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

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 96	0.10 8	0.20 65	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 152	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 20	0.12 32	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 169	0.12 113	0.11 486	0.11 559	0.05 1	0.06 155	0.05 7	0.12 512

S2M2_XL	0.10 9	0.09 87	0.21 119	0.14 2	0.10 124	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.13 123	0.37 635	0.36 315	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 79	0.20 191	0.10 6	0.09 395	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 632	0.05 34

CREStereo	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.14 2	0.08 24	0.22 305	0.15 162	0.25 159	0.24 246	0.16 201	0.21 237	0.14 173	0.13 200	0.18 144	0.13 169	0.09 395	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
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
ManiGeoR	0.18 257	0.15 433	0.55 509	0.15 6	0.11 180	0.21 273	0.14 109	0.39 373	0.27 286	0.19 245	0.24 274	0.18 242	0.15 255	0.35 418	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.08 322

HLF11	0.19 303	0.14 396	0.54 502	0.15 6	0.12 255	0.21 273	0.12 32	0.37 352	0.24 246	0.20 253	0.29 323	0.18 242	0.18 339	0.37 429	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.09 391

HLf10	0.18 257	0.15 433	0.55 509	0.15 6	0.11 180	0.21 273	0.14 109	0.39 373	0.27 286	0.19 245	0.24 274	0.18 242	0.15 255	0.35 418	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.08 322

HLf8	0.19 303	0.16 465	0.55 509	0.15 6	0.12 255	0.24 348	0.14 109	0.40 387	0.31 352	0.20 253	0.26 297	0.18 242	0.15 255	0.35 418	0.17 295	0.10 446	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.09 391

TestStereo_HL3	0.20 324	0.15 433	0.70 577	0.15 6	0.10 124	0.19 196	0.13 72	0.34 299	0.24 246	0.20 253	0.29 323	0.18 242	0.16 281	0.54 503	0.23 447	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.08 322

TestStereo_HL2	0.20 324	0.14 396	0.56 516	0.15 6	0.11 180	0.20 239	0.13 72	0.38 359	0.26 274	0.19 245	0.30 338	0.18 242	0.17 312	0.50 478	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.08 322

TestStereo_HL1	0.18 257	0.15 433	0.57 520	0.15 6	0.11 180	0.20 239	0.14 109	0.38 359	0.27 286	0.21 267	0.24 274	0.18 242	0.15 255	0.31 386	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.08 322

TestStereo-Hl	0.19 303	0.15 433	0.63 548	0.15 6	0.11 180	0.20 239	0.15 162	0.39 373	0.28 305	0.22 275	0.26 297	0.18 242	0.15 255	0.31 386	0.18 320	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.08 322

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 143	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 96	0.14 109	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 79	0.16 98	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 161	0.16 211	0.25 159	0.16 70	0.16 201	0.16 156	0.18 242	0.13 200	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 119	0.15 6	0.11 180	0.10 12	0.13 72	0.15 11	0.08 1	0.12 90	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 27	0.13 72	0.22 99	0.16 70	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 123	0.08 40	0.22 134	0.15 6	0.09 55	0.18 161	0.13 72	0.24 141	0.25 262	0.14 152	0.22 251	0.17 228	0.12 152	0.19 169	0.13 169	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

DispViT+	0.12 76	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 478	0.10 12	0.12 32	0.26 179	0.23 230	0.13 121	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 216	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.19 46	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.18 36	0.19 138	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 79	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 180	0.16 96	0.13 72	0.21 81	0.16 70	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.15 6	0.07 2	0.21 273	0.12 32	0.24 141	0.24 246	0.16 201	0.21 237	0.15 195	0.13 200	0.18 144	0.13 169	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

PMTNet	0.15 199	0.08 40	0.23 147	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 211	0.25 159	0.23 230	0.17 220	0.21 237	0.16 216	0.14 236	0.22 236	0.13 169	0.29 659	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

TestStereo_HLe17	0.19 303	0.17 485	0.64 557	0.16 29	0.11 180	0.21 273	0.17 258	0.40 387	0.30 338	0.19 245	0.25 287	0.17 228	0.15 255	0.38 435	0.17 295	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.10 124	0.15 56	0.10 8	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 134	0.16 29	0.10 124	0.13 27	0.13 72	0.18 36	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

Foundation-i1c-attn	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.15 162	0.24 141	0.17 98	0.13 121	0.15 137	0.16 216	0.13 200	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.15 162	0.25 159	0.16 70	0.14 152	0.15 137	0.17 228	0.12 152	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 223	0.20 107	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.17 24	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 143	0.13 1	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 46	0.08 40	0.23 147	0.16 29	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 65	0.17 98	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.21 81	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.11 14	0.09 2	0.20 65	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 246	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

Replicate-Monster	0.12 76	0.10 143	0.32 258	0.16 29	0.08 24	0.17 133	0.10 8	0.22 99	0.19 138	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 34	0.19 169	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 322

2.75w_new	0.11 46	0.09 87	0.14 8	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.25 159	0.16 70	0.14 152	0.13 88	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 233	0.11 223	0.26 181	0.16 29	0.09 55	0.27 400	0.19 354	0.27 194	0.20 167	0.22 275	0.28 311	0.21 288	0.22 388	0.37 429	0.22 426	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.06 103	0.07 241

xyz-stereo-finetune	0.16 215	0.12 281	0.23 147	0.16 29	0.08 24	0.23 327	0.20 406	0.29 233	0.31 352	0.19 245	0.22 251	0.19 266	0.15 255	0.29 363	0.20 378	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 155	0.06 103	0.06 145

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 40	0.19 93	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 40	0.19 93	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 116	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 123	0.11 223	0.20 107	0.16 29	0.12 255	0.12 20	0.07 1	0.18 36	0.20 167	0.12 90	0.15 137	0.14 173	0.12 152	0.15 70	0.14 207	0.13 545	0.09 505	0.09 354	0.10 466	0.11 475	0.09 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 76	0.09 87	0.25 171	0.16 29	0.11 180	0.14 38	0.16 211	0.17 24	0.17 98	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 34	0.18 144	0.10 6	0.06 49	0.07 382	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 450
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.12 20	0.13 72	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 34	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LoS	0.14 163	0.08 40	0.27 193	0.16 29	0.09 55	0.22 305	0.14 109	0.26 179	0.26 274	0.15 172	0.18 195	0.18 242	0.13 200	0.22 236	0.14 207	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.15 199	0.09 87	0.28 211	0.16 29	0.08 24	0.25 367	0.14 109	0.23 122	0.28 305	0.24 296	0.30 338	0.16 216	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.08 293	0.07 382	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 141	0.19 138	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 121	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 163	0.21 543	0.47 451	0.17 56	0.12 255	0.15 56	0.14 109	0.24 141	0.16 70	0.11 58	0.14 123	0.12 121	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 76	0.08 40	0.29 225	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 98	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 607

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 163	0.19 516	0.70 577	0.17 56	0.12 255	0.13 27	0.14 109	0.24 141	0.17 98	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 123	0.11 223	0.38 343	0.17 56	0.11 180	0.17 133	0.14 109	0.23 122	0.17 98	0.11 58	0.14 123	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

RT-Monster	0.15 199	0.08 40	0.21 119	0.17 56	0.14 384	0.20 239	0.11 20	0.29 233	0.32 362	0.24 296	0.22 251	0.17 228	0.13 200	0.18 144	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

Foundation-i1	0.13 123	0.07 5	0.16 48	0.17 56	0.11 180	0.17 133	0.16 211	0.32 275	0.22 204	0.15 172	0.17 175	0.20 276	0.13 200	0.14 31	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.09 1	0.14 109	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.17 133	0.13 72	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 236	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.08 320	0.05 7	0.05 34

GSStereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.17 56	0.12 255	0.19 196	0.16 211	0.26 179	0.18 119	0.13 121	0.15 137	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.08 322

252Zero-FE	0.14 163	0.07 5	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.21 81	0.19 138	0.77 656	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 163	0.09 87	0.24 157	0.17 56	0.09 55	0.20 239	0.13 72	0.20 65	0.14 43	0.61 636	0.13 88	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 141	0.19 138	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 141	0.19 138	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.24 141	0.16 70	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 143	0.15 23	0.17 56	0.10 124	0.16 96	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 143	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.12 32	0.25 159	0.17 98	0.14 152	0.13 88	0.09 27	0.09 34	0.18 144	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.18 119	0.14 152	0.17 175	0.09 27	0.10 79	0.18 144	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 133	0.12 32	0.21 81	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 133	0.12 32	0.21 81	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 223	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 81	0.16 70	0.13 121	0.13 88	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 223	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 81	0.16 70	0.13 121	0.13 88	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 133	0.12 32	0.21 81	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 143	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 118	0.16 98	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 196	0.10 8	0.22 99	0.17 98	0.14 152	0.12 68	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 196	0.10 8	0.22 99	0.17 98	0.14 152	0.12 68	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 56	0.11 180	0.18 161	0.12 32	0.23 122	0.14 43	0.13 121	0.11 48	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 143	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.17 133	0.09 2	0.22 99	0.16 70	0.13 121	0.13 88	0.09 27	0.11 118	0.19 169	0.13 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 87	0.13 1	0.17 56	0.12 255	0.15 56	0.11 20	0.23 122	0.15 60	0.14 152	0.12 68	0.08 4	0.09 34	0.21 216	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 40	0.16 48	0.17 56	0.08 24	0.16 96	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.07 2	0.17 133	0.13 72	0.18 36	0.16 70	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 152	0.18 144	0.11 42	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

HUF	0.15 199	0.11 223	0.38 343	0.17 56	0.11 180	0.16 96	0.17 258	0.22 99	0.20 167	0.11 58	0.13 88	0.14 173	0.11 118	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.20 645	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 553

MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 141	0.19 138	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.22 305	0.14 109	0.14 6	0.16 70	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 216	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.08 24	0.09 1	0.13 72	0.24 141	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Occ-G	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.19 354	0.22 99	0.19 138	0.13 121	0.19 205	0.21 288	0.11 118	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.07 186	0.06 145

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 324	0.72 676	0.70 577	0.17 56	0.08 24	0.15 56	0.15 162	0.18 36	0.16 70	0.13 121	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 169	0.35 666	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 475	0.23 640

WCG-NET（raft）	0.14 163	0.09 87	0.23 147	0.17 56	0.08 24	0.19 196	0.16 211	0.23 122	0.26 274	0.18 238	0.19 205	0.20 276	0.12 152	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.17 56	0.14 384	0.19 196	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 76	0.08 40	0.29 225	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 98	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 607

testlalala	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.17 56	0.14 384	0.19 196	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

CES	0.14 163	0.08 40	0.19 93	0.17 56	0.22 594	0.18 161	0.16 211	0.23 122	0.19 138	0.14 152	0.17 175	0.14 173	0.10 79	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 267	0.18 600

knoymous	0.17 233	0.09 87	0.32 258	0.17 56	0.11 180	0.21 273	0.17 258	0.32 275	0.23 230	0.23 282	0.28 311	0.27 376	0.16 281	0.23 246	0.16 265	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.06 155	0.09 358	0.09 391

CREStereo++_RVC	0.15 199	0.08 40	0.26 181	0.17 56	0.11 180	0.18 161	0.13 72	0.22 99	0.30 338	0.21 267	0.30 338	0.13 141	0.11 118	0.16 98	0.15 238	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 596	0.06 103	0.05 34
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
PhaseNet	0.13 123	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.11 180	0.16 96	0.14 109	0.24 141	0.17 98	0.11 58	0.12 68	0.16 216	0.12 152	0.19 169	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.07 241

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 104	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 104	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DF	0.13 123	0.09 87	0.21 119	0.18 104	0.10 124	0.17 133	0.15 162	0.25 159	0.17 98	0.13 121	0.22 251	0.19 266	0.11 118	0.20 191	0.14 207	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 143	0.26 181	0.18 104	0.09 55	0.14 38	0.14 109	0.20 65	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 76	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.13 336	0.20 239	0.16 211	0.23 122	0.18 119	0.12 90	0.15 137	0.14 173	0.13 200	0.13 12	0.12 113	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 87	0.17 69	0.18 104	0.10 124	0.15 56	0.16 211	0.23 122	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.08 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 123	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.14 384	0.19 196	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.18 104	0.14 384	0.18 161	0.15 162	0.23 122	0.21 187	0.16 201	0.22 251	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 123	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.14 384	0.18 161	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.16 201	0.21 237	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 76	0.09 87	0.18 83	0.18 104	0.09 55	0.13 27	0.16 211	0.25 159	0.21 187	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 76	0.09 87	0.21 119	0.18 104	0.13 336	0.18 161	0.16 211	0.24 141	0.20 167	0.16 201	0.21 237	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 611	0.07 5	0.63 548	0.18 104	0.13 336	0.15 56	0.11 20	0.20 65	0.11 9	2.05 701	0.12 68	0.23 320	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 713	0.07 241

BStereo	0.13 123	0.10 143	0.42 400	0.18 104	0.11 180	0.13 27	0.14 109	0.24 141	0.22 204	0.12 90	0.11 48	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 207	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.06 145

Anonymus123	0.14 163	0.10 143	0.42 400	0.18 104	0.11 180	0.36 534	0.14 109	0.28 217	0.22 204	0.12 90	0.11 48	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 207	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.06 145

VIP-Stereo	0.12 76	0.12 281	0.21 119	0.18 104	0.11 180	0.24 348	0.12 32	0.19 46	0.18 119	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 34	0.19 169	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.12 255	0.19 196	0.16 211	0.20 65	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.08 322

gasm-f	0.12 76	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.12 255	0.18 161	0.18 307	0.20 65	0.14 43	0.12 90	0.19 205	0.10 57	0.11 118	0.16 98	0.11 42	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 358	0.08 322

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.18 104	0.10 124	0.13 27	0.12 32	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 163	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.09 55	0.21 273	0.14 109	0.24 141	0.21 187	0.21 267	0.21 237	0.15 195	0.14 236	0.23 246	0.15 238	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

2.5w	0.11 46	0.10 143	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.15 162	0.20 65	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 76	0.11 223	0.18 83	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.15 162	0.27 194	0.19 138	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 46	0.10 143	0.15 23	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.27 194	0.20 167	0.14 152	0.14 123	0.08 4	0.11 118	0.13 12	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 76	0.08 40	0.14 8	0.18 104	0.09 55	0.16 96	0.15 162	0.25 159	0.21 187	0.13 121	0.16 156	0.08 4	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo	1.40 686	0.10 143	17.09 723	0.18 104	0.07 2	4.78 705	0.18 307	0.29 233	0.34 386	0.36 505	2.81 703	0.40 515	0.29 503	0.56 517	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.06 155	0.06 103	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 116	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.07 2	0.15 56	0.11 20	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 144	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 46	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.07 2	0.21 273	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 169	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.07 2	0.21 273	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 169	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

fast-iter	0.20 324	0.13 348	0.33 275	0.18 104	0.15 445	0.17 133	0.16 211	0.34 299	0.21 187	0.37 513	0.39 454	0.36 474	0.24 420	0.29 363	0.21 406	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 422	0.09 358	0.07 241

CoSv	0.20 324	0.13 348	0.33 275	0.18 104	0.15 445	0.17 133	0.16 211	0.34 299	0.21 187	0.37 513	0.39 454	0.36 474	0.24 420	0.29 363	0.21 406	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 422	0.09 358	0.07 241

castereo++	0.13 123	0.10 143	0.18 83	0.18 104	0.10 124	0.27 400	0.13 72	0.23 122	0.23 230	0.11 58	0.13 88	0.16 216	0.10 79	0.18 144	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 163	0.10 143	0.19 93	0.18 104	0.10 124	0.20 239	0.19 354	0.30 253	0.27 286	0.13 121	0.18 195	0.16 216	0.16 281	0.15 70	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

WCG-NET	0.14 163	0.09 87	0.23 147	0.18 104	0.08 24	0.18 161	0.17 258	0.21 81	0.28 305	0.18 238	0.21 237	0.15 195	0.12 152	0.18 144	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.18 104	0.13 336	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 79	0.21 216	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 568	0.24 645

DualNet (step1)	0.28 504	0.19 516	0.50 478	0.18 104	0.16 478	0.34 514	0.20 406	0.51 518	0.38 441	0.37 513	0.34 396	0.37 480	0.30 517	0.39 438	0.23 447	0.23 637	0.09 505	0.28 649	0.24 644	0.18 599	0.16 574

test_sample9	0.42 600	0.19 516	0.50 478	0.18 104	0.16 478	0.34 514	0.20 406	0.51 518	0.38 441	0.37 513	0.34 396	0.37 480	0.30 517	0.66 573	0.91 654	0.23 637	1.82 708	0.28 649	0.24 644	0.18 599	0.16 574

test_sample8	0.49 625	0.19 516	0.50 478	0.18 104	0.16 478	0.34 514	0.20 406	0.55 568	0.34 386	0.62 637	0.38 441	1.15 672	0.67 653	0.66 573	0.91 654	0.23 637	1.82 708	0.28 649	0.24 644	0.18 599	0.16 574

CAS++	0.16 215	0.12 281	0.27 193	0.18 104	0.12 255	0.17 133	0.15 162	0.42 415	0.24 246	0.19 245	0.18 195	0.13 141	0.10 79	0.21 216	0.12 113	0.12 526	0.10 535	0.11 489	0.08 320	0.10 427	0.09 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.13 123	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.14 384	0.19 196	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 123	0.09 87	0.23 147	0.18 104	0.19 551	0.19 196	0.16 211	0.23 122	0.14 43	0.13 121	0.17 175	0.13 141	0.16 281	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.08 320	0.07 186	0.06 145

LoS_RVC	0.13 123	0.10 143	0.19 93	0.18 104	0.16 478	0.20 239	0.18 307	0.20 65	0.17 98	0.13 121	0.19 205	0.12 121	0.15 255	0.17 116	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 512

EGLCR-Stereo	0.13 123	0.08 40	0.20 107	0.18 104	0.09 55	0.21 273	0.13 72	0.27 194	0.21 187	0.13 121	0.10 36	0.15 195	0.09 34	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.06 145

riskmin	0.18 257	0.09 87	0.34 286	0.18 104	0.12 255	0.24 348	0.16 211	0.34 299	0.28 305	0.21 267	0.23 260	0.33 446	0.24 420	0.23 246	0.17 295	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.06 155	0.10 427	0.10 450

fff	0.19 303	0.13 348	0.40 367	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 323	0.43 497	0.29 367	0.30 338	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

CrosDoStereo	0.31 529	0.10 143	0.49 467	0.18 104	0.12 255	0.22 305	1.11 701	0.34 299	0.37 426	0.38 528	0.61 610	0.28 392	0.46 612	0.61 545	0.57 612	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.07 241

HHNet	0.22 382	0.12 281	0.52 495	0.18 104	0.18 524	0.20 239	0.20 406	0.34 299	0.31 352	0.32 439	0.59 598	0.20 276	0.21 372	0.24 262	0.31 523	0.08 293	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 267	0.11 488

DeepStereo_LL	0.31 529	0.10 143	0.49 467	0.18 104	0.12 255	0.22 305	1.11 701	0.34 299	0.37 426	0.38 528	0.61 610	0.28 392	0.46 612	0.61 545	0.57 612	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.07 241

DRaft	0.24 430	0.10 143	0.34 286	0.18 104	0.12 255	0.28 420	0.23 490	0.33 290	0.39 451	0.38 528	0.61 610	0.21 288	0.41 589	0.48 469	0.42 579	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.08 322

AnonymousM	0.17 233	0.19 516	0.24 157	0.18 104	0.10 124	0.18 161	0.17 258	0.30 253	0.23 230	0.26 317	0.20 222	0.18 242	0.14 236	0.19 169	0.14 207	0.09 395	0.06 245	0.38 664	0.15 596	0.06 103	0.05 34

s12784h	0.17 233	0.09 87	0.26 181	0.18 104	0.07 2	0.32 490	0.19 354	0.37 352	0.32 362	0.23 282	0.25 287	0.18 242	0.17 312	0.25 292	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

csc	0.19 303	0.13 348	0.40 367	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 323	0.43 497	0.29 367	0.30 338	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 303	0.13 348	0.40 367	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 323	0.43 497	0.29 367	0.30 338	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

111	0.20 324	0.17 485	0.40 367	0.18 104	0.09 55	0.24 348	0.17 258	0.41 401	0.45 524	0.23 282	0.29 323	0.29 403	0.21 372	0.24 262	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 186	0.08 322

ACVNet	0.23 399	0.13 348	0.35 295	0.18 104	0.15 445	0.27 400	0.23 490	0.39 373	0.44 512	0.28 338	0.41 473	0.38 488	0.26 452	0.27 330	0.32 528	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.07 241

CFNet-ft	0.24 430	0.15 433	0.35 295	0.18 104	0.15 445	0.30 462	0.21 437	0.39 373	0.36 415	0.28 338	0.40 465	0.43 535	0.25 442	0.47 466	0.24 460	0.12 526	0.07 382	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.09 391

CFNet_RVC	0.24 430	0.15 433	0.35 295	0.18 104	0.15 445	0.30 462	0.21 437	0.39 373	0.36 415	0.28 338	0.40 465	0.43 535	0.25 442	0.47 466	0.24 460	0.12 526	0.07 382	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.09 391

UCFNet_RVC	0.24 430	0.16 465	0.34 286	0.18 104	0.15 445	0.33 501	0.16 211	0.46 458	0.35 402	0.29 367	0.35 407	0.39 500	0.25 442	0.34 409	0.22 426	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.14 587	0.13 528	0.12 512

Anonymus	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.19 162	0.10 124	0.16 96	0.15 162	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.09 16	0.14 173	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

DN	0.15 199	0.08 40	0.27 193	0.19 162	0.14 384	0.21 273	0.18 307	0.28 217	0.24 246	0.14 152	0.16 156	0.18 242	0.10 79	0.21 216	0.13 169	0.11 486	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.10 450

aanet-new-70k	0.12 76	0.10 143	0.27 193	0.19 162	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.21 81	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 152	0.20 191	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 76	0.11 223	0.27 193	0.19 162	0.11 180	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 118	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 76	0.12 281	0.28 211	0.19 162	0.08 24	0.17 133	0.15 162	0.22 99	0.18 119	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 76	0.11 223	0.26 181	0.19 162	0.07 2	0.14 38	0.14 109	0.21 81	0.18 119	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 76	0.11 223	0.22 134	0.19 162	0.11 180	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.15 60	0.13 121	0.16 156	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 76	0.09 87	0.17 69	0.19 162	0.11 180	0.14 38	0.16 211	0.21 81	0.20 167	0.10 35	0.17 175	0.11 92	0.12 152	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.06 145

PSi22	0.14 163	0.13 348	0.29 225	0.19 162	0.09 55	0.17 133	0.12 32	0.28 217	0.23 230	0.13 121	0.14 123	0.22 299	0.13 200	0.29 363	0.14 207	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

LiteMatch	0.12 76	0.13 348	0.15 23	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.17 258	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 372	0.14 31	0.22 426	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.07 241

Lsterematch	0.18 257	0.13 348	0.33 275	0.19 162	0.10 124	0.23 327	0.17 258	0.25 159	0.32 362	0.28 338	0.37 426	0.24 334	0.21 372	0.23 246	0.22 426	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.07 241

Selective-IGEV-i32	0.12 76	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 194	0.15 60	0.13 121	0.14 123	0.13 141	0.08 15	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 87	0.14 8	0.19 162	0.07 2	0.16 96	0.12 32	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 173	0.13 200	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	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
FE-Mocha	0.16 215	0.10 143	0.33 275	0.19 162	0.13 336	0.19 196	0.15 162	0.35 323	0.22 204	0.24 296	0.24 274	0.20 276	0.14 236	0.17 116	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

DDF-Stereo	0.13 123	0.08 40	0.19 93	0.19 162	0.16 478	0.12 20	0.15 162	0.18 36	0.18 119	0.11 58	0.10 36	0.13 141	0.12 152	0.23 246	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.21 619	0.06 145

zero-FE	0.16 215	0.08 40	0.81 603	0.19 162	0.18 524	0.12 20	0.15 162	0.19 46	0.19 138	0.10 35	0.10 36	0.13 141	0.12 152	0.21 216	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.19 607	0.06 145

water-stereo	0.13 123	0.08 40	0.20 107	0.19 162	0.10 124	0.17 133	0.14 109	0.25 159	0.19 138	0.17 220	0.23 260	0.15 195	0.15 255	0.12 5	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

depthmonostereo	0.14 163	0.09 87	0.19 93	0.19 162	0.08 24	0.20 239	0.15 162	0.27 194	0.23 230	0.16 201	0.18 195	0.14 173	0.17 312	0.19 169	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 46	0.09 87	0.14 8	0.19 162	0.12 255	0.14 38	0.12 32	0.25 159	0.17 98	0.13 121	0.16 156	0.08 4	0.09 34	0.19 169	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

G2L-ROB	0.23 399	0.15 433	0.41 390	0.19 162	0.12 255	0.27 400	0.21 437	0.47 467	0.33 376	0.34 472	0.31 354	0.41 522	0.22 388	0.49 474	0.26 484	0.09 395	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.10 450

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 162	0.11 180	0.13 27	0.11 20	0.22 99	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 121	0.08 15	0.18 144	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 267	0.06 145

G2L-Stereo_test	0.24 430	0.16 465	0.38 343	0.19 162	0.13 336	0.27 400	0.24 512	0.49 490	0.38 441	0.37 513	0.37 426	0.40 515	0.24 420	0.52 490	0.28 495	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 155	0.09 358	0.08 322

Reg-Stereo(zero)	0.16 215	0.07 5	0.36 315	0.19 162	0.10 124	0.19 196	0.14 109	0.28 217	0.24 246	0.22 275	0.20 222	0.24 334	0.18 339	0.21 216	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

SCV_C0	0.14 163	0.11 223	0.25 171	0.19 162	0.12 255	0.15 56	0.16 211	0.30 253	0.22 204	0.13 121	0.15 137	0.13 141	0.09 34	0.24 262	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.09 358	0.06 145

AIO_rvc	0.12 76	0.11 223	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.17 258	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.13 88	0.13 141	0.08 15	0.22 236	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AIO_test	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.19 162	0.11 180	0.15 56	0.17 258	0.19 46	0.16 70	0.11 58	0.13 88	0.14 173	0.09 34	0.20 191	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV-RUCA	0.21 347	0.08 40	0.23 147	0.19 162	0.19 551	0.28 420	0.24 512	0.23 122	0.21 187	0.20 253	0.23 260	0.28 392	0.49 622	0.26 310	0.18 320	0.09 395	0.08 470	0.18 615	0.13 573	0.17 585	0.17 587

GIP-stereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.19 162	0.11 180	0.16 96	0.14 109	0.29 233	0.18 119	0.11 58	0.16 156	0.13 141	0.09 34	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

fffft	0.13 123	0.09 87	0.24 157	0.19 162	0.10 124	0.17 133	0.19 354	0.22 99	0.16 70	0.14 152	0.11 48	0.13 141	0.10 79	0.24 262	0.18 320	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 123	0.10 143	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.19 196	0.17 258	0.19 46	0.19 138	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.11 118	0.24 262	0.16 265	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

tt45	0.14 163	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.11 180	0.23 327	0.18 307	0.22 99	0.17 98	0.15 172	0.13 88	0.14 173	0.10 79	0.30 379	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.07 186	0.07 241

999	0.14 163	0.08 40	0.24 157	0.19 162	0.11 180	0.20 239	0.17 258	0.24 141	0.18 119	0.13 121	0.16 156	0.14 173	0.11 118	0.36 426	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

mms	0.13 123	0.11 223	0.19 93	0.19 162	0.12 255	0.16 96	0.17 258	0.20 65	0.17 98	0.13 121	0.17 175	0.14 173	0.09 34	0.24 262	0.14 207	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.07 186	0.07 241

UGAM-zero	0.23 399	0.10 143	0.54 502	0.19 162	0.13 336	0.21 273	0.14 109	0.44 437	0.22 204	0.28 338	0.28 311	0.51 585	0.33 544	0.65 569	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.08 320	0.06 103	0.07 241

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 40	0.15 23	0.19 162	0.11 180	0.14 38	0.10 8	0.22 99	0.18 119	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

Pointernet	0.13 123	0.07 5	0.27 193	0.19 162	0.11 180	0.20 239	0.12 32	0.31 263	0.24 246	0.15 172	0.15 137	0.13 141	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

rvit_stereo_0080	0.15 199	0.13 348	0.25 171	0.19 162	0.13 336	0.15 56	0.20 406	0.28 217	0.24 246	0.15 172	0.17 175	0.19 266	0.13 200	0.19 169	0.15 238	0.11 486	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.07 241

test_sample3	0.23 399	0.12 281	0.43 413	0.19 162	0.12 255	0.32 490	0.20 406	0.50 501	0.34 386	0.31 417	0.33 386	0.29 403	0.22 388	0.53 497	0.22 426	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.10 427	0.10 450

test_sample2	0.21 347	0.10 143	0.28 211	0.19 162	0.11 180	0.27 400	0.21 437	0.43 429	0.29 325	0.26 317	0.31 354	0.30 419	0.24 420	0.45 459	0.18 320	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.09 391

test_sample1	0.20 324	0.10 143	0.28 211	0.19 162	0.12 255	0.28 420	0.19 354	0.41 401	0.25 262	0.26 317	0.31 354	0.29 403	0.26 452	0.44 456	0.21 406	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.09 391

MGS-Stereo	0.14 163	0.11 223	0.32 258	0.19 162	0.11 180	0.18 161	0.17 258	0.20 65	0.22 204	0.14 152	0.24 274	0.15 195	0.10 79	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.10 427	0.06 145

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 233	0.13 348	0.24 157	0.19 162	0.13 336	0.24 348	0.17 258	0.30 253	0.37 426	0.43 578	0.17 175	0.13 141	0.12 152	0.19 169	0.15 238	0.08 293	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.08 322

SMFormer	0.25 458	0.12 281	0.40 367	0.19 162	0.10 124	0.27 400	0.19 354	0.51 518	0.45 524	0.34 472	0.41 473	0.31 428	0.26 452	0.58 528	0.28 495	0.10 446	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.09 358	0.09 391

tta	0.24 430	0.12 281	0.40 367	0.19 162	0.10 124	0.27 400	0.19 354	0.51 518	0.45 524	0.34 472	0.41 473	0.31 428	0.26 452	0.58 528	0.28 495	0.10 446	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.07 241

qqq1	0.24 430	0.12 281	0.40 367	0.19 162	0.10 124	0.27 400	0.19 354	0.51 518	0.45 524	0.34 472	0.41 473	0.31 428	0.26 452	0.58 528	0.16 265	0.10 446	0.07 382	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

fff1	0.24 430	0.12 281	0.40 367	0.19 162	0.10 124	0.27 400	0.19 354	0.51 518	0.45 524	0.34 472	0.41 473	0.31 428	0.26 452	0.58 528	0.16 265	0.10 446	0.07 382	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

ff7	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 163	0.11 223	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.12 68	0.14 173	0.12 152	0.28 344	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rrr	0.17 233	0.11 223	0.57 520	0.19 162	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.35 323	0.22 204	0.15 172	0.12 68	0.14 173	0.12 152	0.28 344	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

11t	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

whm_eth	0.15 199	0.13 348	0.25 171	0.19 162	0.13 336	0.15 56	0.20 406	0.28 217	0.24 246	0.15 172	0.17 175	0.19 266	0.13 200	0.19 169	0.15 238	0.11 486	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 163	0.13 348	0.26 181	0.19 162	0.14 384	0.16 96	0.13 72	0.25 159	0.21 187	0.13 121	0.14 123	0.14 173	0.11 118	0.17 116	0.17 295	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.06 155	0.07 186	0.06 145

Any-RAFT	0.17 233	0.08 40	0.31 250	0.19 162	0.10 124	0.29 442	0.16 211	0.42 415	0.30 338	0.24 296	0.27 305	0.27 376	0.16 281	0.21 216	0.12 113	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

RAFT-Test	0.17 233	0.10 143	0.38 343	0.19 162	0.12 255	0.25 367	0.17 258	0.33 290	0.23 230	0.23 282	0.29 323	0.27 376	0.14 236	0.20 191	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.06 145

anonymousdsp	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.28 217	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.07 241

Selective-IGEV	0.12 76	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 194	0.15 60	0.13 121	0.14 123	0.13 141	0.08 15	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

ProNet	0.14 163	0.12 281	0.25 171	0.19 162	0.11 180	0.19 196	0.19 354	0.27 194	0.20 167	0.14 152	0.13 88	0.13 141	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 186	0.07 241

DCANet-4	0.19 303	0.10 143	0.52 495	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.36 342	0.39 451	0.29 367	0.30 338	0.17 228	0.22 388	0.20 191	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ccc-4	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 303	0.13 348	0.49 467	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.34 299	0.39 451	0.29 367	0.31 354	0.18 242	0.31 534	0.21 216	0.19 354	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.28 217	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 303	0.10 143	0.46 443	0.19 162	0.13 336	0.25 367	0.19 354	0.52 537	0.19 138	0.29 367	0.21 237	0.22 299	0.20 364	0.28 344	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.08 320	0.08 267	0.08 322

DEmStereo	0.26 476	0.09 87	0.47 451	0.19 162	0.12 255	0.30 462	0.25 529	0.28 217	0.36 415	0.36 505	0.58 595	0.25 344	0.48 621	0.53 497	0.44 585	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.07 241

THIR-Stereo	0.29 515	0.12 281	0.41 390	0.19 162	0.11 180	0.28 420	0.72 678	0.32 275	0.35 402	0.37 513	0.65 619	0.34 455	0.50 624	0.57 521	0.45 588	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.07 241

CFNet_pseudo	0.23 399	0.13 348	0.47 451	0.19 162	0.13 336	0.26 390	0.16 211	0.44 437	0.44 512	0.29 367	0.37 426	0.38 488	0.23 402	0.29 363	0.21 406	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.08 320	0.11 475	0.09 391

DCANet	0.18 257	0.13 348	0.40 367	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.34 299	0.39 451	0.29 367	0.31 354	0.18 242	0.23 402	0.20 191	0.19 354	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

222	0.41 597	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 180	0.36 534	0.20 406	0.57 594	0.39 451	0.35 489	0.44 514	0.30 419	0.27 471	0.55 506	3.56 706	0.11 486	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.09 358	0.09 391

test_xeample3	0.16 215	0.11 223	0.56 516	0.19 162	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.35 323	0.20 167	0.16 201	0.12 68	0.13 141	0.12 152	0.24 262	0.15 238	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.08 320	0.07 186	0.07 241

xxxx	0.34 556	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 180	0.37 540	0.20 406	0.58 603	0.38 441	0.29 367	0.42 490	0.38 488	0.24 420	0.46 462	2.20 699	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.09 391

test_xeample	0.34 556	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 180	0.33 501	0.23 490	0.55 568	0.38 441	0.32 439	0.45 526	0.29 403	0.26 452	0.57 521	2.24 701	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.09 391

hitnet-ft	0.29 515	0.17 485	0.40 367	0.19 162	0.14 384	0.39 557	0.23 490	0.44 437	0.41 481	0.36 505	0.46 536	0.53 596	0.34 553	0.76 608	0.32 528	0.14 570	0.10 535	0.13 548	0.10 466	0.15 560	0.13 531

HSM-Net_RVC	0.27 484	0.11 223	0.42 400	0.19 162	0.11 180	0.34 514	0.20 406	0.62 630	0.43 497	0.40 553	0.43 503	0.50 581	0.26 452	0.76 608	0.22 426	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.08 322
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.20 324	0.17 485	0.43 413	0.19 162	0.08 24	0.27 400	0.14 109	0.42 415	0.30 338	0.29 367	0.32 363	0.27 376	0.21 372	0.28 344	0.25 470	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.06 145
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
aanet-new-90k	0.12 76	0.11 223	0.28 211	0.20 236	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.22 99	0.16 70	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 152	0.20 191	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 76	0.11 223	0.32 258	0.20 236	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.19 46	0.17 98	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 118	0.19 169	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 76	0.13 348	0.28 211	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 162	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 200	0.18 144	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 76	0.11 223	0.27 193	0.20 236	0.09 55	0.18 161	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 141	0.13 200	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 76	0.11 223	0.27 193	0.20 236	0.09 55	0.18 161	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 141	0.13 200	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 76	0.11 223	0.35 295	0.20 236	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 76	0.11 223	0.28 211	0.20 236	0.08 24	0.15 56	0.13 72	0.22 99	0.19 138	0.12 90	0.14 123	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 76	0.11 223	0.26 181	0.20 236	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.21 81	0.19 138	0.12 90	0.12 68	0.12 121	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 76	0.11 223	0.24 157	0.20 236	0.09 55	0.19 196	0.15 162	0.26 179	0.20 167	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 200	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 123	0.11 223	0.30 235	0.20 236	0.13 336	0.20 239	0.14 109	0.23 122	0.16 70	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 255	0.19 169	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.06 145

IGEV-FE	0.18 257	0.10 143	0.65 559	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 162	0.34 299	0.19 138	0.28 338	0.22 251	0.27 376	0.13 200	0.23 246	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

AdaDepth	0.11 46	0.09 87	0.20 107	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.13 72	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 34	0.19 169	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 123	0.09 87	0.24 157	0.20 236	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.22 99	0.16 70	0.12 90	0.19 205	0.15 195	0.11 118	0.13 12	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.07 186	0.06 145

LG-Stereo	0.13 123	0.10 143	0.24 157	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.18 307	0.21 81	0.18 119	0.11 58	0.17 175	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.14 207	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.05 34

ours_stereo	0.13 123	0.11 223	0.23 147	0.20 236	0.11 180	0.17 133	0.18 307	0.20 65	0.19 138	0.13 121	0.18 195	0.14 173	0.10 79	0.23 246	0.14 207	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.06 103	0.05 34

fffy	0.14 163	0.11 223	0.24 157	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.18 307	0.22 99	0.19 138	0.13 121	0.16 156	0.15 195	0.13 200	0.25 292	0.14 207	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 155	0.07 186	0.06 145

model_zeroshot	0.17 233	0.11 223	0.39 359	0.20 236	0.12 255	0.24 348	0.15 162	0.34 299	0.22 204	0.30 399	0.20 222	0.22 299	0.12 152	0.24 262	0.14 207	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.07 241

DCVSM-stereo	0.24 430	0.13 348	0.52 495	0.20 236	0.14 384	0.26 390	0.13 72	0.34 299	0.34 386	0.41 562	0.33 386	0.47 561	0.29 503	0.30 379	0.22 426	0.10 446	0.10 535	0.11 489	0.10 466	0.12 512	0.15 565

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 399	0.13 348	0.83 610	0.20 236	0.21 578	0.23 327	0.17 258	0.48 480	0.27 286	0.23 282	0.29 323	0.39 500	0.23 402	0.25 292	0.15 238	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 506	0.11 475	0.10 450

AIO-Stereo	0.13 123	0.10 143	0.22 134	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 162	0.27 194	0.16 70	0.13 121	0.15 137	0.13 141	0.08 15	0.18 144	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.06 145

RSM++	0.12 76	0.09 87	0.19 93	0.20 236	0.09 55	0.17 133	0.15 162	0.21 81	0.19 138	0.12 90	0.12 68	0.14 173	0.09 34	0.20 191	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.05 34

RSM	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 162	0.23 122	0.18 119	0.13 121	0.13 88	0.15 195	0.09 34	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 199	0.09 87	0.26 181	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.17 258	0.36 342	0.29 325	0.24 296	0.20 222	0.19 266	0.10 79	0.18 144	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

test_sample7	0.25 458	0.15 433	0.35 295	0.20 236	0.14 384	0.28 420	0.21 437	0.51 518	0.38 441	0.37 513	0.34 396	0.37 480	0.30 517	0.39 438	0.23 447	0.14 570	0.09 505	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

test_sample4	0.24 430	0.13 348	0.43 413	0.20 236	0.12 255	0.32 490	0.21 437	0.51 518	0.34 386	0.31 417	0.37 426	0.28 392	0.23 402	0.53 497	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

11t1	0.18 257	0.10 143	0.30 235	0.20 236	0.11 180	0.27 400	0.17 258	0.35 323	0.23 230	0.25 305	0.23 260	0.23 320	0.23 402	0.25 292	0.18 320	0.09 395	0.07 382	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.09 391

ffm	0.22 382	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.20 406	0.35 323	0.44 512	0.30 399	0.42 490	0.34 455	0.23 402	0.27 330	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.11 489	0.10 466	0.08 267	0.08 322

ff1	0.29 515	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.20 406	0.35 323	0.44 512	0.30 399	0.42 490	0.34 455	0.23 402	0.81 626	1.08 664	0.08 293	0.05 40	0.11 489	0.10 466	0.08 267	0.08 322

mmx	0.31 529	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.20 406	0.55 568	0.45 524	0.30 399	0.42 490	0.34 455	0.23 402	0.81 626	1.08 664	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.10 450

xxx	0.31 529	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.20 406	0.55 568	0.45 524	0.30 399	0.42 490	0.34 455	0.23 402	0.81 626	1.08 664	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.10 450

IGEV_Zeroshot_test	0.18 257	0.10 143	0.65 559	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 162	0.34 299	0.19 138	0.28 338	0.22 251	0.27 376	0.13 200	0.23 246	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

MSKI-zero shot	0.17 233	0.09 87	0.43 413	0.20 236	0.11 180	0.21 273	0.15 162	0.32 275	0.21 187	0.23 282	0.24 274	0.23 320	0.10 79	0.31 386	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 257	0.12 281	0.38 343	0.20 236	0.11 180	0.17 133	0.14 109	0.35 323	0.25 262	0.27 326	0.35 407	0.23 320	0.13 200	0.27 330	0.16 265	0.06 49	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.06 145

PCWNet_CMD	0.23 399	0.13 348	0.48 461	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.16 211	0.46 458	0.46 542	0.29 367	0.36 417	0.37 480	0.24 420	0.28 344	0.20 378	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.11 475	0.09 391

CFNet_ucs	0.24 430	0.13 348	0.50 478	0.20 236	0.15 445	0.28 420	0.17 258	0.49 490	0.45 524	0.32 439	0.42 490	0.39 500	0.22 388	0.31 386	0.21 406	0.11 486	0.08 470	0.12 527	0.09 422	0.12 512	0.11 488

GCAP-Stereo	0.14 163	0.14 396	0.33 275	0.20 236	0.09 55	0.21 273	0.10 8	0.26 179	0.20 167	0.18 238	0.19 205	0.15 195	0.13 200	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 233	0.10 143	0.28 211	0.20 236	0.11 180	0.25 367	0.17 258	0.41 401	0.31 352	0.23 282	0.23 260	0.22 299	0.15 255	0.25 292	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 267	0.07 241

CBFPSM	0.27 484	0.16 465	0.67 565	0.20 236	0.14 384	0.38 548	0.25 529	0.40 387	0.36 415	0.33 452	0.36 417	0.56 606	0.38 574	0.32 395	0.38 553	0.08 293	0.08 470	0.07 159	0.08 320	0.09 358	0.11 488

iinet-f	0.30 522	0.18 500	1.03 644	0.20 236	0.15 445	0.44 585	0.22 464	0.45 447	0.37 426	0.35 489	0.44 514	0.41 522	0.34 553	0.34 409	0.40 568	0.10 446	0.09 505	0.08 261	0.08 320	0.13 528	0.11 488

Anonymous_2	0.37 576	0.21 543	0.47 451	0.20 236	0.21 578	0.42 574	0.26 542	0.38 359	0.29 325	0.33 452	0.30 338	0.44 546	0.38 574	0.36 426	0.29 507	0.26 648	0.29 666	0.44 669	1.41 707	0.34 658	0.21 628

RCA-Stereo	0.16 215	0.09 87	0.25 171	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.17 258	0.36 342	0.35 402	0.20 253	0.25 287	0.17 228	0.17 312	0.18 144	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

qqq	0.20 324	0.12 281	0.31 250	0.20 236	0.11 180	0.23 327	0.19 354	0.41 401	0.27 286	0.24 296	0.28 311	0.28 392	0.24 420	0.34 409	0.22 426	0.08 293	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.09 358	0.09 391

x	0.19 303	0.11 223	0.29 225	0.20 236	0.11 180	0.26 390	0.18 307	0.41 401	0.29 325	0.25 305	0.29 323	0.28 392	0.24 420	0.26 310	0.23 447	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.08 322

IER	0.23 399	0.12 281	0.39 359	0.20 236	0.14 384	0.31 478	0.19 354	0.42 415	0.36 415	0.33 452	0.40 465	0.32 438	0.33 544	0.29 363	0.22 426	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.09 358	0.08 322

GES	0.22 382	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.14 384	0.27 400	0.19 354	0.49 490	0.33 376	0.30 399	0.36 417	0.25 344	0.23 402	0.29 363	0.22 426	0.10 446	0.08 470	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.11 488

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 233	0.14 396	0.32 258	0.20 236	0.09 55	0.19 196	0.17 258	0.32 275	0.30 338	0.25 305	0.33 386	0.20 276	0.17 312	0.19 169	0.15 238	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 233	0.10 143	0.40 367	0.20 236	0.11 180	0.20 239	0.15 162	0.36 342	0.30 338	0.23 282	0.21 237	0.26 366	0.15 255	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 233	0.10 143	0.37 324	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 162	0.32 275	0.28 305	0.23 282	0.23 260	0.27 376	0.15 255	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.06 145

DSFCA	0.27 484	0.13 348	0.36 315	0.20 236	0.17 502	0.38 548	0.31 587	0.47 467	0.43 497	0.43 578	0.37 426	0.39 500	0.29 503	0.52 490	0.32 528	0.12 526	0.10 535	0.10 432	0.11 506	0.11 475	0.10 450

DIP-Stereo	0.18 257	0.12 281	0.33 275	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.12 32	0.42 415	0.25 262	0.27 326	0.32 363	0.21 288	0.17 312	0.25 292	0.20 378	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 155	0.07 186	0.08 322
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 399	0.13 348	0.48 461	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.16 211	0.46 458	0.46 542	0.29 367	0.36 417	0.37 480	0.24 420	0.28 344	0.20 378	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.11 475	0.09 391

ccs_rob	0.23 399	0.13 348	0.47 451	0.20 236	0.13 336	0.26 390	0.17 258	0.44 437	0.44 512	0.29 367	0.37 426	0.38 488	0.23 402	0.29 363	0.21 406	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.08 320	0.11 475	0.09 391

HSM	0.28 504	0.16 465	0.35 295	0.20 236	0.15 445	0.33 501	0.19 354	0.53 549	0.37 426	0.36 505	0.38 441	0.67 641	0.31 534	0.89 640	0.23 447	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.08 322

iResNet_ROB	0.25 458	0.19 516	0.40 367	0.20 236	0.12 255	0.30 462	0.16 211	0.55 568	0.53 591	0.38 528	0.43 503	0.37 480	0.26 452	0.38 435	0.22 426	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 358	0.09 391

TS12	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.21 290	0.09 55	0.19 196	0.14 109	0.23 122	0.16 70	0.14 152	0.19 205	0.12 121	0.13 200	0.17 116	0.15 238	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 123	0.11 223	0.44 423	0.21 290	0.08 24	0.14 38	0.14 109	0.21 81	0.16 70	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 200	0.18 144	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 76	0.12 281	0.27 193	0.21 290	0.09 55	0.19 196	0.14 109	0.24 141	0.17 98	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 76	0.11 223	0.25 171	0.21 290	0.08 24	0.13 27	0.14 109	0.25 159	0.21 187	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 236	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 76	0.10 143	0.21 119	0.21 290	0.11 180	0.20 239	0.16 211	0.21 81	0.17 98	0.12 90	0.17 175	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Selective-IGEV-i16pc	0.33 547	0.10 143	1.71 682	0.21 290	0.14 384	0.74 652	0.31 587	0.42 415	0.41 481	0.21 267	0.32 363	0.26 366	0.14 236	0.71 586	0.19 354	0.14 570	0.10 535	0.08 261	0.09 422	0.11 475	0.11 488

Selective-IGEV-i16pb	0.39 588	0.12 281	2.18 686	0.21 290	0.15 445	0.68 646	0.32 595	0.56 584	0.57 607	0.25 305	0.44 514	0.33 446	0.21 372	0.80 622	0.25 470	0.14 570	0.10 535	0.09 354	0.10 466	0.12 512	0.13 531

NLSM3	0.13 123	0.10 143	0.17 69	0.21 290	0.13 336	0.18 161	0.16 211	0.30 253	0.24 246	0.11 58	0.15 137	0.12 121	0.13 200	0.17 116	0.15 238	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.05 7	0.05 34

NLSM1	0.17 233	0.10 143	0.17 69	0.21 290	0.18 524	0.25 367	0.17 258	0.47 467	0.40 469	0.16 201	0.21 237	0.13 141	0.15 255	0.21 216	0.18 320	0.08 293	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.06 145

DA	0.14 163	0.10 143	0.18 83	0.21 290	0.10 124	0.29 442	0.16 211	0.28 217	0.20 167	0.14 152	0.17 175	0.16 216	0.14 236	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GGEV	0.14 163	0.10 143	0.18 83	0.21 290	0.10 124	0.29 442	0.16 211	0.28 217	0.20 167	0.14 152	0.17 175	0.16 216	0.14 236	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 163	0.11 223	0.21 119	0.21 290	0.12 255	0.17 133	0.16 211	0.25 159	0.16 70	0.15 172	0.13 88	0.15 195	0.14 236	0.18 144	0.16 265	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.12 545	0.08 267	0.09 391

HART	0.15 199	0.11 223	0.30 235	0.21 290	0.09 55	0.17 133	0.16 211	0.30 253	0.19 138	0.15 172	0.25 287	0.17 228	0.09 34	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.07 382	0.07 159	0.05 68	0.08 267	0.06 145

SCV	0.14 163	0.14 396	0.24 157	0.21 290	0.11 180	0.15 56	0.16 211	0.31 263	0.18 119	0.11 58	0.15 137	0.13 141	0.10 79	0.23 246	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.06 145

tg	0.16 215	0.11 223	0.25 171	0.21 290	0.11 180	0.23 327	0.15 162	0.34 299	0.24 246	0.20 253	0.25 287	0.19 266	0.12 152	0.24 262	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.08 267	0.07 241

PAM_32	0.23 399	0.10 143	0.63 548	0.21 290	0.14 384	0.33 501	0.19 354	0.36 342	0.23 230	0.29 367	0.28 311	0.56 606	0.28 488	0.27 330	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.09 391

rvit_stereo_0083	0.16 215	0.12 281	0.26 181	0.21 290	0.13 336	0.17 133	0.17 258	0.22 99	0.34 386	0.16 201	0.21 237	0.19 266	0.16 281	0.21 216	0.16 265	0.11 486	0.10 535	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 215	0.14 396	0.28 211	0.21 290	0.13 336	0.19 196	0.17 258	0.23 122	0.24 246	0.17 220	0.21 237	0.19 266	0.13 200	0.19 169	0.14 207	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 215	0.11 223	0.24 157	0.21 290	0.12 255	0.16 96	0.17 258	0.22 99	0.33 376	0.16 201	0.18 195	0.18 242	0.14 236	0.20 191	0.16 265	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 215	0.11 223	0.24 157	0.21 290	0.12 255	0.16 96	0.17 258	0.22 99	0.33 376	0.16 201	0.18 195	0.18 242	0.14 236	0.20 191	0.16 265	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 458	0.14 396	0.95 633	0.21 290	0.27 629	0.20 239	0.19 354	0.48 480	0.25 262	0.26 317	0.55 583	0.34 455	0.18 339	0.25 292	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 545	0.12 512	0.12 512

U	1.00 675	0.09 87	0.21 119	0.21 290	3.68 707	6.12 710	0.14 109	0.21 81	0.21 187	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 717	2.90 715	0.07 186	0.06 145

test_sample6	0.25 458	0.13 348	0.41 390	0.21 290	0.11 180	0.30 462	0.22 464	0.51 518	0.35 402	0.33 452	0.43 503	0.30 419	0.24 420	0.57 521	0.22 426	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.10 466	0.11 475	0.10 450

test_sample5	0.24 430	0.13 348	0.42 400	0.21 290	0.12 255	0.30 462	0.21 437	0.50 501	0.34 386	0.32 439	0.41 473	0.29 403	0.23 402	0.55 506	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

H2IRNET	0.18 257	0.13 348	0.35 295	0.21 290	0.12 255	0.20 239	0.15 162	0.27 194	0.30 338	0.17 220	0.31 354	0.25 344	0.20 364	0.24 262	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.06 145

IGEV++	0.13 123	0.10 143	0.23 147	0.21 290	0.10 124	0.15 56	0.15 162	0.29 233	0.16 70	0.12 90	0.15 137	0.12 121	0.12 152	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.07 241

MyStereo8	0.22 382	0.15 433	0.63 548	0.21 290	0.17 502	0.31 478	0.16 211	0.36 342	0.32 362	0.28 338	0.36 417	0.25 344	0.18 339	0.25 292	0.28 495	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.12 512

MyStereo06	0.20 324	0.12 281	0.57 520	0.21 290	0.14 384	0.25 367	0.23 490	0.40 387	0.21 187	0.30 399	0.24 274	0.31 428	0.18 339	0.22 236	0.18 320	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.08 322

MyStereo05	0.23 399	0.12 281	0.57 520	0.21 290	0.14 384	0.25 367	0.23 490	0.48 480	0.52 586	0.31 417	0.23 260	0.25 344	0.22 388	0.30 379	0.21 406	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.08 322

CoDeX	0.23 399	0.12 281	0.46 443	0.21 290	0.14 384	0.29 442	0.21 437	0.53 549	0.41 481	0.29 367	0.35 407	0.29 403	0.22 388	0.48 469	0.19 354	0.09 395	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.07 241

DualNet	0.24 430	0.13 348	0.42 400	0.21 290	0.12 255	0.30 462	0.21 437	0.50 501	0.34 386	0.33 452	0.43 503	0.29 403	0.23 402	0.55 506	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

plain	0.17 233	0.13 348	0.43 413	0.21 290	0.13 336	0.16 96	0.17 258	0.27 194	0.22 204	0.16 201	0.26 297	0.13 141	0.16 281	0.27 330	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.07 237	0.10 427	0.07 241

MIF-Stereo (partial)	0.16 215	0.10 143	0.34 286	0.21 290	0.15 445	0.15 56	0.13 72	0.28 217	0.25 262	0.17 220	0.26 297	0.15 195	0.16 281	0.25 292	0.17 295	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.08 322

UniTT-Stereo	0.14 163	0.10 143	0.30 235	0.21 290	0.13 336	0.17 133	0.13 72	0.19 46	0.18 119	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.11 118	0.18 144	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.06 145

SDNR	0.42 600	0.21 543	0.82 607	0.21 290	0.18 524	1.27 684	0.17 258	0.50 501	0.49 565	0.42 572	0.81 643	0.38 488	0.27 471	1.19 670	0.38 553	0.23 637	0.24 658	0.17 607	0.13 573	0.17 585	0.20 619

4D-IteraStereo	0.17 233	0.16 465	0.50 478	0.21 290	0.14 384	0.19 196	0.17 258	0.28 217	0.28 305	0.23 282	0.20 222	0.20 276	0.11 118	0.19 169	0.14 207	0.06 49	0.04 2	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.06 145

ToySt	0.24 430	0.16 465	0.48 461	0.21 290	0.13 336	0.29 442	0.29 571	0.39 373	0.39 451	0.27 326	0.35 407	0.39 500	0.31 534	0.31 386	0.29 507	0.08 293	0.09 505	0.10 432	0.11 506	0.11 475	0.10 450

DCRE	0.20 324	0.13 348	0.40 367	0.21 290	0.15 445	0.20 239	0.19 354	0.30 253	0.27 286	0.22 275	0.80 642	0.23 320	0.16 281	0.23 246	0.15 238	0.07 128	0.07 382	0.07 159	0.08 320	0.07 186	0.06 145

anonymousa	0.23 399	0.11 223	0.50 478	0.21 290	0.16 478	0.31 478	0.20 406	0.36 342	0.35 402	0.32 439	0.50 555	0.39 500	0.26 452	0.22 236	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.11 506	0.07 186	0.08 322

MC-Stereo	0.14 163	0.09 87	0.25 171	0.21 290	0.09 55	0.18 161	0.16 211	0.23 122	0.19 138	0.18 238	0.23 260	0.16 216	0.13 200	0.22 236	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 522	0.20 529	0.70 577	0.21 290	0.17 502	0.46 593	0.27 548	0.50 501	0.49 565	0.42 572	0.55 583	0.43 535	0.30 517	0.46 462	0.38 553	0.09 395	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.11 475	0.10 450

psmg	0.23 399	0.12 281	0.28 211	0.21 290	0.14 384	0.35 529	0.23 490	0.51 518	0.34 386	0.35 489	0.38 441	0.38 488	0.24 420	0.26 310	0.21 406	0.10 446	0.08 470	0.10 432	0.10 466	0.09 358	0.08 322

CSP-Net	0.27 484	0.15 433	0.30 235	0.21 290	0.14 384	0.44 585	0.24 512	0.50 501	0.40 469	0.41 562	0.43 503	0.42 531	0.26 452	0.66 573	0.28 495	0.12 526	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.09 391

dad	0.28 504	0.31 617	0.44 423	0.21 290	0.14 384	0.30 462	0.20 406	0.33 290	0.49 565	0.44 585	0.44 514	0.45 551	0.21 372	0.41 447	0.26 484	0.20 632	0.11 559	0.20 627	0.11 506	0.14 546	0.10 450

GLC_STEREO	0.15 199	0.10 143	0.24 157	0.21 290	0.09 55	0.17 133	0.15 162	0.23 122	0.27 286	0.17 220	0.20 222	0.17 228	0.11 118	0.23 246	0.16 265	0.07 128	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.06 145

IPLG	0.21 347	0.15 433	0.53 499	0.21 290	0.12 255	0.28 420	0.17 258	0.42 415	0.30 338	0.33 452	0.32 363	0.15 195	0.17 312	0.50 478	0.21 406	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

MIPNet	0.21 347	0.15 433	0.52 495	0.21 290	0.12 255	0.27 400	0.20 406	0.45 447	0.37 426	0.30 399	0.23 260	0.19 266	0.24 420	0.27 330	0.19 354	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR	0.21 347	0.13 348	0.61 537	0.21 290	0.11 180	0.25 367	0.18 307	0.41 401	0.37 426	0.28 338	0.27 305	0.21 288	0.19 355	0.37 429	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

test-3	0.16 215	0.09 87	0.31 250	0.21 290	0.11 180	0.18 161	0.16 211	0.30 253	0.27 286	0.26 317	0.16 156	0.22 299	0.12 152	0.26 310	0.18 320	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 215	0.09 87	0.31 250	0.21 290	0.11 180	0.18 161	0.16 211	0.30 253	0.27 286	0.25 305	0.16 156	0.22 299	0.12 152	0.26 310	0.18 320	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.06 145

PFNet+	0.20 324	0.10 143	0.37 324	0.21 290	0.12 255	0.17 133	0.19 354	0.29 233	0.34 386	0.33 452	0.32 363	0.24 334	0.16 281	0.32 395	0.17 295	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.08 267	0.12 512

STrans-v2	0.24 430	0.13 348	0.54 502	0.21 290	0.12 255	0.23 327	0.21 437	0.47 467	0.28 305	0.31 417	0.42 490	0.36 474	0.35 557	0.62 553	0.23 447	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

DeepStereo_RVC	0.18 257	0.11 223	0.40 367	0.21 290	0.11 180	0.19 196	0.16 211	0.28 217	0.22 204	0.27 326	0.27 305	0.23 320	0.28 488	0.24 262	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.10 450

RAFT-RH_RVC	0.25 458	0.11 223	0.45 435	0.21 290	0.12 255	0.25 367	0.14 109	0.27 194	0.27 286	0.38 528	1.15 667	0.23 320	0.17 312	0.57 521	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.06 103	0.07 241

iRaftStereo_RVC	0.16 215	0.12 281	0.26 181	0.21 290	0.11 180	0.20 239	0.17 258	0.32 275	0.23 230	0.20 253	0.25 287	0.18 242	0.12 152	0.20 191	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.08 267	0.07 241

raft+_RVC	0.18 257	0.14 396	0.32 258	0.21 290	0.15 445	0.21 273	0.16 211	0.38 359	0.34 386	0.21 267	0.28 311	0.20 276	0.15 255	0.24 262	0.19 354	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 322

RALCasStereoNet	0.18 257	0.15 433	0.33 275	0.21 290	0.14 384	0.21 273	0.18 307	0.31 263	0.25 262	0.21 267	0.29 323	0.22 299	0.15 255	0.27 330	0.17 295	0.08 293	0.10 535	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.09 391

AFF-stereo	0.18 257	0.15 433	0.32 258	0.21 290	0.10 124	0.18 161	0.18 307	0.33 290	0.27 286	0.25 305	0.37 426	0.25 344	0.17 312	0.24 262	0.15 238	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.05 34

GMStereo	0.19 303	0.25 575	0.40 367	0.21 290	0.12 255	0.22 305	0.19 354	0.29 233	0.40 469	0.25 305	0.23 260	0.16 216	0.15 255	0.25 292	0.19 354	0.09 395	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.08 322
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.33 275	0.21 290	0.12 255	0.30 462	0.46 650	0.46 458	0.20 167	0.25 305	0.50 555	0.17 228	0.16 281	0.24 262	0.23 447	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.10 466	0.06 103	0.07 241

SFCPSM	0.22 382	0.10 143	0.51 488	0.21 290	0.14 384	0.34 514	0.22 464	0.55 568	0.39 451	0.29 367	0.32 363	0.23 320	0.21 372	0.27 330	0.19 354	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.08 322

FENet	0.21 347	0.11 223	0.45 435	0.21 290	0.12 255	0.26 390	0.17 258	0.41 401	0.35 402	0.30 399	0.31 354	0.29 403	0.23 402	0.26 310	0.23 447	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

cf-r	0.24 430	0.15 433	0.44 423	0.21 290	0.14 384	0.27 400	0.22 464	0.42 415	0.40 469	0.30 399	0.42 490	0.42 531	0.26 452	0.43 452	0.25 470	0.11 486	0.06 245	0.08 261	0.10 466	0.08 267	0.08 322

GANet-RSSM	0.24 430	0.14 396	0.36 315	0.21 290	0.14 384	0.27 400	0.21 437	0.45 447	0.33 376	0.29 367	0.39 454	0.39 500	0.28 488	0.58 528	0.23 447	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.09 391

PSMNet-RSSM	0.24 430	0.15 433	0.36 315	0.21 290	0.14 384	0.25 367	0.20 406	0.48 480	0.37 426	0.30 399	0.44 514	0.38 488	0.26 452	0.52 490	0.22 426	0.12 526	0.07 382	0.11 489	0.13 573	0.10 427	0.09 391

GwcNet-RSSM	0.26 476	0.17 485	0.46 443	0.21 290	0.13 336	0.28 420	0.23 490	0.44 437	0.42 489	0.31 417	0.45 526	0.40 515	0.26 452	0.55 506	0.28 495	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.08 322

DeepPruner_ROB	0.26 476	0.19 516	0.44 423	0.21 290	0.16 478	0.30 462	0.21 437	0.52 537	0.32 362	0.35 489	0.38 441	0.39 500	0.26 452	0.42 450	0.24 460	0.15 585	0.11 559	0.11 489	0.11 506	0.14 546	0.13 531

MLCV	0.22 382	0.16 465	0.44 423	0.21 290	0.08 24	0.29 442	0.19 354	0.38 359	0.37 426	0.38 528	0.44 514	0.31 428	0.21 372	0.41 447	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

CBMV_ROB	0.33 547	0.18 500	0.53 499	0.21 290	0.14 384	0.33 501	0.20 406	0.51 518	0.45 524	0.51 612	0.55 583	0.45 551	0.42 598	0.71 586	0.32 528	0.18 623	0.19 640	0.23 636	0.21 632	0.14 546	0.15 565

quiztm	0.15 199	0.15 433	0.25 171	0.22 359	0.14 384	0.17 133	0.17 258	0.33 290	0.21 187	0.18 238	0.21 237	0.14 173	0.10 79	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 267	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 76	0.11 223	0.23 147	0.22 359	0.09 55	0.16 96	0.14 109	0.24 141	0.19 138	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 200	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 159	0.05 68	0.08 267	0.05 34

IGEV_i1	0.21 347	0.11 223	0.43 413	0.22 359	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.43 429	0.30 338	0.29 367	0.30 338	0.31 428	0.20 364	0.33 402	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.08 322

AANet	0.49 625	0.42 647	1.56 676	0.22 359	0.19 551	0.39 557	0.25 529	0.52 537	0.92 667	0.92 664	0.93 655	0.84 657	0.67 653	0.59 534	0.59 618	0.15 585	0.11 559	0.13 548	0.12 545	0.18 599	0.16 574

RT-IGEV	0.25 458	0.10 143	0.48 461	0.22 359	0.14 384	0.31 478	0.28 564	0.53 549	0.39 451	0.36 505	0.41 473	0.44 546	0.30 517	0.28 344	0.27 490	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.09 422	0.09 358	0.10 450

Hybrid-DGEV-03	0.20 324	0.14 396	0.31 250	0.22 359	0.12 255	0.26 390	0.16 211	0.31 263	0.27 286	0.32 439	0.58 595	0.23 320	0.15 255	0.23 246	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 267	0.06 145

WQFJA1	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.22 359	0.18 524	0.25 367	0.19 354	0.51 518	0.51 577	0.15 172	0.17 175	0.15 195	0.16 281	0.20 191	0.20 378	0.07 128	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

WQFJX	0.18 257	0.10 143	0.17 69	0.22 359	0.18 524	0.25 367	0.18 307	0.53 549	0.45 524	0.17 220	0.16 156	0.14 173	0.16 281	0.23 246	0.18 320	0.07 128	0.08 470	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

NLMM	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.22 359	0.18 524	0.25 367	0.19 354	0.51 518	0.51 577	0.15 172	0.17 175	0.15 195	0.16 281	0.20 191	0.20 378	0.07 128	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

Select-FE	0.23 399	0.14 396	0.78 590	0.22 359	0.18 524	0.22 305	0.13 72	0.43 429	0.26 274	0.28 338	0.33 386	0.39 500	0.29 503	0.27 330	0.19 354	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.13 573	0.08 267	0.12 512

MSCF	0.13 123	0.12 281	0.21 119	0.22 359	0.10 124	0.16 96	0.15 162	0.26 179	0.18 119	0.17 220	0.16 156	0.11 92	0.13 200	0.18 144	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

DFGA-Net	0.23 399	0.24 570	0.49 467	0.22 359	0.15 445	0.25 367	0.17 258	0.39 373	0.39 451	0.29 367	0.31 354	0.21 288	0.17 312	0.59 534	0.28 495	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.08 322

G2L-Stereo	0.25 458	0.16 465	0.47 451	0.22 359	0.14 384	0.25 367	0.18 307	0.46 458	0.35 402	0.33 452	0.37 426	0.40 515	0.22 388	0.60 538	0.30 515	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.09 391

PAM	0.23 399	0.10 143	0.63 548	0.22 359	0.15 445	0.34 514	0.21 437	0.37 352	0.22 204	0.31 417	0.27 305	0.55 602	0.26 452	0.26 310	0.17 295	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.09 422	0.07 186	0.09 391

RAStereo	0.13 123	0.12 281	0.27 193	0.22 359	0.11 180	0.15 56	0.18 307	0.23 122	0.23 230	0.13 121	0.17 175	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 155	0.07 186	0.05 34

MyStereo07	0.16 215	0.12 281	0.26 181	0.22 359	0.14 384	0.25 367	0.23 490	0.29 233	0.21 187	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.13 200	0.25 292	0.13 169	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.08 322

MyStereo04	0.23 399	0.12 281	0.55 509	0.22 359	0.14 384	0.25 367	0.23 490	0.49 490	0.52 586	0.28 338	0.23 260	0.27 376	0.23 402	0.30 379	0.22 426	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.08 322

mmm	0.21 347	0.12 281	0.31 250	0.22 359	0.12 255	0.28 420	0.21 437	0.41 401	0.27 286	0.29 367	0.38 441	0.29 403	0.24 420	0.29 363	0.22 426	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.09 422	0.10 427	0.09 391

1111x	0.32 538	0.11 223	0.40 367	0.22 359	0.11 180	0.32 490	0.26 542	0.59 609	0.43 497	0.31 417	0.41 473	0.39 500	0.28 488	0.76 608	1.37 682	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.08 322

CASnet	0.14 163	0.12 281	0.22 134	0.22 359	0.08 24	0.16 96	0.15 162	0.27 194	0.25 262	0.22 275	0.20 222	0.15 195	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.11 489	0.09 422	0.08 267	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 257	0.12 281	0.55 509	0.22 359	0.12 255	0.18 161	0.18 307	0.34 299	0.19 138	0.20 253	0.24 274	0.34 455	0.18 339	0.29 363	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 257	0.12 281	0.55 509	0.22 359	0.12 255	0.18 161	0.18 307	0.34 299	0.19 138	0.20 253	0.24 274	0.34 455	0.18 339	0.29 363	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 257	0.18 500	0.39 359	0.22 359	0.12 255	0.24 348	0.13 72	0.31 263	0.23 230	0.24 296	0.20 222	0.24 334	0.12 152	0.26 310	0.15 238	0.06 49	0.06 245	0.12 527	0.09 422	0.08 267	0.07 241

gwcnet-sp	0.24 430	0.13 348	0.63 548	0.22 359	0.14 384	0.34 514	0.22 464	0.44 437	0.39 451	0.35 489	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 418	0.25 470	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

scenet	0.24 430	0.13 348	0.63 548	0.22 359	0.14 384	0.34 514	0.22 464	0.44 437	0.39 451	0.35 489	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 418	0.25 470	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

ssnet_v2	0.28 504	0.16 465	0.44 423	0.22 359	0.15 445	0.40 563	0.30 582	0.57 594	0.46 542	0.38 528	0.36 417	0.47 561	0.29 503	0.38 435	0.39 561	0.13 545	0.11 559	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.11 488

ssnet	0.24 430	0.13 348	0.63 548	0.22 359	0.14 384	0.34 514	0.22 464	0.44 437	0.39 451	0.35 489	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 418	0.25 470	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

HBP-ISP	0.33 547	0.30 610	0.72 583	0.22 359	0.16 478	0.32 490	0.22 464	0.54 558	0.44 512	0.41 562	0.49 551	0.33 446	0.38 574	0.73 594	0.25 470	0.18 623	0.19 640	0.24 638	0.20 629	0.16 568	0.13 531

raft_robust	0.22 382	0.17 485	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.23 327	0.22 464	0.49 490	0.48 556	0.32 439	0.32 363	0.26 366	0.23 402	0.53 497	0.15 238	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 466	0.08 267	0.06 145

iRaft-Stereo_5w	0.23 399	0.18 500	0.44 423	0.22 359	0.13 336	0.19 196	0.19 354	0.37 352	0.32 362	0.28 338	0.37 426	0.34 455	0.23 402	0.65 569	0.27 490	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.08 322

dd	0.22 382	0.26 586	0.40 367	0.22 359	0.12 255	0.25 367	0.21 437	0.32 275	0.44 512	0.29 367	0.28 311	0.25 344	0.16 281	0.30 379	0.25 470	0.12 526	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.11 475	0.09 391

GMOStereo	0.18 257	0.14 396	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.20 239	0.27 548	0.26 179	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.26 366	0.17 312	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.05 34

error version	0.18 257	0.14 396	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.20 239	0.27 548	0.26 179	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.26 366	0.17 312	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.05 34

test-v	0.18 257	0.14 396	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.20 239	0.27 548	0.26 179	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.26 366	0.17 312	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.05 34

AACVNet	0.26 476	0.16 465	0.37 324	0.22 359	0.14 384	0.29 442	0.19 354	0.41 401	0.31 352	0.38 528	0.42 490	0.43 535	0.28 488	0.73 594	0.25 470	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.09 422	0.13 528	0.11 488

Patchmatch Stereo++	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.14 109	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.17 312	0.26 310	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.16 211	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.18 339	0.24 262	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

ROB_FTStereo_v2	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.16 211	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.17 312	0.24 262	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

ROB_FTStereo	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.14 109	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.28 311	0.25 344	0.17 312	0.24 262	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

HUI-Stereo	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.14 109	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.28 311	0.25 344	0.17 312	0.22 236	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

iGMRVC	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.15 162	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.17 312	0.27 330	0.17 295	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

RAFT-345	0.21 347	0.10 143	0.46 443	0.22 359	0.11 180	0.20 239	0.16 211	0.26 179	0.25 262	0.27 326	0.66 621	0.21 288	0.16 281	0.55 506	0.21 406	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

iRAFT	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.14 109	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.17 312	0.26 310	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

CRE-IMP	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.11 180	0.24 348	0.17 258	0.29 233	0.21 187	0.27 326	0.26 297	0.24 334	0.17 312	0.23 246	0.18 320	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.10 427	0.10 450

test-2	0.18 257	0.14 396	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.20 239	0.27 548	0.26 179	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.26 366	0.17 312	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.15 162	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.18 339	0.25 292	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

rafts_anoy	0.18 257	0.15 433	0.35 295	0.22 359	0.14 384	0.19 196	0.17 258	0.32 275	0.30 338	0.23 282	0.25 287	0.20 276	0.16 281	0.22 236	0.19 354	0.08 293	0.07 382	0.10 432	0.12 545	0.09 358	0.08 322

XX-TBD	0.15 199	0.18 500	0.28 211	0.22 359	0.10 124	0.22 305	0.15 162	0.22 99	0.27 286	0.22 275	0.26 297	0.14 173	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

raftrobust	0.16 215	0.13 348	0.29 225	0.22 359	0.15 445	0.19 196	0.13 72	0.32 275	0.26 274	0.26 317	0.20 222	0.19 266	0.17 312	0.21 216	0.15 238	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

ARAFT	0.24 430	0.21 543	0.78 590	0.22 359	0.12 255	0.29 442	0.24 512	0.43 429	0.32 362	0.33 452	0.28 311	0.28 392	0.19 355	0.49 474	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.12 527	0.11 506	0.09 358	0.06 145

CCAANet	0.25 458	0.13 348	0.51 488	0.22 359	0.15 445	0.29 442	0.17 258	0.49 490	0.37 426	0.26 317	0.49 551	0.32 438	0.24 420	0.62 553	0.23 447	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.10 466	0.08 267	0.10 450

DMCA	0.22 382	0.14 396	0.36 315	0.22 359	0.14 384	0.27 400	0.20 406	0.43 429	0.38 441	0.31 417	0.32 363	0.33 446	0.24 420	0.24 262	0.28 495	0.11 486	0.08 470	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.11 488

BEATNet_4x	0.22 382	0.18 500	0.47 451	0.22 359	0.10 124	0.28 420	0.14 109	0.46 458	0.32 362	0.31 417	0.34 396	0.31 428	0.25 442	0.31 386	0.29 507	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 155	0.10 427	0.08 322

R-Stereo Train	0.18 257	0.09 87	0.32 258	0.22 359	0.12 255	0.22 305	0.19 354	0.42 415	0.19 138	0.31 417	0.45 526	0.20 276	0.14 236	0.18 144	0.15 238	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 257	0.09 87	0.32 258	0.22 359	0.12 255	0.22 305	0.19 354	0.42 415	0.19 138	0.31 417	0.45 526	0.20 276	0.14 236	0.18 144	0.15 238	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 504	0.14 396	0.44 423	0.22 359	0.18 524	0.32 490	0.19 354	0.48 480	0.38 441	0.29 367	0.43 503	0.47 561	0.37 570	0.79 618	0.36 550	0.09 395	0.07 382	0.07 159	0.09 422	0.07 186	0.07 241

CFNet	0.27 484	0.20 529	0.44 423	0.22 359	0.14 384	0.33 501	0.14 109	0.51 518	0.45 524	0.30 399	0.40 465	0.38 488	0.27 471	0.76 608	0.25 470	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.08 322

MeshStereo	0.58 644	0.27 593	0.67 565	0.22 359	0.17 502	0.66 643	0.37 621	0.78 665	0.61 619	1.47 697	1.30 672	1.65 684	0.79 663	1.12 667	0.59 618	0.17 612	0.17 629	0.17 607	0.14 587	0.17 585	0.14 553
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
Selective-IGEV-i1	0.21 347	0.10 143	0.31 250	0.23 417	0.13 336	0.31 478	0.22 464	0.46 458	0.42 489	0.27 326	0.32 363	0.33 446	0.17 312	0.25 292	0.19 354	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.09 391

WQFJX1	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.23 417	0.17 502	0.24 348	0.19 354	0.58 603	0.52 586	0.16 201	0.16 156	0.14 173	0.15 255	0.26 310	0.17 295	0.08 293	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.06 145

NLMM1	0.19 303	0.12 281	0.16 48	0.23 417	0.18 524	0.24 348	0.20 406	0.59 609	0.65 627	0.18 238	0.17 175	0.13 141	0.14 236	0.25 292	0.18 320	0.08 293	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

GASTEREO	0.13 123	0.12 281	0.21 119	0.23 417	0.10 124	0.18 161	0.15 162	0.26 179	0.18 119	0.17 220	0.16 156	0.11 92	0.13 200	0.19 169	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

z-ln-s-r	0.32 538	0.21 543	0.82 607	0.23 417	0.14 384	0.30 462	0.26 542	0.43 429	0.50 573	0.32 439	0.60 603	0.39 500	0.29 503	0.73 594	0.66 633	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.08 322

coex_refinement	0.26 476	0.16 465	0.36 315	0.23 417	0.15 445	0.31 478	0.20 406	0.49 490	0.42 489	0.35 489	0.42 490	0.45 551	0.27 471	0.55 506	0.33 535	0.10 446	0.06 245	0.07 159	0.07 237	0.10 427	0.10 450

MM-Stereo_test3	0.17 233	0.12 281	0.29 225	0.23 417	0.14 384	0.19 196	0.22 464	0.39 373	0.36 415	0.16 201	0.24 274	0.17 228	0.12 152	0.19 169	0.14 207	0.07 128	0.07 382	0.08 261	0.06 155	0.09 358	0.06 145

MM-Stereo_test2	0.15 199	0.10 143	0.44 423	0.23 417	0.11 180	0.21 273	0.21 437	0.27 194	0.22 204	0.15 172	0.16 156	0.13 141	0.11 118	0.20 191	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 233	0.10 143	0.39 359	0.23 417	0.11 180	0.20 239	0.22 464	0.33 290	0.29 325	0.22 275	0.21 237	0.15 195	0.14 236	0.23 246	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.06 145

FACV-RUCA	0.21 347	0.15 433	0.32 258	0.23 417	0.23 607	0.26 390	0.19 354	0.39 373	0.34 386	0.25 305	0.32 363	0.21 288	0.24 420	0.24 262	0.19 354	0.10 446	0.07 382	0.15 590	0.08 320	0.16 568	0.13 531

rvit_0105_6	0.19 303	0.14 396	0.34 286	0.23 417	0.14 384	0.18 161	0.20 406	0.29 233	0.37 426	0.18 238	0.22 251	0.23 320	0.17 312	0.26 310	0.17 295	0.15 585	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.11 475	0.08 322

rvit_0105_5	0.21 347	0.15 433	0.38 343	0.23 417	0.13 336	0.22 305	0.24 512	0.36 342	0.39 451	0.21 267	0.23 260	0.26 366	0.19 355	0.26 310	0.19 354	0.15 585	0.13 590	0.12 527	0.12 545	0.10 427	0.09 391

rvit_0105_4	0.20 324	0.15 433	0.38 343	0.23 417	0.14 384	0.20 239	0.22 464	0.33 290	0.39 451	0.19 245	0.24 274	0.25 344	0.19 355	0.27 330	0.17 295	0.16 601	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.11 475	0.08 322

ACV-stereo	0.29 515	0.18 500	0.79 597	0.23 417	0.16 478	0.47 599	0.19 354	0.36 342	0.34 386	0.29 367	0.33 386	0.67 641	0.42 598	0.54 503	0.30 515	0.10 446	0.09 505	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.11 488

ITSA-stereo	0.25 458	0.15 433	0.33 275	0.23 417	0.11 180	0.27 400	0.18 307	0.56 584	0.59 611	0.31 417	0.32 363	0.33 446	0.28 488	0.49 474	0.30 515	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.13 531

MoCha-V2	0.13 123	0.08 40	0.26 181	0.23 417	0.09 55	0.16 96	0.15 162	0.26 179	0.16 70	0.15 172	0.15 137	0.13 141	0.14 236	0.20 191	0.11 42	0.06 49	0.07 382	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

DispNO	0.27 484	0.18 500	0.62 545	0.23 417	0.17 502	0.25 367	0.22 464	0.45 447	0.41 481	0.32 439	0.39 454	0.38 488	0.27 471	0.77 614	0.27 490	0.09 395	0.07 382	0.10 432	0.10 466	0.08 267	0.08 322

ACVNet-DCA	0.18 257	0.14 396	0.38 343	0.23 417	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.41 401	0.27 286	0.17 220	0.19 205	0.13 141	0.18 339	0.28 344	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.09 358	0.09 391

xx1	0.20 324	0.14 396	0.38 343	0.23 417	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.35 323	0.47 547	0.17 220	0.19 205	0.28 392	0.24 420	0.28 344	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.09 422	0.09 358	0.09 391

1test111	0.19 303	0.14 396	0.38 343	0.23 417	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.41 401	0.27 286	0.17 220	0.19 205	0.13 141	0.18 339	0.34 409	0.22 426	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.09 358	0.09 391

cc1	0.18 257	0.14 396	0.38 343	0.23 417	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.35 323	0.47 547	0.17 220	0.19 205	0.13 141	0.18 339	0.28 344	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.08 322

tt1	0.18 257	0.14 396	0.35 295	0.23 417	0.11 180	0.30 462	0.19 354	0.35 323	0.44 512	0.17 220	0.19 205	0.13 141	0.16 281	0.27 330	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.08 322

DisPM	0.19 303	0.10 143	0.35 295	0.23 417	0.13 336	0.18 161	0.20 406	0.29 233	0.29 325	0.33 452	0.34 396	0.23 320	0.16 281	0.33 402	0.16 265	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.11 488

NINENet	0.25 458	0.15 433	0.37 324	0.23 417	0.16 478	0.43 583	0.17 258	0.60 618	0.46 542	0.32 439	0.37 426	0.32 438	0.20 364	0.42 450	0.21 406	0.10 446	0.10 535	0.12 527	0.08 320	0.11 475	0.10 450

Sa-1000	0.22 382	0.15 433	0.35 295	0.23 417	0.13 336	0.28 420	0.23 490	0.47 467	0.39 451	0.30 399	0.50 555	0.26 366	0.19 355	0.33 402	0.16 265	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.08 267	0.06 145

SA	0.22 382	0.16 465	0.36 315	0.23 417	0.13 336	0.24 348	0.23 490	0.45 447	0.40 469	0.27 326	0.44 514	0.23 320	0.23 402	0.33 402	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.08 267	0.06 145

test_4	0.18 257	0.12 281	0.34 286	0.23 417	0.12 255	0.18 161	0.22 464	0.26 179	0.24 246	0.24 296	0.47 543	0.22 299	0.13 200	0.24 262	0.16 265	0.06 49	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.07 186	0.05 34

CIPLG	0.21 347	0.21 543	0.55 509	0.23 417	0.15 445	0.25 367	0.20 406	0.35 323	0.29 325	0.31 417	0.33 386	0.22 299	0.15 255	0.26 310	0.20 378	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.08 322

IPLGR_C	0.21 347	0.22 557	0.60 534	0.23 417	0.15 445	0.24 348	0.20 406	0.35 323	0.29 325	0.31 417	0.32 363	0.22 299	0.15 255	0.25 292	0.20 378	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.08 322

ACRE	0.21 347	0.20 529	0.62 545	0.23 417	0.15 445	0.24 348	0.20 406	0.35 323	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.22 299	0.15 255	0.25 292	0.20 378	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.08 322

GANet-ADL	0.21 347	0.12 281	0.45 435	0.23 417	0.14 384	0.29 442	0.19 354	0.46 458	0.35 402	0.25 305	0.32 363	0.32 438	0.19 355	0.24 262	0.20 378	0.10 446	0.07 382	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.10 450

ADLNet2	0.30 522	0.17 485	0.72 583	0.23 417	0.17 502	0.36 534	0.24 512	0.52 537	0.51 577	0.32 439	0.38 441	0.45 551	0.30 517	0.69 580	0.35 544	0.10 446	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.12 512	0.10 450

TRStereo	0.19 303	0.17 485	0.47 451	0.23 417	0.19 551	0.19 196	0.16 211	0.52 537	0.28 305	0.20 253	0.19 205	0.21 288	0.13 200	0.24 262	0.13 169	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.11 506	0.06 103	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 430	0.13 348	0.56 516	0.23 417	0.11 180	0.21 273	0.19 354	0.40 387	0.32 362	0.30 399	0.43 503	0.36 474	0.31 534	0.61 545	0.20 378	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

NRIStereo	0.18 257	0.11 223	0.35 295	0.23 417	0.11 180	0.24 348	0.20 406	0.29 233	0.26 274	0.26 317	0.25 287	0.25 344	0.18 339	0.34 409	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.08 322

FTStereo	0.28 504	0.10 143	0.43 413	0.23 417	0.13 336	0.21 273	0.53 664	0.34 299	0.26 274	0.38 528	0.95 656	0.30 419	0.56 634	0.32 395	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.19 607

KYRaft	0.22 382	0.10 143	0.30 235	0.23 417	0.12 255	0.23 327	0.23 490	0.35 323	0.24 246	0.35 489	0.54 579	0.34 455	0.26 452	0.29 363	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.08 267	0.31 658

cross-raft	0.17 233	0.12 281	0.41 390	0.23 417	0.10 124	0.20 239	0.24 512	0.33 290	0.23 230	0.23 282	0.28 311	0.29 403	0.15 255	0.17 116	0.15 238	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.05 34

test-1	0.17 233	0.11 223	0.40 367	0.23 417	0.13 336	0.22 305	0.23 490	0.34 299	0.26 274	0.20 253	0.24 274	0.22 299	0.14 236	0.16 98	0.20 378	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 322

GMM-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.43 413	0.23 417	0.13 336	0.24 348	0.25 529	0.37 352	0.27 286	0.30 399	0.45 526	0.27 376	0.21 372	0.31 386	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.10 432	0.09 422	0.08 267	0.19 607

pcwnet_v2	0.32 538	0.15 433	1.26 664	0.23 417	0.18 524	0.32 490	0.18 307	0.59 609	0.60 615	0.36 505	0.45 526	0.35 469	0.29 503	0.36 426	0.25 470	0.14 570	0.11 559	0.12 527	0.11 506	0.14 546	0.15 565

RALAANet	0.19 303	0.18 500	0.37 324	0.23 417	0.14 384	0.23 327	0.13 72	0.37 352	0.29 325	0.28 338	0.26 297	0.25 344	0.15 255	0.26 310	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.06 145

ADLNet	0.28 504	0.15 433	0.42 400	0.23 417	0.19 551	0.34 514	0.23 490	0.53 549	0.43 497	0.42 572	0.41 473	0.44 546	0.27 471	0.55 506	0.35 544	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.12 512

delet	0.27 484	0.14 396	0.40 367	0.23 417	0.19 551	0.41 567	0.29 571	0.49 490	0.48 556	0.33 452	0.41 473	0.37 480	0.30 517	0.48 469	0.34 540	0.09 395	0.09 505	0.11 489	0.12 545	0.08 267	0.08 322

UNet	0.28 504	0.14 396	0.69 571	0.23 417	0.20 570	0.44 585	0.22 464	0.50 501	0.40 469	0.34 472	0.39 454	0.43 535	0.33 544	0.40 445	0.31 523	0.09 395	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

acv_ft	0.25 458	0.13 348	0.40 367	0.23 417	0.19 551	0.34 514	0.21 437	0.45 447	0.44 512	0.38 528	0.41 473	0.38 488	0.27 471	0.27 330	0.35 544	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.11 475	0.07 241

FADNet_RVC	0.30 522	0.28 596	0.83 610	0.23 417	0.15 445	0.30 462	0.17 258	0.49 490	0.37 426	0.30 399	0.38 441	0.30 419	0.27 471	0.52 490	0.31 523	0.14 570	0.14 600	0.14 575	0.16 608	0.21 619	0.23 640

FADNet	0.32 538	0.36 630	0.74 588	0.23 417	0.22 594	0.37 540	0.19 354	0.53 549	0.48 556	0.32 439	0.36 417	0.43 535	0.32 541	0.64 562	0.25 470	0.16 601	0.16 622	0.14 575	0.16 608	0.24 632	0.19 607

SuperB	0.49 625	0.28 596	2.23 687	0.23 417	0.15 445	0.41 567	0.32 595	0.47 467	0.82 654	0.43 578	0.50 555	0.33 446	0.45 606	0.68 578	1.08 664	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.98 697	0.14 553

AANet_RVC	0.31 529	0.22 557	0.50 478	0.23 417	0.14 384	0.30 462	0.24 512	0.47 467	0.54 595	0.38 528	0.60 603	0.43 535	0.29 503	0.87 635	0.40 568	0.11 486	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.09 358	0.09 391

PS-NSSS	0.32 538	0.30 610	0.46 443	0.23 417	0.17 502	0.33 501	0.24 512	0.57 594	0.41 481	0.37 513	0.52 569	0.35 469	0.30 517	0.80 622	0.30 515	0.17 612	0.14 600	0.21 629	0.15 596	0.15 560	0.13 531

iResNetv2_ROB	0.27 484	0.26 586	0.72 583	0.23 417	0.13 336	0.29 442	0.18 307	0.52 537	0.49 565	0.37 513	0.45 526	0.39 500	0.25 442	0.34 409	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.05 68	0.12 512	0.09 391

SGM-Forest	0.36 566	0.17 485	0.47 451	0.23 417	0.16 478	0.45 591	0.41 638	0.55 568	0.48 556	0.52 618	0.60 603	0.52 591	0.41 589	0.85 632	0.50 605	0.17 612	0.17 629	0.17 607	0.15 596	0.15 560	0.15 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 547	0.21 543	0.54 502	0.23 417	0.13 336	0.42 574	0.33 606	0.53 549	0.48 556	0.52 618	0.49 551	0.50 581	0.41 589	0.56 517	0.31 523	0.15 585	0.16 622	0.18 615	0.16 608	0.13 528	0.13 531
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DNS	0.21 347	0.09 87	0.27 193	0.24 471	0.11 180	0.29 442	0.16 211	0.27 194	0.16 70	1.35 684	0.18 195	0.17 228	0.12 152	0.14 31	0.14 207	0.09 395	0.06 245	0.06 48	0.06 155	0.08 267	0.12 512

Hybrid-DGEV-2	0.21 347	0.15 433	0.34 286	0.24 471	0.13 336	0.28 420	0.14 109	0.48 480	0.44 512	0.27 326	0.24 274	0.25 344	0.25 442	0.28 344	0.19 354	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.07 241

NLCSM	0.19 303	0.12 281	0.18 83	0.24 471	0.19 551	0.24 348	0.21 437	0.42 415	0.40 469	0.19 245	0.18 195	0.14 173	0.16 281	0.47 466	0.19 354	0.08 293	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

DDVS	0.25 458	0.15 433	0.39 359	0.24 471	0.17 502	0.34 514	0.21 437	0.41 401	0.30 338	0.33 452	0.41 473	0.48 567	0.21 372	0.52 490	0.27 490	0.11 486	0.09 505	0.11 489	0.09 422	0.13 528	0.14 553

AE-Stereo	0.17 233	0.11 223	0.31 250	0.24 471	0.14 384	0.23 327	0.18 307	0.34 299	0.29 325	0.15 172	0.25 287	0.21 288	0.13 200	0.20 191	0.14 207	0.07 128	0.08 470	0.09 354	0.10 466	0.07 186	0.06 145

coex-ft	3.44 703	0.73 677	48.55 737	0.24 471	0.19 551	0.50 613	0.43 643	0.47 467	2.40 699	7.03 714	1.20 668	0.97 665	2.23 701	0.73 594	1.92 696	0.12 526	0.15 615	0.14 575	0.12 545	0.21 619	0.43 669

fast-acv-ft	0.31 529	0.20 529	0.81 603	0.24 471	0.18 524	0.46 593	0.27 548	0.41 401	0.49 565	0.39 543	0.55 583	0.49 573	0.35 557	0.37 429	0.38 553	0.11 486	0.11 559	0.11 489	0.12 545	0.12 512	0.09 391

Selective-RAFT	0.17 233	0.12 281	0.30 235	0.24 471	0.10 124	0.29 442	0.15 162	0.32 275	0.31 352	0.17 220	0.17 175	0.21 288	0.18 339	0.28 344	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.06 145

UDGNet	0.23 399	0.31 617	0.38 343	0.24 471	0.14 384	0.24 348	0.18 307	0.32 275	0.43 497	0.29 367	0.28 311	0.24 334	0.19 355	0.29 363	0.20 378	0.15 585	0.07 382	0.21 629	0.11 506	0.14 546	0.10 450

DAS	0.27 484	0.12 281	0.42 400	0.24 471	0.18 524	0.29 442	0.24 512	0.45 447	0.45 524	0.41 562	0.44 514	0.34 455	0.29 503	0.75 603	0.21 406	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

SepStereo	0.26 476	0.12 281	0.42 400	0.24 471	0.18 524	0.29 442	0.24 512	0.45 447	0.45 524	0.41 562	0.44 514	0.34 455	0.29 503	0.64 562	0.21 406	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

test_3	0.18 257	0.11 223	0.32 258	0.24 471	0.11 180	0.22 305	0.25 529	0.31 263	0.31 352	0.25 305	0.18 195	0.23 320	0.13 200	0.25 292	0.19 354	0.06 49	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.07 186	0.06 145

GwcNet-ADL	0.22 382	0.14 396	0.58 526	0.24 471	0.13 336	0.22 305	0.23 490	0.49 490	0.40 469	0.27 326	0.29 323	0.30 419	0.20 364	0.26 310	0.23 447	0.09 395	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.09 358	0.09 391

NF-Stereo	0.20 324	0.10 143	0.35 295	0.24 471	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.38 359	0.32 362	0.28 338	0.30 338	0.22 299	0.16 281	0.51 484	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.13 531

OCTAStereo	0.20 324	0.10 143	0.35 295	0.24 471	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.38 359	0.32 362	0.28 338	0.30 338	0.22 299	0.16 281	0.51 484	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.13 531

PSM-softLoss	0.21 347	0.10 143	0.39 359	0.24 471	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.38 359	0.26 274	0.29 367	0.32 363	0.24 334	0.16 281	0.52 490	0.20 378	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.09 422	0.08 267	0.12 512

KMStereo	0.21 347	0.10 143	0.39 359	0.24 471	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.38 359	0.26 274	0.29 367	0.32 363	0.24 334	0.16 281	0.52 490	0.20 378	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.09 422	0.08 267	0.12 512

PSM-AAD	0.25 458	0.10 143	0.30 235	0.24 471	0.12 255	0.26 390	0.38 627	0.34 299	0.28 305	0.35 489	0.39 454	0.28 392	0.79 663	0.30 379	0.16 265	0.07 128	0.06 245	0.12 527	0.11 506	0.08 267	0.21 628

ASMatch	0.23 399	0.11 223	0.51 488	0.24 471	0.14 384	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.28 305	0.28 338	0.68 625	0.27 376	0.26 452	0.50 478	0.22 426	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 488

SST-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.37 324	0.24 471	0.13 336	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.24 246	0.34 472	0.33 386	0.29 403	0.25 442	0.56 517	0.17 295	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.07 241

RAFT_R40	0.21 347	0.10 143	0.37 324	0.24 471	0.13 336	0.18 161	0.18 307	0.31 263	0.29 325	0.33 452	0.33 386	0.30 419	0.24 420	0.55 506	0.18 320	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.07 241

PFNet	0.23 399	0.10 143	0.57 520	0.24 471	0.14 384	0.22 305	0.19 354	0.39 373	0.33 376	0.35 489	0.32 363	0.27 376	0.19 355	0.64 562	0.22 426	0.09 395	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 267	0.07 241

RE-Stereo	0.20 324	0.10 143	0.35 295	0.24 471	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.38 359	0.32 362	0.28 338	0.30 338	0.22 299	0.16 281	0.51 484	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.13 531

TVStereo	0.20 324	0.10 143	0.35 295	0.24 471	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.38 359	0.32 362	0.28 338	0.30 338	0.22 299	0.16 281	0.51 484	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.13 531

RAFT	0.21 347	0.17 485	0.32 258	0.24 471	0.12 255	0.25 367	0.27 548	0.35 323	0.28 305	0.33 452	0.33 386	0.38 488	0.22 388	0.29 363	0.17 295	0.08 293	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.10 427	0.06 145

Prome-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.30 235	0.24 471	0.12 255	0.23 327	0.23 490	0.36 342	0.25 262	0.33 452	0.59 598	0.24 334	0.28 488	0.29 363	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.20 619

sAnonymous2	0.20 324	0.21 543	0.58 526	0.24 471	0.17 502	0.22 305	0.19 354	0.34 299	0.28 305	0.17 220	0.19 205	0.17 228	0.16 281	0.17 116	0.14 207	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.23 629	0.17 587

CroCo_RVC	0.20 324	0.21 543	0.58 526	0.24 471	0.17 502	0.22 305	0.19 354	0.34 299	0.28 305	0.17 220	0.19 205	0.17 228	0.16 281	0.17 116	0.14 207	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.23 629	0.17 587

FINET	0.34 556	0.27 593	0.80 600	0.24 471	0.24 615	0.36 534	0.34 608	0.54 558	0.72 642	0.39 543	0.47 543	0.32 438	0.30 517	0.51 484	0.32 528	0.19 629	0.17 629	0.13 548	0.12 545	0.18 599	0.16 574

MMNet	0.27 484	0.14 396	0.49 467	0.24 471	0.17 502	0.47 599	0.22 464	0.45 447	0.51 577	0.39 543	0.41 473	0.36 474	0.33 544	0.39 438	0.34 540	0.08 293	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.08 322

UPFNet	0.25 458	0.12 281	0.38 343	0.24 471	0.19 551	0.37 540	0.28 564	0.48 480	0.38 441	0.34 472	0.37 426	0.37 480	0.28 488	0.39 438	0.33 535	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.10 427	0.08 322

psmorigin	0.50 629	0.25 575	3.03 696	0.24 471	0.19 551	0.38 548	0.22 464	0.50 501	0.44 512	0.64 641	0.68 625	0.71 650	0.51 627	0.85 632	0.45 588	0.14 570	0.17 629	0.13 548	0.14 587	0.16 568	0.21 628

aanetorigin	0.39 588	0.29 603	1.09 649	0.24 471	0.19 551	0.28 420	0.37 621	0.33 290	0.47 547	0.94 667	0.82 645	0.52 591	0.54 630	0.49 474	0.50 605	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.16 568	0.15 565

ac_64	0.27 484	0.13 348	0.41 390	0.24 471	0.17 502	0.36 534	0.22 464	0.46 458	0.33 376	0.35 489	0.36 417	0.52 591	0.30 517	0.62 553	0.32 528	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.09 358	0.08 322

HGLStereo	0.27 484	0.14 396	0.46 443	0.24 471	0.21 578	0.33 501	0.23 490	0.50 501	0.42 489	0.35 489	0.48 549	0.41 522	0.33 544	0.45 459	0.33 535	0.11 486	0.10 535	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.12 512

AdaStereo	0.24 430	0.16 465	0.37 324	0.24 471	0.12 255	0.32 490	0.17 258	0.54 558	0.42 489	0.33 452	0.38 441	0.35 469	0.21 372	0.30 379	0.22 426	0.14 570	0.06 245	0.13 548	0.08 320	0.11 475	0.08 322
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 529	0.16 465	0.54 502	0.24 471	0.22 594	0.42 574	0.28 564	0.58 603	0.56 604	0.28 338	0.38 441	0.40 515	0.30 517	0.71 586	0.28 495	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.10 466	0.19 607	0.16 574

NOSS_ROB	0.31 529	0.20 529	0.35 295	0.24 471	0.16 478	0.32 490	0.19 354	0.52 537	0.48 556	0.33 452	0.36 417	0.42 531	0.28 488	0.93 647	0.24 460	0.19 629	0.20 645	0.24 638	0.22 640	0.17 585	0.17 587

DN-CSS_ROB	0.22 382	0.25 575	0.47 451	0.24 471	0.14 384	0.25 367	0.12 32	0.40 387	0.33 376	0.29 367	0.42 490	0.22 299	0.20 364	0.33 402	0.19 354	0.07 128	0.06 245	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.07 241

pmcnn	0.50 629	0.20 529	0.78 590	0.24 471	0.26 627	0.39 557	0.30 582	0.51 518	0.50 573	0.54 626	1.23 670	2.52 698	0.37 570	0.77 614	0.95 657	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 427	0.08 322

DStereoRT	0.35 561	0.13 348	0.51 488	0.25 511	0.16 478	0.42 574	0.19 354	0.48 480	0.39 451	0.30 399	0.39 454	0.24 334	0.39 580	0.64 562	0.30 515	0.08 293	0.07 382	1.54 706	0.41 673	0.08 267	0.11 488

zh-mn7	0.46 616	0.45 649	1.48 673	0.25 511	0.19 551	0.44 585	0.29 571	0.56 584	0.82 654	0.65 643	0.96 657	0.49 573	0.38 574	0.88 638	0.63 628	0.12 526	0.10 535	0.11 489	0.11 506	0.13 528	0.14 553

z-mn7	0.44 611	0.40 641	1.09 649	0.25 511	0.18 524	0.61 637	0.34 608	0.56 584	0.93 670	0.43 578	0.96 657	0.53 596	0.39 580	0.94 649	0.59 618	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.14 546	0.13 531

rvit_0105_3	0.23 399	0.17 485	0.40 367	0.25 511	0.15 445	0.24 348	0.28 564	0.38 359	0.41 481	0.25 305	0.25 287	0.28 392	0.21 372	0.28 344	0.20 378	0.15 585	0.13 590	0.14 575	0.15 596	0.10 427	0.09 391

UGAM	0.26 476	0.14 396	0.45 435	0.25 511	0.12 255	0.23 327	0.25 529	0.32 275	0.41 481	0.31 417	0.42 490	0.41 522	0.22 388	0.92 645	0.22 426	0.08 293	0.06 245	0.14 575	0.12 545	0.10 427	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 233	0.14 396	0.30 235	0.25 511	0.14 384	0.17 133	0.21 437	0.28 217	0.26 274	0.16 201	0.19 205	0.20 276	0.16 281	0.22 236	0.17 295	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.07 241

LL-Strereo	0.29 515	0.25 575	0.58 526	0.25 511	0.21 578	0.23 327	0.24 512	0.55 568	0.42 489	0.34 472	0.32 363	0.41 522	0.40 585	0.94 649	0.23 447	0.08 293	0.07 382	0.11 489	0.09 422	0.09 358	0.09 391

Wz-Net-TNSev	0.51 633	0.58 666	1.61 680	0.25 511	0.21 578	0.65 641	0.45 647	0.63 637	0.69 637	0.51 612	0.54 579	0.71 650	0.60 641	1.00 658	0.77 642	0.15 585	0.15 615	0.13 548	0.15 596	0.21 619	0.20 619

CroCo-Stereo Lap2	0.15 199	0.15 433	0.28 211	0.25 511	0.18 524	0.11 14	0.19 354	0.28 217	0.21 187	0.13 121	0.16 156	0.15 195	0.12 152	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.07 382	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.07 241

BUS	0.23 399	0.12 281	0.28 211	0.25 511	0.14 384	0.43 583	0.17 258	0.56 584	0.34 386	0.34 472	0.35 407	0.32 438	0.20 364	0.26 310	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

RAFT_CTSACE	0.21 347	0.16 465	0.41 390	0.25 511	0.15 445	0.22 305	0.24 512	0.32 275	0.28 305	0.33 452	0.51 561	0.29 403	0.17 312	0.32 395	0.13 169	0.06 49	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.06 145

CRFU-Net	0.28 504	0.14 396	0.45 435	0.25 511	0.15 445	0.45 591	0.23 490	0.50 501	0.30 338	0.43 578	0.41 473	0.48 567	0.46 612	0.43 452	0.29 507	0.11 486	0.10 535	0.09 354	0.08 320	0.10 427	0.10 450

RAFT+CT+SA	0.21 347	0.18 500	0.33 275	0.25 511	0.18 524	0.23 327	0.29 571	0.40 387	0.36 415	0.24 296	0.38 441	0.18 242	0.16 281	0.32 395	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.12 545	0.09 358	0.09 391

BSDual-CNN	0.23 399	0.12 281	0.28 211	0.25 511	0.14 384	0.35 529	0.21 437	0.56 584	0.34 386	0.34 472	0.35 407	0.38 488	0.24 420	0.26 310	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

hknet	0.25 458	0.14 396	0.40 367	0.25 511	0.15 445	0.35 529	0.21 437	0.56 584	0.37 426	0.34 472	0.35 407	0.43 535	0.27 471	0.37 429	0.21 406	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

SACVNet	0.30 522	0.20 529	0.41 390	0.25 511	0.18 524	0.34 514	0.25 529	0.52 537	0.40 469	0.41 562	0.44 514	0.46 559	0.32 541	0.71 586	0.25 470	0.13 545	0.10 535	0.12 527	0.12 545	0.16 568	0.17 587

LCNet	0.21 347	0.11 223	0.29 225	0.25 511	0.12 255	0.23 327	0.19 354	0.34 299	0.26 274	0.28 338	0.35 407	0.26 366	0.30 517	0.35 418	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.13 528	0.22 633

AAGNet	0.33 547	0.11 223	0.37 324	0.25 511	0.16 478	0.20 239	0.19 354	0.30 253	0.27 286	0.35 489	0.35 407	0.27 376	0.30 517	0.44 456	2.66 703	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.08 267	0.06 145

CroCo-Stereo	0.14 163	0.13 348	0.24 157	0.25 511	0.11 180	0.11 14	0.18 307	0.32 275	0.23 230	0.12 90	0.12 68	0.18 242	0.12 152	0.14 31	0.13 169	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.06 145
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
TestStereo	0.21 347	0.19 516	0.40 367	0.25 511	0.10 124	0.22 305	0.21 437	0.31 263	0.31 352	0.23 282	0.34 396	0.22 299	0.18 339	0.62 553	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.07 237	0.11 475	0.06 145

RAFT + AFF	0.27 484	0.23 566	0.50 478	0.25 511	0.17 502	0.30 462	0.33 606	0.52 537	0.40 469	0.28 338	0.30 338	0.30 419	0.31 534	0.62 553	0.24 460	0.09 395	0.10 535	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.11 488

EDNetEfficientorigin	7.51 710	0.52 663	140.47 739	0.25 511	0.17 502	0.42 574	0.29 571	0.47 467	1.03 674	1.28 682	1.02 661	0.83 656	0.84 669	0.75 603	0.99 659	0.10 446	0.09 505	0.12 527	0.10 466	0.21 619	0.22 633

GwcNet	0.35 561	0.23 566	0.88 622	0.25 511	0.24 615	0.48 605	0.27 548	0.55 568	0.57 607	0.38 528	0.52 569	0.51 585	0.32 541	0.60 538	0.41 576	0.13 545	0.11 559	0.12 527	0.11 506	0.13 528	0.14 553

FADNet-RVC	0.31 529	0.35 627	0.78 590	0.25 511	0.20 570	0.33 501	0.20 406	0.49 490	0.40 469	0.34 472	0.39 454	0.41 522	0.29 503	0.63 560	0.31 523	0.13 545	0.14 600	0.14 575	0.15 596	0.19 607	0.19 607

STTStereo	0.28 504	0.20 529	0.61 537	0.25 511	0.17 502	0.29 442	0.24 512	0.47 467	0.39 451	0.39 543	0.41 473	0.44 546	0.28 488	0.40 445	0.28 495	0.13 545	0.12 578	0.13 548	0.16 608	0.12 512	0.11 488

ADCP+	0.45 614	0.24 570	1.15 656	0.25 511	0.22 594	0.56 626	0.39 632	0.54 558	0.51 577	0.44 585	0.51 561	0.46 559	0.52 629	0.56 517	1.89 695	0.10 446	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.14 546	0.13 531

RYNet	0.37 576	0.18 500	0.59 532	0.25 511	0.28 634	0.61 637	0.32 595	0.59 609	0.59 611	0.41 562	0.38 441	0.57 611	0.39 580	0.87 635	0.53 610	0.11 486	0.08 470	0.12 527	0.11 506	0.18 599	0.18 600

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 484	0.21 543	0.59 532	0.25 511	0.18 524	0.29 442	0.22 464	0.50 501	0.40 469	0.38 528	0.41 473	0.43 535	0.27 471	0.43 452	0.29 507	0.11 486	0.08 470	0.10 432	0.10 466	0.10 427	0.11 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 484	0.17 485	0.35 295	0.25 511	0.14 384	0.37 540	0.21 437	0.47 467	0.41 481	0.44 585	0.51 561	0.41 522	0.28 488	0.45 459	0.37 551	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.11 506	0.10 427	0.10 450
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 430	0.18 500	0.61 537	0.25 511	0.11 180	0.29 442	0.21 437	0.42 415	0.43 497	0.33 452	0.43 503	0.27 376	0.22 388	0.34 409	0.26 484	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

DISCO	0.32 538	0.13 348	0.51 488	0.25 511	0.16 478	0.48 605	0.25 529	0.50 501	0.57 607	0.37 513	0.45 526	0.62 625	0.36 561	0.64 562	0.49 599	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.12 512	0.11 488

PWC_ROB	0.38 583	0.29 603	0.69 571	0.25 511	0.20 570	0.38 548	0.19 354	0.58 603	0.67 632	0.57 631	0.85 648	0.51 585	0.40 585	0.71 586	0.52 608	0.13 545	0.09 505	0.14 575	0.10 466	0.17 585	0.14 553

WCMA_ROB	0.51 633	0.21 543	0.65 559	0.25 511	0.21 578	0.58 630	0.32 595	0.54 558	0.55 601	0.95 669	1.40 676	1.28 676	0.81 666	0.73 594	0.62 625	0.18 623	0.15 615	0.15 590	0.15 596	0.19 607	0.19 607

SGM_RVC	0.50 629	0.19 516	0.50 478	0.25 511	0.15 445	0.69 647	0.39 632	0.68 653	0.82 654	0.95 669	0.84 647	1.13 669	0.76 661	1.16 669	0.60 622	0.16 601	0.16 622	0.16 601	0.16 608	0.16 568	0.17 587
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.42 600	0.30 610	1.18 657	0.26 545	0.22 594	0.58 630	0.31 587	0.62 630	0.81 653	0.58 632	0.61 610	0.53 596	0.36 561	0.57 521	0.65 632	0.11 486	0.10 535	0.13 548	0.12 545	0.15 560	0.13 531

ISRNet	0.27 484	0.13 348	0.45 435	0.26 545	0.19 551	0.24 348	0.14 109	0.45 447	0.43 497	0.39 543	0.48 549	0.42 531	0.27 471	0.32 395	0.29 507	0.20 632	0.12 578	0.17 607	0.16 608	0.16 568	0.20 619

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 123	0.14 396	0.19 93	0.26 545	0.09 55	0.15 56	0.13 72	0.22 99	0.18 119	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 200	0.21 216	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

AIO-test2	0.20 324	0.20 529	0.36 315	0.26 545	0.15 445	0.22 305	0.16 211	0.42 415	0.42 489	0.16 201	0.29 323	0.15 195	0.11 118	0.26 310	0.13 169	0.18 623	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.07 186	0.07 241

rvit_stereo_0075_2	0.24 430	0.17 485	0.50 478	0.26 545	0.22 594	0.22 305	0.15 162	0.40 387	0.35 402	0.27 326	0.37 426	0.29 403	0.20 364	0.28 344	0.19 354	0.17 612	0.12 578	0.19 623	0.12 545	0.13 528	0.13 531

GMStereo_Zeroshot	0.24 430	0.21 543	0.45 435	0.26 545	0.13 336	0.28 420	0.15 162	0.39 373	0.35 402	0.37 513	0.43 503	0.40 515	0.17 312	0.34 409	0.20 378	0.12 526	0.07 382	0.13 548	0.07 237	0.16 568	0.09 391

CASS	0.21 347	0.15 433	0.32 258	0.26 545	0.11 180	0.28 420	0.19 354	0.39 373	0.30 338	0.32 439	0.34 396	0.25 344	0.24 420	0.25 292	0.20 378	0.13 545	0.08 470	0.11 489	0.09 422	0.11 475	0.11 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 347	0.16 465	0.32 258	0.26 545	0.13 336	0.26 390	0.27 548	0.40 387	0.36 415	0.29 367	0.39 454	0.22 299	0.21 372	0.33 402	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.07 241

Wz-Net-LNSev	0.34 556	0.29 603	0.91 626	0.26 545	0.21 578	0.47 599	0.31 587	0.54 558	0.54 595	0.44 585	0.52 569	0.50 581	0.35 557	0.39 438	0.39 561	0.11 486	0.11 559	0.10 432	0.09 422	0.14 546	0.13 531

Wz-Net-MNSev	0.36 566	0.26 586	0.79 597	0.26 545	0.21 578	0.59 633	0.38 627	0.55 568	0.56 604	0.48 604	0.54 579	0.53 596	0.36 561	0.60 538	0.44 585	0.11 486	0.09 505	0.11 489	0.11 506	0.15 560	0.13 531

test_5	0.23 399	0.19 516	0.38 343	0.26 545	0.18 524	0.25 367	0.29 571	0.40 387	0.37 426	0.29 367	0.40 465	0.25 344	0.22 388	0.34 409	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.10 450

SA-5K	0.21 347	0.16 465	0.32 258	0.26 545	0.13 336	0.26 390	0.27 548	0.40 387	0.36 415	0.29 367	0.39 454	0.22 299	0.21 372	0.33 402	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.07 241

AASNet	0.27 484	0.19 516	0.49 467	0.26 545	0.17 502	0.34 514	0.20 406	0.62 630	0.48 556	0.35 489	0.40 465	0.32 438	0.25 442	0.28 344	0.34 540	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.08 320	0.13 528	0.11 488

PSMNet-ADL	0.25 458	0.15 433	0.32 258	0.26 545	0.14 384	0.31 478	0.22 464	0.44 437	0.36 415	0.27 326	0.33 386	0.41 522	0.28 488	0.61 545	0.29 507	0.11 486	0.09 505	0.09 354	0.11 506	0.10 427	0.10 450

GrayStereo	0.25 458	0.09 87	0.32 258	0.26 545	0.13 336	0.23 327	0.47 654	0.34 299	0.30 338	0.39 543	0.47 543	0.30 419	0.79 663	0.29 363	0.16 265	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.13 531

IRAFT_RVC	0.22 382	0.12 281	0.39 359	0.26 545	0.11 180	0.18 161	0.24 512	0.40 387	0.37 426	0.31 417	0.30 338	0.29 403	0.24 420	0.55 506	0.22 426	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.07 241

ICVP	0.23 399	0.13 348	0.44 423	0.26 545	0.14 384	0.29 442	0.25 529	0.45 447	0.33 376	0.29 367	0.43 503	0.35 469	0.25 442	0.26 310	0.23 447	0.12 526	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.10 450
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.83 610	0.26 545	0.17 502	0.23 327	0.13 72	0.40 387	0.18 119	0.20 253	0.41 473	0.31 428	0.10 79	0.32 395	0.12 113	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.05 34

APVNet	0.36 566	0.20 529	0.70 577	0.26 545	0.22 594	0.52 623	0.35 612	0.61 622	0.44 512	0.38 528	0.52 569	0.48 567	0.38 574	0.84 631	0.46 594	0.13 545	0.14 600	0.15 590	0.16 608	0.16 568	0.15 565

psm_up	0.29 515	0.16 465	0.41 390	0.26 545	0.17 502	0.32 490	0.26 542	0.55 568	0.43 497	0.36 505	0.40 465	0.45 551	0.37 570	0.58 528	0.30 515	0.11 486	0.12 578	0.13 548	0.12 545	0.10 427	0.10 450

EDNetEfficient	0.63 650	0.37 635	2.40 691	0.26 545	0.25 623	0.38 548	0.49 660	0.41 401	1.06 677	1.38 686	0.87 652	0.62 625	0.95 674	0.65 569	1.65 687	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.11 506	0.19 607	0.17 587

FAT-Stereo	0.36 566	0.18 500	0.73 587	0.26 545	0.18 524	0.33 501	0.29 571	0.60 618	0.59 611	0.46 593	0.60 603	0.60 619	0.50 624	0.61 545	0.34 540	0.13 545	0.14 600	0.13 548	0.12 545	0.14 546	0.18 600

FADNet-RVC-Resample	0.29 515	0.25 575	0.93 630	0.26 545	0.16 478	0.32 490	0.21 437	0.47 467	0.39 451	0.35 489	0.38 441	0.33 446	0.27 471	0.53 497	0.24 460	0.10 446	0.10 535	0.14 575	0.13 573	0.13 528	0.16 574

ADCMid	0.49 625	0.34 625	1.13 654	0.26 545	0.21 578	0.51 614	0.37 621	0.57 594	0.54 595	0.75 654	0.66 621	0.62 625	0.64 652	0.64 562	1.68 688	0.13 545	0.12 578	0.17 607	0.17 617	0.20 616	0.17 587

ADCRef	0.38 583	0.24 570	0.88 622	0.26 545	0.21 578	0.49 610	0.27 548	0.52 537	0.48 556	0.50 607	0.58 595	0.35 469	0.47 615	0.48 469	1.29 681	0.09 395	0.08 470	0.12 527	0.12 545	0.11 475	0.11 488

CVANet_RVC	0.30 522	0.19 516	0.41 390	0.26 545	0.16 478	0.33 501	0.26 542	0.52 537	0.47 547	0.40 553	0.46 536	0.43 535	0.31 534	0.89 640	0.26 484	0.14 570	0.09 505	0.14 575	0.13 573	0.14 546	0.10 450

SGM-ForestM	1.36 685	0.28 596	0.79 597	0.26 545	0.16 478	2.26 699	1.00 696	1.42 690	1.46 692	2.38 703	2.05 696	5.95 711	2.66 705	2.95 701	2.46 702	0.17 612	0.18 635	0.18 615	0.18 623	0.15 560	0.18 600

SANet	0.53 638	0.28 596	0.96 635	0.26 545	0.15 445	0.69 647	0.44 646	0.67 650	1.34 687	0.67 645	0.98 660	0.94 662	0.71 658	0.89 640	0.76 639	0.14 570	0.12 578	0.12 527	0.11 506	0.17 585	0.16 574

w-ln-seven-2	0.36 566	0.29 603	1.06 646	0.27 573	0.18 524	0.37 540	0.30 582	0.50 501	0.54 595	0.45 589	0.55 583	0.45 551	0.41 589	0.62 553	0.49 599	0.10 446	0.10 535	0.12 527	0.11 506	0.14 546	0.11 488

YMNet	0.32 538	0.22 557	0.58 526	0.27 573	0.23 607	0.48 605	0.27 548	0.51 518	0.45 524	0.48 604	0.56 590	0.51 585	0.30 517	0.39 438	0.40 568	0.13 545	0.16 622	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

YMNet_1	0.32 538	0.22 557	0.58 526	0.27 573	0.23 607	0.48 605	0.27 548	0.51 518	0.45 524	0.48 604	0.56 590	0.51 585	0.30 517	0.39 438	0.40 568	0.13 545	0.16 622	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

AIO-test1	0.19 303	0.14 396	0.41 390	0.27 573	0.15 445	0.21 273	0.16 211	0.39 373	0.36 415	0.17 220	0.26 297	0.18 242	0.13 200	0.28 344	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.06 103	0.09 391

rvit_105_1	0.27 484	0.19 516	0.46 443	0.27 573	0.19 551	0.30 462	0.35 612	0.44 437	0.51 577	0.31 417	0.31 354	0.31 428	0.26 452	0.35 418	0.25 470	0.15 585	0.14 600	0.15 590	0.17 617	0.11 475	0.10 450

StereoVision	0.22 382	0.18 500	0.37 324	0.27 573	0.17 502	0.23 327	0.22 464	0.38 359	0.31 352	0.20 253	0.51 561	0.22 299	0.16 281	0.28 344	0.18 320	0.11 486	0.12 578	0.13 548	0.13 573	0.10 427	0.07 241

GEStereo_RVC	0.27 484	0.20 529	0.44 423	0.27 573	0.16 478	0.33 501	0.25 529	0.56 584	0.54 595	0.34 472	0.38 441	0.34 455	0.25 442	0.51 484	0.28 495	0.12 526	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.11 475	0.11 488

Anonymous3	0.23 399	0.18 500	0.63 548	0.27 573	0.18 524	0.41 567	0.23 490	0.43 429	0.35 402	0.23 282	0.27 305	0.20 276	0.18 339	0.27 330	0.18 320	0.12 526	0.11 559	0.10 432	0.10 466	0.11 475	0.12 512

sCroCo_RVC	0.18 257	0.14 396	0.49 467	0.27 573	0.18 524	0.22 305	0.17 258	0.27 194	0.23 230	0.14 152	0.22 251	0.17 228	0.14 236	0.21 216	0.15 238	0.10 446	0.11 559	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

ccnet	0.42 600	0.31 617	0.48 461	0.27 573	0.32 647	0.60 636	0.32 595	0.65 639	0.46 542	0.53 624	0.66 621	0.56 606	0.45 606	0.72 592	0.61 623	0.26 648	0.19 640	0.24 638	0.21 632	0.26 641	0.22 633

S-Stereo	0.38 583	0.20 529	1.05 645	0.27 573	0.22 594	0.38 548	0.32 595	0.55 568	0.66 629	0.39 543	0.59 598	0.49 573	0.41 589	0.75 603	0.40 568	0.12 526	0.15 615	0.13 548	0.13 573	0.16 568	0.21 628

stereogan	0.37 576	0.17 485	0.65 559	0.27 573	0.22 594	0.62 639	0.26 542	0.59 609	0.63 625	0.43 578	0.60 603	0.67 641	0.42 598	0.68 578	0.35 544	0.13 545	0.14 600	0.14 575	0.12 545	0.19 607	0.17 587

edge stereo	0.39 588	0.22 557	0.81 603	0.27 573	0.22 594	0.37 540	0.24 512	0.56 584	0.54 595	0.53 624	0.60 603	0.71 650	0.50 624	0.78 616	0.40 568	0.16 601	0.14 600	0.19 623	0.14 587	0.16 568	0.17 587

RTSC	0.39 588	0.28 596	0.78 590	0.27 573	0.18 524	0.49 610	0.22 464	0.59 609	0.84 661	0.55 628	0.53 576	0.49 573	0.36 561	0.67 577	0.82 647	0.13 545	0.10 535	0.11 489	0.12 545	0.17 585	0.17 587

ADCL	0.47 619	0.22 557	1.00 639	0.27 573	0.19 551	0.74 652	0.64 673	0.54 558	0.69 637	0.56 629	0.71 630	0.55 602	0.60 641	0.60 538	1.43 683	0.11 486	0.09 505	0.13 548	0.13 573	0.14 546	0.14 553

ADCPNet	0.48 622	0.29 603	1.60 678	0.27 573	0.23 607	0.70 650	0.38 627	0.53 549	0.51 577	0.51 612	0.59 598	0.67 641	0.56 634	0.60 538	1.14 669	0.15 585	0.18 635	0.14 575	0.23 642	0.19 607	0.19 607

DPSNet	0.47 619	0.24 570	0.93 630	0.27 573	0.20 570	0.75 655	0.57 667	0.84 674	0.79 651	0.47 600	0.51 561	0.60 619	0.69 656	0.87 635	0.71 637	0.16 601	0.13 590	0.12 527	0.10 466	0.25 634	0.21 628

DRN-Test	0.33 547	0.17 485	0.61 537	0.27 573	0.19 551	0.46 593	0.29 571	0.65 639	0.51 577	0.47 600	0.46 536	0.44 546	0.34 553	0.62 553	0.41 576	0.12 526	0.08 470	0.13 548	0.12 545	0.12 512	0.10 450

StereoDRNet	0.32 538	0.22 557	0.61 537	0.27 573	0.21 578	0.42 574	0.30 582	0.61 622	0.48 556	0.46 593	0.39 454	0.48 567	0.30 517	0.57 521	0.40 568	0.11 486	0.09 505	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.10 450

DLCB_ROB	0.28 504	0.16 465	0.34 286	0.27 573	0.16 478	0.38 548	0.25 529	0.48 480	0.43 497	0.46 593	0.46 536	0.51 585	0.33 544	0.53 497	0.33 535	0.10 446	0.10 535	0.11 489	0.11 506	0.10 427	0.09 391

XPNet_ROB	0.33 547	0.20 529	0.43 413	0.27 573	0.18 524	0.37 540	0.31 587	0.55 568	0.50 573	0.51 612	0.53 576	0.58 614	0.37 570	0.63 560	0.45 588	0.17 612	0.12 578	0.13 548	0.12 545	0.15 560	0.14 553

LMCR-Stereo	0.26 476	0.18 500	0.49 467	0.28 594	0.14 384	0.36 534	0.23 490	0.54 558	0.34 386	0.39 543	0.40 465	0.29 403	0.29 503	0.37 429	0.27 490	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.13 528	0.09 391

DMCA-RVC	0.27 484	0.21 543	0.61 537	0.28 594	0.17 502	0.29 442	0.21 437	0.42 415	0.35 402	0.40 553	0.37 426	0.39 500	0.36 561	0.43 452	0.30 515	0.13 545	0.10 535	0.15 590	0.11 506	0.13 528	0.10 450

TDLM	0.30 522	0.21 543	0.38 343	0.28 594	0.15 445	0.33 501	0.32 595	0.52 537	0.47 547	0.38 528	0.43 503	0.39 500	0.29 503	0.91 644	0.28 495	0.14 570	0.08 470	0.13 548	0.11 506	0.12 512	0.10 450

zh-sn7	0.48 622	0.51 661	1.43 672	0.29 597	0.20 570	0.47 599	0.39 632	0.57 594	0.62 621	0.52 618	0.81 643	0.52 591	0.56 634	1.05 662	0.87 651	0.12 526	0.13 590	0.13 548	0.13 573	0.17 585	0.16 574

TCMNet	0.33 547	0.23 566	0.72 583	0.29 597	0.30 643	0.40 563	0.28 564	0.50 501	0.47 547	0.37 513	0.45 526	0.40 515	0.29 503	0.60 538	0.39 561	0.14 570	0.13 590	0.15 590	0.14 587	0.17 585	0.15 565

GCAP-BAT	0.21 347	0.08 40	1.22 660	0.29 597	0.43 660	0.16 96	0.15 162	0.27 194	0.25 262	0.14 152	0.17 175	0.15 195	0.11 118	0.20 191	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

GCAPDPT-zeroshot	0.20 324	0.08 40	1.14 655	0.29 597	0.43 660	0.16 96	0.15 162	0.27 194	0.25 262	0.14 152	0.17 175	0.15 195	0.11 118	0.20 191	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

OMP-Stereo	0.23 399	0.14 396	0.35 295	0.29 597	0.13 336	0.21 273	0.16 211	0.37 352	0.33 376	0.34 472	0.30 338	0.34 455	0.19 355	0.70 583	0.24 460	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 399	0.13 348	0.35 295	0.29 597	0.12 255	0.23 327	0.14 109	0.38 359	0.31 352	0.34 472	0.37 426	0.33 446	0.21 372	0.70 583	0.26 484	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.07 186	0.06 145

Pruner-Stereo	0.19 303	0.11 223	0.34 286	0.29 597	0.12 255	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.29 325	0.33 452	0.32 363	0.25 344	0.15 255	0.24 262	0.21 406	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.09 391

ADCS	0.58 644	0.40 641	1.35 670	0.29 597	0.24 615	0.55 625	0.45 647	0.67 650	0.83 658	0.76 655	0.71 630	0.68 645	0.60 641	0.76 608	2.23 700	0.16 601	0.16 622	0.16 601	0.17 617	0.22 626	0.22 633

AnyNet_C32	0.51 633	0.40 641	1.10 653	0.29 597	0.28 634	0.59 633	0.58 668	0.54 558	0.60 615	0.62 637	0.66 621	0.54 600	0.54 630	0.78 616	1.74 692	0.15 585	0.14 600	0.15 590	0.17 617	0.20 616	0.20 619

GANet	0.36 566	0.22 557	0.49 467	0.29 597	0.17 502	0.41 567	0.38 627	0.57 594	0.45 524	0.46 593	0.75 636	0.55 602	0.40 585	0.94 649	0.41 576	0.13 545	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.14 546	0.11 488

ETE_ROB	0.34 556	0.26 586	0.45 435	0.29 597	0.18 524	0.40 563	0.37 621	0.57 594	0.47 547	0.50 607	0.50 555	0.62 625	0.36 561	0.55 506	0.38 553	0.13 545	0.10 535	0.14 575	0.12 545	0.16 568	0.16 574

Wz-Net-SNSev	0.43 605	0.41 645	1.27 665	0.30 608	0.21 578	0.44 585	0.41 638	0.61 622	0.65 627	0.46 593	0.65 619	0.62 625	0.39 580	0.74 602	0.59 618	0.12 526	0.11 559	0.12 527	0.13 573	0.16 568	0.14 553

WZ-Net	0.52 637	0.38 639	1.90 683	0.30 608	0.24 615	0.57 629	0.48 658	0.62 630	0.78 650	0.50 607	0.71 630	0.68 645	0.54 630	0.98 657	0.84 648	0.13 545	0.10 535	0.11 489	0.12 545	0.19 607	0.20 619

NaN_ROB	0.41 597	0.28 596	0.62 545	0.30 608	0.19 551	0.51 614	0.47 654	0.58 603	0.59 611	0.56 629	0.47 543	0.49 573	0.41 589	1.21 673	0.64 630	0.12 526	0.18 635	0.12 527	0.13 573	0.11 475	0.14 553

MDST_ROB	0.48 622	0.14 396	0.95 633	0.30 608	0.21 578	1.33 687	0.32 595	0.77 664	0.56 604	1.06 675	0.71 630	0.49 573	0.35 557	1.26 676	0.38 553	0.13 545	0.11 559	0.16 601	0.13 573	0.12 512	0.12 512

LALA_ROB	0.36 566	0.25 575	0.46 443	0.30 608	0.21 578	0.47 599	0.39 632	0.61 622	0.51 577	0.52 618	0.51 561	0.69 647	0.36 561	0.50 478	0.43 580	0.17 612	0.11 559	0.16 601	0.14 587	0.17 585	0.15 565

MSMD_ROB	0.60 648	0.33 624	0.61 537	0.30 608	0.25 623	0.86 665	0.35 612	0.55 568	0.67 632	1.10 677	1.49 681	1.76 687	0.97 677	0.88 638	0.49 599	0.23 637	0.21 647	0.27 641	0.27 657	0.25 634	0.24 645

RP	0.35 561	0.22 557	0.51 488	0.31 614	0.24 615	0.37 540	0.28 564	0.50 501	0.58 610	0.40 553	0.63 616	0.61 623	0.47 615	0.61 545	0.39 561	0.16 601	0.15 615	0.17 607	0.15 596	0.17 585	0.17 587

Nwc_Net	0.37 576	0.25 575	0.68 570	0.31 614	0.24 615	0.44 585	0.30 582	0.65 639	0.50 573	0.37 513	0.69 629	0.58 614	0.45 606	0.60 538	0.40 568	0.15 585	0.12 578	0.19 623	0.21 632	0.14 546	0.13 531

SHD	0.42 600	0.27 593	0.81 603	0.31 614	0.25 623	0.42 574	0.22 464	0.66 645	0.94 672	0.63 639	0.60 603	0.59 616	0.47 615	0.59 534	0.58 617	0.15 585	0.13 590	0.16 601	0.16 608	0.20 616	0.22 633

PA-Net	0.37 576	0.28 596	0.83 610	0.31 614	0.28 634	0.39 557	0.42 641	0.51 518	0.55 601	0.34 472	0.42 490	0.41 522	0.36 561	0.79 618	0.49 599	0.12 526	0.23 656	0.16 601	0.23 642	0.12 512	0.18 600
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.43 605	0.26 586	0.54 502	0.31 614	0.20 570	0.51 614	0.32 595	0.70 656	0.60 615	0.59 633	0.55 583	0.65 636	0.41 589	1.40 683	0.51 607	0.13 545	0.17 629	0.21 629	0.16 608	0.17 585	0.18 600

PSMNet_ROB	0.33 547	0.24 570	0.54 502	0.31 614	0.21 578	0.42 574	0.43 643	0.59 609	0.47 547	0.37 513	0.44 514	0.49 573	0.31 534	0.64 562	0.43 580	0.14 570	0.10 535	0.15 590	0.14 587	0.13 528	0.11 488

FC-DCNN v2	0.71 658	0.30 610	0.67 565	0.32 620	0.27 629	0.84 663	0.39 632	0.84 674	0.85 662	1.44 693	1.64 687	2.09 691	1.28 688	1.06 663	0.80 646	0.24 644	0.22 651	0.27 641	0.26 653	0.26 641	0.25 647

AF-Net	0.37 576	0.26 586	0.56 516	0.32 620	0.23 607	0.41 567	0.29 571	0.61 622	0.64 626	0.42 572	0.68 625	0.65 636	0.49 622	0.57 521	0.44 585	0.15 585	0.11 559	0.19 623	0.14 587	0.15 560	0.13 531

NCC-stereo	0.39 588	0.25 575	0.69 571	0.32 620	0.28 634	0.46 593	0.36 617	0.65 639	0.52 586	0.40 553	0.57 593	0.56 606	0.47 615	0.73 594	0.45 588	0.17 612	0.14 600	0.18 615	0.25 649	0.16 568	0.16 574

Abc-Net	0.39 588	0.25 575	0.69 571	0.32 620	0.28 634	0.46 593	0.36 617	0.65 639	0.52 586	0.40 553	0.57 593	0.56 606	0.47 615	0.73 594	0.45 588	0.17 612	0.14 600	0.18 615	0.25 649	0.16 568	0.16 574
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.65 652	0.58 666	2.60 694	0.32 620	0.26 627	0.88 666	0.61 671	0.63 637	0.62 621	0.68 646	0.96 657	0.76 653	0.60 641	0.96 653	1.43 683	0.16 601	0.16 622	0.17 607	0.17 617	0.23 629	0.23 640

FC-DCNN	0.70 657	0.30 610	0.69 571	0.32 620	0.27 629	0.81 662	0.39 632	0.79 668	0.82 654	1.41 689	1.58 686	1.98 689	1.26 686	1.02 660	0.77 642	0.24 644	0.22 651	0.27 641	0.26 653	0.26 641	0.26 649

DeepPrunerF	0.44 611	0.29 603	1.29 667	0.33 626	0.30 643	0.35 529	0.36 617	0.62 630	1.15 683	0.40 553	0.44 514	0.39 500	0.41 589	0.80 622	0.52 608	0.18 623	0.14 600	0.23 636	0.21 632	0.17 585	0.17 587

PWCDC_ROB	0.38 583	0.30 610	0.60 534	0.33 626	0.20 570	0.42 574	0.19 354	0.58 603	0.89 663	0.42 572	1.26 671	0.36 474	0.34 553	0.50 478	0.38 553	0.18 623	0.11 559	0.11 489	0.09 422	0.19 607	0.13 531

GASNet	0.36 566	0.46 650	0.88 622	0.34 628	0.23 607	0.35 529	0.22 464	0.60 618	0.53 591	0.40 553	0.37 426	0.45 551	0.30 517	0.79 618	0.35 544	0.15 585	0.10 535	0.14 575	0.14 587	0.22 626	0.12 512

HCRNet	0.24 430	0.25 575	0.33 275	0.34 628	0.16 478	0.27 400	0.18 307	0.43 429	0.35 402	0.30 399	0.35 407	0.32 438	0.22 388	0.44 456	0.20 378	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.11 506	0.10 427	0.09 391

Syn2CoEx	0.36 566	0.31 617	0.78 590	0.34 628	0.21 578	0.41 567	0.28 564	0.61 622	0.49 565	0.42 572	0.56 590	0.45 551	0.44 603	0.69 580	0.38 553	0.17 612	0.14 600	0.15 590	0.12 545	0.13 528	0.12 512

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 566	0.36 630	0.53 499	0.34 628	0.19 551	0.51 614	0.24 512	0.55 568	0.38 441	0.41 562	0.47 543	0.47 561	0.27 471	0.73 594	0.30 515	0.36 667	0.19 640	0.27 641	0.17 617	0.26 641	0.23 640

RGC	0.39 588	0.32 622	0.64 557	0.34 628	0.27 629	0.40 563	0.29 571	0.57 594	0.53 591	0.45 589	0.64 618	0.62 625	0.45 606	0.72 592	0.39 561	0.15 585	0.15 615	0.21 629	0.20 629	0.18 599	0.19 607

G-Net	0.46 616	0.25 575	0.86 619	0.34 628	0.28 634	0.90 668	0.35 612	0.47 467	0.45 524	0.68 646	1.22 669	0.64 635	0.60 641	0.61 545	0.57 612	0.16 601	0.14 600	0.17 607	0.13 573	0.22 626	0.19 607

XQC	0.43 605	0.37 635	0.96 635	0.34 628	0.25 623	0.53 624	0.34 608	0.60 618	0.73 645	0.51 612	0.46 536	0.57 611	0.47 615	0.70 583	0.72 638	0.17 612	0.12 578	0.18 615	0.15 596	0.25 634	0.23 640

RTS	0.78 666	0.48 654	4.68 701	0.34 628	0.28 634	1.12 676	0.46 650	0.62 630	1.03 674	0.73 650	0.89 653	0.60 619	0.59 639	1.61 686	1.16 673	0.14 570	0.11 559	0.15 590	0.15 596	0.21 619	0.19 607

RTSA	0.78 666	0.48 654	4.68 701	0.34 628	0.28 634	1.12 676	0.46 650	0.62 630	1.03 674	0.73 650	0.89 653	0.60 619	0.59 639	1.61 686	1.16 673	0.14 570	0.11 559	0.15 590	0.15 596	0.21 619	0.19 607

MultiAttention	1.02 679	0.13 348	0.43 413	0.35 637	0.43 660	5.36 706	1.71 707	0.69 654	0.53 591	0.36 505	0.63 616	0.55 602	0.22 388	7.60 714	0.43 580	0.09 395	0.06 245	0.14 575	0.24 644	0.26 641	0.30 655

PASM	0.45 614	0.35 627	0.90 625	0.35 637	0.33 648	0.39 557	0.38 627	0.50 501	0.61 619	0.52 618	0.51 561	0.62 625	0.45 606	0.93 647	0.48 597	0.26 648	0.29 666	0.29 653	0.33 662	0.29 652	0.26 649

DStereoO	0.46 616	0.32 622	0.51 488	0.36 639	0.29 642	0.38 548	0.45 647	0.55 568	0.60 615	0.47 600	0.49 551	0.48 567	0.73 660	0.59 534	0.69 636	0.81 691	0.18 635	0.38 664	0.19 627	0.46 668	0.20 619

FCDSN-DC	0.63 650	0.31 617	0.61 537	0.36 639	0.30 643	0.65 641	0.37 621	0.66 645	0.68 635	1.14 679	1.54 684	1.71 686	1.26 686	0.92 645	0.64 630	0.24 644	0.22 651	0.27 641	0.26 653	0.27 646	0.27 653
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	0.35 561	0.23 566	0.60 534	0.36 639	0.22 594	0.39 557	0.25 529	0.48 480	0.43 497	0.52 618	0.50 555	0.59 616	0.41 589	0.76 608	0.49 599	0.13 545	0.11 559	0.14 575	0.12 545	0.17 585	0.15 565
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 561	0.26 586	0.49 467	0.36 639	0.22 594	0.41 567	0.41 638	0.53 549	0.42 489	0.47 600	0.46 536	0.61 623	0.39 580	0.55 506	0.37 551	0.16 601	0.13 590	0.21 629	0.21 632	0.16 568	0.16 574

CSAN	0.50 629	0.35 627	0.78 590	0.36 639	0.23 607	0.56 626	0.59 670	0.61 622	0.70 639	0.64 641	0.78 640	0.65 636	0.60 641	1.38 682	0.62 625	0.21 634	0.17 629	0.20 627	0.20 629	0.18 599	0.18 600

ELAS	0.74 663	0.36 630	0.85 618	0.36 639	0.33 648	1.36 688	0.77 684	0.93 678	0.92 667	1.41 689	1.53 683	1.16 673	1.17 682	0.95 652	1.03 661	0.26 648	0.25 660	0.28 649	0.28 660	0.31 654	0.30 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 605	0.47 652	0.65 559	0.37 645	0.23 607	0.51 614	0.29 571	0.66 645	0.49 565	0.46 593	0.51 561	0.48 567	0.38 574	0.96 653	0.35 544	0.34 665	0.23 656	0.55 675	0.25 649	0.31 654	0.20 619

ELAS_RVC	0.74 663	0.36 630	1.00 639	0.37 645	0.33 648	0.88 666	0.93 693	0.83 673	1.08 679	1.35 684	1.33 675	1.24 674	1.33 690	1.06 663	0.95 657	0.27 653	0.25 660	0.29 653	0.27 657	0.30 653	0.30 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 640	0.51 661	1.19 658	0.38 647	0.22 594	0.69 647	0.27 548	0.80 669	0.67 632	0.73 650	0.74 635	0.87 658	0.61 650	0.81 626	0.76 639	0.29 659	0.27 662	0.32 658	0.37 668	0.32 657	0.31 658

GANetREF_RVC	0.43 605	0.47 652	0.69 571	0.38 647	0.20 570	0.51 614	0.48 658	0.66 645	0.66 629	0.46 593	0.46 536	0.50 581	0.44 603	0.90 643	0.39 561	0.27 653	0.21 647	0.32 658	0.18 623	0.27 646	0.22 633
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 633	0.50 659	0.86 619	0.39 649	0.24 615	0.84 663	0.55 665	0.56 584	0.62 621	0.60 634	0.68 625	0.62 625	0.42 598	1.13 668	0.43 580	0.23 637	0.27 662	0.27 641	0.35 664	0.25 634	0.29 654

PVD	0.58 644	0.34 625	0.84 615	0.39 649	0.31 646	0.59 633	0.47 654	0.80 669	1.25 684	0.92 664	1.09 663	0.79 654	0.82 667	0.85 632	0.76 639	0.21 634	0.18 635	0.22 635	0.18 623	0.27 646	0.35 663

UDG	0.40 595	0.46 650	0.49 467	0.40 651	0.35 651	0.47 599	0.27 548	0.54 558	0.47 547	0.39 543	0.45 526	0.59 616	0.44 603	0.46 462	0.39 561	0.26 648	0.19 640	0.48 671	0.22 640	0.34 658	0.26 649

CAS	0.15 199	0.07 5	0.21 119	0.41 652	0.16 478	0.20 239	0.18 307	0.22 99	0.19 138	0.15 172	0.19 205	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 169	0.29 659	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 553

EKT-Stereo	0.38 583	0.12 281	0.38 343	0.42 653	3.88 709	0.21 273	0.17 258	0.35 323	0.28 305	0.20 253	0.20 222	0.23 320	0.15 255	0.28 344	0.16 265	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

MANE	1.41 687	0.36 630	0.74 588	0.43 654	0.41 657	2.16 698	0.80 686	2.39 706	3.38 702	2.22 702	3.06 704	3.54 704	2.73 706	2.15 698	1.94 697	0.28 656	0.27 662	0.30 655	0.46 675	0.28 651	0.34 662

PDISCO_ROB	0.43 605	0.30 610	0.67 565	0.43 654	0.36 652	0.67 644	0.32 595	0.72 659	0.76 647	0.43 578	0.53 576	0.63 633	0.40 585	0.66 573	0.47 596	0.21 634	0.12 578	0.21 629	0.19 627	0.25 634	0.20 619

DDUNet	0.41 597	0.50 659	0.48 461	0.44 656	0.39 654	0.46 593	0.32 595	0.50 501	0.43 497	0.45 589	0.52 569	0.57 611	0.36 561	0.48 469	0.33 535	0.33 664	0.21 647	0.55 675	0.25 649	0.37 662	0.32 661

Consistency-Raft	0.55 639	0.48 654	1.02 642	0.45 657	0.49 668	0.49 610	0.47 654	0.72 659	0.72 642	0.45 589	0.82 645	0.47 561	0.60 641	0.50 478	0.63 628	0.39 671	0.39 676	0.44 669	0.51 681	0.52 670	0.37 664

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 655	0.64 671	1.06 646	0.45 657	0.27 629	1.40 691	0.58 668	0.78 665	0.92 667	0.84 659	0.86 649	0.88 660	0.68 655	1.33 681	0.68 635	0.37 669	0.29 666	0.34 662	0.36 667	0.43 665	0.37 664

PSMNet-RUCA	0.37 576	0.41 645	0.66 564	0.46 659	0.41 657	0.34 514	0.25 529	0.57 594	0.45 524	0.39 543	0.52 569	0.43 535	0.33 544	0.41 447	0.29 507	0.25 647	0.14 600	0.33 661	0.21 632	0.31 654	0.22 633

anonymity	0.56 640	0.54 664	0.70 577	0.47 660	0.61 678	0.56 626	0.43 643	0.69 654	0.49 565	0.63 639	0.55 583	0.54 600	0.60 641	0.61 545	0.57 612	0.55 676	0.53 687	0.50 672	0.54 685	0.51 669	0.56 678

SQANet	0.40 595	0.48 654	0.67 565	0.48 661	0.39 654	0.48 605	0.22 464	0.51 518	0.43 497	0.40 553	0.47 543	0.47 561	0.33 544	0.54 503	0.32 528	0.36 667	0.15 615	0.40 667	0.21 632	0.45 667	0.31 658

NVStereoNet_ROB	0.67 654	0.49 658	0.83 610	0.48 661	0.40 656	0.51 614	0.46 650	0.70 656	0.77 649	0.84 659	1.72 689	1.02 667	0.83 668	1.23 674	0.79 645	0.32 663	0.38 675	0.40 667	0.46 675	0.36 661	0.41 668
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LE_ROB	1.76 695	0.20 529	2.68 695	0.48 661	0.52 672	0.78 659	0.96 694	0.84 674	6.61 712	7.40 715	2.08 697	2.08 690	4.83 708	1.27 677	3.79 707	0.10 446	0.08 470	0.12 527	0.11 506	0.11 475	0.10 450

Selective-IGEV-i16pa	30.47 738	41.93 739	4.02 699	0.49 664	0.37 653	96.94 740	0.74 680	60.26 741	58.76 740	17.24 726	64.39 739	38.26 740	49.53 740	106.11 741	26.15 730	19.96 734	3.42 715	4.39 715	1.81 710	0.39 663	14.22 726

MSAF-DinoV2	0.76 665	0.44 648	1.98 684	0.49 664	0.16 478	0.58 630	0.31 587	0.81 671	0.83 658	0.41 562	0.52 569	0.98 666	0.58 638	4.97 710	1.03 661	0.11 486	0.07 382	0.10 432	0.24 644	0.27 646	0.26 649

DStereoSA	0.81 668	0.37 635	1.08 648	0.51 666	0.65 681	0.67 644	1.44 706	0.74 661	1.06 677	0.54 626	1.67 688	0.49 573	1.78 696	0.96 653	1.69 690	0.28 656	0.43 679	0.27 641	0.51 681	0.40 664	0.58 681

DGSMNet	0.61 649	0.29 603	0.91 626	0.51 666	0.70 683	0.62 639	1.38 705	0.59 609	0.55 601	0.37 513	0.61 610	0.52 591	0.33 544	0.65 569	0.43 580	0.53 673	0.60 694	0.67 680	0.61 690	0.63 677	0.61 688

SGM+DAISY	0.87 670	0.66 673	1.30 668	0.51 666	0.60 677	1.03 673	0.84 690	0.76 663	0.73 645	1.39 687	1.51 682	1.31 677	1.22 684	1.11 665	1.08 664	0.57 678	0.53 687	0.51 674	0.51 681	0.54 671	0.61 688

SPS-STEREO	0.69 656	0.61 669	0.98 637	0.52 669	0.57 675	0.74 652	0.50 661	0.78 665	0.62 621	0.95 669	0.86 649	0.94 662	0.70 657	1.01 659	0.87 651	0.58 679	0.51 684	0.50 672	0.50 680	0.55 672	0.58 681
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoFS	0.84 669	0.66 673	0.80 600	0.53 670	0.50 669	1.23 682	0.55 665	0.94 679	1.32 686	0.89 661	1.32 673	1.04 668	2.32 703	1.29 679	1.14 669	0.31 662	0.35 673	0.30 655	0.39 671	0.34 658	0.60 684

BEATNet-Init1	4.73 707	2.61 705	13.29 722	0.58 671	0.53 673	10.12 714	3.33 711	4.83 711	5.01 710	8.75 716	8.51 713	14.08 725	7.60 715	7.70 715	5.34 711	0.28 656	0.28 665	0.34 662	0.37 668	0.57 673	0.45 670

JetBlue	1.14 683	0.76 678	2.36 689	0.59 672	0.75 685	3.04 702	1.78 708	1.11 683	0.90 665	0.94 667	1.10 664	1.66 685	1.28 688	2.09 696	1.72 691	0.43 672	0.36 674	0.38 664	0.38 670	0.58 674	0.56 678

SAMSARA	0.56 640	0.39 640	0.80 600	0.60 673	0.46 665	1.00 672	1.23 704	0.67 650	0.68 635	0.71 649	0.54 579	0.89 661	0.57 637	0.81 626	0.62 625	0.19 629	0.22 651	0.18 615	0.18 623	0.27 646	0.25 647

MFMNet_re	0.72 659	0.76 678	0.99 638	0.62 674	0.70 683	0.77 656	0.67 674	0.75 662	0.83 658	0.78 657	0.86 649	0.69 647	0.78 662	0.71 586	0.61 623	0.66 682	0.59 693	0.61 679	0.58 689	0.68 683	0.71 692

otaku	0.57 643	0.62 670	0.87 621	0.63 675	0.44 663	0.73 651	0.37 621	0.65 639	0.66 629	0.51 612	0.75 636	0.66 640	0.45 606	0.69 580	0.46 594	0.53 673	0.34 672	0.55 675	0.35 664	0.60 675	0.45 670

Ntro	0.58 644	0.64 671	0.92 628	0.66 676	0.50 669	0.77 656	0.36 617	0.66 645	0.70 639	0.50 607	0.59 598	0.65 636	0.51 627	0.75 603	0.45 588	0.56 677	0.32 670	0.56 678	0.34 663	0.63 677	0.46 673

MonStereo1	0.93 674	0.56 665	0.82 607	0.69 677	0.58 676	1.37 689	0.35 612	0.94 679	1.25 684	0.93 666	1.90 692	1.52 682	2.10 700	1.27 677	0.77 642	0.69 683	0.33 671	0.75 684	0.47 677	0.70 684	0.57 680

MADNet+	1.01 677	1.16 696	4.72 703	0.70 678	0.47 666	1.24 683	0.96 694	0.97 681	0.89 663	0.65 643	0.77 639	0.87 658	0.85 671	2.09 696	1.68 688	0.38 670	0.39 676	0.31 657	0.27 657	0.43 665	0.39 666

ACVNet_1	0.72 659	0.81 680	1.37 671	0.72 679	0.53 673	0.77 656	0.42 641	0.85 677	0.90 665	0.74 653	0.75 636	1.32 678	0.72 659	1.02 660	0.55 611	0.54 675	0.31 669	0.71 682	0.35 664	0.64 679	0.45 670

ACVNet-4b	0.72 659	0.81 680	1.33 669	0.72 679	0.50 669	0.80 661	0.31 587	0.71 658	0.80 652	0.50 607	0.72 634	0.95 664	0.43 602	0.96 653	1.20 677	1.13 703	0.21 647	0.76 685	0.45 674	0.65 680	0.46 673

DispFullNet	0.66 653	0.89 685	1.59 677	0.77 681	1.21 700	0.51 614	0.23 490	0.59 609	0.72 642	0.69 648	0.61 610	0.69 647	0.91 673	0.79 618	0.48 597	0.27 653	0.12 578	0.73 683	0.30 661	0.65 680	0.40 667

Selective-IGEV-i1pa	5.57 708	7.99 713	4.76 704	0.80 682	0.45 664	12.99 716	3.60 712	9.25 717	7.43 713	6.97 713	9.87 717	8.94 715	7.26 714	14.66 726	5.65 712	3.55 712	1.08 705	1.93 708	0.72 696	0.73 685	2.79 711

RainbowNet	0.72 659	0.89 685	1.02 642	0.82 683	0.63 680	0.78 659	0.52 662	0.81 671	0.93 670	0.60 634	0.79 641	0.80 655	0.60 641	0.80 622	0.57 612	0.78 689	0.55 690	0.78 686	0.49 678	0.76 687	0.58 681

ACVNet_2	0.89 671	0.87 684	1.25 663	0.82 683	0.62 679	0.97 671	0.62 672	1.14 684	1.42 689	1.00 672	1.40 676	1.47 681	0.84 669	1.11 665	0.66 633	0.61 680	0.43 679	0.78 686	0.49 678	0.75 686	0.52 676

WAO-7	1.01 677	0.89 685	0.93 630	0.83 685	0.66 682	1.18 678	0.81 688	1.40 689	1.57 693	1.11 678	1.76 691	1.45 680	1.19 683	1.50 685	1.14 669	0.61 680	0.62 697	0.70 681	0.68 693	0.66 682	0.60 684

PWCK	1.00 675	1.17 697	1.70 681	0.91 686	0.41 657	1.19 680	0.92 692	1.10 682	1.14 682	1.16 680	1.14 666	1.25 675	0.88 672	1.75 692	1.04 663	0.87 694	0.50 682	0.87 689	0.53 684	0.96 696	0.52 676

WAO-6	1.07 681	0.93 688	0.92 628	0.96 687	0.78 688	1.28 685	0.75 681	1.34 687	2.00 697	1.02 674	1.54 684	1.59 683	1.22 684	1.31 680	1.14 669	0.78 689	0.55 690	1.02 695	0.75 698	0.83 688	0.69 691

IMH-64-1	0.91 672	0.86 682	0.84 615	0.97 688	0.75 685	0.92 669	0.71 676	1.27 685	1.10 680	0.89 661	1.45 678	1.14 670	0.96 675	1.19 670	0.84 648	0.74 686	0.51 684	0.97 691	0.55 686	0.84 689	0.60 684

IMH-64	0.91 672	0.86 682	0.84 615	0.97 688	0.75 685	0.92 669	0.71 676	1.27 685	1.10 680	0.89 661	1.45 678	1.14 670	0.96 675	1.19 670	0.84 648	0.74 686	0.51 684	0.97 691	0.55 686	0.84 689	0.60 684

IMH	1.05 680	0.95 689	1.00 639	1.01 690	0.78 688	1.11 675	0.68 675	1.38 688	1.43 690	1.00 672	1.72 689	1.43 679	1.14 679	1.73 691	0.89 653	1.09 700	0.55 690	0.99 693	0.57 688	0.87 691	0.62 690

LVE	1.13 682	1.02 690	1.28 666	1.01 690	0.80 691	1.29 686	0.81 688	1.47 692	1.96 695	1.07 676	1.90 692	1.90 688	1.01 678	1.48 684	0.91 654	0.93 697	0.61 696	0.94 690	0.69 694	0.87 691	0.75 696

Dean	1.17 684	1.04 692	1.49 675	1.03 692	0.78 688	1.20 681	0.77 684	1.48 693	1.96 695	1.28 682	1.99 695	2.15 692	1.14 679	1.25 675	1.00 660	0.81 691	0.60 694	1.01 694	0.69 694	0.92 695	0.74 695

GCST	0.47 619	0.60 668	0.57 520	1.04 693	0.48 667	0.38 548	0.11 20	0.40 387	0.32 362	0.41 562	0.34 396	0.29 403	0.17 312	0.46 462	0.19 354	0.69 683	0.42 678	0.79 688	0.62 691	0.62 676	0.46 673

WAO-8	1.46 690	1.10 694	1.09 649	1.10 694	0.84 692	2.06 695	0.75 681	1.84 698	3.83 705	1.44 693	2.21 698	2.15 692	1.43 692	3.17 702	1.19 675	0.91 695	0.65 699	1.09 696	0.79 699	0.90 693	0.71 692

TorneroNet-64	1.43 688	1.03 691	1.20 659	1.10 694	0.86 694	2.26 699	0.73 679	1.84 698	3.84 707	1.25 681	2.25 700	2.69 700	1.42 691	1.76 693	1.43 683	0.76 688	0.50 682	1.09 696	0.66 692	1.23 701	0.76 697

Venus	1.46 690	1.10 694	1.09 649	1.10 694	0.84 692	2.06 695	0.75 681	1.84 698	3.83 705	1.44 693	2.21 698	2.15 692	1.43 692	3.17 702	1.19 675	0.91 695	0.65 699	1.09 696	0.79 699	0.90 693	0.71 692

JetRed	2.30 700	2.64 706	6.12 706	1.12 697	1.38 703	5.85 709	3.29 710	1.99 701	1.67 694	1.98 700	1.95 694	2.16 695	1.60 695	2.48 700	4.10 708	1.05 698	1.60 707	1.09 696	1.01 705	1.67 706	1.28 705

TorneroNet	2.22 698	1.08 693	1.24 662	1.14 698	0.90 695	5.58 707	0.80 686	2.12 703	8.69 714	2.58 704	5.42 709	3.88 705	1.97 698	1.78 695	1.87 694	0.86 693	0.54 689	1.15 700	0.74 697	1.23 701	0.85 698

UNDER WATER-64	1.55 692	1.19 698	2.52 692	1.31 699	0.95 696	2.12 697	1.21 703	1.45 691	3.19 701	1.43 692	1.32 673	2.64 699	2.04 699	1.63 688	1.83 693	1.11 701	0.67 701	1.28 701	0.92 702	1.19 698	1.02 702

UNDER WATER	1.59 693	1.22 699	2.36 689	1.38 700	1.03 697	1.67 694	1.10 700	1.54 696	3.63 703	1.44 693	1.47 680	2.85 701	2.25 702	1.67 689	1.94 697	1.06 699	0.62 697	1.31 702	0.93 703	1.21 700	1.02 702

notaker	1.45 689	1.34 700	1.48 673	1.40 701	1.07 698	1.18 678	0.85 691	1.48 693	1.40 688	1.51 698	3.46 705	2.40 697	1.81 697	1.76 693	1.45 686	1.11 701	0.69 702	1.38 703	0.87 701	1.31 703	0.97 701

ktn	1.77 696	1.36 701	1.22 660	1.43 702	1.14 699	1.52 692	1.08 699	1.51 695	3.96 708	2.77 706	4.69 707	3.35 703	1.46 694	1.69 690	1.25 679	1.43 705	0.77 704	1.45 704	0.99 704	1.32 704	0.96 699

KSHMR	1.89 697	1.36 701	1.60 678	1.47 703	1.22 701	1.38 690	1.06 698	1.79 697	5.97 711	1.42 691	5.65 710	2.98 702	1.14 679	2.23 699	1.20 677	1.27 704	1.12 706	1.46 705	1.10 706	1.32 704	1.15 704

HanzoNet	2.97 702	1.69 703	2.29 688	1.74 704	1.33 702	1.53 693	1.03 697	1.99 701	2.64 700	5.51 711	5.16 708	5.90 710	6.82 713	4.32 708	3.29 705	3.16 711	2.02 712	1.92 707	2.87 714	2.24 708	1.89 707

LSM	1.64 694	0.40 641	2.56 693	2.02 705	17.61 722	0.51 614	0.52 662	0.61 622	0.76 647	0.82 658	1.11 665	0.63 633	0.54 630	0.75 603	0.49 599	0.16 601	0.24 658	0.18 615	0.21 632	0.25 634	2.42 709

tt	4.71 706	0.10 143	3.94 698	2.06 706	1.53 704	10.14 715	16.88 718	9.27 718	4.98 709	1.39 687	1.02 661	4.68 706	4.90 709	3.35 705	5.86 713	5.76 716	9.15 724	2.24 712	2.53 712	3.10 709	1.32 706

MADNet++	2.26 699	1.80 704	2.06 685	2.13 707	1.97 705	2.61 701	1.79 709	2.38 705	2.16 698	2.75 705	2.65 702	2.38 696	2.43 704	3.17 702	3.21 704	2.17 708	1.95 710	1.94 709	1.63 708	2.06 707	2.01 708

DPSimNet_ROB	4.34 705	4.23 707	6.89 708	3.67 708	3.68 707	4.75 704	5.21 714	2.67 707	3.68 704	5.82 712	3.95 706	5.57 707	6.72 712	3.46 706	4.48 709	4.05 715	2.88 713	4.68 716	3.12 716	3.69 710	3.62 713

light-stereo	2.37 701	0.69 675	3.61 697	3.84 709	3.41 706	4.04 703	0.31 587	2.13 704	1.45 691	3.61 707	6.33 711	6.90 714	0.63 651	4.83 709	1.28 680	0.71 685	0.74 703	0.32 658	0.39 671	1.20 699	0.96 699

PML	16.10 723	12.82 724	6.78 707	5.23 710	7.76 711	33.92 730	66.56 740	5.30 712	10.28 716	26.12 739	68.59 740	20.51 727	13.49 726	10.06 717	6.78 715	5.96 717	2.00 711	6.04 722	2.18 711	8.96 720	2.60 710

DGTPSM_ROB	8.34 711	5.10 708	10.37 720	5.31 711	10.18 713	8.33 711	23.60 723	6.06 713	13.41 723	4.90 708	10.87 721	5.65 708	10.44 716	6.17 711	12.59 717	3.74 713	7.55 717	3.69 713	7.26 721	4.14 712	7.46 717

DPSMNet_ROB	8.40 712	5.11 709	10.49 721	5.58 712	10.25 714	8.34 712	23.62 724	6.07 714	13.45 724	4.93 709	10.88 722	5.66 709	10.44 716	6.24 712	12.64 718	3.98 714	7.61 718	3.76 714	7.30 722	4.20 713	7.51 718

USTest	6.88 709	5.23 710	5.63 705	7.22 713	7.29 710	14.34 718	22.76 719	8.48 715	9.32 715	5.42 710	6.39 712	6.29 713	6.64 711	6.92 713	8.62 716	1.94 706	3.29 714	2.16 711	2.55 713	3.85 711	3.29 712

iinet-test	10.78 715	9.29 714	9.70 710	10.48 714	10.68 716	17.98 723	25.98 725	12.57 722	13.39 721	9.64 720	10.10 718	10.06 717	10.61 719	11.22 722	12.70 719	6.40 718	7.74 719	5.68 718	6.69 717	7.47 716	7.30 715

IINet	10.78 715	9.29 714	9.70 710	10.48 714	10.68 716	17.98 723	25.98 725	12.57 722	13.39 721	9.64 720	10.10 718	10.06 717	10.61 719	11.22 722	12.70 719	6.40 718	7.74 719	5.68 718	6.69 717	7.47 716	7.30 715

Anonymous_1	16.62 724	9.35 716	9.84 712	10.66 716	14.64 720	18.66 725	27.12 727	12.64 724	13.51 725	10.76 724	10.30 720	10.13 719	10.60 718	11.06 721	12.74 721	15.87 733	7.74 719	16.92 731	43.48 737	58.66 740	7.68 719

DPSM_ROB	11.49 718	9.87 720	10.35 718	11.13 717	11.31 718	19.11 726	27.51 728	13.37 725	14.21 726	10.31 722	11.06 723	10.96 723	11.27 724	11.96 724	13.59 722	6.78 720	8.19 722	6.03 720	7.09 719	7.93 718	7.73 720

DPSM	11.49 718	9.87 720	10.35 718	11.13 717	11.31 718	19.11 726	27.51 728	13.37 725	14.21 726	10.31 722	11.06 723	10.96 723	11.27 724	11.96 724	13.59 722	6.78 720	8.19 722	6.03 720	7.09 719	7.93 718	7.73 720

TCMNet-wrong-test	4.29 704	5.57 711	4.65 700	11.33 719	10.39 715	5.73 708	4.48 713	4.13 710	1.02 673	1.91 699	2.39 701	6.16 712	3.62 707	3.84 707	4.50 710	1.99 707	0.47 681	1.97 710	1.69 709	5.69 715	4.31 714

LRCNet_RVC	10.90 717	14.34 725	9.35 709	15.35 720	8.04 712	1.08 674	0.34 608	8.78 716	0.70 639	12.63 725	16.05 725	9.85 716	6.54 710	8.57 716	6.34 714	20.27 735	5.40 716	23.70 733	21.88 734	14.87 724	13.83 725

HaxPig	17.72 725	20.22 735	19.73 724	16.53 721	16.51 721	9.27 713	9.33 715	14.34 727	13.27 720	18.65 727	18.70 726	17.35 726	16.77 727	17.04 727	16.45 727	22.05 736	20.89 736	22.27 732	21.53 733	21.29 733	22.13 737

MEDIAN_ROB	21.21 726	24.62 737	23.47 735	19.58 722	19.65 726	13.22 717	10.96 716	17.88 728	17.00 728	22.14 738	22.02 729	20.86 728	20.36 728	21.06 728	19.71 728	25.63 737	24.13 737	26.21 734	25.20 735	25.17 734	25.38 738

xxxxx1	15.27 720	9.54 717	10.31 715	20.13 723	18.88 723	17.08 719	23.03 720	10.36 719	10.99 717	9.21 717	9.62 714	10.74 720	10.61 719	10.72 718	13.89 724	7.97 722	9.20 725	31.85 736	44.72 738	12.84 721	13.69 722

tt_ll	15.27 720	9.54 717	10.31 715	20.13 723	18.88 723	17.08 719	23.03 720	10.36 719	10.99 717	9.21 717	9.62 714	10.74 720	10.61 719	10.72 718	13.89 724	7.97 722	9.20 725	31.85 736	44.72 738	12.84 721	13.69 722

ff	15.27 720	9.54 717	10.31 715	20.13 723	18.88 723	17.08 719	23.03 720	10.36 719	10.99 717	9.21 717	9.62 714	10.74 720	10.61 719	10.72 718	13.89 724	7.97 722	9.20 725	31.85 736	44.72 738	12.84 721	13.69 722

CasAABBNet	23.10 727	19.86 728	20.64 729	22.47 726	22.73 727	38.41 734	55.50 736	26.89 735	28.70 735	20.61 735	22.15 732	22.08 734	22.75 733	23.99 729	27.36 733	13.59 725	16.48 730	12.14 723	14.27 724	15.95 725	15.53 728

Hybrid-DGEV	23.16 731	19.94 733	20.96 732	22.49 727	22.75 729	38.51 736	55.52 739	27.09 739	28.90 739	20.58 732	22.25 733	22.00 730	22.80 735	24.11 734	27.33 732	13.60 728	16.47 729	12.14 723	14.30 728	15.95 725	15.54 729

RAFT-FEzeroshot	23.10 727	19.88 730	20.56 727	22.49 727	22.75 729	38.38 731	55.50 736	26.84 732	28.66 733	20.60 733	22.10 730	22.05 731	22.74 731	24.00 731	27.37 735	13.59 725	16.48 730	12.14 723	14.28 725	15.96 727	15.54 729

RAFT-FE	23.10 727	19.88 730	20.56 727	22.49 727	22.75 729	38.38 731	55.50 736	26.84 732	28.66 733	20.60 733	22.10 730	22.05 731	22.74 731	24.00 731	27.37 735	13.59 725	16.48 730	12.14 723	14.28 725	15.96 727	15.54 729

FlowAnything	23.14 730	19.87 729	20.79 730	22.50 730	22.74 728	38.39 733	55.46 733	26.89 735	28.72 736	20.77 737	22.29 735	22.07 733	22.72 730	23.99 729	27.41 737	13.60 728	16.55 735	12.15 727	14.36 729	15.97 729	15.52 727

Selective-RAFT-Error	23.16 731	19.93 732	20.87 731	22.54 731	22.81 732	38.52 737	55.47 734	27.01 738	28.83 737	20.66 736	22.25 733	22.09 735	22.80 735	24.09 733	27.36 733	13.61 730	16.48 730	12.15 727	14.28 725	15.99 730	15.57 732

fast-reg	23.64 733	20.51 736	23.42 734	23.22 732	24.75 736	38.73 738	55.47 734	26.85 734	28.86 738	20.12 730	21.73 727	21.64 729	22.22 729	24.30 736	27.54 738	13.91 732	16.52 734	14.85 730	15.62 730	16.91 732	15.71 733

LSM0	24.24 734	19.98 734	22.32 733	24.22 733	40.14 739	38.48 735	55.20 732	26.95 737	28.57 732	20.49 731	21.83 728	22.26 736	22.75 733	24.22 735	27.30 731	13.66 731	16.32 728	12.19 729	14.15 723	16.10 731	17.66 734

AVERAGE_ROB	25.43 735	29.06 738	27.24 736	24.63 734	24.20 735	17.73 722	12.61 717	22.29 731	21.39 731	26.79 740	26.16 738	25.20 737	24.64 739	25.07 737	23.53 729	29.96 738	28.40 738	30.60 735	29.58 736	29.72 735	29.84 739

RSGM-EC	29.65 736	17.75 726	10.04 713	35.31 735	33.15 737	26.42 728	46.65 730	19.89 729	17.74 729	18.92 728	23.36 736	30.14 738	23.59 737	41.87 738	45.99 739	59.56 739	34.38 739	33.25 739	20.37 731	34.97 736	19.60 735

acva	29.65 736	17.75 726	10.04 713	35.31 735	33.15 737	26.42 728	46.65 730	19.89 729	17.74 729	18.92 728	23.36 736	30.14 738	23.59 737	41.87 738	45.99 739	59.56 739	34.38 739	33.25 739	20.37 731	34.97 736	19.60 735

test_example2	101.33 739	108.28 740	68.15 738	98.43 737	106.93 740	89.75 739	102.43 741	36.80 740	97.65 741	129.04 741	130.15 741	65.26 741	66.62 741	92.11 740	80.24 741	144.10 741	199.48 741	81.81 741	103.01 741	125.01 741	101.27 740

DLNR_Zeroshot_test	10.44 713	12.10 722	19.93 725	106.08 738	23.66 734	0.14 38	0.13 72	3.22 708	0.17 98	0.16 201	0.23 260	0.16 216	0.10 79	0.31 386	0.15 238	2.36 709	0.06 245	0.07 159	0.07 237	39.70 738	0.06 145

DLNR-FE	10.45 714	12.13 723	19.94 726	106.10 739	23.12 733	0.14 38	0.13 72	3.28 709	0.17 98	0.16 201	0.23 260	0.16 216	0.10 79	0.31 386	0.15 238	2.41 710	0.06 245	0.07 159	0.07 237	40.22 739	0.06 145

ccccc		256.29 741		354.40 740	364.36 741	149.10 741		152.89 742		153.93 742		164.00 742		268.02 742		390.55 742	349.22 742	244.59 742	219.82 742	412.30 742

GS-Stereo							0.16 211	0.26 179	0.18 119	0.13 121	0.15 137	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.08 322

FSD					0.24 615	0.27 400	0.27 548	0.31 263	0.29 325	0.26 317	0.27 305	0.28 392	0.27 471	0.28 344	0.26 484	0.23 637	0.22 651	0.27 641	0.26 653	0.25 634

ASD4		6.65 712

Low-res two-view benchmark