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

FORCE_4.7	0.10 11	0.10 175	0.12 1	0.21 339	0.08 41	0.15 83	0.15 202	0.19 65	0.14 68	0.08 2	0.10 51	0.08 6	0.10 101	0.15 94	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.04 1

F4.4	0.10 11	0.09 106	0.12 1	0.19 189	0.06 1	0.13 36	0.12 47	0.23 161	0.11 15	0.09 23	0.10 51	0.09 38	0.11 155	0.15 94	0.09 10	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

F8.5	0.10 11	0.09 106	0.12 1	0.20 274	0.07 6	0.13 36	0.11 28	0.21 111	0.12 28	0.09 23	0.10 51	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 11	0.09 106	0.12 1	0.19 189	0.07 6	0.13 36	0.12 47	0.21 111	0.12 28	0.09 23	0.10 51	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 11	0.10 175	0.12 1	0.20 274	0.07 6	0.13 36	0.12 47	0.21 111	0.13 44	0.09 23	0.10 51	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 11	0.09 106	0.12 1	0.19 189	0.07 6	0.13 36	0.12 47	0.22 136	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.10 75	0.10 101	0.15 94	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

FORCE_6	0.10 11	0.11 261	0.12 1	0.19 189	0.07 6	0.15 83	0.12 47	0.21 111	0.12 28	0.09 23	0.10 51	0.09 38	0.09 45	0.15 94	0.09 10	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

FORCE_4.6	0.10 11	0.09 106	0.13 8	0.18 123	0.06 1	0.16 136	0.14 142	0.22 136	0.13 44	0.08 2	0.10 51	0.09 38	0.09 45	0.12 9	0.08 1	0.07 158	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

F5.5	0.10 11	0.10 175	0.13 8	0.20 274	0.07 6	0.15 83	0.12 47	0.21 111	0.12 28	0.08 2	0.10 51	0.10 75	0.09 45	0.13 18	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 11	0.09 106	0.13 8	0.19 189	0.06 1	0.13 36	0.13 99	0.23 161	0.12 28	0.08 2	0.10 51	0.08 6	0.11 155	0.15 94	0.09 10	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 11	0.09 106	0.13 8	0.20 274	0.07 6	0.13 36	0.12 47	0.21 111	0.10 7	0.08 2	0.10 51	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.05 45

SCION-MonSter(vits)	0.22 439	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.13 36	0.12 47	0.44 498	0.53 656	0.09 23	0.44 579	0.30 481	0.25 503	0.34 465	0.42 643	0.10 501	0.08 522	0.18 680	0.17 682	0.14 608	0.12 572

monster-pro	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.13 36	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 175	0.13 8	0.16 26	0.07 6	0.15 83	0.12 47	0.15 18	0.11 15	0.09 23	0.07 3	0.09 38	0.10 101	0.13 18	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 45

MonStereo	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.14 59	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.18 123	0.10 157	0.13 36	0.12 47	0.15 18	0.12 28	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.10 101	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.13 36	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 72	0.09 106	0.13 8	0.17 65	0.12 306	0.15 83	0.11 28	0.23 161	0.15 89	0.14 200	0.12 107	0.08 6	0.09 45	0.21 267	0.10 19	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.14 59	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

FORCE_4	0.10 11	0.08 48	0.14 20	0.19 189	0.07 6	0.16 136	0.14 142	0.20 91	0.11 15	0.09 23	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.17 150	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.18 123	0.07 6	0.16 136	0.14 142	0.15 18	0.12 28	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.08 19	0.12 9	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.17 65	0.07 6	0.16 136	0.15 202	0.17 36	0.16 108	0.12 130	0.13 128	0.12 155	0.08 19	0.15 94	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA3	0.10 11	0.10 175	0.14 20	0.15 7	0.07 6	0.16 136	0.14 142	0.14 12	0.13 44	0.11 95	0.09 19	0.10 75	0.10 101	0.16 130	0.09 10	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 114	0.07 4	0.14 20	0.16 26	0.07 6	0.15 83	0.15 202	0.24 184	0.17 140	0.13 169	0.15 184	0.16 268	0.13 248	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

Foundation-i1b	0.12 114	0.07 4	0.14 20	0.16 26	0.07 6	0.16 136	0.15 202	0.25 206	0.16 108	0.14 200	0.15 184	0.17 280	0.12 196	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 114	0.07 4	0.14 20	0.15 7	0.07 6	0.18 211	0.16 259	0.25 206	0.16 108	0.16 252	0.16 205	0.18 293	0.13 248	0.17 150	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 20	0.17 65	0.09 76	0.09 4	0.14 142	0.10 2	0.14 68	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.17 65	0.10 157	0.17 182	0.13 99	0.11 3	0.13 44	0.10 57	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 289	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.08 366	0.05 7	0.05 45

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.16 26	0.08 41	0.16 136	0.13 99	0.21 111	0.11 15	0.11 95	0.11 82	0.10 75	0.10 101	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.06 287	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

BridgeDepth	0.10 11	0.09 106	0.14 20	0.19 189	0.07 6	0.16 136	0.12 47	0.16 27	0.12 28	0.08 2	0.09 19	0.14 221	0.13 248	0.14 43	0.10 19	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
qwe	0.11 72	0.10 175	0.14 20	0.17 65	0.10 157	0.15 83	0.12 47	0.25 206	0.17 140	0.14 200	0.13 128	0.09 38	0.09 45	0.18 181	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 72	0.09 106	0.14 20	0.16 26	0.09 76	0.15 83	0.12 47	0.25 206	0.16 108	0.14 200	0.13 128	0.08 6	0.10 101	0.16 130	0.13 213	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 45

3.5w_stereo	0.11 72	0.10 175	0.14 20	0.17 65	0.09 76	0.17 182	0.09 4	0.22 136	0.16 108	0.13 169	0.13 128	0.09 38	0.11 155	0.19 216	0.13 213	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 114	0.08 48	0.14 20	0.18 123	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.25 206	0.21 238	0.13 169	0.16 205	0.08 6	0.12 196	0.16 130	0.13 213	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

monsterstereo	0.11 72	0.09 106	0.14 20	0.19 189	0.12 306	0.14 59	0.12 47	0.25 206	0.17 140	0.13 169	0.16 205	0.08 6	0.09 45	0.19 216	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.17 65	0.08 41	0.09 4	0.13 99	0.24 184	0.13 44	0.10 57	0.09 19	0.09 38	0.08 19	0.18 181	0.12 145	0.07 158	0.06 287	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

rgla	0.10 11	0.11 261	0.15 37	0.18 123	0.11 225	0.15 83	0.11 28	0.15 18	0.12 28	0.10 57	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

416test	0.10 11	0.10 175	0.15 37	0.18 123	0.11 225	0.15 83	0.11 28	0.15 18	0.12 28	0.10 57	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

LACA_dic	0.09 1	0.12 327	0.15 37	0.16 26	0.07 6	0.14 59	0.11 28	0.12 6	0.11 15	0.09 23	0.08 15	0.09 38	0.08 19	0.15 94	0.09 10	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.07 222	0.05 45

over v1	0.11 72	0.13 401	0.15 37	0.19 189	0.06 1	0.15 83	0.10 12	0.18 50	0.10 7	0.10 57	0.09 19	0.11 115	0.14 286	0.18 181	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 176

LGCAT	0.11 72	0.07 4	0.15 37	0.14 3	0.09 76	0.12 29	0.12 47	0.13 10	0.10 7	0.12 130	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.19 216	0.12 145	0.11 549	0.11 622	0.05 1	0.06 182	0.05 7	0.12 572

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.11 21	0.12 47	0.17 36	0.14 68	0.08 2	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.06 287	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 45

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.16 26	0.09 76	0.09 4	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.08 2	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 37	0.16 26	0.09 76	0.09 4	0.12 47	0.14 12	0.13 44	0.08 2	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

PointNet	0.10 11	0.08 48	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.14 142	0.17 36	0.14 68	0.08 2	0.11 82	0.12 155	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

LiteMatch	0.12 114	0.13 401	0.15 37	0.19 189	0.10 157	0.15 83	0.17 311	0.17 36	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.21 431	0.14 43	0.22 485	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.07 284

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.16 26	0.09 76	0.15 83	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.13 1	0.07 6	0.16 136	0.10 12	0.20 91	0.14 68	0.09 23	0.10 51	0.09 38	0.12 196	0.13 18	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.05 81	0.06 128	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.16 26	0.09 76	0.15 83	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.15 7	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.19 65	0.15 89	0.10 57	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.15 94	0.13 213	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.15 7	0.09 76	0.15 83	0.12 47	0.18 50	0.19 183	0.10 57	0.10 51	0.11 115	0.10 101	0.15 94	0.13 213	0.06 53	0.06 287	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

asd	0.10 11	0.10 175	0.15 37	0.17 65	0.10 157	0.16 136	0.10 12	0.19 65	0.13 44	0.12 130	0.11 82	0.09 38	0.10 101	0.16 130	0.11 65	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 72	0.09 106	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.10 12	0.19 65	0.18 163	0.14 200	0.17 224	0.09 38	0.10 101	0.18 181	0.13 213	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

4.5_new	0.11 72	0.11 261	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.21 111	0.16 108	0.13 169	0.13 128	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 128	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 72	0.11 261	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.21 111	0.16 108	0.13 169	0.13 128	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 128	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 175	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.10 12	0.19 65	0.13 44	0.12 130	0.12 107	0.08 6	0.11 155	0.16 130	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 72	0.10 175	0.15 37	0.18 123	0.09 76	0.15 83	0.15 202	0.20 91	0.15 89	0.12 130	0.13 128	0.10 75	0.09 45	0.17 150	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 72	0.09 106	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.19 247	0.10 12	0.22 136	0.17 140	0.14 200	0.12 107	0.10 75	0.11 155	0.17 150	0.12 145	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 45

3.25w	0.11 72	0.09 106	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.19 247	0.10 12	0.22 136	0.17 140	0.14 200	0.12 107	0.10 75	0.11 155	0.17 150	0.12 145	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 45

3.75w	0.11 72	0.09 106	0.15 37	0.17 65	0.11 225	0.18 211	0.12 47	0.23 161	0.14 68	0.13 169	0.11 82	0.08 6	0.10 101	0.16 130	0.11 65	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 72	0.10 175	0.15 37	0.18 123	0.08 41	0.16 136	0.14 142	0.27 244	0.20 216	0.14 200	0.14 168	0.08 6	0.11 155	0.13 18	0.12 145	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 48	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 23	0.07 3	0.10 75	0.06 1	0.15 94	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.05 45

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 48	0.15 37	0.18 123	0.09 76	0.15 83	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 75	0.07 4	0.17 150	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 48	0.15 37	0.18 123	0.07 6	0.15 83	0.11 28	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.06 1	0.10 75	0.08 19	0.18 181	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

IGEV-Stereo++	0.11 72	0.08 48	0.15 37	0.19 189	0.11 225	0.14 59	0.10 12	0.22 136	0.18 163	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.11 155	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

NoBS	0.09 1	0.08 48	0.16 66	0.19 189	0.09 76	0.08 2	0.14 142	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 51	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 145	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.05 45

416test1013	0.10 11	0.10 175	0.16 66	0.18 123	0.11 225	0.16 136	0.11 28	0.15 18	0.13 44	0.11 95	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.05 45

GELT-Stereo	0.13 166	0.09 106	0.16 66	0.20 274	0.14 443	0.14 59	0.15 202	0.33 345	0.23 284	0.14 200	0.11 82	0.11 115	0.11 155	0.16 130	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.05 7	0.05 45

over-8	0.11 72	0.13 401	0.16 66	0.20 274	0.07 6	0.15 83	0.10 12	0.19 65	0.10 7	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.12 196	0.18 181	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 176

over-9	0.11 72	0.13 401	0.16 66	0.19 189	0.07 6	0.15 83	0.10 12	0.20 91	0.11 15	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.12 196	0.18 181	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 176

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.18 123	0.09 76	0.11 21	0.12 47	0.16 27	0.14 68	0.08 2	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.15 94	0.11 65	0.07 158	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.10 157	0.15 83	0.10 12	0.18 50	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.09 38	0.07 4	0.15 94	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.09 76	0.14 59	0.10 12	0.19 65	0.13 44	0.10 57	0.10 51	0.08 6	0.07 4	0.15 94	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.09 76	0.14 59	0.10 12	0.19 65	0.13 44	0.09 23	0.10 51	0.08 6	0.07 4	0.15 94	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 66	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.12 47	0.15 18	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.13 187	0.09 45	0.12 9	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 66	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 187	0.09 45	0.12 9	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 66	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 115	0.08 19	0.11 2	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

Foundation-i1	0.13 166	0.07 4	0.16 66	0.17 65	0.11 225	0.17 182	0.16 259	0.32 329	0.22 258	0.15 223	0.17 224	0.20 329	0.13 248	0.14 43	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 66	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 47	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 75	0.08 19	0.11 2	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.15 7	0.09 76	0.13 36	0.13 99	0.22 136	0.16 108	0.09 23	0.10 51	0.08 6	0.08 19	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

WQFJA1	0.18 312	0.10 175	0.16 66	0.22 414	0.18 587	0.25 425	0.19 411	0.51 584	0.51 642	0.15 223	0.17 224	0.15 244	0.16 331	0.20 240	0.20 436	0.07 158	0.09 561	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

WQFJX1	0.18 312	0.10 175	0.16 66	0.23 475	0.17 565	0.24 405	0.19 411	0.58 670	0.52 651	0.16 252	0.16 205	0.14 221	0.15 306	0.26 366	0.17 350	0.08 339	0.09 561	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.06 176

NLMM1	0.19 361	0.12 327	0.16 66	0.23 475	0.18 587	0.24 405	0.20 464	0.59 676	0.65 696	0.18 291	0.17 224	0.13 187	0.14 286	0.25 346	0.18 379	0.08 339	0.09 561	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

NLMM	0.18 312	0.10 175	0.16 66	0.22 414	0.18 587	0.25 425	0.19 411	0.51 584	0.51 642	0.15 223	0.17 224	0.15 244	0.16 331	0.20 240	0.20 436	0.07 158	0.09 561	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.08 41	0.11 21	0.09 4	0.20 91	0.12 28	0.11 95	0.11 82	0.08 6	0.08 19	0.23 299	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 176

asda	0.11 72	0.11 261	0.16 66	0.17 65	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.24 184	0.16 108	0.11 95	0.11 82	0.08 6	0.10 101	0.15 94	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 72	0.11 261	0.16 66	0.17 65	0.10 157	0.17 182	0.12 47	0.21 111	0.14 68	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.10 101	0.15 94	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 72	0.11 261	0.16 66	0.17 65	0.10 157	0.17 182	0.12 47	0.21 111	0.14 68	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.10 101	0.15 94	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 72	0.11 261	0.16 66	0.17 65	0.10 157	0.17 182	0.12 47	0.21 111	0.14 68	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.10 101	0.15 94	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 48	0.16 66	0.17 65	0.08 41	0.16 136	0.12 47	0.17 36	0.12 28	0.10 57	0.07 3	0.10 75	0.08 19	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.08 41	0.12 29	0.13 99	0.11 3	0.12 28	0.09 23	0.07 3	0.10 75	0.09 45	0.11 2	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

LLL	0.11 72	0.08 48	0.17 92	0.16 26	0.10 157	0.16 136	0.15 202	0.19 65	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.06 176

100	0.10 11	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.10 157	0.11 21	0.13 99	0.17 36	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.16 130	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.05 45

300	0.10 11	0.07 4	0.17 92	0.16 26	0.09 76	0.13 36	0.13 99	0.20 91	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.13 18	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

Last	0.11 72	0.07 4	0.17 92	0.16 26	0.09 76	0.14 59	0.13 99	0.18 50	0.15 89	0.10 57	0.09 19	0.14 221	0.10 101	0.18 181	0.13 213	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.06 176

DDDD	0.11 72	0.07 4	0.17 92	0.16 26	0.09 76	0.13 36	0.14 142	0.20 91	0.14 68	0.10 57	0.09 19	0.15 244	0.11 155	0.13 18	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.06 176

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 92	0.16 26	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.19 65	0.13 44	0.10 57	0.08 15	0.12 155	0.10 101	0.14 43	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

test410_97500	0.10 11	0.09 106	0.17 92	0.18 123	0.10 157	0.16 136	0.09 4	0.18 50	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.09 38	0.08 19	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

DNSM	0.28 567	0.28 660	0.17 92	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.15 202	0.24 184	0.18 163	0.14 200	0.17 224	0.13 187	0.11 155	0.75 669	0.63 694	0.08 339	0.13 654	0.06 59	0.05 81	1.14 775	0.81 771

DF_test	0.10 11	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.11 225	0.06 1	0.13 99	0.13 10	0.15 89	0.10 57	0.11 82	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 19	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.06 182	0.07 222	0.05 45

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 114	0.12 327	0.17 92	0.22 414	0.10 157	0.15 83	0.13 99	0.18 50	0.14 68	0.11 95	0.13 128	0.10 75	0.08 19	0.20 240	0.14 254	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.07 284

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 106	0.17 92	0.13 1	0.09 76	0.11 21	0.16 259	0.12 6	0.11 15	0.09 23	0.13 128	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 254	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.09 478	0.07 222	0.07 284

Anonymus	0.12 114	0.08 48	0.17 92	0.19 189	0.10 157	0.16 136	0.15 202	0.20 91	0.16 108	0.11 95	0.09 19	0.14 221	0.12 196	0.17 150	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.07 284

TS12	0.12 114	0.08 48	0.17 92	0.21 339	0.09 76	0.19 247	0.14 142	0.23 161	0.16 108	0.14 200	0.19 257	0.12 155	0.13 248	0.17 150	0.15 290	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 114	0.09 106	0.17 92	0.19 189	0.11 225	0.14 59	0.16 259	0.21 111	0.20 216	0.10 57	0.17 224	0.11 115	0.12 196	0.12 9	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.06 176

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 72	0.09 106	0.17 92	0.18 123	0.10 157	0.15 83	0.16 259	0.23 161	0.15 89	0.10 57	0.16 205	0.09 38	0.11 155	0.13 18	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.08 372

WQFJX	0.18 312	0.10 175	0.17 92	0.22 414	0.18 587	0.25 425	0.18 362	0.53 615	0.45 586	0.17 272	0.16 205	0.14 221	0.16 331	0.23 299	0.18 379	0.07 158	0.08 522	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

NLSM3	0.13 166	0.10 175	0.17 92	0.21 339	0.13 391	0.18 211	0.16 259	0.30 305	0.24 302	0.11 95	0.15 184	0.12 155	0.13 248	0.17 150	0.15 290	0.05 9	0.05 46	0.08 303	0.08 366	0.05 7	0.05 45

NLSM1	0.17 286	0.10 175	0.17 92	0.21 339	0.18 587	0.25 425	0.17 311	0.47 532	0.40 530	0.16 252	0.21 289	0.13 187	0.15 306	0.21 267	0.18 379	0.08 339	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.06 176

252Zero-FE	0.14 209	0.07 4	0.17 92	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.11 28	0.21 111	0.19 183	0.77 726	0.11 82	0.08 6	0.08 19	0.13 18	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

IGEV	0.11 72	0.06 1	0.17 92	0.15 7	0.11 225	0.16 136	0.13 99	0.21 111	0.16 108	0.11 95	0.15 184	0.09 38	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

111111	0.11 72	0.07 4	0.17 92	0.19 189	0.11 225	0.13 36	0.11 28	0.22 136	0.15 89	0.11 95	0.12 107	0.12 155	0.08 19	0.18 181	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.08 315	0.06 176

LGtest1	0.10 11	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.08 41	0.13 36	0.09 4	0.16 27	0.12 28	0.09 23	0.07 3	0.09 38	0.09 45	0.15 94	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.06 176

SGD-Stereo	0.11 72	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.07 6	0.17 182	0.13 99	0.18 50	0.16 108	0.11 95	0.13 128	0.11 115	0.12 196	0.18 181	0.11 65	0.08 339	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 72	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.09 76	0.22 357	0.14 142	0.14 12	0.16 108	0.11 95	0.10 51	0.09 38	0.08 19	0.21 267	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

IGEV-Stereo+	0.12 114	0.08 48	0.17 92	0.18 123	0.13 391	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 89	0.10 57	0.08 15	0.10 75	0.10 101	0.21 267	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.16 631	0.24 714

E$^{3}$Stereo	0.11 72	0.08 48	0.18 117	0.16 26	0.10 157	0.15 83	0.13 99	0.19 65	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.18 181	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.06 176

LLLLL	0.11 72	0.08 48	0.18 117	0.16 26	0.10 157	0.15 83	0.13 99	0.19 65	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.18 181	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.06 176

test410	0.10 11	0.09 106	0.18 117	0.18 123	0.10 157	0.16 136	0.09 4	0.18 50	0.14 68	0.10 57	0.09 19	0.09 38	0.08 19	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

monster_256*512	0.17 286	0.12 327	0.18 117	0.23 475	0.13 391	0.21 324	0.19 411	0.40 447	0.29 379	0.19 299	0.22 303	0.24 392	0.17 363	0.18 181	0.16 317	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.07 284

VeloStereo	0.11 72	0.07 4	0.18 117	0.16 26	0.12 306	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 130	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.12 145	0.10 501	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.12 572	0.13 592

flow	0.11 72	0.07 4	0.18 117	0.16 26	0.12 306	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 130	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.17 150	0.12 145	0.10 501	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.12 572	0.13 592

small-0shot	0.10 11	0.09 106	0.18 117	0.16 26	0.09 76	0.09 4	0.16 259	0.14 12	0.12 28	0.08 2	0.15 184	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

DNS	0.26 535	0.30 675	0.18 117	0.17 65	0.10 157	0.13 36	0.14 142	0.24 184	0.16 108	0.12 130	0.17 224	0.13 187	0.10 101	0.70 648	0.37 612	0.08 339	0.14 665	0.08 303	0.05 81	1.01 772	0.80 770

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 114	0.08 48	0.18 117	0.18 123	0.13 391	0.20 290	0.16 259	0.23 161	0.18 163	0.12 130	0.15 184	0.14 221	0.13 248	0.13 18	0.12 145	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 114	0.09 106	0.18 117	0.18 123	0.09 76	0.13 36	0.16 259	0.25 206	0.21 238	0.11 95	0.16 205	0.09 38	0.11 155	0.13 18	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.04 1	0.05 45

NLCSM	0.19 361	0.12 327	0.18 117	0.24 533	0.19 614	0.24 405	0.21 495	0.42 476	0.40 530	0.19 299	0.18 248	0.14 221	0.16 331	0.47 530	0.19 413	0.08 339	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.07 284

DA	0.14 209	0.10 175	0.18 117	0.21 339	0.10 157	0.29 502	0.16 259	0.28 267	0.20 216	0.14 200	0.17 224	0.16 268	0.14 286	0.17 150	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.07 284

GGEV	0.14 209	0.10 175	0.18 117	0.21 339	0.10 157	0.29 502	0.16 259	0.28 267	0.20 216	0.14 200	0.17 224	0.16 268	0.14 286	0.17 150	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.07 284

DVStereo	0.14 209	0.08 48	0.18 117	0.18 123	0.09 76	0.21 324	0.14 142	0.24 184	0.21 238	0.21 322	0.21 289	0.15 244	0.14 286	0.23 299	0.15 290	0.07 158	0.06 287	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.05 45

3w_stereo	0.12 114	0.11 261	0.18 117	0.18 123	0.08 41	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.19 183	0.12 130	0.12 107	0.07 2	0.12 196	0.15 94	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

LG-G_1	0.11 72	0.08 48	0.18 117	0.18 123	0.07 6	0.21 324	0.09 4	0.19 65	0.11 15	0.10 57	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.19 216	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

LG-G	0.11 72	0.08 48	0.18 117	0.18 123	0.07 6	0.21 324	0.09 4	0.19 65	0.11 15	0.10 57	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.19 216	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

castereo++	0.13 166	0.10 175	0.18 117	0.18 123	0.10 157	0.27 460	0.13 99	0.23 161	0.23 284	0.11 95	0.13 128	0.16 268	0.10 101	0.18 181	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

over-6	0.12 114	0.13 401	0.19 135	0.19 189	0.07 6	0.16 136	0.11 28	0.26 228	0.16 108	0.10 57	0.10 51	0.10 75	0.13 248	0.19 216	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 176

Weightmod	0.16 264	0.12 327	0.19 135	0.20 274	0.10 157	0.24 405	0.17 311	0.25 206	0.21 238	0.18 291	0.29 383	0.19 313	0.15 306	0.27 386	0.16 317	0.09 446	0.10 596	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.08 372

SE	0.16 264	0.14 455	0.19 135	0.21 339	0.11 225	0.23 382	0.16 259	0.28 267	0.20 216	0.20 308	0.27 361	0.15 244	0.17 363	0.15 94	0.14 254	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.11 531	0.08 372

depth_test_26	0.11 72	0.07 4	0.19 135	0.16 26	0.09 76	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 89	0.12 130	0.16 205	0.11 115	0.08 19	0.14 43	0.10 19	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.08 372

PhaseNet	0.13 166	0.09 106	0.19 135	0.18 123	0.11 225	0.16 136	0.14 142	0.24 184	0.17 140	0.11 95	0.12 107	0.16 268	0.12 196	0.19 216	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.07 284

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 166	0.09 106	0.19 135	0.18 123	0.14 443	0.19 247	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

DispViT+	0.12 114	0.07 4	0.19 135	0.15 7	0.16 540	0.10 19	0.12 47	0.26 228	0.23 284	0.13 169	0.11 82	0.10 75	0.08 19	0.21 267	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

gasm-f	0.12 114	0.09 106	0.19 135	0.18 123	0.12 306	0.18 211	0.18 362	0.20 91	0.14 68	0.12 130	0.19 257	0.10 75	0.11 155	0.16 130	0.11 65	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.09 404	0.08 372

DDF-Stereo	0.13 166	0.08 48	0.19 135	0.19 189	0.16 540	0.12 29	0.15 202	0.18 50	0.18 163	0.11 95	0.10 51	0.13 187	0.12 196	0.23 299	0.19 413	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.21 683	0.06 176

depthmonostereo	0.14 209	0.09 106	0.19 135	0.19 189	0.08 41	0.20 290	0.15 202	0.27 244	0.23 284	0.16 252	0.18 248	0.14 221	0.17 363	0.19 216	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.05 45

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 48	0.19 135	0.16 26	0.09 76	0.12 29	0.13 99	0.18 50	0.13 44	0.09 23	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 130	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 48	0.19 135	0.16 26	0.09 76	0.12 29	0.13 99	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 150	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 166	0.14 455	0.19 135	0.26 609	0.09 76	0.15 83	0.13 99	0.22 136	0.18 163	0.12 130	0.11 82	0.10 75	0.13 248	0.21 267	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

castereo	0.14 209	0.10 175	0.19 135	0.18 123	0.10 157	0.20 290	0.19 411	0.30 305	0.27 341	0.13 169	0.18 248	0.16 268	0.16 331	0.15 94	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.05 45

mms	0.13 166	0.11 261	0.19 135	0.19 189	0.12 306	0.16 136	0.17 311	0.20 91	0.17 140	0.13 169	0.17 224	0.14 221	0.09 45	0.24 315	0.14 254	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.07 284

RSM++	0.12 114	0.09 106	0.19 135	0.20 274	0.09 76	0.17 182	0.15 202	0.21 111	0.19 183	0.12 130	0.12 107	0.14 221	0.09 45	0.20 240	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.05 45

LoS_RVC	0.13 166	0.10 175	0.19 135	0.18 123	0.16 540	0.20 290	0.18 362	0.20 91	0.17 140	0.13 169	0.19 257	0.12 155	0.15 306	0.17 150	0.13 213	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 572

CES	0.14 209	0.08 48	0.19 135	0.17 65	0.22 658	0.18 211	0.16 259	0.23 161	0.19 183	0.14 200	0.17 224	0.14 221	0.10 101	0.18 181	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.08 315	0.18 666

anonymous	0.11 72	0.09 106	0.20 153	0.18 123	0.10 157	0.08 2	0.14 142	0.16 27	0.17 140	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.07 4	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

Weightmod_eth	0.16 264	0.11 261	0.20 153	0.21 339	0.13 391	0.20 290	0.18 362	0.25 206	0.19 183	0.17 272	0.25 340	0.19 313	0.17 363	0.25 346	0.14 254	0.16 666	0.08 522	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 166	0.09 106	0.20 153	0.18 123	0.14 443	0.18 211	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.16 252	0.21 289	0.09 38	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

LACA2	0.10 11	0.11 261	0.20 153	0.16 26	0.07 6	0.16 136	0.13 99	0.17 36	0.14 68	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.09 10	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

GEAStereo	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.18 123	0.12 306	0.19 247	0.16 259	0.20 91	0.14 68	0.12 130	0.15 184	0.10 75	0.09 45	0.16 130	0.10 19	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.08 315	0.08 372

GSStereo	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.17 65	0.12 306	0.19 247	0.16 259	0.26 228	0.18 163	0.13 169	0.15 184	0.10 75	0.09 45	0.16 130	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.08 315	0.08 372

AdaDepth	0.11 72	0.09 106	0.20 153	0.20 274	0.10 157	0.19 247	0.13 99	0.16 27	0.13 44	0.10 57	0.10 51	0.09 38	0.09 45	0.19 216	0.12 145	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.05 45

water-stereo	0.13 166	0.08 48	0.20 153	0.19 189	0.10 157	0.17 182	0.14 142	0.25 206	0.19 183	0.17 272	0.23 314	0.15 244	0.15 306	0.12 9	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.05 45

S2M2_L	0.13 166	0.11 261	0.20 153	0.16 26	0.12 306	0.12 29	0.07 1	0.18 50	0.20 216	0.12 130	0.15 184	0.14 221	0.12 196	0.15 94	0.14 254	0.13 610	0.09 561	0.09 406	0.10 526	0.11 531	0.09 447
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.19 189	0.11 225	0.15 83	0.17 311	0.19 65	0.16 108	0.11 95	0.13 128	0.14 221	0.09 45	0.20 240	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

GIP-stereo	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.19 189	0.11 225	0.16 136	0.14 142	0.29 284	0.18 163	0.11 95	0.16 205	0.13 187	0.09 45	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

RSM	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.20 274	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.23 161	0.18 163	0.13 169	0.13 128	0.15 244	0.09 45	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.05 45

test_for_model	0.13 166	0.09 106	0.20 153	0.18 123	0.14 443	0.19 247	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

EGLCR-Stereo	0.13 166	0.08 48	0.20 153	0.18 123	0.09 76	0.21 324	0.13 99	0.27 244	0.21 238	0.13 169	0.10 51	0.15 244	0.09 45	0.20 240	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.06 176

low	0.12 114	0.08 48	0.21 167	0.18 123	0.09 76	0.17 182	0.15 202	0.23 161	0.16 108	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.21 267	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.06 176

S0	0.18 312	0.13 401	0.21 167	0.23 475	0.11 225	0.33 562	0.26 606	0.27 244	0.21 238	0.21 322	0.26 352	0.20 329	0.16 331	0.19 216	0.17 350	0.12 589	0.11 622	0.14 637	0.14 650	0.10 480	0.07 284

SMOE	0.17 286	0.11 261	0.21 167	0.20 274	0.09 76	0.26 449	0.21 495	0.30 305	0.23 284	0.21 322	0.27 361	0.21 343	0.17 363	0.18 181	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.12 588	0.07 278	0.11 531	0.07 284

DF	0.13 166	0.09 106	0.21 167	0.18 123	0.10 157	0.17 182	0.15 202	0.25 206	0.17 140	0.13 169	0.22 303	0.19 313	0.11 155	0.20 240	0.14 254	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.06 176

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 114	0.10 175	0.21 167	0.21 339	0.11 225	0.20 290	0.16 259	0.21 111	0.17 140	0.12 130	0.17 224	0.11 115	0.12 196	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

RT-Monster	0.15 247	0.08 48	0.21 167	0.17 65	0.14 443	0.20 290	0.11 28	0.29 284	0.32 422	0.24 356	0.22 303	0.17 280	0.13 248	0.18 181	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.07 284

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 167	0.15 7	0.11 225	0.10 19	0.13 99	0.15 18	0.08 1	0.12 130	0.10 51	0.09 38	0.07 4	0.13 18	0.10 19	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.06 128	0.05 45

gcap_with_dpt	0.12 114	0.09 106	0.21 167	0.18 123	0.13 391	0.18 211	0.16 259	0.24 184	0.20 216	0.16 252	0.21 289	0.09 38	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

VIP-Stereo	0.12 114	0.12 327	0.21 167	0.18 123	0.11 225	0.24 405	0.12 47	0.19 65	0.18 163	0.10 57	0.13 128	0.11 115	0.09 45	0.19 216	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

FlowAnything_test	0.14 209	0.11 261	0.21 167	0.21 339	0.12 306	0.17 182	0.16 259	0.25 206	0.16 108	0.15 223	0.13 128	0.15 244	0.14 286	0.18 181	0.16 317	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.12 606	0.08 315	0.09 447

GASTEREO	0.13 166	0.12 327	0.21 167	0.23 475	0.10 157	0.18 211	0.15 202	0.26 228	0.18 163	0.17 272	0.16 205	0.11 115	0.13 248	0.19 216	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.06 128	0.06 176

MSCF	0.13 166	0.12 327	0.21 167	0.22 414	0.10 157	0.16 136	0.15 202	0.26 228	0.18 163	0.17 272	0.16 205	0.11 115	0.13 248	0.18 181	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.06 128	0.06 176

S2M2_XL	0.10 11	0.09 106	0.21 167	0.14 3	0.10 157	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 57	0.11 82	0.09 38	0.09 45	0.12 9	0.11 65	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.06 176
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Occ-G	0.13 166	0.08 48	0.21 167	0.17 65	0.10 157	0.15 83	0.19 411	0.22 136	0.19 183	0.13 169	0.19 257	0.21 343	0.11 155	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.06 176

U	1.00 748	0.09 106	0.21 167	0.21 339	3.68 785	6.12 791	0.14 142	0.21 111	0.21 238	0.11 95	0.11 82	0.10 75	0.09 45	0.12 9	0.11 65	0.07 158	0.05 46	5.42 800	2.90 798	0.07 222	0.06 176

trnet	0.13 166	0.08 48	0.21 167	0.15 7	0.07 6	0.21 324	0.12 47	0.24 184	0.24 302	0.16 252	0.21 289	0.15 244	0.13 248	0.18 181	0.13 213	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.05 45

CAS	0.15 247	0.07 4	0.21 167	0.41 722	0.16 540	0.20 290	0.18 362	0.22 136	0.19 183	0.15 223	0.19 257	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.13 213	0.29 735	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.14 616

CREStereo	0.13 166	0.08 48	0.21 167	0.14 3	0.08 41	0.22 357	0.15 202	0.25 206	0.24 302	0.16 252	0.21 289	0.14 221	0.13 248	0.18 181	0.13 213	0.09 446	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 222	0.06 176
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
FAST (zero-shot)	0.14 209	0.10 175	0.22 185	0.23 475	0.26 693	0.14 59	0.15 202	0.23 161	0.15 89	0.11 95	0.14 168	0.12 155	0.12 196	0.18 181	0.13 213	0.09 446	0.09 561	0.07 189	0.08 366	0.07 222	0.09 447

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 166	0.11 261	0.22 185	0.20 274	0.09 76	0.19 247	0.10 12	0.19 65	0.17 140	0.14 200	0.11 82	0.11 115	0.11 155	0.14 43	0.11 65	0.08 339	0.07 430	0.11 549	0.09 478	0.09 404	0.08 372

S	0.19 361	0.12 327	0.22 185	0.22 414	0.13 391	0.31 537	0.22 525	0.30 305	0.27 341	0.25 366	0.31 414	0.20 329	0.20 421	0.18 181	0.17 350	0.12 589	0.09 561	0.15 653	0.16 672	0.11 531	0.12 572

LiteMatch*	0.11 72	0.07 4	0.22 185	0.16 26	0.10 157	0.13 36	0.13 99	0.18 50	0.14 68	0.09 23	0.09 19	0.09 38	0.10 101	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.06 176

aanet-new-24k	0.12 114	0.11 261	0.22 185	0.19 189	0.11 225	0.16 136	0.14 142	0.19 65	0.15 89	0.13 169	0.16 205	0.11 115	0.12 196	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 166	0.09 106	0.22 185	0.18 123	0.14 443	0.18 211	0.15 202	0.23 161	0.21 238	0.16 252	0.22 303	0.10 75	0.09 45	0.15 94	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

Selective-IGEV-i32	0.12 114	0.09 106	0.22 185	0.19 189	0.10 157	0.15 83	0.14 142	0.27 244	0.15 89	0.13 169	0.14 168	0.13 187	0.08 19	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.05 45

VMStereo-Base	0.13 166	0.08 48	0.22 185	0.15 7	0.09 76	0.18 211	0.13 99	0.24 184	0.25 318	0.14 200	0.22 303	0.17 280	0.12 196	0.19 216	0.13 213	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.07 284

AIO_rvc	0.12 114	0.11 261	0.22 185	0.19 189	0.10 157	0.15 83	0.17 311	0.20 91	0.16 108	0.11 95	0.13 128	0.13 187	0.08 19	0.22 289	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.07 284

SMoEStereo_RVC	0.13 166	0.10 175	0.22 185	0.19 189	0.10 157	0.19 247	0.17 311	0.19 65	0.19 183	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.11 155	0.24 315	0.16 317	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

tt45	0.14 209	0.09 106	0.22 185	0.19 189	0.11 225	0.23 382	0.18 362	0.22 136	0.17 140	0.15 223	0.13 128	0.14 221	0.10 101	0.30 437	0.14 254	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.07 284

AIO-Stereo	0.13 166	0.10 175	0.22 185	0.20 274	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.16 108	0.13 169	0.15 184	0.13 187	0.08 19	0.18 181	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.06 176

gcap-zeroshot	0.13 166	0.09 106	0.22 185	0.17 65	0.14 443	0.19 247	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

CASnet	0.14 209	0.12 327	0.22 185	0.22 414	0.08 41	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.25 318	0.22 332	0.20 274	0.15 244	0.11 155	0.17 150	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.11 549	0.09 478	0.08 315	0.05 45
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 166	0.09 106	0.22 185	0.17 65	0.14 443	0.19 247	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

Selective-IGEV	0.12 114	0.09 106	0.22 185	0.19 189	0.10 157	0.15 83	0.14 142	0.27 244	0.15 89	0.13 169	0.14 168	0.13 187	0.08 19	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.05 45

GEAR-Net	0.13 166	0.09 106	0.23 201	0.21 339	0.10 157	0.15 83	0.15 202	0.29 284	0.16 108	0.12 130	0.15 184	0.12 155	0.12 196	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.07 284

aanet-new-12k	0.12 114	0.11 261	0.23 201	0.22 414	0.09 76	0.16 136	0.14 142	0.24 184	0.19 183	0.12 130	0.11 82	0.09 38	0.13 248	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.05 81	0.08 315	0.05 45

MatchStereo	0.11 72	0.08 48	0.23 201	0.16 26	0.07 6	0.09 4	0.12 47	0.20 91	0.17 140	0.10 57	0.15 184	0.08 6	0.08 19	0.14 43	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
xyz-stereo-finetune	0.16 264	0.12 327	0.23 201	0.16 26	0.08 41	0.23 382	0.20 464	0.29 284	0.31 410	0.19 299	0.22 303	0.19 313	0.15 306	0.29 421	0.20 436	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.06 128	0.06 176

IGEV-RUCA	0.21 403	0.08 48	0.23 201	0.19 189	0.19 614	0.28 480	0.24 574	0.23 161	0.21 238	0.20 308	0.23 314	0.28 453	0.49 689	0.26 366	0.18 379	0.09 446	0.08 522	0.18 680	0.13 635	0.17 648	0.17 653

ours_stereo	0.13 166	0.11 261	0.23 201	0.20 274	0.11 225	0.17 182	0.18 362	0.20 91	0.19 183	0.13 169	0.18 248	0.14 221	0.10 101	0.23 299	0.14 254	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.06 128	0.05 45

WCG-NET	0.14 209	0.09 106	0.23 201	0.18 123	0.08 41	0.18 211	0.17 311	0.21 111	0.28 360	0.18 291	0.21 289	0.15 244	0.12 196	0.18 181	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

WCG-NET（raft）	0.14 209	0.09 106	0.23 201	0.17 65	0.08 41	0.19 247	0.16 259	0.23 161	0.26 330	0.18 291	0.19 257	0.20 329	0.12 196	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

IGEV++	0.13 166	0.10 175	0.23 201	0.21 339	0.10 157	0.15 83	0.15 202	0.29 284	0.16 108	0.12 130	0.15 184	0.12 155	0.12 196	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.07 284

AEACV	0.13 166	0.09 106	0.23 201	0.18 123	0.19 614	0.19 247	0.16 259	0.23 161	0.14 68	0.13 169	0.17 224	0.13 187	0.16 331	0.16 130	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.08 366	0.07 222	0.06 176

PMTNet	0.15 247	0.08 48	0.23 201	0.15 7	0.09 76	0.23 382	0.16 259	0.25 206	0.23 284	0.17 272	0.21 289	0.16 268	0.14 286	0.22 289	0.13 213	0.29 735	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 222	0.06 176

aanet-new-8k	0.12 114	0.11 261	0.24 212	0.20 274	0.09 76	0.19 247	0.15 202	0.26 228	0.20 216	0.11 95	0.12 107	0.10 75	0.13 248	0.17 150	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

Zero-FE251	0.14 209	0.09 106	0.24 212	0.17 65	0.09 76	0.20 290	0.13 99	0.20 91	0.14 68	0.61 706	0.13 128	0.13 187	0.11 155	0.14 43	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 166	0.09 106	0.24 212	0.20 274	0.10 157	0.15 83	0.14 142	0.22 136	0.16 108	0.12 130	0.19 257	0.15 244	0.11 155	0.13 18	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.07 222	0.06 176

LG-Stereo	0.13 166	0.10 175	0.24 212	0.20 274	0.09 76	0.16 136	0.18 362	0.21 111	0.18 163	0.11 95	0.17 224	0.09 38	0.09 45	0.15 94	0.14 254	0.05 9	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.05 45

SCV	0.14 209	0.14 455	0.24 212	0.21 339	0.11 225	0.15 83	0.16 259	0.31 317	0.18 163	0.11 95	0.15 184	0.13 187	0.10 101	0.23 299	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.06 176

fffft	0.13 166	0.09 106	0.24 212	0.19 189	0.10 157	0.17 182	0.19 411	0.22 136	0.16 108	0.14 200	0.11 82	0.13 187	0.10 101	0.24 315	0.18 379	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.06 176
1: 1. 1
999	0.14 209	0.08 48	0.24 212	0.19 189	0.11 225	0.20 290	0.17 311	0.24 184	0.18 163	0.13 169	0.16 205	0.14 221	0.11 155	0.36 485	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.07 284

fffy	0.14 209	0.11 261	0.24 212	0.20 274	0.10 157	0.19 247	0.18 362	0.22 136	0.19 183	0.13 169	0.16 205	0.15 244	0.13 248	0.25 346	0.14 254	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.06 176

rvit_stereo_0081	0.16 264	0.11 261	0.24 212	0.21 339	0.12 306	0.16 136	0.17 311	0.22 136	0.33 436	0.16 252	0.18 248	0.18 293	0.14 286	0.20 240	0.16 317	0.11 549	0.08 522	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.07 284

rvit_stereo_0082	0.16 264	0.11 261	0.24 212	0.21 339	0.12 306	0.16 136	0.17 311	0.22 136	0.33 436	0.16 252	0.18 248	0.18 293	0.14 286	0.20 240	0.16 317	0.11 549	0.08 522	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.07 284

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 286	0.13 401	0.24 212	0.19 189	0.13 391	0.24 405	0.17 311	0.30 305	0.37 487	0.43 646	0.17 224	0.13 187	0.12 196	0.19 216	0.15 290	0.08 339	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.08 372

GLC_STEREO	0.15 247	0.10 175	0.24 212	0.21 339	0.09 76	0.17 182	0.15 202	0.23 161	0.27 341	0.17 272	0.20 274	0.17 280	0.11 155	0.23 299	0.16 317	0.07 158	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.06 176

AnonymousM	0.17 286	0.19 575	0.24 212	0.18 123	0.10 157	0.18 211	0.17 311	0.30 305	0.23 284	0.26 379	0.20 274	0.18 293	0.14 286	0.19 216	0.14 254	0.09 446	0.06 287	0.38 742	0.15 660	0.06 128	0.05 45

CroCo-Stereo	0.14 209	0.13 401	0.24 212	0.25 574	0.11 225	0.11 21	0.18 362	0.32 329	0.23 284	0.12 130	0.12 107	0.18 293	0.12 196	0.14 43	0.13 213	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.06 176
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
quiztm	0.15 247	0.15 494	0.25 226	0.22 414	0.14 443	0.17 182	0.17 311	0.33 345	0.21 238	0.18 291	0.21 289	0.14 221	0.10 101	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.08 315	0.05 45

aanet-new-14k	0.12 114	0.11 261	0.25 226	0.21 339	0.08 41	0.13 36	0.14 142	0.25 206	0.21 238	0.12 130	0.15 184	0.09 38	0.14 286	0.15 94	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

GREAT-IGEV	0.12 114	0.09 106	0.25 226	0.16 26	0.11 225	0.14 59	0.16 259	0.17 36	0.17 140	0.10 57	0.15 184	0.09 38	0.09 45	0.18 181	0.10 19	0.06 53	0.07 430	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.10 507
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 209	0.11 261	0.25 226	0.19 189	0.12 306	0.15 83	0.16 259	0.30 305	0.22 258	0.13 169	0.15 184	0.13 187	0.09 45	0.24 315	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.09 404	0.06 176

tg	0.16 264	0.11 261	0.25 226	0.21 339	0.11 225	0.23 382	0.15 202	0.34 358	0.24 302	0.20 308	0.25 340	0.19 313	0.12 196	0.24 315	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.09 478	0.08 315	0.07 284

rvit_stereo_0080	0.15 247	0.13 401	0.25 226	0.19 189	0.13 391	0.15 83	0.20 464	0.28 267	0.24 302	0.15 223	0.17 224	0.19 313	0.13 248	0.19 216	0.15 290	0.11 549	0.08 522	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.07 284

whm_eth	0.15 247	0.13 401	0.25 226	0.19 189	0.13 391	0.15 83	0.20 464	0.28 267	0.24 302	0.15 223	0.17 224	0.19 313	0.13 248	0.19 216	0.15 290	0.11 549	0.08 522	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.07 284

ProNet	0.14 209	0.12 327	0.25 226	0.19 189	0.11 225	0.19 247	0.19 411	0.27 244	0.20 216	0.14 200	0.13 128	0.13 187	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.07 284

MC-Stereo	0.14 209	0.09 106	0.25 226	0.21 339	0.09 76	0.18 211	0.16 259	0.23 161	0.19 183	0.18 291	0.23 314	0.16 268	0.13 248	0.22 289	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.05 45

RCA-Stereo	0.16 264	0.09 106	0.25 226	0.20 274	0.10 157	0.19 247	0.17 311	0.36 401	0.35 463	0.20 308	0.25 340	0.17 280	0.17 363	0.18 181	0.14 254	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.05 45

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 114	0.11 261	0.26 236	0.20 274	0.08 41	0.14 59	0.12 47	0.21 111	0.19 183	0.12 130	0.12 107	0.12 155	0.11 155	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

aanet-new-34k	0.12 114	0.11 261	0.26 236	0.19 189	0.07 6	0.14 59	0.14 142	0.21 111	0.18 163	0.12 130	0.15 184	0.11 115	0.12 196	0.13 18	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 72	0.10 175	0.26 236	0.18 123	0.09 76	0.14 59	0.14 142	0.20 91	0.13 44	0.11 95	0.13 128	0.10 75	0.11 155	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.05 45

aanet-new-16k	0.12 114	0.11 261	0.26 236	0.20 274	0.08 41	0.14 59	0.12 47	0.21 111	0.19 183	0.12 130	0.12 107	0.12 155	0.11 155	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

xyz-stereo-finetune2	0.17 286	0.11 261	0.26 236	0.16 26	0.09 76	0.27 460	0.19 411	0.27 244	0.20 216	0.22 332	0.28 369	0.21 343	0.22 449	0.37 488	0.22 485	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.06 128	0.07 284

rvit_stereo_0083	0.16 264	0.12 327	0.26 236	0.21 339	0.13 391	0.17 182	0.17 311	0.22 136	0.34 446	0.16 252	0.21 289	0.19 313	0.16 331	0.21 267	0.16 317	0.11 549	0.10 596	0.10 490	0.08 366	0.09 404	0.07 284

RAFT-Stereo-weight	0.15 247	0.09 106	0.26 236	0.20 274	0.10 157	0.19 247	0.17 311	0.36 401	0.29 379	0.24 356	0.20 274	0.19 313	0.10 101	0.18 181	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.05 45

MoCha-V2	0.13 166	0.08 48	0.26 236	0.23 475	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.26 228	0.16 108	0.15 223	0.15 184	0.13 187	0.14 286	0.20 240	0.11 65	0.06 53	0.07 430	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.05 45

MyStereo07	0.16 264	0.12 327	0.26 236	0.22 414	0.14 443	0.25 425	0.23 552	0.29 284	0.21 238	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.13 248	0.25 346	0.13 213	0.07 158	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.08 372

MaDis-Stereo	0.14 209	0.13 401	0.26 236	0.19 189	0.14 443	0.16 136	0.13 99	0.25 206	0.21 238	0.13 169	0.14 168	0.14 221	0.11 155	0.17 150	0.17 350	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.06 176

iRaftStereo_RVC	0.16 264	0.12 327	0.26 236	0.21 339	0.11 225	0.20 290	0.17 311	0.32 329	0.23 284	0.20 308	0.25 340	0.18 293	0.12 196	0.20 240	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.09 478	0.08 315	0.07 284

CREStereo++_RVC	0.15 247	0.08 48	0.26 236	0.17 65	0.11 225	0.18 211	0.13 99	0.22 136	0.30 396	0.21 322	0.30 399	0.13 187	0.11 155	0.16 130	0.15 290	0.07 158	0.04 2	0.06 59	0.15 660	0.06 128	0.05 45
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
s12784h	0.17 286	0.09 106	0.26 236	0.18 123	0.07 6	0.32 551	0.19 411	0.37 413	0.32 422	0.23 341	0.25 340	0.18 293	0.17 363	0.25 346	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.05 45

DN	0.15 247	0.08 48	0.27 249	0.19 189	0.14 443	0.21 324	0.18 362	0.28 267	0.24 302	0.14 200	0.16 205	0.18 293	0.10 101	0.21 267	0.13 213	0.11 549	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.10 507

aanet-new-70k	0.12 114	0.10 175	0.27 249	0.19 189	0.08 41	0.16 136	0.14 142	0.21 111	0.15 89	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.12 196	0.20 240	0.09 10	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 114	0.11 261	0.27 249	0.19 189	0.11 225	0.16 136	0.14 142	0.19 65	0.14 68	0.11 95	0.14 168	0.10 75	0.11 155	0.12 9	0.10 19	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

aanet-new-32k	0.12 114	0.11 261	0.27 249	0.20 274	0.09 76	0.18 211	0.13 99	0.18 50	0.13 44	0.12 130	0.12 107	0.13 187	0.13 248	0.14 43	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

aanet-new-30k	0.12 114	0.11 261	0.27 249	0.20 274	0.09 76	0.18 211	0.13 99	0.18 50	0.13 44	0.12 130	0.12 107	0.13 187	0.13 248	0.14 43	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

aanet-new-10k	0.12 114	0.12 327	0.27 249	0.21 339	0.09 76	0.19 247	0.14 142	0.24 184	0.17 140	0.12 130	0.13 128	0.11 115	0.12 196	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

RAStereo	0.13 166	0.12 327	0.27 249	0.22 414	0.11 225	0.15 83	0.18 362	0.23 161	0.23 284	0.13 169	0.17 224	0.11 115	0.09 45	0.15 94	0.13 213	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.05 45

Pointernet	0.13 166	0.07 4	0.27 249	0.19 189	0.11 225	0.20 290	0.12 47	0.31 317	0.24 302	0.15 223	0.15 184	0.13 187	0.11 155	0.17 150	0.13 213	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

CAS++	0.16 264	0.12 327	0.27 249	0.18 123	0.12 306	0.17 182	0.15 202	0.42 476	0.24 302	0.19 299	0.18 248	0.13 187	0.10 101	0.21 267	0.12 145	0.12 589	0.10 596	0.11 549	0.08 366	0.10 480	0.09 447
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

IGEVStereo-DCA	0.14 209	0.11 261	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.12 107	0.14 221	0.12 196	0.28 401	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

ffff	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

11t	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

anonymousdsp	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.28 267	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.07 284

LoS	0.14 209	0.08 48	0.27 249	0.16 26	0.09 76	0.22 357	0.14 142	0.26 228	0.26 330	0.15 223	0.18 248	0.18 293	0.13 248	0.22 289	0.14 254	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

IGEV-Stereo	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.28 267	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.07 284
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-90k	0.12 114	0.11 261	0.28 266	0.20 274	0.09 76	0.15 83	0.14 142	0.22 136	0.16 108	0.09 23	0.11 82	0.09 38	0.12 196	0.20 240	0.09 10	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

aanet-new-36k	0.12 114	0.12 327	0.28 266	0.19 189	0.08 41	0.17 182	0.15 202	0.22 136	0.18 163	0.11 95	0.14 168	0.10 75	0.11 155	0.17 150	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

aanet-32k-new	0.12 114	0.13 401	0.28 266	0.20 274	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.20 91	0.16 108	0.11 95	0.14 168	0.09 38	0.13 248	0.18 181	0.10 19	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.06 176

aanet-new-22k	0.12 114	0.11 261	0.28 266	0.20 274	0.08 41	0.15 83	0.13 99	0.22 136	0.19 183	0.12 130	0.14 168	0.12 155	0.12 196	0.15 94	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

rvit_stereo_0081_aga	0.16 264	0.14 455	0.28 266	0.21 339	0.13 391	0.19 247	0.17 311	0.23 161	0.24 302	0.17 272	0.21 289	0.19 313	0.13 248	0.19 216	0.14 254	0.11 549	0.08 522	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.07 284

test_sample2	0.21 403	0.10 175	0.28 266	0.19 189	0.11 225	0.27 460	0.21 495	0.43 490	0.29 379	0.26 379	0.31 414	0.30 481	0.24 481	0.45 523	0.18 379	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.09 447

test_sample1	0.20 382	0.10 175	0.28 266	0.19 189	0.12 306	0.28 480	0.19 411	0.41 462	0.25 318	0.26 379	0.31 414	0.29 464	0.26 514	0.44 520	0.21 463	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.09 447

anonymousdsp2	0.17 286	0.10 175	0.28 266	0.20 274	0.11 225	0.25 425	0.17 311	0.41 462	0.31 410	0.23 341	0.23 314	0.22 355	0.15 306	0.25 346	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.08 315	0.07 284

CroCo-Stereo Lap2	0.15 247	0.15 494	0.28 266	0.25 574	0.18 587	0.11 21	0.19 411	0.28 267	0.21 238	0.13 169	0.16 205	0.15 244	0.12 196	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.07 430	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.07 284

BUS	0.23 457	0.12 327	0.28 266	0.25 574	0.14 443	0.43 648	0.17 311	0.56 651	0.34 446	0.34 538	0.35 469	0.32 501	0.20 421	0.26 366	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.09 404	0.09 447

BSDual-CNN	0.23 457	0.12 327	0.28 266	0.25 574	0.14 443	0.35 591	0.21 495	0.56 651	0.34 446	0.34 538	0.35 469	0.38 555	0.24 481	0.26 366	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.09 404	0.09 447

psmg	0.23 457	0.12 327	0.28 266	0.21 339	0.14 443	0.35 591	0.23 552	0.51 584	0.34 446	0.35 555	0.38 503	0.38 555	0.24 481	0.26 366	0.21 463	0.10 501	0.08 522	0.10 490	0.10 526	0.09 404	0.08 372

TANstereo	0.15 247	0.09 106	0.28 266	0.16 26	0.08 41	0.25 425	0.14 142	0.23 161	0.28 360	0.24 356	0.30 399	0.16 268	0.12 196	0.17 150	0.13 213	0.08 339	0.07 430	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.07 284

XX-TBD	0.15 247	0.18 558	0.28 266	0.22 414	0.10 157	0.22 357	0.15 202	0.22 136	0.27 341	0.22 332	0.26 352	0.14 221	0.12 196	0.16 130	0.13 213	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 222	0.06 176

SME	0.21 403	0.20 588	0.29 280	0.23 475	0.11 225	0.36 598	0.17 311	0.37 413	0.29 379	0.24 356	0.28 369	0.19 313	0.21 431	0.53 561	0.21 463	0.10 501	0.08 522	0.10 490	0.10 526	0.11 531	0.08 372

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 114	0.08 48	0.29 280	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.14 142	0.19 65	0.17 140	0.11 95	0.14 168	0.11 115	0.12 196	0.13 18	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.19 673

PSi22	0.14 209	0.13 401	0.29 280	0.19 189	0.09 76	0.17 182	0.12 47	0.28 267	0.23 284	0.13 169	0.14 168	0.22 355	0.13 248	0.29 421	0.14 254	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.07 222	0.06 176

MM-Stereo_test3	0.17 286	0.12 327	0.29 280	0.23 475	0.14 443	0.19 247	0.22 525	0.39 433	0.36 476	0.16 252	0.24 328	0.17 280	0.12 196	0.19 216	0.14 254	0.07 158	0.07 430	0.08 303	0.06 182	0.09 404	0.06 176

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 114	0.08 48	0.29 280	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.14 142	0.19 65	0.17 140	0.11 95	0.14 168	0.11 115	0.12 196	0.13 18	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.19 673

x	0.19 361	0.11 261	0.29 280	0.20 274	0.11 225	0.26 449	0.18 362	0.41 462	0.29 379	0.25 366	0.29 383	0.28 453	0.24 481	0.26 366	0.23 506	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.08 372

LCNet	0.21 403	0.11 261	0.29 280	0.25 574	0.12 306	0.23 382	0.19 411	0.34 358	0.26 330	0.28 402	0.35 469	0.26 426	0.30 580	0.35 476	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.10 526	0.13 590	0.22 700

raftrobust	0.16 264	0.13 401	0.29 280	0.22 414	0.15 507	0.19 247	0.13 99	0.32 329	0.26 330	0.26 379	0.20 274	0.19 313	0.17 363	0.21 267	0.15 290	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.07 284

222	0.41 664	0.10 175	0.29 280	0.19 189	0.11 225	0.36 598	0.20 464	0.57 661	0.39 512	0.35 555	0.44 579	0.30 481	0.27 533	0.55 571	3.56 782	0.11 549	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.09 447

xxxx	0.34 623	0.10 175	0.29 280	0.19 189	0.11 225	0.37 605	0.20 464	0.58 670	0.38 502	0.29 431	0.42 554	0.38 555	0.24 481	0.46 526	2.20 775	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.09 447

test_xeample	0.34 623	0.10 175	0.29 280	0.19 189	0.11 225	0.33 562	0.23 552	0.55 635	0.38 502	0.32 503	0.45 592	0.29 464	0.26 514	0.57 586	2.24 777	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.09 447

AnonStereo	0.16 264	0.12 327	0.30 291	0.20 274	0.12 306	0.18 211	0.14 142	0.36 401	0.24 302	0.19 299	0.17 224	0.19 313	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.10 480	0.06 176

aanet-new	0.13 166	0.11 261	0.30 291	0.20 274	0.13 391	0.20 290	0.14 142	0.23 161	0.16 108	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.15 306	0.19 216	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.06 176

HART	0.15 247	0.11 261	0.30 291	0.21 339	0.09 76	0.17 182	0.16 259	0.30 305	0.19 183	0.15 223	0.25 340	0.17 280	0.09 45	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.07 430	0.07 189	0.05 81	0.08 315	0.06 176

rvit_stereo_ft	0.17 286	0.14 455	0.30 291	0.25 574	0.14 443	0.17 182	0.21 495	0.28 267	0.26 330	0.16 252	0.19 257	0.20 329	0.16 331	0.22 289	0.17 350	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.07 284

11t1	0.18 312	0.10 175	0.30 291	0.20 274	0.11 225	0.27 460	0.17 311	0.35 382	0.23 284	0.25 366	0.23 314	0.23 377	0.23 463	0.25 346	0.18 379	0.09 446	0.07 430	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.09 447

UniTT-Stereo	0.14 209	0.10 175	0.30 291	0.21 339	0.13 391	0.17 182	0.13 99	0.19 65	0.18 163	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.11 155	0.18 181	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.06 176

Selective-RAFT	0.17 286	0.12 327	0.30 291	0.24 533	0.10 157	0.29 502	0.15 202	0.32 329	0.31 410	0.17 272	0.17 224	0.21 343	0.18 394	0.28 401	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.06 176

raft_robust	0.22 439	0.17 543	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.23 382	0.22 525	0.49 555	0.48 621	0.32 503	0.32 424	0.26 426	0.23 463	0.53 561	0.15 290	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.10 526	0.08 315	0.06 176

CSP-Net	0.27 546	0.15 494	0.30 291	0.21 339	0.14 443	0.44 650	0.24 574	0.50 566	0.40 530	0.41 630	0.43 568	0.42 598	0.26 514	0.66 638	0.28 555	0.12 589	0.08 522	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.09 447

GMOStereo	0.18 312	0.14 455	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.20 290	0.27 613	0.26 228	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.26 426	0.17 363	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.05 45

error version	0.18 312	0.14 455	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.20 290	0.27 613	0.26 228	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.26 426	0.17 363	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.05 45

test-v	0.18 312	0.14 455	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.20 290	0.27 613	0.26 228	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.26 426	0.17 363	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.05 45

PSM-AAD	0.25 516	0.10 175	0.30 291	0.24 533	0.12 306	0.26 449	0.38 693	0.34 358	0.28 360	0.35 555	0.39 517	0.28 453	0.79 732	0.30 437	0.16 317	0.07 158	0.06 287	0.12 588	0.11 567	0.08 315	0.21 694

KYRaft	0.22 439	0.10 175	0.30 291	0.23 475	0.12 306	0.23 382	0.23 552	0.35 382	0.24 302	0.35 555	0.54 645	0.34 520	0.26 514	0.29 421	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.10 526	0.08 315	0.31 728

test-2	0.18 312	0.14 455	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.20 290	0.27 613	0.26 228	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.26 426	0.17 363	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.05 45

Prome-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.30 291	0.24 533	0.12 306	0.23 382	0.23 552	0.36 401	0.25 318	0.33 518	0.59 665	0.24 392	0.28 550	0.29 421	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.20 685

EE1	0.14 209	0.08 48	0.31 307	0.19 189	0.11 225	0.16 136	0.13 99	0.32 329	0.21 238	0.16 252	0.14 168	0.15 244	0.13 248	0.25 346	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.06 176

TestStereo-Hl	0.18 312	0.11 261	0.31 307	0.17 65	0.10 157	0.22 357	0.16 259	0.36 401	0.29 379	0.23 341	0.26 352	0.22 355	0.19 410	0.38 494	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.07 222	0.07 284

Selective-IGEV-i1	0.21 403	0.10 175	0.31 307	0.23 475	0.13 391	0.31 537	0.22 525	0.46 522	0.42 550	0.27 389	0.32 424	0.33 510	0.17 363	0.25 346	0.19 413	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.09 447

Hybrid-DGEV-03	0.20 382	0.14 455	0.31 307	0.22 414	0.12 306	0.26 449	0.16 259	0.31 317	0.27 341	0.32 503	0.58 662	0.23 377	0.15 306	0.23 299	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.07 278	0.08 315	0.06 176

AE-Stereo	0.17 286	0.11 261	0.31 307	0.24 533	0.14 443	0.23 382	0.18 362	0.34 358	0.29 379	0.15 223	0.25 340	0.21 343	0.13 248	0.20 240	0.14 254	0.07 158	0.08 522	0.09 406	0.10 526	0.07 222	0.06 176

mmm	0.21 403	0.12 327	0.31 307	0.22 414	0.12 306	0.28 480	0.21 495	0.41 462	0.27 341	0.29 431	0.38 503	0.29 464	0.24 481	0.29 421	0.22 485	0.09 446	0.07 430	0.11 549	0.09 478	0.10 480	0.09 447

Any-RAFT	0.17 286	0.08 48	0.31 307	0.19 189	0.10 157	0.29 502	0.16 259	0.42 476	0.30 396	0.24 356	0.27 361	0.27 437	0.16 331	0.21 267	0.12 145	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.06 176

qqq	0.20 382	0.12 327	0.31 307	0.20 274	0.11 225	0.23 382	0.19 411	0.41 462	0.27 341	0.24 356	0.28 369	0.28 453	0.24 481	0.34 465	0.22 485	0.08 339	0.07 430	0.10 490	0.09 478	0.09 404	0.09 447

test-3	0.16 264	0.09 106	0.31 307	0.21 339	0.11 225	0.18 211	0.16 259	0.30 305	0.27 341	0.26 379	0.16 205	0.22 355	0.12 196	0.26 366	0.18 379	0.06 53	0.04 2	0.08 303	0.08 366	0.06 128	0.06 176

test_1	0.16 264	0.09 106	0.31 307	0.21 339	0.11 225	0.18 211	0.16 259	0.30 305	0.27 341	0.25 366	0.16 205	0.22 355	0.12 196	0.26 366	0.18 379	0.06 53	0.04 2	0.08 303	0.08 366	0.06 128	0.06 176

aanet-new-60k	0.12 114	0.11 261	0.32 317	0.20 274	0.08 41	0.16 136	0.13 99	0.19 65	0.17 140	0.11 95	0.12 107	0.11 115	0.11 155	0.19 216	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

Replicate-Monster	0.12 114	0.10 175	0.32 317	0.16 26	0.08 41	0.17 182	0.10 12	0.22 136	0.19 183	0.11 95	0.10 51	0.10 75	0.09 45	0.19 216	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 372

FACV-RUCA	0.21 403	0.15 494	0.32 317	0.23 475	0.23 671	0.26 449	0.19 411	0.39 433	0.34 446	0.25 366	0.32 424	0.21 343	0.24 481	0.24 315	0.19 413	0.10 501	0.07 430	0.15 653	0.08 366	0.16 631	0.13 592

MGS-Stereo	0.14 209	0.11 261	0.32 317	0.19 189	0.11 225	0.18 211	0.17 311	0.20 91	0.22 258	0.14 200	0.24 328	0.15 244	0.10 101	0.18 181	0.12 145	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.10 480	0.06 176

CASS	0.21 403	0.15 494	0.32 317	0.26 609	0.11 225	0.28 480	0.19 411	0.39 433	0.30 396	0.32 503	0.34 458	0.25 404	0.24 481	0.25 346	0.20 436	0.13 610	0.08 522	0.11 549	0.09 478	0.11 531	0.11 548
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 286	0.09 106	0.32 317	0.17 65	0.11 225	0.21 324	0.17 311	0.32 329	0.23 284	0.23 341	0.28 369	0.27 437	0.16 331	0.23 299	0.16 317	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.06 182	0.09 404	0.09 447

TestStereo1	0.21 403	0.16 523	0.32 317	0.26 609	0.13 391	0.26 449	0.27 613	0.40 447	0.36 476	0.29 431	0.39 517	0.22 355	0.21 431	0.33 458	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.07 284

SA-5K	0.21 403	0.16 523	0.32 317	0.26 609	0.13 391	0.26 449	0.27 613	0.40 447	0.36 476	0.29 431	0.39 517	0.22 355	0.21 431	0.33 458	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.07 284

test_3	0.18 312	0.11 261	0.32 317	0.24 533	0.11 225	0.22 357	0.25 592	0.31 317	0.31 410	0.25 366	0.18 248	0.23 377	0.13 248	0.25 346	0.19 413	0.06 53	0.05 46	0.09 406	0.10 526	0.07 222	0.06 176

PSMNet-ADL	0.25 516	0.15 494	0.32 317	0.26 609	0.14 443	0.31 537	0.22 525	0.44 498	0.36 476	0.27 389	0.33 447	0.41 589	0.28 550	0.61 610	0.29 567	0.11 549	0.09 561	0.09 406	0.11 567	0.10 480	0.10 507

GrayStereo	0.25 516	0.09 106	0.32 317	0.26 609	0.13 391	0.23 382	0.47 722	0.34 358	0.30 396	0.39 611	0.47 609	0.30 481	0.79 732	0.29 421	0.16 317	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.09 478	0.07 222	0.13 592

RAFT	0.21 403	0.17 543	0.32 317	0.24 533	0.12 306	0.25 425	0.27 613	0.35 382	0.28 360	0.33 518	0.33 447	0.38 555	0.22 449	0.29 421	0.17 350	0.08 339	0.08 522	0.11 549	0.10 526	0.10 480	0.06 176

raft+_RVC	0.18 312	0.14 455	0.32 317	0.21 339	0.15 507	0.21 324	0.16 259	0.38 421	0.34 446	0.21 322	0.28 369	0.20 329	0.15 306	0.24 315	0.19 413	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.08 372

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 286	0.14 455	0.32 317	0.20 274	0.09 76	0.19 247	0.17 311	0.32 329	0.30 396	0.25 366	0.33 447	0.20 329	0.17 363	0.19 216	0.15 290	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.05 45

AFF-stereo	0.18 312	0.15 494	0.32 317	0.21 339	0.10 157	0.18 211	0.18 362	0.33 345	0.27 341	0.25 366	0.37 488	0.25 404	0.17 363	0.24 315	0.15 290	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.05 45

R-Stereo Train	0.18 312	0.09 106	0.32 317	0.22 414	0.12 306	0.22 357	0.19 411	0.42 476	0.19 183	0.31 481	0.45 592	0.20 329	0.14 286	0.18 181	0.15 290	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

RAFT-Stereo	0.18 312	0.09 106	0.32 317	0.22 414	0.12 306	0.22 357	0.19 411	0.42 476	0.19 183	0.31 481	0.45 592	0.20 329	0.14 286	0.18 181	0.15 290	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGDA	0.18 312	0.14 455	0.33 334	0.17 65	0.10 157	0.20 290	0.16 259	0.33 345	0.31 410	0.22 332	0.28 369	0.19 313	0.16 331	0.38 494	0.17 350	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.08 315	0.08 372

Lsterematch	0.18 312	0.13 401	0.33 334	0.19 189	0.10 157	0.23 382	0.17 311	0.25 206	0.32 422	0.28 402	0.37 488	0.24 392	0.21 431	0.23 299	0.22 485	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.07 284

FE-Mocha	0.16 264	0.10 175	0.33 334	0.19 189	0.13 391	0.19 247	0.15 202	0.35 382	0.22 258	0.24 356	0.24 328	0.20 329	0.14 286	0.17 150	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.06 176

FLISNet	0.20 382	0.13 401	0.33 334	0.18 123	0.15 507	0.17 182	0.16 259	0.34 358	0.21 238	0.37 580	0.39 517	0.36 539	0.24 481	0.29 421	0.21 463	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.09 478	0.09 404	0.07 284

CoSv	0.20 382	0.13 401	0.33 334	0.18 123	0.15 507	0.17 182	0.16 259	0.34 358	0.21 238	0.37 580	0.39 517	0.36 539	0.24 481	0.29 421	0.21 463	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.09 478	0.09 404	0.07 284

ITSA-stereo	0.25 516	0.15 494	0.33 334	0.23 475	0.11 225	0.27 460	0.18 362	0.56 651	0.59 678	0.31 481	0.32 424	0.33 510	0.28 550	0.49 539	0.30 575	0.11 549	0.08 522	0.11 549	0.10 526	0.11 531	0.13 592

GCAP-Stereo	0.14 209	0.14 455	0.33 334	0.20 274	0.09 76	0.21 324	0.10 12	0.26 228	0.20 216	0.18 291	0.19 257	0.15 244	0.13 248	0.17 150	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.06 176

RAFT+CT+SA	0.21 403	0.18 558	0.33 334	0.25 574	0.18 587	0.23 382	0.29 636	0.40 447	0.36 476	0.24 356	0.38 503	0.18 293	0.16 331	0.32 451	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.12 606	0.09 404	0.09 447

RALCasStereoNet	0.18 312	0.15 494	0.33 334	0.21 339	0.14 443	0.21 324	0.18 362	0.31 317	0.25 318	0.21 322	0.29 383	0.22 355	0.15 306	0.27 386	0.17 350	0.08 339	0.10 596	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.09 447

HCRNet	0.24 488	0.25 637	0.33 334	0.34 697	0.16 540	0.27 460	0.18 362	0.43 490	0.35 463	0.30 463	0.35 469	0.32 501	0.22 449	0.44 520	0.20 436	0.13 610	0.08 522	0.13 610	0.11 567	0.10 480	0.09 447

EAI-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.33 334	0.21 339	0.12 306	0.30 521	0.46 717	0.46 522	0.20 216	0.25 366	0.50 621	0.17 280	0.16 331	0.24 315	0.23 506	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.10 526	0.06 128	0.07 284

DIP-Stereo	0.18 312	0.12 327	0.33 334	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.12 47	0.42 476	0.25 318	0.27 389	0.32 424	0.21 343	0.17 363	0.25 346	0.20 436	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.08 372
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.26 535	0.37 706	0.34 346	0.21 339	0.13 391	0.25 425	0.25 592	0.33 345	0.47 609	0.26 379	0.17 224	0.29 464	0.34 617	0.35 476	0.37 612	0.23 709	0.15 681	0.17 671	0.13 635	0.23 693	0.21 694

TestStereo_HL2	0.18 312	0.14 455	0.34 346	0.17 65	0.11 225	0.20 290	0.15 202	0.33 345	0.29 379	0.22 332	0.29 383	0.19 313	0.17 363	0.39 499	0.18 379	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.08 315	0.08 372

Hybrid-DGEV-2	0.21 403	0.15 494	0.34 346	0.24 533	0.13 391	0.28 480	0.14 142	0.48 545	0.44 574	0.27 389	0.24 328	0.25 404	0.25 503	0.28 401	0.19 413	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.07 284

rvit_0105_6	0.19 361	0.14 455	0.34 346	0.23 475	0.14 443	0.18 211	0.20 464	0.29 284	0.37 487	0.18 291	0.22 303	0.23 377	0.17 363	0.26 366	0.17 350	0.15 650	0.13 654	0.13 610	0.11 567	0.11 531	0.08 372

MIF-Stereo (partial)	0.16 264	0.10 175	0.34 346	0.21 339	0.15 507	0.15 83	0.13 99	0.28 267	0.25 318	0.17 272	0.26 352	0.15 244	0.16 331	0.25 346	0.17 350	0.09 446	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.09 404	0.08 372

riskmin	0.18 312	0.09 106	0.34 346	0.18 123	0.12 306	0.24 405	0.16 259	0.34 358	0.28 360	0.21 322	0.23 314	0.33 510	0.24 481	0.23 299	0.17 350	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.06 182	0.10 480	0.10 507

test_4	0.18 312	0.12 327	0.34 346	0.23 475	0.12 306	0.18 211	0.22 525	0.26 228	0.24 302	0.24 356	0.47 609	0.22 355	0.13 248	0.24 315	0.16 317	0.06 53	0.05 46	0.09 406	0.09 478	0.07 222	0.05 45

DRaft	0.24 488	0.10 175	0.34 346	0.18 123	0.12 306	0.28 480	0.23 552	0.33 345	0.39 512	0.38 595	0.61 677	0.21 343	0.41 656	0.48 534	0.42 643	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.08 372

Pruner-Stereo	0.19 361	0.11 261	0.34 346	0.29 663	0.12 306	0.19 247	0.17 311	0.31 317	0.29 379	0.33 518	0.32 424	0.25 404	0.15 306	0.24 315	0.21 463	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.09 447

UCFNet_RVC	0.24 488	0.16 523	0.34 346	0.18 123	0.15 507	0.33 562	0.16 259	0.46 522	0.35 463	0.29 431	0.35 469	0.39 567	0.25 503	0.34 465	0.22 485	0.13 610	0.08 522	0.13 610	0.14 650	0.13 590	0.12 572

DLCB_ROB	0.28 567	0.16 523	0.34 346	0.27 637	0.16 540	0.38 613	0.25 592	0.48 545	0.43 558	0.46 661	0.46 602	0.51 652	0.33 608	0.53 561	0.33 596	0.10 501	0.10 596	0.11 549	0.11 567	0.10 480	0.09 447

aanet-new-28k	0.12 114	0.11 261	0.35 357	0.20 274	0.08 41	0.16 136	0.14 142	0.19 65	0.14 68	0.12 130	0.14 168	0.12 155	0.12 196	0.15 94	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.07 222	0.05 45

test_sample7	0.25 516	0.15 494	0.35 357	0.20 274	0.14 443	0.28 480	0.21 495	0.51 584	0.38 502	0.37 580	0.34 458	0.37 547	0.30 580	0.39 499	0.23 506	0.14 635	0.09 561	0.13 610	0.12 606	0.13 590	0.12 572

H2IRNET	0.18 312	0.13 401	0.35 357	0.21 339	0.12 306	0.20 290	0.15 202	0.27 244	0.30 396	0.17 272	0.31 414	0.25 404	0.20 421	0.24 315	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.10 526	0.09 404	0.06 176

tt1	0.18 312	0.14 455	0.35 357	0.23 475	0.11 225	0.30 521	0.19 411	0.35 382	0.44 574	0.17 272	0.19 257	0.13 187	0.16 331	0.27 386	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.08 372

DisPM	0.19 361	0.10 175	0.35 357	0.23 475	0.13 391	0.18 211	0.20 464	0.29 284	0.29 379	0.33 518	0.34 458	0.23 377	0.16 331	0.33 458	0.16 317	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.11 548

Sa-1000	0.22 439	0.15 494	0.35 357	0.23 475	0.13 391	0.28 480	0.23 552	0.47 532	0.39 512	0.30 463	0.50 621	0.26 426	0.19 410	0.33 458	0.16 317	0.07 158	0.06 287	0.10 490	0.11 567	0.08 315	0.06 176

OMP-Stereo	0.23 457	0.14 455	0.35 357	0.29 663	0.13 391	0.21 324	0.16 259	0.37 413	0.33 436	0.34 538	0.30 399	0.34 520	0.19 410	0.70 648	0.24 519	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.07 278	0.07 222	0.06 176

IIG-Stereo	0.23 457	0.13 401	0.35 357	0.29 663	0.12 306	0.23 382	0.14 142	0.38 421	0.31 410	0.34 538	0.37 488	0.33 510	0.21 431	0.70 648	0.26 543	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.07 278	0.07 222	0.06 176

NF-Stereo	0.20 382	0.10 175	0.35 357	0.24 533	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.38 421	0.32 422	0.28 402	0.30 399	0.22 355	0.16 331	0.51 548	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.13 592

OCTAStereo	0.20 382	0.10 175	0.35 357	0.24 533	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.38 421	0.32 422	0.28 402	0.30 399	0.22 355	0.16 331	0.51 548	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.13 592

NRIStereo	0.18 312	0.11 261	0.35 357	0.23 475	0.11 225	0.24 405	0.20 464	0.29 284	0.26 330	0.26 379	0.25 340	0.25 404	0.18 394	0.34 465	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.08 372

RE-Stereo	0.20 382	0.10 175	0.35 357	0.24 533	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.38 421	0.32 422	0.28 402	0.30 399	0.22 355	0.16 331	0.51 548	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.13 592

TVStereo	0.20 382	0.10 175	0.35 357	0.24 533	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.38 421	0.32 422	0.28 402	0.30 399	0.22 355	0.16 331	0.51 548	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.13 592

rafts_anoy	0.18 312	0.15 494	0.35 357	0.22 414	0.14 443	0.19 247	0.17 311	0.32 329	0.30 396	0.23 341	0.25 340	0.20 329	0.16 331	0.22 289	0.19 413	0.08 339	0.07 430	0.10 490	0.12 606	0.09 404	0.08 372

ACVNet	0.23 457	0.13 401	0.35 357	0.18 123	0.15 507	0.27 460	0.23 552	0.39 433	0.44 574	0.28 402	0.41 537	0.38 555	0.26 514	0.27 386	0.32 589	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.10 480	0.07 284

CFNet-ft	0.24 488	0.15 494	0.35 357	0.18 123	0.15 507	0.30 521	0.21 495	0.39 433	0.36 476	0.28 402	0.40 528	0.43 602	0.25 503	0.47 530	0.24 519	0.12 589	0.07 430	0.12 588	0.11 567	0.12 572	0.09 447

CFNet_RVC	0.24 488	0.15 494	0.35 357	0.18 123	0.15 507	0.30 521	0.21 495	0.39 433	0.36 476	0.28 402	0.40 528	0.43 602	0.25 503	0.47 530	0.24 519	0.12 589	0.07 430	0.12 588	0.11 567	0.12 572	0.09 447

HSM	0.28 567	0.16 523	0.35 357	0.20 274	0.15 507	0.33 562	0.19 411	0.53 615	0.37 487	0.36 572	0.38 503	0.67 708	0.31 597	0.89 709	0.23 506	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.08 372

StereoDRNet-Refined	0.27 546	0.17 543	0.35 357	0.25 574	0.14 443	0.37 605	0.21 495	0.47 532	0.41 542	0.44 653	0.51 627	0.41 589	0.28 550	0.45 523	0.37 612	0.09 446	0.06 287	0.11 549	0.11 567	0.10 480	0.10 507
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 595	0.20 588	0.35 357	0.24 533	0.16 540	0.32 551	0.19 411	0.52 603	0.48 621	0.33 518	0.36 479	0.42 598	0.28 550	0.93 716	0.24 519	0.19 695	0.20 718	0.24 705	0.22 709	0.17 648	0.17 653

coex_refinement	0.26 535	0.16 523	0.36 377	0.23 475	0.15 507	0.31 537	0.20 464	0.49 555	0.42 550	0.35 555	0.42 554	0.45 618	0.27 533	0.55 571	0.33 596	0.10 501	0.06 287	0.07 189	0.07 278	0.10 480	0.10 507

Reg-Stereo(zero)	0.16 264	0.07 4	0.36 377	0.19 189	0.10 157	0.19 247	0.14 142	0.28 267	0.24 302	0.22 332	0.20 274	0.24 392	0.18 394	0.21 267	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.06 176

StereoAnything_RVC	0.13 166	0.37 706	0.36 377	0.14 3	0.07 6	0.11 21	0.12 47	0.17 36	0.12 28	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 101	0.20 240	0.10 19	0.09 446	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.24 697	0.05 45

AIO-test2	0.20 382	0.20 588	0.36 377	0.26 609	0.15 507	0.22 357	0.16 259	0.42 476	0.42 550	0.16 252	0.29 383	0.15 244	0.11 155	0.26 366	0.13 213	0.18 689	0.06 287	0.10 490	0.11 567	0.07 222	0.07 284

SA	0.22 439	0.16 523	0.36 377	0.23 475	0.13 391	0.24 405	0.23 552	0.45 511	0.40 530	0.27 389	0.44 579	0.23 377	0.23 463	0.33 458	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.10 490	0.11 567	0.08 315	0.06 176

GANet-RSSM	0.24 488	0.14 455	0.36 377	0.21 339	0.14 443	0.27 460	0.21 495	0.45 511	0.33 436	0.29 431	0.39 517	0.39 567	0.28 550	0.58 593	0.23 506	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.09 447

PSMNet-RSSM	0.24 488	0.15 494	0.36 377	0.21 339	0.14 443	0.25 425	0.20 464	0.48 545	0.37 487	0.30 463	0.44 579	0.38 555	0.26 514	0.52 554	0.22 485	0.12 589	0.07 430	0.11 549	0.13 635	0.10 480	0.09 447

DSFCA	0.27 546	0.13 401	0.36 377	0.20 274	0.17 565	0.38 613	0.31 652	0.47 532	0.43 558	0.43 646	0.37 488	0.39 567	0.29 565	0.52 554	0.32 589	0.12 589	0.10 596	0.10 490	0.11 567	0.11 531	0.10 507

DMCA	0.22 439	0.14 455	0.36 377	0.22 414	0.14 443	0.27 460	0.20 464	0.43 490	0.38 502	0.31 481	0.32 424	0.33 510	0.24 481	0.24 315	0.28 555	0.11 549	0.08 522	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.11 548

MWSP-net	0.25 516	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.14 443	0.31 537	0.40 704	0.50 566	0.43 558	0.32 503	0.33 447	0.36 539	0.31 597	0.28 401	0.31 583	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.10 507

StereoVision	0.22 439	0.18 558	0.37 386	0.27 637	0.17 565	0.23 382	0.22 525	0.38 421	0.31 410	0.20 308	0.51 627	0.22 355	0.16 331	0.28 401	0.18 379	0.11 549	0.12 642	0.13 610	0.13 635	0.10 480	0.07 284

NINENet	0.25 516	0.15 494	0.37 386	0.23 475	0.16 540	0.43 648	0.17 311	0.60 685	0.46 604	0.32 503	0.37 488	0.32 501	0.20 421	0.42 514	0.21 463	0.10 501	0.10 596	0.12 588	0.08 366	0.11 531	0.10 507

AACVNet	0.26 535	0.16 523	0.37 386	0.22 414	0.14 443	0.29 502	0.19 411	0.41 462	0.31 410	0.38 595	0.42 554	0.43 602	0.28 550	0.73 660	0.25 529	0.11 549	0.08 522	0.11 549	0.09 478	0.13 590	0.11 548

PFNet+	0.20 382	0.10 175	0.37 386	0.21 339	0.12 306	0.17 182	0.19 411	0.29 284	0.34 446	0.33 518	0.32 424	0.24 392	0.16 331	0.32 451	0.17 350	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.08 315	0.12 572

Patchmatch Stereo++	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.14 142	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.17 363	0.26 366	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.33 614	0.11 261	0.37 386	0.25 574	0.16 540	0.20 290	0.19 411	0.30 305	0.27 341	0.35 555	0.35 469	0.27 437	0.30 580	0.44 520	2.66 779	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.07 278	0.08 315	0.06 176

PSM-adaLoss	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.16 259	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.18 394	0.24 315	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

ROB_FTStereo_v2	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.16 259	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.17 363	0.24 315	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

ROB_FTStereo	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.14 142	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.28 369	0.25 404	0.17 363	0.24 315	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

HUI-Stereo	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.14 142	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.28 369	0.25 404	0.17 363	0.22 289	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

SST-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.37 386	0.24 533	0.13 391	0.19 247	0.17 311	0.31 317	0.24 302	0.34 538	0.33 447	0.29 464	0.25 503	0.56 582	0.17 350	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.08 366	0.09 404	0.07 284

RAFT_R40	0.21 403	0.10 175	0.37 386	0.24 533	0.13 391	0.18 211	0.18 362	0.31 317	0.29 379	0.33 518	0.33 447	0.30 481	0.24 481	0.55 571	0.18 379	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.07 284

iGMRVC	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.15 202	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.17 363	0.27 386	0.17 350	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

iRAFT	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.14 142	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.17 363	0.26 366	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

CRE-IMP	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.11 225	0.24 405	0.17 311	0.29 284	0.21 238	0.27 389	0.26 352	0.24 392	0.17 363	0.23 299	0.18 379	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.07 278	0.10 480	0.10 507

RAFT-IKP	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.15 202	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.18 394	0.25 346	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

RALAANet	0.19 361	0.18 558	0.37 386	0.23 475	0.14 443	0.23 382	0.13 99	0.37 413	0.29 379	0.28 402	0.26 352	0.25 404	0.15 306	0.26 366	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.06 176

Gwc-CoAtRS	0.17 286	0.10 175	0.37 386	0.20 274	0.12 306	0.19 247	0.15 202	0.32 329	0.28 360	0.23 341	0.23 314	0.27 437	0.15 306	0.20 240	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.06 176

AdaStereo	0.24 488	0.16 523	0.37 386	0.24 533	0.12 306	0.32 551	0.17 311	0.54 625	0.42 550	0.33 518	0.38 503	0.35 534	0.21 431	0.30 437	0.22 485	0.14 635	0.06 287	0.13 610	0.08 366	0.11 531	0.08 372
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.
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 166	0.11 261	0.38 406	0.17 65	0.11 225	0.17 182	0.14 142	0.23 161	0.17 140	0.11 95	0.14 168	0.13 187	0.11 155	0.14 43	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

G2L-Stereo_test	0.24 488	0.16 523	0.38 406	0.19 189	0.13 391	0.27 460	0.24 574	0.49 555	0.38 502	0.37 580	0.37 488	0.40 582	0.24 481	0.52 554	0.28 555	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.06 182	0.09 404	0.08 372

HUF	0.15 247	0.11 261	0.38 406	0.17 65	0.11 225	0.16 136	0.17 311	0.22 136	0.20 216	0.11 95	0.13 128	0.14 221	0.11 155	0.18 181	0.12 145	0.07 158	0.20 718	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.14 616

rvit_0105_5	0.21 403	0.15 494	0.38 406	0.23 475	0.13 391	0.22 357	0.24 574	0.36 401	0.39 512	0.21 322	0.23 314	0.26 426	0.19 410	0.26 366	0.19 413	0.15 650	0.13 654	0.12 588	0.12 606	0.10 480	0.09 447

rvit_0105_4	0.20 382	0.15 494	0.38 406	0.23 475	0.14 443	0.20 290	0.22 525	0.33 345	0.39 512	0.19 299	0.24 328	0.25 404	0.19 410	0.27 386	0.17 350	0.16 666	0.13 654	0.13 610	0.11 567	0.11 531	0.08 372

ACVNet-DCA	0.18 312	0.14 455	0.38 406	0.23 475	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.41 462	0.27 341	0.17 272	0.19 257	0.13 187	0.18 394	0.28 401	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.09 404	0.09 447

xx1	0.20 382	0.14 455	0.38 406	0.23 475	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.35 382	0.47 609	0.17 272	0.19 257	0.28 453	0.24 481	0.28 401	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.09 478	0.09 404	0.09 447

1test111	0.19 361	0.14 455	0.38 406	0.23 475	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.41 462	0.27 341	0.17 272	0.19 257	0.13 187	0.18 394	0.34 465	0.22 485	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.09 404	0.09 447

cc1	0.18 312	0.14 455	0.38 406	0.23 475	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.35 382	0.47 609	0.17 272	0.19 257	0.13 187	0.18 394	0.28 401	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.08 372

EKT-Stereo	0.38 650	0.12 327	0.38 406	0.42 723	3.88 787	0.21 324	0.17 311	0.35 382	0.28 360	0.20 308	0.20 274	0.23 377	0.15 306	0.28 401	0.16 317	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.09 447

MIM_Stereo	0.18 312	0.12 327	0.38 406	0.20 274	0.11 225	0.17 182	0.14 142	0.35 382	0.25 318	0.27 389	0.35 469	0.23 377	0.13 248	0.27 386	0.16 317	0.06 53	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.06 176

RAFT-Test	0.17 286	0.10 175	0.38 406	0.19 189	0.12 306	0.25 425	0.17 311	0.33 345	0.23 284	0.23 341	0.29 383	0.27 437	0.14 286	0.20 240	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.06 176

test_5	0.23 457	0.19 575	0.38 406	0.26 609	0.18 587	0.25 425	0.29 636	0.40 447	0.37 487	0.29 431	0.40 528	0.25 404	0.22 449	0.34 465	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.10 507

UDGNet	0.23 457	0.31 683	0.38 406	0.24 533	0.14 443	0.24 405	0.18 362	0.32 329	0.43 558	0.29 431	0.28 369	0.24 392	0.19 410	0.29 421	0.20 436	0.15 650	0.07 430	0.21 695	0.11 567	0.14 608	0.10 507

UPFNet	0.25 516	0.12 327	0.38 406	0.24 533	0.19 614	0.37 605	0.28 629	0.48 545	0.38 502	0.34 538	0.37 488	0.37 547	0.28 550	0.39 499	0.33 596	0.10 501	0.09 561	0.10 490	0.10 526	0.10 480	0.08 372

TDLM	0.30 588	0.21 603	0.38 406	0.28 660	0.15 507	0.33 562	0.32 660	0.52 603	0.47 609	0.38 595	0.43 568	0.39 567	0.29 565	0.91 713	0.28 555	0.14 635	0.08 522	0.13 610	0.11 567	0.12 572	0.10 507

MM-Stereo_test1	0.17 286	0.10 175	0.39 422	0.23 475	0.11 225	0.20 290	0.22 525	0.33 345	0.29 379	0.22 332	0.21 289	0.15 244	0.14 286	0.23 299	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.06 176

DDVS	0.25 516	0.15 494	0.39 422	0.24 533	0.17 565	0.34 576	0.21 495	0.41 462	0.30 396	0.33 518	0.41 537	0.48 634	0.21 431	0.52 554	0.27 549	0.11 549	0.09 561	0.11 549	0.09 478	0.13 590	0.14 616

model_zeroshot	0.17 286	0.11 261	0.39 422	0.20 274	0.12 306	0.24 405	0.15 202	0.34 358	0.22 258	0.30 463	0.20 274	0.22 355	0.12 196	0.24 315	0.14 254	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.07 284

LL-Strereo2	0.18 312	0.18 558	0.39 422	0.22 414	0.12 306	0.24 405	0.13 99	0.31 317	0.23 284	0.24 356	0.20 274	0.24 392	0.12 196	0.26 366	0.15 290	0.06 53	0.06 287	0.12 588	0.09 478	0.08 315	0.07 284

IER	0.23 457	0.12 327	0.39 422	0.20 274	0.14 443	0.31 537	0.19 411	0.42 476	0.36 476	0.33 518	0.40 528	0.32 501	0.33 608	0.29 421	0.22 485	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.08 372

PSM-softLoss	0.21 403	0.10 175	0.39 422	0.24 533	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.38 421	0.26 330	0.29 431	0.32 424	0.24 392	0.16 331	0.52 554	0.20 436	0.09 446	0.06 287	0.10 490	0.09 478	0.08 315	0.12 572

KMStereo	0.21 403	0.10 175	0.39 422	0.24 533	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.38 421	0.26 330	0.29 431	0.32 424	0.24 392	0.16 331	0.52 554	0.20 436	0.09 446	0.06 287	0.10 490	0.09 478	0.08 315	0.12 572

IRAFT_RVC	0.22 439	0.12 327	0.39 422	0.26 609	0.11 225	0.18 211	0.24 574	0.40 447	0.37 487	0.31 481	0.30 399	0.29 464	0.24 481	0.55 571	0.22 485	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.07 284

SCION-M(vits-remse)	0.12 114	0.08 48	0.40 430	0.27 637	0.08 41	0.13 36	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.10 501	0.08 522	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 247	0.18 558	0.40 430	0.27 637	0.26 693	0.46 658	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_3	0.23 457	0.17 543	0.40 430	0.25 574	0.15 507	0.24 405	0.28 629	0.38 421	0.41 542	0.25 366	0.25 340	0.28 453	0.21 431	0.28 401	0.20 436	0.15 650	0.13 654	0.14 637	0.15 660	0.10 480	0.09 447

SMFormer	0.25 516	0.12 327	0.40 430	0.19 189	0.10 157	0.27 460	0.19 411	0.51 584	0.45 586	0.34 538	0.41 537	0.31 491	0.26 514	0.58 593	0.28 555	0.10 501	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.09 447

tta	0.24 488	0.12 327	0.40 430	0.19 189	0.10 157	0.27 460	0.19 411	0.51 584	0.45 586	0.34 538	0.41 537	0.31 491	0.26 514	0.58 593	0.28 555	0.10 501	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.07 284

qqq1	0.24 488	0.12 327	0.40 430	0.19 189	0.10 157	0.27 460	0.19 411	0.51 584	0.45 586	0.34 538	0.41 537	0.31 491	0.26 514	0.58 593	0.16 317	0.10 501	0.07 430	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

fff1	0.24 488	0.12 327	0.40 430	0.19 189	0.10 157	0.27 460	0.19 411	0.51 584	0.45 586	0.34 538	0.41 537	0.31 491	0.26 514	0.58 593	0.16 317	0.10 501	0.07 430	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

1111x	0.32 604	0.11 261	0.40 430	0.22 414	0.11 225	0.32 551	0.26 606	0.59 676	0.43 558	0.31 481	0.41 537	0.39 567	0.28 550	0.76 675	1.37 757	0.09 446	0.08 522	0.09 406	0.10 526	0.09 404	0.08 372

DCRE	0.20 382	0.13 401	0.40 430	0.21 339	0.15 507	0.20 290	0.19 411	0.30 305	0.27 341	0.22 332	0.80 709	0.23 377	0.16 331	0.23 299	0.15 290	0.07 158	0.07 430	0.07 189	0.08 366	0.07 222	0.06 176

fff	0.19 361	0.13 401	0.40 430	0.18 123	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.35 382	0.43 558	0.29 431	0.30 399	0.18 293	0.28 550	0.20 240	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.07 284

hknet	0.25 516	0.14 455	0.40 430	0.25 574	0.15 507	0.35 591	0.21 495	0.56 651	0.37 487	0.34 538	0.35 469	0.43 602	0.27 533	0.37 488	0.21 463	0.09 446	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.09 404	0.09 447

dd	0.22 439	0.26 648	0.40 430	0.22 414	0.12 306	0.25 425	0.21 495	0.32 329	0.44 574	0.29 431	0.28 369	0.25 404	0.16 331	0.30 437	0.25 529	0.12 589	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.11 531	0.09 447

DeepStereo_RVC	0.18 312	0.11 261	0.40 430	0.21 339	0.11 225	0.19 247	0.16 259	0.28 267	0.22 258	0.27 389	0.27 361	0.23 377	0.28 550	0.24 315	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.10 507

test-1	0.17 286	0.11 261	0.40 430	0.23 475	0.13 391	0.22 357	0.23 552	0.34 358	0.26 330	0.20 308	0.24 328	0.22 355	0.14 286	0.16 130	0.20 436	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.08 372

TestStereo	0.21 403	0.19 575	0.40 430	0.25 574	0.10 157	0.22 357	0.21 495	0.31 317	0.31 410	0.23 341	0.34 458	0.22 355	0.18 394	0.62 618	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.07 278	0.11 531	0.06 176

DCANet	0.18 312	0.13 401	0.40 430	0.19 189	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.34 358	0.39 512	0.29 431	0.31 414	0.18 293	0.23 463	0.20 240	0.19 413	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.07 284

csc	0.19 361	0.13 401	0.40 430	0.18 123	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.35 382	0.43 558	0.29 431	0.30 399	0.18 293	0.28 550	0.20 240	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.07 284

cscssc	0.19 361	0.13 401	0.40 430	0.18 123	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.35 382	0.43 558	0.29 431	0.30 399	0.18 293	0.28 550	0.20 240	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.07 284

111	0.20 382	0.17 543	0.40 430	0.18 123	0.09 76	0.24 405	0.17 311	0.41 462	0.45 586	0.23 341	0.29 383	0.29 464	0.21 431	0.24 315	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.08 372

GMStereo	0.19 361	0.25 637	0.40 430	0.21 339	0.12 306	0.22 357	0.19 411	0.29 284	0.40 530	0.25 366	0.23 314	0.16 268	0.15 306	0.25 346	0.19 413	0.09 446	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.08 372
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 286	0.10 175	0.40 430	0.20 274	0.11 225	0.20 290	0.15 202	0.36 401	0.30 396	0.23 341	0.21 289	0.26 426	0.15 306	0.20 240	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.05 45

delet	0.27 546	0.14 455	0.40 430	0.23 475	0.19 614	0.41 632	0.29 636	0.49 555	0.48 621	0.33 518	0.41 537	0.37 547	0.30 580	0.48 534	0.34 601	0.09 446	0.09 561	0.11 549	0.12 606	0.08 315	0.08 372

acv_ft	0.25 516	0.13 401	0.40 430	0.23 475	0.19 614	0.34 576	0.21 495	0.45 511	0.44 574	0.38 595	0.41 537	0.38 555	0.27 533	0.27 386	0.35 605	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.11 531	0.07 284

hitnet-ft	0.29 580	0.17 543	0.40 430	0.19 189	0.14 443	0.39 622	0.23 552	0.44 498	0.41 542	0.36 572	0.46 602	0.53 663	0.34 617	0.76 675	0.32 589	0.14 635	0.10 596	0.13 610	0.10 526	0.15 623	0.13 592

iResNet_ROB	0.25 516	0.19 575	0.40 430	0.20 274	0.12 306	0.30 521	0.16 259	0.55 635	0.53 656	0.38 595	0.43 568	0.37 547	0.26 514	0.38 494	0.22 485	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.04 1	0.09 404	0.09 447

G2L-ROB	0.23 457	0.15 494	0.41 455	0.19 189	0.12 306	0.27 460	0.21 495	0.47 532	0.33 436	0.34 538	0.31 414	0.41 589	0.22 449	0.49 539	0.26 543	0.09 446	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.10 507

AIO-test1	0.19 361	0.14 455	0.41 455	0.27 637	0.15 507	0.21 324	0.16 259	0.39 433	0.36 476	0.17 272	0.26 352	0.18 293	0.13 248	0.28 401	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.10 490	0.11 567	0.06 128	0.09 447

test_sample6	0.25 516	0.13 401	0.41 455	0.21 339	0.11 225	0.30 521	0.22 525	0.51 584	0.35 463	0.33 518	0.43 568	0.30 481	0.24 481	0.57 586	0.22 485	0.10 501	0.07 430	0.10 490	0.10 526	0.11 531	0.10 507

RAFT_CTSACE	0.21 403	0.16 523	0.41 455	0.25 574	0.15 507	0.22 357	0.24 574	0.32 329	0.28 360	0.33 518	0.51 627	0.29 464	0.17 363	0.32 451	0.13 213	0.06 53	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.06 176

SACVNet	0.30 588	0.20 588	0.41 455	0.25 574	0.18 587	0.34 576	0.25 592	0.52 603	0.40 530	0.41 630	0.44 579	0.46 626	0.32 605	0.71 652	0.25 529	0.13 610	0.10 596	0.12 588	0.12 606	0.16 631	0.17 653

THIR-Stereo	0.29 580	0.12 327	0.41 455	0.19 189	0.11 225	0.28 480	0.72 748	0.32 329	0.35 463	0.37 580	0.65 686	0.34 520	0.50 691	0.57 586	0.45 653	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.09 478	0.07 222	0.07 284

cross-raft	0.17 286	0.12 327	0.41 455	0.23 475	0.10 157	0.20 290	0.24 574	0.33 345	0.23 284	0.23 341	0.28 369	0.29 464	0.15 306	0.17 150	0.15 290	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.05 45

psm_up	0.29 580	0.16 523	0.41 455	0.26 609	0.17 565	0.32 551	0.26 606	0.55 635	0.43 558	0.36 572	0.40 528	0.45 618	0.37 636	0.58 593	0.30 575	0.11 549	0.12 642	0.13 610	0.12 606	0.10 480	0.10 507

ac_64	0.27 546	0.13 401	0.41 455	0.24 533	0.17 565	0.36 598	0.22 525	0.46 522	0.33 436	0.35 555	0.36 479	0.52 658	0.30 580	0.62 618	0.32 589	0.11 549	0.09 561	0.10 490	0.10 526	0.09 404	0.08 372

CVANet_RVC	0.30 588	0.19 575	0.41 455	0.26 609	0.16 540	0.33 562	0.26 606	0.52 603	0.47 609	0.40 621	0.46 602	0.43 602	0.31 597	0.89 709	0.26 543	0.14 635	0.09 561	0.14 637	0.13 635	0.14 608	0.10 507

MEA-ACV	0.26 535	0.11 261	0.42 465	0.21 339	0.14 443	0.35 591	0.24 574	0.53 615	0.47 609	0.35 555	0.42 554	0.36 539	0.34 617	0.47 530	0.27 549	0.09 446	0.09 561	0.10 490	0.12 606	0.09 404	0.10 507

BStereo	0.13 166	0.10 175	0.42 465	0.18 123	0.11 225	0.13 36	0.14 142	0.24 184	0.22 258	0.12 130	0.11 82	0.12 155	0.09 45	0.16 130	0.14 254	0.05 9	0.06 287	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.06 176

Anonymus123	0.14 209	0.10 175	0.42 465	0.18 123	0.11 225	0.36 598	0.14 142	0.28 267	0.22 258	0.12 130	0.11 82	0.12 155	0.09 45	0.16 130	0.14 254	0.05 9	0.06 287	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.06 176

test_sample5	0.24 488	0.13 401	0.42 465	0.21 339	0.12 306	0.30 521	0.21 495	0.50 566	0.34 446	0.32 503	0.41 537	0.29 464	0.23 463	0.55 571	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.10 490	0.09 478	0.11 531	0.10 507

DualNet	0.24 488	0.13 401	0.42 465	0.21 339	0.12 306	0.30 521	0.21 495	0.50 566	0.34 446	0.33 518	0.43 568	0.29 464	0.23 463	0.55 571	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.10 490	0.09 478	0.11 531	0.10 507

ffm	0.22 439	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.20 464	0.35 382	0.44 574	0.30 463	0.42 554	0.34 520	0.23 463	0.27 386	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.11 549	0.10 526	0.08 315	0.08 372

ff1	0.29 580	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.20 464	0.35 382	0.44 574	0.30 463	0.42 554	0.34 520	0.23 463	0.81 693	1.08 735	0.08 339	0.05 46	0.11 549	0.10 526	0.08 315	0.08 372

mmx	0.31 595	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.20 464	0.55 635	0.45 586	0.30 463	0.42 554	0.34 520	0.23 463	0.81 693	1.08 735	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.11 531	0.10 507

xxx	0.31 595	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.20 464	0.55 635	0.45 586	0.30 463	0.42 554	0.34 520	0.23 463	0.81 693	1.08 735	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.11 531	0.10 507

DAS	0.27 546	0.12 327	0.42 465	0.24 533	0.18 587	0.29 502	0.24 574	0.45 511	0.45 586	0.41 630	0.44 579	0.34 520	0.29 565	0.75 669	0.21 463	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.09 447

SepStereo	0.26 535	0.12 327	0.42 465	0.24 533	0.18 587	0.29 502	0.24 574	0.45 511	0.45 586	0.41 630	0.44 579	0.34 520	0.29 565	0.64 627	0.21 463	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.09 447

ADLNet	0.28 567	0.15 494	0.42 465	0.23 475	0.19 614	0.34 576	0.23 552	0.53 615	0.43 558	0.42 640	0.41 537	0.44 613	0.27 533	0.55 571	0.35 605	0.11 549	0.08 522	0.11 549	0.11 567	0.11 531	0.12 572

GES	0.22 439	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.14 443	0.27 460	0.19 411	0.49 555	0.33 436	0.30 463	0.36 479	0.25 404	0.23 463	0.29 421	0.22 485	0.10 501	0.08 522	0.08 303	0.07 278	0.10 480	0.11 548

HSM-Net_RVC	0.27 546	0.11 261	0.42 465	0.19 189	0.11 225	0.34 576	0.20 464	0.62 697	0.43 558	0.40 621	0.43 568	0.50 648	0.26 514	0.76 675	0.22 485	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.08 372
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV_i1	0.21 403	0.11 261	0.43 479	0.22 414	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.43 490	0.30 396	0.29 431	0.30 399	0.31 491	0.20 421	0.33 458	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.08 372

MultiAttention	1.02 752	0.13 401	0.43 479	0.35 706	0.43 733	5.36 782	1.71 781	0.69 723	0.53 656	0.36 572	0.63 683	0.55 669	0.22 449	7.60 797	0.43 645	0.09 446	0.06 287	0.14 637	0.24 714	0.26 708	0.30 725

test_sample4	0.24 488	0.13 401	0.43 479	0.20 274	0.12 306	0.32 551	0.21 495	0.51 584	0.34 446	0.31 481	0.37 488	0.28 453	0.23 463	0.53 561	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.10 490	0.09 478	0.11 531	0.10 507

test_sample3	0.23 457	0.12 327	0.43 479	0.19 189	0.12 306	0.32 551	0.20 464	0.50 566	0.34 446	0.31 481	0.33 447	0.29 464	0.22 449	0.53 561	0.22 485	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.10 480	0.10 507

plain	0.17 286	0.13 401	0.43 479	0.21 339	0.13 391	0.16 136	0.17 311	0.27 244	0.22 258	0.16 252	0.26 352	0.13 187	0.16 331	0.27 386	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.07 278	0.10 480	0.07 284

MSKI-zero shot	0.17 286	0.09 106	0.43 479	0.20 274	0.11 225	0.21 324	0.15 202	0.32 329	0.21 238	0.23 341	0.24 328	0.23 377	0.10 101	0.31 444	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

FTStereo	0.28 567	0.10 175	0.43 479	0.23 475	0.13 391	0.21 324	0.53 732	0.34 358	0.26 330	0.38 595	0.95 725	0.30 481	0.56 701	0.32 451	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.19 673

GMM-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.43 479	0.23 475	0.13 391	0.24 405	0.25 592	0.37 413	0.27 341	0.30 463	0.45 592	0.27 437	0.21 431	0.31 444	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.10 490	0.09 478	0.08 315	0.19 673

HITNet	0.20 382	0.17 543	0.43 479	0.19 189	0.08 41	0.27 460	0.14 142	0.42 476	0.30 396	0.29 431	0.32 424	0.27 437	0.21 431	0.28 401	0.25 529	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.06 176
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
XPNet_ROB	0.33 614	0.20 588	0.43 479	0.27 637	0.18 587	0.37 605	0.31 652	0.55 635	0.50 638	0.51 680	0.53 642	0.58 681	0.37 636	0.63 625	0.45 653	0.17 678	0.12 642	0.13 610	0.12 606	0.15 623	0.14 616

SCION-MonSter	0.32 604	0.22 618	0.44 489	0.29 663	0.28 704	0.54 691	0.21 495	0.46 522	0.57 673	0.32 503	0.54 645	0.32 501	0.29 565	0.39 499	0.52 673	0.10 501	0.10 596	0.25 710	0.22 709	0.18 662	0.14 616

aanet-new-78k	0.13 166	0.11 261	0.44 489	0.21 339	0.08 41	0.14 59	0.14 142	0.21 111	0.16 108	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.13 248	0.18 181	0.09 10	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

MM-Stereo_test2	0.15 247	0.10 175	0.44 489	0.23 475	0.11 225	0.21 324	0.21 495	0.27 244	0.22 258	0.15 223	0.16 205	0.13 187	0.11 155	0.20 240	0.13 213	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.05 45

ssnet_v2	0.28 567	0.16 523	0.44 489	0.22 414	0.15 507	0.40 628	0.30 647	0.57 661	0.46 604	0.38 595	0.36 479	0.47 628	0.29 565	0.38 494	0.39 624	0.13 610	0.11 622	0.11 549	0.11 567	0.11 531	0.11 548

iRaft-Stereo_5w	0.23 457	0.18 558	0.44 489	0.22 414	0.13 391	0.19 247	0.19 411	0.37 413	0.32 422	0.28 402	0.37 488	0.34 520	0.23 463	0.65 634	0.27 549	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.08 372

dad	0.28 567	0.31 683	0.44 489	0.21 339	0.14 443	0.30 521	0.20 464	0.33 345	0.49 630	0.44 653	0.44 579	0.45 618	0.21 431	0.41 510	0.26 543	0.20 698	0.11 622	0.20 693	0.11 567	0.14 608	0.10 507

ICVP	0.23 457	0.13 401	0.44 489	0.26 609	0.14 443	0.29 502	0.25 592	0.45 511	0.33 436	0.29 431	0.43 568	0.35 534	0.25 503	0.26 366	0.23 506	0.12 589	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.10 507
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 546	0.20 588	0.44 489	0.27 637	0.16 540	0.33 562	0.25 592	0.56 651	0.54 661	0.34 538	0.38 503	0.34 520	0.25 503	0.51 548	0.28 555	0.12 589	0.08 522	0.09 406	0.08 366	0.11 531	0.11 548

cf-r	0.24 488	0.15 494	0.44 489	0.21 339	0.14 443	0.27 460	0.22 525	0.42 476	0.40 530	0.30 463	0.42 554	0.42 598	0.26 514	0.43 516	0.25 529	0.11 549	0.06 287	0.08 303	0.10 526	0.08 315	0.08 372

RASNet	0.28 567	0.14 455	0.44 489	0.22 414	0.18 587	0.32 551	0.19 411	0.48 545	0.38 502	0.29 431	0.43 568	0.47 628	0.37 636	0.79 685	0.36 611	0.09 446	0.07 430	0.07 189	0.09 478	0.07 222	0.07 284

CFNet	0.27 546	0.20 588	0.44 489	0.22 414	0.14 443	0.33 562	0.14 142	0.51 584	0.45 586	0.30 463	0.40 528	0.38 555	0.27 533	0.76 675	0.25 529	0.09 446	0.07 430	0.11 549	0.11 567	0.11 531	0.08 372

DeepPruner_ROB	0.26 535	0.19 575	0.44 489	0.21 339	0.16 540	0.30 521	0.21 495	0.52 603	0.32 422	0.35 555	0.38 503	0.39 567	0.26 514	0.42 514	0.24 519	0.15 650	0.11 622	0.11 549	0.11 567	0.14 608	0.13 592

MLCV	0.22 439	0.16 523	0.44 489	0.21 339	0.08 41	0.29 502	0.19 411	0.38 421	0.37 487	0.38 595	0.44 579	0.31 491	0.21 431	0.41 510	0.24 519	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.06 176

ISRNet	0.27 546	0.13 401	0.45 502	0.26 609	0.19 614	0.24 405	0.14 142	0.45 511	0.43 558	0.39 611	0.48 615	0.42 598	0.27 533	0.32 451	0.29 567	0.20 698	0.12 642	0.17 671	0.16 672	0.16 631	0.20 685

UGAM	0.26 535	0.14 455	0.45 502	0.25 574	0.12 306	0.23 382	0.25 592	0.32 329	0.41 542	0.31 481	0.42 554	0.41 589	0.22 449	0.92 714	0.22 485	0.08 339	0.06 287	0.14 637	0.12 606	0.10 480	0.07 284

GMStereo_Zeroshot	0.24 488	0.21 603	0.45 502	0.26 609	0.13 391	0.28 480	0.15 202	0.39 433	0.35 463	0.37 580	0.43 568	0.40 582	0.17 363	0.34 465	0.20 436	0.12 589	0.07 430	0.13 610	0.07 278	0.16 631	0.09 447

CRFU-Net	0.28 567	0.14 455	0.45 502	0.25 574	0.15 507	0.45 656	0.23 552	0.50 566	0.30 396	0.43 646	0.41 537	0.48 634	0.46 679	0.43 516	0.29 567	0.11 549	0.10 596	0.09 406	0.08 366	0.10 480	0.10 507

GANet-ADL	0.21 403	0.12 327	0.45 502	0.23 475	0.14 443	0.29 502	0.19 411	0.46 522	0.35 463	0.25 366	0.32 424	0.32 501	0.19 410	0.24 315	0.20 436	0.10 501	0.07 430	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.10 507

RAFT-RH_RVC	0.25 516	0.11 261	0.45 502	0.21 339	0.12 306	0.25 425	0.14 142	0.27 244	0.27 341	0.38 595	1.15 737	0.23 377	0.17 363	0.57 586	0.24 519	0.07 158	0.05 46	0.10 490	0.07 278	0.06 128	0.07 284

FENet	0.21 403	0.11 261	0.45 502	0.21 339	0.12 306	0.26 449	0.17 311	0.41 462	0.35 463	0.30 463	0.31 414	0.29 464	0.23 463	0.26 366	0.23 506	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

ETE_ROB	0.34 623	0.26 648	0.45 502	0.29 663	0.18 587	0.40 628	0.37 687	0.57 661	0.47 609	0.50 675	0.50 621	0.62 692	0.36 627	0.55 571	0.38 616	0.13 610	0.10 596	0.14 637	0.12 606	0.16 631	0.16 640

rvit_105_1	0.27 546	0.19 575	0.46 510	0.27 637	0.19 614	0.30 521	0.35 678	0.44 498	0.51 642	0.31 481	0.31 414	0.31 491	0.26 514	0.35 476	0.25 529	0.15 650	0.14 665	0.15 653	0.17 682	0.11 531	0.10 507

CoDeX	0.23 457	0.12 327	0.46 510	0.21 339	0.14 443	0.29 502	0.21 495	0.53 615	0.41 542	0.29 431	0.35 469	0.29 464	0.22 449	0.48 534	0.19 413	0.09 446	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.07 284

iRaft-Stereo_20w	0.19 361	0.10 175	0.46 510	0.19 189	0.13 391	0.25 425	0.19 411	0.52 603	0.19 183	0.29 431	0.21 289	0.22 355	0.20 421	0.28 401	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.08 366	0.08 315	0.08 372

RAFT-345	0.21 403	0.10 175	0.46 510	0.22 414	0.11 225	0.20 290	0.16 259	0.26 228	0.25 318	0.27 389	0.66 688	0.21 343	0.16 331	0.55 571	0.21 463	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.06 176

HGLStereo	0.27 546	0.14 455	0.46 510	0.24 533	0.21 641	0.33 562	0.23 552	0.50 566	0.42 550	0.35 555	0.48 615	0.41 589	0.33 608	0.45 523	0.33 596	0.11 549	0.10 596	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.12 572

GwcNet-RSSM	0.26 535	0.17 543	0.46 510	0.21 339	0.13 391	0.28 480	0.23 552	0.44 498	0.42 550	0.31 481	0.45 592	0.40 582	0.26 514	0.55 571	0.28 555	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.10 526	0.09 404	0.08 372

PS-NSSS	0.32 604	0.30 675	0.46 510	0.23 475	0.17 565	0.33 562	0.24 574	0.57 661	0.41 542	0.37 580	0.52 635	0.35 534	0.30 580	0.80 689	0.30 575	0.17 678	0.14 665	0.21 695	0.15 660	0.15 623	0.13 592

LALA_ROB	0.36 633	0.25 637	0.46 510	0.30 675	0.21 641	0.47 665	0.39 698	0.61 689	0.51 642	0.52 688	0.51 627	0.69 714	0.36 627	0.50 543	0.43 645	0.17 678	0.11 622	0.16 665	0.14 650	0.17 648	0.15 629

MWDA-net	0.29 580	0.21 603	0.47 518	0.25 574	0.21 641	0.35 591	0.32 660	0.44 498	0.47 609	0.38 595	0.40 528	0.33 510	0.38 640	0.54 568	0.40 631	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.10 507

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 209	0.21 603	0.47 518	0.17 65	0.12 306	0.15 83	0.14 142	0.24 184	0.16 108	0.11 95	0.14 168	0.12 155	0.10 101	0.14 43	0.10 19	0.06 53	0.06 287	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.07 284

G2L-Stereo	0.25 516	0.16 523	0.47 518	0.22 414	0.14 443	0.25 425	0.18 362	0.46 522	0.35 463	0.33 518	0.37 488	0.40 582	0.22 449	0.60 603	0.30 575	0.10 501	0.09 561	0.10 490	0.08 366	0.09 404	0.09 447

Anonymous_2	0.37 643	0.21 603	0.47 518	0.20 274	0.21 641	0.42 639	0.26 606	0.38 421	0.29 379	0.33 518	0.30 399	0.44 613	0.38 640	0.36 485	0.29 567	0.26 723	0.29 742	0.44 747	1.41 785	0.34 730	0.21 694

TRStereo	0.19 361	0.17 543	0.47 518	0.23 475	0.19 614	0.19 247	0.16 259	0.52 603	0.28 360	0.20 308	0.19 257	0.21 343	0.13 248	0.24 315	0.13 213	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.11 567	0.06 128	0.06 176

DEmStereo	0.26 535	0.09 106	0.47 518	0.19 189	0.12 306	0.30 521	0.25 592	0.28 267	0.36 476	0.36 572	0.58 662	0.25 404	0.48 688	0.53 561	0.44 650	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.06 128	0.07 284

CFNet_pseudo	0.23 457	0.13 401	0.47 518	0.19 189	0.13 391	0.26 449	0.16 259	0.44 498	0.44 574	0.29 431	0.37 488	0.38 555	0.23 463	0.29 421	0.21 463	0.09 446	0.06 287	0.11 549	0.08 366	0.11 531	0.09 447

BEATNet_4x	0.22 439	0.18 558	0.47 518	0.22 414	0.10 157	0.28 480	0.14 142	0.46 522	0.32 422	0.31 481	0.34 458	0.31 491	0.25 503	0.31 444	0.29 567	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.10 480	0.08 372

ccs_rob	0.23 457	0.13 401	0.47 518	0.20 274	0.13 391	0.26 449	0.17 311	0.44 498	0.44 574	0.29 431	0.37 488	0.38 555	0.23 463	0.29 421	0.21 463	0.09 446	0.06 287	0.11 549	0.08 366	0.11 531	0.09 447

DN-CSS_ROB	0.22 439	0.25 637	0.47 518	0.24 533	0.14 443	0.25 425	0.12 47	0.40 447	0.33 436	0.29 431	0.42 554	0.22 355	0.20 421	0.33 458	0.19 413	0.07 158	0.06 287	0.11 549	0.11 567	0.11 531	0.07 284

SGM-Forest	0.36 633	0.17 543	0.47 518	0.23 475	0.16 540	0.45 656	0.41 705	0.55 635	0.48 621	0.52 688	0.60 670	0.52 658	0.41 656	0.85 701	0.50 670	0.17 678	0.17 698	0.17 671	0.15 660	0.15 623	0.15 629
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RT-IGEV	0.25 516	0.10 175	0.48 529	0.22 414	0.14 443	0.31 537	0.28 629	0.53 615	0.39 512	0.36 572	0.41 537	0.44 613	0.30 580	0.28 401	0.27 549	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.09 478	0.09 404	0.10 507

PCWNet_CMD	0.23 457	0.13 401	0.48 529	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.16 259	0.46 522	0.46 604	0.29 431	0.36 479	0.37 547	0.24 481	0.28 401	0.20 436	0.09 446	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.11 531	0.09 447

ToySt	0.24 488	0.16 523	0.48 529	0.21 339	0.13 391	0.29 502	0.29 636	0.39 433	0.39 512	0.27 389	0.35 469	0.39 567	0.31 597	0.31 444	0.29 567	0.08 339	0.09 561	0.10 490	0.11 567	0.11 531	0.10 507

DDUNet	0.41 664	0.50 733	0.48 529	0.44 730	0.39 727	0.46 658	0.32 660	0.50 566	0.43 558	0.45 657	0.52 635	0.57 678	0.36 627	0.48 534	0.33 596	0.33 740	0.21 720	0.55 753	0.25 719	0.37 736	0.32 731

ccnet	0.42 667	0.31 683	0.48 529	0.27 637	0.32 719	0.60 703	0.32 660	0.65 706	0.46 604	0.53 694	0.66 688	0.56 673	0.45 673	0.72 658	0.61 689	0.26 723	0.19 712	0.24 705	0.21 700	0.26 708	0.22 700

MSMDNet	0.23 457	0.13 401	0.48 529	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.16 259	0.46 522	0.46 604	0.29 431	0.36 479	0.37 547	0.24 481	0.28 401	0.20 436	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.11 531	0.09 447

DFGA-Net	0.23 457	0.24 632	0.49 535	0.22 414	0.15 507	0.25 425	0.17 311	0.39 433	0.39 512	0.29 431	0.31 414	0.21 343	0.17 363	0.59 599	0.28 555	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.08 372

ADStereo(finetuned)	0.19 361	0.13 401	0.49 535	0.19 189	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.34 358	0.39 512	0.29 431	0.31 414	0.18 293	0.31 597	0.21 267	0.19 413	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.07 284

UDG	0.40 662	0.46 724	0.49 535	0.40 721	0.35 723	0.47 665	0.27 613	0.54 625	0.47 609	0.39 611	0.45 592	0.59 683	0.44 670	0.46 526	0.39 624	0.26 723	0.19 712	0.48 749	0.22 709	0.34 730	0.26 718

AASNet	0.27 546	0.19 575	0.49 535	0.26 609	0.17 565	0.34 576	0.20 464	0.62 697	0.48 621	0.35 555	0.40 528	0.32 501	0.25 503	0.28 401	0.34 601	0.11 549	0.09 561	0.10 490	0.08 366	0.13 590	0.11 548

CrosDoStereo	0.31 595	0.10 175	0.49 535	0.18 123	0.12 306	0.22 357	1.11 772	0.34 358	0.37 487	0.38 595	0.61 677	0.28 453	0.46 679	0.61 610	0.57 678	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.07 284

DeepStereo_LL	0.31 595	0.10 175	0.49 535	0.18 123	0.12 306	0.22 357	1.11 772	0.34 358	0.37 487	0.38 595	0.61 677	0.28 453	0.46 679	0.61 610	0.57 678	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.07 284

LMCR-Stereo	0.26 535	0.18 558	0.49 535	0.28 660	0.14 443	0.36 598	0.23 552	0.54 625	0.34 446	0.39 611	0.40 528	0.29 464	0.29 565	0.37 488	0.27 549	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.13 590	0.09 447

sCroCo_RVC	0.18 312	0.14 455	0.49 535	0.27 637	0.18 587	0.22 357	0.17 311	0.27 244	0.23 284	0.14 200	0.22 303	0.17 280	0.14 286	0.21 267	0.15 290	0.10 501	0.11 622	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

MMNet	0.27 546	0.14 455	0.49 535	0.24 533	0.17 565	0.47 665	0.22 525	0.45 511	0.51 642	0.39 611	0.41 537	0.36 539	0.33 608	0.39 499	0.34 601	0.08 339	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.08 372

GANet	0.36 633	0.22 618	0.49 535	0.29 663	0.17 565	0.41 632	0.38 693	0.57 661	0.45 586	0.46 661	0.75 703	0.55 669	0.40 652	0.94 718	0.41 640	0.13 610	0.13 654	0.13 610	0.11 567	0.14 608	0.11 548

NCCL2	0.35 628	0.26 648	0.49 535	0.36 708	0.22 658	0.41 632	0.41 705	0.53 615	0.42 550	0.47 668	0.46 602	0.61 690	0.39 647	0.55 571	0.37 612	0.16 666	0.13 654	0.21 695	0.21 700	0.16 631	0.16 640

rvit_stereo_0075_2	0.24 488	0.17 543	0.50 546	0.26 609	0.22 658	0.22 357	0.15 202	0.40 447	0.35 463	0.27 389	0.37 488	0.29 464	0.20 421	0.28 401	0.19 413	0.17 678	0.12 642	0.19 689	0.12 606	0.13 590	0.13 592

DualNet (step1)	0.28 567	0.19 575	0.50 546	0.18 123	0.16 540	0.34 576	0.20 464	0.51 584	0.38 502	0.37 580	0.34 458	0.37 547	0.30 580	0.39 499	0.23 506	0.23 709	0.09 561	0.28 721	0.24 714	0.18 662	0.16 640

test_sample9	0.42 667	0.19 575	0.50 546	0.18 123	0.16 540	0.34 576	0.20 464	0.51 584	0.38 502	0.37 580	0.34 458	0.37 547	0.30 580	0.66 638	0.91 723	0.23 709	1.82 791	0.28 721	0.24 714	0.18 662	0.16 640

test_sample8	0.49 692	0.19 575	0.50 546	0.18 123	0.16 540	0.34 576	0.20 464	0.55 635	0.34 446	0.62 707	0.38 503	1.15 743	0.67 722	0.66 638	0.91 723	0.23 709	1.82 791	0.28 721	0.24 714	0.18 662	0.16 640

CFNet_ucs	0.24 488	0.13 401	0.50 546	0.20 274	0.15 507	0.28 480	0.17 311	0.49 555	0.45 586	0.32 503	0.42 554	0.39 567	0.22 449	0.31 444	0.21 463	0.11 549	0.08 522	0.12 588	0.09 478	0.12 572	0.11 548

4D-IteraStereo	0.17 286	0.16 523	0.50 546	0.21 339	0.14 443	0.19 247	0.17 311	0.28 267	0.28 360	0.23 341	0.20 274	0.20 329	0.11 155	0.19 216	0.14 254	0.06 53	0.04 2	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.06 176

anonymousa	0.23 457	0.11 261	0.50 546	0.21 339	0.16 540	0.31 537	0.20 464	0.36 401	0.35 463	0.32 503	0.50 621	0.39 567	0.26 514	0.22 289	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.11 567	0.07 222	0.08 372

RAFT + AFF	0.27 546	0.23 628	0.50 546	0.25 574	0.17 565	0.30 521	0.33 672	0.52 603	0.40 530	0.28 402	0.30 399	0.30 481	0.31 597	0.62 618	0.24 519	0.09 446	0.10 596	0.11 549	0.10 526	0.11 531	0.11 548

AANet_RVC	0.31 595	0.22 618	0.50 546	0.23 475	0.14 443	0.30 521	0.24 574	0.47 532	0.54 661	0.38 595	0.60 670	0.43 602	0.29 565	0.87 704	0.40 631	0.11 549	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.09 404	0.09 447

SGM_RVC	0.50 696	0.19 575	0.50 546	0.25 574	0.15 507	0.69 714	0.39 698	0.68 722	0.82 723	0.95 741	0.84 714	1.13 740	0.76 730	1.16 742	0.60 688	0.16 666	0.16 691	0.16 665	0.16 672	0.16 631	0.17 653
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.46 683	0.32 689	0.51 556	0.36 708	0.29 714	0.38 613	0.45 714	0.55 635	0.60 684	0.47 668	0.49 617	0.48 634	0.73 729	0.59 599	0.69 703	0.81 769	0.18 704	0.38 742	0.19 695	0.46 742	0.20 685

DStereoRT	0.35 628	0.13 401	0.51 556	0.25 574	0.16 540	0.42 639	0.19 411	0.48 545	0.39 512	0.30 463	0.39 517	0.24 392	0.39 647	0.64 627	0.30 575	0.08 339	0.07 430	1.54 784	0.41 747	0.08 315	0.11 548

ASMatch	0.23 457	0.11 261	0.51 556	0.24 533	0.14 443	0.19 247	0.17 311	0.31 317	0.28 360	0.28 402	0.68 692	0.27 437	0.26 514	0.50 543	0.22 485	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.11 548

SFCPSM	0.22 439	0.10 175	0.51 556	0.21 339	0.14 443	0.34 576	0.22 525	0.55 635	0.39 512	0.29 431	0.32 424	0.23 377	0.21 431	0.27 386	0.19 413	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.08 372

CCAANet	0.25 516	0.13 401	0.51 556	0.22 414	0.15 507	0.29 502	0.17 311	0.49 555	0.37 487	0.26 379	0.49 617	0.32 501	0.24 481	0.62 618	0.23 506	0.07 158	0.06 287	0.10 490	0.10 526	0.08 315	0.10 507

RP	0.35 628	0.22 618	0.51 556	0.31 681	0.24 679	0.37 605	0.28 629	0.50 566	0.58 677	0.40 621	0.63 683	0.61 690	0.47 682	0.61 610	0.39 624	0.16 666	0.15 681	0.17 671	0.15 660	0.17 648	0.17 653

DISCO	0.32 604	0.13 401	0.51 556	0.25 574	0.16 540	0.48 671	0.25 592	0.50 566	0.57 673	0.37 580	0.45 592	0.62 692	0.36 627	0.64 627	0.49 664	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.12 572	0.11 548

DCVSM-stereo	0.24 488	0.13 401	0.52 563	0.20 274	0.14 443	0.26 449	0.13 99	0.34 358	0.34 446	0.41 630	0.33 447	0.47 628	0.29 565	0.30 437	0.22 485	0.10 501	0.10 596	0.11 549	0.10 526	0.12 572	0.15 629

DCANet-4	0.19 361	0.10 175	0.52 563	0.19 189	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.36 401	0.39 512	0.29 431	0.30 399	0.17 280	0.22 449	0.20 240	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.07 284

MIPNet	0.21 403	0.15 494	0.52 563	0.21 339	0.12 306	0.27 460	0.20 464	0.45 511	0.37 487	0.30 463	0.23 314	0.19 313	0.24 481	0.27 386	0.19 413	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

HHNet	0.22 439	0.12 327	0.52 563	0.18 123	0.18 587	0.20 290	0.20 464	0.34 358	0.31 410	0.32 503	0.59 665	0.20 329	0.21 431	0.24 315	0.31 583	0.08 339	0.05 46	0.09 406	0.07 278	0.08 315	0.11 548

IPLG	0.21 403	0.15 494	0.53 567	0.21 339	0.12 306	0.28 480	0.17 311	0.42 476	0.30 396	0.33 518	0.32 424	0.15 244	0.17 363	0.50 543	0.21 463	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 633	0.36 699	0.53 567	0.34 697	0.19 614	0.51 680	0.24 574	0.55 635	0.38 502	0.41 630	0.47 609	0.47 628	0.27 533	0.73 660	0.30 575	0.36 743	0.19 712	0.27 713	0.17 682	0.26 708	0.23 707

CBMV_ROB	0.33 614	0.18 558	0.53 567	0.21 339	0.14 443	0.33 562	0.20 464	0.51 584	0.45 586	0.51 680	0.55 650	0.45 618	0.42 665	0.71 652	0.32 589	0.18 689	0.19 712	0.23 703	0.21 700	0.14 608	0.15 629

HLF11	0.19 361	0.14 455	0.54 570	0.15 7	0.12 306	0.21 324	0.12 47	0.37 413	0.24 302	0.20 308	0.29 383	0.18 293	0.18 394	0.37 488	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.08 315	0.09 447

UGAM-zero	0.23 457	0.10 175	0.54 570	0.19 189	0.13 391	0.21 324	0.14 142	0.44 498	0.22 258	0.28 402	0.28 369	0.51 652	0.33 608	0.65 634	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.08 366	0.06 128	0.07 284

STrans-v2	0.24 488	0.13 401	0.54 570	0.21 339	0.12 306	0.23 382	0.21 495	0.47 532	0.28 360	0.31 481	0.42 554	0.36 539	0.35 623	0.62 618	0.23 506	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.06 176

NVstereo2D	0.31 595	0.16 523	0.54 570	0.24 533	0.22 658	0.42 639	0.28 629	0.58 670	0.56 670	0.28 402	0.38 503	0.40 582	0.30 580	0.71 652	0.28 555	0.13 610	0.08 522	0.13 610	0.10 526	0.19 671	0.16 640

FBW_ROB	0.43 672	0.26 648	0.54 570	0.31 681	0.20 633	0.51 680	0.32 660	0.70 725	0.60 684	0.59 703	0.55 650	0.65 703	0.41 656	1.40 758	0.51 672	0.13 610	0.17 698	0.21 695	0.16 672	0.17 648	0.18 666

PSMNet_ROB	0.33 614	0.24 632	0.54 570	0.31 681	0.21 641	0.42 639	0.43 710	0.59 676	0.47 609	0.37 580	0.44 579	0.49 640	0.31 597	0.64 627	0.43 645	0.14 635	0.10 596	0.15 653	0.14 650	0.13 590	0.11 548

CBMV	0.33 614	0.21 603	0.54 570	0.23 475	0.13 391	0.42 639	0.33 672	0.53 615	0.48 621	0.52 688	0.49 617	0.50 648	0.41 656	0.56 582	0.31 583	0.15 650	0.16 691	0.18 680	0.16 672	0.13 590	0.13 592
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ManiGeoR	0.18 312	0.15 494	0.55 577	0.15 7	0.11 225	0.21 324	0.14 142	0.39 433	0.27 341	0.19 299	0.24 328	0.18 293	0.15 306	0.35 476	0.19 413	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.08 372

HLf10	0.18 312	0.15 494	0.55 577	0.15 7	0.11 225	0.21 324	0.14 142	0.39 433	0.27 341	0.19 299	0.24 328	0.18 293	0.15 306	0.35 476	0.19 413	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.08 372

HLf8	0.19 361	0.16 523	0.55 577	0.15 7	0.12 306	0.24 405	0.14 142	0.40 447	0.31 410	0.20 308	0.26 352	0.18 293	0.15 306	0.35 476	0.17 350	0.10 501	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.09 447

MyStereo04	0.23 457	0.12 327	0.55 577	0.22 414	0.14 443	0.25 425	0.23 552	0.49 555	0.52 651	0.28 402	0.23 314	0.27 437	0.23 463	0.30 437	0.22 485	0.07 158	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.08 372

HH	0.18 312	0.12 327	0.55 577	0.22 414	0.12 306	0.18 211	0.18 362	0.34 358	0.19 183	0.20 308	0.24 328	0.34 520	0.18 394	0.29 421	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.06 176

HanStereo	0.18 312	0.12 327	0.55 577	0.22 414	0.12 306	0.18 211	0.18 362	0.34 358	0.19 183	0.20 308	0.24 328	0.34 520	0.18 394	0.29 421	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.06 176

CIPLG	0.21 403	0.21 603	0.55 577	0.23 475	0.15 507	0.25 425	0.20 464	0.35 382	0.29 379	0.31 481	0.33 447	0.22 355	0.15 306	0.26 366	0.20 436	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.08 372

TransformOpticalFlow	0.24 488	0.13 401	0.56 584	0.23 475	0.11 225	0.21 324	0.19 411	0.40 447	0.32 422	0.30 463	0.43 568	0.36 539	0.31 597	0.61 610	0.20 436	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.07 284

test_xeample3	0.16 264	0.11 261	0.56 584	0.19 189	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.35 382	0.20 216	0.16 252	0.12 107	0.13 187	0.12 196	0.24 315	0.15 290	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.08 366	0.07 222	0.07 284

AF-Net	0.37 643	0.26 648	0.56 584	0.32 687	0.23 671	0.41 632	0.29 636	0.61 689	0.64 695	0.42 640	0.68 692	0.65 703	0.49 689	0.57 586	0.44 650	0.15 650	0.11 622	0.19 689	0.14 650	0.15 623	0.13 592

GCST	0.47 686	0.60 744	0.57 587	1.04 771	0.48 740	0.38 613	0.11 28	0.40 447	0.32 422	0.41 630	0.34 458	0.29 464	0.17 363	0.46 526	0.19 413	0.69 761	0.42 756	0.79 766	0.62 767	0.62 750	0.46 745

MyStereo06	0.20 382	0.12 327	0.57 587	0.21 339	0.14 443	0.25 425	0.23 552	0.40 447	0.21 238	0.30 463	0.24 328	0.31 491	0.18 394	0.22 289	0.18 379	0.07 158	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.08 372

MyStereo05	0.23 457	0.12 327	0.57 587	0.21 339	0.14 443	0.25 425	0.23 552	0.48 545	0.52 651	0.31 481	0.23 314	0.25 404	0.22 449	0.30 437	0.21 463	0.07 158	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.08 372

rrr	0.17 286	0.11 261	0.57 587	0.19 189	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.35 382	0.22 258	0.15 223	0.12 107	0.14 221	0.12 196	0.28 401	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

PFNet	0.23 457	0.10 175	0.57 587	0.24 533	0.14 443	0.22 357	0.19 411	0.39 433	0.33 436	0.35 555	0.32 424	0.27 437	0.19 410	0.64 627	0.22 485	0.09 446	0.05 46	0.09 406	0.07 278	0.08 315	0.07 284

YMNet	0.32 604	0.22 618	0.58 592	0.27 637	0.23 671	0.48 671	0.27 613	0.51 584	0.45 586	0.48 672	0.56 657	0.51 652	0.30 580	0.39 499	0.40 631	0.13 610	0.16 691	0.13 610	0.12 606	0.13 590	0.12 572

YMNet_1	0.32 604	0.22 618	0.58 592	0.27 637	0.23 671	0.48 671	0.27 613	0.51 584	0.45 586	0.48 672	0.56 657	0.51 652	0.30 580	0.39 499	0.40 631	0.13 610	0.16 691	0.13 610	0.12 606	0.13 590	0.12 572

LL-Strereo	0.29 580	0.25 637	0.58 592	0.25 574	0.21 641	0.23 382	0.24 574	0.55 635	0.42 550	0.34 538	0.32 424	0.41 589	0.40 652	0.94 718	0.23 506	0.08 339	0.07 430	0.11 549	0.09 478	0.09 404	0.09 447

GwcNet-ADL	0.22 439	0.14 455	0.58 592	0.24 533	0.13 391	0.22 357	0.23 552	0.49 555	0.40 530	0.27 389	0.29 383	0.30 481	0.20 421	0.26 366	0.23 506	0.09 446	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.09 404	0.09 447

sAnonymous2	0.20 382	0.21 603	0.58 592	0.24 533	0.17 565	0.22 357	0.19 411	0.34 358	0.28 360	0.17 272	0.19 257	0.17 280	0.16 331	0.17 150	0.14 254	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.23 693	0.17 653

CroCo_RVC	0.20 382	0.21 603	0.58 592	0.24 533	0.17 565	0.22 357	0.19 411	0.34 358	0.28 360	0.17 272	0.19 257	0.17 280	0.16 331	0.17 150	0.14 254	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.23 693	0.17 653

RYNet	0.37 643	0.18 558	0.59 598	0.25 574	0.28 704	0.61 704	0.32 660	0.59 676	0.59 678	0.41 630	0.38 503	0.57 678	0.39 647	0.87 704	0.53 676	0.11 549	0.08 522	0.12 588	0.11 567	0.18 662	0.18 666

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 546	0.21 603	0.59 598	0.25 574	0.18 587	0.29 502	0.22 525	0.50 566	0.40 530	0.38 595	0.41 537	0.43 602	0.27 533	0.43 516	0.29 567	0.11 549	0.08 522	0.10 490	0.10 526	0.10 480	0.11 548
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 403	0.22 618	0.60 600	0.23 475	0.15 507	0.24 405	0.20 464	0.35 382	0.29 379	0.31 481	0.32 424	0.22 355	0.15 306	0.25 346	0.20 436	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.08 372

DANet	0.35 628	0.23 628	0.60 600	0.36 708	0.22 658	0.39 622	0.25 592	0.48 545	0.43 558	0.52 688	0.50 621	0.59 683	0.41 656	0.76 675	0.49 664	0.13 610	0.11 622	0.14 637	0.12 606	0.17 648	0.15 629
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 650	0.30 675	0.60 600	0.33 693	0.20 633	0.42 639	0.19 411	0.58 670	0.89 732	0.42 640	1.26 743	0.36 539	0.34 617	0.50 543	0.38 616	0.18 689	0.11 622	0.11 549	0.09 478	0.19 671	0.13 592

IPLGR	0.21 403	0.13 401	0.61 603	0.21 339	0.11 225	0.25 425	0.18 362	0.41 462	0.37 487	0.28 402	0.27 361	0.21 343	0.19 410	0.37 488	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

FCDSN-DC	0.63 719	0.31 683	0.61 603	0.36 708	0.30 715	0.65 708	0.37 687	0.66 712	0.68 704	1.14 753	1.54 757	1.71 759	1.26 759	0.92 714	0.64 697	0.24 719	0.22 724	0.27 713	0.26 724	0.27 713	0.27 723
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 546	0.21 603	0.61 603	0.28 660	0.17 565	0.29 502	0.21 495	0.42 476	0.35 463	0.40 621	0.37 488	0.39 567	0.36 627	0.43 516	0.30 575	0.13 610	0.10 596	0.15 653	0.11 567	0.13 590	0.10 507

STTStereo	0.28 567	0.20 588	0.61 603	0.25 574	0.17 565	0.29 502	0.24 574	0.47 532	0.39 512	0.39 611	0.41 537	0.44 613	0.28 550	0.40 508	0.28 555	0.13 610	0.12 642	0.13 610	0.16 672	0.12 572	0.11 548

DRN-Test	0.33 614	0.17 543	0.61 603	0.27 637	0.19 614	0.46 658	0.29 636	0.65 706	0.51 642	0.47 668	0.46 602	0.44 613	0.34 617	0.62 618	0.41 640	0.12 589	0.08 522	0.13 610	0.12 606	0.12 572	0.10 507

StereoDRNet	0.32 604	0.22 618	0.61 603	0.27 637	0.21 641	0.42 639	0.30 647	0.61 689	0.48 621	0.46 661	0.39 517	0.48 634	0.30 580	0.57 586	0.40 631	0.11 549	0.09 561	0.12 588	0.11 567	0.12 572	0.10 507

iResNet	0.24 488	0.18 558	0.61 603	0.25 574	0.11 225	0.29 502	0.21 495	0.42 476	0.43 558	0.33 518	0.43 568	0.27 437	0.22 449	0.34 465	0.26 543	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

MSMD_ROB	0.60 717	0.33 691	0.61 603	0.30 675	0.25 687	0.86 733	0.35 678	0.55 635	0.67 701	1.10 751	1.49 753	1.76 760	0.97 748	0.88 707	0.49 664	0.23 709	0.21 720	0.27 713	0.27 728	0.25 699	0.24 714

DispNO	0.27 546	0.18 558	0.62 611	0.23 475	0.17 565	0.25 425	0.22 525	0.45 511	0.41 542	0.32 503	0.39 517	0.38 555	0.27 533	0.77 681	0.27 549	0.09 446	0.07 430	0.10 490	0.10 526	0.08 315	0.08 372

ACRE	0.21 403	0.20 588	0.62 611	0.23 475	0.15 507	0.24 405	0.20 464	0.35 382	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.22 355	0.15 306	0.25 346	0.20 436	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.08 372

NaN_ROB	0.41 664	0.28 660	0.62 611	0.30 675	0.19 614	0.51 680	0.47 722	0.58 670	0.59 678	0.56 699	0.47 609	0.49 640	0.41 656	1.21 746	0.64 697	0.12 589	0.18 704	0.12 588	0.13 635	0.11 531	0.14 616

WQFJA1++	0.44 678	0.07 4	0.63 614	0.18 123	0.13 391	0.15 83	0.11 28	0.20 91	0.11 15	2.05 779	0.12 107	0.23 377	0.11 155	0.17 150	0.12 145	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.05 81	4.20 791	0.07 284

PAM_32	0.23 457	0.10 175	0.63 614	0.21 339	0.14 443	0.33 562	0.19 411	0.36 401	0.23 284	0.29 431	0.28 369	0.56 673	0.28 550	0.27 386	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.09 478	0.07 222	0.09 447

PAM	0.23 457	0.10 175	0.63 614	0.22 414	0.15 507	0.34 576	0.21 495	0.37 413	0.22 258	0.31 481	0.27 361	0.55 669	0.26 514	0.26 366	0.17 350	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.09 478	0.07 222	0.09 447

MyStereo8	0.22 439	0.15 494	0.63 614	0.21 339	0.17 565	0.31 537	0.16 259	0.36 401	0.32 422	0.28 402	0.36 479	0.25 404	0.18 394	0.25 346	0.28 555	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.10 480	0.12 572

gwcnet-sp	0.24 488	0.13 401	0.63 614	0.22 414	0.14 443	0.34 576	0.22 525	0.44 498	0.39 512	0.35 555	0.34 458	0.27 437	0.27 533	0.35 476	0.25 529	0.09 446	0.08 522	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

scenet	0.24 488	0.13 401	0.63 614	0.22 414	0.14 443	0.34 576	0.22 525	0.44 498	0.39 512	0.35 555	0.34 458	0.27 437	0.27 533	0.35 476	0.25 529	0.09 446	0.08 522	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

ssnet	0.24 488	0.13 401	0.63 614	0.22 414	0.14 443	0.34 576	0.22 525	0.44 498	0.39 512	0.35 555	0.34 458	0.27 437	0.27 533	0.35 476	0.25 529	0.09 446	0.08 522	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

Anonymous3	0.23 457	0.18 558	0.63 614	0.27 637	0.18 587	0.41 632	0.23 552	0.43 490	0.35 463	0.23 341	0.27 361	0.20 329	0.18 394	0.27 386	0.18 379	0.12 589	0.11 622	0.10 490	0.10 526	0.11 531	0.12 572

TestStereo_HLe17	0.19 361	0.17 543	0.64 622	0.16 26	0.11 225	0.21 324	0.17 311	0.40 447	0.30 396	0.19 299	0.25 340	0.17 280	0.15 306	0.38 494	0.17 350	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

RGC	0.39 655	0.32 689	0.64 622	0.34 697	0.27 697	0.40 628	0.29 636	0.57 661	0.53 656	0.45 657	0.64 685	0.62 692	0.45 673	0.72 658	0.39 624	0.15 650	0.15 681	0.21 695	0.20 697	0.18 662	0.19 673

IGEV-FE	0.18 312	0.10 175	0.65 624	0.20 274	0.12 306	0.19 247	0.15 202	0.34 358	0.19 183	0.28 402	0.22 303	0.27 437	0.13 248	0.23 299	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.06 176

IGEV_Zeroshot_test	0.18 312	0.10 175	0.65 624	0.20 274	0.12 306	0.19 247	0.15 202	0.34 358	0.19 183	0.28 402	0.22 303	0.27 437	0.13 248	0.23 299	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.06 176

stereogan	0.37 643	0.17 543	0.65 624	0.27 637	0.22 658	0.62 706	0.26 606	0.59 676	0.63 694	0.43 646	0.60 670	0.67 708	0.42 665	0.68 643	0.35 605	0.13 610	0.14 665	0.14 637	0.12 606	0.19 671	0.17 653

CC-Net-ROB	0.43 672	0.47 726	0.65 624	0.37 714	0.23 671	0.51 680	0.29 636	0.66 712	0.49 630	0.46 661	0.51 627	0.48 634	0.38 640	0.96 722	0.35 605	0.34 741	0.23 729	0.55 753	0.25 719	0.31 726	0.20 685

WCMA_ROB	0.51 700	0.21 603	0.65 624	0.25 574	0.21 641	0.58 697	0.32 660	0.54 625	0.55 667	0.95 741	1.40 748	1.28 748	0.81 735	0.73 660	0.62 691	0.18 689	0.15 681	0.15 653	0.15 660	0.19 671	0.19 673

PSMNet-RUCA	0.37 643	0.41 717	0.66 629	0.46 735	0.41 730	0.34 576	0.25 592	0.57 661	0.45 586	0.39 611	0.52 635	0.43 602	0.33 608	0.41 510	0.29 567	0.25 722	0.14 665	0.33 736	0.21 700	0.31 726	0.22 700

FC-DCNN v2	0.71 729	0.30 675	0.67 630	0.32 687	0.27 697	0.84 731	0.39 698	0.84 747	0.85 731	1.44 766	1.64 760	2.09 764	1.28 761	1.06 732	0.80 713	0.24 719	0.22 724	0.27 713	0.26 724	0.26 708	0.25 716

SQANet	0.40 662	0.48 728	0.67 630	0.48 737	0.39 727	0.48 671	0.22 525	0.51 584	0.43 558	0.40 621	0.47 609	0.47 628	0.33 608	0.54 568	0.32 589	0.36 743	0.15 681	0.40 745	0.21 700	0.45 741	0.31 728

CBFPSM	0.27 546	0.16 523	0.67 630	0.20 274	0.14 443	0.38 613	0.25 592	0.40 447	0.36 476	0.33 518	0.36 479	0.56 673	0.38 640	0.32 451	0.38 616	0.08 339	0.08 522	0.07 189	0.08 366	0.09 404	0.11 548

PDISCO_ROB	0.43 672	0.30 675	0.67 630	0.43 725	0.36 725	0.67 711	0.32 660	0.72 728	0.76 716	0.43 646	0.53 642	0.63 700	0.40 652	0.66 638	0.47 661	0.21 700	0.12 642	0.21 695	0.19 695	0.25 699	0.20 685

MeshStereo	0.58 713	0.27 657	0.67 630	0.22 414	0.17 565	0.66 710	0.37 687	0.78 736	0.61 688	1.47 770	1.30 744	1.65 757	0.79 732	1.12 739	0.59 684	0.17 678	0.17 698	0.17 671	0.14 650	0.17 648	0.14 616
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
Nwc_Net	0.37 643	0.25 637	0.68 635	0.31 681	0.24 679	0.44 650	0.30 647	0.65 706	0.50 638	0.37 580	0.69 696	0.58 681	0.45 673	0.60 603	0.40 631	0.15 650	0.12 642	0.19 689	0.21 700	0.14 608	0.13 592

UNet	0.28 567	0.14 455	0.69 636	0.23 475	0.20 633	0.44 650	0.22 525	0.50 566	0.40 530	0.34 538	0.39 517	0.43 602	0.33 608	0.40 508	0.31 583	0.09 446	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

NCC-stereo	0.39 655	0.25 637	0.69 636	0.32 687	0.28 704	0.46 658	0.36 683	0.65 706	0.52 651	0.40 621	0.57 660	0.56 673	0.47 682	0.73 660	0.45 653	0.17 678	0.14 665	0.18 680	0.25 719	0.16 631	0.16 640

Abc-Net	0.39 655	0.25 637	0.69 636	0.32 687	0.28 704	0.46 658	0.36 683	0.65 706	0.52 651	0.40 621	0.57 660	0.56 673	0.47 682	0.73 660	0.45 653	0.17 678	0.14 665	0.18 680	0.25 719	0.16 631	0.16 640
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 672	0.47 726	0.69 636	0.38 716	0.20 633	0.51 680	0.48 726	0.66 712	0.66 698	0.46 661	0.46 602	0.50 648	0.44 670	0.90 712	0.39 624	0.27 728	0.21 720	0.32 732	0.18 689	0.27 713	0.22 700
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
FC-DCNN	0.70 728	0.30 675	0.69 636	0.32 687	0.27 697	0.81 730	0.39 698	0.79 739	0.82 723	1.41 762	1.58 759	1.98 762	1.26 759	1.02 729	0.77 709	0.24 719	0.22 724	0.27 713	0.26 724	0.26 708	0.26 718

PWC_ROB	0.38 650	0.29 668	0.69 636	0.25 574	0.20 633	0.38 613	0.19 411	0.58 670	0.67 701	0.57 701	0.85 715	0.51 652	0.40 652	0.71 652	0.52 673	0.13 610	0.09 561	0.14 637	0.10 526	0.17 648	0.14 616

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 209	0.19 575	0.70 642	0.17 65	0.12 306	0.13 36	0.14 142	0.24 184	0.17 140	0.10 57	0.12 107	0.10 75	0.10 101	0.13 18	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.05 7	0.07 284

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 382	0.72 754	0.70 642	0.17 65	0.08 41	0.15 83	0.15 202	0.18 50	0.16 108	0.13 169	0.12 107	0.09 38	0.08 19	0.16 130	0.13 213	0.35 742	0.04 2	0.08 303	0.07 278	0.11 531	0.23 707

anonymity	0.56 707	0.54 740	0.70 642	0.47 736	0.61 752	0.56 693	0.43 710	0.69 723	0.49 630	0.63 709	0.55 650	0.54 667	0.60 710	0.61 610	0.57 678	0.55 754	0.53 770	0.50 750	0.54 759	0.51 743	0.56 750

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 588	0.20 588	0.70 642	0.21 339	0.17 565	0.46 658	0.27 613	0.50 566	0.49 630	0.42 640	0.55 650	0.43 602	0.30 580	0.46 526	0.38 616	0.09 446	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.11 531	0.10 507

APVNet	0.36 633	0.20 588	0.70 642	0.26 609	0.22 658	0.52 689	0.35 678	0.61 689	0.44 574	0.38 595	0.52 635	0.48 634	0.38 640	0.84 698	0.46 659	0.13 610	0.14 665	0.15 653	0.16 672	0.16 631	0.15 629

TCMNet	0.33 614	0.23 628	0.72 647	0.29 663	0.30 715	0.40 628	0.28 629	0.50 566	0.47 609	0.37 580	0.45 592	0.40 582	0.29 565	0.60 603	0.39 624	0.14 635	0.13 654	0.15 653	0.14 650	0.17 648	0.15 629

HBP-ISP	0.33 614	0.30 675	0.72 647	0.22 414	0.16 540	0.32 551	0.22 525	0.54 625	0.44 574	0.41 630	0.49 617	0.33 510	0.38 640	0.73 660	0.25 529	0.18 689	0.19 712	0.24 705	0.20 697	0.16 631	0.13 592

ADLNet2	0.30 588	0.17 543	0.72 647	0.23 475	0.17 565	0.36 598	0.24 574	0.52 603	0.51 642	0.32 503	0.38 503	0.45 618	0.30 580	0.69 645	0.35 605	0.10 501	0.08 522	0.09 406	0.09 478	0.12 572	0.10 507

iResNetv2_ROB	0.27 546	0.26 648	0.72 647	0.23 475	0.13 391	0.29 502	0.18 362	0.52 603	0.49 630	0.37 580	0.45 592	0.39 567	0.25 503	0.34 465	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.12 572	0.09 447

FAT-Stereo	0.36 633	0.18 558	0.73 651	0.26 609	0.18 587	0.33 562	0.29 636	0.60 685	0.59 678	0.46 661	0.60 670	0.60 686	0.50 691	0.61 610	0.34 601	0.13 610	0.14 665	0.13 610	0.12 606	0.14 608	0.18 666

FADNet	0.32 604	0.36 699	0.74 652	0.23 475	0.22 658	0.37 605	0.19 411	0.53 615	0.48 621	0.32 503	0.36 479	0.43 602	0.32 605	0.64 627	0.25 529	0.16 666	0.16 691	0.14 637	0.16 672	0.24 697	0.19 673

MANE	1.41 761	0.36 699	0.74 652	0.43 725	0.41 730	2.16 771	0.80 756	2.39 782	3.38 781	2.22 781	3.06 782	3.54 778	2.73 780	2.15 774	1.94 773	0.28 732	0.27 738	0.30 727	0.46 749	0.28 718	0.34 733

TestStereo_HL3	0.21 403	0.13 401	0.77 654	0.17 65	0.11 225	0.23 382	0.16 259	0.34 358	0.20 216	0.27 389	0.38 503	0.23 377	0.19 410	0.41 510	0.14 254	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.08 372

Select-FE	0.23 457	0.14 455	0.78 655	0.22 414	0.18 587	0.22 357	0.13 99	0.43 490	0.26 330	0.28 402	0.33 447	0.39 567	0.29 565	0.27 386	0.19 413	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.13 635	0.08 315	0.12 572

ARAFT	0.24 488	0.21 603	0.78 655	0.22 414	0.12 306	0.29 502	0.24 574	0.43 490	0.32 422	0.33 518	0.28 369	0.28 453	0.19 410	0.49 539	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.12 588	0.11 567	0.09 404	0.06 176

Syn2CoEx	0.36 633	0.31 683	0.78 655	0.34 697	0.21 641	0.41 632	0.28 629	0.61 689	0.49 630	0.42 640	0.56 657	0.45 618	0.44 670	0.69 645	0.38 616	0.17 678	0.14 665	0.15 653	0.12 606	0.13 590	0.12 572

FADNet-RVC	0.31 595	0.35 696	0.78 655	0.25 574	0.20 633	0.33 562	0.20 464	0.49 555	0.40 530	0.34 538	0.39 517	0.41 589	0.29 565	0.63 625	0.31 583	0.13 610	0.14 665	0.14 637	0.15 660	0.19 671	0.19 673

RTSC	0.39 655	0.28 660	0.78 655	0.27 637	0.18 587	0.49 676	0.22 525	0.59 676	0.84 730	0.55 698	0.53 642	0.49 640	0.36 627	0.67 642	0.82 714	0.13 610	0.10 596	0.11 549	0.12 606	0.17 648	0.17 653

CSAN	0.50 696	0.35 696	0.78 655	0.36 708	0.23 671	0.56 693	0.59 738	0.61 689	0.70 708	0.64 711	0.78 707	0.65 703	0.60 710	1.38 757	0.62 691	0.21 700	0.17 698	0.20 693	0.20 697	0.18 662	0.18 666

pmcnn	0.50 696	0.20 588	0.78 655	0.24 533	0.26 693	0.39 622	0.30 647	0.51 584	0.50 638	0.54 696	1.23 742	2.52 771	0.37 636	0.77 681	0.95 726	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.10 480	0.08 372

ACV-stereo	0.29 580	0.18 558	0.79 662	0.23 475	0.16 540	0.47 665	0.19 411	0.36 401	0.34 446	0.29 431	0.33 447	0.67 708	0.42 665	0.54 568	0.30 575	0.10 501	0.09 561	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.11 548

Wz-Net-MNSev	0.36 633	0.26 648	0.79 662	0.26 609	0.21 641	0.59 700	0.38 693	0.55 635	0.56 670	0.48 672	0.54 645	0.53 663	0.36 627	0.60 603	0.44 650	0.11 549	0.09 561	0.11 549	0.11 567	0.15 623	0.13 592

SGM-ForestM	1.36 759	0.28 660	0.79 662	0.26 609	0.16 540	2.26 773	1.00 767	1.42 764	1.46 770	2.38 782	2.05 769	5.95 787	2.66 779	2.95 777	2.46 778	0.17 678	0.18 704	0.18 680	0.18 689	0.15 623	0.18 666

DStereoFS	0.84 742	0.66 751	0.80 665	0.53 748	0.50 742	1.23 755	0.55 733	0.94 752	1.32 764	0.89 731	1.32 745	1.04 735	2.32 777	1.29 752	1.14 741	0.31 738	0.35 751	0.30 727	0.39 745	0.34 730	0.60 756

FINET	0.34 623	0.27 657	0.80 665	0.24 533	0.24 679	0.36 598	0.34 674	0.54 625	0.72 711	0.39 611	0.47 609	0.32 501	0.30 580	0.51 548	0.32 589	0.19 695	0.17 698	0.13 610	0.12 606	0.18 662	0.16 640

SAMSARA	0.56 707	0.39 712	0.80 665	0.60 751	0.46 738	1.00 742	1.23 776	0.67 719	0.68 704	0.71 719	0.54 645	0.89 728	0.57 704	0.81 693	0.62 691	0.19 695	0.22 724	0.18 680	0.18 689	0.27 713	0.25 716

zero-FE	0.16 264	0.08 48	0.81 668	0.19 189	0.18 587	0.12 29	0.15 202	0.19 65	0.19 183	0.10 57	0.10 51	0.13 187	0.12 196	0.21 267	0.19 413	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.19 671	0.06 176

fast-acv-ft	0.31 595	0.20 588	0.81 668	0.24 533	0.18 587	0.46 658	0.27 613	0.41 462	0.49 630	0.39 611	0.55 650	0.49 640	0.35 623	0.37 488	0.38 616	0.11 549	0.11 622	0.11 549	0.12 606	0.12 572	0.09 447

edge stereo	0.39 655	0.22 618	0.81 668	0.27 637	0.22 658	0.37 605	0.24 574	0.56 651	0.54 661	0.53 694	0.60 670	0.71 717	0.50 691	0.78 683	0.40 631	0.16 666	0.14 665	0.19 689	0.14 650	0.16 631	0.17 653

SHD	0.42 667	0.27 657	0.81 668	0.31 681	0.25 687	0.42 639	0.22 525	0.66 712	0.94 746	0.63 709	0.60 670	0.59 683	0.47 682	0.59 599	0.58 683	0.15 650	0.13 654	0.16 665	0.16 672	0.20 680	0.22 700

MonStereo1	0.93 747	0.56 741	0.82 672	0.69 755	0.58 749	1.37 762	0.35 678	0.94 752	1.25 762	0.93 736	1.90 765	1.52 754	2.10 774	1.27 750	0.77 709	0.69 761	0.33 749	0.75 762	0.47 751	0.70 758	0.57 752

z-ln-s-r	0.32 604	0.21 603	0.82 672	0.23 475	0.14 443	0.30 521	0.26 606	0.43 490	0.50 638	0.32 503	0.60 670	0.39 567	0.29 565	0.73 660	0.66 700	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.10 480	0.08 372

SDNR	0.42 667	0.21 603	0.82 672	0.21 339	0.18 587	1.27 757	0.17 311	0.50 566	0.49 630	0.42 640	0.81 710	0.38 555	0.27 533	1.19 743	0.38 616	0.23 709	0.24 731	0.17 671	0.13 635	0.17 648	0.20 685

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 457	0.13 401	0.83 675	0.20 274	0.21 641	0.23 382	0.17 311	0.48 545	0.27 341	0.23 341	0.29 383	0.39 567	0.23 463	0.25 346	0.15 290	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.11 567	0.11 531	0.10 507

XX-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.83 675	0.26 609	0.17 565	0.23 382	0.13 99	0.40 447	0.18 163	0.20 308	0.41 537	0.31 491	0.10 101	0.32 451	0.12 145	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.05 45

FADNet_RVC	0.30 588	0.28 660	0.83 675	0.23 475	0.15 507	0.30 521	0.17 311	0.49 555	0.37 487	0.30 463	0.38 503	0.30 481	0.27 533	0.52 554	0.31 583	0.14 635	0.14 665	0.14 637	0.16 672	0.21 683	0.23 707

PA-Net	0.37 643	0.28 660	0.83 675	0.31 681	0.28 704	0.39 622	0.42 708	0.51 584	0.55 667	0.34 538	0.42 554	0.41 589	0.36 627	0.79 685	0.49 664	0.12 589	0.23 729	0.16 665	0.23 712	0.12 572	0.18 666
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 723	0.49 732	0.83 675	0.48 737	0.40 729	0.51 680	0.46 717	0.70 725	0.77 718	0.84 729	1.72 762	1.02 734	0.83 739	1.23 747	0.79 712	0.32 739	0.38 753	0.40 745	0.46 749	0.36 734	0.41 740
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 745	0.86 760	0.84 680	0.97 766	0.75 761	0.92 739	0.71 746	1.27 758	1.10 756	0.89 731	1.45 750	1.14 741	0.96 746	1.19 743	0.84 715	0.74 764	0.51 767	0.97 769	0.55 760	0.84 763	0.60 756

IMH-64	0.91 745	0.86 760	0.84 680	0.97 766	0.75 761	0.92 739	0.71 746	1.27 758	1.10 756	0.89 731	1.45 750	1.14 741	0.96 746	1.19 743	0.84 715	0.74 764	0.51 767	0.97 769	0.55 760	0.84 763	0.60 756

PVD	0.58 713	0.34 694	0.84 680	0.39 718	0.31 718	0.59 700	0.47 722	0.80 740	1.25 762	0.92 734	1.09 732	0.79 721	0.82 736	0.85 701	0.76 706	0.21 700	0.18 704	0.22 701	0.18 689	0.27 713	0.35 735

ELAS	0.74 734	0.36 699	0.85 683	0.36 708	0.33 720	1.36 761	0.77 754	0.93 751	0.92 740	1.41 762	1.53 756	1.16 744	1.17 754	0.95 721	1.03 730	0.26 723	0.25 735	0.28 721	0.28 733	0.31 726	0.30 725
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 700	0.50 733	0.86 684	0.39 718	0.24 679	0.84 731	0.55 733	0.56 651	0.62 690	0.60 704	0.68 692	0.62 692	0.42 665	1.13 741	0.43 645	0.23 709	0.27 738	0.27 713	0.35 738	0.25 699	0.29 724

G-Net	0.46 683	0.25 637	0.86 684	0.34 697	0.28 704	0.90 738	0.35 678	0.47 532	0.45 586	0.68 716	1.22 741	0.64 702	0.60 710	0.61 610	0.57 678	0.16 666	0.14 665	0.17 671	0.13 635	0.22 690	0.19 673

otaku	0.57 710	0.62 748	0.87 686	0.63 753	0.44 736	0.73 718	0.37 687	0.65 706	0.66 698	0.51 680	0.75 703	0.66 707	0.45 673	0.69 645	0.46 659	0.53 751	0.34 750	0.55 753	0.35 738	0.60 749	0.45 742

GASNet	0.36 633	0.46 724	0.88 687	0.34 697	0.23 671	0.35 591	0.22 525	0.60 685	0.53 656	0.40 621	0.37 488	0.45 618	0.30 580	0.79 685	0.35 605	0.15 650	0.10 596	0.14 637	0.14 650	0.22 690	0.12 572

GwcNet	0.35 628	0.23 628	0.88 687	0.25 574	0.24 679	0.48 671	0.27 613	0.55 635	0.57 673	0.38 595	0.52 635	0.51 652	0.32 605	0.60 603	0.41 640	0.13 610	0.11 622	0.12 588	0.11 567	0.13 590	0.14 616

ADCRef	0.38 650	0.24 632	0.88 687	0.26 609	0.21 641	0.49 676	0.27 613	0.52 603	0.48 621	0.50 675	0.58 662	0.35 534	0.47 682	0.48 534	1.29 756	0.09 446	0.08 522	0.12 588	0.12 606	0.11 531	0.11 548

PASM	0.45 681	0.35 696	0.90 690	0.35 706	0.33 720	0.39 622	0.38 693	0.50 566	0.61 688	0.52 688	0.51 627	0.62 692	0.45 673	0.93 716	0.48 662	0.26 723	0.29 742	0.29 725	0.33 736	0.29 719	0.26 718

Wz-Net-LNSev	0.34 623	0.29 668	0.91 691	0.26 609	0.21 641	0.47 665	0.31 652	0.54 625	0.54 661	0.44 653	0.52 635	0.50 648	0.35 623	0.39 499	0.39 624	0.11 549	0.11 622	0.10 490	0.09 478	0.14 608	0.13 592

DGSMNet	0.61 718	0.29 668	0.91 691	0.51 744	0.70 757	0.62 706	1.38 779	0.59 676	0.55 667	0.37 580	0.61 677	0.52 658	0.33 608	0.65 634	0.43 645	0.53 751	0.60 777	0.67 758	0.61 766	0.63 751	0.61 760

WAO-6	1.07 754	0.93 766	0.92 693	0.96 765	0.78 764	1.28 758	0.75 751	1.34 761	2.00 775	1.02 747	1.54 757	1.59 756	1.22 757	1.31 753	1.14 741	0.78 767	0.55 773	1.02 773	0.75 774	0.83 762	0.69 763

Ntro	0.58 713	0.64 749	0.92 693	0.66 754	0.50 742	0.77 723	0.36 683	0.66 712	0.70 708	0.50 675	0.59 665	0.65 703	0.51 694	0.75 669	0.45 653	0.56 755	0.32 748	0.56 756	0.34 737	0.63 751	0.46 745

WAO-7	1.01 750	0.89 763	0.93 695	0.83 763	0.66 756	1.18 751	0.81 758	1.40 763	1.57 771	1.11 752	1.76 764	1.45 752	1.19 756	1.50 760	1.14 741	0.61 758	0.62 780	0.70 759	0.68 769	0.66 756	0.60 756

FADNet-RVC-Resample	0.29 580	0.25 637	0.93 695	0.26 609	0.16 540	0.32 551	0.21 495	0.47 532	0.39 512	0.35 555	0.38 503	0.33 510	0.27 533	0.53 561	0.24 519	0.10 501	0.10 596	0.14 637	0.13 635	0.13 590	0.16 640

DPSNet	0.47 686	0.24 632	0.93 695	0.27 637	0.20 633	0.75 722	0.57 735	0.84 747	0.79 720	0.47 668	0.51 627	0.60 686	0.69 725	0.87 704	0.71 704	0.16 666	0.13 654	0.12 588	0.10 526	0.25 699	0.21 694

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 516	0.14 455	0.95 698	0.21 339	0.27 697	0.20 290	0.19 411	0.48 545	0.25 318	0.26 379	0.55 650	0.34 520	0.18 394	0.25 346	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.12 606	0.12 572	0.12 572

MDST_ROB	0.48 689	0.14 455	0.95 698	0.30 675	0.21 641	1.33 760	0.32 660	0.77 733	0.56 670	1.06 749	0.71 697	0.49 640	0.35 623	1.26 749	0.38 616	0.13 610	0.11 622	0.16 665	0.13 635	0.12 572	0.12 572

XQC	0.43 672	0.37 706	0.96 700	0.34 697	0.25 687	0.53 690	0.34 674	0.60 685	0.73 714	0.51 680	0.46 602	0.57 678	0.47 682	0.70 648	0.72 705	0.17 678	0.12 642	0.18 680	0.15 660	0.25 699	0.23 707

SANet	0.53 705	0.28 660	0.96 700	0.26 609	0.15 507	0.69 714	0.44 713	0.67 719	1.34 765	0.67 715	0.98 729	0.94 729	0.71 727	0.89 709	0.76 706	0.14 635	0.12 642	0.12 588	0.11 567	0.17 648	0.16 640

SPS-STEREO	0.69 727	0.61 747	0.98 702	0.52 747	0.57 748	0.74 719	0.50 729	0.78 736	0.62 690	0.95 741	0.86 716	0.94 729	0.70 726	1.01 728	0.87 720	0.58 757	0.51 767	0.50 750	0.50 754	0.55 746	0.58 753
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 730	0.76 756	0.99 703	0.62 752	0.70 757	0.77 723	0.67 744	0.75 731	0.83 727	0.78 727	0.86 716	0.69 714	0.78 731	0.71 652	0.61 689	0.66 760	0.59 776	0.61 757	0.58 765	0.68 757	0.71 764

IMH	1.05 753	0.95 767	1.00 704	1.01 768	0.78 764	1.11 747	0.68 745	1.38 762	1.43 768	1.00 745	1.72 762	1.43 751	1.14 751	1.73 766	0.89 722	1.09 778	0.55 773	0.99 771	0.57 764	0.87 765	0.62 762

ADCL	0.47 686	0.22 618	1.00 704	0.27 637	0.19 614	0.74 719	0.64 741	0.54 625	0.69 706	0.56 699	0.71 697	0.55 669	0.60 710	0.60 603	1.43 758	0.11 549	0.09 561	0.13 610	0.13 635	0.14 608	0.14 616

ELAS_RVC	0.74 734	0.36 699	1.00 704	0.37 714	0.33 720	0.88 734	0.93 763	0.83 745	1.08 754	1.35 758	1.33 747	1.24 746	1.33 763	1.06 732	0.95 726	0.27 728	0.25 735	0.29 725	0.27 728	0.30 725	0.30 725
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 730	0.89 763	1.02 707	0.82 761	0.63 754	0.78 726	0.52 730	0.81 742	0.93 744	0.60 704	0.79 708	0.80 722	0.60 710	0.80 689	0.57 678	0.78 767	0.55 773	0.78 764	0.49 752	0.76 761	0.58 753

Consistency-Raft	0.55 706	0.48 728	1.02 707	0.45 731	0.49 741	0.49 676	0.47 722	0.72 728	0.72 711	0.45 657	0.82 712	0.47 628	0.60 710	0.50 543	0.63 694	0.39 747	0.39 754	0.44 747	0.51 755	0.52 744	0.37 736

iinet-f	0.30 588	0.18 558	1.03 709	0.20 274	0.15 507	0.44 650	0.22 525	0.45 511	0.37 487	0.35 555	0.44 579	0.41 589	0.34 617	0.34 465	0.40 631	0.10 501	0.09 561	0.08 303	0.08 366	0.13 590	0.11 548

S-Stereo	0.38 650	0.20 588	1.05 710	0.27 637	0.22 658	0.38 613	0.32 660	0.55 635	0.66 698	0.39 611	0.59 665	0.49 640	0.41 656	0.75 669	0.40 631	0.12 589	0.15 681	0.13 610	0.13 635	0.16 631	0.21 694

TARStereo(FT)	0.57 710	0.36 699	1.06 711	0.45 731	0.25 687	0.89 736	1.27 777	0.66 712	0.59 678	0.51 680	0.91 722	1.08 736	0.57 704	0.84 698	0.84 715	0.21 700	0.15 681	0.25 710	0.18 689	0.25 699	0.15 629

2222	0.57 710	0.36 699	1.06 711	0.45 731	0.25 687	0.89 736	1.27 777	0.66 712	0.59 678	0.51 680	0.91 722	1.08 736	0.57 704	0.84 698	0.84 715	0.21 700	0.15 681	0.25 710	0.18 689	0.25 699	0.15 629

w-ln-seven-2	0.36 633	0.29 668	1.06 711	0.27 637	0.18 587	0.37 605	0.30 647	0.50 566	0.54 661	0.45 657	0.55 650	0.45 618	0.41 656	0.62 618	0.49 664	0.10 501	0.10 596	0.12 588	0.11 567	0.14 608	0.11 548

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 724	0.64 749	1.06 711	0.45 731	0.27 697	1.40 764	0.58 736	0.78 736	0.92 740	0.84 729	0.86 716	0.88 727	0.68 724	1.33 754	0.68 702	0.37 745	0.29 742	0.34 737	0.36 741	0.43 739	0.37 736

DStereoSA	0.81 741	0.37 706	1.08 715	0.51 744	0.65 755	0.67 711	1.44 780	0.74 730	1.06 752	0.54 696	1.67 761	0.49 640	1.78 769	0.96 722	1.69 765	0.28 732	0.43 757	0.27 713	0.51 755	0.40 738	0.58 753

z-mn7	0.44 678	0.40 713	1.09 716	0.25 574	0.18 587	0.61 704	0.34 674	0.56 651	0.93 744	0.43 646	0.96 726	0.53 663	0.39 647	0.94 718	0.59 684	0.10 501	0.09 561	0.10 490	0.10 526	0.14 608	0.13 592

WAO-8	1.46 764	1.10 772	1.09 716	1.10 772	0.84 768	2.06 768	0.75 751	1.84 772	3.83 784	1.44 766	2.21 771	2.15 765	1.43 765	3.17 778	1.19 747	0.91 773	0.65 782	1.09 774	0.79 775	0.90 767	0.71 764

Venus	1.46 764	1.10 772	1.09 716	1.10 772	0.84 768	2.06 768	0.75 751	1.84 772	3.83 784	1.44 766	2.21 771	2.15 765	1.43 765	3.17 778	1.19 747	0.91 773	0.65 782	1.09 774	0.79 775	0.90 767	0.71 764

aanetorigin	0.39 655	0.29 668	1.09 716	0.24 533	0.19 614	0.28 480	0.37 687	0.33 345	0.47 609	0.94 737	0.82 712	0.52 658	0.54 697	0.49 539	0.50 670	0.11 549	0.09 561	0.10 490	0.10 526	0.16 631	0.15 629

AnyNet_C32	0.51 700	0.40 713	1.10 720	0.29 663	0.28 704	0.59 700	0.58 736	0.54 625	0.60 684	0.62 707	0.66 688	0.54 667	0.54 697	0.78 683	1.74 768	0.15 650	0.14 665	0.15 653	0.17 682	0.20 680	0.20 685

UHP(FT)	0.68 724	0.42 719	1.12 721	0.43 725	0.27 697	1.09 745	0.64 741	0.77 733	1.20 760	0.94 737	1.17 738	1.08 736	0.82 736	1.06 732	1.04 732	0.22 706	0.24 731	0.31 729	0.27 728	0.29 719	0.23 707

mmmmmm	0.68 724	0.42 719	1.12 721	0.43 725	0.27 697	1.09 745	0.64 741	0.77 733	1.20 760	0.94 737	1.17 738	1.08 736	0.82 736	1.06 732	1.04 732	0.22 706	0.24 731	0.31 729	0.27 728	0.29 719	0.23 707

ADCMid	0.49 692	0.34 694	1.13 723	0.26 609	0.21 641	0.51 680	0.37 687	0.57 661	0.54 661	0.75 724	0.66 688	0.62 692	0.64 721	0.64 627	1.68 763	0.13 610	0.12 642	0.17 671	0.17 682	0.20 680	0.17 653

GCAPDPT-zeroshot	0.20 382	0.08 48	1.14 724	0.29 663	0.43 733	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.25 318	0.14 200	0.17 224	0.15 244	0.11 155	0.20 240	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

ADCP+	0.45 681	0.24 632	1.15 725	0.25 574	0.22 658	0.56 693	0.39 698	0.54 625	0.51 642	0.44 653	0.51 627	0.46 626	0.52 696	0.56 582	1.89 771	0.10 501	0.08 522	0.11 549	0.10 526	0.14 608	0.13 592

w-ln-seven	0.42 667	0.30 675	1.18 726	0.26 609	0.22 658	0.58 697	0.31 652	0.62 697	0.81 722	0.58 702	0.61 677	0.53 663	0.36 627	0.57 586	0.65 699	0.11 549	0.10 596	0.13 610	0.12 606	0.15 623	0.13 592

MFN_U_SF_RVC	0.56 707	0.51 735	1.19 727	0.38 716	0.22 658	0.69 714	0.27 613	0.80 740	0.67 701	0.73 720	0.74 702	0.87 725	0.61 719	0.81 693	0.76 706	0.29 735	0.27 738	0.32 732	0.37 742	0.32 729	0.31 728

TorneroNet-64	1.43 762	1.03 769	1.20 728	1.10 772	0.86 770	2.26 773	0.73 749	1.84 772	3.84 786	1.25 755	2.25 773	2.69 773	1.42 764	1.76 769	1.43 758	0.76 766	0.50 765	1.09 774	0.66 768	1.23 779	0.76 769

GCAP-BAT	0.21 403	0.08 48	1.22 729	0.29 663	0.43 733	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.25 318	0.14 200	0.17 224	0.15 244	0.11 155	0.20 240	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

ktn	1.77 770	1.36 779	1.22 729	1.43 780	1.14 775	1.52 765	1.08 770	1.51 769	3.96 787	2.77 785	4.69 786	3.35 777	1.46 767	1.69 765	1.25 753	1.43 783	0.77 787	1.45 782	0.99 782	1.32 782	0.96 773

TorneroNet	2.22 774	1.08 771	1.24 731	1.14 776	0.90 771	5.58 783	0.80 756	2.12 777	8.69 795	2.58 783	5.42 788	3.88 779	1.97 772	1.78 771	1.87 770	0.86 771	0.54 772	1.15 778	0.74 773	1.23 779	0.85 772

ACVNet_2	0.89 744	0.87 762	1.25 732	0.82 761	0.62 753	0.97 741	0.62 740	1.14 757	1.42 767	1.00 745	1.40 748	1.47 753	0.84 740	1.11 737	0.66 700	0.61 758	0.43 757	0.78 764	0.49 752	0.75 760	0.52 748

pcwnet_v2	0.32 604	0.15 494	1.26 733	0.23 475	0.18 587	0.32 551	0.18 362	0.59 676	0.60 684	0.36 572	0.45 592	0.35 534	0.29 565	0.36 485	0.25 529	0.14 635	0.11 622	0.12 588	0.11 567	0.14 608	0.15 629

Wz-Net-SNSev	0.43 672	0.41 717	1.27 734	0.30 675	0.21 641	0.44 650	0.41 705	0.61 689	0.65 696	0.46 661	0.65 686	0.62 692	0.39 647	0.74 668	0.59 684	0.12 589	0.11 622	0.12 588	0.13 635	0.16 631	0.14 616

LVE	1.13 755	1.02 768	1.28 735	1.01 768	0.80 767	1.29 759	0.81 758	1.47 766	1.96 773	1.07 750	1.90 765	1.90 761	1.01 750	1.48 759	0.91 723	0.93 775	0.61 779	0.94 768	0.69 770	0.87 765	0.75 768

DeepPrunerF	0.44 678	0.29 668	1.29 736	0.33 693	0.30 715	0.35 591	0.36 683	0.62 697	1.15 759	0.40 621	0.44 579	0.39 567	0.41 656	0.80 689	0.52 673	0.18 689	0.14 665	0.23 703	0.21 700	0.17 648	0.17 653

SGM+DAISY	0.87 743	0.66 751	1.30 737	0.51 744	0.60 751	1.03 743	0.84 760	0.76 732	0.73 714	1.39 760	1.51 755	1.31 749	1.22 757	1.11 737	1.08 735	0.57 756	0.53 770	0.51 752	0.51 755	0.54 745	0.61 760

ACVNet-4b	0.72 730	0.81 758	1.33 738	0.72 757	0.50 742	0.80 729	0.31 652	0.71 727	0.80 721	0.50 675	0.72 701	0.95 731	0.43 669	0.96 722	1.20 749	1.13 781	0.21 720	0.76 763	0.45 748	0.65 754	0.46 745

nnnnnnn	0.74 734	0.33 691	1.35 739	0.42 723	0.35 723	0.79 728	0.46 717	0.82 744	1.08 754	1.05 748	1.50 754	1.57 755	0.98 749	1.12 739	1.09 740	0.27 728	0.25 735	0.32 732	0.31 735	0.34 730	0.32 731

ADCS	0.58 713	0.40 713	1.35 739	0.29 663	0.24 679	0.55 692	0.45 714	0.67 719	0.83 727	0.76 725	0.71 697	0.68 712	0.60 710	0.76 675	2.23 776	0.16 666	0.16 691	0.16 665	0.17 682	0.22 690	0.22 700

ACVNet_1	0.72 730	0.81 758	1.37 741	0.72 757	0.53 746	0.77 723	0.42 708	0.85 750	0.90 734	0.74 723	0.75 703	1.32 750	0.72 728	1.02 729	0.55 677	0.54 753	0.31 745	0.71 760	0.35 738	0.64 753	0.45 742

zh-sn7	0.48 689	0.51 735	1.43 742	0.29 663	0.20 633	0.47 665	0.39 698	0.57 661	0.62 690	0.52 688	0.81 710	0.52 658	0.56 701	1.05 731	0.87 720	0.12 589	0.13 654	0.13 610	0.13 635	0.17 648	0.16 640

fsdfsdds	1.26 758	0.33 691	1.44 743	0.43 725	0.59 750	2.19 772	1.14 774	1.28 760	2.36 777	2.10 780	4.10 785	3.15 776	1.94 771	1.09 736	1.28 754	0.22 706	0.19 712	0.34 737	0.25 719	0.36 734	0.34 733

zh-mn7	0.46 683	0.45 723	1.48 744	0.25 574	0.19 614	0.44 650	0.29 636	0.56 651	0.82 723	0.65 713	0.96 726	0.49 640	0.38 640	0.88 707	0.63 694	0.12 589	0.10 596	0.11 549	0.11 567	0.13 590	0.14 616

notaker	1.45 763	1.34 778	1.48 744	1.40 779	1.07 774	1.18 751	0.85 761	1.48 767	1.40 766	1.51 771	3.46 783	2.40 770	1.81 770	1.76 769	1.45 761	1.11 779	0.69 785	1.38 781	0.87 779	1.31 781	0.97 775

Dean	1.17 757	1.04 770	1.49 746	1.03 770	0.78 764	1.20 754	0.77 754	1.48 767	1.96 773	1.28 756	1.99 768	2.15 765	1.14 751	1.25 748	1.00 729	0.81 769	0.60 777	1.01 772	0.69 770	0.92 769	0.74 767

zzzzzzz1	0.28 567	0.51 735	1.51 747	0.24 533	0.16 540	0.22 357	0.21 495	0.39 433	0.34 446	0.22 332	0.25 340	0.26 426	0.21 431	0.34 465	0.23 506	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.08 372

AANet	0.49 692	0.42 719	1.56 748	0.22 414	0.19 614	0.39 622	0.25 592	0.52 603	0.92 740	0.92 734	0.93 724	0.84 724	0.67 722	0.59 599	0.59 684	0.15 650	0.11 622	0.13 610	0.12 606	0.18 662	0.16 640

1111	0.79 740	0.31 683	1.57 749	0.39 718	0.28 704	1.14 750	0.99 766	0.83 745	0.96 747	0.97 744	1.11 734	1.23 745	1.18 755	1.73 766	1.70 766	0.21 700	0.18 704	0.22 701	0.21 700	0.29 719	0.26 718

DispFullNet	0.66 722	0.89 763	1.59 750	0.77 759	1.21 776	0.51 680	0.23 552	0.59 676	0.72 711	0.69 718	0.61 677	0.69 714	0.91 744	0.79 685	0.48 662	0.27 728	0.12 642	0.73 761	0.30 734	0.65 754	0.40 739

KSHMR	1.89 771	1.36 779	1.60 751	1.47 781	1.22 777	1.38 763	1.06 769	1.79 771	5.97 792	1.42 764	5.65 789	2.98 775	1.14 751	2.23 775	1.20 749	1.27 782	1.12 789	1.46 783	1.10 784	1.32 782	1.15 778

ADCPNet	0.48 689	0.29 668	1.60 751	0.27 637	0.23 671	0.70 717	0.38 693	0.53 615	0.51 642	0.51 680	0.59 665	0.67 708	0.56 701	0.60 603	1.14 741	0.15 650	0.18 704	0.14 637	0.23 712	0.19 671	0.19 673

noway7	0.27 546	0.51 735	1.61 753	0.24 533	0.12 306	0.22 357	0.18 362	0.44 498	0.31 410	0.21 322	0.22 303	0.24 392	0.20 421	0.20 240	0.21 463	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.08 372

Wz-Net-TNSev	0.51 700	0.58 742	1.61 753	0.25 574	0.21 641	0.65 708	0.45 714	0.63 704	0.69 706	0.51 680	0.54 645	0.71 717	0.60 710	1.00 727	0.77 709	0.15 650	0.15 681	0.13 610	0.15 660	0.21 683	0.20 685

PWCK	1.00 748	1.17 775	1.70 755	0.91 764	0.41 730	1.19 753	0.92 762	1.10 755	1.14 758	1.16 754	1.14 736	1.25 747	0.88 743	1.75 768	1.04 732	0.87 772	0.50 765	0.87 767	0.53 758	0.96 770	0.52 748

Selective-IGEV-i16pc	0.33 614	0.10 175	1.71 756	0.21 339	0.14 443	0.74 719	0.31 652	0.42 476	0.41 542	0.21 322	0.32 424	0.26 426	0.14 286	0.71 652	0.19 413	0.14 635	0.10 596	0.08 303	0.09 478	0.11 531	0.11 548

WZ-Net	0.52 704	0.38 711	1.90 757	0.30 675	0.24 679	0.57 696	0.48 726	0.62 697	0.78 719	0.50 675	0.71 697	0.68 712	0.54 697	0.98 726	0.84 715	0.13 610	0.10 596	0.11 549	0.12 606	0.19 671	0.20 685

MSAF-DinoV2	0.76 737	0.44 722	1.98 758	0.49 742	0.16 540	0.58 697	0.31 652	0.81 742	0.83 727	0.41 630	0.52 635	0.98 733	0.58 707	4.97 793	1.03 730	0.11 549	0.07 430	0.10 490	0.24 714	0.27 713	0.26 718

MADNet++	2.26 775	1.80 782	2.06 759	2.13 785	1.97 783	2.61 775	1.79 783	2.38 781	2.16 776	2.75 784	2.65 780	2.38 769	2.43 778	3.17 778	3.21 780	2.17 791	1.95 793	1.94 787	1.63 786	2.06 785	2.01 786

Selective-IGEV-i16pb	0.39 655	0.12 327	2.18 760	0.21 339	0.15 507	0.68 713	0.32 660	0.56 651	0.57 673	0.25 366	0.44 579	0.33 510	0.21 431	0.80 689	0.25 529	0.14 635	0.10 596	0.09 406	0.10 526	0.12 572	0.13 592

SuperB	0.49 692	0.28 660	2.23 761	0.23 475	0.15 507	0.41 632	0.32 660	0.47 532	0.82 723	0.43 646	0.50 621	0.33 510	0.45 673	0.68 643	1.08 735	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.98 771	0.14 616

HanzoNet	2.97 778	1.69 781	2.29 762	1.74 782	1.33 780	1.53 766	1.03 768	1.99 775	2.64 779	5.51 792	5.16 787	5.90 786	6.82 794	4.32 791	3.29 781	3.16 794	2.02 795	1.92 785	2.87 797	2.24 786	1.89 785

JetBlue	1.14 756	0.76 756	2.36 763	0.59 750	0.75 761	3.04 776	1.78 782	1.11 756	0.90 734	0.94 737	1.10 733	1.66 758	1.28 761	2.09 772	1.72 767	0.43 750	0.36 752	0.38 742	0.38 744	0.58 748	0.56 750

UNDER WATER	1.59 767	1.22 777	2.36 763	1.38 778	1.03 773	1.67 767	1.10 771	1.54 770	3.63 782	1.44 766	1.47 752	2.85 774	2.25 776	1.67 764	1.94 773	1.06 777	0.62 780	1.31 780	0.93 781	1.21 778	1.02 776

EDNetEfficient	0.63 719	0.37 706	2.40 765	0.26 609	0.25 687	0.38 613	0.49 728	0.41 462	1.06 752	1.38 759	0.87 719	0.62 692	0.95 745	0.65 634	1.65 762	0.11 549	0.09 561	0.10 490	0.11 567	0.19 671	0.17 653

UNDER WATER-64	1.55 766	1.19 776	2.52 766	1.31 777	0.95 772	2.12 770	1.21 775	1.45 765	3.19 780	1.43 765	1.32 745	2.64 772	2.04 773	1.63 763	1.83 769	1.11 779	0.67 784	1.28 779	0.92 780	1.19 776	1.02 776

LSM	1.64 768	0.40 713	2.56 767	2.02 783	17.61 805	0.51 680	0.52 730	0.61 689	0.76 716	0.82 728	1.11 734	0.63 700	0.54 697	0.75 669	0.49 664	0.16 666	0.24 731	0.18 680	0.21 700	0.25 699	2.42 787

AnyNet_C01	0.65 721	0.58 742	2.60 768	0.32 687	0.26 693	0.88 734	0.61 739	0.63 704	0.62 690	0.68 716	0.96 726	0.76 720	0.60 710	0.96 722	1.43 758	0.16 666	0.16 691	0.17 671	0.17 682	0.23 693	0.23 707

LE_ROB	1.76 769	0.20 588	2.68 769	0.48 737	0.52 745	0.78 726	0.96 764	0.84 747	6.61 793	7.40 796	2.08 770	2.08 763	4.83 789	1.27 750	3.79 783	0.10 501	0.08 522	0.12 588	0.11 567	0.11 531	0.10 507

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 772	0.26 648	2.90 770	0.33 693	1.30 778	3.07 777	2.37 784	2.20 779	4.84 788	3.25 786	6.38 791	4.33 780	3.05 781	1.33 754	1.21 751	0.23 709	0.18 704	0.24 705	0.81 777	0.29 719	1.26 779

TestStereooo	1.99 772	0.26 648	2.90 770	0.33 693	1.30 778	3.07 777	2.37 784	2.20 779	4.84 788	3.25 786	6.38 791	4.33 780	3.05 781	1.33 754	1.21 751	0.23 709	0.18 704	0.24 705	0.81 777	0.29 719	1.26 779

psmorigin	0.50 696	0.25 637	3.03 772	0.24 533	0.19 614	0.38 613	0.22 525	0.50 566	0.44 574	0.64 711	0.68 692	0.71 717	0.51 694	0.85 701	0.45 653	0.14 635	0.17 698	0.13 610	0.14 650	0.16 631	0.21 694

light-stereo	2.37 777	0.69 753	3.61 773	3.84 787	3.41 784	4.04 779	0.31 652	2.13 778	1.45 769	3.61 788	6.33 790	6.90 795	0.63 720	4.83 792	1.28 754	0.71 763	0.74 786	0.32 732	0.39 745	1.20 777	0.96 773

tt	4.71 787	0.10 175	3.94 774	2.06 784	1.53 782	10.14 798	16.88 801	9.27 801	4.98 790	1.39 760	1.02 730	4.68 782	4.90 790	3.35 781	5.86 796	5.76 799	9.15 807	2.24 795	2.53 795	3.10 787	1.32 782

Selective-IGEV-i16pa	30.47 821	41.93 826	4.02 775	0.49 742	0.37 726	96.94 827	0.74 750	60.26 828	58.76 827	17.24 809	64.39 826	38.26 827	49.53 827	106.11 828	26.15 813	19.96 819	3.42 798	4.39 798	1.81 793	0.39 737	14.22 809

noway3	4.27 781	5.33 790	4.61 776	11.26 797	10.44 795	5.62 784	4.46 791	4.12 787	0.92 740	1.86 773	2.49 779	6.19 792	3.66 787	3.74 787	4.54 789	1.97 785	0.46 759	2.03 792	1.74 789	5.69 793	4.21 792

noway2	4.26 780	5.26 789	4.63 777	11.29 798	10.43 794	5.62 784	4.46 791	4.09 786	0.90 734	1.87 774	2.47 776	6.20 793	3.67 788	3.62 783	4.54 789	1.97 785	0.46 759	2.02 789	1.74 789	5.72 795	4.32 794

TCMNet-wrong-test	4.29 782	5.57 791	4.65 778	11.33 799	10.39 793	5.73 789	4.48 795	4.13 788	1.02 748	1.91 777	2.39 774	6.16 790	3.62 785	3.84 788	4.50 788	1.99 787	0.47 761	1.97 788	1.69 787	5.69 793	4.31 793

RTS	0.78 738	0.48 728	4.68 779	0.34 697	0.28 704	1.12 748	0.46 717	0.62 697	1.03 749	0.73 720	0.89 720	0.60 686	0.59 708	1.61 761	1.16 745	0.14 635	0.11 622	0.15 653	0.15 660	0.21 683	0.19 673

RTSA	0.78 738	0.48 728	4.68 779	0.34 697	0.28 704	1.12 748	0.46 717	0.62 697	1.03 749	0.73 720	0.89 720	0.60 686	0.59 708	1.61 761	1.16 745	0.14 635	0.11 622	0.15 653	0.15 660	0.21 683	0.19 673

MADNet+	1.01 750	1.16 774	4.72 781	0.70 756	0.47 739	1.24 756	0.96 764	0.97 754	0.89 732	0.65 713	0.77 706	0.87 725	0.85 742	2.09 772	1.68 763	0.38 746	0.39 754	0.31 729	0.27 728	0.43 739	0.39 738

noway4	4.32 785	5.81 794	4.75 782	11.39 802	10.47 798	5.70 788	4.50 796	4.14 789	0.90 734	1.83 772	2.44 775	6.16 790	3.63 786	3.66 786	4.60 793	2.00 790	0.47 761	2.03 792	1.73 788	5.80 798	4.40 797

Selective-IGEV-i1pa	5.57 791	7.99 796	4.76 783	0.80 760	0.45 737	12.99 799	3.60 790	9.25 800	7.43 794	6.97 794	9.87 798	8.94 796	7.26 795	14.66 809	5.65 795	3.55 795	1.08 788	1.93 786	0.72 772	0.73 759	2.79 789

noway1	4.31 783	5.77 792	4.81 784	11.37 800	10.45 796	5.64 786	4.46 791	4.20 790	0.90 734	1.87 774	2.48 778	6.11 788	3.60 783	3.65 784	4.59 791	1.99 787	0.47 761	2.02 789	1.74 789	5.77 796	4.37 795

zzzz4	4.31 783	5.77 792	4.85 785	11.37 800	10.45 796	5.64 786	4.46 791	4.20 790	0.91 739	1.87 774	2.47 776	6.11 788	3.60 783	3.65 784	4.59 791	1.99 787	0.47 761	2.02 789	1.74 789	5.77 796	4.37 795

USTest	6.88 792	5.23 788	5.63 786	7.22 791	7.29 788	14.34 801	22.76 802	8.48 798	9.32 796	5.42 791	6.39 793	6.29 794	6.64 792	6.92 796	8.62 799	1.94 784	3.29 797	2.16 794	2.55 796	3.85 789	3.29 790

JetRed	2.30 776	2.64 784	6.12 787	1.12 775	1.38 781	5.85 790	3.29 788	1.99 775	1.67 772	1.98 778	1.95 767	2.16 768	1.60 768	2.48 776	4.10 786	1.05 776	1.60 790	1.09 774	1.01 783	1.67 784	1.28 781

PML	16.10 806	12.82 807	6.78 788	5.23 788	7.76 789	33.92 813	66.56 823	5.30 793	10.28 797	26.12 822	68.59 827	20.51 810	13.49 809	10.06 800	6.78 798	5.96 800	2.00 794	6.04 805	2.18 794	8.96 803	2.60 788

DPSimNet_ROB	4.34 786	4.23 785	6.89 789	3.67 786	3.68 785	4.75 780	5.21 797	2.67 783	3.68 783	5.82 793	3.95 784	5.57 783	6.72 793	3.46 782	4.48 787	4.05 798	2.88 796	4.68 799	3.12 799	3.69 788	3.62 791

UHP(ZeroShot)	4.71 787	0.60 744	7.05 790	0.48 737	0.70 757	9.17 794	2.53 786	5.32 794	14.17 807	8.26 797	14.83 806	9.91 798	8.72 797	4.02 789	3.96 784	0.41 748	0.31 745	0.37 740	0.56 762	1.09 773	1.78 783

UHP	4.71 787	0.60 744	7.05 790	0.48 737	0.70 757	9.17 794	2.53 786	5.32 794	14.17 807	8.26 797	14.83 806	9.91 798	8.72 797	4.02 789	3.96 784	0.41 748	0.31 745	0.37 740	0.56 762	1.09 773	1.78 783

LRCNet_RVC	10.90 800	14.34 808	9.35 792	15.35 803	8.04 790	1.08 744	0.34 674	8.78 799	0.70 708	12.63 808	16.05 808	9.85 797	6.54 791	8.57 799	6.34 797	20.27 820	5.40 799	23.70 820	21.88 821	14.87 807	13.83 808

iinet-test	10.78 798	9.29 797	9.70 793	10.48 792	10.68 799	17.98 806	25.98 808	12.57 805	13.39 802	9.64 803	10.10 799	10.06 800	10.61 802	11.22 805	12.70 802	6.40 801	7.74 802	5.68 801	6.69 800	7.47 799	7.30 798

IINet	10.78 798	9.29 797	9.70 793	10.48 792	10.68 799	17.98 806	25.98 808	12.57 805	13.39 802	9.64 803	10.10 799	10.06 800	10.61 802	11.22 805	12.70 802	6.40 801	7.74 802	5.68 801	6.69 800	7.47 799	7.30 798

Anonymous_1	16.62 807	9.35 799	9.84 795	10.66 794	14.64 803	18.66 808	27.12 810	12.64 807	13.51 806	10.76 807	10.30 801	10.13 802	10.60 801	11.06 804	12.74 804	15.87 816	7.74 802	16.92 814	43.48 824	58.66 827	7.68 802

RSGM-EC	29.65 819	17.75 809	10.04 796	35.31 820	33.15 820	26.42 811	46.65 813	19.89 812	17.74 812	18.92 811	23.36 819	30.14 821	23.59 820	41.87 825	45.99 826	59.56 826	34.38 826	33.25 826	20.37 814	34.97 823	19.60 820

acva	29.65 819	17.75 809	10.04 796	35.31 820	33.15 820	26.42 811	46.65 813	19.89 812	17.74 812	18.92 811	23.36 819	30.14 821	23.59 820	41.87 825	45.99 826	59.56 826	34.38 826	33.25 826	20.37 814	34.97 823	19.60 820

xxxxx1	15.27 803	9.54 800	10.31 798	20.13 806	18.88 806	17.08 802	23.03 803	10.36 802	10.99 798	9.21 800	9.62 795	10.74 803	10.61 802	10.72 801	13.89 807	7.97 805	9.20 808	31.85 823	44.72 825	12.84 804	13.69 805

tt_ll	15.27 803	9.54 800	10.31 798	20.13 806	18.88 806	17.08 802	23.03 803	10.36 802	10.99 798	9.21 800	9.62 795	10.74 803	10.61 802	10.72 801	13.89 807	7.97 805	9.20 808	31.85 823	44.72 825	12.84 804	13.69 805

ff	15.27 803	9.54 800	10.31 798	20.13 806	18.88 806	17.08 802	23.03 803	10.36 802	10.99 798	9.21 800	9.62 795	10.74 803	10.61 802	10.72 801	13.89 807	7.97 805	9.20 808	31.85 823	44.72 825	12.84 804	13.69 805

DPSM_ROB	11.49 801	9.87 803	10.35 801	11.13 795	11.31 801	19.11 809	27.51 811	13.37 808	14.21 809	10.31 805	11.06 804	10.96 806	11.27 807	11.96 807	13.59 805	6.78 803	8.19 805	6.03 803	7.09 802	7.93 801	7.73 803

DPSM	11.49 801	9.87 803	10.35 801	11.13 795	11.31 801	19.11 809	27.51 811	13.37 808	14.21 809	10.31 805	11.06 804	10.96 806	11.27 807	11.96 807	13.59 805	6.78 803	8.19 805	6.03 803	7.09 802	7.93 801	7.73 803

DGTPSM_ROB	8.34 794	5.10 786	10.37 803	5.31 789	10.18 791	8.33 792	23.60 806	6.06 796	13.41 804	4.90 789	10.87 802	5.65 784	10.44 799	6.17 794	12.59 800	3.74 796	7.55 800	3.69 796	7.26 804	4.14 790	7.46 800

DPSMNet_ROB	8.40 795	5.11 787	10.49 804	5.58 790	10.25 792	8.34 793	23.62 807	6.07 797	13.45 805	4.93 790	10.88 803	5.66 785	10.44 799	6.24 795	12.64 801	3.98 797	7.61 801	3.76 797	7.30 805	4.20 791	7.51 801

BEATNet-Init1	4.73 790	2.61 783	13.29 805	0.58 749	0.53 746	10.12 797	3.33 789	4.83 792	5.01 791	8.75 799	8.51 794	14.08 808	7.60 796	7.70 798	5.34 794	0.28 732	0.28 741	0.34 737	0.37 742	0.57 747	0.45 742

xyz-stereo	1.40 760	0.10 175	17.09 806	0.18 123	0.07 6	4.78 781	0.18 362	0.29 284	0.34 446	0.36 572	2.81 781	0.40 582	0.29 565	0.56 582	0.24 519	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.06 182	0.06 128	0.05 45

HaxPig	17.72 808	20.22 818	19.73 807	16.53 804	16.51 804	9.27 796	9.33 798	14.34 810	13.27 801	18.65 810	18.70 809	17.35 809	16.77 810	17.04 810	16.45 810	22.05 823	20.89 819	22.27 819	21.53 816	21.29 818	22.13 822

DLNR_Zeroshot_test	10.44 796	12.10 805	19.93 808	106.08 825	23.66 817	0.14 59	0.13 99	3.22 784	0.17 140	0.16 252	0.23 314	0.16 268	0.10 101	0.31 444	0.15 290	2.36 792	0.06 287	0.07 189	0.07 278	39.70 825	0.06 176

DLNR-FE	10.45 797	12.13 806	19.94 809	106.10 826	23.12 816	0.14 59	0.13 99	3.28 785	0.17 140	0.16 252	0.23 314	0.16 268	0.10 101	0.31 444	0.15 290	2.41 793	0.06 287	0.07 189	0.07 278	40.22 826	0.06 176

RAFT-FEzeroshot	23.10 810	19.88 813	20.56 810	22.49 810	22.75 812	38.38 814	55.50 819	26.84 815	28.66 816	20.60 816	22.10 813	22.05 814	22.74 814	24.00 814	27.37 818	13.59 808	16.48 813	12.14 806	14.28 808	15.96 810	15.54 812

RAFT-FE	23.10 810	19.88 813	20.56 810	22.49 810	22.75 812	38.38 814	55.50 819	26.84 815	28.66 816	20.60 816	22.10 813	22.05 814	22.74 814	24.00 814	27.37 818	13.59 808	16.48 813	12.14 806	14.28 808	15.96 810	15.54 812

CasAABBNet	23.10 810	19.86 811	20.64 812	22.47 809	22.73 810	38.41 817	55.50 819	26.89 818	28.70 818	20.61 818	22.15 815	22.08 817	22.75 816	23.99 812	27.36 816	13.59 808	16.48 813	12.14 806	14.27 807	15.95 808	15.53 811

FlowAnything	23.14 813	19.87 812	20.79 813	22.50 813	22.74 811	38.39 816	55.46 816	26.89 818	28.72 819	20.77 820	22.29 818	22.07 816	22.72 813	23.99 812	27.41 820	13.60 811	16.55 818	12.15 810	14.36 812	15.97 812	15.52 810

Selective-RAFT-Error	23.16 814	19.93 815	20.87 814	22.54 814	22.81 815	38.52 820	55.47 817	27.01 821	28.83 820	20.66 819	22.25 816	22.09 818	22.80 818	24.09 816	27.36 816	13.61 813	16.48 813	12.15 810	14.28 808	15.99 813	15.57 815

Hybrid-DGEV	23.16 814	19.94 816	20.96 815	22.49 810	22.75 812	38.51 819	55.52 822	27.09 822	28.90 822	20.58 815	22.25 816	22.00 813	22.80 818	24.11 817	27.33 815	13.60 811	16.47 812	12.14 806	14.30 811	15.95 808	15.54 812

LSM0	24.24 817	19.98 817	22.32 816	24.22 816	40.14 824	38.48 818	55.20 815	26.95 820	28.57 815	20.49 814	21.83 811	22.26 819	22.75 816	24.22 818	27.30 814	13.66 814	16.32 811	12.19 812	14.15 806	16.10 814	17.66 817

fast-reg	23.64 816	20.51 819	23.42 817	23.22 815	24.75 819	38.73 821	55.47 817	26.85 817	28.86 821	20.12 813	21.73 810	21.64 812	22.22 812	24.30 819	27.54 821	13.91 815	16.52 817	14.85 813	15.62 813	16.91 815	15.71 816

MEDIAN_ROB	21.21 809	24.62 822	23.47 818	19.58 805	19.65 809	13.22 800	10.96 799	17.88 811	17.00 811	22.14 821	22.02 812	20.86 811	20.36 811	21.06 811	19.71 811	25.63 824	24.13 820	26.21 821	25.20 822	25.17 821	25.38 825

AVERAGE_ROB	25.43 818	29.06 823	27.24 819	24.63 817	24.20 818	17.73 805	12.61 800	22.29 814	21.39 814	26.79 823	26.16 821	25.20 820	24.64 822	25.07 820	23.53 812	29.96 825	28.40 825	30.60 822	29.58 823	29.72 822	29.84 826

zzzzzz3	33.80 822	21.93 820	29.35 820	40.69 822	40.71 825	54.58 823	75.81 825	38.06 824	43.73 825	30.21 824	32.81 822	33.59 825	36.40 825	35.16 821	41.64 824	19.24 817	24.62 821	18.35 815	21.58 817	19.15 816	18.48 818

zzz1	33.83 823	21.95 821	29.58 821	40.69 822	40.71 825	54.57 822	75.77 824	38.08 825	43.79 826	30.23 825	32.84 823	33.61 826	36.40 825	35.19 822	41.64 824	19.25 818	24.62 821	18.36 816	21.58 817	19.16 817	18.49 819

zzzz2	34.86 824	30.12 824	31.42 822	34.23 818	34.22 822	58.04 824	83.74 826	40.88 826	43.54 823	31.10 826	33.46 824	32.70 823	33.88 823	35.86 823	41.00 822	20.48 821	24.86 823	18.45 817	21.67 819	24.07 819	23.42 823

noway5	34.86 824	30.12 824	31.42 822	34.23 818	34.22 822	58.04 824	83.74 826	40.88 826	43.54 823	31.10 826	33.46 824	32.70 823	33.88 823	35.86 823	41.00 822	20.48 821	24.86 823	18.45 817	21.67 819	24.07 819	23.42 823

coex-ft	3.44 779	0.73 755	48.55 824	0.24 533	0.19 614	0.50 679	0.43 710	0.47 532	2.40 778	7.03 795	1.20 740	0.97 732	2.23 775	0.73 660	1.92 772	0.12 589	0.15 681	0.14 637	0.12 606	0.21 683	0.43 741

test_example2	101.33 826	108.28 827	68.15 825	98.43 824	106.93 827	89.75 826	102.43 828	36.80 823	97.65 828	129.04 828	130.15 828	65.26 828	66.62 828	92.11 827	80.24 828	144.10 828	199.48 828	81.81 828	103.01 828	125.01 828	101.27 827

EDNetEfficientorigin	7.51 793	0.52 739	140.47 826	0.25 574	0.17 565	0.42 639	0.29 636	0.47 532	1.03 749	1.28 756	1.02 730	0.83 723	0.84 740	0.75 669	0.99 728	0.10 501	0.09 561	0.12 588	0.10 526	0.21 683	0.22 700

GS-Stereo							0.16 259	0.26 228	0.18 163	0.13 169	0.15 184	0.10 75	0.09 45	0.16 130	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.08 315	0.08 372

FSD					0.24 679	0.27 460	0.27 613	0.31 317	0.29 379	0.26 379	0.27 361	0.28 453	0.27 533	0.28 401	0.26 543	0.23 709	0.22 724	0.27 713	0.26 724	0.25 699

ccccc		256.29 828		354.40 827	364.36 828	149.10 828		152.89 829		153.93 829		164.00 829		268.02 829		390.55 829	349.22 829	244.59 829	219.82 829	412.30 829

ASD4		6.65 795

Low-res two-view benchmark