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

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.11 208	0.06 1	0.13 92	0.13 10	0.15 80	0.10 49	0.11 66	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 11	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.05 39

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 58	0.19 180	0.09 67	0.08 2	0.14 130	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 48	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.05 39

anonymous	0.11 62	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.10 144	0.08 2	0.14 130	0.16 27	0.17 124	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.07 4	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

VeloStereo	0.11 62	0.07 4	0.18 104	0.16 26	0.12 289	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.13 575

flow	0.11 62	0.07 4	0.18 104	0.16 26	0.12 289	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.17 138	0.12 135	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.13 575

small-0shot	0.10 11	0.09 98	0.18 104	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.16 242	0.14 12	0.12 27	0.08 2	0.15 167	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

depth_test_26	0.11 62	0.07 4	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 80	0.12 114	0.16 188	0.11 110	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.08 355

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 40	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.13 172	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 172	0.09 45	0.12 9	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 110	0.08 19	0.11 2	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 72	0.08 19	0.11 2	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 12	0.17 59	0.09 67	0.09 4	0.14 130	0.10 2	0.14 61	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

MatchStereo	0.11 62	0.08 45	0.23 185	0.16 26	0.07 4	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 124	0.10 49	0.15 167	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 11	0.09 98	0.21 152	0.14 3	0.10 144	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 49	0.11 66	0.09 37	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.06 165
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.08 34	0.09 4	0.13 92	0.24 167	0.13 40	0.10 49	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

IGEV-Stereo+	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.18 116	0.13 374	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 80	0.10 49	0.08 15	0.10 72	0.10 97	0.21 252	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.16 614	0.24 695

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 152	0.15 7	0.11 208	0.10 19	0.13 92	0.15 18	0.08 1	0.12 114	0.10 48	0.09 37	0.07 4	0.13 17	0.10 11	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.05 39

DispViT+	0.12 99	0.07 4	0.19 120	0.15 7	0.16 523	0.10 19	0.12 46	0.26 211	0.23 267	0.13 152	0.11 66	0.10 72	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 98	0.17 84	0.13 1	0.09 67	0.11 21	0.16 242	0.12 6	0.11 15	0.09 20	0.13 111	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.07 267

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 61	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.06 270	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 39

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.18 116	0.09 67	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 61	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.08 34	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 27	0.11 79	0.11 66	0.08 6	0.08 19	0.23 282	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 165

StereoAnything_RVC	0.13 149	0.37 687	0.36 360	0.14 3	0.07 4	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 27	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 97	0.20 225	0.10 11	0.09 429	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.24 680	0.05 39

CroCo-Stereo Lap2	0.15 230	0.15 477	0.28 249	0.25 557	0.18 570	0.11 21	0.19 394	0.28 250	0.21 221	0.13 152	0.16 188	0.15 228	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

CroCo-Stereo	0.14 192	0.13 384	0.24 196	0.25 557	0.11 208	0.11 21	0.18 345	0.32 312	0.23 267	0.12 114	0.12 91	0.18 276	0.12 179	0.14 39	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165
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
LGCAT	0.11 62	0.07 4	0.15 29	0.14 3	0.09 67	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.12 135	0.11 532	0.11 605	0.05 1	0.06 172	0.05 7	0.12 555

DDF-Stereo	0.13 149	0.08 45	0.19 120	0.19 180	0.16 523	0.12 28	0.15 188	0.18 49	0.18 147	0.11 79	0.10 48	0.13 172	0.12 179	0.23 282	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.21 666	0.06 165

zero-FE	0.16 247	0.08 45	0.81 651	0.19 180	0.18 570	0.12 28	0.15 188	0.19 63	0.19 167	0.10 49	0.10 48	0.13 172	0.12 179	0.21 252	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.19 654	0.06 165

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.12 28	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 119	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.12 28	0.13 92	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 138	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 149	0.11 245	0.20 138	0.16 26	0.12 289	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 199	0.12 114	0.15 167	0.14 206	0.12 179	0.15 86	0.14 237	0.13 593	0.09 544	0.09 389	0.10 509	0.11 514	0.09 430
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.08 34	0.12 28	0.13 92	0.11 3	0.12 27	0.09 20	0.07 3	0.10 72	0.09 45	0.11 2	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

FORCE_4.5	0.10 11	0.09 98	0.13 2	0.19 180	0.06 1	0.13 35	0.13 92	0.23 146	0.12 27	0.08 2	0.10 48	0.08 6	0.11 141	0.15 86	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 11	0.09 98	0.13 2	0.20 262	0.07 4	0.13 35	0.12 46	0.21 103	0.10 7	0.08 2	0.10 48	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

SCION-M(vits-remse)	0.12 99	0.08 45	0.40 413	0.27 620	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.10 484	0.08 505	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 422	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.44 481	0.53 639	0.09 20	0.44 562	0.30 464	0.25 486	0.34 448	0.42 626	0.10 484	0.08 505	0.18 663	0.17 665	0.14 591	0.12 555

DNS	0.26 518	0.30 657	0.18 104	0.17 59	0.10 144	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.16 93	0.12 114	0.17 207	0.13 172	0.10 97	0.70 631	0.37 595	0.08 322	0.14 648	0.08 287	0.05 81	1.01 752	0.80 751

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 62	0.07 4	0.22 169	0.16 26	0.10 144	0.13 35	0.13 92	0.18 49	0.14 61	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.06 165

aanet-new-14k	0.12 99	0.11 245	0.25 210	0.21 323	0.08 34	0.13 35	0.14 130	0.25 189	0.21 221	0.12 114	0.15 167	0.09 37	0.14 269	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 192	0.19 558	0.70 625	0.17 59	0.12 289	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.10 49	0.12 91	0.10 72	0.10 97	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.05 7	0.07 267

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 99	0.09 98	0.18 104	0.18 116	0.09 67	0.13 35	0.16 242	0.25 189	0.21 221	0.11 79	0.16 188	0.09 37	0.11 141	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.04 1	0.05 39

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.09 67	0.13 35	0.13 92	0.22 123	0.16 93	0.09 20	0.10 48	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 149	0.10 162	0.42 448	0.18 116	0.11 208	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.22 241	0.12 114	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.16 119	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.18 116	0.10 144	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 62	0.07 4	0.17 84	0.19 180	0.11 208	0.13 35	0.11 28	0.22 123	0.15 80	0.11 79	0.12 91	0.12 147	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.08 298	0.06 165

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 27	0.09 20	0.07 3	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.06 165

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 84	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.19 63	0.13 40	0.10 49	0.08 15	0.12 147	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

LACA_dic	0.09 1	0.12 310	0.15 29	0.16 26	0.07 4	0.14 51	0.11 28	0.12 6	0.11 15	0.09 20	0.08 15	0.09 37	0.08 19	0.15 86	0.09 3	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.07 206	0.05 39

GELT-Stereo	0.13 149	0.09 98	0.16 58	0.20 262	0.14 426	0.14 51	0.15 188	0.33 328	0.23 267	0.14 183	0.11 66	0.11 110	0.11 141	0.16 119	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.05 7	0.05 39

FAST (zero-shot)	0.14 192	0.10 162	0.22 169	0.23 458	0.26 675	0.14 51	0.15 188	0.23 146	0.15 80	0.11 79	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.18 169	0.13 198	0.09 429	0.09 544	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.09 430

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.10 49	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.09 20	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

aanet-new-78k	0.13 149	0.11 245	0.44 472	0.21 323	0.08 34	0.14 51	0.14 130	0.21 103	0.16 93	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.13 231	0.18 169	0.09 3	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

aanet-new-34k	0.12 99	0.11 245	0.26 220	0.19 180	0.07 4	0.14 51	0.14 130	0.21 103	0.18 147	0.12 114	0.15 167	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 62	0.10 162	0.26 220	0.18 116	0.09 67	0.14 51	0.14 130	0.20 85	0.13 40	0.11 79	0.13 111	0.10 72	0.11 141	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

aanet-new-16k	0.12 99	0.11 245	0.26 220	0.20 262	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.12 147	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 99	0.09 98	0.17 84	0.19 180	0.11 208	0.14 51	0.16 242	0.21 103	0.20 199	0.10 49	0.17 207	0.11 110	0.12 179	0.12 9	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.15 7	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.19 63	0.15 80	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

DLNR-FE	10.45 776	12.13 785	19.94 788	106.10 805	23.12 795	0.14 51	0.13 92	3.28 765	0.17 124	0.16 235	0.23 297	0.16 251	0.10 97	0.31 427	0.15 273	2.41 772	0.06 270	0.07 178	0.07 262	40.22 805	0.06 165

MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.16 93	0.11 79	0.11 66	0.08 6	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 62	0.11 245	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 117	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 62	0.11 245	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 117	0.04 1

monsterstereo	0.11 62	0.09 98	0.14 12	0.19 180	0.12 289	0.14 51	0.12 46	0.25 189	0.17 124	0.13 152	0.16 188	0.08 6	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 99	0.09 98	0.25 210	0.16 26	0.11 208	0.14 51	0.16 242	0.17 36	0.17 124	0.10 49	0.15 167	0.09 37	0.09 45	0.18 169	0.10 11	0.06 53	0.07 413	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.10 490
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 62	0.08 45	0.15 29	0.19 180	0.11 208	0.14 51	0.10 12	0.22 123	0.18 147	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

DLNR_Zeroshot_test	10.44 775	12.10 784	19.93 787	106.08 804	23.66 796	0.14 51	0.13 92	3.22 764	0.17 124	0.16 235	0.23 297	0.16 251	0.10 97	0.31 427	0.15 273	2.36 771	0.06 270	0.07 178	0.07 262	39.70 804	0.06 165

FORCE_6	0.10 11	0.11 245	0.12 1	0.19 180	0.07 4	0.15 73	0.12 46	0.21 103	0.12 27	0.09 20	0.10 48	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.09 3	0.06 53	0.04 2	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

rgla	0.10 11	0.11 245	0.15 29	0.18 116	0.11 208	0.15 73	0.11 28	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

416test	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.11 208	0.15 73	0.11 28	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

GEAR-Net	0.13 149	0.09 98	0.23 185	0.21 323	0.10 144	0.15 73	0.15 188	0.29 267	0.16 93	0.12 114	0.15 167	0.12 147	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

DNSM	0.28 550	0.28 642	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.15 188	0.24 167	0.18 147	0.14 183	0.17 207	0.13 172	0.11 141	0.75 652	0.63 677	0.08 322	0.13 637	0.06 59	0.05 81	1.14 754	0.81 752

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 99	0.12 310	0.17 84	0.22 397	0.10 144	0.15 73	0.13 92	0.18 49	0.14 61	0.11 79	0.13 111	0.10 72	0.08 19	0.20 225	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

over v1	0.11 62	0.13 384	0.15 29	0.19 180	0.06 1	0.15 73	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.14 269	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

over-8	0.11 62	0.13 384	0.16 58	0.20 262	0.07 4	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

over-9	0.11 62	0.13 384	0.16 58	0.19 180	0.07 4	0.15 73	0.10 12	0.20 85	0.11 15	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.10 144	0.15 73	0.10 12	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.17 36	0.14 61	0.08 2	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

aanet-new-90k	0.12 99	0.11 245	0.28 249	0.20 262	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.22 123	0.16 93	0.09 20	0.11 66	0.09 37	0.12 179	0.20 225	0.09 3	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-22k	0.12 99	0.11 245	0.28 249	0.20 262	0.08 34	0.15 73	0.13 92	0.22 123	0.19 167	0.12 114	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.15 86	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 192	0.21 586	0.47 501	0.17 59	0.12 289	0.15 73	0.14 130	0.24 167	0.16 93	0.11 79	0.14 151	0.12 147	0.10 97	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.07 267

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 99	0.08 45	0.29 263	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 655

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 62	0.09 98	0.17 84	0.18 116	0.10 144	0.15 73	0.16 242	0.23 146	0.15 80	0.10 49	0.16 188	0.09 37	0.11 141	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.08 355

Foundation-i1c-attn	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.07 4	0.15 73	0.15 188	0.24 167	0.17 124	0.13 152	0.15 167	0.16 251	0.13 231	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

LiteMatch	0.12 99	0.13 384	0.15 29	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.17 294	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.21 414	0.14 39	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

Selective-IGEV-i32	0.12 99	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.27 227	0.15 80	0.13 152	0.14 151	0.13 172	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LACA1	0.09 1	0.10 162	0.13 2	0.16 26	0.07 4	0.15 73	0.12 46	0.15 18	0.11 15	0.09 20	0.07 3	0.09 37	0.10 97	0.13 17	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 39

WQFJA1++	0.44 661	0.07 4	0.63 597	0.18 116	0.13 374	0.15 73	0.11 28	0.20 85	0.11 15	2.05 760	0.12 91	0.23 360	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	4.20 770	0.07 267

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.15 7	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.18 49	0.19 167	0.10 49	0.10 48	0.11 110	0.10 97	0.15 86	0.13 198	0.06 53	0.06 270	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

252Zero-FE	0.14 192	0.07 4	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.21 103	0.19 167	0.77 708	0.11 66	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

qwe	0.11 62	0.10 162	0.14 12	0.17 59	0.10 144	0.15 73	0.12 46	0.25 189	0.17 124	0.14 183	0.13 111	0.09 37	0.09 45	0.18 169	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.18 147	0.14 183	0.17 207	0.09 37	0.10 97	0.18 169	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

4w-stereo	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.08 6	0.11 141	0.16 119	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 62	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.09 67	0.15 73	0.15 188	0.20 85	0.15 80	0.12 114	0.13 111	0.10 72	0.09 45	0.17 138	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 62	0.09 98	0.14 12	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.25 189	0.16 93	0.14 183	0.13 111	0.08 6	0.10 97	0.16 119	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

monsters	0.11 62	0.09 98	0.13 2	0.17 59	0.12 289	0.15 73	0.11 28	0.23 146	0.15 80	0.14 183	0.12 91	0.08 6	0.09 45	0.21 252	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 20	0.07 3	0.10 72	0.06 1	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.18 116	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 72	0.07 4	0.17 138	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.18 116	0.07 4	0.15 73	0.11 28	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.06 1	0.10 72	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 149	0.09 98	0.24 196	0.20 262	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.22 123	0.16 93	0.12 114	0.19 240	0.15 228	0.11 141	0.13 17	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.06 165

SCV_C0	0.14 192	0.11 245	0.25 210	0.19 180	0.12 289	0.15 73	0.16 242	0.30 288	0.22 241	0.13 152	0.15 167	0.13 172	0.09 45	0.24 298	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.09 387	0.06 165

SCV	0.14 192	0.14 438	0.24 196	0.21 323	0.11 208	0.15 73	0.16 242	0.31 300	0.18 147	0.11 79	0.15 167	0.13 172	0.10 97	0.23 282	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.06 165

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 149	0.14 438	0.19 120	0.26 592	0.09 67	0.15 73	0.13 92	0.22 123	0.18 147	0.12 114	0.11 66	0.10 72	0.13 231	0.21 252	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

AIO_rvc	0.12 99	0.11 245	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.17 294	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.13 172	0.08 19	0.22 272	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

AIO_test	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.19 180	0.11 208	0.15 73	0.17 294	0.19 63	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.14 206	0.09 45	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

RAStereo	0.13 149	0.12 310	0.27 232	0.22 397	0.11 208	0.15 73	0.18 345	0.23 146	0.23 267	0.13 152	0.17 207	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.05 39

Occ-G	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.17 59	0.10 144	0.15 73	0.19 394	0.22 123	0.19 167	0.13 152	0.19 240	0.21 326	0.11 141	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.06 165

rvit_stereo_0080	0.15 230	0.13 384	0.25 210	0.19 180	0.13 374	0.15 73	0.20 447	0.28 250	0.24 285	0.15 206	0.17 207	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.15 273	0.11 532	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.07 267

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 365	0.72 733	0.70 625	0.17 59	0.08 34	0.15 73	0.15 188	0.18 49	0.16 93	0.13 152	0.12 91	0.09 37	0.08 19	0.16 119	0.13 198	0.35 722	0.04 2	0.08 287	0.07 262	0.11 514	0.23 689

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 99	0.08 45	0.29 263	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 655

IGEV++	0.13 149	0.10 162	0.23 185	0.21 323	0.10 144	0.15 73	0.15 188	0.29 267	0.16 93	0.12 114	0.15 167	0.12 147	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

whm_eth	0.15 230	0.13 384	0.25 210	0.19 180	0.13 374	0.15 73	0.20 447	0.28 250	0.24 285	0.15 206	0.17 207	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.15 273	0.11 532	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.07 267

MIF-Stereo (partial)	0.16 247	0.10 162	0.34 329	0.21 323	0.15 490	0.15 73	0.13 92	0.28 250	0.25 301	0.17 255	0.26 335	0.15 228	0.16 314	0.25 329	0.17 333	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.08 355

Selective-IGEV	0.12 99	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.27 227	0.15 80	0.13 152	0.14 151	0.13 172	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

FORCE_4	0.10 11	0.08 45	0.14 12	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.20 85	0.11 15	0.09 20	0.10 48	0.12 147	0.10 97	0.17 138	0.08 1	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.04 1

EE1	0.14 192	0.08 45	0.31 290	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.13 92	0.32 312	0.21 221	0.16 235	0.14 151	0.15 228	0.13 231	0.25 329	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165

416test1013	0.10 11	0.10 162	0.16 58	0.18 116	0.11 208	0.16 122	0.11 28	0.15 18	0.13 40	0.11 79	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

test410_97500	0.10 11	0.09 98	0.17 84	0.18 116	0.10 144	0.16 122	0.09 4	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

test410	0.10 11	0.09 98	0.18 104	0.18 116	0.10 144	0.16 122	0.09 4	0.18 49	0.14 61	0.10 49	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

over-6	0.12 99	0.13 384	0.19 120	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.11 28	0.26 211	0.16 93	0.10 49	0.10 48	0.10 72	0.13 231	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.18 116	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.08 19	0.12 9	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

Anonymus	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.19 180	0.10 144	0.16 122	0.15 188	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.09 19	0.14 206	0.12 179	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

PhaseNet	0.13 149	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.11 79	0.12 91	0.16 251	0.12 179	0.19 201	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.07 267

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.07 4	0.16 122	0.15 188	0.17 36	0.16 93	0.12 114	0.13 111	0.12 147	0.08 19	0.15 86	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 99	0.11 245	0.32 300	0.20 262	0.08 34	0.16 122	0.13 92	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.12 91	0.11 110	0.11 141	0.19 201	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-70k	0.12 99	0.10 162	0.27 232	0.19 180	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.21 103	0.15 80	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.12 179	0.20 225	0.09 3	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.14 61	0.11 79	0.14 151	0.10 72	0.11 141	0.12 9	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

aanet-32k-new	0.12 99	0.13 384	0.28 249	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.14 151	0.09 37	0.13 231	0.18 169	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

aanet-new-28k	0.12 99	0.11 245	0.35 340	0.20 262	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.14 61	0.12 114	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.15 86	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.07 206	0.05 39

aanet-new-24k	0.12 99	0.11 245	0.22 169	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.15 80	0.13 152	0.16 188	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

aanet-new-12k	0.12 99	0.11 245	0.23 185	0.22 397	0.09 67	0.16 122	0.14 130	0.24 167	0.19 167	0.12 114	0.11 66	0.09 37	0.13 231	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.04 2	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.05 39

LACA3	0.10 11	0.10 162	0.14 12	0.15 7	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.14 12	0.13 40	0.11 79	0.09 19	0.10 72	0.10 97	0.16 119	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.07 4	0.16 122	0.15 188	0.25 189	0.16 93	0.14 183	0.15 167	0.17 263	0.12 179	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 11	0.11 245	0.20 138	0.16 26	0.07 4	0.16 122	0.13 92	0.17 36	0.14 61	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.13 1	0.07 4	0.16 122	0.10 12	0.20 85	0.14 61	0.09 20	0.10 48	0.09 37	0.12 179	0.13 17	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.05 81	0.06 117	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.08 34	0.16 122	0.13 92	0.21 103	0.11 15	0.11 79	0.11 66	0.10 72	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.06 270	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

BridgeDepth	0.10 11	0.09 98	0.14 12	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.12 46	0.16 27	0.12 27	0.08 2	0.09 19	0.14 206	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	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
MSCF	0.13 149	0.12 310	0.21 152	0.22 397	0.10 144	0.16 122	0.15 188	0.26 211	0.18 147	0.17 255	0.16 188	0.11 110	0.13 231	0.18 169	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.06 117	0.06 165

asd	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.17 59	0.10 144	0.16 122	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.12 114	0.11 66	0.09 37	0.10 97	0.16 119	0.11 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 99	0.11 245	0.18 104	0.18 116	0.08 34	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.07 2	0.12 179	0.15 86	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

2w_stereo	0.11 62	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.27 227	0.20 199	0.14 183	0.14 151	0.08 6	0.11 141	0.13 17	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 99	0.08 45	0.14 12	0.18 116	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.25 189	0.21 221	0.13 152	0.16 188	0.08 6	0.12 179	0.16 119	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

IGEV	0.11 62	0.06 1	0.17 84	0.15 7	0.11 208	0.16 122	0.13 92	0.21 103	0.16 93	0.11 79	0.15 167	0.09 37	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 58	0.17 59	0.08 34	0.16 122	0.12 46	0.17 36	0.12 27	0.10 49	0.07 3	0.10 72	0.08 19	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

LG-Stereo	0.13 149	0.10 162	0.24 196	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.18 345	0.21 103	0.18 147	0.11 79	0.17 207	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

HUF	0.15 230	0.11 245	0.38 389	0.17 59	0.11 208	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.20 199	0.11 79	0.13 111	0.14 206	0.11 141	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.20 699	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.14 599

GIP-stereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.29 267	0.18 147	0.11 79	0.16 188	0.13 172	0.09 45	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

mms	0.13 149	0.11 245	0.19 120	0.19 180	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.20 85	0.17 124	0.13 152	0.17 207	0.14 206	0.09 45	0.24 298	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.07 267

rvit_stereo_0081	0.16 247	0.11 245	0.24 196	0.21 323	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.33 419	0.16 235	0.18 231	0.18 276	0.14 269	0.20 225	0.16 300	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

GCAP-BAT	0.21 386	0.08 45	1.22 710	0.29 646	0.43 714	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.14 183	0.17 207	0.15 228	0.11 141	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

rvit_stereo_0082	0.16 247	0.11 245	0.24 196	0.21 323	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.33 419	0.16 235	0.18 231	0.18 276	0.14 269	0.20 225	0.16 300	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

AIO-Stereo	0.13 149	0.10 162	0.22 169	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.16 93	0.13 152	0.15 167	0.13 172	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

RSM	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.23 146	0.18 147	0.13 152	0.13 111	0.15 228	0.09 45	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

MoCha-V2	0.13 149	0.08 45	0.26 220	0.23 458	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.26 211	0.16 93	0.15 206	0.15 167	0.13 172	0.14 269	0.20 225	0.11 57	0.06 53	0.07 413	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

plain	0.17 269	0.13 384	0.43 462	0.21 323	0.13 374	0.16 122	0.17 294	0.27 227	0.22 241	0.16 235	0.26 335	0.13 172	0.16 314	0.27 369	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.07 262	0.10 463	0.07 267

MaDis-Stereo	0.14 192	0.13 384	0.26 220	0.19 180	0.14 426	0.16 122	0.13 92	0.25 189	0.21 221	0.13 152	0.14 151	0.14 206	0.11 141	0.17 138	0.17 333	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.06 165

CASnet	0.14 192	0.12 310	0.22 169	0.22 397	0.08 34	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.22 315	0.20 257	0.15 228	0.11 141	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.11 532	0.09 461	0.08 298	0.05 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 365	0.08 45	1.14 705	0.29 646	0.43 714	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.14 183	0.17 207	0.15 228	0.11 141	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

quiztm	0.15 230	0.15 477	0.25 210	0.22 397	0.14 426	0.17 166	0.17 294	0.33 328	0.21 221	0.18 274	0.21 272	0.14 206	0.10 97	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.05 39

DF	0.13 149	0.09 98	0.21 152	0.18 116	0.10 144	0.17 166	0.15 188	0.25 189	0.17 124	0.13 152	0.22 286	0.19 296	0.11 141	0.20 225	0.14 237	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.06 165

aanet-new-36k	0.12 99	0.12 310	0.28 249	0.19 180	0.08 34	0.17 166	0.15 188	0.22 123	0.18 147	0.11 79	0.14 151	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 149	0.11 245	0.38 389	0.17 59	0.11 208	0.17 166	0.14 130	0.23 146	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.13 172	0.11 141	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

PSi22	0.14 192	0.13 384	0.29 263	0.19 180	0.09 67	0.17 166	0.12 46	0.28 250	0.23 267	0.13 152	0.14 151	0.22 338	0.13 231	0.29 404	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.07 206	0.06 165

Foundation-i1	0.13 149	0.07 4	0.16 58	0.17 59	0.11 208	0.17 166	0.16 242	0.32 312	0.22 241	0.15 206	0.17 207	0.20 312	0.13 231	0.14 39	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.13 92	0.11 3	0.13 40	0.10 49	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 272	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.08 349	0.05 7	0.05 39

Replicate-Monster	0.12 99	0.10 162	0.32 300	0.16 26	0.08 34	0.17 166	0.10 12	0.22 123	0.19 167	0.11 79	0.10 48	0.10 72	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 355

FlowAnything_test	0.14 192	0.11 245	0.21 152	0.21 323	0.12 289	0.17 166	0.16 242	0.25 189	0.16 93	0.15 206	0.13 111	0.15 228	0.14 269	0.18 169	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.12 589	0.08 298	0.09 430

water-stereo	0.13 149	0.08 45	0.20 138	0.19 180	0.10 144	0.17 166	0.14 130	0.25 189	0.19 167	0.17 255	0.23 297	0.15 228	0.15 289	0.12 9	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

4.25_new	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 62	0.10 162	0.14 12	0.17 59	0.09 67	0.17 166	0.09 4	0.22 123	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.09 37	0.11 141	0.19 201	0.13 198	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 62	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.07 4	0.17 166	0.13 92	0.18 49	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.11 57	0.08 322	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.04 1

HART	0.15 230	0.11 245	0.30 274	0.21 323	0.09 67	0.17 166	0.16 242	0.30 288	0.19 167	0.15 206	0.25 323	0.17 263	0.09 45	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.07 413	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.06 165

FLISNet	0.20 365	0.13 384	0.33 317	0.18 116	0.15 490	0.17 166	0.16 242	0.34 341	0.21 221	0.37 563	0.39 500	0.36 522	0.24 464	0.29 404	0.21 446	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.07 267

CoSv	0.20 365	0.13 384	0.33 317	0.18 116	0.15 490	0.17 166	0.16 242	0.34 341	0.21 221	0.37 563	0.39 500	0.36 522	0.24 464	0.29 404	0.21 446	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.07 267

fffft	0.13 149	0.09 98	0.24 196	0.19 180	0.10 144	0.17 166	0.19 394	0.22 123	0.16 93	0.14 183	0.11 66	0.13 172	0.10 97	0.24 298	0.18 362	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.06 165
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 149	0.11 245	0.23 185	0.20 262	0.11 208	0.17 166	0.18 345	0.20 85	0.19 167	0.13 152	0.18 231	0.14 206	0.10 97	0.23 282	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.05 39

rvit_stereo_0083	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.21 323	0.13 374	0.17 166	0.17 294	0.22 123	0.34 429	0.16 235	0.21 272	0.19 296	0.16 314	0.21 252	0.16 300	0.11 532	0.10 579	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.07 267

rvit_stereo_ft	0.17 269	0.14 438	0.30 274	0.25 557	0.14 426	0.17 166	0.21 478	0.28 250	0.26 313	0.16 235	0.19 240	0.20 312	0.16 314	0.22 272	0.17 333	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.07 267

RSM++	0.12 99	0.09 98	0.19 120	0.20 262	0.09 67	0.17 166	0.15 188	0.21 103	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.14 206	0.09 45	0.20 225	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.05 39

CAS++	0.16 247	0.12 310	0.27 232	0.18 116	0.12 289	0.17 166	0.15 188	0.42 459	0.24 285	0.19 282	0.18 231	0.13 172	0.10 97	0.21 252	0.12 135	0.12 572	0.10 579	0.11 532	0.08 349	0.10 463	0.09 430
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 192	0.10 162	0.30 274	0.21 323	0.13 374	0.17 166	0.13 92	0.19 63	0.18 147	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.11 141	0.18 169	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.06 165

MIM_Stereo	0.18 295	0.12 310	0.38 389	0.20 262	0.11 208	0.17 166	0.14 130	0.35 365	0.25 301	0.27 372	0.35 452	0.23 360	0.13 231	0.27 369	0.16 300	0.06 53	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.06 165

GLC_STEREO	0.15 230	0.10 162	0.24 196	0.21 323	0.09 67	0.17 166	0.15 188	0.23 146	0.27 324	0.17 255	0.20 257	0.17 263	0.11 141	0.23 282	0.16 300	0.07 145	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.06 165

PFNet+	0.20 365	0.10 162	0.37 369	0.21 323	0.12 289	0.17 166	0.19 394	0.29 267	0.34 429	0.33 501	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.32 434	0.17 333	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.12 555

AnonStereo	0.16 247	0.12 310	0.30 274	0.20 262	0.12 289	0.18 194	0.14 130	0.36 384	0.24 285	0.19 282	0.17 207	0.19 296	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.10 463	0.06 165

aanet-new-32k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.20 262	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.13 172	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-30k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.20 262	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.13 172	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.18 116	0.14 426	0.18 194	0.15 188	0.23 146	0.21 221	0.16 235	0.22 286	0.10 72	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 149	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.14 426	0.18 194	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.16 235	0.21 272	0.09 37	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

Foundation-i1a	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.15 7	0.07 4	0.18 194	0.16 242	0.25 189	0.16 93	0.16 235	0.16 188	0.18 276	0.13 231	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

VMStereo-Base	0.13 149	0.08 45	0.22 169	0.15 7	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.24 167	0.25 301	0.14 183	0.22 286	0.17 263	0.12 179	0.19 201	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

gcap_with_dpt	0.12 99	0.09 98	0.21 152	0.18 116	0.13 374	0.18 194	0.16 242	0.24 167	0.20 199	0.16 235	0.21 272	0.09 37	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

NLSM3	0.13 149	0.10 162	0.17 84	0.21 323	0.13 374	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.24 285	0.11 79	0.15 167	0.12 147	0.13 231	0.17 138	0.15 273	0.05 9	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.05 7	0.05 39

gasm-f	0.12 99	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.20 85	0.14 61	0.12 114	0.19 240	0.10 72	0.11 141	0.16 119	0.11 57	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.09 387	0.08 355

GASTEREO	0.13 149	0.12 310	0.21 152	0.23 458	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.26 211	0.18 147	0.17 255	0.16 188	0.11 110	0.13 231	0.19 201	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.06 117	0.06 165

3.75w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.11 208	0.18 194	0.12 46	0.23 146	0.14 61	0.13 152	0.11 66	0.08 6	0.10 97	0.16 119	0.11 57	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 344	0.14 438	0.34 329	0.23 458	0.14 426	0.18 194	0.20 447	0.29 267	0.37 470	0.18 274	0.22 286	0.23 360	0.17 346	0.26 349	0.17 333	0.15 633	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.11 514	0.08 355

WCG-NET	0.14 192	0.09 98	0.23 185	0.18 116	0.08 34	0.18 194	0.17 294	0.21 103	0.28 343	0.18 274	0.21 272	0.15 228	0.12 179	0.18 169	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

MGS-Stereo	0.14 192	0.11 245	0.32 300	0.19 180	0.11 208	0.18 194	0.17 294	0.20 85	0.22 241	0.14 183	0.24 311	0.15 228	0.10 97	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.10 463	0.06 165

HH	0.18 295	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.34 341	0.19 167	0.20 291	0.24 311	0.34 503	0.18 377	0.29 404	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.06 165

HanStereo	0.18 295	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.34 341	0.19 167	0.20 291	0.24 311	0.34 503	0.18 377	0.29 404	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.06 165

CES	0.14 192	0.08 45	0.19 120	0.17 59	0.22 641	0.18 194	0.16 242	0.23 146	0.19 167	0.14 183	0.17 207	0.14 206	0.10 97	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.08 298	0.18 648

MC-Stereo	0.14 192	0.09 98	0.25 210	0.21 323	0.09 67	0.18 194	0.16 242	0.23 146	0.19 167	0.18 274	0.23 297	0.16 251	0.13 231	0.22 272	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

DisPM	0.19 344	0.10 162	0.35 340	0.23 458	0.13 374	0.18 194	0.20 447	0.29 267	0.29 362	0.33 501	0.34 441	0.23 360	0.16 314	0.33 441	0.16 300	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.11 531

test_4	0.18 295	0.12 310	0.34 329	0.23 458	0.12 289	0.18 194	0.22 508	0.26 211	0.24 285	0.24 339	0.47 592	0.22 338	0.13 231	0.24 298	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.07 206	0.05 39

test-3	0.16 247	0.09 98	0.31 290	0.21 323	0.11 208	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.27 324	0.26 362	0.16 188	0.22 338	0.12 179	0.26 349	0.18 362	0.06 53	0.04 2	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.06 165

test_1	0.16 247	0.09 98	0.31 290	0.21 323	0.11 208	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.27 324	0.25 349	0.16 188	0.22 338	0.12 179	0.26 349	0.18 362	0.06 53	0.04 2	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.06 165

Patchmatch Stereo++	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.26 349	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355
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	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.16 242	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.18 377	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

ROB_FTStereo_v2	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.16 242	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

ROB_FTStereo	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

HUI-Stereo	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.25 387	0.17 346	0.22 272	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

RAFT_R40	0.21 386	0.10 162	0.37 369	0.24 516	0.13 374	0.18 194	0.18 345	0.31 300	0.29 362	0.33 501	0.33 430	0.30 464	0.24 464	0.55 554	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.07 267

iGMRVC	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.27 369	0.17 333	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

IRAFT_RVC	0.22 422	0.12 310	0.39 405	0.26 592	0.11 208	0.18 194	0.24 557	0.40 430	0.37 470	0.31 464	0.30 382	0.29 447	0.24 464	0.55 554	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.07 267

iRAFT	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.26 349	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

AnonymousM	0.17 269	0.19 558	0.24 196	0.18 116	0.10 144	0.18 194	0.17 294	0.30 288	0.23 267	0.26 362	0.20 257	0.18 276	0.14 269	0.19 201	0.14 237	0.09 429	0.06 270	0.38 721	0.15 643	0.06 117	0.05 39

RAFT-IKP	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.18 377	0.25 329	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

CREStereo++_RVC	0.15 230	0.08 45	0.26 220	0.17 59	0.11 208	0.18 194	0.13 92	0.22 123	0.30 379	0.21 305	0.30 382	0.13 172	0.11 141	0.16 119	0.15 273	0.07 145	0.04 2	0.06 59	0.15 643	0.06 117	0.05 39
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
AFF-stereo	0.18 295	0.15 477	0.32 300	0.21 323	0.10 144	0.18 194	0.18 345	0.33 328	0.27 324	0.25 349	0.37 471	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 149	0.11 245	0.22 169	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.19 63	0.17 124	0.14 183	0.11 66	0.11 110	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.08 322	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.09 387	0.08 355

TS12	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.21 323	0.09 67	0.19 230	0.14 130	0.23 146	0.16 93	0.14 183	0.19 240	0.12 147	0.13 231	0.17 138	0.15 273	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

aanet-new-10k	0.12 99	0.12 310	0.27 232	0.21 323	0.09 67	0.19 230	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.12 114	0.13 111	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

aanet-new-8k	0.12 99	0.11 245	0.24 196	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.15 188	0.26 211	0.20 199	0.11 79	0.12 91	0.10 72	0.13 231	0.17 138	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 149	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

GEAStereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.12 289	0.19 230	0.16 242	0.20 85	0.14 61	0.12 114	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

GSStereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.17 59	0.12 289	0.19 230	0.16 242	0.26 211	0.18 147	0.13 152	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

FE-Mocha	0.16 247	0.10 162	0.33 317	0.19 180	0.13 374	0.19 230	0.15 188	0.35 365	0.22 241	0.24 339	0.24 311	0.20 312	0.14 269	0.17 138	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

IGEV-FE	0.18 295	0.10 162	0.65 607	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.34 341	0.19 167	0.28 385	0.22 286	0.27 420	0.13 231	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

AdaDepth	0.11 62	0.09 98	0.20 138	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.13 92	0.16 27	0.13 40	0.10 49	0.10 48	0.09 37	0.09 45	0.19 201	0.12 135	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

3.25w_new	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.22 123	0.17 124	0.14 183	0.12 91	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

3.25w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.22 123	0.17 124	0.14 183	0.12 91	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

MM-Stereo_test3	0.17 269	0.12 310	0.29 263	0.23 458	0.14 426	0.19 230	0.22 508	0.39 416	0.36 459	0.16 235	0.24 311	0.17 263	0.12 179	0.19 201	0.14 237	0.07 145	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.06 165

Reg-Stereo(zero)	0.16 247	0.07 4	0.36 360	0.19 180	0.10 144	0.19 230	0.14 130	0.28 250	0.24 285	0.22 315	0.20 257	0.24 375	0.18 377	0.21 252	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.06 165

SMoEStereo_RVC	0.13 149	0.10 162	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.19 63	0.19 167	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.11 141	0.24 298	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

fffy	0.14 192	0.11 245	0.24 196	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.18 345	0.22 123	0.19 167	0.13 152	0.16 188	0.15 228	0.13 231	0.25 329	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.06 165

rvit_stereo_0081_aga	0.16 247	0.14 438	0.28 249	0.21 323	0.13 374	0.19 230	0.17 294	0.23 146	0.24 285	0.17 255	0.21 272	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.14 237	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

WCG-NET（raft）	0.14 192	0.09 98	0.23 185	0.17 59	0.08 34	0.19 230	0.16 242	0.23 146	0.26 313	0.18 274	0.19 240	0.20 312	0.12 179	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

RAFT-Stereo-weight	0.15 230	0.09 98	0.26 220	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.36 384	0.29 362	0.24 339	0.20 257	0.19 296	0.10 97	0.18 169	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.05 39

gcap-zeroshot	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.17 59	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

test_for_model	0.13 149	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

IGEV_Zeroshot_test	0.18 295	0.10 162	0.65 607	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.34 341	0.19 167	0.28 385	0.22 286	0.27 420	0.13 231	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

testlalala	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.17 59	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

AEACV	0.13 149	0.09 98	0.23 185	0.18 116	0.19 597	0.19 230	0.16 242	0.23 146	0.14 61	0.13 152	0.17 207	0.13 172	0.16 314	0.16 119	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.06 165

4D-IteraStereo	0.17 269	0.16 506	0.50 529	0.21 323	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.28 250	0.28 343	0.23 324	0.20 257	0.20 312	0.11 141	0.19 201	0.14 237	0.06 53	0.04 2	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.06 165

ProNet	0.14 192	0.12 310	0.25 210	0.19 180	0.11 208	0.19 230	0.19 394	0.27 227	0.20 199	0.14 183	0.13 111	0.13 172	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.07 267

RCA-Stereo	0.16 247	0.09 98	0.25 210	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.36 384	0.35 446	0.20 291	0.25 323	0.17 263	0.17 346	0.18 169	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

DCANet-4	0.19 344	0.10 162	0.52 546	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.36 384	0.39 495	0.29 414	0.30 382	0.17 263	0.22 432	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

fff	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

ADStereo(finetuned)	0.19 344	0.13 384	0.49 518	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.34 341	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.18 276	0.31 580	0.21 252	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.07 267

iRaft-Stereo_5w	0.23 440	0.18 541	0.44 472	0.22 397	0.13 374	0.19 230	0.19 394	0.37 396	0.32 405	0.28 385	0.37 471	0.34 503	0.23 446	0.65 617	0.27 532	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

TRStereo	0.19 344	0.17 526	0.47 501	0.23 458	0.19 597	0.19 230	0.16 242	0.52 586	0.28 343	0.20 291	0.19 240	0.21 326	0.13 231	0.24 298	0.13 198	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.11 550	0.06 117	0.06 165

ASMatch	0.23 440	0.11 245	0.51 539	0.24 516	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.28 343	0.28 385	0.68 675	0.27 420	0.26 497	0.50 526	0.22 468	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.11 531

SST-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.37 369	0.24 516	0.13 374	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.24 285	0.34 521	0.33 430	0.29 447	0.25 486	0.56 565	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.07 267

Pruner-Stereo	0.19 344	0.11 245	0.34 329	0.29 646	0.12 289	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.29 362	0.33 501	0.32 407	0.25 387	0.15 289	0.24 298	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.09 430

DeepStereo_RVC	0.18 295	0.11 245	0.40 413	0.21 323	0.11 208	0.19 230	0.16 242	0.28 250	0.22 241	0.27 372	0.27 344	0.23 360	0.28 533	0.24 298	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.10 490

rafts_anoy	0.18 295	0.15 477	0.35 340	0.22 397	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.32 312	0.30 379	0.23 324	0.25 323	0.20 312	0.16 314	0.22 272	0.19 396	0.08 322	0.07 413	0.10 473	0.12 589	0.09 387	0.08 355

raftrobust	0.16 247	0.13 384	0.29 263	0.22 397	0.15 490	0.19 230	0.13 92	0.32 312	0.26 313	0.26 362	0.20 257	0.19 296	0.17 346	0.21 252	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

DCANet	0.18 295	0.13 384	0.40 413	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.34 341	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.18 276	0.23 446	0.20 225	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.07 267

csc	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

cscssc	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 269	0.14 438	0.32 300	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.17 294	0.32 312	0.30 379	0.25 349	0.33 430	0.20 312	0.17 346	0.19 201	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.05 39

Gwc-CoAtRS	0.17 269	0.10 162	0.37 369	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.32 312	0.28 343	0.23 324	0.23 297	0.27 420	0.15 289	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

Weightmod_eth	0.16 247	0.11 245	0.20 138	0.21 323	0.13 374	0.20 273	0.18 345	0.25 189	0.19 167	0.17 255	0.25 323	0.19 296	0.17 346	0.25 329	0.14 237	0.16 649	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.05 39

TestStereo_HL2	0.18 295	0.14 438	0.34 329	0.17 59	0.11 208	0.20 273	0.15 188	0.33 328	0.29 362	0.22 315	0.29 366	0.19 296	0.17 346	0.39 482	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.08 298	0.08 355

GGDA	0.18 295	0.14 438	0.33 317	0.17 59	0.10 144	0.20 273	0.16 242	0.33 328	0.31 393	0.22 315	0.28 352	0.19 296	0.16 314	0.38 477	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.08 298	0.08 355

aanet-new	0.13 149	0.11 245	0.30 274	0.20 262	0.13 374	0.20 273	0.14 130	0.23 146	0.16 93	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.15 289	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 99	0.10 162	0.21 152	0.21 323	0.11 208	0.20 273	0.16 242	0.21 103	0.17 124	0.12 114	0.17 207	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 99	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.13 374	0.20 273	0.16 242	0.23 146	0.18 147	0.12 114	0.15 167	0.14 206	0.13 231	0.13 17	0.12 135	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 230	0.08 45	0.21 152	0.17 59	0.14 426	0.20 273	0.11 28	0.29 267	0.32 405	0.24 339	0.22 286	0.17 263	0.13 231	0.18 169	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

Zero-FE251	0.14 192	0.09 98	0.24 196	0.17 59	0.09 67	0.20 273	0.13 92	0.20 85	0.14 61	0.61 688	0.13 111	0.13 172	0.11 141	0.14 39	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

depthmonostereo	0.14 192	0.09 98	0.19 120	0.19 180	0.08 34	0.20 273	0.15 188	0.27 227	0.23 267	0.16 235	0.18 231	0.14 206	0.17 346	0.19 201	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.05 39

MM-Stereo_test1	0.17 269	0.10 162	0.39 405	0.23 458	0.11 208	0.20 273	0.22 508	0.33 328	0.29 362	0.22 315	0.21 272	0.15 228	0.14 269	0.23 282	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.06 165

castereo	0.14 192	0.10 162	0.19 120	0.18 116	0.10 144	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.13 152	0.18 231	0.16 251	0.16 314	0.15 86	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

999	0.14 192	0.08 45	0.24 196	0.19 180	0.11 208	0.20 273	0.17 294	0.24 167	0.18 147	0.13 152	0.16 188	0.14 206	0.11 141	0.36 468	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

rvit_0105_4	0.20 365	0.15 477	0.38 389	0.23 458	0.14 426	0.20 273	0.22 508	0.33 328	0.39 495	0.19 282	0.24 311	0.25 387	0.19 393	0.27 369	0.17 333	0.16 649	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.11 514	0.08 355

Pointernet	0.13 149	0.07 4	0.27 232	0.19 180	0.11 208	0.20 273	0.12 46	0.31 300	0.24 285	0.15 206	0.15 167	0.13 172	0.11 141	0.17 138	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 499	0.14 438	0.95 681	0.21 323	0.27 679	0.20 273	0.19 394	0.48 528	0.25 301	0.26 362	0.55 633	0.34 503	0.18 377	0.25 329	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.12 589	0.12 555	0.12 555

H2IRNET	0.18 295	0.13 384	0.35 340	0.21 323	0.12 289	0.20 273	0.15 188	0.27 227	0.30 379	0.17 255	0.31 397	0.25 387	0.20 404	0.24 298	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.06 165

IGEVStereo-DCA	0.14 192	0.11 245	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.12 91	0.14 206	0.12 179	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

rrr	0.17 269	0.11 245	0.57 570	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.35 365	0.22 241	0.15 206	0.12 91	0.14 206	0.12 179	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

LoS_RVC	0.13 149	0.10 162	0.19 120	0.18 116	0.16 523	0.20 273	0.18 345	0.20 85	0.17 124	0.13 152	0.19 240	0.12 147	0.15 289	0.17 138	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 555

CAS	0.15 230	0.07 4	0.21 152	0.41 704	0.16 523	0.20 273	0.18 345	0.22 123	0.19 167	0.15 206	0.19 240	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.13 198	0.29 715	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.14 599

DCRE	0.20 365	0.13 384	0.40 413	0.21 323	0.15 490	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.22 315	0.80 692	0.23 360	0.16 314	0.23 282	0.15 273	0.07 145	0.07 413	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.06 165

GMOStereo	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

error version	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

test-v	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

HHNet	0.22 422	0.12 310	0.52 546	0.18 116	0.18 570	0.20 273	0.20 447	0.34 341	0.31 393	0.32 486	0.59 648	0.20 312	0.21 414	0.24 298	0.31 566	0.08 322	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.11 531

AAGNet	0.33 597	0.11 245	0.37 369	0.25 557	0.16 523	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.35 538	0.35 452	0.27 420	0.30 563	0.44 503	2.66 759	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.08 298	0.06 165

PSM-softLoss	0.21 386	0.10 162	0.39 405	0.24 516	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.38 404	0.26 313	0.29 414	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.52 537	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.12 555

KMStereo	0.21 386	0.10 162	0.39 405	0.24 516	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.38 404	0.26 313	0.29 414	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.52 537	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.12 555

RAFT-345	0.21 386	0.10 162	0.46 493	0.22 397	0.11 208	0.20 273	0.16 242	0.26 211	0.25 301	0.27 372	0.66 671	0.21 326	0.16 314	0.55 554	0.21 446	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.06 165

test-2	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

cross-raft	0.17 269	0.12 310	0.41 438	0.23 458	0.10 144	0.20 273	0.24 557	0.33 328	0.23 267	0.23 324	0.28 352	0.29 447	0.15 289	0.17 138	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

iRaftStereo_RVC	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.21 323	0.11 208	0.20 273	0.17 294	0.32 312	0.23 267	0.20 291	0.25 323	0.18 276	0.12 179	0.20 225	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.08 298	0.07 267

test_xeample3	0.16 247	0.11 245	0.56 567	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.35 365	0.20 199	0.16 235	0.12 91	0.13 172	0.12 179	0.24 298	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.07 267

CFNet-RSSM	0.17 269	0.10 162	0.40 413	0.20 262	0.11 208	0.20 273	0.15 188	0.36 384	0.30 379	0.23 324	0.21 272	0.26 409	0.15 289	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

monster_256*512	0.17 269	0.12 310	0.18 104	0.23 458	0.13 374	0.21 307	0.19 394	0.40 430	0.29 362	0.19 282	0.22 286	0.24 375	0.17 346	0.18 169	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.07 267

ManiGeoR	0.18 295	0.15 477	0.55 560	0.15 7	0.11 208	0.21 307	0.14 130	0.39 416	0.27 324	0.19 282	0.24 311	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.08 355

HLF11	0.19 344	0.14 438	0.54 553	0.15 7	0.12 289	0.21 307	0.12 46	0.37 396	0.24 285	0.20 291	0.29 366	0.18 276	0.18 377	0.37 471	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.09 430

HLf10	0.18 295	0.15 477	0.55 560	0.15 7	0.11 208	0.21 307	0.14 130	0.39 416	0.27 324	0.19 282	0.24 311	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.08 355

TestStereo_HLe17	0.19 344	0.17 526	0.64 605	0.16 26	0.11 208	0.21 307	0.17 294	0.40 430	0.30 379	0.19 282	0.25 323	0.17 263	0.15 289	0.38 477	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

DN	0.15 230	0.08 45	0.27 232	0.19 180	0.14 426	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.24 285	0.14 183	0.16 188	0.18 276	0.10 97	0.21 252	0.13 198	0.11 532	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.10 490

DVStereo	0.14 192	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.09 67	0.21 307	0.14 130	0.24 167	0.21 221	0.21 305	0.21 272	0.15 228	0.14 269	0.23 282	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

LG-G_1	0.11 62	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.07 4	0.21 307	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

LG-G	0.11 62	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.07 4	0.21 307	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

MM-Stereo_test2	0.15 230	0.10 162	0.44 472	0.23 458	0.11 208	0.21 307	0.21 478	0.27 227	0.22 241	0.15 206	0.16 188	0.13 172	0.11 141	0.20 225	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.05 39

AIO-test1	0.19 344	0.14 438	0.41 438	0.27 620	0.15 490	0.21 307	0.16 242	0.39 416	0.36 459	0.17 255	0.26 335	0.18 276	0.13 231	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.06 117	0.09 430

UGAM-zero	0.23 440	0.10 162	0.54 553	0.19 180	0.13 374	0.21 307	0.14 130	0.44 481	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.51 635	0.33 591	0.65 617	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.06 117	0.07 267

trnet	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.15 7	0.07 4	0.21 307	0.12 46	0.24 167	0.24 285	0.16 235	0.21 272	0.15 228	0.13 231	0.18 169	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

ff7	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

ffff	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

11t	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

MSKI-zero shot	0.17 269	0.09 98	0.43 462	0.20 262	0.11 208	0.21 307	0.15 188	0.32 312	0.21 221	0.23 324	0.24 311	0.23 360	0.10 97	0.31 427	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

EKT-Stereo	0.38 633	0.12 310	0.38 389	0.42 705	3.88 766	0.21 307	0.17 294	0.35 365	0.28 343	0.20 291	0.20 257	0.23 360	0.15 289	0.28 384	0.16 300	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

GCAP-Stereo	0.14 192	0.14 438	0.33 317	0.20 262	0.09 67	0.21 307	0.10 12	0.26 211	0.20 199	0.18 274	0.19 240	0.15 228	0.13 231	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.06 165

anonymousdsp	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267

EGLCR-Stereo	0.13 149	0.08 45	0.20 138	0.18 116	0.09 67	0.21 307	0.13 92	0.27 227	0.21 221	0.13 152	0.10 48	0.15 228	0.09 45	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

knoymous	0.17 269	0.09 98	0.32 300	0.17 59	0.11 208	0.21 307	0.17 294	0.32 312	0.23 267	0.23 324	0.28 352	0.27 420	0.16 314	0.23 282	0.16 300	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.06 172	0.09 387	0.09 430

ccc-4	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

IGEV-Stereo	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 471	0.13 384	0.56 567	0.23 458	0.11 208	0.21 307	0.19 394	0.40 430	0.32 405	0.30 446	0.43 551	0.36 522	0.31 580	0.61 593	0.20 419	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.07 267

OMP-Stereo	0.23 440	0.14 438	0.35 340	0.29 646	0.13 374	0.21 307	0.16 242	0.37 396	0.33 419	0.34 521	0.30 382	0.34 503	0.19 393	0.70 631	0.24 502	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.07 206	0.06 165

NF-Stereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

OCTAStereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

FTStereo	0.28 550	0.10 162	0.43 462	0.23 458	0.13 374	0.21 307	0.53 715	0.34 341	0.26 313	0.38 578	0.95 707	0.30 464	0.56 684	0.32 434	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.19 655

RE-Stereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

TVStereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

raft+_RVC	0.18 295	0.14 438	0.32 300	0.21 323	0.15 490	0.21 307	0.16 242	0.38 404	0.34 429	0.21 305	0.28 352	0.20 312	0.15 289	0.24 298	0.19 396	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.08 355

RALCasStereoNet	0.18 295	0.15 477	0.33 317	0.21 323	0.14 426	0.21 307	0.18 345	0.31 300	0.25 301	0.21 305	0.29 366	0.22 338	0.15 289	0.27 369	0.17 333	0.08 322	0.10 579	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

zzzzzzz1	0.28 550	0.51 715	1.51 728	0.24 516	0.16 523	0.22 340	0.21 478	0.39 416	0.34 429	0.22 315	0.25 323	0.26 409	0.21 414	0.34 448	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.08 355

noway7	0.27 529	0.51 715	1.61 734	0.24 516	0.12 289	0.22 340	0.18 345	0.44 481	0.31 393	0.21 305	0.22 286	0.24 375	0.20 404	0.20 225	0.21 446	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

TestStereo-Hl	0.18 295	0.11 245	0.31 290	0.17 59	0.10 144	0.22 340	0.16 242	0.36 384	0.29 362	0.23 324	0.26 335	0.22 338	0.19 393	0.38 477	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.07 267

Select-FE	0.23 440	0.14 438	0.78 638	0.22 397	0.18 570	0.22 340	0.13 92	0.43 473	0.26 313	0.28 385	0.33 430	0.39 550	0.29 548	0.27 369	0.19 396	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.13 618	0.08 298	0.12 555

AIO-test2	0.20 365	0.20 571	0.36 360	0.26 592	0.15 490	0.22 340	0.16 242	0.42 459	0.42 533	0.16 235	0.29 366	0.15 228	0.11 141	0.26 349	0.13 198	0.18 672	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.07 206	0.07 267

DEFOM-Stereo	0.11 62	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.22 340	0.14 130	0.14 12	0.16 93	0.11 79	0.10 48	0.09 37	0.08 19	0.21 252	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

rvit_0105_5	0.21 386	0.15 477	0.38 389	0.23 458	0.13 374	0.22 340	0.24 557	0.36 384	0.39 495	0.21 305	0.23 297	0.26 409	0.19 393	0.26 349	0.19 396	0.15 633	0.13 637	0.12 571	0.12 589	0.10 463	0.09 430

rvit_stereo_0075_2	0.24 471	0.17 526	0.50 529	0.26 592	0.22 641	0.22 340	0.15 188	0.40 430	0.35 446	0.27 372	0.37 471	0.29 447	0.20 404	0.28 384	0.19 396	0.17 661	0.12 625	0.19 672	0.12 589	0.13 573	0.13 575

LoS	0.14 192	0.08 45	0.27 232	0.16 26	0.09 67	0.22 340	0.14 130	0.26 211	0.26 313	0.15 206	0.18 231	0.18 276	0.13 231	0.22 272	0.14 237	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 386	0.16 506	0.41 438	0.25 557	0.15 490	0.22 340	0.24 557	0.32 312	0.28 343	0.33 501	0.51 610	0.29 447	0.17 346	0.32 434	0.13 198	0.06 53	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.06 165

test_3	0.18 295	0.11 245	0.32 300	0.24 516	0.11 208	0.22 340	0.25 575	0.31 300	0.31 393	0.25 349	0.18 231	0.23 360	0.13 231	0.25 329	0.19 396	0.06 53	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.07 206	0.06 165

GwcNet-ADL	0.22 422	0.14 438	0.58 575	0.24 516	0.13 374	0.22 340	0.23 535	0.49 538	0.40 513	0.27 372	0.29 366	0.30 464	0.20 404	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.09 387	0.09 430

CrosDoStereo	0.31 578	0.10 162	0.49 518	0.18 116	0.12 289	0.22 340	1.11 754	0.34 341	0.37 470	0.38 578	0.61 660	0.28 436	0.46 662	0.61 593	0.57 661	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

DeepStereo_LL	0.31 578	0.10 162	0.49 518	0.18 116	0.12 289	0.22 340	1.11 754	0.34 341	0.37 470	0.38 578	0.61 660	0.28 436	0.46 662	0.61 593	0.57 661	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

PFNet	0.23 440	0.10 162	0.57 570	0.24 516	0.14 426	0.22 340	0.19 394	0.39 416	0.33 419	0.35 538	0.32 407	0.27 420	0.19 393	0.64 610	0.22 468	0.09 429	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.07 267

test-1	0.17 269	0.11 245	0.40 413	0.23 458	0.13 374	0.22 340	0.23 535	0.34 341	0.26 313	0.20 291	0.24 311	0.22 338	0.14 269	0.16 119	0.20 419	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.08 355

TestStereo	0.21 386	0.19 558	0.40 413	0.25 557	0.10 144	0.22 340	0.21 478	0.31 300	0.31 393	0.23 324	0.34 441	0.22 338	0.18 377	0.62 601	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.07 262	0.11 514	0.06 165

XX-TBD	0.15 230	0.18 541	0.28 249	0.22 397	0.10 144	0.22 340	0.15 188	0.22 123	0.27 324	0.22 315	0.26 335	0.14 206	0.12 179	0.16 119	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165

sAnonymous2	0.20 365	0.21 586	0.58 575	0.24 516	0.17 548	0.22 340	0.19 394	0.34 341	0.28 343	0.17 255	0.19 240	0.17 263	0.16 314	0.17 138	0.14 237	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.23 676	0.17 635

CroCo_RVC	0.20 365	0.21 586	0.58 575	0.24 516	0.17 548	0.22 340	0.19 394	0.34 341	0.28 343	0.17 255	0.19 240	0.17 263	0.16 314	0.17 138	0.14 237	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.23 676	0.17 635

sCroCo_RVC	0.18 295	0.14 438	0.49 518	0.27 620	0.18 570	0.22 340	0.17 294	0.27 227	0.23 267	0.14 183	0.22 286	0.17 263	0.14 269	0.21 252	0.15 273	0.10 484	0.11 605	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

GMStereo	0.19 344	0.25 620	0.40 413	0.21 323	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.29 267	0.40 513	0.25 349	0.23 297	0.16 251	0.15 289	0.25 329	0.19 396	0.09 429	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.08 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.14 3	0.08 34	0.22 340	0.15 188	0.25 189	0.24 285	0.16 235	0.21 272	0.14 206	0.13 231	0.18 169	0.13 198	0.09 429	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165
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
R-Stereo Train	0.18 295	0.09 98	0.32 300	0.22 397	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.42 459	0.19 167	0.31 464	0.45 575	0.20 312	0.14 269	0.18 169	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

RAFT-Stereo	0.18 295	0.09 98	0.32 300	0.22 397	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.42 459	0.19 167	0.31 464	0.45 575	0.20 312	0.14 269	0.18 169	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SE	0.16 247	0.14 438	0.19 120	0.21 323	0.11 208	0.23 365	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.20 291	0.27 344	0.15 228	0.17 346	0.15 86	0.14 237	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.08 355

TestStereo_HL3	0.21 386	0.13 384	0.77 637	0.17 59	0.11 208	0.23 365	0.16 242	0.34 341	0.20 199	0.27 372	0.38 486	0.23 360	0.19 393	0.41 493	0.14 237	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.08 355

Lsterematch	0.18 295	0.13 384	0.33 317	0.19 180	0.10 144	0.23 365	0.17 294	0.25 189	0.32 405	0.28 385	0.37 471	0.24 375	0.21 414	0.23 282	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

xyz-stereo-finetune	0.16 247	0.12 310	0.23 185	0.16 26	0.08 34	0.23 365	0.20 447	0.29 267	0.31 393	0.19 282	0.22 286	0.19 296	0.15 289	0.29 404	0.20 419	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.06 165

tt45	0.14 192	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.11 208	0.23 365	0.18 345	0.22 123	0.17 124	0.15 206	0.13 111	0.14 206	0.10 97	0.30 420	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.07 267

tg	0.16 247	0.11 245	0.25 210	0.21 323	0.11 208	0.23 365	0.15 188	0.34 341	0.24 285	0.20 291	0.25 323	0.19 296	0.12 179	0.24 298	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.08 298	0.07 267

UGAM	0.26 518	0.14 438	0.45 485	0.25 557	0.12 289	0.23 365	0.25 575	0.32 312	0.41 525	0.31 464	0.42 537	0.41 572	0.22 432	0.92 696	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.14 620	0.12 589	0.10 463	0.07 267

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 440	0.13 384	0.83 658	0.20 262	0.21 624	0.23 365	0.17 294	0.48 528	0.27 324	0.23 324	0.29 366	0.39 550	0.23 446	0.25 329	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.11 550	0.11 514	0.10 490

AE-Stereo	0.17 269	0.11 245	0.31 290	0.24 516	0.14 426	0.23 365	0.18 345	0.34 341	0.29 362	0.15 206	0.25 323	0.21 326	0.13 231	0.20 225	0.14 237	0.07 145	0.08 505	0.09 389	0.10 509	0.07 206	0.06 165

StereoVision	0.22 422	0.18 541	0.37 369	0.27 620	0.17 548	0.23 365	0.22 508	0.38 404	0.31 393	0.20 291	0.51 610	0.22 338	0.16 314	0.28 384	0.18 362	0.11 532	0.12 625	0.13 593	0.13 618	0.10 463	0.07 267

LL-Strereo	0.29 563	0.25 620	0.58 575	0.25 557	0.21 624	0.23 365	0.24 557	0.55 618	0.42 533	0.34 521	0.32 407	0.41 572	0.40 635	0.94 700	0.23 489	0.08 322	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.09 387	0.09 430

qqq	0.20 365	0.12 310	0.31 290	0.20 262	0.11 208	0.23 365	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.24 339	0.28 352	0.28 436	0.24 464	0.34 448	0.22 468	0.08 322	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.09 387	0.09 430

raft_robust	0.22 422	0.17 526	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.23 365	0.22 508	0.49 538	0.48 604	0.32 486	0.32 407	0.26 409	0.23 446	0.53 544	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.10 509	0.08 298	0.06 165

RAFT+CT+SA	0.21 386	0.18 541	0.33 317	0.25 557	0.18 570	0.23 365	0.29 619	0.40 430	0.36 459	0.24 339	0.38 486	0.18 276	0.16 314	0.32 434	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.12 589	0.09 387	0.09 430

LCNet	0.21 386	0.11 245	0.29 263	0.25 557	0.12 289	0.23 365	0.19 394	0.34 341	0.26 313	0.28 385	0.35 452	0.26 409	0.30 563	0.35 459	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.13 573	0.22 682

STrans-v2	0.24 471	0.13 384	0.54 553	0.21 323	0.12 289	0.23 365	0.21 478	0.47 515	0.28 343	0.31 464	0.42 537	0.36 522	0.35 606	0.62 601	0.23 489	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.06 165

IIG-Stereo	0.23 440	0.13 384	0.35 340	0.29 646	0.12 289	0.23 365	0.14 130	0.38 404	0.31 393	0.34 521	0.37 471	0.33 493	0.21 414	0.70 631	0.26 526	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.07 206	0.06 165

KYRaft	0.22 422	0.10 162	0.30 274	0.23 458	0.12 289	0.23 365	0.23 535	0.35 365	0.24 285	0.35 538	0.54 628	0.34 503	0.26 497	0.29 404	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.08 298	0.31 709

GrayStereo	0.25 499	0.09 98	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.23 365	0.47 705	0.34 341	0.30 379	0.39 594	0.47 592	0.30 464	0.79 714	0.29 404	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.13 575

Prome-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.30 274	0.24 516	0.12 289	0.23 365	0.23 535	0.36 384	0.25 301	0.33 501	0.59 648	0.24 375	0.28 533	0.29 404	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.20 667

RALAANet	0.19 344	0.18 541	0.37 369	0.23 458	0.14 426	0.23 365	0.13 92	0.37 396	0.29 362	0.28 385	0.26 335	0.25 387	0.15 289	0.26 349	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.06 165

XX-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.83 658	0.26 592	0.17 548	0.23 365	0.13 92	0.40 430	0.18 147	0.20 291	0.41 520	0.31 474	0.10 97	0.32 434	0.12 135	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

PMTNet	0.15 230	0.08 45	0.23 185	0.15 7	0.09 67	0.23 365	0.16 242	0.25 189	0.23 267	0.17 255	0.21 272	0.16 251	0.14 269	0.22 272	0.13 198	0.29 715	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165

Weightmod	0.16 247	0.12 310	0.19 120	0.20 262	0.10 144	0.24 388	0.17 294	0.25 189	0.21 221	0.18 274	0.29 366	0.19 296	0.15 289	0.27 369	0.16 300	0.09 429	0.10 579	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.08 355

HLf8	0.19 344	0.16 506	0.55 560	0.15 7	0.12 289	0.24 388	0.14 130	0.40 430	0.31 393	0.20 291	0.26 335	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.17 333	0.10 484	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

WQFJX1	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.23 458	0.17 548	0.24 388	0.19 394	0.58 653	0.52 634	0.16 235	0.16 188	0.14 206	0.15 289	0.26 349	0.17 333	0.08 322	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.06 165

NLMM1	0.19 344	0.12 310	0.16 58	0.23 458	0.18 570	0.24 388	0.20 447	0.59 659	0.65 678	0.18 274	0.17 207	0.13 172	0.14 269	0.25 329	0.18 362	0.08 322	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

NLCSM	0.19 344	0.12 310	0.18 104	0.24 516	0.19 597	0.24 388	0.21 478	0.42 459	0.40 513	0.19 282	0.18 231	0.14 206	0.16 314	0.47 513	0.19 396	0.08 322	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

VIP-Stereo	0.12 99	0.12 310	0.21 152	0.18 116	0.11 208	0.24 388	0.12 46	0.19 63	0.18 147	0.10 49	0.13 111	0.11 110	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

ISRNet	0.27 529	0.13 384	0.45 485	0.26 592	0.19 597	0.24 388	0.14 130	0.45 494	0.43 541	0.39 594	0.48 598	0.42 581	0.27 516	0.32 434	0.29 550	0.20 681	0.12 625	0.17 654	0.16 655	0.16 614	0.20 667

rvit_0105_3	0.23 440	0.17 526	0.40 413	0.25 557	0.15 490	0.24 388	0.28 612	0.38 404	0.41 525	0.25 349	0.25 323	0.28 436	0.21 414	0.28 384	0.20 419	0.15 633	0.13 637	0.14 620	0.15 643	0.10 463	0.09 430

model_zeroshot	0.17 269	0.11 245	0.39 405	0.20 262	0.12 289	0.24 388	0.15 188	0.34 341	0.22 241	0.30 446	0.20 257	0.22 338	0.12 179	0.24 298	0.14 237	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.07 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 269	0.13 384	0.24 196	0.19 180	0.13 374	0.24 388	0.17 294	0.30 288	0.37 470	0.43 629	0.17 207	0.13 172	0.12 179	0.19 201	0.15 273	0.08 322	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.08 355

LL-Strereo2	0.18 295	0.18 541	0.39 405	0.22 397	0.12 289	0.24 388	0.13 92	0.31 300	0.23 267	0.24 339	0.20 257	0.24 375	0.12 179	0.26 349	0.15 273	0.06 53	0.06 270	0.12 571	0.09 461	0.08 298	0.07 267

riskmin	0.18 295	0.09 98	0.34 329	0.18 116	0.12 289	0.24 388	0.16 242	0.34 341	0.28 343	0.21 305	0.23 297	0.33 493	0.24 464	0.23 282	0.17 333	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.06 172	0.10 463	0.10 490

SA	0.22 422	0.16 506	0.36 360	0.23 458	0.13 374	0.24 388	0.23 535	0.45 494	0.40 513	0.27 372	0.44 562	0.23 360	0.23 446	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.08 298	0.06 165

UDGNet	0.23 440	0.31 665	0.38 389	0.24 516	0.14 426	0.24 388	0.18 345	0.32 312	0.43 541	0.29 414	0.28 352	0.24 375	0.19 393	0.29 404	0.20 419	0.15 633	0.07 413	0.21 678	0.11 550	0.14 591	0.10 490

IPLGR_C	0.21 386	0.22 601	0.60 583	0.23 458	0.15 490	0.24 388	0.20 447	0.35 365	0.29 362	0.31 464	0.32 407	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

ACRE	0.21 386	0.20 571	0.62 594	0.23 458	0.15 490	0.24 388	0.20 447	0.35 365	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

NRIStereo	0.18 295	0.11 245	0.35 340	0.23 458	0.11 208	0.24 388	0.20 447	0.29 267	0.26 313	0.26 362	0.25 323	0.25 387	0.18 377	0.34 448	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.08 355

CRE-IMP	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.11 208	0.24 388	0.17 294	0.29 267	0.21 221	0.27 372	0.26 335	0.24 375	0.17 346	0.23 282	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.10 463	0.10 490

GMM-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.43 462	0.23 458	0.13 374	0.24 388	0.25 575	0.37 396	0.27 324	0.30 446	0.45 575	0.27 420	0.21 414	0.31 427	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.19 655

111	0.20 365	0.17 526	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.24 388	0.17 294	0.41 445	0.45 569	0.23 324	0.29 366	0.29 447	0.21 414	0.24 298	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.08 355

PStereo	0.26 518	0.37 687	0.34 329	0.21 323	0.13 374	0.25 408	0.25 575	0.33 328	0.47 592	0.26 362	0.17 207	0.29 447	0.34 600	0.35 459	0.37 595	0.23 690	0.15 664	0.17 654	0.13 618	0.23 676	0.21 676

WQFJA1	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.19 394	0.51 567	0.51 625	0.15 206	0.17 207	0.15 228	0.16 314	0.20 225	0.20 419	0.07 145	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

WQFJX	0.18 295	0.10 162	0.17 84	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.18 345	0.53 598	0.45 569	0.17 255	0.16 188	0.14 206	0.16 314	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.08 505	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

NLMM	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.19 394	0.51 567	0.51 625	0.15 206	0.17 207	0.15 228	0.16 314	0.20 225	0.20 419	0.07 145	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

NLSM1	0.17 269	0.10 162	0.17 84	0.21 323	0.18 570	0.25 408	0.17 294	0.47 515	0.40 513	0.16 235	0.21 272	0.13 172	0.15 289	0.21 252	0.18 362	0.08 322	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.06 165

DFGA-Net	0.23 440	0.24 615	0.49 518	0.22 397	0.15 490	0.25 408	0.17 294	0.39 416	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.21 326	0.17 346	0.59 582	0.28 538	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.08 355

G2L-Stereo	0.25 499	0.16 506	0.47 501	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.18 345	0.46 505	0.35 446	0.33 501	0.37 471	0.40 565	0.22 432	0.60 586	0.30 558	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.09 430

DispNO	0.27 529	0.18 541	0.62 594	0.23 458	0.17 548	0.25 408	0.22 508	0.45 494	0.41 525	0.32 486	0.39 500	0.38 538	0.27 516	0.77 664	0.27 532	0.09 429	0.07 413	0.10 473	0.10 509	0.08 298	0.08 355

MyStereo07	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.29 267	0.21 221	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.13 231	0.25 329	0.13 198	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

MyStereo06	0.20 365	0.12 310	0.57 570	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.40 430	0.21 221	0.30 446	0.24 311	0.31 474	0.18 377	0.22 272	0.18 362	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

MyStereo05	0.23 440	0.12 310	0.57 570	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.48 528	0.52 634	0.31 464	0.23 297	0.25 387	0.22 432	0.30 420	0.21 446	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

MyStereo04	0.23 440	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.49 538	0.52 634	0.28 385	0.23 297	0.27 420	0.23 446	0.30 420	0.22 468	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

RAFT-Test	0.17 269	0.10 162	0.38 389	0.19 180	0.12 289	0.25 408	0.17 294	0.33 328	0.23 267	0.23 324	0.29 366	0.27 420	0.14 269	0.20 225	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

anonymousdsp2	0.17 269	0.10 162	0.28 249	0.20 262	0.11 208	0.25 408	0.17 294	0.41 445	0.31 393	0.23 324	0.23 297	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.07 267

test_5	0.23 440	0.19 558	0.38 389	0.26 592	0.18 570	0.25 408	0.29 619	0.40 430	0.37 470	0.29 414	0.40 511	0.25 387	0.22 432	0.34 448	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.10 490

CIPLG	0.21 386	0.21 586	0.55 560	0.23 458	0.15 490	0.25 408	0.20 447	0.35 365	0.29 362	0.31 464	0.33 430	0.22 338	0.15 289	0.26 349	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

iRaft-Stereo_20w	0.19 344	0.10 162	0.46 493	0.19 180	0.13 374	0.25 408	0.19 394	0.52 586	0.19 167	0.29 414	0.21 272	0.22 338	0.20 404	0.28 384	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.08 298	0.08 355

dd	0.22 422	0.26 631	0.40 413	0.22 397	0.12 289	0.25 408	0.21 478	0.32 312	0.44 557	0.29 414	0.28 352	0.25 387	0.16 314	0.30 420	0.25 512	0.12 572	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.11 514	0.09 430

IPLGR	0.21 386	0.13 384	0.61 586	0.21 323	0.11 208	0.25 408	0.18 345	0.41 445	0.37 470	0.28 385	0.27 344	0.21 326	0.19 393	0.37 471	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

RAFT-RH_RVC	0.25 499	0.11 245	0.45 485	0.21 323	0.12 289	0.25 408	0.14 130	0.27 227	0.27 324	0.38 578	1.15 719	0.23 360	0.17 346	0.57 569	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.06 117	0.07 267

RAFT	0.21 386	0.17 526	0.32 300	0.24 516	0.12 289	0.25 408	0.27 596	0.35 365	0.28 343	0.33 501	0.33 430	0.38 538	0.22 432	0.29 404	0.17 333	0.08 322	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.10 463	0.06 165

TANstereo	0.15 230	0.09 98	0.28 249	0.16 26	0.08 34	0.25 408	0.14 130	0.23 146	0.28 343	0.24 339	0.30 382	0.16 251	0.12 179	0.17 138	0.13 198	0.08 322	0.07 413	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

PSMNet-RSSM	0.24 471	0.15 477	0.36 360	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.20 447	0.48 528	0.37 470	0.30 446	0.44 562	0.38 538	0.26 497	0.52 537	0.22 468	0.12 572	0.07 413	0.11 532	0.13 618	0.10 463	0.09 430

DN-CSS_ROB	0.22 422	0.25 620	0.47 501	0.24 516	0.14 426	0.25 408	0.12 46	0.40 430	0.33 419	0.29 414	0.42 537	0.22 338	0.20 404	0.33 441	0.19 396	0.07 145	0.06 270	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.07 267

SMOE	0.17 269	0.11 245	0.21 152	0.20 262	0.09 67	0.26 432	0.21 478	0.30 288	0.23 267	0.21 305	0.27 344	0.21 326	0.17 346	0.18 169	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.12 571	0.07 262	0.11 514	0.07 267

Hybrid-DGEV-03	0.20 365	0.14 438	0.31 290	0.22 397	0.12 289	0.26 432	0.16 242	0.31 300	0.27 324	0.32 486	0.58 645	0.23 360	0.15 289	0.23 282	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.06 165

FACV-RUCA	0.21 386	0.15 477	0.32 300	0.23 458	0.23 654	0.26 432	0.19 394	0.39 416	0.34 429	0.25 349	0.32 407	0.21 326	0.24 464	0.24 298	0.19 396	0.10 484	0.07 413	0.15 636	0.08 349	0.16 614	0.13 575

DCVSM-stereo	0.24 471	0.13 384	0.52 546	0.20 262	0.14 426	0.26 432	0.13 92	0.34 341	0.34 429	0.41 613	0.33 430	0.47 611	0.29 548	0.30 420	0.22 468	0.10 484	0.10 579	0.11 532	0.10 509	0.12 555	0.15 612

TestStereo1	0.21 386	0.16 506	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.26 432	0.27 596	0.40 430	0.36 459	0.29 414	0.39 500	0.22 338	0.21 414	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.07 267

x	0.19 344	0.11 245	0.29 263	0.20 262	0.11 208	0.26 432	0.18 345	0.41 445	0.29 362	0.25 349	0.29 366	0.28 436	0.24 464	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

SA-5K	0.21 386	0.16 506	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.26 432	0.27 596	0.40 430	0.36 459	0.29 414	0.39 500	0.22 338	0.21 414	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.07 267

PSM-AAD	0.25 499	0.10 162	0.30 274	0.24 516	0.12 289	0.26 432	0.38 676	0.34 341	0.28 343	0.35 538	0.39 500	0.28 436	0.79 714	0.30 420	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.12 571	0.11 550	0.08 298	0.21 676

CFNet_pseudo	0.23 440	0.13 384	0.47 501	0.19 180	0.13 374	0.26 432	0.16 242	0.44 481	0.44 557	0.29 414	0.37 471	0.38 538	0.23 446	0.29 404	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.08 349	0.11 514	0.09 430

FENet	0.21 386	0.11 245	0.45 485	0.21 323	0.12 289	0.26 432	0.17 294	0.41 445	0.35 446	0.30 446	0.31 397	0.29 447	0.23 446	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

ccs_rob	0.23 440	0.13 384	0.47 501	0.20 262	0.13 374	0.26 432	0.17 294	0.44 481	0.44 557	0.29 414	0.37 471	0.38 538	0.23 446	0.29 404	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.08 349	0.11 514	0.09 430

FSD					0.24 662	0.27 443	0.27 596	0.31 300	0.29 362	0.26 362	0.27 344	0.28 436	0.27 516	0.28 384	0.26 526	0.23 690	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.25 682

G2L-ROB	0.23 440	0.15 477	0.41 438	0.19 180	0.12 289	0.27 443	0.21 478	0.47 515	0.33 419	0.34 521	0.31 397	0.41 572	0.22 432	0.49 522	0.26 526	0.09 429	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.10 490

xyz-stereo-finetune2	0.17 269	0.11 245	0.26 220	0.16 26	0.09 67	0.27 443	0.19 394	0.27 227	0.20 199	0.22 315	0.28 352	0.21 326	0.22 432	0.37 471	0.22 468	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.07 267

G2L-Stereo_test	0.24 471	0.16 506	0.38 389	0.19 180	0.13 374	0.27 443	0.24 557	0.49 538	0.38 485	0.37 563	0.37 471	0.40 565	0.24 464	0.52 537	0.28 538	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.09 387	0.08 355

castereo++	0.13 149	0.10 162	0.18 104	0.18 116	0.10 144	0.27 443	0.13 92	0.23 146	0.23 267	0.11 79	0.13 111	0.16 251	0.10 97	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 499	0.15 477	0.33 317	0.23 458	0.11 208	0.27 443	0.18 345	0.56 634	0.59 661	0.31 464	0.32 407	0.33 493	0.28 533	0.49 522	0.30 558	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.13 575

test_sample2	0.21 386	0.10 162	0.28 249	0.19 180	0.11 208	0.27 443	0.21 478	0.43 473	0.29 362	0.26 362	0.31 397	0.30 464	0.24 464	0.45 506	0.18 362	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.09 430

SMFormer	0.25 499	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.28 538	0.10 484	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.09 430

tta	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.28 538	0.10 484	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.07 267

qqq1	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

fff1	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

11t1	0.18 295	0.10 162	0.30 274	0.20 262	0.11 208	0.27 443	0.17 294	0.35 365	0.23 267	0.25 349	0.23 297	0.23 360	0.23 446	0.25 329	0.18 362	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

MIPNet	0.21 386	0.15 477	0.52 546	0.21 323	0.12 289	0.27 443	0.20 447	0.45 494	0.37 470	0.30 446	0.23 297	0.19 296	0.24 464	0.27 369	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

GES	0.22 422	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.14 426	0.27 443	0.19 394	0.49 538	0.33 419	0.30 446	0.36 462	0.25 387	0.23 446	0.29 404	0.22 468	0.10 484	0.08 505	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.11 531

HCRNet	0.24 471	0.25 620	0.33 317	0.34 679	0.16 523	0.27 443	0.18 345	0.43 473	0.35 446	0.30 446	0.35 452	0.32 484	0.22 432	0.44 503	0.20 419	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.11 550	0.10 463	0.09 430

ACVNet	0.23 440	0.13 384	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.27 443	0.23 535	0.39 416	0.44 557	0.28 385	0.41 520	0.38 538	0.26 497	0.27 369	0.32 572	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.07 267

cf-r	0.24 471	0.15 477	0.44 472	0.21 323	0.14 426	0.27 443	0.22 508	0.42 459	0.40 513	0.30 446	0.42 537	0.42 581	0.26 497	0.43 499	0.25 512	0.11 532	0.06 270	0.08 287	0.10 509	0.08 298	0.08 355

GANet-RSSM	0.24 471	0.14 438	0.36 360	0.21 323	0.14 426	0.27 443	0.21 478	0.45 494	0.33 419	0.29 414	0.39 500	0.39 550	0.28 533	0.58 576	0.23 489	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.09 430

DMCA	0.22 422	0.14 438	0.36 360	0.22 397	0.14 426	0.27 443	0.20 447	0.43 473	0.38 485	0.31 464	0.32 407	0.33 493	0.24 464	0.24 298	0.28 538	0.11 532	0.08 505	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.11 531

HITNet	0.20 365	0.17 526	0.43 462	0.19 180	0.08 34	0.27 443	0.14 130	0.42 459	0.30 379	0.29 414	0.32 407	0.27 420	0.21 414	0.28 384	0.25 512	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.06 165
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
Hybrid-DGEV-2	0.21 386	0.15 477	0.34 329	0.24 516	0.13 374	0.28 463	0.14 130	0.48 528	0.44 557	0.27 372	0.24 311	0.25 387	0.25 486	0.28 384	0.19 396	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.07 267

IGEV-RUCA	0.21 386	0.08 45	0.23 185	0.19 180	0.19 597	0.28 463	0.24 557	0.23 146	0.21 221	0.20 291	0.23 297	0.28 436	0.49 672	0.26 349	0.18 362	0.09 429	0.08 505	0.18 663	0.13 618	0.17 631	0.17 635

test_sample7	0.25 499	0.15 477	0.35 340	0.20 262	0.14 426	0.28 463	0.21 478	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.39 482	0.23 489	0.14 618	0.09 544	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

test_sample1	0.20 365	0.10 162	0.28 249	0.19 180	0.12 289	0.28 463	0.19 394	0.41 445	0.25 301	0.26 362	0.31 397	0.29 447	0.26 497	0.44 503	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.09 430

mmm	0.21 386	0.12 310	0.31 290	0.22 397	0.12 289	0.28 463	0.21 478	0.41 445	0.27 324	0.29 414	0.38 486	0.29 447	0.24 464	0.29 404	0.22 468	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.10 463	0.09 430

ffm	0.22 422	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.35 365	0.44 557	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.27 369	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.08 355

ff1	0.29 563	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.35 365	0.44 557	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.08 322	0.05 42	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.08 355

mmx	0.31 578	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.55 618	0.45 569	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.10 490

xxx	0.31 578	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.55 618	0.45 569	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.10 490

GMStereo_Zeroshot	0.24 471	0.21 586	0.45 485	0.26 592	0.13 374	0.28 463	0.15 188	0.39 416	0.35 446	0.37 563	0.43 551	0.40 565	0.17 346	0.34 448	0.20 419	0.12 572	0.07 413	0.13 593	0.07 262	0.16 614	0.09 430

PCWNet_CMD	0.23 440	0.13 384	0.48 512	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.16 242	0.46 505	0.46 587	0.29 414	0.36 462	0.37 530	0.24 464	0.28 384	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.11 514	0.09 430

CFNet_ucs	0.24 471	0.13 384	0.50 529	0.20 262	0.15 490	0.28 463	0.17 294	0.49 538	0.45 569	0.32 486	0.42 537	0.39 550	0.22 432	0.31 427	0.21 446	0.11 532	0.08 505	0.12 571	0.09 461	0.12 555	0.11 531

CASS	0.21 386	0.15 477	0.32 300	0.26 592	0.11 208	0.28 463	0.19 394	0.39 416	0.30 379	0.32 486	0.34 441	0.25 387	0.24 464	0.25 329	0.20 419	0.13 593	0.08 505	0.11 532	0.09 461	0.11 514	0.11 531
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 422	0.15 477	0.35 340	0.23 458	0.13 374	0.28 463	0.23 535	0.47 515	0.39 495	0.30 446	0.50 604	0.26 409	0.19 393	0.33 441	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.08 298	0.06 165

IPLG	0.21 386	0.15 477	0.53 550	0.21 323	0.12 289	0.28 463	0.17 294	0.42 459	0.30 379	0.33 501	0.32 407	0.15 228	0.17 346	0.50 526	0.21 446	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

THIR-Stereo	0.29 563	0.12 310	0.41 438	0.19 180	0.11 208	0.28 463	0.72 730	0.32 312	0.35 446	0.37 563	0.65 669	0.34 503	0.50 674	0.57 569	0.45 636	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.07 267

DRaft	0.24 471	0.10 162	0.34 329	0.18 116	0.12 289	0.28 463	0.23 535	0.33 328	0.39 495	0.38 578	0.61 660	0.21 326	0.41 639	0.48 517	0.42 626	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.08 355

aanetorigin	0.39 638	0.29 650	1.09 698	0.24 516	0.19 597	0.28 463	0.37 670	0.33 328	0.47 592	0.94 719	0.82 695	0.52 641	0.54 680	0.49 522	0.50 653	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.16 614	0.15 612

GwcNet-RSSM	0.26 518	0.17 526	0.46 493	0.21 323	0.13 374	0.28 463	0.23 535	0.44 481	0.42 533	0.31 464	0.45 575	0.40 565	0.26 497	0.55 554	0.28 538	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.08 355

DIP-Stereo	0.18 295	0.12 310	0.33 317	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.12 46	0.42 459	0.25 301	0.27 372	0.32 407	0.21 326	0.17 346	0.25 329	0.20 419	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.08 355
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 422	0.18 541	0.47 501	0.22 397	0.10 144	0.28 463	0.14 130	0.46 505	0.32 405	0.31 464	0.34 441	0.31 474	0.25 486	0.31 427	0.29 550	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.10 463	0.08 355

MSMDNet	0.23 440	0.13 384	0.48 512	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.16 242	0.46 505	0.46 587	0.29 414	0.36 462	0.37 530	0.24 464	0.28 384	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.09 430

DA	0.14 192	0.10 162	0.18 104	0.21 323	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.14 183	0.17 207	0.16 251	0.14 269	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

GGEV	0.14 192	0.10 162	0.18 104	0.21 323	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.14 183	0.17 207	0.16 251	0.14 269	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

CoDeX	0.23 440	0.12 310	0.46 493	0.21 323	0.14 426	0.29 485	0.21 478	0.53 598	0.41 525	0.29 414	0.35 452	0.29 447	0.22 432	0.48 517	0.19 396	0.09 429	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267

Any-RAFT	0.17 269	0.08 45	0.31 290	0.19 180	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.42 459	0.30 379	0.24 339	0.27 344	0.27 420	0.16 314	0.21 252	0.12 135	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

ToySt	0.24 471	0.16 506	0.48 512	0.21 323	0.13 374	0.29 485	0.29 619	0.39 416	0.39 495	0.27 372	0.35 452	0.39 550	0.31 580	0.31 427	0.29 550	0.08 322	0.09 544	0.10 473	0.11 550	0.11 514	0.10 490

Selective-RAFT	0.17 269	0.12 310	0.30 274	0.24 516	0.10 144	0.29 485	0.15 188	0.32 312	0.31 393	0.17 255	0.17 207	0.21 326	0.18 377	0.28 384	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.06 165

DAS	0.27 529	0.12 310	0.42 448	0.24 516	0.18 570	0.29 485	0.24 557	0.45 494	0.45 569	0.41 613	0.44 562	0.34 503	0.29 548	0.75 652	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

SepStereo	0.26 518	0.12 310	0.42 448	0.24 516	0.18 570	0.29 485	0.24 557	0.45 494	0.45 569	0.41 613	0.44 562	0.34 503	0.29 548	0.64 610	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

AACVNet	0.26 518	0.16 506	0.37 369	0.22 397	0.14 426	0.29 485	0.19 394	0.41 445	0.31 393	0.38 578	0.42 537	0.43 585	0.28 533	0.73 643	0.25 512	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.09 461	0.13 573	0.11 531

GANet-ADL	0.21 386	0.12 310	0.45 485	0.23 458	0.14 426	0.29 485	0.19 394	0.46 505	0.35 446	0.25 349	0.32 407	0.32 484	0.19 393	0.24 298	0.20 419	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.10 490

ICVP	0.23 440	0.13 384	0.44 472	0.26 592	0.14 426	0.29 485	0.25 575	0.45 494	0.33 419	0.29 414	0.43 551	0.35 517	0.25 486	0.26 349	0.23 489	0.12 572	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.10 490
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 471	0.21 586	0.78 638	0.22 397	0.12 289	0.29 485	0.24 557	0.43 473	0.32 405	0.33 501	0.28 352	0.28 436	0.19 393	0.49 522	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.12 571	0.11 550	0.09 387	0.06 165

DMCA-RVC	0.27 529	0.21 586	0.61 586	0.28 643	0.17 548	0.29 485	0.21 478	0.42 459	0.35 446	0.40 604	0.37 471	0.39 550	0.36 610	0.43 499	0.30 558	0.13 593	0.10 579	0.15 636	0.11 550	0.13 573	0.10 490

CCAANet	0.25 499	0.13 384	0.51 539	0.22 397	0.15 490	0.29 485	0.17 294	0.49 538	0.37 470	0.26 362	0.49 600	0.32 484	0.24 464	0.62 601	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.10 509	0.08 298	0.10 490

STTStereo	0.28 550	0.20 571	0.61 586	0.25 557	0.17 548	0.29 485	0.24 557	0.47 515	0.39 495	0.39 594	0.41 520	0.44 596	0.28 533	0.40 491	0.28 538	0.13 593	0.12 625	0.13 593	0.16 655	0.12 555	0.11 531

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 529	0.21 586	0.59 581	0.25 557	0.18 570	0.29 485	0.22 508	0.50 549	0.40 513	0.38 578	0.41 520	0.43 585	0.27 516	0.43 499	0.29 550	0.11 532	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.10 463	0.11 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 529	0.26 631	0.72 630	0.23 458	0.13 374	0.29 485	0.18 345	0.52 586	0.49 613	0.37 563	0.45 575	0.39 550	0.25 486	0.34 448	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.12 555	0.09 430

MLCV	0.22 422	0.16 506	0.44 472	0.21 323	0.08 34	0.29 485	0.19 394	0.38 404	0.37 470	0.38 578	0.44 562	0.31 474	0.21 414	0.41 493	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

iResNet	0.24 471	0.18 541	0.61 586	0.25 557	0.11 208	0.29 485	0.21 478	0.42 459	0.43 541	0.33 501	0.43 551	0.27 420	0.22 432	0.34 448	0.26 526	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

z-ln-s-r	0.32 587	0.21 586	0.82 655	0.23 458	0.14 426	0.30 504	0.26 589	0.43 473	0.50 621	0.32 486	0.60 653	0.39 550	0.29 548	0.73 643	0.66 683	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.08 355

rvit_105_1	0.27 529	0.19 558	0.46 493	0.27 620	0.19 597	0.30 504	0.35 661	0.44 481	0.51 625	0.31 464	0.31 397	0.31 474	0.26 497	0.35 459	0.25 512	0.15 633	0.14 648	0.15 636	0.17 665	0.11 514	0.10 490

test_sample6	0.25 499	0.13 384	0.41 438	0.21 323	0.11 208	0.30 504	0.22 508	0.51 567	0.35 446	0.33 501	0.43 551	0.30 464	0.24 464	0.57 569	0.22 468	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.10 490

test_sample5	0.24 471	0.13 384	0.42 448	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.21 478	0.50 549	0.34 429	0.32 486	0.41 520	0.29 447	0.23 446	0.55 554	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

DualNet	0.24 471	0.13 384	0.42 448	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.21 478	0.50 549	0.34 429	0.33 501	0.43 551	0.29 447	0.23 446	0.55 554	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

tt1	0.18 295	0.14 438	0.35 340	0.23 458	0.11 208	0.30 504	0.19 394	0.35 365	0.44 557	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.16 314	0.27 369	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.08 355

dad	0.28 550	0.31 665	0.44 472	0.21 323	0.14 426	0.30 504	0.20 447	0.33 328	0.49 613	0.44 636	0.44 562	0.45 601	0.21 414	0.41 493	0.26 526	0.20 681	0.11 605	0.20 676	0.11 550	0.14 591	0.10 490

DEmStereo	0.26 518	0.09 98	0.47 501	0.19 180	0.12 289	0.30 504	0.25 575	0.28 250	0.36 459	0.36 555	0.58 645	0.25 387	0.48 671	0.53 544	0.44 633	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.07 267

RAFT + AFF	0.27 529	0.23 611	0.50 529	0.25 557	0.17 548	0.30 504	0.33 655	0.52 586	0.40 513	0.28 385	0.30 382	0.30 464	0.31 580	0.62 601	0.24 502	0.09 429	0.10 579	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.11 531

EAI-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.33 317	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.46 700	0.46 505	0.20 199	0.25 349	0.50 604	0.17 263	0.16 314	0.24 298	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.10 509	0.06 117	0.07 267

CFNet-ft	0.24 471	0.15 477	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.30 504	0.21 478	0.39 416	0.36 459	0.28 385	0.40 511	0.43 585	0.25 486	0.47 513	0.24 502	0.12 572	0.07 413	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.09 430

FADNet_RVC	0.30 571	0.28 642	0.83 658	0.23 458	0.15 490	0.30 504	0.17 294	0.49 538	0.37 470	0.30 446	0.38 486	0.30 464	0.27 516	0.52 537	0.31 566	0.14 618	0.14 648	0.14 620	0.16 655	0.21 666	0.23 689

CFNet_RVC	0.24 471	0.15 477	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.30 504	0.21 478	0.39 416	0.36 459	0.28 385	0.40 511	0.43 585	0.25 486	0.47 513	0.24 502	0.12 572	0.07 413	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.09 430

AANet_RVC	0.31 578	0.22 601	0.50 529	0.23 458	0.14 426	0.30 504	0.24 557	0.47 515	0.54 644	0.38 578	0.60 653	0.43 585	0.29 548	0.87 686	0.40 614	0.11 532	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.09 387	0.09 430

DeepPruner_ROB	0.26 518	0.19 558	0.44 472	0.21 323	0.16 523	0.30 504	0.21 478	0.52 586	0.32 405	0.35 538	0.38 486	0.39 550	0.26 497	0.42 497	0.24 502	0.15 633	0.11 605	0.11 532	0.11 550	0.14 591	0.13 575

iResNet_ROB	0.25 499	0.19 558	0.40 413	0.20 262	0.12 289	0.30 504	0.16 242	0.55 618	0.53 639	0.38 578	0.43 551	0.37 530	0.26 497	0.38 477	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.09 387	0.09 430

MWSP-net	0.25 499	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.14 426	0.31 520	0.40 687	0.50 549	0.43 541	0.32 486	0.33 430	0.36 522	0.31 580	0.28 384	0.31 566	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.10 490

S	0.19 344	0.12 310	0.22 169	0.22 397	0.13 374	0.31 520	0.22 508	0.30 288	0.27 324	0.25 349	0.31 397	0.20 312	0.20 404	0.18 169	0.17 333	0.12 572	0.09 544	0.15 636	0.16 655	0.11 514	0.12 555

IGEV_i1	0.21 386	0.11 245	0.43 462	0.22 397	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.43 473	0.30 379	0.29 414	0.30 382	0.31 474	0.20 404	0.33 441	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.08 355

RT-IGEV	0.25 499	0.10 162	0.48 512	0.22 397	0.14 426	0.31 520	0.28 612	0.53 598	0.39 495	0.36 555	0.41 520	0.44 596	0.30 563	0.28 384	0.27 532	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.10 490

Selective-IGEV-i1	0.21 386	0.10 162	0.31 290	0.23 458	0.13 374	0.31 520	0.22 508	0.46 505	0.42 533	0.27 372	0.32 407	0.33 493	0.17 346	0.25 329	0.19 396	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.09 430

coex_refinement	0.26 518	0.16 506	0.36 360	0.23 458	0.15 490	0.31 520	0.20 447	0.49 538	0.42 533	0.35 538	0.42 537	0.45 601	0.27 516	0.55 554	0.33 579	0.10 484	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.10 463	0.10 490

MyStereo8	0.22 422	0.15 477	0.63 597	0.21 323	0.17 548	0.31 520	0.16 242	0.36 384	0.32 405	0.28 385	0.36 462	0.25 387	0.18 377	0.25 329	0.28 538	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.12 555

ACVNet-DCA	0.18 295	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.09 430

xx1	0.20 365	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.35 365	0.47 592	0.17 255	0.19 240	0.28 436	0.24 464	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.09 461	0.09 387	0.09 430

1test111	0.19 344	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.34 448	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.09 430

cc1	0.18 295	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.35 365	0.47 592	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.08 355

anonymousa	0.23 440	0.11 245	0.50 529	0.21 323	0.16 523	0.31 520	0.20 447	0.36 384	0.35 446	0.32 486	0.50 604	0.39 550	0.26 497	0.22 272	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.11 550	0.07 206	0.08 355

IER	0.23 440	0.12 310	0.39 405	0.20 262	0.14 426	0.31 520	0.19 394	0.42 459	0.36 459	0.33 501	0.40 511	0.32 484	0.33 591	0.29 404	0.22 468	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.08 355

PSMNet-ADL	0.25 499	0.15 477	0.32 300	0.26 592	0.14 426	0.31 520	0.22 508	0.44 481	0.36 459	0.27 372	0.33 430	0.41 572	0.28 533	0.61 593	0.29 550	0.11 532	0.09 544	0.09 389	0.11 550	0.10 463	0.10 490

test_sample4	0.24 471	0.13 384	0.43 462	0.20 262	0.12 289	0.32 534	0.21 478	0.51 567	0.34 429	0.31 464	0.37 471	0.28 436	0.23 446	0.53 544	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

test_sample3	0.23 440	0.12 310	0.43 462	0.19 180	0.12 289	0.32 534	0.20 447	0.50 549	0.34 429	0.31 464	0.33 430	0.29 447	0.22 432	0.53 544	0.22 468	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.10 463	0.10 490

1111x	0.32 587	0.11 245	0.40 413	0.22 397	0.11 208	0.32 534	0.26 589	0.59 659	0.43 541	0.31 464	0.41 520	0.39 550	0.28 533	0.76 658	1.37 737	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.08 355

HBP-ISP	0.33 597	0.30 657	0.72 630	0.22 397	0.16 523	0.32 534	0.22 508	0.54 608	0.44 557	0.41 613	0.49 600	0.33 493	0.38 623	0.73 643	0.25 512	0.18 672	0.19 693	0.24 688	0.20 679	0.16 614	0.13 575

s12784h	0.17 269	0.09 98	0.26 220	0.18 116	0.07 4	0.32 534	0.19 394	0.37 396	0.32 405	0.23 324	0.25 323	0.18 276	0.17 346	0.25 329	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.05 39

pcwnet_v2	0.32 587	0.15 477	1.26 714	0.23 458	0.18 570	0.32 534	0.18 345	0.59 659	0.60 666	0.36 555	0.45 575	0.35 517	0.29 548	0.36 468	0.25 512	0.14 618	0.11 605	0.12 571	0.11 550	0.14 591	0.15 612

psm_up	0.29 563	0.16 506	0.41 438	0.26 592	0.17 548	0.32 534	0.26 589	0.55 618	0.43 541	0.36 555	0.40 511	0.45 601	0.37 619	0.58 576	0.30 558	0.11 532	0.12 625	0.13 593	0.12 589	0.10 463	0.10 490

FADNet-RVC-Resample	0.29 563	0.25 620	0.93 678	0.26 592	0.16 523	0.32 534	0.21 478	0.47 515	0.39 495	0.35 538	0.38 486	0.33 493	0.27 516	0.53 544	0.24 502	0.10 484	0.10 579	0.14 620	0.13 618	0.13 573	0.16 622

RASNet	0.28 550	0.14 438	0.44 472	0.22 397	0.18 570	0.32 534	0.19 394	0.48 528	0.38 485	0.29 414	0.43 551	0.47 611	0.37 619	0.79 668	0.36 594	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.09 461	0.07 206	0.07 267

AdaStereo	0.24 471	0.16 506	0.37 369	0.24 516	0.12 289	0.32 534	0.17 294	0.54 608	0.42 533	0.33 501	0.38 486	0.35 517	0.21 414	0.30 420	0.22 468	0.14 618	0.06 270	0.13 593	0.08 349	0.11 514	0.08 355
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.
NOSS_ROB	0.31 578	0.20 571	0.35 340	0.24 516	0.16 523	0.32 534	0.19 394	0.52 586	0.48 604	0.33 501	0.36 462	0.42 581	0.28 533	0.93 698	0.24 502	0.19 678	0.20 699	0.24 688	0.22 691	0.17 631	0.17 635

S0	0.18 295	0.13 384	0.21 152	0.23 458	0.11 208	0.33 545	0.26 589	0.27 227	0.21 221	0.21 305	0.26 335	0.20 312	0.16 314	0.19 201	0.17 333	0.12 572	0.11 605	0.14 620	0.14 633	0.10 463	0.07 267

PAM_32	0.23 440	0.10 162	0.63 597	0.21 323	0.14 426	0.33 545	0.19 394	0.36 384	0.23 267	0.29 414	0.28 352	0.56 656	0.28 533	0.27 369	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.09 430

GEStereo_RVC	0.27 529	0.20 571	0.44 472	0.27 620	0.16 523	0.33 545	0.25 575	0.56 634	0.54 644	0.34 521	0.38 486	0.34 503	0.25 486	0.51 531	0.28 538	0.12 572	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.11 531

test_xeample	0.34 606	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.33 545	0.23 535	0.55 618	0.38 485	0.32 486	0.45 575	0.29 447	0.26 497	0.57 569	2.24 757	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.09 430

HGLStereo	0.27 529	0.14 438	0.46 493	0.24 516	0.21 624	0.33 545	0.23 535	0.50 549	0.42 533	0.35 538	0.48 598	0.41 572	0.33 591	0.45 506	0.33 579	0.11 532	0.10 579	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.12 555

FAT-Stereo	0.36 616	0.18 541	0.73 634	0.26 592	0.18 570	0.33 545	0.29 619	0.60 668	0.59 661	0.46 644	0.60 653	0.60 669	0.50 674	0.61 593	0.34 584	0.13 593	0.14 648	0.13 593	0.12 589	0.14 591	0.18 648

FADNet-RVC	0.31 578	0.35 678	0.78 638	0.25 557	0.20 616	0.33 545	0.20 447	0.49 538	0.40 513	0.34 521	0.39 500	0.41 572	0.29 548	0.63 608	0.31 566	0.13 593	0.14 648	0.14 620	0.15 643	0.19 654	0.19 655

TDLM	0.30 571	0.21 586	0.38 389	0.28 643	0.15 490	0.33 545	0.32 643	0.52 586	0.47 592	0.38 578	0.43 551	0.39 550	0.29 548	0.91 695	0.28 538	0.14 618	0.08 505	0.13 593	0.11 550	0.12 555	0.10 490

CFNet	0.27 529	0.20 571	0.44 472	0.22 397	0.14 426	0.33 545	0.14 130	0.51 567	0.45 569	0.30 446	0.40 511	0.38 538	0.27 516	0.76 658	0.25 512	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.08 355

CVANet_RVC	0.30 571	0.19 558	0.41 438	0.26 592	0.16 523	0.33 545	0.26 589	0.52 586	0.47 592	0.40 604	0.46 585	0.43 585	0.31 580	0.89 691	0.26 526	0.14 618	0.09 544	0.14 620	0.13 618	0.14 591	0.10 490

UCFNet_RVC	0.24 471	0.16 506	0.34 329	0.18 116	0.15 490	0.33 545	0.16 242	0.46 505	0.35 446	0.29 414	0.35 452	0.39 550	0.25 486	0.34 448	0.22 468	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.14 633	0.13 573	0.12 555

PS-NSSS	0.32 587	0.30 657	0.46 493	0.23 458	0.17 548	0.33 545	0.24 557	0.57 644	0.41 525	0.37 563	0.52 618	0.35 517	0.30 563	0.80 672	0.30 558	0.17 661	0.14 648	0.21 678	0.15 643	0.15 606	0.13 575

HSM	0.28 550	0.16 506	0.35 340	0.20 262	0.15 490	0.33 545	0.19 394	0.53 598	0.37 470	0.36 555	0.38 486	0.67 691	0.31 580	0.89 691	0.23 489	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.08 355

CBMV_ROB	0.33 597	0.18 541	0.53 550	0.21 323	0.14 426	0.33 545	0.20 447	0.51 567	0.45 569	0.51 663	0.55 633	0.45 601	0.42 648	0.71 635	0.32 572	0.18 672	0.19 693	0.23 686	0.21 682	0.14 591	0.15 612

PSMNet-RUCA	0.37 626	0.41 698	0.66 612	0.46 715	0.41 711	0.34 559	0.25 575	0.57 644	0.45 569	0.39 594	0.52 618	0.43 585	0.33 591	0.41 493	0.29 550	0.25 702	0.14 648	0.33 716	0.21 682	0.31 706	0.22 682

PAM	0.23 440	0.10 162	0.63 597	0.22 397	0.15 490	0.34 559	0.21 478	0.37 396	0.22 241	0.31 464	0.27 344	0.55 652	0.26 497	0.26 349	0.17 333	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.09 461	0.07 206	0.09 430

DDVS	0.25 499	0.15 477	0.39 405	0.24 516	0.17 548	0.34 559	0.21 478	0.41 445	0.30 379	0.33 501	0.41 520	0.48 617	0.21 414	0.52 537	0.27 532	0.11 532	0.09 544	0.11 532	0.09 461	0.13 573	0.14 599

DualNet (step1)	0.28 550	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.39 482	0.23 489	0.23 690	0.09 544	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

test_sample9	0.42 650	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.66 621	0.91 705	0.23 690	1.82 770	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

test_sample8	0.49 675	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.55 618	0.34 429	0.62 689	0.38 486	1.15 724	0.67 704	0.66 621	0.91 705	0.23 690	1.82 770	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

gwcnet-sp	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

scenet	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

ssnet	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

AASNet	0.27 529	0.19 558	0.49 518	0.26 592	0.17 548	0.34 559	0.20 447	0.62 680	0.48 604	0.35 538	0.40 511	0.32 484	0.25 486	0.28 384	0.34 584	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.08 349	0.13 573	0.11 531

SACVNet	0.30 571	0.20 571	0.41 438	0.25 557	0.18 570	0.34 559	0.25 575	0.52 586	0.40 513	0.41 613	0.44 562	0.46 609	0.32 588	0.71 635	0.25 512	0.13 593	0.10 579	0.12 571	0.12 589	0.16 614	0.17 635

ADLNet	0.28 550	0.15 477	0.42 448	0.23 458	0.19 597	0.34 559	0.23 535	0.53 598	0.43 541	0.42 623	0.41 520	0.44 596	0.27 516	0.55 554	0.35 588	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.12 555

SFCPSM	0.22 422	0.10 162	0.51 539	0.21 323	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.55 618	0.39 495	0.29 414	0.32 407	0.23 360	0.21 414	0.27 369	0.19 396	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.08 355

acv_ft	0.25 499	0.13 384	0.40 413	0.23 458	0.19 597	0.34 559	0.21 478	0.45 494	0.44 557	0.38 578	0.41 520	0.38 538	0.27 516	0.27 369	0.35 588	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.11 514	0.07 267

HSM-Net_RVC	0.27 529	0.11 245	0.42 448	0.19 180	0.11 208	0.34 559	0.20 447	0.62 680	0.43 541	0.40 604	0.43 551	0.50 631	0.26 497	0.76 658	0.22 468	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWDA-net	0.29 563	0.21 586	0.47 501	0.25 557	0.21 624	0.35 574	0.32 643	0.44 481	0.47 592	0.38 578	0.40 511	0.33 493	0.38 623	0.54 551	0.40 614	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.10 490

MEA-ACV	0.26 518	0.11 245	0.42 448	0.21 323	0.14 426	0.35 574	0.24 557	0.53 598	0.47 592	0.35 538	0.42 537	0.36 522	0.34 600	0.47 513	0.27 532	0.09 429	0.09 544	0.10 473	0.12 589	0.09 387	0.10 490

GASNet	0.36 616	0.46 704	0.88 670	0.34 679	0.23 654	0.35 574	0.22 508	0.60 668	0.53 639	0.40 604	0.37 471	0.45 601	0.30 563	0.79 668	0.35 588	0.15 633	0.10 579	0.14 620	0.14 633	0.22 673	0.12 555

BSDual-CNN	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.25 557	0.14 426	0.35 574	0.21 478	0.56 634	0.34 429	0.34 521	0.35 452	0.38 538	0.24 464	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

hknet	0.25 499	0.14 438	0.40 413	0.25 557	0.15 490	0.35 574	0.21 478	0.56 634	0.37 470	0.34 521	0.35 452	0.43 585	0.27 516	0.37 471	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

psmg	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.21 323	0.14 426	0.35 574	0.23 535	0.51 567	0.34 429	0.35 538	0.38 486	0.38 538	0.24 464	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.09 387	0.08 355

DeepPrunerF	0.44 661	0.29 650	1.29 717	0.33 676	0.30 696	0.35 574	0.36 666	0.62 680	1.15 741	0.40 604	0.44 562	0.39 550	0.41 639	0.80 672	0.52 656	0.18 672	0.14 648	0.23 686	0.21 682	0.17 631	0.17 635

SME	0.21 386	0.20 571	0.29 263	0.23 458	0.11 208	0.36 581	0.17 294	0.37 396	0.29 362	0.24 339	0.28 352	0.19 296	0.21 414	0.53 544	0.21 446	0.10 484	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.08 355

Anonymus123	0.14 192	0.10 162	0.42 448	0.18 116	0.11 208	0.36 581	0.14 130	0.28 250	0.22 241	0.12 114	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.16 119	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

ADLNet2	0.30 571	0.17 526	0.72 630	0.23 458	0.17 548	0.36 581	0.24 557	0.52 586	0.51 625	0.32 486	0.38 486	0.45 601	0.30 563	0.69 628	0.35 588	0.10 484	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.12 555	0.10 490

LMCR-Stereo	0.26 518	0.18 541	0.49 518	0.28 643	0.14 426	0.36 581	0.23 535	0.54 608	0.34 429	0.39 594	0.40 511	0.29 447	0.29 548	0.37 471	0.27 532	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.13 573	0.09 430

222	0.41 647	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.36 581	0.20 447	0.57 644	0.39 495	0.35 538	0.44 562	0.30 464	0.27 516	0.55 554	3.56 762	0.11 532	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.09 430

FINET	0.34 606	0.27 639	0.80 648	0.24 516	0.24 662	0.36 581	0.34 657	0.54 608	0.72 693	0.39 594	0.47 592	0.32 484	0.30 563	0.51 531	0.32 572	0.19 678	0.17 680	0.13 593	0.12 589	0.18 645	0.16 622

ac_64	0.27 529	0.13 384	0.41 438	0.24 516	0.17 548	0.36 581	0.22 508	0.46 505	0.33 419	0.35 538	0.36 462	0.52 641	0.30 563	0.62 601	0.32 572	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.09 387	0.08 355

w-ln-seven-2	0.36 616	0.29 650	1.06 694	0.27 620	0.18 570	0.37 588	0.30 630	0.50 549	0.54 644	0.45 640	0.55 633	0.45 601	0.41 639	0.62 601	0.49 647	0.10 484	0.10 579	0.12 571	0.11 550	0.14 591	0.11 531

xxxx	0.34 606	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.37 588	0.20 447	0.58 653	0.38 485	0.29 414	0.42 537	0.38 538	0.24 464	0.46 509	2.20 755	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.09 430

UPFNet	0.25 499	0.12 310	0.38 389	0.24 516	0.19 597	0.37 588	0.28 612	0.48 528	0.38 485	0.34 521	0.37 471	0.37 530	0.28 533	0.39 482	0.33 579	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.10 463	0.08 355

FADNet	0.32 587	0.36 681	0.74 635	0.23 458	0.22 641	0.37 588	0.19 394	0.53 598	0.48 604	0.32 486	0.36 462	0.43 585	0.32 588	0.64 610	0.25 512	0.16 649	0.16 673	0.14 620	0.16 655	0.24 680	0.19 655

RP	0.35 611	0.22 601	0.51 539	0.31 664	0.24 662	0.37 588	0.28 612	0.50 549	0.58 660	0.40 604	0.63 666	0.61 673	0.47 665	0.61 593	0.39 607	0.16 649	0.15 664	0.17 654	0.15 643	0.17 631	0.17 635

edge stereo	0.39 638	0.22 601	0.81 651	0.27 620	0.22 641	0.37 588	0.24 557	0.56 634	0.54 644	0.53 676	0.60 653	0.71 700	0.50 674	0.78 666	0.40 614	0.16 649	0.14 648	0.19 672	0.14 633	0.16 614	0.17 635

StereoDRNet-Refined	0.27 529	0.17 526	0.35 340	0.25 557	0.14 426	0.37 588	0.21 478	0.47 515	0.41 525	0.44 636	0.51 610	0.41 572	0.28 533	0.45 506	0.37 595	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.11 550	0.10 463	0.10 490
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 597	0.20 571	0.43 462	0.27 620	0.18 570	0.37 588	0.31 635	0.55 618	0.50 621	0.51 663	0.53 625	0.58 664	0.37 619	0.63 608	0.45 636	0.17 661	0.12 625	0.13 593	0.12 589	0.15 606	0.14 599

DStereoO	0.46 666	0.32 671	0.51 539	0.36 690	0.29 695	0.38 596	0.45 697	0.55 618	0.60 666	0.47 651	0.49 600	0.48 617	0.73 711	0.59 582	0.69 686	0.81 748	0.18 686	0.38 721	0.19 677	0.46 722	0.20 667

GCST	0.47 669	0.60 724	0.57 570	1.04 750	0.48 721	0.38 596	0.11 28	0.40 430	0.32 405	0.41 613	0.34 441	0.29 447	0.17 346	0.46 509	0.19 396	0.69 740	0.42 735	0.79 745	0.62 747	0.62 730	0.46 726

CBFPSM	0.27 529	0.16 506	0.67 613	0.20 262	0.14 426	0.38 596	0.25 575	0.40 430	0.36 459	0.33 501	0.36 462	0.56 656	0.38 623	0.32 434	0.38 599	0.08 322	0.08 505	0.07 178	0.08 349	0.09 387	0.11 531

psmorigin	0.50 679	0.25 620	3.03 752	0.24 516	0.19 597	0.38 596	0.22 508	0.50 549	0.44 557	0.64 693	0.68 675	0.71 700	0.51 677	0.85 683	0.45 636	0.14 618	0.17 680	0.13 593	0.14 633	0.16 614	0.21 676

EDNetEfficient	0.63 701	0.37 687	2.40 746	0.26 592	0.25 670	0.38 596	0.49 711	0.41 445	1.06 734	1.38 740	0.87 702	0.62 675	0.95 726	0.65 617	1.65 742	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.11 550	0.19 654	0.17 635

DSFCA	0.27 529	0.13 384	0.36 360	0.20 262	0.17 548	0.38 596	0.31 635	0.47 515	0.43 541	0.43 629	0.37 471	0.39 550	0.29 548	0.52 537	0.32 572	0.12 572	0.10 579	0.10 473	0.11 550	0.11 514	0.10 490

S-Stereo	0.38 633	0.20 571	1.05 693	0.27 620	0.22 641	0.38 596	0.32 643	0.55 618	0.66 680	0.39 594	0.59 648	0.49 623	0.41 639	0.75 652	0.40 614	0.12 572	0.15 664	0.13 593	0.13 618	0.16 614	0.21 676

DLCB_ROB	0.28 550	0.16 506	0.34 329	0.27 620	0.16 523	0.38 596	0.25 575	0.48 528	0.43 541	0.46 644	0.46 585	0.51 635	0.33 591	0.53 544	0.33 579	0.10 484	0.10 579	0.11 532	0.11 550	0.10 463	0.09 430

PWC_ROB	0.38 633	0.29 650	0.69 619	0.25 557	0.20 616	0.38 596	0.19 394	0.58 653	0.67 683	0.57 683	0.85 698	0.51 635	0.40 635	0.71 635	0.52 656	0.13 593	0.09 544	0.14 620	0.10 509	0.17 631	0.14 599

AANet	0.49 675	0.42 700	1.56 729	0.22 397	0.19 597	0.39 605	0.25 575	0.52 586	0.92 722	0.92 716	0.93 706	0.84 707	0.67 704	0.59 582	0.59 667	0.15 633	0.11 605	0.13 593	0.12 589	0.18 645	0.16 622

hitnet-ft	0.29 563	0.17 526	0.40 413	0.19 180	0.14 426	0.39 605	0.23 535	0.44 481	0.41 525	0.36 555	0.46 585	0.53 646	0.34 600	0.76 658	0.32 572	0.14 618	0.10 579	0.13 593	0.10 509	0.15 606	0.13 575

PA-Net	0.37 626	0.28 642	0.83 658	0.31 664	0.28 685	0.39 605	0.42 691	0.51 567	0.55 650	0.34 521	0.42 537	0.41 572	0.36 610	0.79 668	0.49 647	0.12 572	0.23 710	0.16 648	0.23 694	0.12 555	0.18 648
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 611	0.23 611	0.60 583	0.36 690	0.22 641	0.39 605	0.25 575	0.48 528	0.43 541	0.52 670	0.50 604	0.59 666	0.41 639	0.76 658	0.49 647	0.13 593	0.11 605	0.14 620	0.12 589	0.17 631	0.15 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 664	0.35 678	0.90 673	0.35 688	0.33 701	0.39 605	0.38 676	0.50 549	0.61 670	0.52 670	0.51 610	0.62 675	0.45 656	0.93 698	0.48 645	0.26 703	0.29 722	0.29 706	0.33 717	0.29 701	0.26 699

pmcnn	0.50 679	0.20 571	0.78 638	0.24 516	0.26 675	0.39 605	0.30 630	0.51 567	0.50 621	0.54 678	1.23 723	2.52 752	0.37 619	0.77 664	0.95 708	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.10 463	0.08 355

TCMNet	0.33 597	0.23 611	0.72 630	0.29 646	0.30 696	0.40 611	0.28 612	0.50 549	0.47 592	0.37 563	0.45 575	0.40 565	0.29 548	0.60 586	0.39 607	0.14 618	0.13 637	0.15 636	0.14 633	0.17 631	0.15 612

ssnet_v2	0.28 550	0.16 506	0.44 472	0.22 397	0.15 490	0.40 611	0.30 630	0.57 644	0.46 587	0.38 578	0.36 462	0.47 611	0.29 548	0.38 477	0.39 607	0.13 593	0.11 605	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.11 531

RGC	0.39 638	0.32 671	0.64 605	0.34 679	0.27 679	0.40 611	0.29 619	0.57 644	0.53 639	0.45 640	0.64 668	0.62 675	0.45 656	0.72 641	0.39 607	0.15 633	0.15 664	0.21 678	0.20 679	0.18 645	0.19 655

ETE_ROB	0.34 606	0.26 631	0.45 485	0.29 646	0.18 570	0.40 611	0.37 670	0.57 644	0.47 592	0.50 658	0.50 604	0.62 675	0.36 610	0.55 554	0.38 599	0.13 593	0.10 579	0.14 620	0.12 589	0.16 614	0.16 622

Anonymous3	0.23 440	0.18 541	0.63 597	0.27 620	0.18 570	0.41 615	0.23 535	0.43 473	0.35 446	0.23 324	0.27 344	0.20 312	0.18 377	0.27 369	0.18 362	0.12 572	0.11 605	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.12 555

Syn2CoEx	0.36 616	0.31 665	0.78 638	0.34 679	0.21 624	0.41 615	0.28 612	0.61 672	0.49 613	0.42 623	0.56 640	0.45 601	0.44 653	0.69 628	0.38 599	0.17 661	0.14 648	0.15 636	0.12 589	0.13 573	0.12 555

delet	0.27 529	0.14 438	0.40 413	0.23 458	0.19 597	0.41 615	0.29 619	0.49 538	0.48 604	0.33 501	0.41 520	0.37 530	0.30 563	0.48 517	0.34 584	0.09 429	0.09 544	0.11 532	0.12 589	0.08 298	0.08 355

SuperB	0.49 675	0.28 642	2.23 742	0.23 458	0.15 490	0.41 615	0.32 643	0.47 515	0.82 705	0.43 629	0.50 604	0.33 493	0.45 656	0.68 626	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.98 751	0.14 599

AF-Net	0.37 626	0.26 631	0.56 567	0.32 670	0.23 654	0.41 615	0.29 619	0.61 672	0.64 677	0.42 623	0.68 675	0.65 686	0.49 672	0.57 569	0.44 633	0.15 633	0.11 605	0.19 672	0.14 633	0.15 606	0.13 575

GANet	0.36 616	0.22 601	0.49 518	0.29 646	0.17 548	0.41 615	0.38 676	0.57 644	0.45 569	0.46 644	0.75 686	0.55 652	0.40 635	0.94 700	0.41 623	0.13 593	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.14 591	0.11 531

NCCL2	0.35 611	0.26 631	0.49 518	0.36 690	0.22 641	0.41 615	0.41 688	0.53 598	0.42 533	0.47 651	0.46 585	0.61 673	0.39 630	0.55 554	0.37 595	0.16 649	0.13 637	0.21 678	0.21 682	0.16 614	0.16 622

DStereoRT	0.35 611	0.13 384	0.51 539	0.25 557	0.16 523	0.42 622	0.19 394	0.48 528	0.39 495	0.30 446	0.39 500	0.24 375	0.39 630	0.64 610	0.30 558	0.08 322	0.07 413	1.54 763	0.41 728	0.08 298	0.11 531

Anonymous_2	0.37 626	0.21 586	0.47 501	0.20 262	0.21 624	0.42 622	0.26 589	0.38 404	0.29 362	0.33 501	0.30 382	0.44 596	0.38 623	0.36 468	0.29 550	0.26 703	0.29 722	0.44 726	1.41 764	0.34 710	0.21 676

EDNetEfficientorigin	7.51 772	0.52 719	140.47 805	0.25 557	0.17 548	0.42 622	0.29 619	0.47 515	1.03 731	1.28 737	1.02 712	0.83 706	0.84 721	0.75 652	0.99 710	0.10 484	0.09 544	0.12 571	0.10 509	0.21 666	0.22 682

SHD	0.42 650	0.27 639	0.81 651	0.31 664	0.25 670	0.42 622	0.22 508	0.66 695	0.94 728	0.63 691	0.60 653	0.59 666	0.47 665	0.59 582	0.58 666	0.15 633	0.13 637	0.16 648	0.16 655	0.20 663	0.22 682

NVstereo2D	0.31 578	0.16 506	0.54 553	0.24 516	0.22 641	0.42 622	0.28 612	0.58 653	0.56 653	0.28 385	0.38 486	0.40 565	0.30 563	0.71 635	0.28 538	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.10 509	0.19 654	0.16 622

StereoDRNet	0.32 587	0.22 601	0.61 586	0.27 620	0.21 624	0.42 622	0.30 630	0.61 672	0.48 604	0.46 644	0.39 500	0.48 617	0.30 563	0.57 569	0.40 614	0.11 532	0.09 544	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.10 490

PWCDC_ROB	0.38 633	0.30 657	0.60 583	0.33 676	0.20 616	0.42 622	0.19 394	0.58 653	0.89 714	0.42 623	1.26 724	0.36 522	0.34 600	0.50 526	0.38 599	0.18 672	0.11 605	0.11 532	0.09 461	0.19 654	0.13 575

PSMNet_ROB	0.33 597	0.24 615	0.54 553	0.31 664	0.21 624	0.42 622	0.43 693	0.59 659	0.47 592	0.37 563	0.44 562	0.49 623	0.31 580	0.64 610	0.43 628	0.14 618	0.10 579	0.15 636	0.14 633	0.13 573	0.11 531

CBMV	0.33 597	0.21 586	0.54 553	0.23 458	0.13 374	0.42 622	0.33 655	0.53 598	0.48 604	0.52 670	0.49 600	0.50 631	0.41 639	0.56 565	0.31 566	0.15 633	0.16 673	0.18 663	0.16 655	0.13 573	0.13 575
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.25 557	0.14 426	0.43 631	0.17 294	0.56 634	0.34 429	0.34 521	0.35 452	0.32 484	0.20 404	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

NINENet	0.25 499	0.15 477	0.37 369	0.23 458	0.16 523	0.43 631	0.17 294	0.60 668	0.46 587	0.32 486	0.37 471	0.32 484	0.20 404	0.42 497	0.21 446	0.10 484	0.10 579	0.12 571	0.08 349	0.11 514	0.10 490

zh-mn7	0.46 666	0.45 703	1.48 725	0.25 557	0.19 597	0.44 633	0.29 619	0.56 634	0.82 705	0.65 695	0.96 708	0.49 623	0.38 623	0.88 689	0.63 677	0.12 572	0.10 579	0.11 532	0.11 550	0.13 573	0.14 599

iinet-f	0.30 571	0.18 541	1.03 692	0.20 262	0.15 490	0.44 633	0.22 508	0.45 494	0.37 470	0.35 538	0.44 562	0.41 572	0.34 600	0.34 448	0.40 614	0.10 484	0.09 544	0.08 287	0.08 349	0.13 573	0.11 531

Wz-Net-SNSev	0.43 655	0.41 698	1.27 715	0.30 658	0.21 624	0.44 633	0.41 688	0.61 672	0.65 678	0.46 644	0.65 669	0.62 675	0.39 630	0.74 651	0.59 667	0.12 572	0.11 605	0.12 571	0.13 618	0.16 614	0.14 599

CSP-Net	0.27 529	0.15 477	0.30 274	0.21 323	0.14 426	0.44 633	0.24 557	0.50 549	0.40 513	0.41 613	0.43 551	0.42 581	0.26 497	0.66 621	0.28 538	0.12 572	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.09 430

UNet	0.28 550	0.14 438	0.69 619	0.23 458	0.20 616	0.44 633	0.22 508	0.50 549	0.40 513	0.34 521	0.39 500	0.43 585	0.33 591	0.40 491	0.31 566	0.09 429	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

Nwc_Net	0.37 626	0.25 620	0.68 618	0.31 664	0.24 662	0.44 633	0.30 630	0.65 689	0.50 621	0.37 563	0.69 679	0.58 664	0.45 656	0.60 586	0.40 614	0.15 633	0.12 625	0.19 672	0.21 682	0.14 591	0.13 575

CRFU-Net	0.28 550	0.14 438	0.45 485	0.25 557	0.15 490	0.45 639	0.23 535	0.50 549	0.30 379	0.43 629	0.41 520	0.48 617	0.46 662	0.43 499	0.29 550	0.11 532	0.10 579	0.09 389	0.08 349	0.10 463	0.10 490

SGM-Forest	0.36 616	0.17 526	0.47 501	0.23 458	0.16 523	0.45 639	0.41 688	0.55 618	0.48 604	0.52 670	0.60 653	0.52 641	0.41 639	0.85 683	0.50 653	0.17 661	0.17 680	0.17 654	0.15 643	0.15 606	0.15 612
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)	0.15 230	0.18 541	0.40 413	0.27 620	0.26 675	0.46 641	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fast-acv-ft	0.31 578	0.20 571	0.81 651	0.24 516	0.18 570	0.46 641	0.27 596	0.41 445	0.49 613	0.39 594	0.55 633	0.49 623	0.35 606	0.37 471	0.38 599	0.11 532	0.11 605	0.11 532	0.12 589	0.12 555	0.09 430

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 571	0.20 571	0.70 625	0.21 323	0.17 548	0.46 641	0.27 596	0.50 549	0.49 613	0.42 623	0.55 633	0.43 585	0.30 563	0.46 509	0.38 599	0.09 429	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.11 514	0.10 490

DDUNet	0.41 647	0.50 713	0.48 512	0.44 711	0.39 708	0.46 641	0.32 643	0.50 549	0.43 541	0.45 640	0.52 618	0.57 661	0.36 610	0.48 517	0.33 579	0.33 720	0.21 701	0.55 732	0.25 701	0.37 716	0.32 712

NCC-stereo	0.39 638	0.25 620	0.69 619	0.32 670	0.28 685	0.46 641	0.36 666	0.65 689	0.52 634	0.40 604	0.57 643	0.56 656	0.47 665	0.73 643	0.45 636	0.17 661	0.14 648	0.18 663	0.25 701	0.16 614	0.16 622

Abc-Net	0.39 638	0.25 620	0.69 619	0.32 670	0.28 685	0.46 641	0.36 666	0.65 689	0.52 634	0.40 604	0.57 643	0.56 656	0.47 665	0.73 643	0.45 636	0.17 661	0.14 648	0.18 663	0.25 701	0.16 614	0.16 622
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 597	0.17 526	0.61 586	0.27 620	0.19 597	0.46 641	0.29 619	0.65 689	0.51 625	0.47 651	0.46 585	0.44 596	0.34 600	0.62 601	0.41 623	0.12 572	0.08 505	0.13 593	0.12 589	0.12 555	0.10 490

zh-sn7	0.48 672	0.51 715	1.43 723	0.29 646	0.20 616	0.47 648	0.39 681	0.57 644	0.62 672	0.52 670	0.81 693	0.52 641	0.56 684	1.05 713	0.87 702	0.12 572	0.13 637	0.13 593	0.13 618	0.17 631	0.16 622

ACV-stereo	0.29 563	0.18 541	0.79 645	0.23 458	0.16 523	0.47 648	0.19 394	0.36 384	0.34 429	0.29 414	0.33 430	0.67 691	0.42 648	0.54 551	0.30 558	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.11 531

Wz-Net-LNSev	0.34 606	0.29 650	0.91 674	0.26 592	0.21 624	0.47 648	0.31 635	0.54 608	0.54 644	0.44 636	0.52 618	0.50 631	0.35 606	0.39 482	0.39 607	0.11 532	0.11 605	0.10 473	0.09 461	0.14 591	0.13 575

UDG	0.40 645	0.46 704	0.49 518	0.40 703	0.35 704	0.47 648	0.27 596	0.54 608	0.47 592	0.39 594	0.45 575	0.59 666	0.44 653	0.46 509	0.39 607	0.26 703	0.19 693	0.48 728	0.22 691	0.34 710	0.26 699

MMNet	0.27 529	0.14 438	0.49 518	0.24 516	0.17 548	0.47 648	0.22 508	0.45 494	0.51 625	0.39 594	0.41 520	0.36 522	0.33 591	0.39 482	0.34 584	0.08 322	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.08 355

LALA_ROB	0.36 616	0.25 620	0.46 493	0.30 658	0.21 624	0.47 648	0.39 681	0.61 672	0.51 625	0.52 670	0.51 610	0.69 697	0.36 610	0.50 526	0.43 628	0.17 661	0.11 605	0.16 648	0.14 633	0.17 631	0.15 612

YMNet	0.32 587	0.22 601	0.58 575	0.27 620	0.23 654	0.48 654	0.27 596	0.51 567	0.45 569	0.48 655	0.56 640	0.51 635	0.30 563	0.39 482	0.40 614	0.13 593	0.16 673	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

YMNet_1	0.32 587	0.22 601	0.58 575	0.27 620	0.23 654	0.48 654	0.27 596	0.51 567	0.45 569	0.48 655	0.56 640	0.51 635	0.30 563	0.39 482	0.40 614	0.13 593	0.16 673	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

SQANet	0.40 645	0.48 708	0.67 613	0.48 717	0.39 708	0.48 654	0.22 508	0.51 567	0.43 541	0.40 604	0.47 592	0.47 611	0.33 591	0.54 551	0.32 572	0.36 723	0.15 664	0.40 724	0.21 682	0.45 721	0.31 709

GwcNet	0.35 611	0.23 611	0.88 670	0.25 557	0.24 662	0.48 654	0.27 596	0.55 618	0.57 656	0.38 578	0.52 618	0.51 635	0.32 588	0.60 586	0.41 623	0.13 593	0.11 605	0.12 571	0.11 550	0.13 573	0.14 599

DISCO	0.32 587	0.13 384	0.51 539	0.25 557	0.16 523	0.48 654	0.25 575	0.50 549	0.57 656	0.37 563	0.45 575	0.62 675	0.36 610	0.64 610	0.49 647	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.11 531

Consistency-Raft	0.55 689	0.48 708	1.02 690	0.45 712	0.49 722	0.49 659	0.47 705	0.72 710	0.72 693	0.45 640	0.82 695	0.47 611	0.60 692	0.50 526	0.63 677	0.39 727	0.39 733	0.44 726	0.51 736	0.52 724	0.37 717

RTSC	0.39 638	0.28 642	0.78 638	0.27 620	0.18 570	0.49 659	0.22 508	0.59 659	0.84 712	0.55 680	0.53 625	0.49 623	0.36 610	0.67 625	0.82 697	0.13 593	0.10 579	0.11 532	0.12 589	0.17 631	0.17 635

ADCRef	0.38 633	0.24 615	0.88 670	0.26 592	0.21 624	0.49 659	0.27 596	0.52 586	0.48 604	0.50 658	0.58 645	0.35 517	0.47 665	0.48 517	1.29 736	0.09 429	0.08 505	0.12 571	0.12 589	0.11 514	0.11 531

coex-ft	3.44 759	0.73 734	48.55 803	0.24 516	0.19 597	0.50 662	0.43 693	0.47 515	2.40 759	7.03 775	1.20 721	0.97 715	2.23 756	0.73 643	1.92 752	0.12 572	0.15 664	0.14 620	0.12 589	0.21 666	0.43 722

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 616	0.36 681	0.53 550	0.34 679	0.19 597	0.51 663	0.24 557	0.55 618	0.38 485	0.41 613	0.47 592	0.47 611	0.27 516	0.73 643	0.30 558	0.36 723	0.19 693	0.27 694	0.17 665	0.26 690	0.23 689

ADCMid	0.49 675	0.34 676	1.13 704	0.26 592	0.21 624	0.51 663	0.37 670	0.57 644	0.54 644	0.75 706	0.66 671	0.62 675	0.64 703	0.64 610	1.68 743	0.13 593	0.12 625	0.17 654	0.17 665	0.20 663	0.17 635

CC-Net-ROB	0.43 655	0.47 706	0.65 607	0.37 696	0.23 654	0.51 663	0.29 619	0.66 695	0.49 613	0.46 644	0.51 610	0.48 617	0.38 623	0.96 704	0.35 588	0.34 721	0.23 710	0.55 732	0.25 701	0.31 706	0.20 667

GANetREF_RVC	0.43 655	0.47 706	0.69 619	0.38 698	0.20 616	0.51 663	0.48 709	0.66 695	0.66 680	0.46 644	0.46 585	0.50 631	0.44 653	0.90 694	0.39 607	0.27 708	0.21 701	0.32 712	0.18 672	0.27 695	0.22 682
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
LSM	1.64 749	0.40 694	2.56 748	2.02 762	17.61 784	0.51 663	0.52 713	0.61 672	0.76 698	0.82 710	1.11 716	0.63 683	0.54 680	0.75 652	0.49 647	0.16 649	0.24 712	0.18 663	0.21 682	0.25 682	2.42 766

NaN_ROB	0.41 647	0.28 642	0.62 594	0.30 658	0.19 597	0.51 663	0.47 705	0.58 653	0.59 661	0.56 681	0.47 592	0.49 623	0.41 639	1.21 727	0.64 680	0.12 572	0.18 686	0.12 571	0.13 618	0.11 514	0.14 599

NVStereoNet_ROB	0.67 705	0.49 712	0.83 658	0.48 717	0.40 710	0.51 663	0.46 700	0.70 707	0.77 700	0.84 711	1.72 743	1.02 717	0.83 720	1.23 728	0.79 695	0.32 719	0.38 732	0.40 724	0.46 730	0.36 714	0.41 721
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 655	0.26 631	0.54 553	0.31 664	0.20 616	0.51 663	0.32 643	0.70 707	0.60 666	0.59 685	0.55 633	0.65 686	0.41 639	1.40 738	0.51 655	0.13 593	0.17 680	0.21 678	0.16 655	0.17 631	0.18 648

DispFullNet	0.66 704	0.89 742	1.59 731	0.77 738	1.21 756	0.51 663	0.23 535	0.59 659	0.72 693	0.69 700	0.61 660	0.69 697	0.91 725	0.79 668	0.48 645	0.27 708	0.12 625	0.73 740	0.30 715	0.65 734	0.40 720

APVNet	0.36 616	0.20 571	0.70 625	0.26 592	0.22 641	0.52 672	0.35 661	0.61 672	0.44 557	0.38 578	0.52 618	0.48 617	0.38 623	0.84 681	0.46 642	0.13 593	0.14 648	0.15 636	0.16 655	0.16 614	0.15 612

XQC	0.43 655	0.37 687	0.96 683	0.34 679	0.25 670	0.53 673	0.34 657	0.60 668	0.73 696	0.51 663	0.46 585	0.57 661	0.47 665	0.70 631	0.72 688	0.17 661	0.12 625	0.18 663	0.15 643	0.25 682	0.23 689

SCION-MonSter	0.32 587	0.22 601	0.44 472	0.29 646	0.28 685	0.54 674	0.21 478	0.46 505	0.57 656	0.32 486	0.54 628	0.32 484	0.29 548	0.39 482	0.52 656	0.10 484	0.10 579	0.25 692	0.22 691	0.18 645	0.14 599

ADCS	0.58 695	0.40 694	1.35 720	0.29 646	0.24 662	0.55 675	0.45 697	0.67 701	0.83 709	0.76 707	0.71 680	0.68 695	0.60 692	0.76 658	2.23 756	0.16 649	0.16 673	0.16 648	0.17 665	0.22 673	0.22 682

anonymity	0.56 690	0.54 720	0.70 625	0.47 716	0.61 733	0.56 676	0.43 693	0.69 705	0.49 613	0.63 691	0.55 633	0.54 650	0.60 692	0.61 593	0.57 661	0.55 733	0.53 749	0.50 729	0.54 740	0.51 723	0.56 731

ADCP+	0.45 664	0.24 615	1.15 706	0.25 557	0.22 641	0.56 676	0.39 681	0.54 608	0.51 625	0.44 636	0.51 610	0.46 609	0.52 679	0.56 565	1.89 751	0.10 484	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.14 591	0.13 575

CSAN	0.50 679	0.35 678	0.78 638	0.36 690	0.23 654	0.56 676	0.59 721	0.61 672	0.70 690	0.64 693	0.78 690	0.65 686	0.60 692	1.38 737	0.62 674	0.21 683	0.17 680	0.20 676	0.20 679	0.18 645	0.18 648

WZ-Net	0.52 687	0.38 692	1.90 738	0.30 658	0.24 662	0.57 679	0.48 709	0.62 680	0.78 701	0.50 658	0.71 680	0.68 695	0.54 680	0.98 708	0.84 698	0.13 593	0.10 579	0.11 532	0.12 589	0.19 654	0.20 667

MSAF-DinoV2	0.76 718	0.44 702	1.98 739	0.49 721	0.16 523	0.58 680	0.31 635	0.81 723	0.83 709	0.41 613	0.52 618	0.98 716	0.58 689	4.97 772	1.03 712	0.11 532	0.07 413	0.10 473	0.24 696	0.27 695	0.26 699

w-ln-seven	0.42 650	0.30 657	1.18 707	0.26 592	0.22 641	0.58 680	0.31 635	0.62 680	0.81 704	0.58 684	0.61 660	0.53 646	0.36 610	0.57 569	0.65 682	0.11 532	0.10 579	0.13 593	0.12 589	0.15 606	0.13 575

WCMA_ROB	0.51 683	0.21 586	0.65 607	0.25 557	0.21 624	0.58 680	0.32 643	0.54 608	0.55 650	0.95 722	1.40 729	1.28 729	0.81 717	0.73 643	0.62 674	0.18 672	0.15 664	0.15 636	0.15 643	0.19 654	0.19 655

Wz-Net-MNSev	0.36 616	0.26 631	0.79 645	0.26 592	0.21 624	0.59 683	0.38 676	0.55 618	0.56 653	0.48 655	0.54 628	0.53 646	0.36 610	0.60 586	0.44 633	0.11 532	0.09 544	0.11 532	0.11 550	0.15 606	0.13 575

PVD	0.58 695	0.34 676	0.84 663	0.39 700	0.31 699	0.59 683	0.47 705	0.80 721	1.25 743	0.92 716	1.09 714	0.79 704	0.82 718	0.85 683	0.76 689	0.21 683	0.18 686	0.22 684	0.18 672	0.27 695	0.35 716

AnyNet_C32	0.51 683	0.40 694	1.10 702	0.29 646	0.28 685	0.59 683	0.58 719	0.54 608	0.60 666	0.62 689	0.66 671	0.54 650	0.54 680	0.78 666	1.74 748	0.15 633	0.14 648	0.15 636	0.17 665	0.20 663	0.20 667

ccnet	0.42 650	0.31 665	0.48 512	0.27 620	0.32 700	0.60 686	0.32 643	0.65 689	0.46 587	0.53 676	0.66 671	0.56 656	0.45 656	0.72 641	0.61 672	0.26 703	0.19 693	0.24 688	0.21 682	0.26 690	0.22 682

z-mn7	0.44 661	0.40 694	1.09 698	0.25 557	0.18 570	0.61 687	0.34 657	0.56 634	0.93 726	0.43 629	0.96 708	0.53 646	0.39 630	0.94 700	0.59 667	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.14 591	0.13 575

RYNet	0.37 626	0.18 541	0.59 581	0.25 557	0.28 685	0.61 687	0.32 643	0.59 659	0.59 661	0.41 613	0.38 486	0.57 661	0.39 630	0.87 686	0.53 659	0.11 532	0.08 505	0.12 571	0.11 550	0.18 645	0.18 648

DGSMNet	0.61 700	0.29 650	0.91 674	0.51 723	0.70 738	0.62 689	1.38 760	0.59 659	0.55 650	0.37 563	0.61 660	0.52 641	0.33 591	0.65 617	0.43 628	0.53 730	0.60 756	0.67 737	0.61 746	0.63 731	0.61 741

stereogan	0.37 626	0.17 526	0.65 607	0.27 620	0.22 641	0.62 689	0.26 589	0.59 659	0.63 676	0.43 629	0.60 653	0.67 691	0.42 648	0.68 626	0.35 588	0.13 593	0.14 648	0.14 620	0.12 589	0.19 654	0.17 635

Wz-Net-TNSev	0.51 683	0.58 722	1.61 734	0.25 557	0.21 624	0.65 691	0.45 697	0.63 687	0.69 688	0.51 663	0.54 628	0.71 700	0.60 692	1.00 709	0.77 692	0.15 633	0.15 664	0.13 593	0.15 643	0.21 666	0.20 667

FCDSN-DC	0.63 701	0.31 665	0.61 586	0.36 690	0.30 696	0.65 691	0.37 670	0.66 695	0.68 686	1.14 734	1.54 738	1.71 740	1.26 740	0.92 696	0.64 680	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.27 695	0.27 704
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 695	0.27 639	0.67 613	0.22 397	0.17 548	0.66 693	0.37 670	0.78 717	0.61 670	1.47 751	1.30 725	1.65 738	0.79 714	1.12 720	0.59 667	0.17 661	0.17 680	0.17 654	0.14 633	0.17 631	0.14 599
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
DStereoSA	0.81 722	0.37 687	1.08 697	0.51 723	0.65 736	0.67 694	1.44 761	0.74 712	1.06 734	0.54 678	1.67 742	0.49 623	1.78 750	0.96 704	1.69 745	0.28 712	0.43 736	0.27 694	0.51 736	0.40 718	0.58 734

PDISCO_ROB	0.43 655	0.30 657	0.67 613	0.43 707	0.36 706	0.67 694	0.32 643	0.72 710	0.76 698	0.43 629	0.53 625	0.63 683	0.40 635	0.66 621	0.47 644	0.21 683	0.12 625	0.21 678	0.19 677	0.25 682	0.20 667

Selective-IGEV-i16pb	0.39 638	0.12 310	2.18 741	0.21 323	0.15 490	0.68 696	0.32 643	0.56 634	0.57 656	0.25 349	0.44 562	0.33 493	0.21 414	0.80 672	0.25 512	0.14 618	0.10 579	0.09 389	0.10 509	0.12 555	0.13 575

MFN_U_SF_RVC	0.56 690	0.51 715	1.19 708	0.38 698	0.22 641	0.69 697	0.27 596	0.80 721	0.67 683	0.73 702	0.74 685	0.87 708	0.61 701	0.81 676	0.76 689	0.29 715	0.27 718	0.32 712	0.37 723	0.32 709	0.31 709

SANet	0.53 688	0.28 642	0.96 683	0.26 592	0.15 490	0.69 697	0.44 696	0.67 701	1.34 746	0.67 697	0.98 711	0.94 712	0.71 709	0.89 691	0.76 689	0.14 618	0.12 625	0.12 571	0.11 550	0.17 631	0.16 622

SGM_RVC	0.50 679	0.19 558	0.50 529	0.25 557	0.15 490	0.69 697	0.39 681	0.68 704	0.82 705	0.95 722	0.84 697	1.13 721	0.76 712	1.16 723	0.60 671	0.16 649	0.16 673	0.16 648	0.16 655	0.16 614	0.17 635
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 672	0.29 650	1.60 732	0.27 620	0.23 654	0.70 700	0.38 676	0.53 598	0.51 625	0.51 663	0.59 648	0.67 691	0.56 684	0.60 586	1.14 722	0.15 633	0.18 686	0.14 620	0.23 694	0.19 654	0.19 655

otaku	0.57 693	0.62 727	0.87 669	0.63 732	0.44 717	0.73 701	0.37 670	0.65 689	0.66 680	0.51 663	0.75 686	0.66 690	0.45 656	0.69 628	0.46 642	0.53 730	0.34 729	0.55 732	0.35 719	0.60 729	0.45 723

Selective-IGEV-i16pc	0.33 597	0.10 162	1.71 737	0.21 323	0.14 426	0.74 702	0.31 635	0.42 459	0.41 525	0.21 305	0.32 407	0.26 409	0.14 269	0.71 635	0.19 396	0.14 618	0.10 579	0.08 287	0.09 461	0.11 514	0.11 531

ADCL	0.47 669	0.22 601	1.00 687	0.27 620	0.19 597	0.74 702	0.64 724	0.54 608	0.69 688	0.56 681	0.71 680	0.55 652	0.60 692	0.60 586	1.43 738	0.11 532	0.09 544	0.13 593	0.13 618	0.14 591	0.14 599

SPS-STEREO	0.69 708	0.61 726	0.98 685	0.52 726	0.57 729	0.74 702	0.50 712	0.78 717	0.62 672	0.95 722	0.86 699	0.94 712	0.70 708	1.01 710	0.87 702	0.58 736	0.51 746	0.50 729	0.50 735	0.55 726	0.58 734
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 669	0.24 615	0.93 678	0.27 620	0.20 616	0.75 705	0.57 718	0.84 728	0.79 702	0.47 651	0.51 610	0.60 669	0.69 707	0.87 686	0.71 687	0.16 649	0.13 637	0.12 571	0.10 509	0.25 682	0.21 676

Ntro	0.58 695	0.64 728	0.92 676	0.66 733	0.50 723	0.77 706	0.36 666	0.66 695	0.70 690	0.50 658	0.59 648	0.65 686	0.51 677	0.75 652	0.45 636	0.56 734	0.32 727	0.56 735	0.34 718	0.63 731	0.46 726

ACVNet_1	0.72 711	0.81 737	1.37 722	0.72 736	0.53 727	0.77 706	0.42 691	0.85 731	0.90 716	0.74 705	0.75 686	1.32 731	0.72 710	1.02 711	0.55 660	0.54 732	0.31 725	0.71 739	0.35 719	0.64 733	0.45 723

MFMNet_re	0.72 711	0.76 735	0.99 686	0.62 731	0.70 738	0.77 706	0.67 726	0.75 713	0.83 709	0.78 709	0.86 699	0.69 697	0.78 713	0.71 635	0.61 672	0.66 739	0.59 755	0.61 736	0.58 745	0.68 737	0.71 745

RainbowNet	0.72 711	0.89 742	1.02 690	0.82 740	0.63 735	0.78 709	0.52 713	0.81 723	0.93 726	0.60 686	0.79 691	0.80 705	0.60 692	0.80 672	0.57 661	0.78 746	0.55 752	0.78 743	0.49 733	0.76 741	0.58 734

LE_ROB	1.76 750	0.20 571	2.68 750	0.48 717	0.52 726	0.78 709	0.96 746	0.84 728	6.61 773	7.40 776	2.08 751	2.08 744	4.83 769	1.27 731	3.79 763	0.10 484	0.08 505	0.12 571	0.11 550	0.11 514	0.10 490

nnnnnnn	0.74 715	0.33 673	1.35 720	0.42 705	0.35 704	0.79 711	0.46 700	0.82 725	1.08 736	1.05 729	1.50 735	1.57 736	0.98 730	1.12 720	1.09 721	0.27 708	0.25 715	0.32 712	0.31 716	0.34 710	0.32 712

ACVNet-4b	0.72 711	0.81 737	1.33 719	0.72 736	0.50 723	0.80 712	0.31 635	0.71 709	0.80 703	0.50 658	0.72 684	0.95 714	0.43 652	0.96 704	1.20 730	1.13 760	0.21 701	0.76 742	0.45 729	0.65 734	0.46 726

FC-DCNN	0.70 709	0.30 657	0.69 619	0.32 670	0.27 679	0.81 713	0.39 681	0.79 720	0.82 705	1.41 743	1.58 740	1.98 743	1.26 740	1.02 711	0.77 692	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.26 690	0.26 699

FC-DCNN v2	0.71 710	0.30 657	0.67 613	0.32 670	0.27 679	0.84 714	0.39 681	0.84 728	0.85 713	1.44 747	1.64 741	2.09 745	1.28 742	1.06 714	0.80 696	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.26 690	0.25 697

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 683	0.50 713	0.86 667	0.39 700	0.24 662	0.84 714	0.55 716	0.56 634	0.62 672	0.60 686	0.68 675	0.62 675	0.42 648	1.13 722	0.43 628	0.23 690	0.27 718	0.27 694	0.35 719	0.25 682	0.29 705

MSMD_ROB	0.60 699	0.33 673	0.61 586	0.30 658	0.25 670	0.86 716	0.35 661	0.55 618	0.67 683	1.10 732	1.49 734	1.76 741	0.97 729	0.88 689	0.49 647	0.23 690	0.21 701	0.27 694	0.27 710	0.25 682	0.24 695

AnyNet_C01	0.65 703	0.58 722	2.60 749	0.32 670	0.26 675	0.88 717	0.61 722	0.63 687	0.62 672	0.68 698	0.96 708	0.76 703	0.60 692	0.96 704	1.43 738	0.16 649	0.16 673	0.17 654	0.17 665	0.23 676	0.23 689

ELAS_RVC	0.74 715	0.36 681	1.00 687	0.37 696	0.33 701	0.88 717	0.93 745	0.83 726	1.08 736	1.35 739	1.33 728	1.24 727	1.33 744	1.06 714	0.95 708	0.27 708	0.25 715	0.29 706	0.27 710	0.30 705	0.30 706
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
2222	0.57 693	0.36 681	1.06 694	0.45 712	0.25 670	0.89 719	1.27 759	0.66 695	0.59 661	0.51 663	0.91 705	1.08 719	0.57 687	0.84 681	0.84 698	0.21 683	0.15 664	0.25 692	0.18 672	0.25 682	0.15 612

G-Net	0.46 666	0.25 620	0.86 667	0.34 679	0.28 685	0.90 720	0.35 661	0.47 515	0.45 569	0.68 698	1.22 722	0.64 685	0.60 692	0.61 593	0.57 661	0.16 649	0.14 648	0.17 654	0.13 618	0.22 673	0.19 655

IMH-64-1	0.91 726	0.86 739	0.84 663	0.97 745	0.75 741	0.92 721	0.71 728	1.27 739	1.10 738	0.89 713	1.45 731	1.14 722	0.96 727	1.19 724	0.84 698	0.74 743	0.51 746	0.97 748	0.55 741	0.84 743	0.60 737

IMH-64	0.91 726	0.86 739	0.84 663	0.97 745	0.75 741	0.92 721	0.71 728	1.27 739	1.10 738	0.89 713	1.45 731	1.14 722	0.96 727	1.19 724	0.84 698	0.74 743	0.51 746	0.97 748	0.55 741	0.84 743	0.60 737

ACVNet_2	0.89 725	0.87 741	1.25 713	0.82 740	0.62 734	0.97 723	0.62 723	1.14 738	1.42 748	1.00 726	1.40 729	1.47 734	0.84 721	1.11 718	0.66 683	0.61 737	0.43 736	0.78 743	0.49 733	0.75 740	0.52 729

SAMSARA	0.56 690	0.39 693	0.80 648	0.60 730	0.46 719	1.00 724	1.23 758	0.67 701	0.68 686	0.71 701	0.54 628	0.89 711	0.57 687	0.81 676	0.62 674	0.19 678	0.22 705	0.18 663	0.18 672	0.27 695	0.25 697

SGM+DAISY	0.87 724	0.66 730	1.30 718	0.51 723	0.60 732	1.03 725	0.84 742	0.76 714	0.73 696	1.39 741	1.51 736	1.31 730	1.22 738	1.11 718	1.08 716	0.57 735	0.53 749	0.51 731	0.51 736	0.54 725	0.61 741

LRCNet_RVC	10.90 779	14.34 787	9.35 771	15.35 782	8.04 769	1.08 726	0.34 657	8.78 778	0.70 690	12.63 787	16.05 787	9.85 777	6.54 771	8.57 778	6.34 776	20.27 799	5.40 778	23.70 799	21.88 800	14.87 786	13.83 787

mmmmmm	0.68 706	0.42 700	1.12 703	0.43 707	0.27 679	1.09 727	0.64 724	0.77 715	1.20 742	0.94 719	1.17 720	1.08 719	0.82 718	1.06 714	1.04 714	0.22 688	0.24 712	0.31 710	0.27 710	0.29 701	0.23 689

IMH	1.05 734	0.95 746	1.00 687	1.01 747	0.78 744	1.11 728	0.68 727	1.38 743	1.43 749	1.00 726	1.72 743	1.43 732	1.14 732	1.73 746	0.89 704	1.09 757	0.55 752	0.99 750	0.57 744	0.87 745	0.62 743

RTS	0.78 719	0.48 708	4.68 759	0.34 679	0.28 685	1.12 729	0.46 700	0.62 680	1.03 731	0.73 702	0.89 703	0.60 669	0.59 690	1.61 741	1.16 726	0.14 618	0.11 605	0.15 636	0.15 643	0.21 666	0.19 655

RTSA	0.78 719	0.48 708	4.68 759	0.34 679	0.28 685	1.12 729	0.46 700	0.62 680	1.03 731	0.73 702	0.89 703	0.60 669	0.59 690	1.61 741	1.16 726	0.14 618	0.11 605	0.15 636	0.15 643	0.21 666	0.19 655

1111	0.79 721	0.31 665	1.57 730	0.39 700	0.28 685	1.14 731	0.99 748	0.83 726	0.96 729	0.97 725	1.11 716	1.23 726	1.18 736	1.73 746	1.70 746	0.21 683	0.18 686	0.22 684	0.21 682	0.29 701	0.26 699

WAO-7	1.01 731	0.89 742	0.93 678	0.83 742	0.66 737	1.18 732	0.81 740	1.40 744	1.57 752	1.11 733	1.76 745	1.45 733	1.19 737	1.50 740	1.14 722	0.61 737	0.62 759	0.70 738	0.68 749	0.66 736	0.60 737

notaker	1.45 744	1.34 757	1.48 725	1.40 758	1.07 754	1.18 732	0.85 743	1.48 748	1.40 747	1.51 752	3.46 764	2.40 751	1.81 751	1.76 749	1.45 741	1.11 758	0.69 764	1.38 760	0.87 758	1.31 760	0.97 756

PWCK	1.00 729	1.17 754	1.70 736	0.91 743	0.41 711	1.19 734	0.92 744	1.10 736	1.14 740	1.16 735	1.14 718	1.25 728	0.88 724	1.75 748	1.04 714	0.87 751	0.50 744	0.87 746	0.53 739	0.96 750	0.52 729

Dean	1.17 738	1.04 749	1.49 727	1.03 749	0.78 744	1.20 735	0.77 736	1.48 748	1.96 754	1.28 737	1.99 749	2.15 746	1.14 732	1.25 729	1.00 711	0.81 748	0.60 756	1.01 751	0.69 750	0.92 749	0.74 748

DStereoFS	0.84 723	0.66 730	0.80 648	0.53 727	0.50 723	1.23 736	0.55 716	0.94 733	1.32 745	0.89 713	1.32 726	1.04 718	2.32 758	1.29 733	1.14 722	0.31 718	0.35 730	0.30 708	0.39 726	0.34 710	0.60 737

MADNet+	1.01 731	1.16 753	4.72 761	0.70 735	0.47 720	1.24 737	0.96 746	0.97 735	0.89 714	0.65 695	0.77 689	0.87 708	0.85 723	2.09 752	1.68 743	0.38 726	0.39 733	0.31 710	0.27 710	0.43 719	0.39 719

SDNR	0.42 650	0.21 586	0.82 655	0.21 323	0.18 570	1.27 738	0.17 294	0.50 549	0.49 613	0.42 623	0.81 693	0.38 538	0.27 516	1.19 724	0.38 599	0.23 690	0.24 712	0.17 654	0.13 618	0.17 631	0.20 667

WAO-6	1.07 735	0.93 745	0.92 676	0.96 744	0.78 744	1.28 739	0.75 733	1.34 742	2.00 756	1.02 728	1.54 738	1.59 737	1.22 738	1.31 734	1.14 722	0.78 746	0.55 752	1.02 752	0.75 754	0.83 742	0.69 744

LVE	1.13 736	1.02 747	1.28 716	1.01 747	0.80 747	1.29 740	0.81 740	1.47 747	1.96 754	1.07 731	1.90 746	1.90 742	1.01 731	1.48 739	0.91 705	0.93 754	0.61 758	0.94 747	0.69 750	0.87 745	0.75 749

MDST_ROB	0.48 672	0.14 438	0.95 681	0.30 658	0.21 624	1.33 741	0.32 643	0.77 715	0.56 653	1.06 730	0.71 680	0.49 623	0.35 606	1.26 730	0.38 599	0.13 593	0.11 605	0.16 648	0.13 618	0.12 555	0.12 555

ELAS	0.74 715	0.36 681	0.85 666	0.36 690	0.33 701	1.36 742	0.77 736	0.93 732	0.92 722	1.41 743	1.53 737	1.16 725	1.17 735	0.95 703	1.03 712	0.26 703	0.25 715	0.28 702	0.28 714	0.31 706	0.30 706
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 728	0.56 721	0.82 655	0.69 734	0.58 730	1.37 743	0.35 661	0.94 733	1.25 743	0.93 718	1.90 746	1.52 735	2.10 755	1.27 731	0.77 692	0.69 740	0.33 728	0.75 741	0.47 732	0.70 738	0.57 733

KSHMR	1.89 752	1.36 758	1.60 732	1.47 760	1.22 757	1.38 744	1.06 751	1.79 752	5.97 772	1.42 745	5.65 770	2.98 756	1.14 732	2.23 755	1.20 730	1.27 761	1.12 768	1.46 762	1.10 763	1.32 761	1.15 759

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 706	0.64 728	1.06 694	0.45 712	0.27 679	1.40 745	0.58 719	0.78 717	0.92 722	0.84 711	0.86 699	0.88 710	0.68 706	1.33 735	0.68 685	0.37 725	0.29 722	0.34 717	0.36 722	0.43 719	0.37 717

ktn	1.77 751	1.36 758	1.22 710	1.43 759	1.14 755	1.52 746	1.08 752	1.51 750	3.96 768	2.77 766	4.69 767	3.35 758	1.46 748	1.69 745	1.25 733	1.43 762	0.77 766	1.45 761	0.99 761	1.32 761	0.96 754

HanzoNet	2.97 758	1.69 760	2.29 743	1.74 761	1.33 759	1.53 747	1.03 750	1.99 756	2.64 760	5.51 772	5.16 768	5.90 766	6.82 774	4.32 770	3.29 761	3.16 773	2.02 774	1.92 764	2.87 776	2.24 765	1.89 764

UNDER WATER	1.59 748	1.22 756	2.36 744	1.38 757	1.03 753	1.67 748	1.10 753	1.54 751	3.63 763	1.44 747	1.47 733	2.85 755	2.25 757	1.67 744	1.94 753	1.06 756	0.62 759	1.31 759	0.93 760	1.21 757	1.02 757

WAO-8	1.46 745	1.10 751	1.09 698	1.10 751	0.84 748	2.06 749	0.75 733	1.84 753	3.83 765	1.44 747	2.21 752	2.15 746	1.43 746	3.17 758	1.19 728	0.91 752	0.65 761	1.09 753	0.79 755	0.90 747	0.71 745

Venus	1.46 745	1.10 751	1.09 698	1.10 751	0.84 748	2.06 749	0.75 733	1.84 753	3.83 765	1.44 747	2.21 752	2.15 746	1.43 746	3.17 758	1.19 728	0.91 752	0.65 761	1.09 753	0.79 755	0.90 747	0.71 745

UNDER WATER-64	1.55 747	1.19 755	2.52 747	1.31 756	0.95 752	2.12 751	1.21 757	1.45 746	3.19 761	1.43 746	1.32 726	2.64 753	2.04 754	1.63 743	1.83 749	1.11 758	0.67 763	1.28 758	0.92 759	1.19 755	1.02 757

MANE	1.41 742	0.36 681	0.74 635	0.43 707	0.41 711	2.16 752	0.80 738	2.39 762	3.38 762	2.22 762	3.06 763	3.54 759	2.73 761	2.15 754	1.94 753	0.28 712	0.27 718	0.30 708	0.46 730	0.28 700	0.34 714

fsdfsdds	1.26 739	0.33 673	1.44 724	0.43 707	0.59 731	2.19 753	1.14 756	1.28 741	2.36 758	2.10 761	4.10 766	3.15 757	1.94 752	1.09 717	1.28 734	0.22 688	0.19 693	0.34 717	0.25 701	0.36 714	0.34 714

TorneroNet-64	1.43 743	1.03 748	1.20 709	1.10 751	0.86 750	2.26 754	0.73 731	1.84 753	3.84 767	1.25 736	2.25 754	2.69 754	1.42 745	1.76 749	1.43 738	0.76 745	0.50 744	1.09 753	0.66 748	1.23 758	0.76 750

SGM-ForestM	1.36 740	0.28 642	0.79 645	0.26 592	0.16 523	2.26 754	1.00 749	1.42 745	1.46 751	2.38 763	2.05 750	5.95 767	2.66 760	2.95 757	2.46 758	0.17 661	0.18 686	0.18 663	0.18 672	0.15 606	0.18 648

MADNet++	2.26 755	1.80 761	2.06 740	2.13 764	1.97 762	2.61 756	1.79 764	2.38 761	2.16 757	2.75 765	2.65 761	2.38 750	2.43 759	3.17 758	3.21 760	2.17 770	1.95 772	1.94 766	1.63 765	2.06 764	2.01 765

JetBlue	1.14 737	0.76 735	2.36 744	0.59 729	0.75 741	3.04 757	1.78 763	1.11 737	0.90 716	0.94 719	1.10 715	1.66 739	1.28 742	2.09 752	1.72 747	0.43 729	0.36 731	0.38 721	0.38 725	0.58 728	0.56 731

TARStereo	1.99 753	0.26 631	2.90 751	0.33 676	1.30 758	3.07 758	2.37 765	2.20 760	4.84 769	3.25 767	6.38 772	4.33 761	3.05 762	1.33 735	1.21 732	0.23 690	0.18 686	0.24 688	0.81 757	0.29 701	1.26 760

light-stereo	2.37 757	0.69 732	3.61 753	3.84 766	3.41 763	4.04 759	0.31 635	2.13 759	1.45 750	3.61 768	6.33 771	6.90 775	0.63 702	4.83 771	1.28 734	0.71 742	0.74 765	0.32 712	0.39 726	1.20 756	0.96 754

DPSimNet_ROB	4.34 766	4.23 764	6.89 769	3.67 765	3.68 764	4.75 760	5.21 776	2.67 763	3.68 764	5.82 773	3.95 765	5.57 763	6.72 773	3.46 762	4.48 766	4.05 777	2.88 775	4.68 778	3.12 778	3.69 767	3.62 770

xyz-stereo	1.40 741	0.10 162	17.09 785	0.18 116	0.07 4	4.78 761	0.18 345	0.29 267	0.34 429	0.36 555	2.81 762	0.40 565	0.29 548	0.56 565	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.06 172	0.06 117	0.05 39

MultiAttention	1.02 733	0.13 384	0.43 462	0.35 688	0.43 714	5.36 762	1.71 762	0.69 705	0.53 639	0.36 555	0.63 666	0.55 652	0.22 432	7.60 776	0.43 628	0.09 429	0.06 270	0.14 620	0.24 696	0.26 690	0.30 706

TorneroNet	2.22 754	1.08 750	1.24 712	1.14 755	0.90 751	5.58 763	0.80 738	2.12 758	8.69 775	2.58 764	5.42 769	3.88 760	1.97 753	1.78 751	1.87 750	0.86 750	0.54 751	1.15 757	0.74 753	1.23 758	0.85 753

noway3	4.27 761	5.33 769	4.61 756	11.26 776	10.44 774	5.62 764	4.46 770	4.12 767	0.92 722	1.86 754	2.49 760	6.19 772	3.66 767	3.74 767	4.54 768	1.97 764	0.46 738	2.03 771	1.74 768	5.69 772	4.21 771

noway2	4.26 760	5.26 768	4.63 757	11.29 777	10.43 773	5.62 764	4.46 770	4.09 766	0.90 716	1.87 755	2.47 757	6.20 773	3.67 768	3.62 763	4.54 768	1.97 764	0.46 738	2.02 768	1.74 768	5.72 774	4.32 773

zzzz4	4.31 763	5.77 771	4.85 765	11.37 779	10.45 775	5.64 766	4.46 770	4.20 770	0.91 721	1.87 755	2.47 757	6.11 768	3.60 763	3.65 764	4.59 770	1.99 766	0.47 740	2.02 768	1.74 768	5.77 775	4.37 774

noway1	4.31 763	5.77 771	4.81 764	11.37 779	10.45 775	5.64 766	4.46 770	4.20 770	0.90 716	1.87 755	2.48 759	6.11 768	3.60 763	3.65 764	4.59 770	1.99 766	0.47 740	2.02 768	1.74 768	5.77 775	4.37 774

noway4	4.32 765	5.81 773	4.75 762	11.39 781	10.47 777	5.70 768	4.50 775	4.14 769	0.90 716	1.83 753	2.44 756	6.16 770	3.63 766	3.66 766	4.60 772	2.00 769	0.47 740	2.03 771	1.73 767	5.80 777	4.40 776

TCMNet-wrong-test	4.29 762	5.57 770	4.65 758	11.33 778	10.39 772	5.73 769	4.48 774	4.13 768	1.02 730	1.91 758	2.39 755	6.16 770	3.62 765	3.84 768	4.50 767	1.99 766	0.47 740	1.97 767	1.69 766	5.69 772	4.31 772

JetRed	2.30 756	2.64 763	6.12 767	1.12 754	1.38 760	5.85 770	3.29 767	1.99 756	1.67 753	1.98 759	1.95 748	2.16 749	1.60 749	2.48 756	4.10 765	1.05 755	1.60 769	1.09 753	1.01 762	1.67 763	1.28 761

U	1.00 729	0.09 98	0.21 152	0.21 323	3.68 764	6.12 771	0.14 130	0.21 103	0.21 221	0.11 79	0.11 66	0.10 72	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.07 145	0.05 42	5.42 779	2.90 777	0.07 206	0.06 165

DGTPSM_ROB	8.34 773	5.10 765	10.37 782	5.31 768	10.18 770	8.33 772	23.60 785	6.06 775	13.41 784	4.90 769	10.87 782	5.65 764	10.44 778	6.17 773	12.59 779	3.74 775	7.55 779	3.69 775	7.26 783	4.14 769	7.46 779

DPSMNet_ROB	8.40 774	5.11 766	10.49 783	5.58 769	10.25 771	8.34 773	23.62 786	6.07 776	13.45 785	4.93 770	10.88 783	5.66 765	10.44 778	6.24 774	12.64 780	3.98 776	7.61 780	3.76 776	7.30 784	4.20 770	7.51 780

UHP	4.71 767	0.60 724	7.05 770	0.48 717	0.70 738	9.17 774	2.53 766	5.32 774	14.17 787	8.26 777	14.83 786	9.91 778	8.72 777	4.02 769	3.96 764	0.41 728	0.31 725	0.37 720	0.56 743	1.09 753	1.78 763

HaxPig	17.72 787	20.22 797	19.73 786	16.53 783	16.51 783	9.27 775	9.33 777	14.34 789	13.27 781	18.65 789	18.70 788	17.35 788	16.77 789	17.04 789	16.45 789	22.05 802	20.89 798	22.27 798	21.53 795	21.29 797	22.13 801

BEATNet-Init1	4.73 769	2.61 762	13.29 784	0.58 728	0.53 727	10.12 776	3.33 768	4.83 772	5.01 771	8.75 778	8.51 774	14.08 787	7.60 776	7.70 777	5.34 773	0.28 712	0.28 721	0.34 717	0.37 723	0.57 727	0.45 723

tt	4.71 767	0.10 162	3.94 754	2.06 763	1.53 761	10.14 777	16.88 780	9.27 780	4.98 770	1.39 741	1.02 712	4.68 762	4.90 770	3.35 761	5.86 775	5.76 778	9.15 786	2.24 774	2.53 774	3.10 766	1.32 762

Selective-IGEV-i1pa	5.57 770	7.99 775	4.76 763	0.80 739	0.45 718	12.99 778	3.60 769	9.25 779	7.43 774	6.97 774	9.87 778	8.94 776	7.26 775	14.66 788	5.65 774	3.55 774	1.08 767	1.93 765	0.72 752	0.73 739	2.79 768

MEDIAN_ROB	21.21 788	24.62 801	23.47 797	19.58 784	19.65 788	13.22 779	10.96 778	17.88 790	17.00 790	22.14 800	22.02 791	20.86 790	20.36 790	21.06 790	19.71 790	25.63 803	24.13 799	26.21 800	25.20 801	25.17 800	25.38 804

USTest	6.88 771	5.23 767	5.63 766	7.22 770	7.29 767	14.34 780	22.76 781	8.48 777	9.32 776	5.42 771	6.39 773	6.29 774	6.64 772	6.92 775	8.62 778	1.94 763	3.29 776	2.16 773	2.55 775	3.85 768	3.29 769

xxxxx1	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

tt_ll	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

ff	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

AVERAGE_ROB	25.43 797	29.06 802	27.24 798	24.63 796	24.20 797	17.73 784	12.61 779	22.29 793	21.39 793	26.79 802	26.16 800	25.20 799	24.64 801	25.07 799	23.53 791	29.96 804	28.40 804	30.60 801	29.58 802	29.72 801	29.84 805

iinet-test	10.78 777	9.29 776	9.70 772	10.48 771	10.68 778	17.98 785	25.98 787	12.57 784	13.39 782	9.64 782	10.10 779	10.06 779	10.61 781	11.22 784	12.70 781	6.40 780	7.74 781	5.68 780	6.69 779	7.47 778	7.30 777

IINet	10.78 777	9.29 776	9.70 772	10.48 771	10.68 778	17.98 785	25.98 787	12.57 784	13.39 782	9.64 782	10.10 779	10.06 779	10.61 781	11.22 784	12.70 781	6.40 780	7.74 781	5.68 780	6.69 779	7.47 778	7.30 777

Anonymous_1	16.62 786	9.35 778	9.84 774	10.66 773	14.64 782	18.66 787	27.12 789	12.64 786	13.51 786	10.76 786	10.30 781	10.13 781	10.60 780	11.06 783	12.74 783	15.87 795	7.74 781	16.92 793	43.48 803	58.66 806	7.68 781

DPSM_ROB	11.49 780	9.87 782	10.35 780	11.13 774	11.31 780	19.11 788	27.51 790	13.37 787	14.21 788	10.31 784	11.06 784	10.96 785	11.27 786	11.96 786	13.59 784	6.78 782	8.19 784	6.03 782	7.09 781	7.93 780	7.73 782

DPSM	11.49 780	9.87 782	10.35 780	11.13 774	11.31 780	19.11 788	27.51 790	13.37 787	14.21 788	10.31 784	11.06 784	10.96 785	11.27 786	11.96 786	13.59 784	6.78 782	8.19 784	6.03 782	7.09 781	7.93 780	7.73 782

RSGM-EC	29.65 798	17.75 788	10.04 775	35.31 799	33.15 799	26.42 790	46.65 792	19.89 791	17.74 791	18.92 790	23.36 798	30.14 800	23.59 799	41.87 804	45.99 805	59.56 805	34.38 805	33.25 805	20.37 793	34.97 802	19.60 799

acva	29.65 798	17.75 788	10.04 775	35.31 799	33.15 799	26.42 790	46.65 792	19.89 791	17.74 791	18.92 790	23.36 798	30.14 800	23.59 799	41.87 804	45.99 805	59.56 805	34.38 805	33.25 805	20.37 793	34.97 802	19.60 799

PML	16.10 785	12.82 786	6.78 768	5.23 767	7.76 768	33.92 792	66.56 802	5.30 773	10.28 777	26.12 801	68.59 806	20.51 789	13.49 788	10.06 779	6.78 777	5.96 779	2.00 773	6.04 784	2.18 773	8.96 782	2.60 767

RAFT-FEzeroshot	23.10 789	19.88 792	20.56 789	22.49 789	22.75 791	38.38 793	55.50 798	26.84 794	28.66 795	20.60 795	22.10 792	22.05 793	22.74 793	24.00 793	27.37 797	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.28 787	15.96 789	15.54 791

RAFT-FE	23.10 789	19.88 792	20.56 789	22.49 789	22.75 791	38.38 793	55.50 798	26.84 794	28.66 795	20.60 795	22.10 792	22.05 793	22.74 793	24.00 793	27.37 797	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.28 787	15.96 789	15.54 791

FlowAnything	23.14 792	19.87 791	20.79 792	22.50 792	22.74 790	38.39 795	55.46 795	26.89 797	28.72 798	20.77 799	22.29 797	22.07 795	22.72 792	23.99 791	27.41 799	13.60 790	16.55 797	12.15 789	14.36 791	15.97 791	15.52 789

CasAABBNet	23.10 789	19.86 790	20.64 791	22.47 788	22.73 789	38.41 796	55.50 798	26.89 797	28.70 797	20.61 797	22.15 794	22.08 796	22.75 795	23.99 791	27.36 795	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.27 786	15.95 787	15.53 790

LSM0	24.24 796	19.98 796	22.32 795	24.22 795	40.14 803	38.48 797	55.20 794	26.95 799	28.57 794	20.49 793	21.83 790	22.26 798	22.75 795	24.22 797	27.30 793	13.66 793	16.32 790	12.19 791	14.15 785	16.10 793	17.66 796

Hybrid-DGEV	23.16 793	19.94 795	20.96 794	22.49 789	22.75 791	38.51 798	55.52 801	27.09 801	28.90 801	20.58 794	22.25 795	22.00 792	22.80 797	24.11 796	27.33 794	13.60 790	16.47 791	12.14 785	14.30 790	15.95 787	15.54 791

Selective-RAFT-Error	23.16 793	19.93 794	20.87 793	22.54 793	22.81 794	38.52 799	55.47 796	27.01 800	28.83 799	20.66 798	22.25 795	22.09 797	22.80 797	24.09 795	27.36 795	13.61 792	16.48 792	12.15 789	14.28 787	15.99 792	15.57 794

fast-reg	23.64 795	20.51 798	23.42 796	23.22 794	24.75 798	38.73 800	55.47 796	26.85 796	28.86 800	20.12 792	21.73 789	21.64 791	22.22 791	24.30 798	27.54 800	13.91 794	16.52 796	14.85 792	15.62 792	16.91 794	15.71 795

zzz1	33.83 802	21.95 800	29.58 800	40.69 801	40.71 804	54.57 801	75.77 803	38.08 804	43.79 805	30.23 804	32.84 802	33.61 805	36.40 804	35.19 801	41.64 803	19.25 797	24.62 800	18.36 795	21.58 796	19.16 796	18.49 798

zzzzzz3	33.80 801	21.93 799	29.35 799	40.69 801	40.71 804	54.58 802	75.81 804	38.06 803	43.73 804	30.21 803	32.81 801	33.59 804	36.40 804	35.16 800	41.64 803	19.24 796	24.62 800	18.35 794	21.58 796	19.15 795	18.48 797

zzzz2	34.86 803	30.12 803	31.42 801	34.23 797	34.22 801	58.04 803	83.74 805	40.88 805	43.54 802	31.10 805	33.46 803	32.70 802	33.88 802	35.86 802	41.00 801	20.48 800	24.86 802	18.45 796	21.67 798	24.07 798	23.42 802

noway5	34.86 803	30.12 803	31.42 801	34.23 797	34.22 801	58.04 803	83.74 805	40.88 805	43.54 802	31.10 805	33.46 803	32.70 802	33.88 802	35.86 802	41.00 801	20.48 800	24.86 802	18.45 796	21.67 798	24.07 798	23.42 802

test_example2	101.33 805	108.28 806	68.15 804	98.43 803	106.93 806	89.75 805	102.43 807	36.80 802	97.65 807	129.04 807	130.15 807	65.26 807	66.62 807	92.11 806	80.24 807	144.10 807	199.48 807	81.81 807	103.01 807	125.01 807	101.27 806

Selective-IGEV-i16pa	30.47 800	41.93 805	4.02 755	0.49 721	0.37 707	96.94 806	0.74 732	60.26 807	58.76 806	17.24 788	64.39 805	38.26 806	49.53 806	106.11 807	26.15 792	19.96 798	3.42 777	4.39 777	1.81 772	0.39 717	14.22 788

ccccc		256.29 807		354.40 806	364.36 807	149.10 807		152.89 808		153.93 808		164.00 808		268.02 808		390.55 808	349.22 808	244.59 808	219.82 808	412.30 808

GS-Stereo							0.16 242	0.26 211	0.18 147	0.13 152	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

ASD4		6.65 774

Low-res two-view benchmark