0.11 75	0.06 1	0.17 95	0.15 7	0.11 228	0.16 139	0.13 101	0.21 114	0.16 111	0.11 98	0.15 187	0.09 38	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.06 1	0.12 30	0.11 29	0.18 51	0.10 7	0.10 58	0.06 1	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

300	0.10 13	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.13 38	0.13 101	0.20 94	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.13 19	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Last	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.13 101	0.18 51	0.15 92	0.10 58	0.09 21	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

DDDD	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.13 38	0.14 145	0.20 94	0.14 71	0.10 58	0.09 21	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

TT111	0.10 13	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 67	0.13 47	0.10 58	0.08 16	0.12 158	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

VeloStereo	0.11 75	0.07 4	0.18 120	0.16 28	0.12 309	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

flow	0.11 75	0.07 4	0.18 120	0.16 28	0.12 309	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.17 153	0.12 148	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

testmc14	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.18 125	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.08 19	0.12 9	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

depth_test_26	0.11 75	0.07 4	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.11 29	0.16 28	0.15 92	0.12 133	0.16 208	0.11 118	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

LGCAT	0.11 75	0.07 4	0.15 39	0.14 3	0.09 79	0.12 30	0.12 49	0.13 10	0.10 7	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.12 148	0.11 552	0.11 625	0.05 1	0.06 184	0.05 7	0.12 575

MCSU-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.07 7	0.16 139	0.15 205	0.17 37	0.16 111	0.12 133	0.13 131	0.12 158	0.08 19	0.15 97	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.17 37	0.14 71	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.12 49	0.14 12	0.13 47	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

qqai	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.18 125	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.16 28	0.14 71	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

MGA	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.10 12	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

CAR	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.10 58	0.10 53	0.08 6	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.09 24	0.10 53	0.08 6	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LiteMatch*	0.11 75	0.07 4	0.22 188	0.16 28	0.10 160	0.13 38	0.13 101	0.18 51	0.14 71	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.06 178

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.12 49	0.15 18	0.11 17	0.08 2	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.11 29	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1c-attn	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.07 7	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.17 143	0.13 172	0.15 187	0.16 271	0.13 250	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1b	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.07 7	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.16 111	0.14 203	0.15 187	0.17 283	0.12 198	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.18 214	0.16 262	0.25 209	0.16 111	0.16 255	0.16 208	0.18 296	0.13 250	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DepthFocus	0.10 13	0.07 4	0.21 170	0.15 7	0.11 228	0.10 19	0.13 101	0.15 18	0.08 1	0.12 133	0.10 53	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 21	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.05 46

Foundation-i1	0.13 169	0.07 4	0.16 69	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.16 262	0.32 332	0.22 261	0.15 226	0.17 227	0.20 332	0.13 250	0.14 45	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 49	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 4	0.10 76	0.08 19	0.11 2	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Test_v1	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.09 79	0.13 38	0.13 101	0.22 139	0.16 111	0.09 24	0.10 53	0.08 6	0.08 19	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 117	0.07 4	0.19 138	0.15 7	0.16 543	0.10 19	0.12 49	0.26 231	0.23 287	0.13 172	0.11 85	0.10 76	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.13 101	0.11 3	0.13 47	0.10 58	0.09 21	0.08 6	0.06 1	0.22 292	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.05 7	0.05 46

WQFJA1++	0.44 681	0.07 4	0.63 618	0.18 125	0.13 394	0.15 85	0.11 29	0.20 94	0.11 17	2.05 787	0.12 110	0.23 380	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	4.20 799	0.07 287

BridgeDepth_RVC	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.13 1	0.07 7	0.16 139	0.10 12	0.20 94	0.14 71	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.12 198	0.13 19	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LCMNet	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.18 51	0.19 186	0.10 58	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

CSFM-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.08 43	0.16 139	0.13 101	0.21 114	0.11 17	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

252Zero-FE	0.14 212	0.07 4	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.21 114	0.19 186	0.77 729	0.11 85	0.08 6	0.08 19	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Monster-pub-mixall	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.08 43	0.11 22	0.09 4	0.20 94	0.12 31	0.11 98	0.11 85	0.08 6	0.08 19	0.23 302	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

111111	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.19 191	0.11 228	0.13 38	0.11 29	0.22 139	0.15 92	0.11 98	0.12 110	0.12 158	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.08 318	0.06 178

Reg-Stereo(zero)	0.16 267	0.07 4	0.36 380	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.14 145	0.28 270	0.24 305	0.22 335	0.20 277	0.24 395	0.18 397	0.21 270	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.06 178

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.08 43	0.12 30	0.13 101	0.11 3	0.12 31	0.09 24	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

dual_stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.08 43	0.09 4	0.13 101	0.24 187	0.13 47	0.10 58	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Pointernet	0.13 169	0.07 4	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.12 49	0.31 320	0.24 305	0.15 226	0.15 187	0.13 190	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

CAS	0.15 250	0.07 4	0.21 170	0.41 730	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.15 226	0.19 260	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.13 216	0.29 743	0.04 2	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.14 619

E$^{3}$Stereo	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLL	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.16 28	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.06 178

low	0.12 117	0.08 49	0.21 170	0.18 125	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.16 111	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

100	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.10 160	0.11 22	0.13 101	0.17 37	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.16 133	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

FORCE_4	0.10 13	0.08 49	0.14 21	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.20 94	0.11 17	0.09 24	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.17 153	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

EE1	0.14 212	0.08 49	0.31 310	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.13 101	0.32 332	0.21 241	0.16 255	0.14 171	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

NBS	0.09 1	0.08 49	0.16 69	0.19 191	0.09 79	0.08 2	0.14 145	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 53	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.05 46

SCION-M(vits-remse)	0.12 117	0.08 49	0.40 433	0.27 641	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.10 504	0.08 525	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 442	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.44 501	0.53 659	0.09 24	0.44 582	0.30 484	0.25 506	0.34 468	0.42 646	0.10 504	0.08 525	0.18 683	0.17 685	0.14 611	0.12 575

DF_test	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.11 228	0.06 1	0.13 101	0.13 10	0.15 92	0.10 58	0.11 85	0.08 6	0.09 46	0.11 2	0.10 21	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.05 46

Anonymus	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.19 191	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.09 21	0.14 224	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

monster-pro	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.17 37	0.14 71	0.08 2	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

TS12	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.23 164	0.16 111	0.14 203	0.19 260	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DN	0.15 250	0.08 49	0.27 252	0.19 191	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.24 305	0.14 203	0.16 208	0.18 296	0.10 102	0.21 270	0.13 216	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.10 510

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 117	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.13 394	0.20 293	0.16 262	0.23 164	0.18 166	0.12 133	0.15 187	0.14 224	0.13 250	0.13 19	0.12 148	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 117	0.08 49	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.19 676

RT-Monster	0.15 250	0.08 49	0.21 170	0.17 67	0.14 446	0.20 293	0.11 29	0.29 287	0.32 425	0.24 359	0.22 306	0.17 283	0.13 250	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

VMStereo-Base	0.13 169	0.08 49	0.22 188	0.15 7	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.24 187	0.25 321	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

MatchStereo	0.11 75	0.08 49	0.23 204	0.16 28	0.07 7	0.09 4	0.12 49	0.20 94	0.17 143	0.10 58	0.15 187	0.08 6	0.08 19	0.14 45	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.13 169	0.08 49	0.19 138	0.19 191	0.16 543	0.12 30	0.15 205	0.18 51	0.18 166	0.11 98	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.23 302	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.21 691	0.06 178

MonStereo	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.18 125	0.10 160	0.13 38	0.12 49	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 267	0.08 49	0.81 674	0.19 191	0.18 590	0.12 30	0.15 205	0.19 67	0.19 186	0.10 58	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.21 270	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.19 679	0.06 178

water-stereo	0.13 169	0.08 49	0.20 156	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.14 145	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.23 317	0.15 247	0.15 309	0.12 9	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

DVStereo	0.14 212	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.14 145	0.24 187	0.21 241	0.21 325	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

1w_stereo	0.12 117	0.08 49	0.14 21	0.18 125	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.08 6	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LG-Stereo_L2	0.10 13	0.08 49	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.12 30	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.07 4	0.08 6	0.08 19	0.16 133	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 13	0.08 49	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.12 30	0.13 101	0.17 37	0.11 17	0.08 2	0.07 4	0.08 6	0.07 4	0.17 153	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 13	0.08 49	0.16 69	0.17 67	0.08 43	0.16 139	0.12 49	0.17 37	0.12 31	0.10 58	0.07 4	0.10 76	0.08 19	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MLG-Stereo_test2	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 28	0.10 7	0.09 24	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MLG-Stereo_test1	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 28	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 153	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.18 125	0.07 7	0.15 85	0.11 29	0.17 37	0.11 17	0.08 2	0.06 1	0.10 76	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LG-G_1	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.07 7	0.21 327	0.09 4	0.19 67	0.11 17	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.07 7	0.21 327	0.09 4	0.19 67	0.11 17	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LGtest1	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.09 4	0.16 28	0.12 31	0.09 24	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.06 178

SGD-Stereo	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.07 7	0.17 185	0.13 101	0.18 51	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.11 68	0.08 342	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 406	0.08 49	0.23 204	0.19 191	0.19 617	0.28 483	0.24 577	0.23 164	0.21 241	0.20 311	0.23 317	0.28 456	0.49 692	0.26 369	0.18 382	0.09 449	0.08 525	0.18 683	0.13 638	0.17 651	0.17 656

MonSter	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.14 12	0.16 111	0.11 98	0.10 53	0.09 38	0.08 19	0.21 270	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

999	0.14 212	0.08 49	0.24 215	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.24 187	0.18 166	0.13 172	0.16 208	0.14 224	0.11 157	0.36 488	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

GCAP-BAT	0.21 406	0.08 49	1.22 736	0.29 670	0.43 740	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

IGEV-Stereo++	0.11 75	0.08 49	0.15 39	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.10 12	0.22 139	0.18 166	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

Occ-G	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.19 414	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.19 260	0.21 346	0.11 157	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178

IGEV-Stereo+	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.18 125	0.13 394	0.09 4	0.11 29	0.16 28	0.15 92	0.10 58	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 270	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.16 634	0.24 721

trnet	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.15 7	0.07 7	0.21 327	0.12 49	0.24 187	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.15 247	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 117	0.08 49	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.19 676

MoCha-V2	0.13 169	0.08 49	0.26 239	0.23 478	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.16 111	0.15 226	0.15 187	0.13 190	0.14 289	0.20 243	0.11 68	0.06 53	0.07 433	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GCAPDPT-zeroshot	0.20 385	0.08 49	1.14 731	0.29 670	0.43 740	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

Any-RAFT	0.17 289	0.08 49	0.31 310	0.19 191	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.42 479	0.30 399	0.24 359	0.27 364	0.27 440	0.16 334	0.21 270	0.12 148	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

LoS	0.14 212	0.08 49	0.27 252	0.16 28	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.26 231	0.26 333	0.15 226	0.18 251	0.18 296	0.13 250	0.22 292	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 212	0.08 49	0.19 138	0.17 67	0.22 661	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.14 203	0.17 227	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.08 318	0.18 669

EGLCR-Stereo	0.13 169	0.08 49	0.20 156	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.13 101	0.27 247	0.21 241	0.13 172	0.10 53	0.15 247	0.09 46	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

CREStereo++_RVC	0.15 250	0.08 49	0.26 239	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.13 101	0.22 139	0.30 399	0.21 325	0.30 402	0.13 190	0.11 157	0.16 133	0.15 293	0.07 160	0.04 2	0.06 61	0.15 663	0.06 130	0.05 46
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.14 3	0.08 43	0.22 360	0.15 205	0.25 209	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.14 224	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 250	0.08 49	0.23 204	0.15 7	0.09 79	0.23 385	0.16 262	0.25 209	0.23 287	0.17 275	0.21 292	0.16 271	0.14 289	0.22 292	0.13 216	0.29 743	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178

GFORCE	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.10 7	0.10 58	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

F4.4	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.12 49	0.23 164	0.11 17	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.6	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.18 125	0.06 1	0.16 139	0.14 145	0.22 139	0.13 47	0.08 2	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 160	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

F8.5	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.11 29	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.22 139	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.13 101	0.23 164	0.12 31	0.08 2	0.10 53	0.08 6	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.10 7	0.08 2	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

test410_97500	0.10 13	0.09 107	0.17 95	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410	0.10 13	0.09 107	0.18 120	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 51	0.14 71	0.10 58	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GEAR-Net	0.13 169	0.09 107	0.23 204	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 111	0.12 133	0.15 187	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

GELT-Stereo	0.13 169	0.09 107	0.16 69	0.20 276	0.14 446	0.14 61	0.15 205	0.33 348	0.23 287	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.16 133	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.05 7	0.05 46

small-0shot	0.10 13	0.09 107	0.18 120	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.16 262	0.14 12	0.12 31	0.08 2	0.15 187	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

anonymous	0.11 75	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.10 160	0.08 2	0.14 145	0.16 28	0.17 143	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 13	0.09 107	0.17 95	0.13 1	0.09 79	0.11 22	0.16 262	0.12 6	0.11 17	0.09 24	0.13 131	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

PhaseNet	0.13 169	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.11 98	0.12 110	0.16 271	0.12 198	0.19 219	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

DF	0.13 169	0.09 107	0.21 170	0.18 125	0.10 160	0.17 185	0.15 205	0.25 209	0.17 143	0.13 172	0.22 306	0.19 316	0.11 157	0.20 243	0.14 257	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 117	0.09 107	0.17 95	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.21 114	0.20 219	0.10 58	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.12 9	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 75	0.09 107	0.17 95	0.18 125	0.10 160	0.15 85	0.16 262	0.23 164	0.15 92	0.10 58	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.08 375

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 169	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.23 164	0.21 241	0.16 255	0.22 306	0.10 76	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 169	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 117	0.09 107	0.18 120	0.18 125	0.09 79	0.13 38	0.16 262	0.25 209	0.21 241	0.11 98	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.04 1	0.05 46

Selective-IGEV-i32	0.12 117	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 92	0.13 172	0.14 171	0.13 190	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

gcap_with_dpt	0.12 117	0.09 107	0.21 170	0.18 125	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.24 187	0.20 219	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GEAStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.20 94	0.14 71	0.12 133	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

BridgeDepth	0.10 13	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.12 49	0.16 28	0.12 31	0.08 2	0.09 21	0.14 224	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.17 67	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

gasm-f	0.12 117	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.20 94	0.14 71	0.12 133	0.19 260	0.10 76	0.11 157	0.16 133	0.11 68	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.09 407	0.08 375

Zero-FE251	0.14 212	0.09 107	0.24 215	0.17 67	0.09 79	0.20 293	0.13 101	0.20 94	0.14 71	0.61 709	0.13 131	0.13 190	0.11 157	0.14 45	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

AdaDepth	0.11 75	0.09 107	0.20 156	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.13 101	0.16 28	0.13 47	0.10 58	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.19 219	0.12 148	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

S2M2_XL	0.10 13	0.09 107	0.21 170	0.14 3	0.10 160	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 58	0.11 85	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 212	0.09 107	0.19 138	0.19 191	0.08 43	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.23 287	0.16 255	0.18 251	0.14 224	0.17 366	0.19 219	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.05 46

2.25w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.09 38	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

2.75w_new	0.11 75	0.09 107	0.14 21	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.16 111	0.14 203	0.13 131	0.08 6	0.10 102	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w_new	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 143	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 143	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.75w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.12 49	0.23 164	0.14 71	0.13 172	0.11 85	0.08 6	0.10 102	0.16 133	0.11 68	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 75	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.12 309	0.14 61	0.12 49	0.25 209	0.17 143	0.13 172	0.16 208	0.08 6	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 75	0.09 107	0.13 8	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.11 29	0.23 164	0.15 92	0.14 203	0.12 110	0.08 6	0.09 46	0.21 270	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 111	0.12 133	0.19 260	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.06 178

GREAT-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.25 229	0.16 28	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.17 37	0.17 143	0.10 58	0.15 187	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.10 21	0.06 53	0.07 433	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.10 510
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.19 191	0.11 228	0.15 85	0.17 314	0.19 67	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GIP-stereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.29 287	0.18 166	0.11 98	0.16 208	0.13 190	0.09 46	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

fffft	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.19 414	0.22 139	0.16 111	0.14 203	0.11 85	0.13 190	0.10 102	0.24 318	0.18 382	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178
1: 1. 1
tt45	0.14 212	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.11 228	0.23 385	0.18 365	0.22 139	0.17 143	0.15 226	0.13 131	0.14 224	0.10 102	0.30 440	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

WCG-NET	0.14 212	0.09 107	0.23 204	0.18 125	0.08 43	0.18 214	0.17 314	0.21 114	0.28 363	0.18 294	0.21 292	0.15 247	0.12 198	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

U	1.00 753	0.09 107	0.21 170	0.21 341	3.68 792	6.12 799	0.14 145	0.21 114	0.21 241	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.07 160	0.05 47	5.42 808	2.90 805	0.07 225	0.06 178

WCG-NET（raft）	0.14 212	0.09 107	0.23 204	0.17 67	0.08 43	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.26 333	0.18 294	0.19 260	0.20 332	0.12 198	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RSM++	0.12 117	0.09 107	0.19 138	0.20 276	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

RSM	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.23 164	0.18 166	0.13 172	0.13 131	0.15 247	0.09 46	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

RAFT-Stereo-weight	0.15 250	0.09 107	0.26 239	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.29 382	0.24 359	0.20 277	0.19 316	0.10 102	0.18 184	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

gcap-zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

test_for_model	0.13 169	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

MSKI-zero shot	0.17 289	0.09 107	0.43 482	0.20 276	0.11 228	0.21 327	0.15 205	0.32 332	0.21 241	0.23 344	0.24 331	0.23 380	0.10 102	0.31 447	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

testlalala	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

AEACV	0.13 169	0.09 107	0.23 204	0.18 125	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.14 71	0.13 172	0.17 227	0.13 190	0.16 334	0.16 133	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

Selective-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 92	0.13 172	0.14 171	0.13 190	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

knoymous	0.17 289	0.09 107	0.32 320	0.17 67	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.27 440	0.16 334	0.23 302	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.09 407	0.09 450

riskmin	0.18 315	0.09 107	0.34 349	0.18 125	0.12 309	0.24 408	0.16 262	0.34 361	0.28 363	0.21 325	0.23 317	0.33 513	0.24 484	0.23 302	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.10 483	0.10 510

MC-Stereo	0.14 212	0.09 107	0.25 229	0.21 341	0.09 79	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.18 294	0.23 317	0.16 271	0.13 250	0.22 292	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

RCA-Stereo	0.16 267	0.09 107	0.25 229	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.35 466	0.20 311	0.25 343	0.17 283	0.17 366	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

test-3	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.26 382	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

DEmStereo	0.26 538	0.09 107	0.47 521	0.19 191	0.12 309	0.30 524	0.25 595	0.28 270	0.36 479	0.36 575	0.58 665	0.25 407	0.48 691	0.53 564	0.44 653	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.07 287

GrayStereo	0.25 519	0.09 107	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.23 385	0.47 725	0.34 361	0.30 399	0.39 614	0.47 612	0.30 484	0.79 735	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.13 595

s12784h	0.17 289	0.09 107	0.26 239	0.18 125	0.07 7	0.32 554	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.23 344	0.25 343	0.18 296	0.17 366	0.25 349	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

TANstereo	0.15 250	0.09 107	0.28 269	0.16 28	0.08 43	0.25 428	0.14 145	0.23 164	0.28 363	0.24 359	0.30 402	0.16 271	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.07 433	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

R-Stereo Train	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CR-Stereo	0.09 1	0.10 177	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.10 19	0.13 101	0.15 18	0.11 17	0.08 2	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.06 178

FORCE_4.7	0.10 13	0.10 177	0.12 1	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.19 67	0.14 71	0.08 2	0.10 53	0.08 6	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.04 1

F5.5	0.10 13	0.10 177	0.13 8	0.20 276	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.08 2	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.04 1

FORCE_8	0.10 13	0.10 177	0.12 1	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.13 47	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

416test1013	0.10 13	0.10 177	0.16 69	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.11 29	0.15 18	0.13 47	0.11 98	0.09 21	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

416test	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.09 21	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

FAST (zero-shot)	0.14 212	0.10 177	0.22 188	0.23 478	0.26 698	0.14 61	0.15 205	0.23 164	0.15 92	0.11 98	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.09 564	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.09 450

LWStereo	0.12 117	0.10 177	0.27 252	0.19 191	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.21 114	0.15 92	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 75	0.10 177	0.26 239	0.18 125	0.09 79	0.14 61	0.14 145	0.20 94	0.13 47	0.11 98	0.13 131	0.10 76	0.11 157	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 117	0.10 177	0.21 170	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.21 114	0.17 143	0.12 133	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

RT-IGEV	0.25 519	0.10 177	0.48 532	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.28 632	0.53 618	0.39 515	0.36 575	0.41 540	0.44 616	0.30 583	0.28 404	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.10 510

LACA3	0.10 13	0.10 177	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.14 12	0.13 47	0.11 98	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.16 133	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 617	0.10 177	1.71 763	0.21 341	0.14 446	0.74 722	0.31 655	0.42 479	0.41 545	0.21 325	0.32 427	0.26 429	0.14 289	0.71 655	0.19 416	0.14 638	0.10 599	0.08 306	0.09 481	0.11 534	0.11 551

Selective-IGEV-i1	0.21 406	0.10 177	0.31 310	0.23 478	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.46 525	0.42 553	0.27 392	0.32 427	0.33 513	0.17 366	0.25 349	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.09 450

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 28	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.15 18	0.11 17	0.09 24	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BStereo	0.13 169	0.10 177	0.42 468	0.18 125	0.11 228	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

Anonymus123	0.14 212	0.10 177	0.42 468	0.18 125	0.11 228	0.36 601	0.14 145	0.28 270	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

WQFJA1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

WQFJX1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.23 478	0.17 568	0.24 408	0.19 414	0.58 673	0.52 654	0.16 255	0.16 208	0.14 224	0.15 309	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178

WQFJX	0.18 315	0.10 177	0.17 95	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.18 365	0.53 618	0.45 589	0.17 275	0.16 208	0.14 224	0.16 334	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.08 525	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

NLMM	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLSM3	0.13 169	0.10 177	0.17 95	0.21 341	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.24 305	0.11 98	0.15 187	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.05 7	0.05 46

NLSM1	0.17 289	0.10 177	0.17 95	0.21 341	0.18 590	0.25 428	0.17 314	0.47 535	0.40 533	0.16 255	0.21 292	0.13 190	0.15 309	0.21 270	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

FE-Mocha	0.16 267	0.10 177	0.33 337	0.19 191	0.13 394	0.19 250	0.15 205	0.35 385	0.22 261	0.24 359	0.24 331	0.20 332	0.14 289	0.17 153	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

IGEV-FE	0.18 315	0.10 177	0.65 628	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

DA	0.14 212	0.10 177	0.18 120	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

Replicate-Monster	0.12 117	0.10 177	0.32 320	0.16 28	0.08 43	0.17 185	0.10 12	0.22 139	0.19 186	0.11 98	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.08 375

GGEV	0.14 212	0.10 177	0.18 120	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

asd	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.10 160	0.16 139	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.10 102	0.16 133	0.11 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 75	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.17 143	0.14 203	0.13 131	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.08 6	0.11 157	0.16 133	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 75	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.20 94	0.15 92	0.12 133	0.13 131	0.10 76	0.09 46	0.17 153	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 75	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.17 185	0.09 4	0.22 139	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.09 38	0.11 157	0.19 219	0.13 216	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 75	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.14 171	0.08 6	0.11 157	0.13 19	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 767	0.10 177	17.09 813	0.18 125	0.07 7	4.78 789	0.18 365	0.29 287	0.34 449	0.36 575	2.81 784	0.40 585	0.29 568	0.56 585	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.06 184	0.06 130	0.05 46

LG-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.18 365	0.21 114	0.18 166	0.11 98	0.17 227	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

MM-Stereo_test2	0.15 250	0.10 177	0.44 492	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.21 498	0.27 247	0.22 261	0.15 226	0.16 208	0.13 190	0.11 157	0.20 243	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.05 46

MM-Stereo_test1	0.17 289	0.10 177	0.39 425	0.23 478	0.11 228	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.06 178

castereo++	0.13 169	0.10 177	0.18 120	0.18 125	0.10 160	0.27 463	0.13 101	0.23 164	0.23 287	0.11 98	0.13 131	0.16 271	0.10 102	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 212	0.10 177	0.19 138	0.18 125	0.10 160	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.13 172	0.18 251	0.16 271	0.16 334	0.15 97	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

SMoEStereo_RVC	0.13 169	0.10 177	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.19 67	0.19 186	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.11 157	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

PAM_32	0.23 460	0.10 177	0.63 618	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.19 414	0.36 404	0.23 287	0.29 434	0.28 372	0.56 676	0.28 553	0.27 389	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.09 450

PAM	0.23 460	0.10 177	0.63 618	0.22 417	0.15 510	0.34 579	0.21 498	0.37 416	0.22 261	0.31 484	0.27 364	0.55 672	0.26 517	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.09 450

UGAM-zero	0.23 460	0.10 177	0.54 573	0.19 191	0.13 394	0.21 327	0.14 145	0.44 501	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.51 655	0.33 611	0.65 637	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.06 130	0.07 287

AIO-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.22 188	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.16 111	0.13 172	0.15 187	0.13 190	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

test_sample2	0.21 406	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.11 228	0.27 463	0.21 498	0.43 493	0.29 382	0.26 382	0.31 417	0.30 484	0.24 484	0.45 526	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

test_sample1	0.20 385	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.12 309	0.28 483	0.19 414	0.41 465	0.25 321	0.26 382	0.31 417	0.29 467	0.26 517	0.44 523	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

IGEV++	0.13 169	0.10 177	0.23 204	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 111	0.12 133	0.15 187	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

11t1	0.18 315	0.10 177	0.30 294	0.20 276	0.11 228	0.27 463	0.17 314	0.35 385	0.23 287	0.25 369	0.23 317	0.23 380	0.23 466	0.25 349	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

IGEV_Zeroshot_test	0.18 315	0.10 177	0.65 628	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

MIF-Stereo (partial)	0.16 267	0.10 177	0.34 349	0.21 341	0.15 510	0.15 85	0.13 101	0.28 270	0.25 321	0.17 275	0.26 355	0.15 247	0.16 334	0.25 349	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.08 375

UniTT-Stereo	0.14 212	0.10 177	0.30 294	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.13 101	0.19 67	0.18 166	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.11 157	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.06 178

RAFT-Test	0.17 289	0.10 177	0.38 409	0.19 191	0.12 309	0.25 428	0.17 314	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.29 386	0.27 440	0.14 289	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

LoS_RVC	0.13 169	0.10 177	0.19 138	0.18 125	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.20 94	0.17 143	0.13 172	0.19 260	0.12 158	0.15 309	0.17 153	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.12 575

anonymousdsp2	0.17 289	0.10 177	0.28 269	0.20 276	0.11 228	0.25 428	0.17 314	0.41 465	0.31 413	0.23 344	0.23 317	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.07 287

DCANet-4	0.19 364	0.10 177	0.52 566	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.36 404	0.39 515	0.29 434	0.30 402	0.17 283	0.22 452	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

tt	4.71 794	0.10 177	3.94 781	2.06 792	1.53 789	10.14 806	16.88 808	9.27 809	4.98 797	1.39 763	1.02 733	4.68 789	4.90 797	3.35 789	5.86 803	5.76 807	9.15 814	2.24 803	2.53 802	3.10 795	1.32 789

DisPM	0.19 364	0.10 177	0.35 360	0.23 478	0.13 394	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.29 382	0.33 521	0.34 461	0.23 380	0.16 334	0.33 461	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.11 551

iRaft-Stereo_20w	0.19 364	0.10 177	0.46 513	0.19 191	0.13 394	0.25 428	0.19 414	0.52 606	0.19 186	0.29 434	0.21 292	0.22 358	0.20 424	0.28 404	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.08 318	0.08 375

GLC_STEREO	0.15 250	0.10 177	0.24 215	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.27 344	0.17 275	0.20 277	0.17 283	0.11 157	0.23 302	0.16 320	0.07 160	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

CrosDoStereo	0.31 598	0.10 177	0.49 538	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 779	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 680	0.28 456	0.46 682	0.61 613	0.57 681	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

PFNet+	0.20 385	0.10 177	0.37 389	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.19 414	0.29 287	0.34 449	0.33 521	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.32 454	0.17 353	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.12 575

NF-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

OCTAStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

PSM-softLoss	0.21 406	0.10 177	0.39 425	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

KMStereo	0.21 406	0.10 177	0.39 425	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

PSM-AAD	0.25 519	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.26 452	0.38 696	0.34 361	0.28 363	0.35 558	0.39 520	0.28 456	0.79 735	0.30 440	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.08 318	0.21 699

FTStereo	0.28 570	0.10 177	0.43 482	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.53 735	0.34 361	0.26 333	0.38 598	0.95 728	0.30 484	0.56 704	0.32 454	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.19 676

KYRaft	0.22 442	0.10 177	0.30 294	0.23 478	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.35 385	0.24 305	0.35 558	0.54 648	0.34 523	0.26 517	0.29 424	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.08 318	0.31 735

DeepStereo_LL	0.31 598	0.10 177	0.49 538	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 779	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 680	0.28 456	0.46 682	0.61 613	0.57 681	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

SST-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.37 389	0.24 536	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.24 305	0.34 541	0.33 450	0.29 467	0.25 506	0.56 585	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

RAFT_R40	0.21 406	0.10 177	0.37 389	0.24 536	0.13 394	0.18 214	0.18 365	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.33 450	0.30 484	0.24 484	0.55 574	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

DRaft	0.24 491	0.10 177	0.34 349	0.18 125	0.12 309	0.28 483	0.23 555	0.33 348	0.39 515	0.38 598	0.61 680	0.21 346	0.41 659	0.48 537	0.42 646	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.08 375

PFNet	0.23 460	0.10 177	0.57 590	0.24 536	0.14 446	0.22 360	0.19 414	0.39 436	0.33 439	0.35 558	0.32 427	0.27 440	0.19 413	0.64 630	0.22 488	0.09 449	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.07 287

RE-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

TVStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 360	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

RAFT-345	0.21 406	0.10 177	0.46 513	0.22 417	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.26 231	0.25 321	0.27 392	0.66 691	0.21 346	0.16 334	0.55 574	0.21 466	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

GMM-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.43 482	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.25 595	0.37 416	0.27 344	0.30 466	0.45 595	0.27 440	0.21 434	0.31 447	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.19 676

Prome-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.36 404	0.25 321	0.33 521	0.59 668	0.24 395	0.28 553	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.20 689

XX-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.83 681	0.26 612	0.17 568	0.23 385	0.13 101	0.40 450	0.18 166	0.20 311	0.41 540	0.31 494	0.10 102	0.32 454	0.12 148	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

222	0.41 667	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.36 601	0.20 467	0.57 664	0.39 515	0.35 558	0.44 582	0.30 484	0.27 536	0.55 574	3.56 789	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

xxxx	0.34 626	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.37 608	0.20 467	0.58 673	0.38 505	0.29 434	0.42 557	0.38 558	0.24 484	0.46 529	2.20 782	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

test_xeample	0.34 626	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.33 565	0.23 555	0.55 638	0.38 505	0.32 506	0.45 595	0.29 467	0.26 517	0.57 589	2.24 784	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

EAI-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.33 337	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.46 720	0.46 525	0.20 219	0.25 369	0.50 624	0.17 283	0.16 334	0.24 318	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.10 529	0.06 130	0.07 287

CFNet-RSSM	0.17 289	0.10 177	0.40 433	0.20 276	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.36 404	0.30 399	0.23 344	0.21 292	0.26 429	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

SFCPSM	0.22 442	0.10 177	0.51 559	0.21 341	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.55 638	0.39 515	0.29 434	0.32 427	0.23 380	0.21 434	0.27 389	0.19 416	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.08 375

Gwc-CoAtRS	0.17 289	0.10 177	0.37 389	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.32 332	0.28 363	0.23 344	0.23 317	0.27 440	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

FORCE_6	0.10 13	0.11 264	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

rgla	0.10 13	0.11 264	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.08 16	0.08 6	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MEA-ACV	0.26 538	0.11 264	0.42 468	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.24 577	0.53 618	0.47 612	0.35 558	0.42 557	0.36 542	0.34 620	0.47 533	0.27 552	0.09 449	0.09 564	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.10 510

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 169	0.11 264	0.22 188	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.19 67	0.17 143	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.08 375

Weightmod_eth	0.16 267	0.11 264	0.20 156	0.21 341	0.13 394	0.20 293	0.18 365	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.25 343	0.19 316	0.17 366	0.25 349	0.14 257	0.16 669	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.05 46

SMOE	0.17 289	0.11 264	0.21 170	0.20 276	0.09 79	0.26 452	0.21 498	0.30 308	0.23 287	0.21 325	0.27 364	0.21 346	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.12 591	0.07 281	0.11 534	0.07 287

TestStereo-Hl	0.18 315	0.11 264	0.31 310	0.17 67	0.10 160	0.22 360	0.16 262	0.36 404	0.29 382	0.23 344	0.26 355	0.22 358	0.19 413	0.38 497	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.07 287

canet-new	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 111	0.09 24	0.11 85	0.09 38	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

bcnet-new	0.12 117	0.11 264	0.32 320	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.13 101	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.12 110	0.11 118	0.11 157	0.19 219	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

LMStereo	0.13 169	0.11 264	0.44 492	0.21 341	0.08 43	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.16 111	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.13 250	0.18 184	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

CR7Stereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.14 71	0.11 98	0.14 171	0.10 76	0.11 157	0.12 9	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ARStereo-new	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.19 191	0.07 7	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.18 166	0.12 133	0.15 187	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FCBStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MUNStereo	0.12 117	0.11 264	0.35 360	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.14 71	0.12 133	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.07 225	0.05 46

CHEStereo	0.12 117	0.11 264	0.22 188	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.15 92	0.13 172	0.16 208	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

TOTStereo	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.08 43	0.15 85	0.13 101	0.22 139	0.19 186	0.12 133	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ATMStereo	0.12 117	0.11 264	0.23 204	0.22 417	0.09 79	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.19 186	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.13 250	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

ACMStereo	0.12 117	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.08 43	0.13 38	0.14 145	0.25 209	0.21 241	0.12 133	0.15 187	0.09 38	0.14 289	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

KABStereo	0.12 117	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.15 205	0.26 231	0.20 219	0.11 98	0.12 110	0.10 76	0.13 250	0.17 153	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

KMOStereo	0.13 169	0.11 264	0.30 294	0.20 276	0.13 394	0.20 293	0.14 145	0.23 164	0.16 111	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.15 309	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 169	0.11 264	0.38 409	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.23 164	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.13 190	0.11 157	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

IGEV_i1	0.21 406	0.11 264	0.43 482	0.22 417	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.43 493	0.30 399	0.29 434	0.30 402	0.31 494	0.20 424	0.33 461	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.08 375

LACA2	0.10 13	0.11 264	0.20 156	0.16 28	0.07 7	0.16 139	0.13 101	0.17 37	0.14 71	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

FlowAnything_test	0.14 212	0.11 264	0.21 170	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.16 262	0.25 209	0.16 111	0.15 226	0.13 131	0.15 247	0.14 289	0.18 184	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.09 450

asda	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.16 111	0.11 98	0.11 85	0.08 6	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 75	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 75	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 117	0.11 264	0.18 120	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.07 2	0.12 198	0.15 97	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

xyz-stereo-finetune2	0.17 289	0.11 264	0.26 239	0.16 28	0.09 79	0.27 463	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.22 335	0.28 372	0.21 346	0.22 452	0.37 491	0.22 488	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.07 287

S2M2_L	0.13 169	0.11 264	0.20 156	0.16 28	0.12 309	0.12 30	0.07 1	0.18 51	0.20 219	0.12 133	0.15 187	0.14 224	0.12 198	0.15 97	0.14 257	0.13 613	0.09 564	0.09 409	0.10 529	0.11 534	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 250	0.11 264	0.30 294	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.16 262	0.30 308	0.19 186	0.15 226	0.25 343	0.17 283	0.09 46	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.07 433	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.06 178

SCV_C0	0.14 212	0.11 264	0.25 229	0.19 191	0.12 309	0.15 85	0.16 262	0.30 308	0.22 261	0.13 172	0.15 187	0.13 190	0.09 46	0.24 318	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.09 407	0.06 178

AIO_rvc	0.12 117	0.11 264	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.13 190	0.08 19	0.22 292	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

HUF	0.15 250	0.11 264	0.38 409	0.17 67	0.11 228	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.20 219	0.11 98	0.13 131	0.14 224	0.11 157	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.20 724	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.14 619

mms	0.13 169	0.11 264	0.19 138	0.19 191	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.20 94	0.17 143	0.13 172	0.17 227	0.14 224	0.09 46	0.24 318	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

ours_stereo	0.13 169	0.11 264	0.23 204	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.18 365	0.20 94	0.19 186	0.13 172	0.18 251	0.14 224	0.10 102	0.23 302	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.05 46

fffy	0.14 212	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

tg	0.16 267	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.15 205	0.34 361	0.24 305	0.20 311	0.25 343	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

rvit_stereo_0081	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

model_zeroshot	0.17 289	0.11 264	0.39 425	0.20 276	0.12 309	0.24 408	0.15 205	0.34 361	0.22 261	0.30 466	0.20 277	0.22 358	0.12 198	0.24 318	0.14 257	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

rvit_stereo_0082	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

MGS-Stereo	0.14 212	0.11 264	0.32 320	0.19 191	0.11 228	0.18 214	0.17 314	0.20 94	0.22 261	0.14 203	0.24 331	0.15 247	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

AE-Stereo	0.17 289	0.11 264	0.31 310	0.24 536	0.14 446	0.23 385	0.18 365	0.34 361	0.29 382	0.15 226	0.25 343	0.21 346	0.13 250	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

IGEVStereo-DCA	0.14 212	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

rrr	0.17 289	0.11 264	0.57 590	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.22 261	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

1111x	0.32 607	0.11 264	0.40 433	0.22 417	0.11 228	0.32 554	0.26 609	0.59 679	0.43 561	0.31 484	0.41 540	0.39 570	0.28 553	0.76 678	1.37 762	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

anonymousa	0.23 460	0.11 264	0.50 549	0.21 341	0.16 543	0.31 540	0.20 467	0.36 404	0.35 466	0.32 506	0.50 624	0.39 570	0.26 517	0.22 292	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.07 225	0.08 375

x	0.19 364	0.11 264	0.29 283	0.20 276	0.11 228	0.26 452	0.18 365	0.41 465	0.29 382	0.25 369	0.29 386	0.28 456	0.24 484	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

test_3	0.18 315	0.11 264	0.32 320	0.24 536	0.11 228	0.22 360	0.25 595	0.31 320	0.31 413	0.25 369	0.18 251	0.23 380	0.13 250	0.25 349	0.19 416	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

LCNet	0.21 406	0.11 264	0.29 283	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.19 414	0.34 361	0.26 333	0.28 405	0.35 472	0.26 429	0.30 583	0.35 479	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.13 593	0.22 706

AAGNet	0.33 617	0.11 264	0.37 389	0.25 577	0.16 543	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.35 558	0.35 472	0.27 440	0.30 583	0.44 523	2.66 786	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.08 318	0.06 178

NRIStereo	0.18 315	0.11 264	0.35 360	0.23 478	0.11 228	0.24 408	0.20 467	0.29 287	0.26 333	0.26 382	0.25 343	0.25 407	0.18 397	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

ASMatch	0.23 460	0.11 264	0.51 559	0.24 536	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.28 363	0.28 405	0.68 695	0.27 440	0.26 517	0.50 546	0.22 488	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.11 551

Pruner-Stereo	0.19 364	0.11 264	0.34 349	0.29 670	0.12 309	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.32 427	0.25 407	0.15 309	0.24 318	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.09 450

DeepStereo_RVC	0.18 315	0.11 264	0.40 433	0.21 341	0.11 228	0.19 250	0.16 262	0.28 270	0.22 261	0.27 392	0.27 364	0.23 380	0.28 553	0.24 318	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.10 510

RAFT-RH_RVC	0.25 519	0.11 264	0.45 505	0.21 341	0.12 309	0.25 428	0.14 145	0.27 247	0.27 344	0.38 598	1.15 740	0.23 380	0.17 366	0.57 589	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.06 130	0.07 287

test-1	0.17 289	0.11 264	0.40 433	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.34 361	0.26 333	0.20 311	0.24 331	0.22 358	0.14 289	0.16 133	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.08 375

test_xeample3	0.16 267	0.11 264	0.56 587	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.20 219	0.16 255	0.12 110	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.07 287

FENet	0.21 406	0.11 264	0.45 505	0.21 341	0.12 309	0.26 452	0.17 314	0.41 465	0.35 466	0.30 466	0.31 417	0.29 467	0.23 466	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

HSM-Net_RVC	0.27 549	0.11 264	0.42 468	0.19 191	0.11 228	0.34 579	0.20 467	0.62 700	0.43 561	0.40 624	0.43 571	0.50 651	0.26 517	0.76 678	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AnonStereo	0.16 267	0.12 330	0.30 294	0.20 276	0.12 309	0.18 214	0.14 145	0.36 404	0.24 305	0.19 302	0.17 227	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

MWSP-net	0.25 519	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.40 707	0.50 569	0.43 561	0.32 506	0.33 450	0.36 542	0.31 600	0.28 404	0.31 586	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

LACA_dic	0.09 1	0.12 330	0.15 39	0.16 28	0.07 7	0.14 61	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 24	0.08 16	0.09 38	0.08 19	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.05 46

monster_256*512	0.17 289	0.12 330	0.18 120	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.29 382	0.19 302	0.22 306	0.24 395	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 117	0.12 330	0.17 95	0.22 417	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.18 51	0.14 71	0.11 98	0.13 131	0.10 76	0.08 19	0.20 243	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

Weightmod	0.16 267	0.12 330	0.19 138	0.20 276	0.10 160	0.24 408	0.17 314	0.25 209	0.21 241	0.18 294	0.29 386	0.19 316	0.15 309	0.27 389	0.16 320	0.09 449	0.10 599	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

S	0.19 364	0.12 330	0.22 188	0.22 417	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.31 417	0.20 332	0.20 424	0.18 184	0.17 353	0.12 592	0.09 564	0.15 656	0.16 675	0.11 534	0.12 575

ARStereo	0.12 117	0.12 330	0.28 269	0.19 191	0.08 43	0.17 185	0.15 205	0.22 139	0.18 166	0.11 98	0.14 171	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

RMAStereo	0.12 117	0.12 330	0.27 252	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.12 133	0.13 131	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

Selective-IGEV-i16pb	0.39 658	0.12 330	2.18 767	0.21 341	0.15 510	0.68 716	0.32 663	0.56 654	0.57 676	0.25 369	0.44 582	0.33 513	0.21 434	0.80 692	0.25 532	0.14 638	0.10 599	0.09 409	0.10 529	0.12 575	0.13 595

NLMM1	0.19 364	0.12 330	0.16 69	0.23 478	0.18 590	0.24 408	0.20 467	0.59 679	0.65 699	0.18 294	0.17 227	0.13 190	0.14 289	0.25 349	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLCSM	0.19 364	0.12 330	0.18 120	0.24 536	0.19 617	0.24 408	0.21 498	0.42 479	0.40 533	0.19 302	0.18 251	0.14 224	0.16 334	0.47 533	0.19 416	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

VIP-Stereo	0.12 117	0.12 330	0.21 170	0.18 125	0.11 228	0.24 408	0.12 49	0.19 67	0.18 166	0.10 58	0.13 131	0.11 118	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GASTEREO	0.13 169	0.12 330	0.21 170	0.23 478	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.19 219	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 169	0.12 330	0.21 170	0.22 417	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.18 184	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.06 130	0.06 178

xyz-stereo-finetune	0.16 267	0.12 330	0.23 204	0.16 28	0.08 43	0.23 385	0.20 467	0.29 287	0.31 413	0.19 302	0.22 306	0.19 316	0.15 309	0.29 424	0.20 439	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.06 178

MM-Stereo_test3	0.17 289	0.12 330	0.29 283	0.23 478	0.14 446	0.19 250	0.22 528	0.39 436	0.36 479	0.16 255	0.24 331	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.06 178

rvit_stereo_0083	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.17 314	0.22 139	0.34 449	0.16 255	0.21 292	0.19 316	0.16 334	0.21 270	0.16 320	0.11 552	0.10 599	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

RAStereo	0.13 169	0.12 330	0.27 252	0.22 417	0.11 228	0.15 85	0.18 365	0.23 164	0.23 287	0.13 172	0.17 227	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.05 46

test_sample3	0.23 460	0.12 330	0.43 482	0.19 191	0.12 309	0.32 554	0.20 467	0.50 569	0.34 449	0.31 484	0.33 450	0.29 467	0.22 452	0.53 564	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

CAS++	0.16 267	0.12 330	0.27 252	0.18 125	0.12 309	0.17 185	0.15 205	0.42 479	0.24 305	0.19 302	0.18 251	0.13 190	0.10 102	0.21 270	0.12 148	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.08 369	0.10 483	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 519	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

tta	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

qqq1	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

fff1	0.24 491	0.12 330	0.40 433	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

MyStereo07	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.29 287	0.21 241	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.13 250	0.25 349	0.13 216	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo06	0.20 385	0.12 330	0.57 590	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.40 450	0.21 241	0.30 466	0.24 331	0.31 494	0.18 397	0.22 292	0.18 382	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo05	0.23 460	0.12 330	0.57 590	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.48 548	0.52 654	0.31 484	0.23 317	0.25 407	0.22 452	0.30 440	0.21 466	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo04	0.23 460	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.49 558	0.52 654	0.28 405	0.23 317	0.27 440	0.23 466	0.30 440	0.22 488	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

CoDeX	0.23 460	0.12 330	0.46 513	0.21 341	0.14 446	0.29 505	0.21 498	0.53 618	0.41 545	0.29 434	0.35 472	0.29 467	0.22 452	0.48 537	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

mmm	0.21 406	0.12 330	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.28 483	0.21 498	0.41 465	0.27 344	0.29 434	0.38 506	0.29 467	0.24 484	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.10 483	0.09 450

ff7	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

ffff	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

ffm	0.22 442	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.27 389	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

ff1	0.29 583	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

mmx	0.31 598	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

11t	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

xxx	0.31 598	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

EKT-Stereo	0.38 653	0.12 330	0.38 409	0.42 731	3.88 794	0.21 327	0.17 314	0.35 385	0.28 363	0.20 311	0.20 277	0.23 380	0.15 309	0.28 404	0.16 320	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

MIM_Stereo	0.18 315	0.12 330	0.38 409	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.35 385	0.25 321	0.27 392	0.35 472	0.23 380	0.13 250	0.27 389	0.16 320	0.06 53	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.06 178

CASnet	0.14 212	0.12 330	0.22 188	0.22 417	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.22 335	0.20 277	0.15 247	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.11 552	0.09 481	0.08 318	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 315	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

HanStereo	0.18 315	0.12 330	0.55 580	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

anonymousdsp	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

Selective-RAFT	0.17 289	0.12 330	0.30 294	0.24 536	0.10 160	0.29 505	0.15 205	0.32 332	0.31 413	0.17 275	0.17 227	0.21 346	0.18 397	0.28 404	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.06 178

ProNet	0.14 212	0.12 330	0.25 229	0.19 191	0.11 228	0.19 250	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.13 131	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.07 287

qqq	0.20 385	0.12 330	0.31 310	0.20 276	0.11 228	0.23 385	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.24 359	0.28 372	0.28 456	0.24 484	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

ccc-4	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

BUS	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.43 651	0.17 314	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.32 504	0.20 424	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

IER	0.23 460	0.12 330	0.39 425	0.20 276	0.14 446	0.31 540	0.19 414	0.42 479	0.36 479	0.33 521	0.40 531	0.32 504	0.33 611	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

BSDual-CNN	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

test_4	0.18 315	0.12 330	0.34 349	0.23 478	0.12 309	0.18 214	0.22 528	0.26 231	0.24 305	0.24 359	0.47 612	0.22 358	0.13 250	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.07 225	0.05 46

IGEV-Stereo	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.23 555	0.51 587	0.34 449	0.35 558	0.38 506	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

DAS	0.27 549	0.12 330	0.42 468	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.75 672	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SepStereo	0.26 538	0.12 330	0.42 468	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.64 630	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

GANet-ADL	0.21 406	0.12 330	0.45 505	0.23 478	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.46 525	0.35 466	0.25 369	0.32 427	0.32 504	0.19 413	0.24 318	0.20 439	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

HHNet	0.22 442	0.12 330	0.52 566	0.18 125	0.18 590	0.20 293	0.20 467	0.34 361	0.31 413	0.32 506	0.59 668	0.20 332	0.21 434	0.24 318	0.31 586	0.08 342	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.11 551

Patchmatch Stereo++	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo_v2	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

HUI-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.22 292	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

THIR-Stereo	0.29 583	0.12 330	0.41 458	0.19 191	0.11 228	0.28 483	0.72 755	0.32 332	0.35 466	0.37 583	0.65 689	0.34 523	0.50 694	0.57 589	0.45 656	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

iGMRVC	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

IRAFT_RVC	0.22 442	0.12 330	0.39 425	0.26 612	0.11 228	0.18 214	0.24 577	0.40 450	0.37 490	0.31 484	0.30 402	0.29 467	0.24 484	0.55 574	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

iRAFT	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

CRE-IMP	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.11 228	0.24 408	0.17 314	0.29 287	0.21 241	0.27 392	0.26 355	0.24 395	0.17 366	0.23 302	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.10 510

cross-raft	0.17 289	0.12 330	0.41 458	0.23 478	0.10 160	0.20 293	0.24 577	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.29 467	0.15 309	0.17 153	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

RAFT-IKP	0.18 315	0.12 330	0.37 389	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

iRaftStereo_RVC	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.20 311	0.25 343	0.18 296	0.12 198	0.20 243	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

GES	0.22 442	0.12 330	0.42 468	0.20 276	0.14 446	0.27 463	0.19 414	0.49 558	0.33 439	0.30 466	0.36 482	0.25 407	0.23 466	0.29 424	0.22 488	0.10 504	0.08 525	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.11 551

UPFNet	0.25 519	0.12 330	0.38 409	0.24 536	0.19 617	0.37 608	0.28 632	0.48 548	0.38 505	0.34 541	0.37 491	0.37 550	0.28 553	0.39 502	0.33 599	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.08 375

DIP-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.33 337	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.12 49	0.42 479	0.25 321	0.27 392	0.32 427	0.21 346	0.17 366	0.25 349	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.08 375
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
over-6	0.12 117	0.13 404	0.19 138	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.11 29	0.26 231	0.16 111	0.10 58	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over v1	0.11 75	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.06 1	0.15 85	0.10 12	0.18 51	0.10 7	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.14 289	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-8	0.11 75	0.13 404	0.16 69	0.20 276	0.07 7	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.10 7	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-9	0.11 75	0.13 404	0.16 69	0.19 191	0.07 7	0.15 85	0.10 12	0.20 94	0.11 17	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

S0	0.18 315	0.13 404	0.21 170	0.23 478	0.11 228	0.33 565	0.26 609	0.27 247	0.21 241	0.21 325	0.26 355	0.20 332	0.16 334	0.19 219	0.17 353	0.12 592	0.11 625	0.14 640	0.14 653	0.10 483	0.07 287

TestStereo_HL3	0.21 406	0.13 404	0.77 660	0.17 67	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.34 361	0.20 219	0.27 392	0.38 506	0.23 380	0.19 413	0.41 513	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

BARStereo	0.12 117	0.13 404	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.14 171	0.09 38	0.13 250	0.18 184	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

PSi22	0.14 212	0.13 404	0.29 283	0.19 191	0.09 79	0.17 185	0.12 49	0.28 270	0.23 287	0.13 172	0.14 171	0.22 358	0.13 250	0.29 424	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 178

LiteMatch	0.12 117	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.21 434	0.14 45	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

Lsterematch	0.18 315	0.13 404	0.33 337	0.19 191	0.10 160	0.23 385	0.17 314	0.25 209	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.24 395	0.21 434	0.23 302	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

DStereoRT	0.35 631	0.13 404	0.51 559	0.25 577	0.16 543	0.42 642	0.19 414	0.48 548	0.39 515	0.30 466	0.39 520	0.24 395	0.39 650	0.64 630	0.30 578	0.08 342	0.07 433	1.54 792	0.41 754	0.08 318	0.11 551

MultiAttention	1.02 758	0.13 404	0.43 482	0.35 714	0.43 740	5.36 790	1.71 788	0.69 726	0.53 659	0.36 575	0.63 686	0.55 672	0.22 452	7.60 805	0.43 648	0.09 449	0.06 290	0.14 640	0.24 721	0.26 716	0.30 732

FLISNet	0.20 385	0.13 404	0.33 337	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

CoSv	0.20 385	0.13 404	0.33 337	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

ISRNet	0.27 549	0.13 404	0.45 505	0.26 612	0.19 617	0.24 408	0.14 145	0.45 514	0.43 561	0.39 614	0.48 618	0.42 601	0.27 536	0.32 454	0.29 570	0.20 706	0.12 645	0.17 674	0.16 675	0.16 634	0.20 689

DCVSM-stereo	0.24 491	0.13 404	0.52 566	0.20 276	0.14 446	0.26 452	0.13 101	0.34 361	0.34 449	0.41 633	0.33 450	0.47 631	0.29 568	0.30 440	0.22 488	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.12 575	0.15 632

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 460	0.13 404	0.83 681	0.20 276	0.21 644	0.23 385	0.17 314	0.48 548	0.27 344	0.23 344	0.29 386	0.39 570	0.23 466	0.25 349	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.11 570	0.11 534	0.10 510

rvit_stereo_0080	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

test_sample6	0.25 519	0.13 404	0.41 458	0.21 341	0.11 228	0.30 524	0.22 528	0.51 587	0.35 466	0.33 521	0.43 571	0.30 484	0.24 484	0.57 589	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.10 510

test_sample5	0.24 491	0.13 404	0.42 468	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.32 506	0.41 540	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

test_sample4	0.24 491	0.13 404	0.43 482	0.20 276	0.12 309	0.32 554	0.21 498	0.51 587	0.34 449	0.31 484	0.37 491	0.28 456	0.23 466	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

H2IRNET	0.18 315	0.13 404	0.35 360	0.21 341	0.12 309	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.30 399	0.17 275	0.31 417	0.25 407	0.20 424	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.06 178

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 289	0.13 404	0.24 215	0.19 191	0.13 394	0.24 408	0.17 314	0.30 308	0.37 490	0.43 649	0.17 227	0.13 190	0.12 198	0.19 219	0.15 293	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

DualNet	0.24 491	0.13 404	0.42 468	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.33 521	0.43 571	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

whm_eth	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

plain	0.17 289	0.13 404	0.43 482	0.21 341	0.13 394	0.16 139	0.17 314	0.27 247	0.22 261	0.16 255	0.26 355	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.07 287

MaDis-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.26 239	0.19 191	0.14 446	0.16 139	0.13 101	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.14 171	0.14 224	0.11 157	0.17 153	0.17 353	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

PCWNet_CMD	0.23 460	0.13 404	0.48 532	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

CFNet_ucs	0.24 491	0.13 404	0.50 549	0.20 276	0.15 510	0.28 483	0.17 314	0.49 558	0.45 589	0.32 506	0.42 557	0.39 570	0.22 452	0.31 447	0.21 466	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.09 481	0.12 575	0.11 551

gwcnet-sp	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

scenet	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

DCRE	0.20 385	0.13 404	0.40 433	0.21 341	0.15 510	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.22 335	0.80 712	0.23 380	0.16 334	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.07 433	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

ssnet	0.24 491	0.13 404	0.63 618	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

fff	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

ADStereo(finetuned)	0.19 364	0.13 404	0.49 538	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.31 600	0.21 270	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

IPLGR	0.21 406	0.13 404	0.61 606	0.21 341	0.11 228	0.25 428	0.18 365	0.41 465	0.37 490	0.28 405	0.27 364	0.21 346	0.19 413	0.37 491	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

STrans-v2	0.24 491	0.13 404	0.54 573	0.21 341	0.12 309	0.23 385	0.21 498	0.47 535	0.28 363	0.31 484	0.42 557	0.36 542	0.35 626	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

TransformOpticalFlow	0.24 491	0.13 404	0.56 587	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.32 425	0.30 466	0.43 571	0.36 542	0.31 600	0.61 613	0.20 439	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.07 287

IIG-Stereo	0.23 460	0.13 404	0.35 360	0.29 670	0.12 309	0.23 385	0.14 145	0.38 424	0.31 413	0.34 541	0.37 491	0.33 513	0.21 434	0.70 651	0.26 546	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

CroCo-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.24 215	0.25 577	0.11 228	0.11 22	0.18 365	0.32 332	0.23 287	0.12 133	0.12 110	0.18 296	0.12 198	0.14 45	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.23 460	0.13 404	0.44 492	0.26 612	0.14 446	0.29 505	0.25 595	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.43 571	0.35 537	0.25 506	0.26 369	0.23 509	0.12 592	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.10 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 267	0.13 404	0.29 283	0.22 417	0.15 510	0.19 250	0.13 101	0.32 332	0.26 333	0.26 382	0.20 277	0.19 316	0.17 366	0.21 270	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

CFNet_pseudo	0.23 460	0.13 404	0.47 521	0.19 191	0.13 394	0.26 452	0.16 262	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

DCANet	0.18 315	0.13 404	0.40 433	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.23 466	0.20 243	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

csc	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

cscssc	0.19 364	0.13 404	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

ac_64	0.27 549	0.13 404	0.41 458	0.24 536	0.17 568	0.36 601	0.22 528	0.46 525	0.33 439	0.35 558	0.36 482	0.52 661	0.30 583	0.62 621	0.32 592	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

ACVNet	0.23 460	0.13 404	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.27 463	0.23 555	0.39 436	0.44 577	0.28 405	0.41 540	0.38 558	0.26 517	0.27 389	0.32 592	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.07 287

acv_ft	0.25 519	0.13 404	0.40 433	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.21 498	0.45 514	0.44 577	0.38 598	0.41 540	0.38 558	0.27 536	0.27 389	0.35 608	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.07 287

DSFCA	0.27 549	0.13 404	0.36 380	0.20 276	0.17 568	0.38 616	0.31 655	0.47 535	0.43 561	0.43 649	0.37 491	0.39 570	0.29 568	0.52 557	0.32 592	0.12 592	0.10 599	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

CCAANet	0.25 519	0.13 404	0.51 559	0.22 417	0.15 510	0.29 505	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.26 382	0.49 620	0.32 504	0.24 484	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.10 510

MSMDNet	0.23 460	0.13 404	0.48 532	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.09 450

ccs_rob	0.23 460	0.13 404	0.47 521	0.20 276	0.13 394	0.26 452	0.17 314	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

DISCO	0.32 607	0.13 404	0.51 559	0.25 577	0.16 543	0.48 674	0.25 595	0.50 569	0.57 676	0.37 583	0.45 595	0.62 695	0.36 630	0.64 630	0.49 667	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.11 551

SE	0.16 267	0.14 458	0.19 138	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.20 311	0.27 364	0.15 247	0.17 366	0.15 97	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.08 375

HLF11	0.19 364	0.14 458	0.54 573	0.15 7	0.12 309	0.21 327	0.12 49	0.37 416	0.24 305	0.20 311	0.29 386	0.18 296	0.18 397	0.37 491	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.09 450

TestStereo_HL2	0.18 315	0.14 458	0.34 349	0.17 67	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.29 386	0.19 316	0.17 366	0.39 502	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.08 318	0.08 375

GGDA	0.18 315	0.14 458	0.33 337	0.17 67	0.10 160	0.20 293	0.16 262	0.33 348	0.31 413	0.22 335	0.28 372	0.19 316	0.16 334	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.08 318	0.08 375

Hybrid-DGEV-03	0.20 385	0.14 458	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.26 452	0.16 262	0.31 320	0.27 344	0.32 506	0.58 665	0.23 380	0.15 309	0.23 302	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.06 178

Select-FE	0.23 460	0.14 458	0.78 661	0.22 417	0.18 590	0.22 360	0.13 101	0.43 493	0.26 333	0.28 405	0.33 450	0.39 570	0.29 568	0.27 389	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.13 638	0.08 318	0.12 575

SCV	0.14 212	0.14 458	0.24 215	0.21 341	0.11 228	0.15 85	0.16 262	0.31 320	0.18 166	0.11 98	0.15 187	0.13 190	0.10 102	0.23 302	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 169	0.14 458	0.19 138	0.26 612	0.09 79	0.15 85	0.13 101	0.22 139	0.18 166	0.12 133	0.11 85	0.10 76	0.13 250	0.21 270	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

AIO-test1	0.19 364	0.14 458	0.41 458	0.27 641	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.39 436	0.36 479	0.17 275	0.26 355	0.18 296	0.13 250	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.06 130	0.09 450

rvit_0105_6	0.19 364	0.14 458	0.34 349	0.23 478	0.14 446	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.37 490	0.18 294	0.22 306	0.23 380	0.17 366	0.26 369	0.17 353	0.15 653	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

UGAM	0.26 538	0.14 458	0.45 505	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.25 595	0.32 332	0.41 545	0.31 484	0.42 557	0.41 592	0.22 452	0.92 717	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.14 640	0.12 609	0.10 483	0.07 287

rvit_stereo_0081_aga	0.16 267	0.14 458	0.28 269	0.21 341	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.23 164	0.24 305	0.17 275	0.21 292	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.14 257	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 519	0.14 458	0.95 705	0.21 341	0.27 702	0.20 293	0.19 414	0.48 548	0.25 321	0.26 382	0.55 653	0.34 523	0.18 397	0.25 349	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.12 609	0.12 575	0.12 575

rvit_stereo_ft	0.17 289	0.14 458	0.30 294	0.25 577	0.14 446	0.17 185	0.21 498	0.28 270	0.26 333	0.16 255	0.19 260	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.17 353	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.07 287

ACVNet-DCA	0.18 315	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

xx1	0.20 385	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.28 456	0.24 484	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

1test111	0.19 364	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

cc1	0.18 315	0.14 458	0.38 409	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

tt1	0.18 315	0.14 458	0.35 360	0.23 478	0.11 228	0.30 524	0.19 414	0.35 385	0.44 577	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

GCAP-Stereo	0.14 212	0.14 458	0.33 337	0.20 276	0.09 79	0.21 327	0.10 12	0.26 231	0.20 219	0.18 294	0.19 260	0.15 247	0.13 250	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

CRFU-Net	0.28 570	0.14 458	0.45 505	0.25 577	0.15 510	0.45 659	0.23 555	0.50 569	0.30 399	0.43 649	0.41 540	0.48 637	0.46 682	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

hknet	0.25 519	0.14 458	0.40 433	0.25 577	0.15 510	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.37 490	0.34 541	0.35 472	0.43 605	0.27 536	0.37 491	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

GMOStereo	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

error version	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test-v	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

GwcNet-ADL	0.22 442	0.14 458	0.58 595	0.24 536	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.49 558	0.40 533	0.27 392	0.29 386	0.30 484	0.20 424	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

OMP-Stereo	0.23 460	0.14 458	0.35 360	0.29 670	0.13 394	0.21 327	0.16 262	0.37 416	0.33 439	0.34 541	0.30 402	0.34 523	0.19 413	0.70 651	0.24 522	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

test-2	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

raft+_RVC	0.18 315	0.14 458	0.32 320	0.21 341	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.38 424	0.34 449	0.21 325	0.28 372	0.20 332	0.15 309	0.24 318	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

sCroCo_RVC	0.18 315	0.14 458	0.49 538	0.27 641	0.18 590	0.22 360	0.17 314	0.27 247	0.23 287	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.14 289	0.21 270	0.15 293	0.10 504	0.11 625	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 289	0.14 458	0.32 320	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.25 369	0.33 450	0.20 332	0.17 366	0.19 219	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

MMNet	0.27 549	0.14 458	0.49 538	0.24 536	0.17 568	0.47 668	0.22 528	0.45 514	0.51 645	0.39 614	0.41 540	0.36 542	0.33 611	0.39 502	0.34 604	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

delet	0.27 549	0.14 458	0.40 433	0.23 478	0.19 617	0.41 635	0.29 639	0.49 558	0.48 624	0.33 521	0.41 540	0.37 550	0.30 583	0.48 537	0.34 604	0.09 449	0.09 564	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.08 375

UNet	0.28 570	0.14 458	0.69 641	0.23 478	0.20 636	0.44 653	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.43 605	0.33 611	0.40 511	0.31 586	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

HGLStereo	0.27 549	0.14 458	0.46 513	0.24 536	0.21 644	0.33 565	0.23 555	0.50 569	0.42 553	0.35 558	0.48 618	0.41 592	0.33 611	0.45 526	0.33 599	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.12 575

GANet-RSSM	0.24 491	0.14 458	0.36 380	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.21 498	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.39 520	0.39 570	0.28 553	0.58 596	0.23 509	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.09 450

DMCA	0.22 442	0.14 458	0.36 380	0.22 417	0.14 446	0.27 463	0.20 467	0.43 493	0.38 505	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.24 484	0.24 318	0.28 558	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.11 551

RASNet	0.28 570	0.14 458	0.44 492	0.22 417	0.18 590	0.32 554	0.19 414	0.48 548	0.38 505	0.29 434	0.43 571	0.47 631	0.37 639	0.79 688	0.36 614	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.07 287

MDST_ROB	0.48 692	0.14 458	0.95 705	0.30 683	0.21 644	1.33 768	0.32 663	0.77 736	0.56 673	1.06 752	0.71 700	0.49 643	0.35 626	1.26 754	0.38 619	0.13 613	0.11 625	0.16 668	0.13 638	0.12 575	0.12 575

ManiGeoR	0.18 315	0.15 497	0.55 580	0.15 7	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLf10	0.18 315	0.15 497	0.55 580	0.15 7	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

quiztm	0.15 250	0.15 497	0.25 229	0.22 417	0.14 446	0.17 185	0.17 314	0.33 348	0.21 241	0.18 294	0.21 292	0.14 224	0.10 102	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

Hybrid-DGEV-2	0.21 406	0.15 497	0.34 349	0.24 536	0.13 394	0.28 483	0.14 145	0.48 548	0.44 577	0.27 392	0.24 331	0.25 407	0.25 506	0.28 404	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.07 287

G2L-ROB	0.23 460	0.15 497	0.41 458	0.19 191	0.12 309	0.27 463	0.21 498	0.47 535	0.33 439	0.34 541	0.31 417	0.41 592	0.22 452	0.49 542	0.26 546	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

FACV-RUCA	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.23 478	0.23 674	0.26 452	0.19 414	0.39 436	0.34 449	0.25 369	0.32 427	0.21 346	0.24 484	0.24 318	0.19 416	0.10 504	0.07 433	0.15 656	0.08 369	0.16 634	0.13 595

DDVS	0.25 519	0.15 497	0.39 425	0.24 536	0.17 568	0.34 579	0.21 498	0.41 465	0.30 399	0.33 521	0.41 540	0.48 637	0.21 434	0.52 557	0.27 552	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.14 619

rvit_0105_5	0.21 406	0.15 497	0.38 409	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.24 577	0.36 404	0.39 515	0.21 325	0.23 317	0.26 429	0.19 413	0.26 369	0.19 416	0.15 653	0.13 657	0.12 591	0.12 609	0.10 483	0.09 450

rvit_0105_4	0.20 385	0.15 497	0.38 409	0.23 478	0.14 446	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.39 515	0.19 302	0.24 331	0.25 407	0.19 413	0.27 389	0.17 353	0.16 669	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

ITSA-stereo	0.25 519	0.15 497	0.33 337	0.23 478	0.11 228	0.27 463	0.18 365	0.56 654	0.59 681	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.28 553	0.49 542	0.30 578	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.13 595

test_sample7	0.25 519	0.15 497	0.35 360	0.20 276	0.14 446	0.28 483	0.21 498	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.14 638	0.09 564	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

MyStereo8	0.22 442	0.15 497	0.63 618	0.21 341	0.17 568	0.31 540	0.16 262	0.36 404	0.32 425	0.28 405	0.36 482	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.28 558	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.12 575

CASS	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.11 228	0.28 483	0.19 414	0.39 436	0.30 399	0.32 506	0.34 461	0.25 407	0.24 484	0.25 349	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.11 534	0.11 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 250	0.15 497	0.28 269	0.25 577	0.18 590	0.11 22	0.19 414	0.28 270	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

NINENet	0.25 519	0.15 497	0.37 389	0.23 478	0.16 543	0.43 651	0.17 314	0.60 688	0.46 607	0.32 506	0.37 491	0.32 504	0.20 424	0.42 517	0.21 466	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.08 369	0.11 534	0.10 510

Sa-1000	0.22 442	0.15 497	0.35 360	0.23 478	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.47 535	0.39 515	0.30 466	0.50 624	0.26 429	0.19 413	0.33 461	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

CSP-Net	0.27 549	0.15 497	0.30 294	0.21 341	0.14 446	0.44 653	0.24 577	0.50 569	0.40 533	0.41 633	0.43 571	0.42 601	0.26 517	0.66 641	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.09 450

IPLG	0.21 406	0.15 497	0.53 570	0.21 341	0.12 309	0.28 483	0.17 314	0.42 479	0.30 399	0.33 521	0.32 427	0.15 247	0.17 366	0.50 546	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

MIPNet	0.21 406	0.15 497	0.52 566	0.21 341	0.12 309	0.27 463	0.20 467	0.45 514	0.37 490	0.30 466	0.23 317	0.19 316	0.24 484	0.27 389	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

PSMNet-ADL	0.25 519	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.14 446	0.31 540	0.22 528	0.44 501	0.36 479	0.27 392	0.33 450	0.41 592	0.28 553	0.61 613	0.29 570	0.11 552	0.09 564	0.09 409	0.11 570	0.10 483	0.10 510

rafts_anoy	0.18 315	0.15 497	0.35 360	0.22 417	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.23 344	0.25 343	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.08 375

pcwnet_v2	0.32 607	0.15 497	1.26 740	0.23 478	0.18 590	0.32 554	0.18 365	0.59 679	0.60 687	0.36 575	0.45 595	0.35 537	0.29 568	0.36 488	0.25 532	0.14 638	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.15 632

RALCasStereoNet	0.18 315	0.15 497	0.33 337	0.21 341	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.31 320	0.25 321	0.21 325	0.29 386	0.22 358	0.15 309	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.10 599	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

ADLNet	0.28 570	0.15 497	0.42 468	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.23 555	0.53 618	0.43 561	0.42 643	0.41 540	0.44 616	0.27 536	0.55 574	0.35 608	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.12 575

AFF-stereo	0.18 315	0.15 497	0.32 320	0.21 341	0.10 160	0.18 214	0.18 365	0.33 348	0.27 344	0.25 369	0.37 491	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

cf-r	0.24 491	0.15 497	0.44 492	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.22 528	0.42 479	0.40 533	0.30 466	0.42 557	0.42 601	0.26 517	0.43 519	0.25 532	0.11 552	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.08 375

PSMNet-RSSM	0.24 491	0.15 497	0.36 380	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.20 467	0.48 548	0.37 490	0.30 466	0.44 582	0.38 558	0.26 517	0.52 557	0.22 488	0.12 592	0.07 433	0.11 552	0.13 638	0.10 483	0.09 450

CFNet-ft	0.24 491	0.15 497	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

CFNet_RVC	0.24 491	0.15 497	0.35 360	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

HLf8	0.19 364	0.16 526	0.55 580	0.15 7	0.12 309	0.24 408	0.14 145	0.40 450	0.31 413	0.20 311	0.26 355	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.17 353	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

G2L-Stereo_test	0.24 491	0.16 526	0.38 409	0.19 191	0.13 394	0.27 463	0.24 577	0.49 558	0.38 505	0.37 583	0.37 491	0.40 585	0.24 484	0.52 557	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.09 407	0.08 375

coex_refinement	0.26 538	0.16 526	0.36 380	0.23 478	0.15 510	0.31 540	0.20 467	0.49 558	0.42 553	0.35 558	0.42 557	0.45 621	0.27 536	0.55 574	0.33 599	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.10 483	0.10 510

G2L-Stereo	0.25 519	0.16 526	0.47 521	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.18 365	0.46 525	0.35 466	0.33 521	0.37 491	0.40 585	0.22 452	0.60 606	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.09 450

4D-IteraStereo	0.17 289	0.16 526	0.50 549	0.21 341	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.28 270	0.28 363	0.23 344	0.20 277	0.20 332	0.11 157	0.19 219	0.14 257	0.06 53	0.04 2	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.06 178

CBFPSM	0.27 549	0.16 526	0.67 634	0.20 276	0.14 446	0.38 616	0.25 595	0.40 450	0.36 479	0.33 521	0.36 482	0.56 676	0.38 643	0.32 454	0.38 619	0.08 342	0.08 525	0.07 191	0.08 369	0.09 407	0.11 551

ToySt	0.24 491	0.16 526	0.48 532	0.21 341	0.13 394	0.29 505	0.29 639	0.39 436	0.39 515	0.27 392	0.35 472	0.39 570	0.31 600	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

ssnet_v2	0.28 570	0.16 526	0.44 492	0.22 417	0.15 510	0.40 631	0.30 650	0.57 664	0.46 607	0.38 598	0.36 482	0.47 631	0.29 568	0.38 497	0.39 627	0.13 613	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.11 551

TestStereo1	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

RAFT_CTSACE	0.21 406	0.16 526	0.41 458	0.25 577	0.15 510	0.22 360	0.24 577	0.32 332	0.28 363	0.33 521	0.51 630	0.29 467	0.17 366	0.32 454	0.13 216	0.06 53	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.06 178

SA-5K	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

SA	0.22 442	0.16 526	0.36 380	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.23 555	0.45 514	0.40 533	0.27 392	0.44 582	0.23 380	0.23 466	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

AACVNet	0.26 538	0.16 526	0.37 389	0.22 417	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.41 465	0.31 413	0.38 598	0.42 557	0.43 605	0.28 553	0.73 663	0.25 532	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.11 551

psm_up	0.29 583	0.16 526	0.41 458	0.26 612	0.17 568	0.32 554	0.26 609	0.55 638	0.43 561	0.36 575	0.40 531	0.45 621	0.37 639	0.58 596	0.30 578	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.10 483	0.10 510

UCFNet_RVC	0.24 491	0.16 526	0.34 349	0.18 125	0.15 510	0.33 565	0.16 262	0.46 525	0.35 466	0.29 434	0.35 472	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.22 488	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.14 653	0.13 593	0.12 575

AdaStereo	0.24 491	0.16 526	0.37 389	0.24 536	0.12 309	0.32 554	0.17 314	0.54 628	0.42 553	0.33 521	0.38 506	0.35 537	0.21 434	0.30 440	0.22 488	0.14 638	0.06 290	0.13 613	0.08 369	0.11 534	0.08 375
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 598	0.16 526	0.54 573	0.24 536	0.22 661	0.42 642	0.28 632	0.58 673	0.56 673	0.28 405	0.38 506	0.40 585	0.30 583	0.71 655	0.28 558	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.10 529	0.19 679	0.16 643

MLCV	0.22 442	0.16 526	0.44 492	0.21 341	0.08 43	0.29 505	0.19 414	0.38 424	0.37 490	0.38 598	0.44 582	0.31 494	0.21 434	0.41 513	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

HSM	0.28 570	0.16 526	0.35 360	0.20 276	0.15 510	0.33 565	0.19 414	0.53 618	0.37 490	0.36 575	0.38 506	0.67 711	0.31 600	0.89 712	0.23 509	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.08 375

DLCB_ROB	0.28 570	0.16 526	0.34 349	0.27 641	0.16 543	0.38 616	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.46 664	0.46 605	0.51 655	0.33 611	0.53 564	0.33 599	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.09 450

TestStereo_HLe17	0.19 364	0.17 546	0.64 626	0.16 28	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.40 450	0.30 399	0.19 302	0.25 343	0.17 283	0.15 309	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

rvit_0105_3	0.23 460	0.17 546	0.40 433	0.25 577	0.15 510	0.24 408	0.28 632	0.38 424	0.41 545	0.25 369	0.25 343	0.28 456	0.21 434	0.28 404	0.20 439	0.15 653	0.13 657	0.14 640	0.15 663	0.10 483	0.09 450

rvit_stereo_0075_2	0.24 491	0.17 546	0.50 549	0.26 612	0.22 661	0.22 360	0.15 205	0.40 450	0.35 466	0.27 392	0.37 491	0.29 467	0.20 424	0.28 404	0.19 416	0.17 681	0.12 645	0.19 692	0.12 609	0.13 593	0.13 595

raft_robust	0.22 442	0.17 546	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.23 385	0.22 528	0.49 558	0.48 624	0.32 506	0.32 427	0.26 429	0.23 466	0.53 564	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.06 178

ADLNet2	0.30 591	0.17 546	0.72 653	0.23 478	0.17 568	0.36 601	0.24 577	0.52 606	0.51 645	0.32 506	0.38 506	0.45 621	0.30 583	0.69 648	0.35 608	0.10 504	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.12 575	0.10 510

TRStereo	0.19 364	0.17 546	0.47 521	0.23 478	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.52 606	0.28 363	0.20 311	0.19 260	0.21 346	0.13 250	0.24 318	0.13 216	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.06 130	0.06 178

RAFT	0.21 406	0.17 546	0.32 320	0.24 536	0.12 309	0.25 428	0.27 616	0.35 385	0.28 363	0.33 521	0.33 450	0.38 558	0.22 452	0.29 424	0.17 353	0.08 342	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.10 483	0.06 178

111	0.20 385	0.17 546	0.40 433	0.18 125	0.09 79	0.24 408	0.17 314	0.41 465	0.45 589	0.23 344	0.29 386	0.29 467	0.21 434	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

hitnet-ft	0.29 583	0.17 546	0.40 433	0.19 191	0.14 446	0.39 625	0.23 555	0.44 501	0.41 545	0.36 575	0.46 605	0.53 666	0.34 620	0.76 678	0.32 592	0.14 638	0.10 599	0.13 613	0.10 529	0.15 626	0.13 595

GwcNet-RSSM	0.26 538	0.17 546	0.46 513	0.21 341	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.44 501	0.42 553	0.31 484	0.45 595	0.40 585	0.26 517	0.55 574	0.28 558	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

stereogan	0.37 646	0.17 546	0.65 628	0.27 641	0.22 661	0.62 709	0.26 609	0.59 679	0.63 697	0.43 649	0.60 673	0.67 711	0.42 668	0.68 646	0.35 608	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.12 609	0.19 679	0.17 656

HITNet	0.20 385	0.17 546	0.43 482	0.19 191	0.08 43	0.27 463	0.14 145	0.42 479	0.30 399	0.29 434	0.32 427	0.27 440	0.21 434	0.28 404	0.25 532	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.27 549	0.17 546	0.35 360	0.25 577	0.14 446	0.37 608	0.21 498	0.47 535	0.41 545	0.44 656	0.51 630	0.41 592	0.28 553	0.45 526	0.37 615	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.10 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 617	0.17 546	0.61 606	0.27 641	0.19 617	0.46 661	0.29 639	0.65 709	0.51 645	0.47 671	0.46 605	0.44 616	0.34 620	0.62 621	0.41 643	0.12 592	0.08 525	0.13 613	0.12 609	0.12 575	0.10 510

SGM-Forest	0.36 636	0.17 546	0.47 521	0.23 478	0.16 543	0.45 659	0.41 708	0.55 638	0.48 624	0.52 691	0.60 673	0.52 661	0.41 659	0.85 704	0.50 673	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.15 663	0.15 626	0.15 632
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 250	0.18 561	0.40 433	0.27 641	0.26 698	0.46 661	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

ACV-stereo	0.29 583	0.18 561	0.79 668	0.23 478	0.16 543	0.47 668	0.19 414	0.36 404	0.34 449	0.29 434	0.33 450	0.67 711	0.42 668	0.54 571	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.11 551

DispNO	0.27 549	0.18 561	0.62 614	0.23 478	0.17 568	0.25 428	0.22 528	0.45 514	0.41 545	0.32 506	0.39 520	0.38 558	0.27 536	0.77 684	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.08 375

StereoVision	0.22 442	0.18 561	0.37 389	0.27 641	0.17 568	0.23 385	0.22 528	0.38 424	0.31 413	0.20 311	0.51 630	0.22 358	0.16 334	0.28 404	0.18 382	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.13 638	0.10 483	0.07 287

LL-Strereo2	0.18 315	0.18 561	0.39 425	0.22 417	0.12 309	0.24 408	0.13 101	0.31 320	0.23 287	0.24 359	0.20 277	0.24 395	0.12 198	0.26 369	0.15 293	0.06 53	0.06 290	0.12 591	0.09 481	0.08 318	0.07 287

iinet-f	0.30 591	0.18 561	1.03 716	0.20 276	0.15 510	0.44 653	0.22 528	0.45 514	0.37 490	0.35 558	0.44 582	0.41 592	0.34 620	0.34 468	0.40 634	0.10 504	0.09 564	0.08 306	0.08 369	0.13 593	0.11 551

RAFT+CT+SA	0.21 406	0.18 561	0.33 337	0.25 577	0.18 590	0.23 385	0.29 639	0.40 450	0.36 479	0.24 359	0.38 506	0.18 296	0.16 334	0.32 454	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.12 609	0.09 407	0.09 450

iRaft-Stereo_5w	0.23 460	0.18 561	0.44 492	0.22 417	0.13 394	0.19 250	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.34 523	0.23 466	0.65 637	0.27 552	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

LMCR-Stereo	0.26 538	0.18 561	0.49 538	0.28 665	0.14 446	0.36 601	0.23 555	0.54 628	0.34 449	0.39 614	0.40 531	0.29 467	0.29 568	0.37 491	0.27 552	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.13 593	0.09 450

Anonymous3	0.23 460	0.18 561	0.63 618	0.27 641	0.18 590	0.41 635	0.23 555	0.43 493	0.35 466	0.23 344	0.27 364	0.20 332	0.18 397	0.27 389	0.18 382	0.12 592	0.11 625	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.12 575

XX-TBD	0.15 250	0.18 561	0.28 269	0.22 417	0.10 160	0.22 360	0.15 205	0.22 139	0.27 344	0.22 335	0.26 355	0.14 224	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178

RALAANet	0.19 364	0.18 561	0.37 389	0.23 478	0.14 446	0.23 385	0.13 101	0.37 416	0.29 382	0.28 405	0.26 355	0.25 407	0.15 309	0.26 369	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.06 178

FAT-Stereo	0.36 636	0.18 561	0.73 657	0.26 612	0.18 590	0.33 565	0.29 639	0.60 688	0.59 681	0.46 664	0.60 673	0.60 689	0.50 694	0.61 613	0.34 604	0.13 613	0.14 668	0.13 613	0.12 609	0.14 611	0.18 669

BEATNet_4x	0.22 442	0.18 561	0.47 521	0.22 417	0.10 160	0.28 483	0.14 145	0.46 525	0.32 425	0.31 484	0.34 461	0.31 494	0.25 506	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.10 483	0.08 375

RYNet	0.37 646	0.18 561	0.59 601	0.25 577	0.28 709	0.61 707	0.32 663	0.59 679	0.59 681	0.41 633	0.38 506	0.57 681	0.39 650	0.87 707	0.53 679	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.18 666	0.18 669

iResNet	0.24 491	0.18 561	0.61 606	0.25 577	0.11 228	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.43 561	0.33 521	0.43 571	0.27 440	0.22 452	0.34 468	0.26 546	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

CBMV_ROB	0.33 617	0.18 561	0.53 570	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.20 467	0.51 587	0.45 589	0.51 683	0.55 653	0.45 621	0.42 668	0.71 655	0.32 592	0.18 692	0.19 715	0.23 711	0.21 705	0.14 611	0.15 632

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 212	0.19 578	0.70 647	0.17 67	0.12 309	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.10 58	0.12 110	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.05 7	0.07 287

rvit_105_1	0.27 549	0.19 578	0.46 513	0.27 641	0.19 617	0.30 524	0.35 681	0.44 501	0.51 645	0.31 484	0.31 417	0.31 494	0.26 517	0.35 479	0.25 532	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.11 534	0.10 510

DualNet (step1)	0.28 570	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.23 717	0.09 564	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

test_sample9	0.42 670	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.66 641	0.91 727	0.23 717	1.82 798	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

test_sample8	0.49 695	0.19 578	0.50 549	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.55 638	0.34 449	0.62 710	0.38 506	1.15 746	0.67 725	0.66 641	0.91 727	0.23 717	1.82 798	0.28 729	0.24 721	0.18 666	0.16 643

test_5	0.23 460	0.19 578	0.38 409	0.26 612	0.18 590	0.25 428	0.29 639	0.40 450	0.37 490	0.29 434	0.40 531	0.25 407	0.22 452	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.10 510

AASNet	0.27 549	0.19 578	0.49 538	0.26 612	0.17 568	0.34 579	0.20 467	0.62 700	0.48 624	0.35 558	0.40 531	0.32 504	0.25 506	0.28 404	0.34 604	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.13 593	0.11 551

AnonymousM	0.17 289	0.19 578	0.24 215	0.18 125	0.10 160	0.18 214	0.17 314	0.30 308	0.23 287	0.26 382	0.20 277	0.18 296	0.14 289	0.19 219	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.38 750	0.15 663	0.06 130	0.05 46

TestStereo	0.21 406	0.19 578	0.40 433	0.25 577	0.10 160	0.22 360	0.21 498	0.31 320	0.31 413	0.23 344	0.34 461	0.22 358	0.18 397	0.62 621	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.11 534	0.06 178

CVANet_RVC	0.30 591	0.19 578	0.41 458	0.26 612	0.16 543	0.33 565	0.26 609	0.52 606	0.47 612	0.40 624	0.46 605	0.43 605	0.31 600	0.89 712	0.26 546	0.14 638	0.09 564	0.14 640	0.13 638	0.14 611	0.10 510

DeepPruner_ROB	0.26 538	0.19 578	0.44 492	0.21 341	0.16 543	0.30 524	0.21 498	0.52 606	0.32 425	0.35 558	0.38 506	0.39 570	0.26 517	0.42 517	0.24 522	0.15 653	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.14 611	0.13 595

iResNet_ROB	0.25 519	0.19 578	0.40 433	0.20 276	0.12 309	0.30 524	0.16 262	0.55 638	0.53 659	0.38 598	0.43 571	0.37 550	0.26 517	0.38 497	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.09 407	0.09 450

SGM_RVC	0.50 699	0.19 578	0.50 549	0.25 577	0.15 510	0.69 717	0.39 701	0.68 725	0.82 726	0.95 744	0.84 717	1.13 743	0.76 733	1.16 745	0.60 691	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.16 675	0.16 634	0.17 656
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SME	0.21 406	0.20 591	0.29 283	0.23 478	0.11 228	0.36 601	0.17 314	0.37 416	0.29 382	0.24 359	0.28 372	0.19 316	0.21 434	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.08 375

AIO-test2	0.20 385	0.20 591	0.36 380	0.26 612	0.15 510	0.22 360	0.16 262	0.42 479	0.42 553	0.16 255	0.29 386	0.15 247	0.11 157	0.26 369	0.13 216	0.18 692	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.07 225	0.07 287

fast-acv-ft	0.31 598	0.20 591	0.81 674	0.24 536	0.18 590	0.46 661	0.27 616	0.41 465	0.49 633	0.39 614	0.55 653	0.49 643	0.35 626	0.37 491	0.38 619	0.11 552	0.11 625	0.11 552	0.12 609	0.12 575	0.09 450

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 591	0.20 591	0.70 647	0.21 341	0.17 568	0.46 661	0.27 616	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.55 653	0.43 605	0.30 583	0.46 529	0.38 619	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.11 534	0.10 510

ACRE	0.21 406	0.20 591	0.62 614	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

SACVNet	0.30 591	0.20 591	0.41 458	0.25 577	0.18 590	0.34 579	0.25 595	0.52 606	0.40 533	0.41 633	0.44 582	0.46 629	0.32 608	0.71 655	0.25 532	0.13 613	0.10 599	0.12 591	0.12 609	0.16 634	0.17 656

GEStereo_RVC	0.27 549	0.20 591	0.44 492	0.27 641	0.16 543	0.33 565	0.25 595	0.56 654	0.54 664	0.34 541	0.38 506	0.34 523	0.25 506	0.51 551	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.11 551

APVNet	0.36 636	0.20 591	0.70 647	0.26 612	0.22 661	0.52 692	0.35 681	0.61 692	0.44 577	0.38 598	0.52 638	0.48 637	0.38 643	0.84 701	0.46 662	0.13 613	0.14 668	0.15 656	0.16 675	0.16 634	0.15 632

S-Stereo	0.38 653	0.20 591	1.05 717	0.27 641	0.22 661	0.38 616	0.32 663	0.55 638	0.66 701	0.39 614	0.59 668	0.49 643	0.41 659	0.75 672	0.40 634	0.12 592	0.15 684	0.13 613	0.13 638	0.16 634	0.21 699

STTStereo	0.28 570	0.20 591	0.61 606	0.25 577	0.17 568	0.29 505	0.24 577	0.47 535	0.39 515	0.39 614	0.41 540	0.44 616	0.28 553	0.40 511	0.28 558	0.13 613	0.12 645	0.13 613	0.16 675	0.12 575	0.11 551

CFNet	0.27 549	0.20 591	0.44 492	0.22 417	0.14 446	0.33 565	0.14 145	0.51 587	0.45 589	0.30 466	0.40 531	0.38 558	0.27 536	0.76 678	0.25 532	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.08 375

LE_ROB	1.76 776	0.20 591	2.68 776	0.48 745	0.52 752	0.78 729	0.96 771	0.84 750	6.61 800	7.40 804	2.08 773	2.08 766	4.83 796	1.27 755	3.79 790	0.10 504	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.11 534	0.10 510

NOSS_ROB	0.31 598	0.20 591	0.35 360	0.24 536	0.16 543	0.32 554	0.19 414	0.52 606	0.48 624	0.33 521	0.36 482	0.42 601	0.28 553	0.93 719	0.24 522	0.19 699	0.20 724	0.24 713	0.22 716	0.17 651	0.17 656

XPNet_ROB	0.33 617	0.20 591	0.43 482	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.31 655	0.55 638	0.50 641	0.51 683	0.53 645	0.58 684	0.37 639	0.63 628	0.45 656	0.17 681	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.14 619

pmcnn	0.50 699	0.20 591	0.78 661	0.24 536	0.26 698	0.39 625	0.30 650	0.51 587	0.50 641	0.54 699	1.23 745	2.52 775	0.37 639	0.77 684	0.95 730	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.10 483	0.08 375

MWDA-net	0.29 583	0.21 606	0.47 521	0.25 577	0.21 644	0.35 594	0.32 663	0.44 501	0.47 612	0.38 598	0.40 531	0.33 513	0.38 643	0.54 571	0.40 634	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 212	0.21 606	0.47 521	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.14 145	0.24 187	0.16 111	0.11 98	0.14 171	0.12 158	0.10 102	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.07 287

z-ln-s-r	0.32 607	0.21 606	0.82 678	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.26 609	0.43 493	0.50 641	0.32 506	0.60 673	0.39 570	0.29 568	0.73 663	0.66 703	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.08 375

GMStereo_Zeroshot	0.24 491	0.21 606	0.45 505	0.26 612	0.13 394	0.28 483	0.15 205	0.39 436	0.35 466	0.37 583	0.43 571	0.40 585	0.17 366	0.34 468	0.20 439	0.12 592	0.07 433	0.13 613	0.07 281	0.16 634	0.09 450

SDNR	0.42 670	0.21 606	0.82 678	0.21 341	0.18 590	1.27 765	0.17 314	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.81 713	0.38 558	0.27 536	1.19 746	0.38 619	0.23 717	0.24 738	0.17 674	0.13 638	0.17 651	0.20 689

Anonymous_2	0.37 646	0.21 606	0.47 521	0.20 276	0.21 644	0.42 642	0.26 609	0.38 424	0.29 382	0.33 521	0.30 402	0.44 616	0.38 643	0.36 488	0.29 570	0.26 731	0.29 749	0.44 755	1.41 792	0.34 738	0.21 699

CIPLG	0.21 406	0.21 606	0.55 580	0.23 478	0.15 510	0.25 428	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.33 450	0.22 358	0.15 309	0.26 369	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

sAnonymous2	0.20 385	0.21 606	0.58 595	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

CroCo_RVC	0.20 385	0.21 606	0.58 595	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

ARAFT	0.24 491	0.21 606	0.78 661	0.22 417	0.12 309	0.29 505	0.24 577	0.43 493	0.32 425	0.33 521	0.28 372	0.28 456	0.19 413	0.49 542	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.09 407	0.06 178

DMCA-RVC	0.27 549	0.21 606	0.61 606	0.28 665	0.17 568	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.35 466	0.40 624	0.37 491	0.39 570	0.36 630	0.43 519	0.30 578	0.13 613	0.10 599	0.15 656	0.11 570	0.13 593	0.10 510

TDLM	0.30 591	0.21 606	0.38 409	0.28 665	0.15 510	0.33 565	0.32 663	0.52 606	0.47 612	0.38 598	0.43 571	0.39 570	0.29 568	0.91 716	0.28 558	0.14 638	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.12 575	0.10 510

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 549	0.21 606	0.59 601	0.25 577	0.18 590	0.29 505	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.38 598	0.41 540	0.43 605	0.27 536	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.11 551
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 703	0.21 606	0.65 628	0.25 577	0.21 644	0.58 700	0.32 663	0.54 628	0.55 670	0.95 744	1.40 751	1.28 751	0.81 738	0.73 663	0.62 694	0.18 692	0.15 684	0.15 656	0.15 663	0.19 679	0.19 676

CBMV	0.33 617	0.21 606	0.54 573	0.23 478	0.13 394	0.42 642	0.33 675	0.53 618	0.48 624	0.52 691	0.49 620	0.50 651	0.41 659	0.56 585	0.31 586	0.15 653	0.16 694	0.18 683	0.16 675	0.13 593	0.13 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter	0.32 607	0.22 621	0.44 492	0.29 670	0.28 709	0.54 694	0.21 498	0.46 525	0.57 676	0.32 506	0.54 648	0.32 504	0.29 568	0.39 502	0.52 676	0.10 504	0.10 599	0.25 718	0.22 716	0.18 666	0.14 619

YMNet	0.32 607	0.22 621	0.58 595	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 675	0.56 660	0.51 655	0.30 583	0.39 502	0.40 634	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

YMNet_1	0.32 607	0.22 621	0.58 595	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 675	0.56 660	0.51 655	0.30 583	0.39 502	0.40 634	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

IPLGR_C	0.21 406	0.22 621	0.60 603	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

RP	0.35 631	0.22 621	0.51 559	0.31 689	0.24 682	0.37 608	0.28 632	0.50 569	0.58 680	0.40 624	0.63 686	0.61 693	0.47 685	0.61 613	0.39 627	0.16 669	0.15 684	0.17 674	0.15 663	0.17 651	0.17 656

edge stereo	0.39 658	0.22 621	0.81 674	0.27 641	0.22 661	0.37 608	0.24 577	0.56 654	0.54 664	0.53 697	0.60 673	0.71 720	0.50 694	0.78 686	0.40 634	0.16 669	0.14 668	0.19 692	0.14 653	0.16 634	0.17 656

ADCL	0.47 689	0.22 621	1.00 711	0.27 641	0.19 617	0.74 722	0.64 747	0.54 628	0.69 709	0.56 702	0.71 700	0.55 672	0.60 713	0.60 606	1.43 763	0.11 552	0.09 564	0.13 613	0.13 638	0.14 611	0.14 619

GANet	0.36 636	0.22 621	0.49 538	0.29 670	0.17 568	0.41 635	0.38 696	0.57 664	0.45 589	0.46 664	0.75 706	0.55 672	0.40 655	0.94 721	0.41 643	0.13 613	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.14 611	0.11 551

AANet_RVC	0.31 598	0.22 621	0.50 549	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.24 577	0.47 535	0.54 664	0.38 598	0.60 673	0.43 605	0.29 568	0.87 707	0.40 634	0.11 552	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

StereoDRNet	0.32 607	0.22 621	0.61 606	0.27 641	0.21 644	0.42 642	0.30 650	0.61 692	0.48 624	0.46 664	0.39 520	0.48 637	0.30 583	0.57 589	0.40 634	0.11 552	0.09 564	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.10 510

TCMNet	0.33 617	0.23 631	0.72 653	0.29 670	0.30 720	0.40 631	0.28 632	0.50 569	0.47 612	0.37 583	0.45 595	0.40 585	0.29 568	0.60 606	0.39 627	0.14 638	0.13 657	0.15 656	0.14 653	0.17 651	0.15 632

RAFT + AFF	0.27 549	0.23 631	0.50 549	0.25 577	0.17 568	0.30 524	0.33 675	0.52 606	0.40 533	0.28 405	0.30 402	0.30 484	0.31 600	0.62 621	0.24 522	0.09 449	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.11 551

GwcNet	0.35 631	0.23 631	0.88 694	0.25 577	0.24 682	0.48 674	0.27 616	0.55 638	0.57 676	0.38 598	0.52 638	0.51 655	0.32 608	0.60 606	0.41 643	0.13 613	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.13 593	0.14 619

DANet	0.35 631	0.23 631	0.60 603	0.36 716	0.22 661	0.39 625	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.52 691	0.50 624	0.59 686	0.41 659	0.76 678	0.49 667	0.13 613	0.11 625	0.14 640	0.12 609	0.17 651	0.15 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 460	0.24 635	0.49 538	0.22 417	0.15 510	0.25 428	0.17 314	0.39 436	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.21 346	0.17 366	0.59 602	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

ADCRef	0.38 653	0.24 635	0.88 694	0.26 612	0.21 644	0.49 679	0.27 616	0.52 606	0.48 624	0.50 678	0.58 665	0.35 537	0.47 685	0.48 537	1.29 761	0.09 449	0.08 525	0.12 591	0.12 609	0.11 534	0.11 551

ADCP+	0.45 684	0.24 635	1.15 732	0.25 577	0.22 661	0.56 696	0.39 701	0.54 628	0.51 645	0.44 656	0.51 630	0.46 629	0.52 699	0.56 585	1.89 778	0.10 504	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.14 611	0.13 595

DPSNet	0.47 689	0.24 635	0.93 702	0.27 641	0.20 636	0.75 725	0.57 739	0.84 750	0.79 723	0.47 671	0.51 630	0.60 689	0.69 728	0.87 707	0.71 707	0.16 669	0.13 657	0.12 591	0.10 529	0.25 707	0.21 699

PSMNet_ROB	0.33 617	0.24 635	0.54 573	0.31 689	0.21 644	0.42 642	0.43 713	0.59 679	0.47 612	0.37 583	0.44 582	0.49 643	0.31 600	0.64 630	0.43 648	0.14 638	0.10 599	0.15 656	0.14 653	0.13 593	0.11 551

LL-Strereo	0.29 583	0.25 640	0.58 595	0.25 577	0.21 644	0.23 385	0.24 577	0.55 638	0.42 553	0.34 541	0.32 427	0.41 592	0.40 655	0.94 721	0.23 509	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.09 450

HCRNet	0.24 491	0.25 640	0.33 337	0.34 705	0.16 543	0.27 463	0.18 365	0.43 493	0.35 466	0.30 466	0.35 472	0.32 504	0.22 452	0.44 523	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.10 483	0.09 450

GMStereo	0.19 364	0.25 640	0.40 433	0.21 341	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.29 287	0.40 533	0.25 369	0.23 317	0.16 271	0.15 309	0.25 349	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 699	0.25 640	3.03 779	0.24 536	0.19 617	0.38 616	0.22 528	0.50 569	0.44 577	0.64 714	0.68 695	0.71 720	0.51 697	0.85 704	0.45 656	0.14 638	0.17 701	0.13 613	0.14 653	0.16 634	0.21 699

FADNet-RVC-Resample	0.29 583	0.25 640	0.93 702	0.26 612	0.16 543	0.32 554	0.21 498	0.47 535	0.39 515	0.35 558	0.38 506	0.33 513	0.27 536	0.53 564	0.24 522	0.10 504	0.10 599	0.14 640	0.13 638	0.13 593	0.16 643

G-Net	0.46 686	0.25 640	0.86 691	0.34 705	0.28 709	0.90 745	0.35 681	0.47 535	0.45 589	0.68 719	1.22 744	0.64 705	0.60 713	0.61 613	0.57 681	0.16 669	0.14 668	0.17 674	0.13 638	0.22 698	0.19 676

NCC-stereo	0.39 658	0.25 640	0.69 641	0.32 695	0.28 709	0.46 661	0.36 686	0.65 709	0.52 654	0.40 624	0.57 663	0.56 676	0.47 685	0.73 663	0.45 656	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 726	0.16 634	0.16 643

Nwc_Net	0.37 646	0.25 640	0.68 640	0.31 689	0.24 682	0.44 653	0.30 650	0.65 709	0.50 641	0.37 583	0.69 699	0.58 684	0.45 676	0.60 606	0.40 634	0.15 653	0.12 645	0.19 692	0.21 705	0.14 611	0.13 595

Abc-Net	0.39 658	0.25 640	0.69 641	0.32 695	0.28 709	0.46 661	0.36 686	0.65 709	0.52 654	0.40 624	0.57 663	0.56 676	0.47 685	0.73 663	0.45 656	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 726	0.16 634	0.16 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 442	0.25 640	0.47 521	0.24 536	0.14 446	0.25 428	0.12 49	0.40 450	0.33 439	0.29 434	0.42 557	0.22 358	0.20 424	0.33 461	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.07 287

LALA_ROB	0.36 636	0.25 640	0.46 513	0.30 683	0.21 644	0.47 668	0.39 701	0.61 692	0.51 645	0.52 691	0.51 630	0.69 717	0.36 630	0.50 546	0.43 648	0.17 681	0.11 625	0.16 668	0.14 653	0.17 651	0.15 632

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 779	0.26 651	2.90 777	0.33 701	1.30 785	3.07 785	2.37 791	2.20 787	4.84 795	3.25 794	6.38 798	4.33 787	3.05 788	1.33 760	1.21 756	0.23 717	0.18 707	0.24 713	0.81 784	0.29 727	1.26 786

TestStereooo	1.99 779	0.26 651	2.90 777	0.33 701	1.30 785	3.07 785	2.37 791	2.20 787	4.84 795	3.25 794	6.38 798	4.33 787	3.05 788	1.33 760	1.21 756	0.23 717	0.18 707	0.24 713	0.81 784	0.29 727	1.26 786

Wz-Net-MNSev	0.36 636	0.26 651	0.79 668	0.26 612	0.21 644	0.59 703	0.38 696	0.55 638	0.56 673	0.48 675	0.54 648	0.53 666	0.36 630	0.60 606	0.44 653	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.11 570	0.15 626	0.13 595

dd	0.22 442	0.26 651	0.40 433	0.22 417	0.12 309	0.25 428	0.21 498	0.32 332	0.44 577	0.29 434	0.28 372	0.25 407	0.16 334	0.30 440	0.25 532	0.12 592	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

AF-Net	0.37 646	0.26 651	0.56 587	0.32 695	0.23 674	0.41 635	0.29 639	0.61 692	0.64 698	0.42 643	0.68 695	0.65 706	0.49 692	0.57 589	0.44 653	0.15 653	0.11 625	0.19 692	0.14 653	0.15 626	0.13 595

iResNetv2_ROB	0.27 549	0.26 651	0.72 653	0.23 478	0.13 394	0.29 505	0.18 365	0.52 606	0.49 633	0.37 583	0.45 595	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.12 575	0.09 450

NCCL2	0.35 631	0.26 651	0.49 538	0.36 716	0.22 661	0.41 635	0.41 708	0.53 618	0.42 553	0.47 671	0.46 605	0.61 693	0.39 650	0.55 574	0.37 615	0.16 669	0.13 657	0.21 703	0.21 705	0.16 634	0.16 643

FBW_ROB	0.43 675	0.26 651	0.54 573	0.31 689	0.20 636	0.51 683	0.32 663	0.70 728	0.60 687	0.59 706	0.55 653	0.65 706	0.41 659	1.40 764	0.51 675	0.13 613	0.17 701	0.21 703	0.16 675	0.17 651	0.18 669

ETE_ROB	0.34 626	0.26 651	0.45 505	0.29 670	0.18 590	0.40 631	0.37 690	0.57 664	0.47 612	0.50 678	0.50 624	0.62 695	0.36 630	0.55 574	0.38 619	0.13 613	0.10 599	0.14 640	0.12 609	0.16 634	0.16 643

PatchMatch Cens Cmp	1.16 763	0.27 660	0.62 614	0.26 612	0.24 682	1.06 751	0.64 747	1.33 768	2.62 785	1.67 777	3.54 789	4.92 790	1.75 775	1.52 768	1.62 768	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.20 700	0.17 651	0.19 676

FINET	0.34 626	0.27 660	0.80 671	0.24 536	0.24 682	0.36 601	0.34 677	0.54 628	0.72 714	0.39 614	0.47 612	0.32 504	0.30 583	0.51 551	0.32 592	0.19 699	0.17 701	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

SHD	0.42 670	0.27 660	0.81 674	0.31 689	0.25 691	0.42 642	0.22 528	0.66 715	0.94 749	0.63 712	0.60 673	0.59 686	0.47 685	0.59 602	0.58 686	0.15 653	0.13 657	0.16 668	0.16 675	0.20 688	0.22 706

MeshStereo	0.58 716	0.27 660	0.67 634	0.22 417	0.17 568	0.66 713	0.37 690	0.78 739	0.61 691	1.47 773	1.30 747	1.65 760	0.79 735	1.12 742	0.59 687	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.14 653	0.17 651	0.14 619
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PM Cens cmp D40	0.92 751	0.28 664	0.67 634	0.27 641	0.25 691	0.87 740	0.53 735	1.13 763	1.87 777	1.70 778	3.06 785	2.75 780	1.42 769	1.27 755	1.09 744	0.18 692	0.19 715	0.19 692	0.20 700	0.18 666	0.20 689

DNSM	0.28 570	0.28 664	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.13 190	0.11 157	0.75 672	0.63 697	0.08 342	0.13 657	0.06 61	0.05 82	1.14 783	0.81 778

FADNet_RVC	0.30 591	0.28 664	0.83 681	0.23 478	0.15 510	0.30 524	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.30 466	0.38 506	0.30 484	0.27 536	0.52 557	0.31 586	0.14 638	0.14 668	0.14 640	0.16 675	0.21 691	0.23 714

SuperB	0.49 695	0.28 664	2.23 768	0.23 478	0.15 510	0.41 635	0.32 663	0.47 535	0.82 726	0.43 649	0.50 624	0.33 513	0.45 676	0.68 646	1.08 739	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.98 779	0.14 619

RTSC	0.39 658	0.28 664	0.78 661	0.27 641	0.18 590	0.49 679	0.22 528	0.59 679	0.84 733	0.55 701	0.53 645	0.49 643	0.36 630	0.67 645	0.82 717	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.17 651	0.17 656

PA-Net	0.37 646	0.28 664	0.83 681	0.31 689	0.28 709	0.39 625	0.42 711	0.51 587	0.55 670	0.34 541	0.42 557	0.41 592	0.36 630	0.79 688	0.49 667	0.12 592	0.23 736	0.16 668	0.23 719	0.12 575	0.18 669
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 766	0.28 664	0.79 668	0.26 612	0.16 543	2.26 781	1.00 774	1.42 772	1.46 773	2.38 790	2.05 772	5.95 795	2.66 786	2.95 785	2.46 785	0.17 681	0.18 707	0.18 683	0.18 692	0.15 626	0.18 669

NaN_ROB	0.41 667	0.28 664	0.62 614	0.30 683	0.19 617	0.51 683	0.47 725	0.58 673	0.59 681	0.56 702	0.47 612	0.49 643	0.41 659	1.21 749	0.64 700	0.12 592	0.18 707	0.12 591	0.13 638	0.11 534	0.14 619

SANet	0.53 708	0.28 664	0.96 707	0.26 612	0.15 510	0.69 717	0.44 716	0.67 722	1.34 768	0.67 718	0.98 732	0.94 732	0.71 730	0.89 712	0.76 709	0.14 638	0.12 645	0.12 591	0.11 570	0.17 651	0.16 643

w-ln-seven-2	0.36 636	0.29 673	1.06 718	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.30 650	0.50 569	0.54 664	0.45 660	0.55 653	0.45 621	0.41 659	0.62 621	0.49 667	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.11 551

Wz-Net-LNSev	0.34 626	0.29 673	0.91 698	0.26 612	0.21 644	0.47 668	0.31 655	0.54 628	0.54 664	0.44 656	0.52 638	0.50 651	0.35 626	0.39 502	0.39 627	0.11 552	0.11 625	0.10 493	0.09 481	0.14 611	0.13 595

DGSMNet	0.61 721	0.29 673	0.91 698	0.51 752	0.70 764	0.62 709	1.38 786	0.59 679	0.55 670	0.37 583	0.61 680	0.52 661	0.33 611	0.65 637	0.43 648	0.53 759	0.60 784	0.67 766	0.61 773	0.63 759	0.61 767

aanetorigin	0.39 658	0.29 673	1.09 723	0.24 536	0.19 617	0.28 483	0.37 690	0.33 348	0.47 612	0.94 740	0.82 715	0.52 661	0.54 700	0.49 542	0.50 673	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.16 634	0.15 632

DeepPrunerF	0.44 681	0.29 673	1.29 743	0.33 701	0.30 720	0.35 594	0.36 686	0.62 700	1.15 762	0.40 624	0.44 582	0.39 570	0.41 659	0.80 692	0.52 676	0.18 692	0.14 668	0.23 711	0.21 705	0.17 651	0.17 656

ADCPNet	0.48 692	0.29 673	1.60 758	0.27 641	0.23 674	0.70 720	0.38 696	0.53 618	0.51 645	0.51 683	0.59 668	0.67 711	0.56 704	0.60 606	1.14 746	0.15 653	0.18 707	0.14 640	0.23 719	0.19 679	0.19 676

PWC_ROB	0.38 653	0.29 673	0.69 641	0.25 577	0.20 636	0.38 616	0.19 414	0.58 673	0.67 704	0.57 704	0.85 718	0.51 655	0.40 655	0.71 655	0.52 676	0.13 613	0.09 564	0.14 640	0.10 529	0.17 651	0.14 619

DNS	0.26 538	0.30 680	0.18 120	0.17 67	0.10 160	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.16 111	0.12 133	0.17 227	0.13 190	0.10 102	0.70 651	0.37 615	0.08 342	0.14 668	0.08 306	0.05 82	1.01 780	0.80 777

w-ln-seven	0.42 670	0.30 680	1.18 733	0.26 612	0.22 661	0.58 700	0.31 655	0.62 700	0.81 725	0.58 705	0.61 680	0.53 666	0.36 630	0.57 589	0.65 702	0.11 552	0.10 599	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.13 595

FC-DCNN v2	0.71 732	0.30 680	0.67 634	0.32 695	0.27 702	0.84 735	0.39 701	0.84 750	0.85 734	1.44 769	1.64 763	2.09 767	1.28 766	1.06 735	0.80 716	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.26 716	0.25 723

HBP-ISP	0.33 617	0.30 680	0.72 653	0.22 417	0.16 543	0.32 554	0.22 528	0.54 628	0.44 577	0.41 633	0.49 620	0.33 513	0.38 643	0.73 663	0.25 532	0.18 692	0.19 715	0.24 713	0.20 700	0.16 634	0.13 595

FC-DCNN	0.70 731	0.30 680	0.69 641	0.32 695	0.27 702	0.81 733	0.39 701	0.79 742	0.82 726	1.41 765	1.58 762	1.98 765	1.26 764	1.02 732	0.77 712	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.26 716	0.26 725

PS-NSSS	0.32 607	0.30 680	0.46 513	0.23 478	0.17 568	0.33 565	0.24 577	0.57 664	0.41 545	0.37 583	0.52 638	0.35 537	0.30 583	0.80 692	0.30 578	0.17 681	0.14 668	0.21 703	0.15 663	0.15 626	0.13 595

PDISCO_ROB	0.43 675	0.30 680	0.67 634	0.43 733	0.36 732	0.67 714	0.32 663	0.72 731	0.76 719	0.43 649	0.53 645	0.63 703	0.40 655	0.66 641	0.47 664	0.21 708	0.12 645	0.21 703	0.19 698	0.25 707	0.20 689

PWCDC_ROB	0.38 653	0.30 680	0.60 603	0.33 701	0.20 636	0.42 642	0.19 414	0.58 673	0.89 735	0.42 643	1.26 746	0.36 542	0.34 620	0.50 546	0.38 619	0.18 692	0.11 625	0.11 552	0.09 481	0.19 679	0.13 595

PatchMatch Graph Cmp	1.00 753	0.31 688	0.84 686	0.28 665	0.32 724	0.84 735	0.59 743	1.04 759	2.17 782	1.74 779	4.02 791	2.63 777	1.19 760	1.24 751	1.53 767	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.21 705	0.18 666	0.22 706

PatchMatch		0.31 688		0.28 665		0.81 733		1.12 762		1.59 775		2.59 776		1.44 765		0.19 699		0.19 692		0.18 666

1111	0.79 743	0.31 688	1.57 756	0.39 726	0.28 709	1.14 758	0.99 773	0.83 748	0.96 750	0.97 747	1.11 737	1.23 748	1.18 759	1.73 774	1.70 773	0.21 708	0.18 707	0.22 709	0.21 705	0.29 727	0.26 725

UDGNet	0.23 460	0.31 688	0.38 409	0.24 536	0.14 446	0.24 408	0.18 365	0.32 332	0.43 561	0.29 434	0.28 372	0.24 395	0.19 413	0.29 424	0.20 439	0.15 653	0.07 433	0.21 703	0.11 570	0.14 611	0.10 510

dad	0.28 570	0.31 688	0.44 492	0.21 341	0.14 446	0.30 524	0.20 467	0.33 348	0.49 633	0.44 656	0.44 582	0.45 621	0.21 434	0.41 513	0.26 546	0.20 706	0.11 625	0.20 701	0.11 570	0.14 611	0.10 510

ccnet	0.42 670	0.31 688	0.48 532	0.27 641	0.32 724	0.60 706	0.32 663	0.65 709	0.46 607	0.53 697	0.66 691	0.56 676	0.45 676	0.72 661	0.61 692	0.26 731	0.19 715	0.24 713	0.21 705	0.26 716	0.22 706

Syn2CoEx	0.36 636	0.31 688	0.78 661	0.34 705	0.21 644	0.41 635	0.28 632	0.61 692	0.49 633	0.42 643	0.56 660	0.45 621	0.44 673	0.69 648	0.38 619	0.17 681	0.14 668	0.15 656	0.12 609	0.13 593	0.12 575

FCDSN-DC	0.63 722	0.31 688	0.61 606	0.36 716	0.30 720	0.65 711	0.37 690	0.66 715	0.68 707	1.14 756	1.54 760	1.71 762	1.26 764	0.92 717	0.64 700	0.24 727	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.27 721	0.27 730
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PM Graph cmp D40	0.87 746	0.32 696	0.71 652	0.29 670	0.33 726	0.86 738	0.58 740	0.98 758	1.71 776	1.59 775	3.40 787	2.11 768	1.16 757	1.24 751	0.90 726	0.19 699	0.20 724	0.19 692	0.21 705	0.18 666	0.21 699

DStereoO	0.46 686	0.32 696	0.51 559	0.36 716	0.29 719	0.38 616	0.45 717	0.55 638	0.60 687	0.47 671	0.49 620	0.48 637	0.73 732	0.59 602	0.69 706	0.81 777	0.18 707	0.38 750	0.19 698	0.46 750	0.20 689

RGC	0.39 658	0.32 696	0.64 626	0.34 705	0.27 702	0.40 631	0.29 639	0.57 664	0.53 659	0.45 660	0.64 688	0.62 695	0.45 676	0.72 661	0.39 627	0.15 653	0.15 684	0.21 703	0.20 700	0.18 666	0.19 676

fsdfsdds	1.26 765	0.33 699	1.44 750	0.43 733	0.59 757	2.19 780	1.14 781	1.28 767	2.36 783	2.10 788	4.10 792	3.15 783	1.94 778	1.09 739	1.28 759	0.22 714	0.19 715	0.34 745	0.25 726	0.36 742	0.34 740

nnnnnnn	0.74 737	0.33 699	1.35 746	0.42 731	0.35 730	0.79 731	0.46 720	0.82 747	1.08 757	1.05 751	1.50 757	1.57 758	0.98 752	1.12 742	1.09 744	0.27 736	0.25 742	0.32 740	0.31 742	0.34 738	0.32 738

MSMD_ROB	0.60 720	0.33 699	0.61 606	0.30 683	0.25 691	0.86 738	0.35 681	0.55 638	0.67 704	1.10 754	1.49 756	1.76 763	0.97 751	0.88 710	0.49 667	0.23 717	0.21 727	0.27 721	0.27 735	0.25 707	0.24 721

PVD	0.58 716	0.34 702	0.84 686	0.39 726	0.31 723	0.59 703	0.47 725	0.80 743	1.25 765	0.92 737	1.09 735	0.79 724	0.82 739	0.85 704	0.76 709	0.21 708	0.18 707	0.22 709	0.18 692	0.27 721	0.35 742

ADCMid	0.49 695	0.34 702	1.13 730	0.26 612	0.21 644	0.51 683	0.37 690	0.57 664	0.54 664	0.75 727	0.66 691	0.62 695	0.64 724	0.64 630	1.68 770	0.13 613	0.12 645	0.17 674	0.17 685	0.20 688	0.17 656

FADNet-RVC	0.31 598	0.35 704	0.78 661	0.25 577	0.20 636	0.33 565	0.20 467	0.49 558	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.41 592	0.29 568	0.63 628	0.31 586	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.15 663	0.19 679	0.19 676

PASM	0.45 684	0.35 704	0.90 697	0.35 714	0.33 726	0.39 625	0.38 696	0.50 569	0.61 691	0.52 691	0.51 630	0.62 695	0.45 676	0.93 719	0.48 665	0.26 731	0.29 749	0.29 733	0.33 743	0.29 727	0.26 725

CSAN	0.50 699	0.35 704	0.78 661	0.36 716	0.23 674	0.56 696	0.59 743	0.61 692	0.70 711	0.64 714	0.78 710	0.65 706	0.60 713	1.38 763	0.62 694	0.21 708	0.17 701	0.20 701	0.20 700	0.18 666	0.18 669

TARStereo(FT)	0.57 713	0.36 707	1.06 718	0.45 739	0.25 691	0.89 743	1.27 784	0.66 715	0.59 681	0.51 683	0.91 725	1.08 739	0.57 707	0.84 701	0.84 718	0.21 708	0.15 684	0.25 718	0.18 692	0.25 707	0.15 632

2222	0.57 713	0.36 707	1.06 718	0.45 739	0.25 691	0.89 743	1.27 784	0.66 715	0.59 681	0.51 683	0.91 725	1.08 739	0.57 707	0.84 701	0.84 718	0.21 708	0.15 684	0.25 718	0.18 692	0.25 707	0.15 632

FADNet	0.32 607	0.36 707	0.74 658	0.23 478	0.22 661	0.37 608	0.19 414	0.53 618	0.48 624	0.32 506	0.36 482	0.43 605	0.32 608	0.64 630	0.25 532	0.16 669	0.16 694	0.14 640	0.16 675	0.24 705	0.19 676

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 636	0.36 707	0.53 570	0.34 705	0.19 617	0.51 683	0.24 577	0.55 638	0.38 505	0.41 633	0.47 612	0.47 631	0.27 536	0.73 663	0.30 578	0.36 751	0.19 715	0.27 721	0.17 685	0.26 716	0.23 714

MANE	1.41 768	0.36 707	0.74 658	0.43 733	0.41 737	2.16 779	0.80 763	2.39 790	3.38 788	2.22 789	3.06 785	3.54 785	2.73 787	2.15 782	1.94 780	0.28 740	0.27 745	0.30 735	0.46 756	0.28 726	0.34 740

ELAS_RVC	0.74 737	0.36 707	1.00 711	0.37 722	0.33 726	0.88 741	0.93 770	0.83 748	1.08 757	1.35 761	1.33 750	1.24 749	1.33 768	1.06 735	0.95 730	0.27 736	0.25 742	0.29 733	0.27 735	0.30 733	0.30 732
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 737	0.36 707	0.85 690	0.36 716	0.33 726	1.36 769	0.77 761	0.93 754	0.92 743	1.41 765	1.53 759	1.16 747	1.17 758	0.95 724	1.03 734	0.26 731	0.25 742	0.28 729	0.28 740	0.31 734	0.30 732
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.26 538	0.37 714	0.34 349	0.21 341	0.13 394	0.25 428	0.25 595	0.33 348	0.47 612	0.26 382	0.17 227	0.29 467	0.34 620	0.35 479	0.37 615	0.23 717	0.15 684	0.17 674	0.13 638	0.23 701	0.21 699

DStereoSA	0.81 744	0.37 714	1.08 722	0.51 752	0.65 762	0.67 714	1.44 787	0.74 733	1.06 755	0.54 699	1.67 764	0.49 643	1.78 776	0.96 725	1.69 772	0.28 740	0.43 764	0.27 721	0.51 762	0.40 746	0.58 760

StereoAnything_RVC	0.13 169	0.37 714	0.36 380	0.14 3	0.07 7	0.11 22	0.12 49	0.17 37	0.12 31	0.08 2	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 243	0.10 21	0.09 449	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.24 705	0.05 46

EDNetEfficient	0.63 722	0.37 714	2.40 772	0.26 612	0.25 691	0.38 616	0.49 731	0.41 465	1.06 755	1.38 762	0.87 722	0.62 695	0.95 748	0.65 637	1.65 769	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.19 679	0.17 656

XQC	0.43 675	0.37 714	0.96 707	0.34 705	0.25 691	0.53 693	0.34 677	0.60 688	0.73 717	0.51 683	0.46 605	0.57 681	0.47 685	0.70 651	0.72 708	0.17 681	0.12 645	0.18 683	0.15 663	0.25 707	0.23 714

WZ-Net	0.52 707	0.38 719	1.90 764	0.30 683	0.24 682	0.57 699	0.48 729	0.62 700	0.78 722	0.50 678	0.71 700	0.68 715	0.54 700	0.98 729	0.84 718	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.19 679	0.20 689

SAMSARA	0.56 710	0.39 720	0.80 671	0.60 759	0.46 745	1.00 749	1.23 783	0.67 722	0.68 707	0.71 722	0.54 648	0.89 731	0.57 707	0.81 696	0.62 694	0.19 699	0.22 731	0.18 683	0.18 692	0.27 721	0.25 723

z-mn7	0.44 681	0.40 721	1.09 723	0.25 577	0.18 590	0.61 707	0.34 677	0.56 654	0.93 747	0.43 649	0.96 729	0.53 666	0.39 650	0.94 721	0.59 687	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.14 611	0.13 595

ADCS	0.58 716	0.40 721	1.35 746	0.29 670	0.24 682	0.55 695	0.45 717	0.67 722	0.83 730	0.76 728	0.71 700	0.68 715	0.60 713	0.76 678	2.23 783	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.17 685	0.22 698	0.22 706

AnyNet_C32	0.51 703	0.40 721	1.10 727	0.29 670	0.28 709	0.59 703	0.58 740	0.54 628	0.60 687	0.62 710	0.66 691	0.54 670	0.54 700	0.78 686	1.74 775	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.20 688	0.20 689

LSM	1.64 775	0.40 721	2.56 774	2.02 791	17.61 812	0.51 683	0.52 733	0.61 692	0.76 719	0.82 731	1.11 737	0.63 703	0.54 700	0.75 672	0.49 667	0.16 669	0.24 738	0.18 683	0.21 705	0.25 707	2.42 794

PSMNet-RUCA	0.37 646	0.41 725	0.66 633	0.46 743	0.41 737	0.34 579	0.25 595	0.57 664	0.45 589	0.39 614	0.52 638	0.43 605	0.33 611	0.41 513	0.29 570	0.25 730	0.14 668	0.33 744	0.21 705	0.31 734	0.22 706

Wz-Net-SNSev	0.43 675	0.41 725	1.27 741	0.30 683	0.21 644	0.44 653	0.41 708	0.61 692	0.65 699	0.46 664	0.65 689	0.62 695	0.39 650	0.74 671	0.59 687	0.12 592	0.11 625	0.12 591	0.13 638	0.16 634	0.14 619

UHP(FT)	0.68 727	0.42 727	1.12 728	0.43 733	0.27 702	1.09 753	0.64 747	0.77 736	1.20 763	0.94 740	1.17 741	1.08 739	0.82 739	1.06 735	1.04 736	0.22 714	0.24 738	0.31 737	0.27 735	0.29 727	0.23 714

mmmmmm	0.68 727	0.42 727	1.12 728	0.43 733	0.27 702	1.09 753	0.64 747	0.77 736	1.20 763	0.94 740	1.17 741	1.08 739	0.82 739	1.06 735	1.04 736	0.22 714	0.24 738	0.31 737	0.27 735	0.29 727	0.23 714

AANet	0.49 695	0.42 727	1.56 755	0.22 417	0.19 617	0.39 625	0.25 595	0.52 606	0.92 743	0.92 737	0.93 727	0.84 727	0.67 725	0.59 602	0.59 687	0.15 653	0.11 625	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

MSAF-DinoV2	0.76 740	0.44 730	1.98 765	0.49 750	0.16 543	0.58 700	0.31 655	0.81 745	0.83 730	0.41 633	0.52 638	0.98 736	0.58 710	4.97 801	1.03 734	0.11 552	0.07 433	0.10 493	0.24 721	0.27 721	0.26 725

zh-mn7	0.46 686	0.45 731	1.48 751	0.25 577	0.19 617	0.44 653	0.29 639	0.56 654	0.82 726	0.65 716	0.96 729	0.49 643	0.38 643	0.88 710	0.63 697	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.13 593	0.14 619

GASNet	0.36 636	0.46 732	0.88 694	0.34 705	0.23 674	0.35 594	0.22 528	0.60 688	0.53 659	0.40 624	0.37 491	0.45 621	0.30 583	0.79 688	0.35 608	0.15 653	0.10 599	0.14 640	0.14 653	0.22 698	0.12 575

UDG	0.40 665	0.46 732	0.49 538	0.40 729	0.35 730	0.47 668	0.27 616	0.54 628	0.47 612	0.39 614	0.45 595	0.59 686	0.44 673	0.46 529	0.39 627	0.26 731	0.19 715	0.48 757	0.22 716	0.34 738	0.26 725

CC-Net-ROB	0.43 675	0.47 734	0.65 628	0.37 722	0.23 674	0.51 683	0.29 639	0.66 715	0.49 633	0.46 664	0.51 630	0.48 637	0.38 643	0.96 725	0.35 608	0.34 749	0.23 736	0.55 761	0.25 726	0.31 734	0.20 689

GANetREF_RVC	0.43 675	0.47 734	0.69 641	0.38 724	0.20 636	0.51 683	0.48 729	0.66 715	0.66 701	0.46 664	0.46 605	0.50 651	0.44 673	0.90 715	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.32 740	0.18 692	0.27 721	0.22 706
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SQANet	0.40 665	0.48 736	0.67 634	0.48 745	0.39 734	0.48 674	0.22 528	0.51 587	0.43 561	0.40 624	0.47 612	0.47 631	0.33 611	0.54 571	0.32 592	0.36 751	0.15 684	0.40 753	0.21 705	0.45 749	0.31 735

Consistency-Raft	0.55 709	0.48 736	1.02 714	0.45 739	0.49 748	0.49 679	0.47 725	0.72 731	0.72 714	0.45 660	0.82 715	0.47 631	0.60 713	0.50 546	0.63 697	0.39 755	0.39 761	0.44 755	0.51 762	0.52 752	0.37 743

RTS	0.78 741	0.48 736	4.68 786	0.34 705	0.28 709	1.12 756	0.46 720	0.62 700	1.03 752	0.73 723	0.89 723	0.60 689	0.59 711	1.61 769	1.16 750	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 676

RTSA	0.78 741	0.48 736	4.68 786	0.34 705	0.28 709	1.12 756	0.46 720	0.62 700	1.03 752	0.73 723	0.89 723	0.60 689	0.59 711	1.61 769	1.16 750	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 676

NVStereoNet_ROB	0.67 726	0.49 740	0.83 681	0.48 745	0.40 736	0.51 683	0.46 720	0.70 728	0.77 721	0.84 732	1.72 765	1.02 737	0.83 742	1.23 750	0.79 715	0.32 747	0.38 760	0.40 753	0.46 756	0.36 742	0.41 747
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 667	0.50 741	0.48 532	0.44 738	0.39 734	0.46 661	0.32 663	0.50 569	0.43 561	0.45 660	0.52 638	0.57 681	0.36 630	0.48 537	0.33 599	0.33 748	0.21 727	0.55 761	0.25 726	0.37 744	0.32 738

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 703	0.50 741	0.86 691	0.39 726	0.24 682	0.84 735	0.55 737	0.56 654	0.62 693	0.60 707	0.68 695	0.62 695	0.42 668	1.13 744	0.43 648	0.23 717	0.27 745	0.27 721	0.35 745	0.25 707	0.29 731

zzzzzzz1	0.28 570	0.51 743	1.51 754	0.24 536	0.16 543	0.22 360	0.21 498	0.39 436	0.34 449	0.22 335	0.25 343	0.26 429	0.21 434	0.34 468	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375

noway7	0.27 549	0.51 743	1.61 760	0.24 536	0.12 309	0.22 360	0.18 365	0.44 501	0.31 413	0.21 325	0.22 306	0.24 395	0.20 424	0.20 243	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

zh-sn7	0.48 692	0.51 743	1.43 749	0.29 670	0.20 636	0.47 668	0.39 701	0.57 664	0.62 693	0.52 691	0.81 713	0.52 661	0.56 704	1.05 734	0.87 723	0.12 592	0.13 657	0.13 613	0.13 638	0.17 651	0.16 643

MFN_U_SF_RVC	0.56 710	0.51 743	1.19 734	0.38 724	0.22 661	0.69 717	0.27 616	0.80 743	0.67 704	0.73 723	0.74 705	0.87 728	0.61 722	0.81 696	0.76 709	0.29 743	0.27 745	0.32 740	0.37 749	0.32 737	0.31 735

EDNetEfficientorigin	7.51 800	0.52 747	140.47 833	0.25 577	0.17 568	0.42 642	0.29 639	0.47 535	1.03 752	1.28 759	1.02 733	0.83 726	0.84 743	0.75 672	0.99 732	0.10 504	0.09 564	0.12 591	0.10 529	0.21 691	0.22 706

anonymity	0.56 710	0.54 748	0.70 647	0.47 744	0.61 759	0.56 696	0.43 713	0.69 726	0.49 633	0.63 712	0.55 653	0.54 670	0.60 713	0.61 613	0.57 681	0.55 762	0.53 777	0.50 758	0.54 766	0.51 751	0.56 757

MonStereo1	0.93 752	0.56 749	0.82 678	0.69 763	0.58 756	1.37 770	0.35 681	0.94 755	1.25 765	0.93 739	1.90 768	1.52 757	2.10 781	1.27 755	0.77 712	0.69 769	0.33 756	0.75 770	0.47 758	0.70 766	0.57 759

Wz-Net-TNSev	0.51 703	0.58 750	1.61 760	0.25 577	0.21 644	0.65 711	0.45 717	0.63 707	0.69 709	0.51 683	0.54 648	0.71 720	0.60 713	1.00 730	0.77 712	0.15 653	0.15 684	0.13 613	0.15 663	0.21 691	0.20 689

AnyNet_C01	0.65 724	0.58 750	2.60 775	0.32 695	0.26 698	0.88 741	0.61 745	0.63 707	0.62 693	0.68 719	0.96 729	0.76 723	0.60 713	0.96 725	1.43 763	0.16 669	0.16 694	0.17 674	0.17 685	0.23 701	0.23 714

UHP(ZeroShot)	4.71 794	0.60 752	7.05 797	0.48 745	0.70 764	9.17 802	2.53 793	5.32 802	14.17 814	8.26 805	14.83 813	9.91 806	8.72 804	4.02 797	3.96 791	0.41 756	0.31 752	0.37 748	0.56 769	1.09 781	1.78 790

UHP	4.71 794	0.60 752	7.05 797	0.48 745	0.70 764	9.17 802	2.53 793	5.32 802	14.17 814	8.26 805	14.83 813	9.91 806	8.72 804	4.02 797	3.96 791	0.41 756	0.31 752	0.37 748	0.56 769	1.09 781	1.78 790

GCST	0.47 689	0.60 752	0.57 590	1.04 779	0.48 747	0.38 616	0.11 29	0.40 450	0.32 425	0.41 633	0.34 461	0.29 467	0.17 366	0.46 529	0.19 416	0.69 769	0.42 763	0.79 774	0.62 774	0.62 758	0.46 752

SPS-STEREO	0.69 730	0.61 755	0.98 709	0.52 755	0.57 755	0.74 722	0.50 732	0.78 739	0.62 693	0.95 744	0.86 719	0.94 732	0.70 729	1.01 731	0.87 723	0.58 765	0.51 774	0.50 758	0.50 761	0.55 754	0.58 760
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 713	0.62 756	0.87 693	0.63 761	0.44 743	0.73 721	0.37 690	0.65 709	0.66 701	0.51 683	0.75 706	0.66 710	0.45 676	0.69 648	0.46 662	0.53 759	0.34 757	0.55 761	0.35 745	0.60 757	0.45 749

Ntro	0.58 716	0.64 757	0.92 700	0.66 762	0.50 749	0.77 726	0.36 686	0.66 715	0.70 711	0.50 678	0.59 668	0.65 706	0.51 697	0.75 672	0.45 656	0.56 763	0.32 755	0.56 764	0.34 744	0.63 759	0.46 752

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 727	0.64 757	1.06 718	0.45 739	0.27 702	1.40 772	0.58 740	0.78 739	0.92 743	0.84 732	0.86 719	0.88 730	0.68 727	1.33 760	0.68 705	0.37 753	0.29 749	0.34 745	0.36 748	0.43 747	0.37 743

DStereoFS	0.84 745	0.66 759	0.80 671	0.53 756	0.50 749	1.23 763	0.55 737	0.94 755	1.32 767	0.89 734	1.32 748	1.04 738	2.32 784	1.29 758	1.14 746	0.31 746	0.35 758	0.30 735	0.39 752	0.34 738	0.60 763

SGM+DAISY	0.87 746	0.66 759	1.30 744	0.51 752	0.60 758	1.03 750	0.84 767	0.76 735	0.73 717	1.39 763	1.51 758	1.31 752	1.22 762	1.11 740	1.08 739	0.57 764	0.53 777	0.51 760	0.51 762	0.54 753	0.61 767

light-stereo	2.37 784	0.69 761	3.61 780	3.84 795	3.41 791	4.04 787	0.31 655	2.13 786	1.45 772	3.61 796	6.33 797	6.90 803	0.63 723	4.83 800	1.28 759	0.71 771	0.74 793	0.32 740	0.39 752	1.20 785	0.96 780

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 385	0.72 762	0.70 647	0.17 67	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.18 51	0.16 111	0.13 172	0.12 110	0.09 38	0.08 19	0.16 133	0.13 216	0.35 750	0.04 2	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.23 714

coex-ft	3.44 786	0.73 763	48.55 831	0.24 536	0.19 617	0.50 682	0.43 713	0.47 535	2.40 784	7.03 803	1.20 743	0.97 735	2.23 782	0.73 663	1.92 779	0.12 592	0.15 684	0.14 640	0.12 609	0.21 691	0.43 748

JetBlue	1.14 762	0.76 764	2.36 770	0.59 758	0.75 768	3.04 784	1.78 789	1.11 761	0.90 737	0.94 740	1.10 736	1.66 761	1.28 766	2.09 780	1.72 774	0.43 758	0.36 759	0.38 750	0.38 751	0.58 756	0.56 757

MFMNet_re	0.72 733	0.76 764	0.99 710	0.62 760	0.70 764	0.77 726	0.67 751	0.75 734	0.83 730	0.78 730	0.86 719	0.69 717	0.78 734	0.71 655	0.61 692	0.66 768	0.59 783	0.61 765	0.58 772	0.68 765	0.71 771

ACVNet_1	0.72 733	0.81 766	1.37 748	0.72 765	0.53 753	0.77 726	0.42 711	0.85 753	0.90 737	0.74 726	0.75 706	1.32 753	0.72 731	1.02 732	0.55 680	0.54 761	0.31 752	0.71 768	0.35 745	0.64 761	0.45 749

ACVNet-4b	0.72 733	0.81 766	1.33 745	0.72 765	0.50 749	0.80 732	0.31 655	0.71 730	0.80 724	0.50 678	0.72 704	0.95 734	0.43 672	0.96 725	1.20 754	1.13 789	0.21 727	0.76 771	0.45 755	0.65 762	0.46 752

IMH-64-1	0.91 749	0.86 768	0.84 686	0.97 774	0.75 768	0.92 746	0.71 753	1.27 765	1.10 759	0.89 734	1.45 753	1.14 744	0.96 749	1.19 746	0.84 718	0.74 772	0.51 774	0.97 777	0.55 767	0.84 771	0.60 763

IMH-64	0.91 749	0.86 768	0.84 686	0.97 774	0.75 768	0.92 746	0.71 753	1.27 765	1.10 759	0.89 734	1.45 753	1.14 744	0.96 749	1.19 746	0.84 718	0.74 772	0.51 774	0.97 777	0.55 767	0.84 771	0.60 763

ACVNet_2	0.89 748	0.87 770	1.25 739	0.82 769	0.62 760	0.97 748	0.62 746	1.14 764	1.42 770	1.00 748	1.40 751	1.47 756	0.84 743	1.11 740	0.66 703	0.61 766	0.43 764	0.78 772	0.49 759	0.75 768	0.52 755

WAO-7	1.01 756	0.89 771	0.93 702	0.83 771	0.66 763	1.18 759	0.81 765	1.40 771	1.57 774	1.11 755	1.76 767	1.45 755	1.19 760	1.50 767	1.14 746	0.61 766	0.62 787	0.70 767	0.68 776	0.66 764	0.60 763

RainbowNet	0.72 733	0.89 771	1.02 714	0.82 769	0.63 761	0.78 729	0.52 733	0.81 745	0.93 747	0.60 707	0.79 711	0.80 725	0.60 713	0.80 692	0.57 681	0.78 775	0.55 780	0.78 772	0.49 759	0.76 769	0.58 760

DispFullNet	0.66 725	0.89 771	1.59 757	0.77 767	1.21 783	0.51 683	0.23 555	0.59 679	0.72 714	0.69 721	0.61 680	0.69 717	0.91 747	0.79 688	0.48 665	0.27 736	0.12 645	0.73 769	0.30 741	0.65 762	0.40 746

WAO-6	1.07 760	0.93 774	0.92 700	0.96 773	0.78 771	1.28 766	0.75 758	1.34 769	2.00 780	1.02 750	1.54 760	1.59 759	1.22 762	1.31 759	1.14 746	0.78 775	0.55 780	1.02 781	0.75 781	0.83 770	0.69 770

IMH	1.05 759	0.95 775	1.00 711	1.01 776	0.78 771	1.11 755	0.68 752	1.38 770	1.43 771	1.00 748	1.72 765	1.43 754	1.14 754	1.73 774	0.89 725	1.09 786	0.55 780	0.99 779	0.57 771	0.87 773	0.62 769

LVE	1.13 761	1.02 776	1.28 742	1.01 776	0.80 774	1.29 767	0.81 765	1.47 774	1.96 778	1.07 753	1.90 768	1.90 764	1.01 753	1.48 766	0.91 727	0.93 783	0.61 786	0.94 776	0.69 777	0.87 773	0.75 775

TorneroNet-64	1.43 769	1.03 777	1.20 735	1.10 780	0.86 777	2.26 781	0.73 756	1.84 780	3.84 793	1.25 758	2.25 776	2.69 779	1.42 769	1.76 777	1.43 763	0.76 774	0.50 772	1.09 782	0.66 775	1.23 787	0.76 776

Dean	1.17 764	1.04 778	1.49 753	1.03 778	0.78 771	1.20 762	0.77 761	1.48 775	1.96 778	1.28 759	1.99 771	2.15 769	1.14 754	1.25 753	1.00 733	0.81 777	0.60 784	1.01 780	0.69 777	0.92 777	0.74 774

TorneroNet	2.22 781	1.08 779	1.24 738	1.14 784	0.90 778	5.58 791	0.80 763	2.12 785	8.69 802	2.58 791	5.42 795	3.88 786	1.97 779	1.78 779	1.87 777	0.86 779	0.54 779	1.15 786	0.74 780	1.23 787	0.85 779

WAO-8	1.46 771	1.10 780	1.09 723	1.10 780	0.84 775	2.06 776	0.75 758	1.84 780	3.83 791	1.44 769	2.21 774	2.15 769	1.43 771	3.17 786	1.19 752	0.91 781	0.65 789	1.09 782	0.79 782	0.90 775	0.71 771

Venus	1.46 771	1.10 780	1.09 723	1.10 780	0.84 775	2.06 776	0.75 758	1.84 780	3.83 791	1.44 769	2.21 774	2.15 769	1.43 771	3.17 786	1.19 752	0.91 781	0.65 789	1.09 782	0.79 782	0.90 775	0.71 771

MADNet+	1.01 756	1.16 782	4.72 788	0.70 764	0.47 746	1.24 764	0.96 771	0.97 757	0.89 735	0.65 716	0.77 709	0.87 728	0.85 745	2.09 780	1.68 770	0.38 754	0.39 761	0.31 737	0.27 735	0.43 747	0.39 745

PWCK	1.00 753	1.17 783	1.70 762	0.91 772	0.41 737	1.19 761	0.92 769	1.10 760	1.14 761	1.16 757	1.14 739	1.25 750	0.88 746	1.75 776	1.04 736	0.87 780	0.50 772	0.87 775	0.53 765	0.96 778	0.52 755

UNDER WATER-64	1.55 773	1.19 784	2.52 773	1.31 785	0.95 779	2.12 778	1.21 782	1.45 773	3.19 787	1.43 768	1.32 748	2.64 778	2.04 780	1.63 771	1.83 776	1.11 787	0.67 791	1.28 787	0.92 787	1.19 784	1.02 783

UNDER WATER	1.59 774	1.22 785	2.36 770	1.38 786	1.03 780	1.67 775	1.10 778	1.54 778	3.63 789	1.44 769	1.47 755	2.85 781	2.25 783	1.67 772	1.94 780	1.06 785	0.62 787	1.31 788	0.93 788	1.21 786	1.02 783

notaker	1.45 770	1.34 786	1.48 751	1.40 787	1.07 781	1.18 759	0.85 768	1.48 775	1.40 769	1.51 774	3.46 788	2.40 774	1.81 777	1.76 777	1.45 766	1.11 787	0.69 792	1.38 789	0.87 786	1.31 789	0.97 782

ktn	1.77 777	1.36 787	1.22 736	1.43 788	1.14 782	1.52 773	1.08 777	1.51 777	3.96 794	2.77 793	4.69 793	3.35 784	1.46 773	1.69 773	1.25 758	1.43 791	0.77 794	1.45 790	0.99 789	1.32 790	0.96 780

KSHMR	1.89 778	1.36 787	1.60 758	1.47 789	1.22 784	1.38 771	1.06 776	1.79 779	5.97 799	1.42 767	5.65 796	2.98 782	1.14 754	2.23 783	1.20 754	1.27 790	1.12 796	1.46 791	1.10 791	1.32 790	1.15 785

HanzoNet	2.97 785	1.69 789	2.29 769	1.74 790	1.33 787	1.53 774	1.03 775	1.99 783	2.64 786	5.51 800	5.16 794	5.90 794	6.82 801	4.32 799	3.29 788	3.16 802	2.02 802	1.92 793	2.87 804	2.24 794	1.89 792

MADNet++	2.26 782	1.80 790	2.06 766	2.13 793	1.97 790	2.61 783	1.79 790	2.38 789	2.16 781	2.75 792	2.65 783	2.38 773	2.43 785	3.17 786	3.21 787	2.17 799	1.95 800	1.94 795	1.63 793	2.06 793	2.01 793

BEATNet-Init1	4.73 797	2.61 791	13.29 812	0.58 757	0.53 753	10.12 805	3.33 796	4.83 800	5.01 798	8.75 807	8.51 801	14.08 816	7.60 803	7.70 806	5.34 801	0.28 740	0.28 748	0.34 745	0.37 749	0.57 755	0.45 749

JetRed	2.30 783	2.64 792	6.12 794	1.12 783	1.38 788	5.85 798	3.29 795	1.99 783	1.67 775	1.98 786	1.95 770	2.16 772	1.60 774	2.48 784	4.10 793	1.05 784	1.60 797	1.09 782	1.01 790	1.67 792	1.28 788

DPSimNet_ROB	4.34 793	4.23 793	6.89 796	3.67 794	3.68 792	4.75 788	5.21 804	2.67 791	3.68 790	5.82 801	3.95 790	5.57 791	6.72 800	3.46 790	4.48 794	4.05 806	2.88 803	4.68 807	3.12 806	3.69 796	3.62 798

DGTPSM_ROB	8.34 801	5.10 794	10.37 810	5.31 797	10.18 798	8.33 800	23.60 813	6.06 804	13.41 811	4.90 797	10.87 809	5.65 792	10.44 806	6.17 802	12.59 807	3.74 804	7.55 807	3.69 804	7.26 811	4.14 798	7.46 807

DPSMNet_ROB	8.40 802	5.11 795	10.49 811	5.58 798	10.25 799	8.34 801	23.62 814	6.07 805	13.45 812	4.93 798	10.88 810	5.66 793	10.44 806	6.24 803	12.64 808	3.98 805	7.61 808	3.76 805	7.30 812	4.20 799	7.51 808

USTest	6.88 799	5.23 796	5.63 793	7.22 799	7.29 795	14.34 809	22.76 809	8.48 806	9.32 803	5.42 799	6.39 800	6.29 802	6.64 799	6.92 804	8.62 806	1.94 792	3.29 804	2.16 802	2.55 803	3.85 797	3.29 797

noway2	4.26 787	5.26 797	4.63 784	11.29 806	10.43 801	5.62 792	4.46 798	4.09 794	0.90 737	1.87 782	2.47 779	6.20 801	3.67 795	3.62 791	4.54 796	1.97 793	0.46 766	2.02 797	1.74 796	5.72 803	4.32 801

noway3	4.27 788	5.33 798	4.61 783	11.26 805	10.44 802	5.62 792	4.46 798	4.12 795	0.92 743	1.86 781	2.49 782	6.19 800	3.66 794	3.74 795	4.54 796	1.97 793	0.46 766	2.03 800	1.74 796	5.69 801	4.21 799

TCMNet-wrong-test	4.29 789	5.57 799	4.65 785	11.33 807	10.39 800	5.73 797	4.48 802	4.13 796	1.02 751	1.91 785	2.39 777	6.16 798	3.62 792	3.84 796	4.50 795	1.99 795	0.47 768	1.97 796	1.69 794	5.69 801	4.31 800

zzzz4	4.31 790	5.77 800	4.85 792	11.37 808	10.45 803	5.64 794	4.46 798	4.20 798	0.91 742	1.87 782	2.47 779	6.11 796	3.60 790	3.65 792	4.59 798	1.99 795	0.47 768	2.02 797	1.74 796	5.77 804	4.37 802

noway1	4.31 790	5.77 800	4.81 791	11.37 808	10.45 803	5.64 794	4.46 798	4.20 798	0.90 737	1.87 782	2.48 781	6.11 796	3.60 790	3.65 792	4.59 798	1.99 795	0.47 768	2.02 797	1.74 796	5.77 804	4.37 802

noway4	4.32 792	5.81 802	4.75 789	11.39 810	10.47 805	5.70 796	4.50 803	4.14 797	0.90 737	1.83 780	2.44 778	6.16 798	3.63 793	3.66 794	4.60 800	2.00 798	0.47 768	2.03 800	1.73 795	5.80 806	4.40 804

ASD4		6.65 803

Selective-IGEV-i1pa	5.57 798	7.99 804	4.76 790	0.80 768	0.45 744	12.99 807	3.60 797	9.25 808	7.43 801	6.97 802	9.87 805	8.94 804	7.26 802	14.66 817	5.65 802	3.55 803	1.08 795	1.93 794	0.72 779	0.73 767	2.79 796

iinet-test	10.78 805	9.29 805	9.70 800	10.48 800	10.68 806	17.98 814	25.98 815	12.57 813	13.39 809	9.64 811	10.10 806	10.06 808	10.61 809	11.22 813	12.70 809	6.40 809	7.74 809	5.68 809	6.69 807	7.47 807	7.30 805

IINet	10.78 805	9.29 805	9.70 800	10.48 800	10.68 806	17.98 814	25.98 815	12.57 813	13.39 809	9.64 811	10.10 806	10.06 808	10.61 809	11.22 813	12.70 809	6.40 809	7.74 809	5.68 809	6.69 807	7.47 807	7.30 805

Anonymous_1	16.62 814	9.35 807	9.84 802	10.66 802	14.64 810	18.66 816	27.12 817	12.64 815	13.51 813	10.76 815	10.30 808	10.13 810	10.60 808	11.06 812	12.74 811	15.87 824	7.74 809	16.92 822	43.48 831	58.66 835	7.68 809

xxxxx1	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 831	44.72 832	12.84 812	13.69 812

tt_ll	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 831	44.72 832	12.84 812	13.69 812

ff	15.27 810	9.54 808	10.31 805	20.13 814	18.88 813	17.08 810	23.03 810	10.36 810	10.99 805	9.21 808	9.62 802	10.74 811	10.61 809	10.72 809	13.89 814	7.97 813	9.20 815	31.85 831	44.72 832	12.84 812	13.69 812

DPSM_ROB	11.49 808	9.87 811	10.35 808	11.13 803	11.31 808	19.11 817	27.51 818	13.37 816	14.21 816	10.31 813	11.06 811	10.96 814	11.27 814	11.96 815	13.59 812	6.78 811	8.19 812	6.03 811	7.09 809	7.93 809	7.73 810

DPSM	11.49 808	9.87 811	10.35 808	11.13 803	11.31 808	19.11 817	27.51 818	13.37 816	14.21 816	10.31 813	11.06 811	10.96 814	11.27 814	11.96 815	13.59 812	6.78 811	8.19 812	6.03 811	7.09 809	7.93 809	7.73 810

DLNR_Zeroshot_test	10.44 803	12.10 813	19.93 815	106.08 833	23.66 824	0.14 61	0.13 101	3.22 792	0.17 143	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.36 800	0.06 290	0.07 191	0.07 281	39.70 833	0.06 178

DLNR-FE	10.45 804	12.13 814	19.94 816	106.10 834	23.12 823	0.14 61	0.13 101	3.28 793	0.17 143	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.41 801	0.06 290	0.07 191	0.07 281	40.22 834	0.06 178

PML	16.10 813	12.82 815	6.78 795	5.23 796	7.76 796	33.92 821	66.56 830	5.30 801	10.28 804	26.12 830	68.59 834	20.51 818	13.49 816	10.06 808	6.78 805	5.96 808	2.00 801	6.04 813	2.18 801	8.96 811	2.60 795

LRCNet_RVC	10.90 807	14.34 816	9.35 799	15.35 811	8.04 797	1.08 752	0.34 677	8.78 807	0.70 711	12.63 816	16.05 815	9.85 805	6.54 798	8.57 807	6.34 804	20.27 828	5.40 806	23.70 828	21.88 828	14.87 815	13.83 815

RSGM-EC	29.65 826	17.75 817	10.04 803	35.31 828	33.15 827	26.42 819	46.65 820	19.89 820	17.74 819	18.92 819	23.36 826	30.14 829	23.59 827	41.87 833	45.99 833	59.56 834	34.38 833	33.25 834	20.37 821	34.97 831	19.60 827

acva	29.65 826	17.75 817	10.04 803	35.31 828	33.15 827	26.42 819	46.65 820	19.89 820	17.74 819	18.92 819	23.36 826	30.14 829	23.59 827	41.87 833	45.99 833	59.56 834	34.38 833	33.25 834	20.37 821	34.97 831	19.60 827

CasAABBNet	23.10 817	19.86 819	20.64 819	22.47 817	22.73 817	38.41 825	55.50 826	26.89 826	28.70 825	20.61 826	22.15 822	22.08 825	22.75 823	23.99 820	27.36 823	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.27 814	15.95 816	15.53 818

FlowAnything	23.14 820	19.87 820	20.79 820	22.50 821	22.74 818	38.39 824	55.46 823	26.89 826	28.72 826	20.77 828	22.29 825	22.07 824	22.72 820	23.99 820	27.41 827	13.60 819	16.55 825	12.15 818	14.36 819	15.97 820	15.52 817

RAFT-FEzeroshot	23.10 817	19.88 821	20.56 817	22.49 818	22.75 819	38.38 822	55.50 826	26.84 823	28.66 823	20.60 824	22.10 820	22.05 822	22.74 821	24.00 822	27.37 825	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.28 815	15.96 818	15.54 819

RAFT-FE	23.10 817	19.88 821	20.56 817	22.49 818	22.75 819	38.38 822	55.50 826	26.84 823	28.66 823	20.60 824	22.10 820	22.05 822	22.74 821	24.00 822	27.37 825	13.59 816	16.48 820	12.14 814	14.28 815	15.96 818	15.54 819

Selective-RAFT-Error	23.16 821	19.93 823	20.87 821	22.54 822	22.81 822	38.52 828	55.47 824	27.01 829	28.83 827	20.66 827	22.25 823	22.09 826	22.80 825	24.09 824	27.36 823	13.61 821	16.48 820	12.15 818	14.28 815	15.99 821	15.57 822

Hybrid-DGEV	23.16 821	19.94 824	20.96 822	22.49 818	22.75 819	38.51 827	55.52 829	27.09 830	28.90 829	20.58 823	22.25 823	22.00 821	22.80 825	24.11 825	27.33 822	13.60 819	16.47 819	12.14 814	14.30 818	15.95 816	15.54 819

LSM0	24.24 824	19.98 825	22.32 823	24.22 824	40.14 831	38.48 826	55.20 822	26.95 828	28.57 822	20.49 822	21.83 818	22.26 827	22.75 823	24.22 826	27.30 821	13.66 822	16.32 818	12.19 820	14.15 813	16.10 822	17.66 824

HaxPig	17.72 815	20.22 826	19.73 814	16.53 812	16.51 811	9.27 804	9.33 805	14.34 818	13.27 808	18.65 818	18.70 816	17.35 817	16.77 817	17.04 818	16.45 817	22.05 831	20.89 826	22.27 827	21.53 823	21.29 826	22.13 829

fast-reg	23.64 823	20.51 827	23.42 824	23.22 823	24.75 826	38.73 829	55.47 824	26.85 825	28.86 828	20.12 821	21.73 817	21.64 820	22.22 819	24.30 827	27.54 828	13.91 823	16.52 824	14.85 821	15.62 820	16.91 823	15.71 823

zzzzzz3	33.80 829	21.93 828	29.35 827	40.69 830	40.71 832	54.58 831	75.81 832	38.06 832	43.73 832	30.21 832	32.81 829	33.59 833	36.40 832	35.16 829	41.64 831	19.24 825	24.62 828	18.35 823	21.58 824	19.15 824	18.48 825

zzz1	33.83 830	21.95 829	29.58 828	40.69 830	40.71 832	54.57 830	75.77 831	38.08 833	43.79 833	30.23 833	32.84 830	33.61 834	36.40 832	35.19 830	41.64 831	19.25 826	24.62 828	18.36 824	21.58 824	19.16 825	18.49 826

MEDIAN_ROB	21.21 816	24.62 830	23.47 825	19.58 813	19.65 816	13.22 808	10.96 806	17.88 819	17.00 818	22.14 829	22.02 819	20.86 819	20.36 818	21.06 819	19.71 818	25.63 832	24.13 827	26.21 829	25.20 829	25.17 829	25.38 832

AVERAGE_ROB	25.43 825	29.06 831	27.24 826	24.63 825	24.20 825	17.73 813	12.61 807	22.29 822	21.39 821	26.79 831	26.16 828	25.20 828	24.64 829	25.07 828	23.53 819	29.96 833	28.40 832	30.60 830	29.58 830	29.72 830	29.84 833

zzzz2	34.86 831	30.12 832	31.42 829	34.23 826	34.22 829	58.04 832	83.74 833	40.88 834	43.54 830	31.10 834	33.46 831	32.70 831	33.88 830	35.86 831	41.00 829	20.48 829	24.86 830	18.45 825	21.67 826	24.07 827	23.42 830

noway5	34.86 831	30.12 832	31.42 829	34.23 826	34.22 829	58.04 832	83.74 833	40.88 834	43.54 830	31.10 834	33.46 831	32.70 831	33.88 830	35.86 831	41.00 829	20.48 829	24.86 830	18.45 825	21.67 826	24.07 827	23.42 830

Selective-IGEV-i16pa	30.47 828	41.93 834	4.02 782	0.49 750	0.37 733	96.94 835	0.74 757	60.26 836	58.76 834	17.24 817	64.39 833	38.26 835	49.53 834	106.11 836	26.15 820	19.96 827	3.42 805	4.39 806	1.81 800	0.39 745	14.22 816

test_example2	101.33 833	108.28 835	68.15 832	98.43 832	106.93 834	89.75 834	102.43 835	36.80 831	97.65 835	129.04 836	130.15 835	65.26 836	66.62 835	92.11 835	80.24 835	144.10 836	199.48 835	81.81 836	103.01 835	125.01 836	101.27 834

ccccc		256.29 836		354.40 835	364.36 835	149.10 836		152.89 837		153.93 837		164.00 837		268.02 837		390.55 837	349.22 836	244.59 837	219.82 836	412.30 837

GS-Stereo							0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

FSD					0.24 682	0.27 463	0.27 616	0.31 320	0.29 382	0.26 382	0.27 364	0.28 456	0.27 536	0.28 404	0.26 546	0.23 717	0.22 731	0.27 721	0.26 731	0.25 707

Low-res two-view benchmark