Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 89	0.13 9	0.15 74	0.10 44	0.11 60	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.05 37

anonymous	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 125	0.16 26	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.17 133	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 234	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.12 108	0.16 181	0.11 107	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 107	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 125	0.10 1	0.14 55	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 83	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 146	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 60	0.09 35	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 161	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 366	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.10 44	0.08 15	0.10 69	0.10 94	0.21 246	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 606	0.24 685

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 89	0.15 17	0.08 1	0.12 108	0.10 47	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.05 37

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 515	0.10 18	0.12 46	0.26 205	0.23 260	0.13 146	0.11 60	0.10 69	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 234	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 105	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.16 26	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 83	0.12 24	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 159

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 674	0.36 352	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 94	0.20 219	0.10 7	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 672	0.05 37

CroCo-Stereo Lap2	0.15 223	0.15 469	0.28 243	0.25 549	0.18 562	0.11 20	0.19 386	0.28 244	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

CroCo-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.24 190	0.25 549	0.11 202	0.11 20	0.18 337	0.32 306	0.23 260	0.12 108	0.12 85	0.18 269	0.12 173	0.14 38	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 46	0.13 9	0.10 6	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.12 131	0.11 524	0.11 597	0.05 1	0.06 170	0.05 7	0.12 547

DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 179	0.16 515	0.12 27	0.15 180	0.18 48	0.18 141	0.11 73	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.23 276	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 658	0.06 159

zero-FE	0.16 240	0.08 44	0.81 643	0.19 179	0.18 562	0.12 27	0.15 180	0.19 62	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.21 246	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 646	0.06 159

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 114	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 133	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 143	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.12 282	0.12 27	0.07 1	0.18 48	0.20 193	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.12 173	0.15 83	0.14 229	0.13 585	0.09 536	0.09 382	0.10 501	0.11 506	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 89	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 405	0.27 612	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.10 476	0.08 497	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 414	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.44 473	0.53 631	0.09 17	0.44 554	0.30 456	0.25 478	0.34 440	0.42 618	0.10 476	0.08 497	0.18 655	0.17 657	0.14 583	0.12 547

DNS	0.26 510	0.30 648	0.18 98	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.12 108	0.17 200	0.13 166	0.10 94	0.70 623	0.37 587	0.08 314	0.14 640	0.08 280	0.05 81	1.01 738	0.80 738

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.08 30	0.13 34	0.14 125	0.25 183	0.21 215	0.12 108	0.15 160	0.09 35	0.14 261	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 186	0.19 550	0.70 617	0.17 58	0.12 282	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.10 44	0.12 85	0.10 69	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.05 7	0.07 259

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 234	0.25 183	0.21 215	0.11 73	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.04 1	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 89	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 143	0.10 156	0.42 440	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 46	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 118	0.15 74	0.11 73	0.12 85	0.12 143	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.06 159

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 26	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

LACA_dic	0.09 1	0.12 303	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 35	0.08 18	0.15 83	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 94	0.16 54	0.20 256	0.14 418	0.14 48	0.15 180	0.33 321	0.23 260	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.05 7	0.05 37

FAST (zero-shot)	0.14 186	0.10 156	0.22 163	0.23 450	0.26 666	0.14 48	0.15 180	0.23 141	0.15 74	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.09 536	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.09 422

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 239	0.44 464	0.21 315	0.08 30	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.16 87	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.13 224	0.18 163	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.19 179	0.07 3	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 156	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 125	0.20 83	0.13 35	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.20 256	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.12 143	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 94	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.21 100	0.20 193	0.10 44	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.19 62	0.15 74	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DLNR-FE	10.45 761	12.13 770	19.94 773	106.10 790	23.12 780	0.14 48	0.13 89	3.28 751	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.41 757	0.06 263	0.07 175	0.07 255	40.22 790	0.06 159

MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

monsterstereo	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.12 282	0.14 48	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.25 204	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.17 35	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 482
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 118	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

DLNR_Zeroshot_test	10.44 760	12.10 769	19.93 772	106.08 789	23.66 781	0.14 48	0.13 89	3.22 750	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.36 756	0.06 263	0.07 175	0.07 255	39.70 789	0.06 159

rgla	0.10 10	0.11 239	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.08 15	0.08 5	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAR-Net	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

DNSM	0.28 542	0.28 633	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.13 166	0.11 136	0.75 644	0.63 669	0.08 314	0.13 629	0.06 59	0.05 81	1.14 739	0.81 739

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 303	0.17 79	0.22 389	0.10 138	0.15 69	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.20 219	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

over v1	0.11 56	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.10 6	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.14 261	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-8	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.20 256	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.10 6	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-9	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 83	0.11 13	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.11 60	0.09 35	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.08 30	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.19 161	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 186	0.21 578	0.47 493	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.10 94	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.07 259

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 646

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 234	0.23 141	0.15 74	0.10 44	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.08 347

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.17 118	0.13 146	0.15 160	0.16 244	0.13 224	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 93	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.21 406	0.14 38	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WQFJA1++	0.44 653	0.07 4	0.63 589	0.18 115	0.13 366	0.15 69	0.11 28	0.20 83	0.11 13	2.05 748	0.12 85	0.23 352	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 755	0.07 259

MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.18 48	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.11 107	0.10 94	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 186	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 100	0.19 161	0.77 699	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

qwe	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.14 177	0.13 105	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.09 35	0.10 94	0.18 163	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.08 5	0.11 136	0.16 114	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.20 83	0.15 74	0.12 108	0.13 105	0.10 69	0.09 44	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.13 105	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

monsters	0.11 56	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.11 28	0.23 141	0.15 74	0.14 177	0.12 85	0.08 5	0.09 44	0.21 246	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.06 1	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.07 3	0.17 133	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.12 108	0.19 232	0.15 222	0.11 136	0.13 16	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.06 159

SCV_C0	0.14 186	0.11 239	0.25 204	0.19 179	0.12 282	0.15 69	0.16 234	0.30 282	0.22 234	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.09 44	0.24 292	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.06 159

SCV	0.14 186	0.14 430	0.24 190	0.21 315	0.11 202	0.15 69	0.16 234	0.31 294	0.18 141	0.11 73	0.15 160	0.13 166	0.10 94	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 430	0.19 114	0.26 584	0.09 63	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.18 141	0.12 108	0.11 60	0.10 69	0.13 224	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

AIO_rvc	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.13 166	0.08 18	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

AIO_test	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.15 69	0.17 286	0.19 62	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 143	0.12 303	0.27 226	0.22 389	0.11 202	0.15 69	0.18 337	0.23 141	0.23 260	0.13 146	0.17 200	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.05 37

Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 386	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.19 232	0.21 318	0.11 136	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159

rvit_stereo_0080	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 357	0.72 718	0.70 617	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 180	0.18 48	0.16 87	0.13 146	0.12 85	0.09 35	0.08 18	0.16 114	0.13 190	0.35 708	0.04 2	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.23 680

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 646

IGEV++	0.13 143	0.10 156	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

whm_eth	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

MIF-Stereo (partial)	0.16 240	0.10 156	0.34 321	0.21 315	0.15 482	0.15 69	0.13 89	0.28 244	0.25 293	0.17 248	0.26 327	0.15 222	0.16 306	0.25 322	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.08 347

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

416test1013	0.10 10	0.10 156	0.16 54	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.11 28	0.15 17	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.14 55	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

over-6	0.12 93	0.13 376	0.19 114	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.11 28	0.26 205	0.16 87	0.10 44	0.10 47	0.10 69	0.13 224	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 179	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.09 18	0.14 200	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

PhaseNet	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.16 244	0.12 173	0.19 195	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.17 35	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.12 143	0.08 18	0.15 83	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 239	0.32 292	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.11 107	0.11 136	0.19 195	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 156	0.27 226	0.19 179	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.21 100	0.15 74	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 376	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.09 35	0.13 224	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 239	0.35 332	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.07 201	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.15 74	0.13 146	0.16 181	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 239	0.23 179	0.22 389	0.09 63	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.19 161	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.13 224	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.14 11	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.10 69	0.10 94	0.16 114	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.15 160	0.17 256	0.12 173	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 10	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.13 89	0.17 35	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 117	0.10 12	0.20 83	0.14 55	0.09 17	0.10 47	0.09 35	0.12 173	0.13 16	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.11 13	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.12 46	0.16 26	0.12 24	0.08 2	0.09 18	0.14 200	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MSCF	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.22 389	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 117	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 93	0.11 239	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.07 2	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.14 145	0.08 5	0.11 136	0.13 16	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 202	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.16 87	0.11 73	0.15 160	0.09 35	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 117	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

LG-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.18 337	0.21 100	0.18 141	0.11 73	0.17 200	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

HUF	0.15 223	0.11 239	0.38 381	0.17 58	0.11 202	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.20 193	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.11 136	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.20 687	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 591

GIP-stereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.29 261	0.18 141	0.11 73	0.16 181	0.13 166	0.09 44	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

mms	0.13 143	0.11 239	0.19 114	0.19 179	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.17 200	0.14 200	0.09 44	0.24 292	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

rvit_stereo_0081	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

GCAP-BAT	0.21 378	0.08 44	1.22 700	0.29 638	0.43 702	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

rvit_stereo_0082	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.16 87	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

RSM	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.23 141	0.18 141	0.13 146	0.13 105	0.15 222	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 450	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.16 87	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.14 261	0.20 219	0.11 53	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

plain	0.17 261	0.13 376	0.43 454	0.21 315	0.13 366	0.16 117	0.17 286	0.27 221	0.22 234	0.16 229	0.26 327	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.07 259

MaDis-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.26 214	0.19 179	0.14 418	0.16 117	0.13 89	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.14 145	0.14 200	0.11 136	0.17 133	0.17 325	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

CASnet	0.14 186	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.22 307	0.20 249	0.15 222	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.11 524	0.09 453	0.08 291	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 357	0.08 44	1.14 695	0.29 638	0.43 702	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

quiztm	0.15 223	0.15 469	0.25 204	0.22 389	0.14 418	0.17 159	0.17 286	0.33 321	0.21 215	0.18 267	0.21 264	0.14 200	0.10 94	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

DF	0.13 143	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.10 138	0.17 159	0.15 180	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.22 278	0.19 289	0.11 136	0.20 219	0.14 229	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 303	0.28 243	0.19 179	0.08 30	0.17 159	0.15 180	0.22 118	0.18 141	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 239	0.38 381	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.23 141	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PSi22	0.14 186	0.13 376	0.29 257	0.19 179	0.09 63	0.17 159	0.12 46	0.28 244	0.23 260	0.13 146	0.14 145	0.22 330	0.13 224	0.29 396	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 159

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.16 234	0.32 306	0.22 234	0.15 200	0.17 200	0.20 304	0.13 224	0.14 38	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.13 89	0.11 2	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.05 7	0.05 37

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 156	0.32 292	0.16 26	0.08 30	0.17 159	0.10 12	0.22 118	0.19 161	0.11 73	0.10 47	0.10 69	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 347

FlowAnything_test	0.14 186	0.11 239	0.21 146	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.15 200	0.13 105	0.15 222	0.14 261	0.18 163	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.09 422

water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.14 125	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.23 289	0.15 222	0.15 281	0.12 8	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

4.25_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 159	0.09 4	0.22 118	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.09 35	0.11 136	0.19 195	0.13 190	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 159	0.13 89	0.18 48	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.11 53	0.08 314	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

HART	0.15 223	0.11 239	0.30 268	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.16 234	0.30 282	0.19 161	0.15 200	0.25 315	0.17 256	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.07 405	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.06 159

FLISNet	0.20 357	0.13 376	0.33 309	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

CoSv	0.20 357	0.13 376	0.33 309	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

fffft	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.19 386	0.22 118	0.16 87	0.14 177	0.11 60	0.13 166	0.10 94	0.24 292	0.18 354	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159
1: 1. 1
ours_stereo	0.13 143	0.11 239	0.23 179	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.18 337	0.20 83	0.19 161	0.13 146	0.18 223	0.14 200	0.10 94	0.23 276	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.05 37

rvit_stereo_0083	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.17 286	0.22 118	0.34 421	0.16 229	0.21 264	0.19 289	0.16 306	0.21 246	0.16 292	0.11 524	0.10 571	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_ft	0.17 261	0.14 430	0.30 268	0.25 549	0.14 418	0.17 159	0.21 470	0.28 244	0.26 305	0.16 229	0.19 232	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.17 325	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.07 259

RSM++	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.20 256	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

CAS++	0.16 240	0.12 303	0.27 226	0.18 115	0.12 282	0.17 159	0.15 180	0.42 451	0.24 278	0.19 275	0.18 223	0.13 166	0.10 94	0.21 246	0.12 131	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.08 342	0.10 456	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.14 186	0.10 156	0.30 268	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.13 89	0.19 62	0.18 141	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.11 136	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.06 159

MIM_Stereo	0.18 287	0.12 303	0.38 381	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.35 358	0.25 293	0.27 364	0.35 444	0.23 352	0.13 224	0.27 361	0.16 292	0.06 53	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.06 159

GLC_STEREO	0.15 223	0.10 156	0.24 190	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.23 141	0.27 316	0.17 248	0.20 249	0.17 256	0.11 136	0.23 276	0.16 292	0.07 141	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

PFNet+	0.20 357	0.10 156	0.37 361	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.19 386	0.29 261	0.34 421	0.33 493	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.32 426	0.17 325	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.12 547

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.23 141	0.21 215	0.16 229	0.22 278	0.10 69	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 187	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.16 229	0.16 181	0.18 269	0.13 224	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.24 161	0.25 293	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.24 161	0.20 193	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

NLSM3	0.13 143	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.24 278	0.11 73	0.15 160	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.05 7	0.05 37

gasm-f	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.19 232	0.10 69	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.09 380	0.08 347

GASTEREO	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.23 450	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.19 195	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

3.75w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.12 46	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_6	0.19 336	0.14 430	0.34 321	0.23 450	0.14 418	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.37 462	0.18 267	0.22 278	0.23 352	0.17 338	0.26 341	0.17 325	0.15 625	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

WCG-NET	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 187	0.17 286	0.21 100	0.28 335	0.18 267	0.21 264	0.15 222	0.12 173	0.18 163	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 186	0.11 239	0.32 292	0.19 179	0.11 202	0.18 187	0.17 286	0.20 83	0.22 234	0.14 177	0.24 303	0.15 222	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.10 456	0.06 159

HH	0.18 287	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

HanStereo	0.18 287	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

CES	0.14 186	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 633	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.14 177	0.17 200	0.14 200	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.18 639

MC-Stereo	0.14 186	0.09 94	0.25 204	0.21 315	0.09 63	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.18 267	0.23 289	0.16 244	0.13 224	0.22 266	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

DisPM	0.19 336	0.10 156	0.35 332	0.23 450	0.13 366	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.29 354	0.33 493	0.34 433	0.23 352	0.16 306	0.33 433	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.11 523

test_4	0.18 287	0.12 303	0.34 321	0.23 450	0.12 282	0.18 187	0.22 500	0.26 205	0.24 278	0.24 331	0.47 584	0.22 330	0.13 224	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.07 201	0.05 37

test-3	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.26 354	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

test_1	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

Patchmatch Stereo++	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347
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	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo_v2	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

HUI-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.22 266	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

RAFT_R40	0.21 378	0.10 156	0.37 361	0.24 508	0.13 366	0.18 187	0.18 337	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.33 422	0.30 456	0.24 456	0.55 546	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

iGMRVC	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

IRAFT_RVC	0.22 414	0.12 303	0.39 397	0.26 584	0.11 202	0.18 187	0.24 549	0.40 422	0.37 462	0.31 456	0.30 374	0.29 439	0.24 456	0.55 546	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

iRAFT	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

AnonymousM	0.17 261	0.19 550	0.24 190	0.18 115	0.10 138	0.18 187	0.17 286	0.30 282	0.23 260	0.26 354	0.20 249	0.18 269	0.14 261	0.19 195	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.38 706	0.15 635	0.06 113	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

CREStereo++_RVC	0.15 223	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.13 89	0.22 118	0.30 371	0.21 297	0.30 374	0.13 166	0.11 136	0.16 114	0.15 265	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 635	0.06 113	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	0.18 287	0.15 469	0.32 292	0.21 315	0.10 138	0.18 187	0.18 337	0.33 321	0.27 316	0.25 341	0.37 463	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 239	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.19 62	0.17 118	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.08 347

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.14 177	0.19 232	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 303	0.27 226	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.15 180	0.26 205	0.20 193	0.11 73	0.12 85	0.10 69	0.13 224	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

GSStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.17 58	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

FE-Mocha	0.16 240	0.10 156	0.33 309	0.19 179	0.13 366	0.19 222	0.15 180	0.35 358	0.22 234	0.24 331	0.24 303	0.20 304	0.14 261	0.17 133	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

IGEV-FE	0.18 287	0.10 156	0.65 599	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

AdaDepth	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.13 89	0.16 26	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.09 35	0.09 44	0.19 195	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

3.25w_new	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

MM-Stereo_test3	0.17 261	0.12 303	0.29 257	0.23 450	0.14 418	0.19 222	0.22 500	0.39 408	0.36 451	0.16 229	0.24 303	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.06 159

Reg-Stereo(zero)	0.16 240	0.07 4	0.36 352	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.14 125	0.28 244	0.24 278	0.22 307	0.20 249	0.24 367	0.18 369	0.21 246	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.19 62	0.19 161	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.11 136	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

fffy	0.14 186	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.13 224	0.25 322	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

rvit_stereo_0081_aga	0.16 240	0.14 430	0.28 243	0.21 315	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.23 141	0.24 278	0.17 248	0.21 264	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.14 229	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

WCG-NET（raft）	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.26 305	0.18 267	0.19 232	0.20 304	0.12 173	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo-weight	0.15 223	0.09 94	0.26 214	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.29 354	0.24 331	0.20 249	0.19 289	0.10 94	0.18 163	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

IGEV_Zeroshot_test	0.18 287	0.10 156	0.65 599	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

testlalala	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.17 200	0.13 166	0.16 306	0.16 114	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

4D-IteraStereo	0.17 261	0.16 498	0.50 521	0.21 315	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.28 244	0.28 335	0.23 316	0.20 249	0.20 304	0.11 136	0.19 195	0.14 229	0.06 53	0.04 2	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.06 159

ProNet	0.14 186	0.12 303	0.25 204	0.19 179	0.11 202	0.19 222	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.13 105	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.07 259

RCA-Stereo	0.16 240	0.09 94	0.25 204	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.35 438	0.20 283	0.25 315	0.17 256	0.17 338	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

DCANet-4	0.19 336	0.10 156	0.52 538	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.36 377	0.39 487	0.29 406	0.30 374	0.17 256	0.22 424	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

fff	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

ADStereo(finetuned)	0.19 336	0.13 376	0.49 510	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.31 572	0.21 246	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

iRaft-Stereo_5w	0.23 432	0.18 533	0.44 464	0.22 389	0.13 366	0.19 222	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.34 495	0.23 438	0.65 609	0.27 524	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

TRStereo	0.19 336	0.17 518	0.47 493	0.23 450	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.52 578	0.28 335	0.20 283	0.19 232	0.21 318	0.13 224	0.24 292	0.13 190	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.06 113	0.06 159

ASMatch	0.23 432	0.11 239	0.51 531	0.24 508	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.28 335	0.28 377	0.68 667	0.27 412	0.26 489	0.50 518	0.22 460	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.11 523

SST-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.37 361	0.24 508	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.24 278	0.34 513	0.33 422	0.29 439	0.25 478	0.56 557	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

Pruner-Stereo	0.19 336	0.11 239	0.34 321	0.29 638	0.12 282	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.32 399	0.25 379	0.15 281	0.24 292	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.09 422

DeepStereo_RVC	0.18 287	0.11 239	0.40 405	0.21 315	0.11 202	0.19 222	0.16 234	0.28 244	0.22 234	0.27 364	0.27 336	0.23 352	0.28 525	0.24 292	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.10 482

rafts_anoy	0.18 287	0.15 469	0.35 332	0.22 389	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.23 316	0.25 315	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.08 347

raftrobust	0.16 240	0.13 376	0.29 257	0.22 389	0.15 482	0.19 222	0.13 89	0.32 306	0.26 305	0.26 354	0.20 249	0.19 289	0.17 338	0.21 246	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

DCANet	0.18 287	0.13 376	0.40 405	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.23 438	0.20 219	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

csc	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

cscssc	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 261	0.14 430	0.32 292	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.25 341	0.33 422	0.20 304	0.17 338	0.19 195	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 261	0.10 156	0.37 361	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.32 306	0.28 335	0.23 316	0.23 289	0.27 412	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

Weightmod_eth	0.16 240	0.11 239	0.20 132	0.21 315	0.13 366	0.20 265	0.18 337	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.25 315	0.19 289	0.17 338	0.25 322	0.14 229	0.16 641	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.05 37

TestStereo_HL2	0.18 287	0.14 430	0.34 321	0.17 58	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.29 358	0.19 289	0.17 338	0.39 474	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

GGDA	0.18 287	0.14 430	0.33 309	0.17 58	0.10 138	0.20 265	0.16 234	0.33 321	0.31 385	0.22 307	0.28 344	0.19 289	0.16 306	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

aanet-new	0.13 143	0.11 239	0.30 268	0.20 256	0.13 366	0.20 265	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.15 281	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 156	0.21 146	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.21 100	0.17 118	0.12 108	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 366	0.20 265	0.16 234	0.23 141	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.13 224	0.13 16	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

RT-Monster	0.15 223	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 418	0.20 265	0.11 28	0.29 261	0.32 397	0.24 331	0.22 278	0.17 256	0.13 224	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

Zero-FE251	0.14 186	0.09 94	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 265	0.13 89	0.20 83	0.14 55	0.61 679	0.13 105	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

depthmonostereo	0.14 186	0.09 94	0.19 114	0.19 179	0.08 30	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.23 260	0.16 229	0.18 223	0.14 200	0.17 338	0.19 195	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 261	0.10 156	0.39 397	0.23 450	0.11 202	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.06 159

castereo	0.14 186	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.10 138	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.13 146	0.18 223	0.16 244	0.16 306	0.15 83	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

999	0.14 186	0.08 44	0.24 190	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.24 161	0.18 141	0.13 146	0.16 181	0.14 200	0.11 136	0.36 460	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

rvit_0105_4	0.20 357	0.15 469	0.38 381	0.23 450	0.14 418	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.39 487	0.19 275	0.24 303	0.25 379	0.19 385	0.27 361	0.17 325	0.16 641	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.12 46	0.31 294	0.24 278	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 491	0.14 430	0.95 673	0.21 315	0.27 670	0.20 265	0.19 386	0.48 520	0.25 293	0.26 354	0.55 625	0.34 495	0.18 369	0.25 322	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.12 581	0.12 547	0.12 547

H2IRNET	0.18 287	0.13 376	0.35 332	0.21 315	0.12 282	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.30 371	0.17 248	0.31 389	0.25 379	0.20 396	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.06 159

IGEVStereo-DCA	0.14 186	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

rrr	0.17 261	0.11 239	0.57 562	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.22 234	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

LoS_RVC	0.13 143	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.19 232	0.12 143	0.15 281	0.17 133	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 547

CAS	0.15 223	0.07 4	0.21 146	0.41 694	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.15 200	0.19 232	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.13 190	0.29 701	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 591

DCRE	0.20 357	0.13 376	0.40 405	0.21 315	0.15 482	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.22 307	0.80 684	0.23 352	0.16 306	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.07 405	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

GMOStereo	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

error version	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

test-v	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

HHNet	0.22 414	0.12 303	0.52 538	0.18 115	0.18 562	0.20 265	0.20 439	0.34 334	0.31 385	0.32 478	0.59 640	0.20 304	0.21 406	0.24 292	0.31 558	0.08 314	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.11 523

AAGNet	0.33 589	0.11 239	0.37 361	0.25 549	0.16 515	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.35 530	0.35 444	0.27 412	0.30 555	0.44 495	2.66 745	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.08 291	0.06 159

PSM-softLoss	0.21 378	0.10 156	0.39 397	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

KMStereo	0.21 378	0.10 156	0.39 397	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

RAFT-345	0.21 378	0.10 156	0.46 485	0.22 389	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.26 205	0.25 293	0.27 364	0.66 663	0.21 318	0.16 306	0.55 546	0.21 438	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

test-2	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

cross-raft	0.17 261	0.12 303	0.41 430	0.23 450	0.10 138	0.20 265	0.24 549	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.29 439	0.15 281	0.17 133	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

iRaftStereo_RVC	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.20 283	0.25 315	0.18 269	0.12 173	0.20 219	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

test_xeample3	0.16 240	0.11 239	0.56 559	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.20 193	0.16 229	0.12 85	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.07 259

CFNet-RSSM	0.17 261	0.10 156	0.40 405	0.20 256	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.36 377	0.30 371	0.23 316	0.21 264	0.26 401	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

monster_256*512	0.17 261	0.12 303	0.18 98	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.29 354	0.19 275	0.22 278	0.24 367	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

ManiGeoR	0.18 287	0.15 469	0.55 552	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

HLF11	0.19 336	0.14 430	0.54 545	0.15 7	0.12 282	0.21 299	0.12 46	0.37 388	0.24 278	0.20 283	0.29 358	0.18 269	0.18 369	0.37 463	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.09 422

HLf10	0.18 287	0.15 469	0.55 552	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

TestStereo_HLe17	0.19 336	0.17 518	0.64 597	0.16 26	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.40 422	0.30 371	0.19 275	0.25 315	0.17 256	0.15 281	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

DN	0.15 223	0.08 44	0.27 226	0.19 179	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.24 278	0.14 177	0.16 181	0.18 269	0.10 94	0.21 246	0.13 190	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.10 482

DVStereo	0.14 186	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.14 125	0.24 161	0.21 215	0.21 297	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

MM-Stereo_test2	0.15 223	0.10 156	0.44 464	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.21 470	0.27 221	0.22 234	0.15 200	0.16 181	0.13 166	0.11 136	0.20 219	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.05 37

AIO-test1	0.19 336	0.14 430	0.41 430	0.27 612	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.39 408	0.36 451	0.17 248	0.26 327	0.18 269	0.13 224	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.06 113	0.09 422

UGAM-zero	0.23 432	0.10 156	0.54 545	0.19 179	0.13 366	0.21 299	0.14 125	0.44 473	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.51 627	0.33 583	0.65 609	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.06 113	0.07 259

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 299	0.12 46	0.24 161	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.15 222	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

ff7	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

ffff	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

11t	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

MSKI-zero shot	0.17 261	0.09 94	0.43 454	0.20 256	0.11 202	0.21 299	0.15 180	0.32 306	0.21 215	0.23 316	0.24 303	0.23 352	0.10 94	0.31 419	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

EKT-Stereo	0.38 625	0.12 303	0.38 381	0.42 695	3.88 751	0.21 299	0.17 286	0.35 358	0.28 335	0.20 283	0.20 249	0.23 352	0.15 281	0.28 376	0.16 292	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

GCAP-Stereo	0.14 186	0.14 430	0.33 309	0.20 256	0.09 63	0.21 299	0.10 12	0.26 205	0.20 193	0.18 267	0.19 232	0.15 222	0.13 224	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 159

anonymousdsp	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.13 89	0.27 221	0.21 215	0.13 146	0.10 47	0.15 222	0.09 44	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

knoymous	0.17 261	0.09 94	0.32 292	0.17 58	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.27 412	0.16 306	0.23 276	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.09 380	0.09 422

ccc-4	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEV-Stereo	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TransformOpticalFlow	0.24 463	0.13 376	0.56 559	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.32 397	0.30 438	0.43 543	0.36 514	0.31 572	0.61 585	0.20 411	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.07 259

OMP-Stereo	0.23 432	0.14 430	0.35 332	0.29 638	0.13 366	0.21 299	0.16 234	0.37 388	0.33 411	0.34 513	0.30 374	0.34 495	0.19 385	0.70 623	0.24 494	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NF-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

OCTAStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

FTStereo	0.28 542	0.10 156	0.43 454	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.53 706	0.34 334	0.26 305	0.38 570	0.95 698	0.30 456	0.56 676	0.32 426	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.19 646

RE-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

TVStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

raft+_RVC	0.18 287	0.14 430	0.32 292	0.21 315	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.38 396	0.34 421	0.21 297	0.28 344	0.20 304	0.15 281	0.24 292	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

RALCasStereoNet	0.18 287	0.15 469	0.33 309	0.21 315	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.31 294	0.25 293	0.21 297	0.29 358	0.22 330	0.15 281	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.10 571	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

zzzzzzz1	0.28 542	0.51 701	1.51 716	0.24 508	0.16 515	0.22 332	0.21 470	0.39 408	0.34 421	0.22 307	0.25 315	0.26 401	0.21 406	0.34 440	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347

noway7	0.27 521	0.51 701	1.61 721	0.24 508	0.12 282	0.22 332	0.18 337	0.44 473	0.31 385	0.21 297	0.22 278	0.24 367	0.20 396	0.20 219	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

TestStereo-Hl	0.18 287	0.11 239	0.31 283	0.17 58	0.10 138	0.22 332	0.16 234	0.36 377	0.29 354	0.23 316	0.26 327	0.22 330	0.19 385	0.38 469	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.07 259

Select-FE	0.23 432	0.14 430	0.78 630	0.22 389	0.18 562	0.22 332	0.13 89	0.43 465	0.26 305	0.28 377	0.33 422	0.39 542	0.29 540	0.27 361	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.13 610	0.08 291	0.12 547

AIO-test2	0.20 357	0.20 563	0.36 352	0.26 584	0.15 482	0.22 332	0.16 234	0.42 451	0.42 525	0.16 229	0.29 358	0.15 222	0.11 136	0.26 341	0.13 190	0.18 664	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.07 201	0.07 259

DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.14 11	0.16 87	0.11 73	0.10 47	0.09 35	0.08 18	0.21 246	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

rvit_0105_5	0.21 378	0.15 469	0.38 381	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.24 549	0.36 377	0.39 487	0.21 297	0.23 289	0.26 401	0.19 385	0.26 341	0.19 388	0.15 625	0.13 629	0.12 563	0.12 581	0.10 456	0.09 422

rvit_stereo_0075_2	0.24 463	0.17 518	0.50 521	0.26 584	0.22 633	0.22 332	0.15 180	0.40 422	0.35 438	0.27 364	0.37 463	0.29 439	0.20 396	0.28 376	0.19 388	0.17 653	0.12 617	0.19 664	0.12 581	0.13 565	0.13 567

LoS	0.14 186	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.26 205	0.26 305	0.15 200	0.18 223	0.18 269	0.13 224	0.22 266	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.21 378	0.16 498	0.41 430	0.25 549	0.15 482	0.22 332	0.24 549	0.32 306	0.28 335	0.33 493	0.51 602	0.29 439	0.17 338	0.32 426	0.13 190	0.06 53	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.06 159

test_3	0.18 287	0.11 239	0.32 292	0.24 508	0.11 202	0.22 332	0.25 567	0.31 294	0.31 385	0.25 341	0.18 223	0.23 352	0.13 224	0.25 322	0.19 388	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

GwcNet-ADL	0.22 414	0.14 430	0.58 567	0.24 508	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.49 530	0.40 505	0.27 364	0.29 358	0.30 456	0.20 396	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

CrosDoStereo	0.31 570	0.10 156	0.49 510	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 743	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 652	0.28 428	0.46 654	0.61 585	0.57 653	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

DeepStereo_LL	0.31 570	0.10 156	0.49 510	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 743	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 652	0.28 428	0.46 654	0.61 585	0.57 653	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

PFNet	0.23 432	0.10 156	0.57 562	0.24 508	0.14 418	0.22 332	0.19 386	0.39 408	0.33 411	0.35 530	0.32 399	0.27 412	0.19 385	0.64 602	0.22 460	0.09 421	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.07 259

test-1	0.17 261	0.11 239	0.40 405	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.34 334	0.26 305	0.20 283	0.24 303	0.22 330	0.14 261	0.16 114	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.08 347

TestStereo	0.21 378	0.19 550	0.40 405	0.25 549	0.10 138	0.22 332	0.21 470	0.31 294	0.31 385	0.23 316	0.34 433	0.22 330	0.18 369	0.62 593	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.11 506	0.06 159

XX-TBD	0.15 223	0.18 533	0.28 243	0.22 389	0.10 138	0.22 332	0.15 180	0.22 118	0.27 316	0.22 307	0.26 327	0.14 200	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

sAnonymous2	0.20 357	0.21 578	0.58 567	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

CroCo_RVC	0.20 357	0.21 578	0.58 567	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

sCroCo_RVC	0.18 287	0.14 430	0.49 510	0.27 612	0.18 562	0.22 332	0.17 286	0.27 221	0.23 260	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.14 261	0.21 246	0.15 265	0.10 476	0.11 597	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

GMStereo	0.19 336	0.25 612	0.40 405	0.21 315	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.29 261	0.40 505	0.25 341	0.23 289	0.16 244	0.15 281	0.25 322	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 332	0.15 180	0.25 183	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.14 200	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

RAFT-Stereo	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SE	0.16 240	0.14 430	0.19 114	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.20 283	0.27 336	0.15 222	0.17 338	0.15 83	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.08 347

TestStereo_HL3	0.21 378	0.13 376	0.77 629	0.17 58	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.34 334	0.20 193	0.27 364	0.38 478	0.23 352	0.19 385	0.41 485	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

Lsterematch	0.18 287	0.13 376	0.33 309	0.19 179	0.10 138	0.23 357	0.17 286	0.25 183	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.24 367	0.21 406	0.23 276	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

xyz-stereo-finetune	0.16 240	0.12 303	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 357	0.20 439	0.29 261	0.31 385	0.19 275	0.22 278	0.19 289	0.15 281	0.29 396	0.20 411	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.06 159

tt45	0.14 186	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.23 357	0.18 337	0.22 118	0.17 118	0.15 200	0.13 105	0.14 200	0.10 94	0.30 412	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

tg	0.16 240	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.15 180	0.34 334	0.24 278	0.20 283	0.25 315	0.19 289	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

UGAM	0.26 510	0.14 430	0.45 477	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.25 567	0.32 306	0.41 517	0.31 456	0.42 529	0.41 564	0.22 424	0.92 687	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.14 612	0.12 581	0.10 456	0.07 259

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 432	0.13 376	0.83 650	0.20 256	0.21 616	0.23 357	0.17 286	0.48 520	0.27 316	0.23 316	0.29 358	0.39 542	0.23 438	0.25 322	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.11 542	0.11 506	0.10 482

AE-Stereo	0.17 261	0.11 239	0.31 283	0.24 508	0.14 418	0.23 357	0.18 337	0.34 334	0.29 354	0.15 200	0.25 315	0.21 318	0.13 224	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

StereoVision	0.22 414	0.18 533	0.37 361	0.27 612	0.17 540	0.23 357	0.22 500	0.38 396	0.31 385	0.20 283	0.51 602	0.22 330	0.16 306	0.28 376	0.18 354	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.13 610	0.10 456	0.07 259

LL-Strereo	0.29 555	0.25 612	0.58 567	0.25 549	0.21 616	0.23 357	0.24 549	0.55 610	0.42 525	0.34 513	0.32 399	0.41 564	0.40 627	0.94 691	0.23 481	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.09 422

qqq	0.20 357	0.12 303	0.31 283	0.20 256	0.11 202	0.23 357	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.24 331	0.28 344	0.28 428	0.24 456	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

raft_robust	0.22 414	0.17 518	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.23 357	0.22 500	0.49 530	0.48 596	0.32 478	0.32 399	0.26 401	0.23 438	0.53 536	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.06 159

RAFT+CT+SA	0.21 378	0.18 533	0.33 309	0.25 549	0.18 562	0.23 357	0.29 611	0.40 422	0.36 451	0.24 331	0.38 478	0.18 269	0.16 306	0.32 426	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.12 581	0.09 380	0.09 422

LCNet	0.21 378	0.11 239	0.29 257	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.19 386	0.34 334	0.26 305	0.28 377	0.35 444	0.26 401	0.30 555	0.35 451	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.13 565	0.22 673

STrans-v2	0.24 463	0.13 376	0.54 545	0.21 315	0.12 282	0.23 357	0.21 470	0.47 507	0.28 335	0.31 456	0.42 529	0.36 514	0.35 598	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

IIG-Stereo	0.23 432	0.13 376	0.35 332	0.29 638	0.12 282	0.23 357	0.14 125	0.38 396	0.31 385	0.34 513	0.37 463	0.33 485	0.21 406	0.70 623	0.26 518	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

KYRaft	0.22 414	0.10 156	0.30 268	0.23 450	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.35 358	0.24 278	0.35 530	0.54 620	0.34 495	0.26 489	0.29 396	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.08 291	0.31 698

GrayStereo	0.25 491	0.09 94	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.23 357	0.47 696	0.34 334	0.30 371	0.39 586	0.47 584	0.30 456	0.79 705	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.13 567

Prome-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.36 377	0.25 293	0.33 493	0.59 640	0.24 367	0.28 525	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.20 658

RALAANet	0.19 336	0.18 533	0.37 361	0.23 450	0.14 418	0.23 357	0.13 89	0.37 388	0.29 354	0.28 377	0.26 327	0.25 379	0.15 281	0.26 341	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.06 159

XX-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.83 650	0.26 584	0.17 540	0.23 357	0.13 89	0.40 422	0.18 141	0.20 283	0.41 512	0.31 466	0.10 94	0.32 426	0.12 131	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

PMTNet	0.15 223	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 357	0.16 234	0.25 183	0.23 260	0.17 248	0.21 264	0.16 244	0.14 261	0.22 266	0.13 190	0.29 701	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

Weightmod	0.16 240	0.12 303	0.19 114	0.20 256	0.10 138	0.24 380	0.17 286	0.25 183	0.21 215	0.18 267	0.29 358	0.19 289	0.15 281	0.27 361	0.16 292	0.09 421	0.10 571	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

HLf8	0.19 336	0.16 498	0.55 552	0.15 7	0.12 282	0.24 380	0.14 125	0.40 422	0.31 385	0.20 283	0.26 327	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.17 325	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

WQFJX1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.23 450	0.17 540	0.24 380	0.19 386	0.58 645	0.52 626	0.16 229	0.16 181	0.14 200	0.15 281	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159

NLMM1	0.19 336	0.12 303	0.16 54	0.23 450	0.18 562	0.24 380	0.20 439	0.59 651	0.65 669	0.18 267	0.17 200	0.13 166	0.14 261	0.25 322	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NLCSM	0.19 336	0.12 303	0.18 98	0.24 508	0.19 589	0.24 380	0.21 470	0.42 451	0.40 505	0.19 275	0.18 223	0.14 200	0.16 306	0.47 505	0.19 388	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 303	0.21 146	0.18 115	0.11 202	0.24 380	0.12 46	0.19 62	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.11 107	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

ISRNet	0.27 521	0.13 376	0.45 477	0.26 584	0.19 589	0.24 380	0.14 125	0.45 486	0.43 533	0.39 586	0.48 590	0.42 573	0.27 508	0.32 426	0.29 542	0.20 673	0.12 617	0.17 646	0.16 647	0.16 606	0.20 658

rvit_0105_3	0.23 432	0.17 518	0.40 405	0.25 549	0.15 482	0.24 380	0.28 604	0.38 396	0.41 517	0.25 341	0.25 315	0.28 428	0.21 406	0.28 376	0.20 411	0.15 625	0.13 629	0.14 612	0.15 635	0.10 456	0.09 422

model_zeroshot	0.17 261	0.11 239	0.39 397	0.20 256	0.12 282	0.24 380	0.15 180	0.34 334	0.22 234	0.30 438	0.20 249	0.22 330	0.12 173	0.24 292	0.14 229	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 261	0.13 376	0.24 190	0.19 179	0.13 366	0.24 380	0.17 286	0.30 282	0.37 462	0.43 621	0.17 200	0.13 166	0.12 173	0.19 195	0.15 265	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

LL-Strereo2	0.18 287	0.18 533	0.39 397	0.22 389	0.12 282	0.24 380	0.13 89	0.31 294	0.23 260	0.24 331	0.20 249	0.24 367	0.12 173	0.26 341	0.15 265	0.06 53	0.06 263	0.12 563	0.09 453	0.08 291	0.07 259

riskmin	0.18 287	0.09 94	0.34 321	0.18 115	0.12 282	0.24 380	0.16 234	0.34 334	0.28 335	0.21 297	0.23 289	0.33 485	0.24 456	0.23 276	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.10 456	0.10 482

SA	0.22 414	0.16 498	0.36 352	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.23 527	0.45 486	0.40 505	0.27 364	0.44 554	0.23 352	0.23 438	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

UDGNet	0.23 432	0.31 656	0.38 381	0.24 508	0.14 418	0.24 380	0.18 337	0.32 306	0.43 533	0.29 406	0.28 344	0.24 367	0.19 385	0.29 396	0.20 411	0.15 625	0.07 405	0.21 670	0.11 542	0.14 583	0.10 482

IPLGR_C	0.21 378	0.22 593	0.60 575	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

ACRE	0.21 378	0.20 563	0.62 586	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

NRIStereo	0.18 287	0.11 239	0.35 332	0.23 450	0.11 202	0.24 380	0.20 439	0.29 261	0.26 305	0.26 354	0.25 315	0.25 379	0.18 369	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

CRE-IMP	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.11 202	0.24 380	0.17 286	0.29 261	0.21 215	0.27 364	0.26 327	0.24 367	0.17 338	0.23 276	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.10 482

GMM-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.43 454	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.25 567	0.37 388	0.27 316	0.30 438	0.45 567	0.27 412	0.21 406	0.31 419	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.19 646

111	0.20 357	0.17 518	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.24 380	0.17 286	0.41 437	0.45 561	0.23 316	0.29 358	0.29 439	0.21 406	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

PStereo	0.26 510	0.37 674	0.34 321	0.21 315	0.13 366	0.25 400	0.25 567	0.33 321	0.47 584	0.26 354	0.17 200	0.29 439	0.34 592	0.35 451	0.37 587	0.23 678	0.15 656	0.17 646	0.13 610	0.23 668	0.21 667

WQFJA1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

WQFJX	0.18 287	0.10 156	0.17 79	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.18 337	0.53 590	0.45 561	0.17 248	0.16 181	0.14 200	0.16 306	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.08 497	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

NLMM	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NLSM1	0.17 261	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.18 562	0.25 400	0.17 286	0.47 507	0.40 505	0.16 229	0.21 264	0.13 166	0.15 281	0.21 246	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

DFGA-Net	0.23 432	0.24 607	0.49 510	0.22 389	0.15 482	0.25 400	0.17 286	0.39 408	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.21 318	0.17 338	0.59 574	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

G2L-Stereo	0.25 491	0.16 498	0.47 493	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.18 337	0.46 497	0.35 438	0.33 493	0.37 463	0.40 557	0.22 424	0.60 578	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.09 422

DispNO	0.27 521	0.18 533	0.62 586	0.23 450	0.17 540	0.25 400	0.22 500	0.45 486	0.41 517	0.32 478	0.39 492	0.38 530	0.27 508	0.77 656	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.08 347

MyStereo07	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.29 261	0.21 215	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.13 224	0.25 322	0.13 190	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo06	0.20 357	0.12 303	0.57 562	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.40 422	0.21 215	0.30 438	0.24 303	0.31 466	0.18 369	0.22 266	0.18 354	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo05	0.23 432	0.12 303	0.57 562	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.48 520	0.52 626	0.31 456	0.23 289	0.25 379	0.22 424	0.30 412	0.21 438	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo04	0.23 432	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.49 530	0.52 626	0.28 377	0.23 289	0.27 412	0.23 438	0.30 412	0.22 460	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

RAFT-Test	0.17 261	0.10 156	0.38 381	0.19 179	0.12 282	0.25 400	0.17 286	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.29 358	0.27 412	0.14 261	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

anonymousdsp2	0.17 261	0.10 156	0.28 243	0.20 256	0.11 202	0.25 400	0.17 286	0.41 437	0.31 385	0.23 316	0.23 289	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.07 259

test_5	0.23 432	0.19 550	0.38 381	0.26 584	0.18 562	0.25 400	0.29 611	0.40 422	0.37 462	0.29 406	0.40 503	0.25 379	0.22 424	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.10 482

CIPLG	0.21 378	0.21 578	0.55 552	0.23 450	0.15 482	0.25 400	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.33 422	0.22 330	0.15 281	0.26 341	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

iRaft-Stereo_20w	0.19 336	0.10 156	0.46 485	0.19 179	0.13 366	0.25 400	0.19 386	0.52 578	0.19 161	0.29 406	0.21 264	0.22 330	0.20 396	0.28 376	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.08 291	0.08 347

dd	0.22 414	0.26 623	0.40 405	0.22 389	0.12 282	0.25 400	0.21 470	0.32 306	0.44 549	0.29 406	0.28 344	0.25 379	0.16 306	0.30 412	0.25 504	0.12 564	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

IPLGR	0.21 378	0.13 376	0.61 578	0.21 315	0.11 202	0.25 400	0.18 337	0.41 437	0.37 462	0.28 377	0.27 336	0.21 318	0.19 385	0.37 463	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

RAFT-RH_RVC	0.25 491	0.11 239	0.45 477	0.21 315	0.12 282	0.25 400	0.14 125	0.27 221	0.27 316	0.38 570	1.15 709	0.23 352	0.17 338	0.57 561	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.06 113	0.07 259

RAFT	0.21 378	0.17 518	0.32 292	0.24 508	0.12 282	0.25 400	0.27 588	0.35 358	0.28 335	0.33 493	0.33 422	0.38 530	0.22 424	0.29 396	0.17 325	0.08 314	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.10 456	0.06 159

TANstereo	0.15 223	0.09 94	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 400	0.14 125	0.23 141	0.28 335	0.24 331	0.30 374	0.16 244	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

PSMNet-RSSM	0.24 463	0.15 469	0.36 352	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.20 439	0.48 520	0.37 462	0.30 438	0.44 554	0.38 530	0.26 489	0.52 529	0.22 460	0.12 564	0.07 405	0.11 524	0.13 610	0.10 456	0.09 422

DN-CSS_ROB	0.22 414	0.25 612	0.47 493	0.24 508	0.14 418	0.25 400	0.12 46	0.40 422	0.33 411	0.29 406	0.42 529	0.22 330	0.20 396	0.33 433	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.07 259

SMOE	0.17 261	0.11 239	0.21 146	0.20 256	0.09 63	0.26 424	0.21 470	0.30 282	0.23 260	0.21 297	0.27 336	0.21 318	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.12 563	0.07 255	0.11 506	0.07 259

Hybrid-DGEV-03	0.20 357	0.14 430	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.26 424	0.16 234	0.31 294	0.27 316	0.32 478	0.58 637	0.23 352	0.15 281	0.23 276	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.06 159

FACV-RUCA	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.23 450	0.23 646	0.26 424	0.19 386	0.39 408	0.34 421	0.25 341	0.32 399	0.21 318	0.24 456	0.24 292	0.19 388	0.10 476	0.07 405	0.15 628	0.08 342	0.16 606	0.13 567

DCVSM-stereo	0.24 463	0.13 376	0.52 538	0.20 256	0.14 418	0.26 424	0.13 89	0.34 334	0.34 421	0.41 605	0.33 422	0.47 603	0.29 540	0.30 412	0.22 460	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.12 547	0.15 604

TestStereo1	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

x	0.19 336	0.11 239	0.29 257	0.20 256	0.11 202	0.26 424	0.18 337	0.41 437	0.29 354	0.25 341	0.29 358	0.28 428	0.24 456	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

SA-5K	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

PSM-AAD	0.25 491	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.26 424	0.38 668	0.34 334	0.28 335	0.35 530	0.39 492	0.28 428	0.79 705	0.30 412	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.08 291	0.21 667

CFNet_pseudo	0.23 432	0.13 376	0.47 493	0.19 179	0.13 366	0.26 424	0.16 234	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

FENet	0.21 378	0.11 239	0.45 477	0.21 315	0.12 282	0.26 424	0.17 286	0.41 437	0.35 438	0.30 438	0.31 389	0.29 439	0.23 438	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

ccs_rob	0.23 432	0.13 376	0.47 493	0.20 256	0.13 366	0.26 424	0.17 286	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

FSD					0.24 654	0.27 435	0.27 588	0.31 294	0.29 354	0.26 354	0.27 336	0.28 428	0.27 508	0.28 376	0.26 518	0.23 678	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.25 674

G2L-ROB	0.23 432	0.15 469	0.41 430	0.19 179	0.12 282	0.27 435	0.21 470	0.47 507	0.33 411	0.34 513	0.31 389	0.41 564	0.22 424	0.49 514	0.26 518	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

xyz-stereo-finetune2	0.17 261	0.11 239	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 435	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.22 307	0.28 344	0.21 318	0.22 424	0.37 463	0.22 460	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.07 259

G2L-Stereo_test	0.24 463	0.16 498	0.38 381	0.19 179	0.13 366	0.27 435	0.24 549	0.49 530	0.38 477	0.37 555	0.37 463	0.40 557	0.24 456	0.52 529	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.08 347

castereo++	0.13 143	0.10 156	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.27 435	0.13 89	0.23 141	0.23 260	0.11 73	0.13 105	0.16 244	0.10 94	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.04 1

ITSA-stereo	0.25 491	0.15 469	0.33 309	0.23 450	0.11 202	0.27 435	0.18 337	0.56 626	0.59 653	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.28 525	0.49 514	0.30 550	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.13 567

test_sample2	0.21 378	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.11 202	0.27 435	0.21 470	0.43 465	0.29 354	0.26 354	0.31 389	0.30 456	0.24 456	0.45 498	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

SMFormer	0.25 491	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

tta	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

qqq1	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

fff1	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

11t1	0.18 287	0.10 156	0.30 268	0.20 256	0.11 202	0.27 435	0.17 286	0.35 358	0.23 260	0.25 341	0.23 289	0.23 352	0.23 438	0.25 322	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

MIPNet	0.21 378	0.15 469	0.52 538	0.21 315	0.12 282	0.27 435	0.20 439	0.45 486	0.37 462	0.30 438	0.23 289	0.19 289	0.24 456	0.27 361	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

GES	0.22 414	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.14 418	0.27 435	0.19 386	0.49 530	0.33 411	0.30 438	0.36 454	0.25 379	0.23 438	0.29 396	0.22 460	0.10 476	0.08 497	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.11 523

HCRNet	0.24 463	0.25 612	0.33 309	0.34 670	0.16 515	0.27 435	0.18 337	0.43 465	0.35 438	0.30 438	0.35 444	0.32 476	0.22 424	0.44 495	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.10 456	0.09 422

ACVNet	0.23 432	0.13 376	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.27 435	0.23 527	0.39 408	0.44 549	0.28 377	0.41 512	0.38 530	0.26 489	0.27 361	0.32 564	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.07 259

cf-r	0.24 463	0.15 469	0.44 464	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.22 500	0.42 451	0.40 505	0.30 438	0.42 529	0.42 573	0.26 489	0.43 491	0.25 504	0.11 524	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.08 347

GANet-RSSM	0.24 463	0.14 430	0.36 352	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.21 470	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.39 492	0.39 542	0.28 525	0.58 568	0.23 481	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.09 422

DMCA	0.22 414	0.14 430	0.36 352	0.22 389	0.14 418	0.27 435	0.20 439	0.43 465	0.38 477	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.24 456	0.24 292	0.28 530	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.11 523

HITNet	0.20 357	0.17 518	0.43 454	0.19 179	0.08 30	0.27 435	0.14 125	0.42 451	0.30 371	0.29 406	0.32 399	0.27 412	0.21 406	0.28 376	0.25 504	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Hybrid-DGEV-2	0.21 378	0.15 469	0.34 321	0.24 508	0.13 366	0.28 455	0.14 125	0.48 520	0.44 549	0.27 364	0.24 303	0.25 379	0.25 478	0.28 376	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.07 259

IGEV-RUCA	0.21 378	0.08 44	0.23 179	0.19 179	0.19 589	0.28 455	0.24 549	0.23 141	0.21 215	0.20 283	0.23 289	0.28 428	0.49 664	0.26 341	0.18 354	0.09 421	0.08 497	0.18 655	0.13 610	0.17 623	0.17 626

test_sample7	0.25 491	0.15 469	0.35 332	0.20 256	0.14 418	0.28 455	0.21 470	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.14 610	0.09 536	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

test_sample1	0.20 357	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.12 282	0.28 455	0.19 386	0.41 437	0.25 293	0.26 354	0.31 389	0.29 439	0.26 489	0.44 495	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

mmm	0.21 378	0.12 303	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.28 455	0.21 470	0.41 437	0.27 316	0.29 406	0.38 478	0.29 439	0.24 456	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.10 456	0.09 422

ffm	0.22 414	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

ff1	0.29 555	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

mmx	0.31 570	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

xxx	0.31 570	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

GMStereo_Zeroshot	0.24 463	0.21 578	0.45 477	0.26 584	0.13 366	0.28 455	0.15 180	0.39 408	0.35 438	0.37 555	0.43 543	0.40 557	0.17 338	0.34 440	0.20 411	0.12 564	0.07 405	0.13 585	0.07 255	0.16 606	0.09 422

PCWNet_CMD	0.23 432	0.13 376	0.48 504	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

CFNet_ucs	0.24 463	0.13 376	0.50 521	0.20 256	0.15 482	0.28 455	0.17 286	0.49 530	0.45 561	0.32 478	0.42 529	0.39 542	0.22 424	0.31 419	0.21 438	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.09 453	0.12 547	0.11 523

CASS	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.11 202	0.28 455	0.19 386	0.39 408	0.30 371	0.32 478	0.34 433	0.25 379	0.24 456	0.25 322	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.11 506	0.11 523
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Sa-1000	0.22 414	0.15 469	0.35 332	0.23 450	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.47 507	0.39 487	0.30 438	0.50 596	0.26 401	0.19 385	0.33 433	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

IPLG	0.21 378	0.15 469	0.53 542	0.21 315	0.12 282	0.28 455	0.17 286	0.42 451	0.30 371	0.33 493	0.32 399	0.15 222	0.17 338	0.50 518	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

THIR-Stereo	0.29 555	0.12 303	0.41 430	0.19 179	0.11 202	0.28 455	0.72 720	0.32 306	0.35 438	0.37 555	0.65 661	0.34 495	0.50 666	0.57 561	0.45 628	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

DRaft	0.24 463	0.10 156	0.34 321	0.18 115	0.12 282	0.28 455	0.23 527	0.33 321	0.39 487	0.38 570	0.61 652	0.21 318	0.41 631	0.48 509	0.42 618	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.08 347

aanetorigin	0.39 630	0.29 641	1.09 689	0.24 508	0.19 589	0.28 455	0.37 662	0.33 321	0.47 584	0.94 710	0.82 687	0.52 633	0.54 672	0.49 514	0.50 645	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.16 606	0.15 604

GwcNet-RSSM	0.26 510	0.17 518	0.46 485	0.21 315	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.44 473	0.42 525	0.31 456	0.45 567	0.40 557	0.26 489	0.55 546	0.28 530	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

DIP-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.33 309	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.12 46	0.42 451	0.25 293	0.27 364	0.32 399	0.21 318	0.17 338	0.25 322	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.08 347
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 414	0.18 533	0.47 493	0.22 389	0.10 138	0.28 455	0.14 125	0.46 497	0.32 397	0.31 456	0.34 433	0.31 466	0.25 478	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.10 456	0.08 347

MSMDNet	0.23 432	0.13 376	0.48 504	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.09 422

DA	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

GGEV	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

CoDeX	0.23 432	0.12 303	0.46 485	0.21 315	0.14 418	0.29 477	0.21 470	0.53 590	0.41 517	0.29 406	0.35 444	0.29 439	0.22 424	0.48 509	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

Any-RAFT	0.17 261	0.08 44	0.31 283	0.19 179	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.42 451	0.30 371	0.24 331	0.27 336	0.27 412	0.16 306	0.21 246	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

ToySt	0.24 463	0.16 498	0.48 504	0.21 315	0.13 366	0.29 477	0.29 611	0.39 408	0.39 487	0.27 364	0.35 444	0.39 542	0.31 572	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

Selective-RAFT	0.17 261	0.12 303	0.30 268	0.24 508	0.10 138	0.29 477	0.15 180	0.32 306	0.31 385	0.17 248	0.17 200	0.21 318	0.18 369	0.28 376	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.06 159

DAS	0.27 521	0.12 303	0.42 440	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.75 644	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

SepStereo	0.26 510	0.12 303	0.42 440	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.64 602	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

AACVNet	0.26 510	0.16 498	0.37 361	0.22 389	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.41 437	0.31 385	0.38 570	0.42 529	0.43 577	0.28 525	0.73 635	0.25 504	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.11 523

GANet-ADL	0.21 378	0.12 303	0.45 477	0.23 450	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.46 497	0.35 438	0.25 341	0.32 399	0.32 476	0.19 385	0.24 292	0.20 411	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

ICVP	0.23 432	0.13 376	0.44 464	0.26 584	0.14 418	0.29 477	0.25 567	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.43 543	0.35 509	0.25 478	0.26 341	0.23 481	0.12 564	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.10 482
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.24 463	0.21 578	0.78 630	0.22 389	0.12 282	0.29 477	0.24 549	0.43 465	0.32 397	0.33 493	0.28 344	0.28 428	0.19 385	0.49 514	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.09 380	0.06 159

DMCA-RVC	0.27 521	0.21 578	0.61 578	0.28 635	0.17 540	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.35 438	0.40 596	0.37 463	0.39 542	0.36 602	0.43 491	0.30 550	0.13 585	0.10 571	0.15 628	0.11 542	0.13 565	0.10 482

CCAANet	0.25 491	0.13 376	0.51 531	0.22 389	0.15 482	0.29 477	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.26 354	0.49 592	0.32 476	0.24 456	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.10 482

STTStereo	0.28 542	0.20 563	0.61 578	0.25 549	0.17 540	0.29 477	0.24 549	0.47 507	0.39 487	0.39 586	0.41 512	0.44 588	0.28 525	0.40 483	0.28 530	0.13 585	0.12 617	0.13 585	0.16 647	0.12 547	0.11 523

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 521	0.21 578	0.59 573	0.25 549	0.18 562	0.29 477	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.38 570	0.41 512	0.43 577	0.27 508	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.11 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 521	0.26 623	0.72 622	0.23 450	0.13 366	0.29 477	0.18 337	0.52 578	0.49 605	0.37 555	0.45 567	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.12 547	0.09 422

MLCV	0.22 414	0.16 498	0.44 464	0.21 315	0.08 30	0.29 477	0.19 386	0.38 396	0.37 462	0.38 570	0.44 554	0.31 466	0.21 406	0.41 485	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

iResNet	0.24 463	0.18 533	0.61 578	0.25 549	0.11 202	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.43 533	0.33 493	0.43 543	0.27 412	0.22 424	0.34 440	0.26 518	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

z-ln-s-r	0.32 579	0.21 578	0.82 647	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.26 581	0.43 465	0.50 613	0.32 478	0.60 645	0.39 542	0.29 540	0.73 635	0.66 675	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.08 347

rvit_105_1	0.27 521	0.19 550	0.46 485	0.27 612	0.19 589	0.30 496	0.35 653	0.44 473	0.51 617	0.31 456	0.31 389	0.31 466	0.26 489	0.35 451	0.25 504	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.11 506	0.10 482

test_sample6	0.25 491	0.13 376	0.41 430	0.21 315	0.11 202	0.30 496	0.22 500	0.51 559	0.35 438	0.33 493	0.43 543	0.30 456	0.24 456	0.57 561	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.10 482

test_sample5	0.24 463	0.13 376	0.42 440	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.32 478	0.41 512	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

DualNet	0.24 463	0.13 376	0.42 440	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.33 493	0.43 543	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

tt1	0.18 287	0.14 430	0.35 332	0.23 450	0.11 202	0.30 496	0.19 386	0.35 358	0.44 549	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

dad	0.28 542	0.31 656	0.44 464	0.21 315	0.14 418	0.30 496	0.20 439	0.33 321	0.49 605	0.44 628	0.44 554	0.45 593	0.21 406	0.41 485	0.26 518	0.20 673	0.11 597	0.20 668	0.11 542	0.14 583	0.10 482

DEmStereo	0.26 510	0.09 94	0.47 493	0.19 179	0.12 282	0.30 496	0.25 567	0.28 244	0.36 451	0.36 547	0.58 637	0.25 379	0.48 663	0.53 536	0.44 625	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.07 259

RAFT + AFF	0.27 521	0.23 603	0.50 521	0.25 549	0.17 540	0.30 496	0.33 647	0.52 578	0.40 505	0.28 377	0.30 374	0.30 456	0.31 572	0.62 593	0.24 494	0.09 421	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.11 523

EAI-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.33 309	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.46 692	0.46 497	0.20 193	0.25 341	0.50 596	0.17 256	0.16 306	0.24 292	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.10 501	0.06 113	0.07 259

CFNet-ft	0.24 463	0.15 469	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

FADNet_RVC	0.30 563	0.28 633	0.83 650	0.23 450	0.15 482	0.30 496	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.30 438	0.38 478	0.30 456	0.27 508	0.52 529	0.31 558	0.14 610	0.14 640	0.14 612	0.16 647	0.21 658	0.23 680

CFNet_RVC	0.24 463	0.15 469	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

AANet_RVC	0.31 570	0.22 593	0.50 521	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.24 549	0.47 507	0.54 636	0.38 570	0.60 645	0.43 577	0.29 540	0.87 677	0.40 606	0.11 524	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

DeepPruner_ROB	0.26 510	0.19 550	0.44 464	0.21 315	0.16 515	0.30 496	0.21 470	0.52 578	0.32 397	0.35 530	0.38 478	0.39 542	0.26 489	0.42 489	0.24 494	0.15 625	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.14 583	0.13 567

iResNet_ROB	0.25 491	0.19 550	0.40 405	0.20 256	0.12 282	0.30 496	0.16 234	0.55 610	0.53 631	0.38 570	0.43 543	0.37 522	0.26 489	0.38 469	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.09 380	0.09 422

MWSP-net	0.25 491	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.40 679	0.50 541	0.43 533	0.32 478	0.33 422	0.36 514	0.31 572	0.28 376	0.31 558	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

S	0.19 336	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.31 389	0.20 304	0.20 396	0.18 163	0.17 325	0.12 564	0.09 536	0.15 628	0.16 647	0.11 506	0.12 547

IGEV_i1	0.21 378	0.11 239	0.43 454	0.22 389	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.43 465	0.30 371	0.29 406	0.30 374	0.31 466	0.20 396	0.33 433	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.08 347

RT-IGEV	0.25 491	0.10 156	0.48 504	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.28 604	0.53 590	0.39 487	0.36 547	0.41 512	0.44 588	0.30 555	0.28 376	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.10 482

Selective-IGEV-i1	0.21 378	0.10 156	0.31 283	0.23 450	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.46 497	0.42 525	0.27 364	0.32 399	0.33 485	0.17 338	0.25 322	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.09 422

coex_refinement	0.26 510	0.16 498	0.36 352	0.23 450	0.15 482	0.31 512	0.20 439	0.49 530	0.42 525	0.35 530	0.42 529	0.45 593	0.27 508	0.55 546	0.33 571	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.10 456	0.10 482

MyStereo8	0.22 414	0.15 469	0.63 589	0.21 315	0.17 540	0.31 512	0.16 234	0.36 377	0.32 397	0.28 377	0.36 454	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.28 530	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.12 547

ACVNet-DCA	0.18 287	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

xx1	0.20 357	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.28 428	0.24 456	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

1test111	0.19 336	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

cc1	0.18 287	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

anonymousa	0.23 432	0.11 239	0.50 521	0.21 315	0.16 515	0.31 512	0.20 439	0.36 377	0.35 438	0.32 478	0.50 596	0.39 542	0.26 489	0.22 266	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.07 201	0.08 347

IER	0.23 432	0.12 303	0.39 397	0.20 256	0.14 418	0.31 512	0.19 386	0.42 451	0.36 451	0.33 493	0.40 503	0.32 476	0.33 583	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

PSMNet-ADL	0.25 491	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.14 418	0.31 512	0.22 500	0.44 473	0.36 451	0.27 364	0.33 422	0.41 564	0.28 525	0.61 585	0.29 542	0.11 524	0.09 536	0.09 382	0.11 542	0.10 456	0.10 482

test_sample4	0.24 463	0.13 376	0.43 454	0.20 256	0.12 282	0.32 526	0.21 470	0.51 559	0.34 421	0.31 456	0.37 463	0.28 428	0.23 438	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

test_sample3	0.23 432	0.12 303	0.43 454	0.19 179	0.12 282	0.32 526	0.20 439	0.50 541	0.34 421	0.31 456	0.33 422	0.29 439	0.22 424	0.53 536	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

1111x	0.32 579	0.11 239	0.40 405	0.22 389	0.11 202	0.32 526	0.26 581	0.59 651	0.43 533	0.31 456	0.41 512	0.39 542	0.28 525	0.76 650	1.37 724	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

HBP-ISP	0.33 589	0.30 648	0.72 622	0.22 389	0.16 515	0.32 526	0.22 500	0.54 600	0.44 549	0.41 605	0.49 592	0.33 485	0.38 615	0.73 635	0.25 504	0.18 664	0.19 682	0.24 679	0.20 670	0.16 606	0.13 567

s12784h	0.17 261	0.09 94	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 526	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.23 316	0.25 315	0.18 269	0.17 338	0.25 322	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

pcwnet_v2	0.32 579	0.15 469	1.26 704	0.23 450	0.18 562	0.32 526	0.18 337	0.59 651	0.60 657	0.36 547	0.45 567	0.35 509	0.29 540	0.36 460	0.25 504	0.14 610	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.15 604

psm_up	0.29 555	0.16 498	0.41 430	0.26 584	0.17 540	0.32 526	0.26 581	0.55 610	0.43 533	0.36 547	0.40 503	0.45 593	0.37 611	0.58 568	0.30 550	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.10 456	0.10 482

FADNet-RVC-Resample	0.29 555	0.25 612	0.93 670	0.26 584	0.16 515	0.32 526	0.21 470	0.47 507	0.39 487	0.35 530	0.38 478	0.33 485	0.27 508	0.53 536	0.24 494	0.10 476	0.10 571	0.14 612	0.13 610	0.13 565	0.16 613

RASNet	0.28 542	0.14 430	0.44 464	0.22 389	0.18 562	0.32 526	0.19 386	0.48 520	0.38 477	0.29 406	0.43 543	0.47 603	0.37 611	0.79 660	0.36 586	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.07 259

AdaStereo	0.24 463	0.16 498	0.37 361	0.24 508	0.12 282	0.32 526	0.17 286	0.54 600	0.42 525	0.33 493	0.38 478	0.35 509	0.21 406	0.30 412	0.22 460	0.14 610	0.06 263	0.13 585	0.08 342	0.11 506	0.08 347
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NOSS_ROB	0.31 570	0.20 563	0.35 332	0.24 508	0.16 515	0.32 526	0.19 386	0.52 578	0.48 596	0.33 493	0.36 454	0.42 573	0.28 525	0.93 689	0.24 494	0.19 670	0.20 687	0.24 679	0.22 681	0.17 623	0.17 626

S0	0.18 287	0.13 376	0.21 146	0.23 450	0.11 202	0.33 537	0.26 581	0.27 221	0.21 215	0.21 297	0.26 327	0.20 304	0.16 306	0.19 195	0.17 325	0.12 564	0.11 597	0.14 612	0.14 625	0.10 456	0.07 259

PAM_32	0.23 432	0.10 156	0.63 589	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.19 386	0.36 377	0.23 260	0.29 406	0.28 344	0.56 648	0.28 525	0.27 361	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.09 422

GEStereo_RVC	0.27 521	0.20 563	0.44 464	0.27 612	0.16 515	0.33 537	0.25 567	0.56 626	0.54 636	0.34 513	0.38 478	0.34 495	0.25 478	0.51 523	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.11 523

test_xeample	0.34 598	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.33 537	0.23 527	0.55 610	0.38 477	0.32 478	0.45 567	0.29 439	0.26 489	0.57 561	2.24 743	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

HGLStereo	0.27 521	0.14 430	0.46 485	0.24 508	0.21 616	0.33 537	0.23 527	0.50 541	0.42 525	0.35 530	0.48 590	0.41 564	0.33 583	0.45 498	0.33 571	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.12 547

FAT-Stereo	0.36 608	0.18 533	0.73 626	0.26 584	0.18 562	0.33 537	0.29 611	0.60 660	0.59 653	0.46 636	0.60 645	0.60 661	0.50 666	0.61 585	0.34 576	0.13 585	0.14 640	0.13 585	0.12 581	0.14 583	0.18 639

FADNet-RVC	0.31 570	0.35 666	0.78 630	0.25 549	0.20 608	0.33 537	0.20 439	0.49 530	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.41 564	0.29 540	0.63 600	0.31 558	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.15 635	0.19 646	0.19 646

TDLM	0.30 563	0.21 578	0.38 381	0.28 635	0.15 482	0.33 537	0.32 635	0.52 578	0.47 584	0.38 570	0.43 543	0.39 542	0.29 540	0.91 686	0.28 530	0.14 610	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.12 547	0.10 482

CFNet	0.27 521	0.20 563	0.44 464	0.22 389	0.14 418	0.33 537	0.14 125	0.51 559	0.45 561	0.30 438	0.40 503	0.38 530	0.27 508	0.76 650	0.25 504	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.08 347

CVANet_RVC	0.30 563	0.19 550	0.41 430	0.26 584	0.16 515	0.33 537	0.26 581	0.52 578	0.47 584	0.40 596	0.46 577	0.43 577	0.31 572	0.89 682	0.26 518	0.14 610	0.09 536	0.14 612	0.13 610	0.14 583	0.10 482

UCFNet_RVC	0.24 463	0.16 498	0.34 321	0.18 115	0.15 482	0.33 537	0.16 234	0.46 497	0.35 438	0.29 406	0.35 444	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.22 460	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.14 625	0.13 565	0.12 547

PS-NSSS	0.32 579	0.30 648	0.46 485	0.23 450	0.17 540	0.33 537	0.24 549	0.57 636	0.41 517	0.37 555	0.52 610	0.35 509	0.30 555	0.80 664	0.30 550	0.17 653	0.14 640	0.21 670	0.15 635	0.15 598	0.13 567

HSM	0.28 542	0.16 498	0.35 332	0.20 256	0.15 482	0.33 537	0.19 386	0.53 590	0.37 462	0.36 547	0.38 478	0.67 683	0.31 572	0.89 682	0.23 481	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.08 347

CBMV_ROB	0.33 589	0.18 533	0.53 542	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.20 439	0.51 559	0.45 561	0.51 655	0.55 625	0.45 593	0.42 640	0.71 627	0.32 564	0.18 664	0.19 682	0.23 677	0.21 673	0.14 583	0.15 604

PSMNet-RUCA	0.37 618	0.41 685	0.66 604	0.46 701	0.41 699	0.34 551	0.25 567	0.57 636	0.45 561	0.39 586	0.52 610	0.43 577	0.33 583	0.41 485	0.29 542	0.25 689	0.14 640	0.33 703	0.21 673	0.31 694	0.22 673

PAM	0.23 432	0.10 156	0.63 589	0.22 389	0.15 482	0.34 551	0.21 470	0.37 388	0.22 234	0.31 456	0.27 336	0.55 644	0.26 489	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.09 422

DDVS	0.25 491	0.15 469	0.39 397	0.24 508	0.17 540	0.34 551	0.21 470	0.41 437	0.30 371	0.33 493	0.41 512	0.48 609	0.21 406	0.52 529	0.27 524	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.14 591

DualNet (step1)	0.28 542	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.23 678	0.09 536	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

test_sample9	0.42 642	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.66 613	0.91 696	0.23 678	1.82 755	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

test_sample8	0.49 667	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.55 610	0.34 421	0.62 680	0.38 478	1.15 714	0.67 695	0.66 613	0.91 696	0.23 678	1.82 755	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

gwcnet-sp	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

scenet	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

ssnet	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

AASNet	0.27 521	0.19 550	0.49 510	0.26 584	0.17 540	0.34 551	0.20 439	0.62 672	0.48 596	0.35 530	0.40 503	0.32 476	0.25 478	0.28 376	0.34 576	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.13 565	0.11 523

SACVNet	0.30 563	0.20 563	0.41 430	0.25 549	0.18 562	0.34 551	0.25 567	0.52 578	0.40 505	0.41 605	0.44 554	0.46 601	0.32 580	0.71 627	0.25 504	0.13 585	0.10 571	0.12 563	0.12 581	0.16 606	0.17 626

ADLNet	0.28 542	0.15 469	0.42 440	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.23 527	0.53 590	0.43 533	0.42 615	0.41 512	0.44 588	0.27 508	0.55 546	0.35 580	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.12 547

SFCPSM	0.22 414	0.10 156	0.51 531	0.21 315	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.55 610	0.39 487	0.29 406	0.32 399	0.23 352	0.21 406	0.27 361	0.19 388	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.08 347

acv_ft	0.25 491	0.13 376	0.40 405	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.21 470	0.45 486	0.44 549	0.38 570	0.41 512	0.38 530	0.27 508	0.27 361	0.35 580	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.07 259

HSM-Net_RVC	0.27 521	0.11 239	0.42 440	0.19 179	0.11 202	0.34 551	0.20 439	0.62 672	0.43 533	0.40 596	0.43 543	0.50 623	0.26 489	0.76 650	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWDA-net	0.29 555	0.21 578	0.47 493	0.25 549	0.21 616	0.35 566	0.32 635	0.44 473	0.47 584	0.38 570	0.40 503	0.33 485	0.38 615	0.54 543	0.40 606	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

MEA-ACV	0.26 510	0.11 239	0.42 440	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.24 549	0.53 590	0.47 584	0.35 530	0.42 529	0.36 514	0.34 592	0.47 505	0.27 524	0.09 421	0.09 536	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.10 482

GASNet	0.36 608	0.46 690	0.88 662	0.34 670	0.23 646	0.35 566	0.22 500	0.60 660	0.53 631	0.40 596	0.37 463	0.45 593	0.30 555	0.79 660	0.35 580	0.15 625	0.10 571	0.14 612	0.14 625	0.22 665	0.12 547

BSDual-CNN	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

hknet	0.25 491	0.14 430	0.40 405	0.25 549	0.15 482	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.37 462	0.34 513	0.35 444	0.43 577	0.27 508	0.37 463	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

psmg	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.23 527	0.51 559	0.34 421	0.35 530	0.38 478	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

DeepPrunerF	0.44 653	0.29 641	1.29 707	0.33 668	0.30 685	0.35 566	0.36 658	0.62 672	1.15 730	0.40 596	0.44 554	0.39 542	0.41 631	0.80 664	0.52 648	0.18 664	0.14 640	0.23 677	0.21 673	0.17 623	0.17 626

SME	0.21 378	0.20 563	0.29 257	0.23 450	0.11 202	0.36 573	0.17 286	0.37 388	0.29 354	0.24 331	0.28 344	0.19 289	0.21 406	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.08 347

Anonymus123	0.14 186	0.10 156	0.42 440	0.18 115	0.11 202	0.36 573	0.14 125	0.28 244	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

ADLNet2	0.30 563	0.17 518	0.72 622	0.23 450	0.17 540	0.36 573	0.24 549	0.52 578	0.51 617	0.32 478	0.38 478	0.45 593	0.30 555	0.69 620	0.35 580	0.10 476	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.12 547	0.10 482

LMCR-Stereo	0.26 510	0.18 533	0.49 510	0.28 635	0.14 418	0.36 573	0.23 527	0.54 600	0.34 421	0.39 586	0.40 503	0.29 439	0.29 540	0.37 463	0.27 524	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.13 565	0.09 422

222	0.41 639	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.36 573	0.20 439	0.57 636	0.39 487	0.35 530	0.44 554	0.30 456	0.27 508	0.55 546	3.56 748	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

FINET	0.34 598	0.27 630	0.80 640	0.24 508	0.24 654	0.36 573	0.34 649	0.54 600	0.72 684	0.39 586	0.47 584	0.32 476	0.30 555	0.51 523	0.32 564	0.19 670	0.17 671	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

ac_64	0.27 521	0.13 376	0.41 430	0.24 508	0.17 540	0.36 573	0.22 500	0.46 497	0.33 411	0.35 530	0.36 454	0.52 633	0.30 555	0.62 593	0.32 564	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

w-ln-seven-2	0.36 608	0.29 641	1.06 686	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.30 622	0.50 541	0.54 636	0.45 632	0.55 625	0.45 593	0.41 631	0.62 593	0.49 639	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.11 523

xxxx	0.34 598	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.37 580	0.20 439	0.58 645	0.38 477	0.29 406	0.42 529	0.38 530	0.24 456	0.46 501	2.20 741	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

UPFNet	0.25 491	0.12 303	0.38 381	0.24 508	0.19 589	0.37 580	0.28 604	0.48 520	0.38 477	0.34 513	0.37 463	0.37 522	0.28 525	0.39 474	0.33 571	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.08 347

FADNet	0.32 579	0.36 669	0.74 627	0.23 450	0.22 633	0.37 580	0.19 386	0.53 590	0.48 596	0.32 478	0.36 454	0.43 577	0.32 580	0.64 602	0.25 504	0.16 641	0.16 664	0.14 612	0.16 647	0.24 672	0.19 646

RP	0.35 603	0.22 593	0.51 531	0.31 656	0.24 654	0.37 580	0.28 604	0.50 541	0.58 652	0.40 596	0.63 658	0.61 665	0.47 657	0.61 585	0.39 599	0.16 641	0.15 656	0.17 646	0.15 635	0.17 623	0.17 626

edge stereo	0.39 630	0.22 593	0.81 643	0.27 612	0.22 633	0.37 580	0.24 549	0.56 626	0.54 636	0.53 667	0.60 645	0.71 692	0.50 666	0.78 658	0.40 606	0.16 641	0.14 640	0.19 664	0.14 625	0.16 606	0.17 626

StereoDRNet-Refined	0.27 521	0.17 518	0.35 332	0.25 549	0.14 418	0.37 580	0.21 470	0.47 507	0.41 517	0.44 628	0.51 602	0.41 564	0.28 525	0.45 498	0.37 587	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.10 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.33 589	0.20 563	0.43 454	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.31 627	0.55 610	0.50 613	0.51 655	0.53 617	0.58 656	0.37 611	0.63 600	0.45 628	0.17 653	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.14 591

DStereoO	0.46 658	0.32 661	0.51 531	0.36 681	0.29 684	0.38 588	0.45 689	0.55 610	0.60 657	0.47 643	0.49 592	0.48 609	0.73 702	0.59 574	0.69 678	0.81 733	0.18 677	0.38 706	0.19 668	0.46 708	0.20 658

GCST	0.47 661	0.60 710	0.57 562	1.04 735	0.48 709	0.38 588	0.11 28	0.40 422	0.32 397	0.41 605	0.34 433	0.29 439	0.17 338	0.46 501	0.19 388	0.69 725	0.42 720	0.79 730	0.62 733	0.62 716	0.46 713

CBFPSM	0.27 521	0.16 498	0.67 605	0.20 256	0.14 418	0.38 588	0.25 567	0.40 422	0.36 451	0.33 493	0.36 454	0.56 648	0.38 615	0.32 426	0.38 591	0.08 314	0.08 497	0.07 175	0.08 342	0.09 380	0.11 523

psmorigin	0.50 671	0.25 612	3.03 738	0.24 508	0.19 589	0.38 588	0.22 500	0.50 541	0.44 549	0.64 684	0.68 667	0.71 692	0.51 669	0.85 674	0.45 628	0.14 610	0.17 671	0.13 585	0.14 625	0.16 606	0.21 667

EDNetEfficient	0.63 692	0.37 674	2.40 733	0.26 584	0.25 662	0.38 588	0.49 702	0.41 437	1.06 724	1.38 728	0.87 694	0.62 667	0.95 716	0.65 609	1.65 729	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.19 646	0.17 626

DSFCA	0.27 521	0.13 376	0.36 352	0.20 256	0.17 540	0.38 588	0.31 627	0.47 507	0.43 533	0.43 621	0.37 463	0.39 542	0.29 540	0.52 529	0.32 564	0.12 564	0.10 571	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

S-Stereo	0.38 625	0.20 563	1.05 685	0.27 612	0.22 633	0.38 588	0.32 635	0.55 610	0.66 671	0.39 586	0.59 640	0.49 615	0.41 631	0.75 644	0.40 606	0.12 564	0.15 656	0.13 585	0.13 610	0.16 606	0.21 667

DLCB_ROB	0.28 542	0.16 498	0.34 321	0.27 612	0.16 515	0.38 588	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.46 636	0.46 577	0.51 627	0.33 583	0.53 536	0.33 571	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.09 422

PWC_ROB	0.38 625	0.29 641	0.69 611	0.25 549	0.20 608	0.38 588	0.19 386	0.58 645	0.67 674	0.57 674	0.85 690	0.51 627	0.40 627	0.71 627	0.52 648	0.13 585	0.09 536	0.14 612	0.10 501	0.17 623	0.14 591

AANet	0.49 667	0.42 687	1.56 717	0.22 389	0.19 589	0.39 597	0.25 567	0.52 578	0.92 713	0.92 707	0.93 697	0.84 699	0.67 695	0.59 574	0.59 659	0.15 625	0.11 597	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

hitnet-ft	0.29 555	0.17 518	0.40 405	0.19 179	0.14 418	0.39 597	0.23 527	0.44 473	0.41 517	0.36 547	0.46 577	0.53 638	0.34 592	0.76 650	0.32 564	0.14 610	0.10 571	0.13 585	0.10 501	0.15 598	0.13 567

PA-Net	0.37 618	0.28 633	0.83 650	0.31 656	0.28 675	0.39 597	0.42 683	0.51 559	0.55 642	0.34 513	0.42 529	0.41 564	0.36 602	0.79 660	0.49 639	0.12 564	0.23 698	0.16 640	0.23 684	0.12 547	0.18 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 603	0.23 603	0.60 575	0.36 681	0.22 633	0.39 597	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.52 661	0.50 596	0.59 658	0.41 631	0.76 650	0.49 639	0.13 585	0.11 597	0.14 612	0.12 581	0.17 623	0.15 604
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.45 656	0.35 666	0.90 665	0.35 679	0.33 690	0.39 597	0.38 668	0.50 541	0.61 661	0.52 661	0.51 602	0.62 667	0.45 648	0.93 689	0.48 637	0.26 690	0.29 708	0.29 695	0.33 704	0.29 692	0.26 689

pmcnn	0.50 671	0.20 563	0.78 630	0.24 508	0.26 666	0.39 597	0.30 622	0.51 559	0.50 613	0.54 669	1.23 712	2.52 740	0.37 611	0.77 656	0.95 699	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.10 456	0.08 347

TCMNet	0.33 589	0.23 603	0.72 622	0.29 638	0.30 685	0.40 603	0.28 604	0.50 541	0.47 584	0.37 555	0.45 567	0.40 557	0.29 540	0.60 578	0.39 599	0.14 610	0.13 629	0.15 628	0.14 625	0.17 623	0.15 604

ssnet_v2	0.28 542	0.16 498	0.44 464	0.22 389	0.15 482	0.40 603	0.30 622	0.57 636	0.46 579	0.38 570	0.36 454	0.47 603	0.29 540	0.38 469	0.39 599	0.13 585	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.11 523

RGC	0.39 630	0.32 661	0.64 597	0.34 670	0.27 670	0.40 603	0.29 611	0.57 636	0.53 631	0.45 632	0.64 660	0.62 667	0.45 648	0.72 633	0.39 599	0.15 625	0.15 656	0.21 670	0.20 670	0.18 637	0.19 646

ETE_ROB	0.34 598	0.26 623	0.45 477	0.29 638	0.18 562	0.40 603	0.37 662	0.57 636	0.47 584	0.50 650	0.50 596	0.62 667	0.36 602	0.55 546	0.38 591	0.13 585	0.10 571	0.14 612	0.12 581	0.16 606	0.16 613

Anonymous3	0.23 432	0.18 533	0.63 589	0.27 612	0.18 562	0.41 607	0.23 527	0.43 465	0.35 438	0.23 316	0.27 336	0.20 304	0.18 369	0.27 361	0.18 354	0.12 564	0.11 597	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.12 547

Syn2CoEx	0.36 608	0.31 656	0.78 630	0.34 670	0.21 616	0.41 607	0.28 604	0.61 664	0.49 605	0.42 615	0.56 632	0.45 593	0.44 645	0.69 620	0.38 591	0.17 653	0.14 640	0.15 628	0.12 581	0.13 565	0.12 547

delet	0.27 521	0.14 430	0.40 405	0.23 450	0.19 589	0.41 607	0.29 611	0.49 530	0.48 596	0.33 493	0.41 512	0.37 522	0.30 555	0.48 509	0.34 576	0.09 421	0.09 536	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.08 347

SuperB	0.49 667	0.28 633	2.23 729	0.23 450	0.15 482	0.41 607	0.32 635	0.47 507	0.82 696	0.43 621	0.50 596	0.33 485	0.45 648	0.68 618	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.98 737	0.14 591

AF-Net	0.37 618	0.26 623	0.56 559	0.32 662	0.23 646	0.41 607	0.29 611	0.61 664	0.64 668	0.42 615	0.68 667	0.65 678	0.49 664	0.57 561	0.44 625	0.15 625	0.11 597	0.19 664	0.14 625	0.15 598	0.13 567

GANet	0.36 608	0.22 593	0.49 510	0.29 638	0.17 540	0.41 607	0.38 668	0.57 636	0.45 561	0.46 636	0.75 678	0.55 644	0.40 627	0.94 691	0.41 615	0.13 585	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.14 583	0.11 523

NCCL2	0.35 603	0.26 623	0.49 510	0.36 681	0.22 633	0.41 607	0.41 680	0.53 590	0.42 525	0.47 643	0.46 577	0.61 665	0.39 622	0.55 546	0.37 587	0.16 641	0.13 629	0.21 670	0.21 673	0.16 606	0.16 613

DStereoRT	0.35 603	0.13 376	0.51 531	0.25 549	0.16 515	0.42 614	0.19 386	0.48 520	0.39 487	0.30 438	0.39 492	0.24 367	0.39 622	0.64 602	0.30 550	0.08 314	0.07 405	1.54 748	0.41 715	0.08 291	0.11 523

Anonymous_2	0.37 618	0.21 578	0.47 493	0.20 256	0.21 616	0.42 614	0.26 581	0.38 396	0.29 354	0.33 493	0.30 374	0.44 588	0.38 615	0.36 460	0.29 542	0.26 690	0.29 708	0.44 711	1.41 749	0.34 698	0.21 667

EDNetEfficientorigin	7.51 757	0.52 705	140.47 790	0.25 549	0.17 540	0.42 614	0.29 611	0.47 507	1.03 721	1.28 725	1.02 703	0.83 698	0.84 711	0.75 644	0.99 701	0.10 476	0.09 536	0.12 563	0.10 501	0.21 658	0.22 673

SHD	0.42 642	0.27 630	0.81 643	0.31 656	0.25 662	0.42 614	0.22 500	0.66 687	0.94 719	0.63 682	0.60 645	0.59 658	0.47 657	0.59 574	0.58 658	0.15 625	0.13 629	0.16 640	0.16 647	0.20 655	0.22 673

NVstereo2D	0.31 570	0.16 498	0.54 545	0.24 508	0.22 633	0.42 614	0.28 604	0.58 645	0.56 645	0.28 377	0.38 478	0.40 557	0.30 555	0.71 627	0.28 530	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.10 501	0.19 646	0.16 613

StereoDRNet	0.32 579	0.22 593	0.61 578	0.27 612	0.21 616	0.42 614	0.30 622	0.61 664	0.48 596	0.46 636	0.39 492	0.48 609	0.30 555	0.57 561	0.40 606	0.11 524	0.09 536	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.10 482

PWCDC_ROB	0.38 625	0.30 648	0.60 575	0.33 668	0.20 608	0.42 614	0.19 386	0.58 645	0.89 705	0.42 615	1.26 713	0.36 514	0.34 592	0.50 518	0.38 591	0.18 664	0.11 597	0.11 524	0.09 453	0.19 646	0.13 567

PSMNet_ROB	0.33 589	0.24 607	0.54 545	0.31 656	0.21 616	0.42 614	0.43 685	0.59 651	0.47 584	0.37 555	0.44 554	0.49 615	0.31 572	0.64 602	0.43 620	0.14 610	0.10 571	0.15 628	0.14 625	0.13 565	0.11 523

CBMV	0.33 589	0.21 578	0.54 545	0.23 450	0.13 366	0.42 614	0.33 647	0.53 590	0.48 596	0.52 661	0.49 592	0.50 623	0.41 631	0.56 557	0.31 558	0.15 625	0.16 664	0.18 655	0.16 647	0.13 565	0.13 567
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
BUS	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.43 623	0.17 286	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.32 476	0.20 396	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

NINENet	0.25 491	0.15 469	0.37 361	0.23 450	0.16 515	0.43 623	0.17 286	0.60 660	0.46 579	0.32 478	0.37 463	0.32 476	0.20 396	0.42 489	0.21 438	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.08 342	0.11 506	0.10 482

zh-mn7	0.46 658	0.45 689	1.48 713	0.25 549	0.19 589	0.44 625	0.29 611	0.56 626	0.82 696	0.65 686	0.96 699	0.49 615	0.38 615	0.88 680	0.63 669	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.13 565	0.14 591

iinet-f	0.30 563	0.18 533	1.03 684	0.20 256	0.15 482	0.44 625	0.22 500	0.45 486	0.37 462	0.35 530	0.44 554	0.41 564	0.34 592	0.34 440	0.40 606	0.10 476	0.09 536	0.08 280	0.08 342	0.13 565	0.11 523

Wz-Net-SNSev	0.43 647	0.41 685	1.27 705	0.30 650	0.21 616	0.44 625	0.41 680	0.61 664	0.65 669	0.46 636	0.65 661	0.62 667	0.39 622	0.74 643	0.59 659	0.12 564	0.11 597	0.12 563	0.13 610	0.16 606	0.14 591

CSP-Net	0.27 521	0.15 469	0.30 268	0.21 315	0.14 418	0.44 625	0.24 549	0.50 541	0.40 505	0.41 605	0.43 543	0.42 573	0.26 489	0.66 613	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.09 422

UNet	0.28 542	0.14 430	0.69 611	0.23 450	0.20 608	0.44 625	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.43 577	0.33 583	0.40 483	0.31 558	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

Nwc_Net	0.37 618	0.25 612	0.68 610	0.31 656	0.24 654	0.44 625	0.30 622	0.65 681	0.50 613	0.37 555	0.69 671	0.58 656	0.45 648	0.60 578	0.40 606	0.15 625	0.12 617	0.19 664	0.21 673	0.14 583	0.13 567

CRFU-Net	0.28 542	0.14 430	0.45 477	0.25 549	0.15 482	0.45 631	0.23 527	0.50 541	0.30 371	0.43 621	0.41 512	0.48 609	0.46 654	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

SGM-Forest	0.36 608	0.17 518	0.47 493	0.23 450	0.16 515	0.45 631	0.41 680	0.55 610	0.48 596	0.52 661	0.60 645	0.52 633	0.41 631	0.85 674	0.50 645	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.15 635	0.15 598	0.15 604
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 223	0.18 533	0.40 405	0.27 612	0.26 666	0.46 633	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fast-acv-ft	0.31 570	0.20 563	0.81 643	0.24 508	0.18 562	0.46 633	0.27 588	0.41 437	0.49 605	0.39 586	0.55 625	0.49 615	0.35 598	0.37 463	0.38 591	0.11 524	0.11 597	0.11 524	0.12 581	0.12 547	0.09 422

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 563	0.20 563	0.70 617	0.21 315	0.17 540	0.46 633	0.27 588	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.55 625	0.43 577	0.30 555	0.46 501	0.38 591	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.11 506	0.10 482

DDUNet	0.41 639	0.50 699	0.48 504	0.44 698	0.39 696	0.46 633	0.32 635	0.50 541	0.43 533	0.45 632	0.52 610	0.57 653	0.36 602	0.48 509	0.33 571	0.33 706	0.21 689	0.55 717	0.25 691	0.37 702	0.32 701

NCC-stereo	0.39 630	0.25 612	0.69 611	0.32 662	0.28 675	0.46 633	0.36 658	0.65 681	0.52 626	0.40 596	0.57 635	0.56 648	0.47 657	0.73 635	0.45 628	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 691	0.16 606	0.16 613

Abc-Net	0.39 630	0.25 612	0.69 611	0.32 662	0.28 675	0.46 633	0.36 658	0.65 681	0.52 626	0.40 596	0.57 635	0.56 648	0.47 657	0.73 635	0.45 628	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 691	0.16 606	0.16 613
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 589	0.17 518	0.61 578	0.27 612	0.19 589	0.46 633	0.29 611	0.65 681	0.51 617	0.47 643	0.46 577	0.44 588	0.34 592	0.62 593	0.41 615	0.12 564	0.08 497	0.13 585	0.12 581	0.12 547	0.10 482

zh-sn7	0.48 664	0.51 701	1.43 712	0.29 638	0.20 608	0.47 640	0.39 673	0.57 636	0.62 663	0.52 661	0.81 685	0.52 633	0.56 676	1.05 704	0.87 693	0.12 564	0.13 629	0.13 585	0.13 610	0.17 623	0.16 613

ACV-stereo	0.29 555	0.18 533	0.79 637	0.23 450	0.16 515	0.47 640	0.19 386	0.36 377	0.34 421	0.29 406	0.33 422	0.67 683	0.42 640	0.54 543	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.11 523

Wz-Net-LNSev	0.34 598	0.29 641	0.91 666	0.26 584	0.21 616	0.47 640	0.31 627	0.54 600	0.54 636	0.44 628	0.52 610	0.50 623	0.35 598	0.39 474	0.39 599	0.11 524	0.11 597	0.10 465	0.09 453	0.14 583	0.13 567

UDG	0.40 637	0.46 690	0.49 510	0.40 693	0.35 693	0.47 640	0.27 588	0.54 600	0.47 584	0.39 586	0.45 567	0.59 658	0.44 645	0.46 501	0.39 599	0.26 690	0.19 682	0.48 713	0.22 681	0.34 698	0.26 689

MMNet	0.27 521	0.14 430	0.49 510	0.24 508	0.17 540	0.47 640	0.22 500	0.45 486	0.51 617	0.39 586	0.41 512	0.36 514	0.33 583	0.39 474	0.34 576	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

LALA_ROB	0.36 608	0.25 612	0.46 485	0.30 650	0.21 616	0.47 640	0.39 673	0.61 664	0.51 617	0.52 661	0.51 602	0.69 689	0.36 602	0.50 518	0.43 620	0.17 653	0.11 597	0.16 640	0.14 625	0.17 623	0.15 604

YMNet	0.32 579	0.22 593	0.58 567	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 647	0.56 632	0.51 627	0.30 555	0.39 474	0.40 606	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

YMNet_1	0.32 579	0.22 593	0.58 567	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 647	0.56 632	0.51 627	0.30 555	0.39 474	0.40 606	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

SQANet	0.40 637	0.48 694	0.67 605	0.48 703	0.39 696	0.48 646	0.22 500	0.51 559	0.43 533	0.40 596	0.47 584	0.47 603	0.33 583	0.54 543	0.32 564	0.36 709	0.15 656	0.40 709	0.21 673	0.45 707	0.31 698

GwcNet	0.35 603	0.23 603	0.88 662	0.25 549	0.24 654	0.48 646	0.27 588	0.55 610	0.57 648	0.38 570	0.52 610	0.51 627	0.32 580	0.60 578	0.41 615	0.13 585	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.13 565	0.14 591

DISCO	0.32 579	0.13 376	0.51 531	0.25 549	0.16 515	0.48 646	0.25 567	0.50 541	0.57 648	0.37 555	0.45 567	0.62 667	0.36 602	0.64 602	0.49 639	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.11 523

Consistency-Raft	0.55 681	0.48 694	1.02 682	0.45 699	0.49 710	0.49 651	0.47 696	0.72 701	0.72 684	0.45 632	0.82 687	0.47 603	0.60 683	0.50 518	0.63 669	0.39 713	0.39 718	0.44 711	0.51 723	0.52 710	0.37 704

RTSC	0.39 630	0.28 633	0.78 630	0.27 612	0.18 562	0.49 651	0.22 500	0.59 651	0.84 703	0.55 671	0.53 617	0.49 615	0.36 602	0.67 617	0.82 689	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.17 623	0.17 626

ADCRef	0.38 625	0.24 607	0.88 662	0.26 584	0.21 616	0.49 651	0.27 588	0.52 578	0.48 596	0.50 650	0.58 637	0.35 509	0.47 657	0.48 509	1.29 723	0.09 421	0.08 497	0.12 563	0.12 581	0.11 506	0.11 523

coex-ft	3.44 745	0.73 719	48.55 788	0.24 508	0.19 589	0.50 654	0.43 685	0.47 507	2.40 746	7.03 761	1.20 710	0.97 707	2.23 743	0.73 635	1.92 738	0.12 564	0.15 656	0.14 612	0.12 581	0.21 658	0.43 709

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 608	0.36 669	0.53 542	0.34 670	0.19 589	0.51 655	0.24 549	0.55 610	0.38 477	0.41 605	0.47 584	0.47 603	0.27 508	0.73 635	0.30 550	0.36 709	0.19 682	0.27 683	0.17 657	0.26 681	0.23 680

ADCMid	0.49 667	0.34 664	1.13 694	0.26 584	0.21 616	0.51 655	0.37 662	0.57 636	0.54 636	0.75 697	0.66 663	0.62 667	0.64 694	0.64 602	1.68 730	0.13 585	0.12 617	0.17 646	0.17 657	0.20 655	0.17 626

CC-Net-ROB	0.43 647	0.47 692	0.65 599	0.37 687	0.23 646	0.51 655	0.29 611	0.66 687	0.49 605	0.46 636	0.51 602	0.48 609	0.38 615	0.96 695	0.35 580	0.34 707	0.23 698	0.55 717	0.25 691	0.31 694	0.20 658

GANetREF_RVC	0.43 647	0.47 692	0.69 611	0.38 689	0.20 608	0.51 655	0.48 700	0.66 687	0.66 671	0.46 636	0.46 577	0.50 623	0.44 645	0.90 685	0.39 599	0.27 695	0.21 689	0.32 700	0.18 664	0.27 686	0.22 673
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
LSM	1.64 736	0.40 681	2.56 735	2.02 747	17.61 769	0.51 655	0.52 704	0.61 664	0.76 689	0.82 701	1.11 707	0.63 675	0.54 672	0.75 644	0.49 639	0.16 641	0.24 700	0.18 655	0.21 673	0.25 674	2.42 751

NaN_ROB	0.41 639	0.28 633	0.62 586	0.30 650	0.19 589	0.51 655	0.47 696	0.58 645	0.59 653	0.56 672	0.47 584	0.49 615	0.41 631	1.21 715	0.64 672	0.12 564	0.18 677	0.12 563	0.13 610	0.11 506	0.14 591

NVStereoNet_ROB	0.67 696	0.49 698	0.83 650	0.48 703	0.40 698	0.51 655	0.46 692	0.70 698	0.77 691	0.84 702	1.72 731	1.02 709	0.83 710	1.23 716	0.79 687	0.32 705	0.38 717	0.40 709	0.46 717	0.36 701	0.41 708
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 647	0.26 623	0.54 545	0.31 656	0.20 608	0.51 655	0.32 635	0.70 698	0.60 657	0.59 676	0.55 625	0.65 678	0.41 631	1.40 725	0.51 647	0.13 585	0.17 671	0.21 670	0.16 647	0.17 623	0.18 639

DispFullNet	0.66 695	0.89 727	1.59 718	0.77 723	1.21 742	0.51 655	0.23 527	0.59 651	0.72 684	0.69 691	0.61 652	0.69 689	0.91 715	0.79 660	0.48 637	0.27 695	0.12 617	0.73 725	0.30 703	0.65 720	0.40 707

APVNet	0.36 608	0.20 563	0.70 617	0.26 584	0.22 633	0.52 664	0.35 653	0.61 664	0.44 549	0.38 570	0.52 610	0.48 609	0.38 615	0.84 673	0.46 634	0.13 585	0.14 640	0.15 628	0.16 647	0.16 606	0.15 604

XQC	0.43 647	0.37 674	0.96 675	0.34 670	0.25 662	0.53 665	0.34 649	0.60 660	0.73 687	0.51 655	0.46 577	0.57 653	0.47 657	0.70 623	0.72 680	0.17 653	0.12 617	0.18 655	0.15 635	0.25 674	0.23 680

SCION-MonSter	0.32 579	0.22 593	0.44 464	0.29 638	0.28 675	0.54 666	0.21 470	0.46 497	0.57 648	0.32 478	0.54 620	0.32 476	0.29 540	0.39 474	0.52 648	0.10 476	0.10 571	0.25 682	0.22 681	0.18 637	0.14 591

ADCS	0.58 686	0.40 681	1.35 710	0.29 638	0.24 654	0.55 667	0.45 689	0.67 692	0.83 700	0.76 698	0.71 672	0.68 687	0.60 683	0.76 650	2.23 742	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.17 657	0.22 665	0.22 673

anonymity	0.56 682	0.54 706	0.70 617	0.47 702	0.61 720	0.56 668	0.43 685	0.69 696	0.49 605	0.63 682	0.55 625	0.54 642	0.60 683	0.61 585	0.57 653	0.55 718	0.53 734	0.50 714	0.54 727	0.51 709	0.56 718

ADCP+	0.45 656	0.24 607	1.15 696	0.25 549	0.22 633	0.56 668	0.39 673	0.54 600	0.51 617	0.44 628	0.51 602	0.46 601	0.52 671	0.56 557	1.89 737	0.10 476	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.14 583	0.13 567

CSAN	0.50 671	0.35 666	0.78 630	0.36 681	0.23 646	0.56 668	0.59 712	0.61 664	0.70 681	0.64 684	0.78 682	0.65 678	0.60 683	1.38 724	0.62 666	0.21 675	0.17 671	0.20 668	0.20 670	0.18 637	0.18 639

WZ-Net	0.52 679	0.38 679	1.90 725	0.30 650	0.24 654	0.57 671	0.48 700	0.62 672	0.78 692	0.50 650	0.71 672	0.68 687	0.54 672	0.98 699	0.84 690	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.19 646	0.20 658

MSAF-DinoV2	0.76 707	0.44 688	1.98 726	0.49 706	0.16 515	0.58 672	0.31 627	0.81 713	0.83 700	0.41 605	0.52 610	0.98 708	0.58 680	4.97 757	1.03 703	0.11 524	0.07 405	0.10 465	0.24 686	0.27 686	0.26 689

w-ln-seven	0.42 642	0.30 648	1.18 697	0.26 584	0.22 633	0.58 672	0.31 627	0.62 672	0.81 695	0.58 675	0.61 652	0.53 638	0.36 602	0.57 561	0.65 674	0.11 524	0.10 571	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.13 567

WCMA_ROB	0.51 675	0.21 578	0.65 599	0.25 549	0.21 616	0.58 672	0.32 635	0.54 600	0.55 642	0.95 712	1.40 718	1.28 718	0.81 708	0.73 635	0.62 666	0.18 664	0.15 656	0.15 628	0.15 635	0.19 646	0.19 646

Wz-Net-MNSev	0.36 608	0.26 623	0.79 637	0.26 584	0.21 616	0.59 675	0.38 668	0.55 610	0.56 645	0.48 647	0.54 620	0.53 638	0.36 602	0.60 578	0.44 625	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.11 542	0.15 598	0.13 567

PVD	0.58 686	0.34 664	0.84 655	0.39 691	0.31 688	0.59 675	0.47 696	0.80 711	1.25 731	0.92 707	1.09 705	0.79 696	0.82 709	0.85 674	0.76 681	0.21 675	0.18 677	0.22 676	0.18 664	0.27 686	0.35 703

AnyNet_C32	0.51 675	0.40 681	1.10 693	0.29 638	0.28 675	0.59 675	0.58 710	0.54 600	0.60 657	0.62 680	0.66 663	0.54 642	0.54 672	0.78 658	1.74 734	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.20 655	0.20 658

ccnet	0.42 642	0.31 656	0.48 504	0.27 612	0.32 689	0.60 678	0.32 635	0.65 681	0.46 579	0.53 667	0.66 663	0.56 648	0.45 648	0.72 633	0.61 664	0.26 690	0.19 682	0.24 679	0.21 673	0.26 681	0.22 673

z-mn7	0.44 653	0.40 681	1.09 689	0.25 549	0.18 562	0.61 679	0.34 649	0.56 626	0.93 717	0.43 621	0.96 699	0.53 638	0.39 622	0.94 691	0.59 659	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.14 583	0.13 567

RYNet	0.37 618	0.18 533	0.59 573	0.25 549	0.28 675	0.61 679	0.32 635	0.59 651	0.59 653	0.41 605	0.38 478	0.57 653	0.39 622	0.87 677	0.53 651	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.18 637	0.18 639

DGSMNet	0.61 691	0.29 641	0.91 666	0.51 708	0.70 725	0.62 681	1.38 747	0.59 651	0.55 642	0.37 555	0.61 652	0.52 633	0.33 583	0.65 609	0.43 620	0.53 715	0.60 741	0.67 722	0.61 732	0.63 717	0.61 728

stereogan	0.37 618	0.17 518	0.65 599	0.27 612	0.22 633	0.62 681	0.26 581	0.59 651	0.63 667	0.43 621	0.60 645	0.67 683	0.42 640	0.68 618	0.35 580	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.12 581	0.19 646	0.17 626

Wz-Net-TNSev	0.51 675	0.58 708	1.61 721	0.25 549	0.21 616	0.65 683	0.45 689	0.63 679	0.69 679	0.51 655	0.54 620	0.71 692	0.60 683	1.00 700	0.77 684	0.15 625	0.15 656	0.13 585	0.15 635	0.21 658	0.20 658

FCDSN-DC	0.63 692	0.31 656	0.61 578	0.36 681	0.30 685	0.65 683	0.37 662	0.66 687	0.68 677	1.14 722	1.54 726	1.71 728	1.26 728	0.92 687	0.64 672	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.27 686	0.27 693
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.58 686	0.27 630	0.67 605	0.22 389	0.17 540	0.66 685	0.37 662	0.78 707	0.61 661	1.47 739	1.30 714	1.65 726	0.79 705	1.12 709	0.59 659	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.14 625	0.17 623	0.14 591
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DStereoSA	0.81 710	0.37 674	1.08 688	0.51 708	0.65 723	0.67 686	1.44 748	0.74 703	1.06 724	0.54 669	1.67 730	0.49 615	1.78 738	0.96 695	1.69 732	0.28 698	0.43 721	0.27 683	0.51 723	0.40 704	0.58 721

PDISCO_ROB	0.43 647	0.30 648	0.67 605	0.43 696	0.36 694	0.67 686	0.32 635	0.72 701	0.76 689	0.43 621	0.53 617	0.63 675	0.40 627	0.66 613	0.47 636	0.21 675	0.12 617	0.21 670	0.19 668	0.25 674	0.20 658

Selective-IGEV-i16pb	0.39 630	0.12 303	2.18 728	0.21 315	0.15 482	0.68 688	0.32 635	0.56 626	0.57 648	0.25 341	0.44 554	0.33 485	0.21 406	0.80 664	0.25 504	0.14 610	0.10 571	0.09 382	0.10 501	0.12 547	0.13 567

MFN_U_SF_RVC	0.56 682	0.51 701	1.19 698	0.38 689	0.22 633	0.69 689	0.27 588	0.80 711	0.67 674	0.73 693	0.74 677	0.87 700	0.61 692	0.81 668	0.76 681	0.29 701	0.27 704	0.32 700	0.37 710	0.32 697	0.31 698

SANet	0.53 680	0.28 633	0.96 675	0.26 584	0.15 482	0.69 689	0.44 688	0.67 692	1.34 734	0.67 688	0.98 702	0.94 704	0.71 700	0.89 682	0.76 681	0.14 610	0.12 617	0.12 563	0.11 542	0.17 623	0.16 613

SGM_RVC	0.50 671	0.19 550	0.50 521	0.25 549	0.15 482	0.69 689	0.39 673	0.68 695	0.82 696	0.95 712	0.84 689	1.13 711	0.76 703	1.16 711	0.60 663	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.16 647	0.16 606	0.17 626
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	0.48 664	0.29 641	1.60 719	0.27 612	0.23 646	0.70 692	0.38 668	0.53 590	0.51 617	0.51 655	0.59 640	0.67 683	0.56 676	0.60 578	1.14 711	0.15 625	0.18 677	0.14 612	0.23 684	0.19 646	0.19 646

otaku	0.57 685	0.62 712	0.87 661	0.63 717	0.44 705	0.73 693	0.37 662	0.65 681	0.66 671	0.51 655	0.75 678	0.66 682	0.45 648	0.69 620	0.46 634	0.53 715	0.34 714	0.55 717	0.35 706	0.60 715	0.45 710

Selective-IGEV-i16pc	0.33 589	0.10 156	1.71 724	0.21 315	0.14 418	0.74 694	0.31 627	0.42 451	0.41 517	0.21 297	0.32 399	0.26 401	0.14 261	0.71 627	0.19 388	0.14 610	0.10 571	0.08 280	0.09 453	0.11 506	0.11 523

ADCL	0.47 661	0.22 593	1.00 679	0.27 612	0.19 589	0.74 694	0.64 715	0.54 600	0.69 679	0.56 672	0.71 672	0.55 644	0.60 683	0.60 578	1.43 725	0.11 524	0.09 536	0.13 585	0.13 610	0.14 583	0.14 591

SPS-STEREO	0.69 698	0.61 711	0.98 677	0.52 711	0.57 717	0.74 694	0.50 703	0.78 707	0.62 663	0.95 712	0.86 691	0.94 704	0.70 699	1.01 701	0.87 693	0.58 721	0.51 731	0.50 714	0.50 722	0.55 712	0.58 721
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	0.47 661	0.24 607	0.93 670	0.27 612	0.20 608	0.75 697	0.57 709	0.84 716	0.79 693	0.47 643	0.51 602	0.60 661	0.69 698	0.87 677	0.71 679	0.16 641	0.13 629	0.12 563	0.10 501	0.25 674	0.21 667

Ntro	0.58 686	0.64 713	0.92 668	0.66 718	0.50 711	0.77 698	0.36 658	0.66 687	0.70 681	0.50 650	0.59 640	0.65 678	0.51 669	0.75 644	0.45 628	0.56 719	0.32 712	0.56 720	0.34 705	0.63 717	0.46 713

ACVNet_1	0.72 701	0.81 722	1.37 711	0.72 721	0.53 715	0.77 698	0.42 683	0.85 719	0.90 707	0.74 696	0.75 678	1.32 720	0.72 701	1.02 702	0.55 652	0.54 717	0.31 711	0.71 724	0.35 706	0.64 719	0.45 710

MFMNet_re	0.72 701	0.76 720	0.99 678	0.62 716	0.70 725	0.77 698	0.67 716	0.75 704	0.83 700	0.78 700	0.86 691	0.69 689	0.78 704	0.71 627	0.61 664	0.66 724	0.59 740	0.61 721	0.58 731	0.68 723	0.71 732

RainbowNet	0.72 701	0.89 727	1.02 682	0.82 725	0.63 722	0.78 701	0.52 704	0.81 713	0.93 717	0.60 677	0.79 683	0.80 697	0.60 683	0.80 664	0.57 653	0.78 731	0.55 737	0.78 728	0.49 720	0.76 727	0.58 721

LE_ROB	1.76 737	0.20 563	2.68 737	0.48 703	0.52 714	0.78 701	0.96 736	0.84 716	6.61 759	7.40 762	2.08 739	2.08 732	4.83 755	1.27 719	3.79 749	0.10 476	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.11 506	0.10 482

ACVNet-4b	0.72 701	0.81 722	1.33 709	0.72 721	0.50 711	0.80 703	0.31 627	0.71 700	0.80 694	0.50 650	0.72 676	0.95 706	0.43 644	0.96 695	1.20 719	1.13 745	0.21 689	0.76 727	0.45 716	0.65 720	0.46 713

FC-DCNN	0.70 699	0.30 648	0.69 611	0.32 662	0.27 670	0.81 704	0.39 673	0.79 710	0.82 696	1.41 731	1.58 728	1.98 731	1.26 728	1.02 702	0.77 684	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.26 681	0.26 689

FC-DCNN v2	0.71 700	0.30 648	0.67 605	0.32 662	0.27 670	0.84 705	0.39 673	0.84 716	0.85 704	1.44 735	1.64 729	2.09 733	1.28 730	1.06 705	0.80 688	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.26 681	0.25 687

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 675	0.50 699	0.86 659	0.39 691	0.24 654	0.84 705	0.55 707	0.56 626	0.62 663	0.60 677	0.68 667	0.62 667	0.42 640	1.13 710	0.43 620	0.23 678	0.27 704	0.27 683	0.35 706	0.25 674	0.29 694

MSMD_ROB	0.60 690	0.33 663	0.61 578	0.30 650	0.25 662	0.86 707	0.35 653	0.55 610	0.67 674	1.10 720	1.49 723	1.76 729	0.97 719	0.88 680	0.49 639	0.23 678	0.21 689	0.27 683	0.27 699	0.25 674	0.24 685

AnyNet_C01	0.65 694	0.58 708	2.60 736	0.32 662	0.26 666	0.88 708	0.61 713	0.63 679	0.62 663	0.68 689	0.96 699	0.76 695	0.60 683	0.96 695	1.43 725	0.16 641	0.16 664	0.17 646	0.17 657	0.23 668	0.23 680

ELAS_RVC	0.74 705	0.36 669	1.00 679	0.37 687	0.33 690	0.88 708	0.93 735	0.83 715	1.08 726	1.35 727	1.33 717	1.24 716	1.33 732	1.06 705	0.95 699	0.27 695	0.25 702	0.29 695	0.27 699	0.30 693	0.30 695
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.46 658	0.25 612	0.86 659	0.34 670	0.28 675	0.90 710	0.35 653	0.47 507	0.45 561	0.68 689	1.22 711	0.64 677	0.60 683	0.61 585	0.57 653	0.16 641	0.14 640	0.17 646	0.13 610	0.22 665	0.19 646

IMH-64-1	0.91 714	0.86 724	0.84 655	0.97 730	0.75 727	0.92 711	0.71 718	1.27 727	1.10 727	0.89 704	1.45 720	1.14 712	0.96 717	1.19 712	0.84 690	0.74 728	0.51 731	0.97 733	0.55 728	0.84 729	0.60 724

IMH-64	0.91 714	0.86 724	0.84 655	0.97 730	0.75 727	0.92 711	0.71 718	1.27 727	1.10 727	0.89 704	1.45 720	1.14 712	0.96 717	1.19 712	0.84 690	0.74 728	0.51 731	0.97 733	0.55 728	0.84 729	0.60 724

ACVNet_2	0.89 713	0.87 726	1.25 703	0.82 725	0.62 721	0.97 713	0.62 714	1.14 726	1.42 736	1.00 715	1.40 718	1.47 723	0.84 711	1.11 707	0.66 675	0.61 722	0.43 721	0.78 728	0.49 720	0.75 726	0.52 716

SAMSARA	0.56 682	0.39 680	0.80 640	0.60 715	0.46 707	1.00 714	1.23 746	0.67 692	0.68 677	0.71 692	0.54 620	0.89 703	0.57 679	0.81 668	0.62 666	0.19 670	0.22 693	0.18 655	0.18 664	0.27 686	0.25 687

SGM+DAISY	0.87 712	0.66 715	1.30 708	0.51 708	0.60 719	1.03 715	0.84 732	0.76 705	0.73 687	1.39 729	1.51 724	1.31 719	1.22 726	1.11 707	1.08 706	0.57 720	0.53 734	0.51 716	0.51 723	0.54 711	0.61 728

LRCNet_RVC	10.90 764	14.34 772	9.35 756	15.35 767	8.04 754	1.08 716	0.34 649	8.78 763	0.70 681	12.63 772	16.05 772	9.85 763	6.54 757	8.57 763	6.34 761	20.27 784	5.40 763	23.70 784	21.88 785	14.87 771	13.83 772

IMH	1.05 722	0.95 731	1.00 679	1.01 732	0.78 730	1.11 717	0.68 717	1.38 730	1.43 737	1.00 715	1.72 731	1.43 721	1.14 721	1.73 733	0.89 695	1.09 742	0.55 737	0.99 735	0.57 730	0.87 731	0.62 730

RTS	0.78 708	0.48 694	4.68 745	0.34 670	0.28 675	1.12 718	0.46 692	0.62 672	1.03 721	0.73 693	0.89 695	0.60 661	0.59 681	1.61 728	1.16 715	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 646

RTSA	0.78 708	0.48 694	4.68 745	0.34 670	0.28 675	1.12 718	0.46 692	0.62 672	1.03 721	0.73 693	0.89 695	0.60 661	0.59 681	1.61 728	1.16 715	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 646

WAO-7	1.01 719	0.89 727	0.93 670	0.83 727	0.66 724	1.18 720	0.81 730	1.40 731	1.57 740	1.11 721	1.76 733	1.45 722	1.19 725	1.50 727	1.14 711	0.61 722	0.62 744	0.70 723	0.68 735	0.66 722	0.60 724

notaker	1.45 731	1.34 742	1.48 713	1.40 743	1.07 740	1.18 720	0.85 733	1.48 735	1.40 735	1.51 740	3.46 752	2.40 739	1.81 739	1.76 735	1.45 728	1.11 743	0.69 749	1.38 745	0.87 743	1.31 745	0.97 743

PWCK	1.00 717	1.17 739	1.70 723	0.91 728	0.41 699	1.19 722	0.92 734	1.10 724	1.14 729	1.16 723	1.14 708	1.25 717	0.88 714	1.75 734	1.04 705	0.87 736	0.50 729	0.87 731	0.53 726	0.96 736	0.52 716

Dean	1.17 726	1.04 734	1.49 715	1.03 734	0.78 730	1.20 723	0.77 726	1.48 735	1.96 742	1.28 725	1.99 737	2.15 734	1.14 721	1.25 717	1.00 702	0.81 733	0.60 741	1.01 736	0.69 736	0.92 735	0.74 735

DStereoFS	0.84 711	0.66 715	0.80 640	0.53 712	0.50 711	1.23 724	0.55 707	0.94 721	1.32 733	0.89 704	1.32 715	1.04 710	2.32 745	1.29 721	1.14 711	0.31 704	0.35 715	0.30 697	0.39 713	0.34 698	0.60 724

MADNet+	1.01 719	1.16 738	4.72 747	0.70 720	0.47 708	1.24 725	0.96 736	0.97 723	0.89 705	0.65 686	0.77 681	0.87 700	0.85 713	2.09 738	1.68 730	0.38 712	0.39 718	0.31 699	0.27 699	0.43 705	0.39 706

SDNR	0.42 642	0.21 578	0.82 647	0.21 315	0.18 562	1.27 726	0.17 286	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.81 685	0.38 530	0.27 508	1.19 712	0.38 591	0.23 678	0.24 700	0.17 646	0.13 610	0.17 623	0.20 658

WAO-6	1.07 723	0.93 730	0.92 668	0.96 729	0.78 730	1.28 727	0.75 723	1.34 729	2.00 744	1.02 717	1.54 726	1.59 725	1.22 726	1.31 722	1.14 711	0.78 731	0.55 737	1.02 737	0.75 740	0.83 728	0.69 731

LVE	1.13 724	1.02 732	1.28 706	1.01 732	0.80 733	1.29 728	0.81 730	1.47 734	1.96 742	1.07 719	1.90 734	1.90 730	1.01 720	1.48 726	0.91 696	0.93 739	0.61 743	0.94 732	0.69 736	0.87 731	0.75 736

MDST_ROB	0.48 664	0.14 430	0.95 673	0.30 650	0.21 616	1.33 729	0.32 635	0.77 706	0.56 645	1.06 718	0.71 672	0.49 615	0.35 598	1.26 718	0.38 591	0.13 585	0.11 597	0.16 640	0.13 610	0.12 547	0.12 547

ELAS	0.74 705	0.36 669	0.85 658	0.36 681	0.33 690	1.36 730	0.77 726	0.93 720	0.92 713	1.41 731	1.53 725	1.16 715	1.17 724	0.95 694	1.03 703	0.26 690	0.25 702	0.28 691	0.28 702	0.31 694	0.30 695
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	0.93 716	0.56 707	0.82 647	0.69 719	0.58 718	1.37 731	0.35 653	0.94 721	1.25 731	0.93 709	1.90 734	1.52 724	2.10 742	1.27 719	0.77 684	0.69 725	0.33 713	0.75 726	0.47 719	0.70 724	0.57 720

KSHMR	1.89 739	1.36 743	1.60 719	1.47 745	1.22 743	1.38 732	1.06 740	1.79 739	5.97 758	1.42 733	5.65 757	2.98 744	1.14 721	2.23 741	1.20 719	1.27 746	1.12 753	1.46 747	1.10 748	1.32 746	1.15 746

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 697	0.64 713	1.06 686	0.45 699	0.27 670	1.40 733	0.58 710	0.78 707	0.92 713	0.84 702	0.86 691	0.88 702	0.68 697	1.33 723	0.68 677	0.37 711	0.29 708	0.34 704	0.36 709	0.43 705	0.37 704

ktn	1.77 738	1.36 743	1.22 700	1.43 744	1.14 741	1.52 734	1.08 741	1.51 737	3.96 755	2.77 753	4.69 754	3.35 745	1.46 736	1.69 732	1.25 721	1.43 747	0.77 751	1.45 746	0.99 746	1.32 746	0.96 741

HanzoNet	2.97 744	1.69 745	2.29 730	1.74 746	1.33 744	1.53 735	1.03 739	1.99 743	2.64 747	5.51 758	5.16 755	5.90 752	6.82 760	4.32 755	3.29 747	3.16 758	2.02 759	1.92 749	2.87 761	2.24 750	1.89 749

UNDER WATER	1.59 735	1.22 741	2.36 731	1.38 742	1.03 739	1.67 736	1.10 742	1.54 738	3.63 750	1.44 735	1.47 722	2.85 743	2.25 744	1.67 731	1.94 739	1.06 741	0.62 744	1.31 744	0.93 745	1.21 742	1.02 744

WAO-8	1.46 732	1.10 736	1.09 689	1.10 736	0.84 734	2.06 737	0.75 723	1.84 740	3.83 752	1.44 735	2.21 740	2.15 734	1.43 734	3.17 744	1.19 717	0.91 737	0.65 746	1.09 738	0.79 741	0.90 733	0.71 732

Venus	1.46 732	1.10 736	1.09 689	1.10 736	0.84 734	2.06 737	0.75 723	1.84 740	3.83 752	1.44 735	2.21 740	2.15 734	1.43 734	3.17 744	1.19 717	0.91 737	0.65 746	1.09 738	0.79 741	0.90 733	0.71 732

UNDER WATER-64	1.55 734	1.19 740	2.52 734	1.31 741	0.95 738	2.12 739	1.21 745	1.45 733	3.19 748	1.43 734	1.32 715	2.64 741	2.04 741	1.63 730	1.83 735	1.11 743	0.67 748	1.28 743	0.92 744	1.19 740	1.02 744

MANE	1.41 729	0.36 669	0.74 627	0.43 696	0.41 699	2.16 740	0.80 728	2.39 748	3.38 749	2.22 749	3.06 751	3.54 746	2.73 748	2.15 740	1.94 739	0.28 698	0.27 704	0.30 697	0.46 717	0.28 691	0.34 702

TorneroNet-64	1.43 730	1.03 733	1.20 699	1.10 736	0.86 736	2.26 741	0.73 721	1.84 740	3.84 754	1.25 724	2.25 742	2.69 742	1.42 733	1.76 735	1.43 725	0.76 730	0.50 729	1.09 738	0.66 734	1.23 743	0.76 737

SGM-ForestM	1.36 727	0.28 633	0.79 637	0.26 584	0.16 515	2.26 741	1.00 738	1.42 732	1.46 739	2.38 750	2.05 738	5.95 753	2.66 747	2.95 743	2.46 744	0.17 653	0.18 677	0.18 655	0.18 664	0.15 598	0.18 639

MADNet++	2.26 741	1.80 746	2.06 727	2.13 749	1.97 747	2.61 743	1.79 751	2.38 747	2.16 745	2.75 752	2.65 749	2.38 738	2.43 746	3.17 744	3.21 746	2.17 755	1.95 757	1.94 751	1.63 750	2.06 749	2.01 750

JetBlue	1.14 725	0.76 720	2.36 731	0.59 714	0.75 727	3.04 744	1.78 750	1.11 725	0.90 707	0.94 710	1.10 706	1.66 727	1.28 730	2.09 738	1.72 733	0.43 714	0.36 716	0.38 706	0.38 712	0.58 714	0.56 718

light-stereo	2.37 743	0.69 717	3.61 739	3.84 751	3.41 748	4.04 745	0.31 627	2.13 746	1.45 738	3.61 754	6.33 758	6.90 761	0.63 693	4.83 756	1.28 722	0.71 727	0.74 750	0.32 700	0.39 713	1.20 741	0.96 741

DPSimNet_ROB	4.34 752	4.23 749	6.89 755	3.67 750	3.68 749	4.75 746	5.21 761	2.67 749	3.68 751	5.82 759	3.95 753	5.57 749	6.72 759	3.46 748	4.48 751	4.05 762	2.88 760	4.68 763	3.12 763	3.69 752	3.62 755

xyz-stereo	1.40 728	0.10 156	17.09 770	0.18 115	0.07 3	4.78 747	0.18 337	0.29 261	0.34 421	0.36 547	2.81 750	0.40 557	0.29 540	0.56 557	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.06 170	0.06 113	0.05 37

MultiAttention	1.02 721	0.13 376	0.43 454	0.35 679	0.43 702	5.36 748	1.71 749	0.69 696	0.53 631	0.36 547	0.63 658	0.55 644	0.22 424	7.60 761	0.43 620	0.09 421	0.06 263	0.14 612	0.24 686	0.26 681	0.30 695

TorneroNet	2.22 740	1.08 735	1.24 702	1.14 740	0.90 737	5.58 749	0.80 728	2.12 745	8.69 761	2.58 751	5.42 756	3.88 747	1.97 740	1.78 737	1.87 736	0.86 735	0.54 736	1.15 742	0.74 739	1.23 743	0.85 740

noway3	4.27 747	5.33 754	4.61 742	11.26 761	10.44 759	5.62 750	4.46 755	4.12 753	0.92 713	1.86 742	2.49 748	6.19 758	3.66 753	3.74 753	4.54 753	1.97 749	0.46 723	2.03 756	1.74 753	5.69 757	4.21 756

noway2	4.26 746	5.26 753	4.63 743	11.29 762	10.43 758	5.62 750	4.46 755	4.09 752	0.90 707	1.87 743	2.47 745	6.20 759	3.67 754	3.62 749	4.54 753	1.97 749	0.46 723	2.02 753	1.74 753	5.72 759	4.32 758

zzzz4	4.31 749	5.77 756	4.85 751	11.37 764	10.45 760	5.64 752	4.46 755	4.20 756	0.91 712	1.87 743	2.47 745	6.11 754	3.60 749	3.65 750	4.59 755	1.99 751	0.47 725	2.02 753	1.74 753	5.77 760	4.37 759

noway1	4.31 749	5.77 756	4.81 750	11.37 764	10.45 760	5.64 752	4.46 755	4.20 756	0.90 707	1.87 743	2.48 747	6.11 754	3.60 749	3.65 750	4.59 755	1.99 751	0.47 725	2.02 753	1.74 753	5.77 760	4.37 759

noway4	4.32 751	5.81 758	4.75 748	11.39 766	10.47 762	5.70 754	4.50 760	4.14 755	0.90 707	1.83 741	2.44 744	6.16 756	3.63 752	3.66 752	4.60 757	2.00 754	0.47 725	2.03 756	1.73 752	5.80 762	4.40 761

TCMNet-wrong-test	4.29 748	5.57 755	4.65 744	11.33 763	10.39 757	5.73 755	4.48 759	4.13 754	1.02 720	1.91 746	2.39 743	6.16 756	3.62 751	3.84 754	4.50 752	1.99 751	0.47 725	1.97 752	1.69 751	5.69 757	4.31 757

JetRed	2.30 742	2.64 748	6.12 753	1.12 739	1.38 745	5.85 756	3.29 752	1.99 743	1.67 741	1.98 747	1.95 736	2.16 737	1.60 737	2.48 742	4.10 750	1.05 740	1.60 754	1.09 738	1.01 747	1.67 748	1.28 747

U	1.00 717	0.09 94	0.21 146	0.21 315	3.68 749	6.12 757	0.14 125	0.21 100	0.21 215	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 764	2.90 762	0.07 201	0.06 159

DGTPSM_ROB	8.34 758	5.10 750	10.37 767	5.31 753	10.18 755	8.33 758	23.60 770	6.06 760	13.41 770	4.90 755	10.87 768	5.65 750	10.44 763	6.17 758	12.59 764	3.74 760	7.55 764	3.69 760	7.26 768	4.14 754	7.46 764

DPSMNet_ROB	8.40 759	5.11 751	10.49 768	5.58 754	10.25 756	8.34 759	23.62 771	6.07 761	13.45 771	4.93 756	10.88 769	5.66 751	10.44 763	6.24 759	12.64 765	3.98 761	7.61 765	3.76 761	7.30 769	4.20 755	7.51 765

HaxPig	17.72 772	20.22 782	19.73 771	16.53 768	16.51 768	9.27 760	9.33 762	14.34 774	13.27 767	18.65 774	18.70 773	17.35 773	16.77 774	17.04 774	16.45 774	22.05 787	20.89 783	22.27 783	21.53 780	21.29 782	22.13 786

BEATNet-Init1	4.73 754	2.61 747	13.29 769	0.58 713	0.53 715	10.12 761	3.33 753	4.83 758	5.01 757	8.75 763	8.51 760	14.08 772	7.60 762	7.70 762	5.34 758	0.28 698	0.28 707	0.34 704	0.37 710	0.57 713	0.45 710

tt	4.71 753	0.10 156	3.94 740	2.06 748	1.53 746	10.14 762	16.88 765	9.27 765	4.98 756	1.39 729	1.02 703	4.68 748	4.90 756	3.35 747	5.86 760	5.76 763	9.15 771	2.24 759	2.53 759	3.10 751	1.32 748

Selective-IGEV-i1pa	5.57 755	7.99 760	4.76 749	0.80 724	0.45 706	12.99 763	3.60 754	9.25 764	7.43 760	6.97 760	9.87 764	8.94 762	7.26 761	14.66 773	5.65 759	3.55 759	1.08 752	1.93 750	0.72 738	0.73 725	2.79 753

MEDIAN_ROB	21.21 773	24.62 786	23.47 782	19.58 769	19.65 773	13.22 764	10.96 763	17.88 775	17.00 775	22.14 785	22.02 776	20.86 775	20.36 775	21.06 775	19.71 775	25.63 788	24.13 784	26.21 785	25.20 786	25.17 785	25.38 789

USTest	6.88 756	5.23 752	5.63 752	7.22 755	7.29 752	14.34 765	22.76 766	8.48 762	9.32 762	5.42 757	6.39 759	6.29 760	6.64 758	6.92 760	8.62 763	1.94 748	3.29 761	2.16 758	2.55 760	3.85 753	3.29 754

xxxxx1	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

tt_ll	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

ff	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

AVERAGE_ROB	25.43 782	29.06 787	27.24 783	24.63 781	24.20 782	17.73 769	12.61 764	22.29 778	21.39 778	26.79 787	26.16 785	25.20 784	24.64 786	25.07 784	23.53 776	29.96 789	28.40 789	30.60 786	29.58 787	29.72 786	29.84 790

iinet-test	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 756	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 765	7.74 766	5.68 765	6.69 764	7.47 763	7.30 762

IINet	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 756	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 765	7.74 766	5.68 765	6.69 764	7.47 763	7.30 762

Anonymous_1	16.62 771	9.35 763	9.84 759	10.66 758	14.64 767	18.66 772	27.12 774	12.64 771	13.51 772	10.76 771	10.30 767	10.13 766	10.60 765	11.06 768	12.74 768	15.87 780	7.74 766	16.92 778	43.48 788	58.66 791	7.68 766

DPSM_ROB	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 759	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 767	8.19 769	6.03 767	7.09 766	7.93 765	7.73 767

DPSM	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 759	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 767	8.19 769	6.03 767	7.09 766	7.93 765	7.73 767

RSGM-EC	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 784	33.15 784	26.42 775	46.65 777	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 783	30.14 785	23.59 784	41.87 789	45.99 790	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

acva	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 784	33.15 784	26.42 775	46.65 777	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 783	30.14 785	23.59 784	41.87 789	45.99 790	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

PML	16.10 770	12.82 771	6.78 754	5.23 752	7.76 753	33.92 777	66.56 787	5.30 759	10.28 763	26.12 786	68.59 791	20.51 774	13.49 773	10.06 764	6.78 762	5.96 764	2.00 758	6.04 769	2.18 758	8.96 767	2.60 752

RAFT-FEzeroshot	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 774	22.75 776	38.38 778	55.50 783	26.84 779	28.66 780	20.60 780	22.10 777	22.05 778	22.74 778	24.00 778	27.37 782	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.28 772	15.96 774	15.54 776

RAFT-FE	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 774	22.75 776	38.38 778	55.50 783	26.84 779	28.66 780	20.60 780	22.10 777	22.05 778	22.74 778	24.00 778	27.37 782	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.28 772	15.96 774	15.54 776

FlowAnything	23.14 777	19.87 776	20.79 777	22.50 777	22.74 775	38.39 780	55.46 780	26.89 782	28.72 783	20.77 784	22.29 782	22.07 780	22.72 777	23.99 776	27.41 784	13.60 775	16.55 782	12.15 774	14.36 776	15.97 776	15.52 774

CasAABBNet	23.10 774	19.86 775	20.64 776	22.47 773	22.73 774	38.41 781	55.50 783	26.89 782	28.70 782	20.61 782	22.15 779	22.08 781	22.75 780	23.99 776	27.36 780	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.27 771	15.95 772	15.53 775

LSM0	24.24 781	19.98 781	22.32 780	24.22 780	40.14 788	38.48 782	55.20 779	26.95 784	28.57 779	20.49 778	21.83 775	22.26 783	22.75 780	24.22 782	27.30 778	13.66 778	16.32 775	12.19 776	14.15 770	16.10 778	17.66 781

Hybrid-DGEV	23.16 778	19.94 780	20.96 779	22.49 774	22.75 776	38.51 783	55.52 786	27.09 786	28.90 786	20.58 779	22.25 780	22.00 777	22.80 782	24.11 781	27.33 779	13.60 775	16.47 776	12.14 770	14.30 775	15.95 772	15.54 776

Selective-RAFT-Error	23.16 778	19.93 779	20.87 778	22.54 778	22.81 779	38.52 784	55.47 781	27.01 785	28.83 784	20.66 783	22.25 780	22.09 782	22.80 782	24.09 780	27.36 780	13.61 777	16.48 777	12.15 774	14.28 772	15.99 777	15.57 779

fast-reg	23.64 780	20.51 783	23.42 781	23.22 779	24.75 783	38.73 785	55.47 781	26.85 781	28.86 785	20.12 777	21.73 774	21.64 776	22.22 776	24.30 783	27.54 785	13.91 779	16.52 781	14.85 777	15.62 777	16.91 779	15.71 780

zzz1	33.83 787	21.95 785	29.58 785	40.69 786	40.71 789	54.57 786	75.77 788	38.08 789	43.79 790	30.23 789	32.84 787	33.61 790	36.40 789	35.19 786	41.64 788	19.25 782	24.62 785	18.36 780	21.58 781	19.16 781	18.49 783

zzzzzz3	33.80 786	21.93 784	29.35 784	40.69 786	40.71 789	54.58 787	75.81 789	38.06 788	43.73 789	30.21 788	32.81 786	33.59 789	36.40 789	35.16 785	41.64 788	19.24 781	24.62 785	18.35 779	21.58 781	19.15 780	18.48 782

zzzz2	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 782	34.22 786	58.04 788	83.74 790	40.88 790	43.54 787	31.10 790	33.46 788	32.70 787	33.88 787	35.86 787	41.00 786	20.48 785	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

noway5	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 782	34.22 786	58.04 788	83.74 790	40.88 790	43.54 787	31.10 790	33.46 788	32.70 787	33.88 787	35.86 787	41.00 786	20.48 785	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

test_example2	101.33 790	108.28 791	68.15 789	98.43 788	106.93 791	89.75 790	102.43 792	36.80 787	97.65 792	129.04 792	130.15 792	65.26 792	66.62 792	92.11 791	80.24 792	144.10 792	199.48 792	81.81 792	103.01 792	125.01 792	101.27 791

Selective-IGEV-i16pa	30.47 785	41.93 790	4.02 741	0.49 706	0.37 695	96.94 791	0.74 722	60.26 792	58.76 791	17.24 773	64.39 790	38.26 791	49.53 791	106.11 792	26.15 777	19.96 783	3.42 762	4.39 762	1.81 757	0.39 703	14.22 773

ccccc		256.29 792		354.40 791	364.36 792	149.10 792		152.89 793		153.93 793		164.00 793		268.02 793		390.55 793	349.22 793	244.59 793	219.82 793	412.30 793

GS-Stereo							0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

ASD4		6.65 759

Low-res two-view benchmark