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

GeoAtt-L (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.07 31	0.12 9	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.06 2	0.08 56	0.06 50	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.07 425	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 228	0.03 2

CR-RVC	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.04 1	0.07 56	0.11 94	0.13 177	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.05 1	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

PSi22b	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.08 253	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.04 100

PSi22a	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.12 9	0.05 5	0.06 20	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.07 425	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.04 100

Foundation-i32	0.06 1	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.04 1	0.06 20	0.12 149	0.06 2	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 91	0.12 9	0.04 1	0.06 20	0.12 149	0.07 9	0.07 34	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.04 100
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 3	0.10 265	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.09 35	0.04 2	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.04 1	0.08 38	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 228	0.05 269

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.06 20	0.11 94	0.08 16	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

FoundationStereo	0.06 1	0.04 3	0.08 91	0.12 9	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.06 2	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.04 1	0.06 4	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 228	0.04 100

test_c	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.04 1	0.06 20	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.05 269

ww3	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.07 56	0.12 149	0.08 16	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

ww2	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.08 16	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

ww	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.12 149	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

MGE	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.20 633	0.05 5	0.05 7	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.04 1	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

HNOStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.16 499	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

FETCStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.07 34	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

FETStereo	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.07 34	0.09 259	0.09 236	0.07 175	0.07 220	0.08 38	0.07 16	0.04 11	0.03 1	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

CEFStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.15 421	0.09 35	0.08 56	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.08 299	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

CGFBStereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.09 201	0.14 322	0.09 35	0.06 14	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.08 299	0.08 38	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

MGW-Stereo-1	0.07 10	0.04 3	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.08 16	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.05 16	0.11 266	0.10 278	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

GeoAtt-L-single (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.11 1	0.05 5	0.10 281	0.11 94	0.08 16	0.10 139	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.14 477	0.09 159	0.07 425	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 380	0.05 269

WiStereo	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.05 8	0.09 308	0.08 299	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

Cross2Single-S	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.05 7	0.15 421	0.08 16	0.13 275	0.07 124	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

tt3	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.09 29	0.11 93	0.05 6	0.07 124	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.06 7	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt4	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.14 220	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt5	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.11 93	0.06 14	0.07 124	0.06 43	0.08 253	0.08 299	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.04 100

tt6	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.05 8	0.09 308	0.08 299	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

tt7	0.07 10	0.08 444	0.07 31	0.18 471	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.13 177	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt8	0.07 10	0.08 444	0.06 15	0.18 471	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.08 38	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

tt9	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.18 471	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.08 299	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

TYNG	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MGW-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.16 256	0.05 5	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

CR-Stereo	0.07 10	0.08 444	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.06 20	0.12 149	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.05 1	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 228	0.04 100

GFORCE	0.07 10	0.07 301	0.05 2	0.20 633	0.07 187	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.05 6	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.09 357	0.08 38	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

low	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.12 376	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

100	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.05 7	0.12 149	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.08 299	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

FORCE_4.7	0.07 10	0.08 444	0.05 2	0.20 633	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.04 62	0.03 2

F4.4	0.07 10	0.07 301	0.05 2	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.15 267	0.04 2	0.05 2	0.07 114	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

FORCE_4.6	0.07 10	0.07 301	0.06 15	0.17 358	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.06 84	0.08 38	0.06 7	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

F5.5	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.19 559	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.14 220	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

F8.5	0.07 10	0.07 301	0.05 2	0.18 471	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_9	0.07 10	0.07 301	0.05 2	0.18 471	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_8	0.07 10	0.07 301	0.05 2	0.19 559	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

F7	0.07 10	0.07 301	0.05 2	0.18 471	0.05 5	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.05 6	0.05 2	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

FORCE_4.5	0.07 10	0.07 301	0.05 2	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.14 220	0.06 14	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.07 220	0.08 38	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_4	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 471	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.12 129	0.05 6	0.06 50	0.07 114	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.05 1	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.03 2

FORCE_5	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.18 471	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.12 129	0.04 2	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.06 7	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

FORCE_6	0.07 10	0.07 301	0.04 1	0.18 471	0.05 5	0.09 201	0.10 51	0.12 129	0.06 14	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

NBS	0.07 10	0.07 301	0.08 91	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.05 1	0.07 34	0.06 50	0.09 236	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 159	0.05 67	0.05 355	0.08 500	0.06 377	0.05 228	0.04 100

rgla	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

416test1013	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.10 51	0.09 35	0.07 34	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

416test	0.07 10	0.07 301	0.06 15	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.10 51	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

test410_97500	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.08 9	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.08 9	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 10	0.10 600	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.08 16	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 228	0.04 100

DF_test	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.08 299	0.04 3	0.13 241	0.08 16	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.06 4	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.05 228	0.04 100

over v1	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.18 471	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.10 60	0.05 6	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.10 411	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.05 269

over-8	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.18 471	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.05 6	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.09 357	0.11 266	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.05 269

small-0shot	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.06 20	0.13 241	0.09 35	0.08 56	0.05 2	0.10 281	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

over-9	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.18 471	0.05 5	0.08 122	0.08 9	0.13 177	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.09 357	0.11 266	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.05 269

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.07 187	0.08 122	0.15 421	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.10 281	0.05 5	0.07 220	0.06 4	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

testmc14	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.08 16	0.08 56	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.05 16	0.07 11	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.05 5	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

derf	0.07 10	0.04 3	0.10 265	0.14 86	0.06 63	0.05 7	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.05 2	0.07 114	0.07 175	0.08 299	0.10 172	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

mm2	0.07 10	0.04 3	0.10 265	0.13 29	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 299	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

mm1	0.07 10	0.04 3	0.10 265	0.13 29	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.06 2	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 299	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

qqai	0.07 10	0.05 54	0.10 265	0.14 86	0.06 63	0.05 7	0.12 149	0.08 16	0.09 101	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.08 299	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.05 269

MGA	0.07 10	0.04 3	0.10 265	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 228	0.05 269

CAR	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MSE-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

monster-pro	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.14 322	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.07 114	0.08 253	0.08 299	0.09 81	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

bcnet-new	0.07 10	0.07 301	0.08 91	0.18 471	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.09 35	0.14 313	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

LWStereo	0.07 10	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

LMStereo	0.07 10	0.07 301	0.09 181	0.19 559	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.11 93	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.03 2

CR7Stereo	0.07 10	0.08 444	0.07 31	0.17 358	0.07 187	0.08 122	0.13 241	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.09 236	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

CHEStereo	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.09 35	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 10	0.05 54	0.11 333	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.15 421	0.12 129	0.11 178	0.06 50	0.11 340	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.05 5	0.08 122	0.11 94	0.06 2	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.08 253	0.05 16	0.08 38	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.04 100

LACA3	0.07 10	0.08 444	0.08 91	0.13 29	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.08 16	0.08 56	0.08 197	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.07 11	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

LACA2	0.07 10	0.05 54	0.06 15	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.11 94	0.11 93	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.08 299	0.09 81	0.07 16	0.07 425	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.04 100

LACA1	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.11 94	0.10 60	0.07 34	0.05 2	0.05 8	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Test_v1	0.07 10	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.15 267	0.12 223	0.06 50	0.05 8	0.04 1	0.05 16	0.08 38	0.10 278	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

BLMT-Stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.14 322	0.07 9	0.10 139	0.05 2	0.05 8	0.04 1	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

Pro-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.07 9	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

BridgeDepth_RVC	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.11 1	0.05 5	0.10 281	0.10 51	0.14 220	0.09 101	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.06 14	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.08 299	0.09 81	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

VIP-Stereo	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.12 401	0.10 51	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 10	0.07 301	0.08 91	0.18 471	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.09 35	0.06 14	0.04 1	0.07 114	0.10 351	0.09 357	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.12 401	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MonStereo	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.08 122	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.05 7	0.09 29	0.11 93	0.07 34	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.05 269

Replicate-Monster	0.07 10	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.13 177	0.13 275	0.05 2	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

AdaDepth	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.18 471	0.06 63	0.11 343	0.12 149	0.09 35	0.07 34	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.04 11	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

asda	0.07 10	0.08 444	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.06 20	0.10 51	0.16 314	0.10 139	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.10 172	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

asd	0.07 10	0.08 444	0.07 31	0.16 256	0.07 187	0.08 122	0.08 9	0.11 93	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

qwe	0.07 10	0.08 444	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.18 393	0.11 178	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

2.25w	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.08 9	0.10 60	0.15 342	0.08 197	0.10 281	0.07 175	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.04 100

4.25_new	0.07 10	0.08 444	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

4.5w_new	0.07 10	0.08 444	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

4.5_new	0.07 10	0.09 536	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.10 51	0.14 220	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 10	0.09 536	0.08 91	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.10 51	0.14 220	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 10	0.08 444	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.14 220	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

4w-stereo	0.07 10	0.08 444	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.08 9	0.12 129	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.04 62	0.03 2

2.5w	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.08 9	0.18 393	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

3.25w_new	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.07 5	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.07 5	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 10	0.07 301	0.08 91	0.16 256	0.07 187	0.07 56	0.09 29	0.16 314	0.09 101	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 10	0.07 301	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.06 1	0.13 177	0.11 178	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 10	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.14 220	0.14 313	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 100

monsterstereo	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.16 314	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.08 38	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 10	0.06 159	0.06 15	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.09 29	0.12 129	0.08 56	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.09 201	0.12 149	0.14 220	0.10 139	0.06 50	0.09 236	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

111111	0.07 10	0.04 3	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.05 7	0.10 51	0.11 93	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.07 473	0.06 399

LG-Stereo_L2	0.07 10	0.05 54	0.10 265	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.09 35	0.09 101	0.06 50	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 10	0.05 54	0.11 333	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.07 34	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 38	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

MLG-Stereo_test3	0.07 10	0.05 54	0.10 265	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.07 11	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.06 399

MLG-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.11 94	0.08 16	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

LG-G_1	0.07 10	0.04 3	0.11 333	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.08 55	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

LG-G	0.07 10	0.04 3	0.11 333	0.15 148	0.06 63	0.09 201	0.08 9	0.08 16	0.06 14	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.08 55	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

LGtest1	0.07 10	0.04 3	0.10 265	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.08 16	0.06 14	0.05 2	0.04 1	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.06 399

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 10	0.06 159	0.10 265	0.16 256	0.07 187	0.04 3	0.13 241	0.10 60	0.10 139	0.05 2	0.11 340	0.07 175	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

GREAT-IGEV	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.09 35	0.09 101	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 10	0.15 703	0.17 610	0.11 1	0.05 5	0.05 7	0.11 94	0.08 16	0.08 56	0.06 50	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.08 520	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 228	0.04 100

AIO_rvc	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.14 322	0.09 35	0.08 56	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.04 1	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

AIO_test	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.14 322	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

MonSter	0.07 10	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 10	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.07 9	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

dual_stereo	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.05 5	0.05 7	0.13 241	0.12 129	0.08 56	0.07 124	0.06 43	0.05 5	0.05 16	0.07 11	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

IGEV-Stereo++	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.18 471	0.06 63	0.04 3	0.10 51	0.11 93	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

IGEV-Stereo+	0.07 10	0.04 3	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.04 3	0.09 29	0.10 60	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.06 399

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 10	0.05 54	0.11 333	0.15 148	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.09 35	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.07 16	0.05 67	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

Selective-IGEV	0.07 10	0.06 159	0.08 91	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.13 177	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

L4000	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.11 343	0.18 598	0.16 314	0.09 101	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.08 299	0.07 11	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

L400	0.08 140	0.07 301	0.07 31	0.17 358	0.08 299	0.11 343	0.17 545	0.13 177	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.03 1	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

L500	0.08 140	0.07 301	0.08 91	0.16 256	0.08 299	0.12 401	0.17 545	0.13 177	0.11 178	0.09 259	0.10 281	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.03 2

ACC-I	0.08 140	0.06 159	0.10 265	0.15 148	0.06 63	0.02 1	0.14 322	0.09 35	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.07 425	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 228	0.05 269

ACC	0.08 140	0.06 159	0.11 333	0.15 148	0.06 63	0.02 1	0.14 322	0.11 93	0.14 313	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.07 425	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 380	0.05 269

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 140	0.08 444	0.08 91	0.18 471	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.03 2

E$^{3}$Stereo	0.08 140	0.05 54	0.10 265	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

LLLLL	0.08 140	0.05 54	0.10 265	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

LLL	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

300	0.08 140	0.05 54	0.12 387	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.10 139	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.08 299	0.08 38	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

Last	0.08 140	0.04 3	0.12 387	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.13 177	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.08 299	0.10 172	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

DDDD	0.08 140	0.04 3	0.12 387	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.13 241	0.15 267	0.09 101	0.06 50	0.06 43	0.06 59	0.09 357	0.09 81	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

TT111	0.08 140	0.05 54	0.11 333	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.14 220	0.08 56	0.05 2	0.06 43	0.06 59	0.09 357	0.10 172	0.11 375	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

EE1	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.07 56	0.10 51	0.16 314	0.12 223	0.08 197	0.05 8	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.04 84	0.05 228	0.05 269

Codiref-stereo	0.08 140	0.06 159	0.12 387	0.24 726	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.08 520	0.06 523	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 140	0.06 159	0.08 91	0.18 471	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

over-6	0.08 140	0.07 301	0.08 91	0.17 358	0.05 5	0.10 281	0.09 29	0.17 358	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.09 357	0.10 172	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.05 228	0.05 269

anonymous	0.08 140	0.05 54	0.12 387	0.16 256	0.08 299	0.05 7	0.13 241	0.10 60	0.14 313	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.07 11	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

depth_test_26	0.08 140	0.04 3	0.11 333	0.13 29	0.07 187	0.07 56	0.11 94	0.12 129	0.11 178	0.09 259	0.07 114	0.08 253	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.08 520	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.06 380	0.07 492

Anonymus	0.08 140	0.05 54	0.10 265	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.15 421	0.15 267	0.10 139	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.08 299	0.12 376	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 228	0.06 399

LGCAT	0.08 140	0.04 3	0.10 265	0.11 1	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.07 9	0.08 56	0.09 259	0.07 114	0.07 175	0.08 299	0.12 376	0.11 375	0.10 637	0.09 674	0.04 1	0.05 255	0.04 62	0.09 614

quiztm	0.08 140	0.07 301	0.08 91	0.18 471	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.14 220	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.03 2

TS12	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.21 672	0.07 187	0.11 343	0.13 241	0.11 93	0.09 101	0.10 315	0.10 281	0.08 253	0.10 411	0.09 81	0.12 449	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

DF	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.11 343	0.13 241	0.10 60	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.08 299	0.11 266	0.09 159	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

LiteMatch*	0.08 140	0.04 3	0.11 333	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.13 241	0.14 220	0.09 101	0.05 2	0.05 8	0.05 5	0.09 357	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

canet-new	0.08 140	0.07 301	0.08 91	0.19 559	0.06 63	0.07 56	0.12 149	0.12 129	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.03 2

ARStereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.11 93	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

ARStereo-new	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.05 5	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.12 223	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

BARStereo	0.08 140	0.07 301	0.08 91	0.18 471	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.11 93	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.04 100

FCBStereo	0.08 140	0.07 301	0.09 181	0.18 471	0.06 63	0.11 343	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

PSGStereo	0.08 140	0.07 301	0.09 181	0.18 471	0.06 63	0.11 343	0.11 94	0.10 60	0.08 56	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

MUNStereo	0.08 140	0.07 301	0.09 181	0.18 471	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.09 101	0.09 259	0.08 194	0.08 253	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

TOTStereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.11 94	0.14 220	0.12 223	0.09 259	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 140	0.08 444	0.08 91	0.18 471	0.06 63	0.07 56	0.09 29	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.03 2

RMAStereo	0.08 140	0.08 444	0.08 91	0.19 559	0.07 187	0.08 122	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

ATMStereo	0.08 140	0.09 536	0.07 31	0.20 633	0.08 299	0.08 122	0.13 241	0.12 129	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.04 100

ACMStereo	0.08 140	0.09 536	0.08 91	0.19 559	0.06 63	0.07 56	0.10 51	0.14 220	0.15 342	0.06 50	0.08 194	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

KABStereo	0.08 140	0.07 301	0.08 91	0.19 559	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.16 314	0.15 342	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

KMOStereo	0.08 140	0.09 536	0.10 265	0.18 471	0.08 299	0.10 281	0.12 149	0.15 267	0.12 223	0.08 197	0.08 194	0.05 5	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.04 100

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 140	0.07 301	0.08 91	0.18 471	0.07 187	0.11 343	0.14 322	0.12 129	0.11 178	0.07 124	0.11 340	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.13 177	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 140	0.06 159	0.15 541	0.14 86	0.06 63	0.08 122	0.13 241	0.13 177	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 140	0.06 159	0.07 31	0.17 358	0.06 63	0.07 56	0.14 322	0.13 177	0.16 385	0.05 2	0.10 281	0.06 59	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 140	0.06 159	0.10 265	0.16 256	0.07 187	0.11 343	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 140	0.06 159	0.10 265	0.16 256	0.07 187	0.11 343	0.13 241	0.14 220	0.14 313	0.08 197	0.13 386	0.05 5	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 140	0.07 301	0.10 265	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.15 267	0.14 313	0.08 197	0.11 340	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 140	0.06 159	0.17 610	0.15 148	0.06 63	0.06 20	0.13 241	0.13 177	0.13 275	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 140	0.06 159	0.07 31	0.16 256	0.06 63	0.06 20	0.14 322	0.14 220	0.14 313	0.07 124	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 140	0.05 54	0.12 387	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.12 129	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

PSi22	0.08 140	0.06 159	0.11 333	0.16 256	0.07 187	0.08 122	0.10 51	0.14 220	0.08 56	0.08 197	0.06 43	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

Foundation-i1c-attn	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.12 149	0.12 129	0.10 139	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.05 5	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.10 139	0.09 259	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.05 5	0.13 462	0.13 241	0.12 129	0.09 101	0.11 353	0.11 340	0.11 384	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.04 100

DepthFocus	0.08 140	0.04 3	0.15 541	0.12 9	0.09 439	0.07 56	0.12 149	0.10 60	0.05 6	0.09 259	0.05 8	0.07 175	0.04 1	0.08 38	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.05 228	0.04 100

GeoVLM	0.08 140	0.04 3	0.10 265	0.13 29	0.06 63	0.10 281	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 299	0.10 172	0.11 375	0.06 223	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.05 269

gcap_with_dpt	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.13 275	0.08 197	0.12 363	0.04 1	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.04 100

DispViT+	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.13 29	0.06 63	0.05 7	0.11 94	0.18 393	0.16 385	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 140	0.04 3	0.11 333	0.14 86	0.07 187	0.11 343	0.11 94	0.11 93	0.07 34	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.10 172	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.06 399

BStereo	0.08 140	0.06 159	0.16 578	0.15 148	0.08 299	0.07 56	0.09 29	0.15 267	0.16 385	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.05 355	0.05 83	0.07 484	0.04 62	0.04 100

MonSter++	0.08 140	0.04 3	0.10 265	0.13 29	0.06 63	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.08 299	0.10 172	0.11 375	0.06 223	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

HiDET	0.08 140	0.04 3	0.10 265	0.13 29	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.11 178	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

LCMNet	0.08 140	0.05 54	0.10 265	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.10 60	0.11 178	0.06 50	0.08 194	0.06 59	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.04 100

GEAStereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

GSStereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

gasm-f	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.13 29	0.08 299	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.10 281	0.06 59	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.05 269

DDF-Stereo	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.10 557	0.06 20	0.13 241	0.09 35	0.14 313	0.06 50	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.08 549	0.05 269

252Zero-FE	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.13 29	0.07 187	0.12 401	0.11 94	0.13 177	0.14 313	0.06 50	0.05 8	0.06 59	0.05 16	0.09 81	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.03 1	0.05 228	0.06 399

DA	0.08 140	0.07 301	0.07 31	0.19 559	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.10 351	0.08 299	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 228	0.03 2

zero-FE	0.08 140	0.04 3	0.09 181	0.15 148	0.10 557	0.05 7	0.14 322	0.09 35	0.14 313	0.07 124	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.08 549	0.05 269

GGEV	0.08 140	0.07 301	0.07 31	0.19 559	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.10 351	0.08 299	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 228	0.03 2

GASTEREO	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.19 559	0.07 187	0.07 56	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.04 1	0.12 376	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

MSCF	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.19 559	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.14 220	0.11 178	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.04 1	0.11 266	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

S2M2_XL	0.08 140	0.06 159	0.12 387	0.12 9	0.08 299	0.09 201	0.09 29	0.07 9	0.07 34	0.08 197	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.09 159	0.08 520	0.06 523	0.07 396	0.05 255	0.08 549	0.06 399
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.08 140	0.09 536	0.10 265	0.17 358	0.07 187	0.08 122	0.10 51	0.20 438	0.13 275	0.06 50	0.07 114	0.05 5	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 62	0.03 2

2w_stereo	0.08 140	0.08 444	0.09 181	0.16 256	0.06 63	0.08 122	0.10 51	0.20 438	0.15 342	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.06 4	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 84	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 140	0.07 301	0.10 265	0.18 471	0.07 187	0.10 281	0.17 545	0.11 93	0.08 56	0.05 2	0.07 114	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.04 11	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.04 62	0.04 100

SGD-Stereo	0.08 140	0.05 54	0.10 265	0.14 86	0.05 5	0.12 401	0.12 149	0.11 93	0.12 223	0.07 124	0.09 236	0.09 308	0.09 357	0.08 38	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.03 2

HART	0.08 140	0.07 301	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.10 281	0.16 499	0.13 177	0.11 178	0.08 197	0.10 281	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 228	0.04 100

Reg-Stereo(zero)	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.16 256	0.06 63	0.12 401	0.11 94	0.15 267	0.10 139	0.12 403	0.09 236	0.10 351	0.08 299	0.11 266	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

SCV_C0	0.08 140	0.07 301	0.07 31	0.16 256	0.09 439	0.08 122	0.15 421	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.07 16	0.05 67	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.05 269

SCV	0.08 140	0.09 536	0.08 91	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.13 241	0.10 60	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 380	0.04 100

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.22 692	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 380	0.04 100

HUF	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.13 177	0.13 275	0.07 124	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

castereo++	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.05 5	0.14 501	0.12 149	0.11 93	0.15 342	0.07 124	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.08 38	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 140	0.06 159	0.11 333	0.14 86	0.09 439	0.10 281	0.12 149	0.10 60	0.12 223	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.06 399

GIP-stereo	0.08 140	0.06 159	0.11 333	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.14 220	0.11 178	0.07 124	0.08 194	0.05 5	0.04 1	0.10 172	0.07 16	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

SMoEStereo_RVC	0.08 140	0.06 159	0.12 387	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.13 275	0.09 259	0.07 114	0.07 175	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

WCG-NET	0.08 140	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.11 343	0.14 322	0.13 177	0.13 275	0.06 50	0.09 236	0.07 175	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

Occ-G	0.08 140	0.05 54	0.06 15	0.14 86	0.07 187	0.08 122	0.14 322	0.13 177	0.15 342	0.07 124	0.11 340	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

U	0.08 140	0.07 301	0.09 181	0.19 559	0.10 557	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.17 417	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.07 11	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.06 380	0.05 269

AIO-Stereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.18 471	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.07 175	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.05 67	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

WCG-NET（raft）	0.08 140	0.05 54	0.10 265	0.15 148	0.06 63	0.11 343	0.13 241	0.15 267	0.12 223	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

RSM++	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.11 93	0.11 178	0.08 197	0.06 43	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.03 2

RSM	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.08 122	0.12 149	0.12 129	0.10 139	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.05 16	0.11 266	0.09 159	0.04 11	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 140	0.06 159	0.10 265	0.15 148	0.07 187	0.11 343	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

test_for_model	0.08 140	0.06 159	0.10 265	0.16 256	0.07 187	0.11 343	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

trnet	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.12 9	0.05 5	0.12 401	0.11 94	0.13 177	0.10 139	0.08 197	0.13 386	0.09 308	0.08 299	0.11 266	0.10 278	0.08 520	0.05 355	0.05 83	0.03 1	0.06 380	0.05 269

MoCha-V2	0.08 140	0.05 54	0.10 265	0.20 633	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.08 56	0.07 124	0.08 194	0.07 175	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

IGEV++	0.08 140	0.06 159	0.08 91	0.18 471	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.10 60	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

testlalala	0.08 140	0.06 159	0.10 265	0.15 148	0.07 187	0.11 343	0.12 149	0.15 267	0.15 342	0.08 197	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.03 1	0.04 100

AEACV	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.13 676	0.14 501	0.13 241	0.14 220	0.09 101	0.07 124	0.09 236	0.07 175	0.08 299	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.04 100

LoS_RVC	0.08 140	0.05 54	0.07 31	0.15 148	0.07 187	0.08 122	0.15 421	0.11 93	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.06 59	0.09 357	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.04 62	0.03 2

CAS	0.08 140	0.04 3	0.07 31	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.09 101	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.08 520	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 228	0.04 100

CES	0.08 140	0.04 3	0.08 91	0.14 86	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.11 93	0.09 101	0.08 197	0.09 236	0.11 384	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.05 228	0.05 269

EGLCR-Stereo	0.08 140	0.05 54	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.12 149	0.11 93	0.16 385	0.06 50	0.05 8	0.07 175	0.05 16	0.10 172	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

MC-Stereo	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.06 63	0.10 281	0.14 322	0.12 129	0.10 139	0.09 259	0.12 363	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

test-3	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.12 129	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.08 299	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.05 255	0.04 62	0.04 100

test_1	0.08 140	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.12 129	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.07 175	0.08 299	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.05 255	0.04 62	0.04 100

CREStereo++_RVC	0.08 140	0.04 3	0.06 15	0.13 29	0.07 187	0.09 201	0.12 149	0.14 220	0.14 313	0.10 315	0.14 402	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100
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
StereoNetSlim22	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.17 358	0.08 299	0.06 20	0.14 322	0.16 314	0.07 34	0.12 403	0.07 114	0.10 351	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.05 269

StereoNetSlim	0.09 249	0.05 54	0.10 265	0.17 358	0.08 299	0.07 56	0.15 421	0.16 314	0.15 342	0.11 353	0.07 114	0.09 308	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.05 269

Cross2Single Stereo	0.09 249	0.10 600	0.08 91	0.18 471	0.06 63	0.06 20	0.14 322	0.10 60	0.24 557	0.12 403	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.07 11	0.10 278	0.10 637	0.03 1	0.05 83	0.04 84	0.09 615	0.04 100

GIO	0.09 249	0.05 54	0.11 333	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.13 241	0.12 129	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269

AnonStereo	0.09 249	0.08 444	0.09 181	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.10 51	0.19 425	0.13 275	0.08 197	0.08 194	0.06 59	0.05 16	0.13 436	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.05 269

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 249	0.13 676	0.12 387	0.24 726	0.16 736	0.25 706	0.10 51	0.15 267	0.15 342	0.05 2	0.06 43	0.05 5	0.06 84	0.07 11	0.09 159	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.18 471	0.07 187	0.07 56	0.14 322	0.21 465	0.17 417	0.08 197	0.07 114	0.06 59	0.08 299	0.10 172	0.07 16	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 249	0.06 159	0.11 333	0.19 559	0.13 676	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.08 56	0.08 197	0.06 43	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.07 484	0.05 228	0.08 565

DNSM	0.09 249	0.05 54	0.07 31	0.14 86	0.06 63	0.07 56	0.13 241	0.12 129	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.08 253	0.05 16	0.18 606	0.14 543	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.13 717	0.10 648

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 249	0.08 444	0.08 91	0.21 672	0.09 439	0.08 122	0.11 94	0.10 60	0.09 101	0.07 124	0.10 281	0.05 5	0.06 84	0.14 477	0.11 375	0.05 67	0.06 523	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.05 269

VeloStereo	0.09 249	0.04 3	0.12 387	0.14 86	0.11 613	0.07 56	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.08 299	0.11 266	0.10 278	0.08 520	0.08 636	0.08 500	0.07 484	0.11 673	0.13 717

flow	0.09 249	0.04 3	0.12 387	0.14 86	0.11 613	0.07 56	0.06 1	0.08 16	0.06 14	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.08 299	0.12 376	0.10 278	0.08 520	0.08 636	0.08 500	0.07 484	0.11 673	0.13 717

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 249	0.05 54	0.11 333	0.19 559	0.07 187	0.10 281	0.09 29	0.12 129	0.09 101	0.09 259	0.09 236	0.07 175	0.08 299	0.08 38	0.09 159	0.06 223	0.06 523	0.10 641	0.08 567	0.07 473	0.05 269

Weightmod_eth	0.09 249	0.07 301	0.08 91	0.18 471	0.07 187	0.10 281	0.16 499	0.13 177	0.11 178	0.08 197	0.08 194	0.09 308	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.06 223	0.07 602	0.06 264	0.07 484	0.04 62	0.03 2

Weightmod	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.18 471	0.06 63	0.10 281	0.15 421	0.14 220	0.12 223	0.11 353	0.10 281	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.11 375	0.06 223	0.08 636	0.07 396	0.07 484	0.04 62	0.03 2

PhaseNet	0.09 249	0.06 159	0.10 265	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.20 438	0.12 223	0.07 124	0.08 194	0.09 308	0.10 411	0.13 436	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.05 228	0.05 269

DNS	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.14 86	0.06 63	0.06 20	0.12 149	0.12 129	0.09 101	0.08 197	0.08 194	0.08 253	0.05 16	0.17 581	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.03 1	0.13 717	0.09 614

RT-Monster	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.08 299	0.11 343	0.10 51	0.17 358	0.18 451	0.13 442	0.10 281	0.09 308	0.08 299	0.10 172	0.10 278	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.06 399

LiteMatch	0.09 249	0.06 159	0.10 265	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.15 421	0.13 177	0.08 56	0.06 50	0.07 114	0.06 59	0.15 570	0.10 172	0.14 543	0.07 425	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.06 380	0.06 399

Foundation-i1	0.09 249	0.04 3	0.10 265	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.16 314	0.14 313	0.10 315	0.10 281	0.11 384	0.07 220	0.07 11	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 228	0.05 269

VMStereo-Base	0.09 249	0.05 54	0.10 265	0.13 29	0.07 187	0.10 281	0.10 51	0.16 314	0.13 275	0.10 315	0.15 426	0.10 351	0.09 357	0.11 266	0.10 278	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.06 399

Anonymus123	0.09 249	0.06 159	0.16 578	0.15 148	0.08 299	0.11 343	0.09 29	0.18 393	0.16 385	0.06 50	0.07 114	0.07 175	0.05 16	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.05 355	0.05 83	0.07 484	0.04 62	0.04 100

NLSM3	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.19 559	0.08 299	0.11 343	0.16 499	0.18 393	0.16 385	0.06 50	0.08 194	0.07 175	0.08 299	0.09 81	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.06 264	0.07 484	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 249	0.06 159	0.14 491	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.15 421	0.18 393	0.16 385	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.05 228	0.05 269

IGEV-FE	0.09 249	0.05 54	0.12 387	0.13 29	0.08 299	0.12 401	0.13 241	0.17 358	0.11 178	0.10 315	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.05 228	0.05 269

water-stereo	0.09 249	0.06 159	0.08 91	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.13 275	0.11 353	0.12 363	0.08 253	0.09 357	0.07 11	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

depthmonostereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.13 241	0.14 220	0.14 313	0.10 315	0.10 281	0.09 308	0.11 450	0.08 38	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.03 2

DVStereo	0.09 249	0.05 54	0.08 91	0.15 148	0.06 63	0.11 343	0.12 149	0.14 220	0.16 385	0.11 353	0.11 340	0.09 308	0.09 357	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 249	0.08 444	0.11 333	0.13 29	0.10 557	0.08 122	0.06 1	0.10 60	0.10 139	0.10 315	0.09 236	0.10 351	0.09 357	0.11 266	0.11 375	0.13 723	0.07 602	0.08 500	0.09 615	0.10 649	0.08 565
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.19 559	0.08 299	0.12 401	0.18 598	0.15 267	0.14 313	0.07 124	0.10 281	0.07 175	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.03 2

castereo	0.09 249	0.06 159	0.11 333	0.15 148	0.06 63	0.11 343	0.15 421	0.14 220	0.18 451	0.08 197	0.10 281	0.11 384	0.08 299	0.09 81	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.03 2

fffft	0.09 249	0.06 159	0.12 387	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.17 545	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.07 114	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269
1: 1. 1
tt45	0.09 249	0.06 159	0.11 333	0.15 148	0.07 187	0.11 343	0.16 499	0.13 177	0.11 178	0.09 259	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

999	0.09 249	0.05 54	0.13 450	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.15 267	0.11 178	0.10 315	0.08 194	0.08 253	0.08 299	0.16 545	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269

mms	0.09 249	0.07 301	0.08 91	0.16 256	0.08 299	0.10 281	0.16 499	0.12 129	0.11 178	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.05 255	0.04 62	0.03 2

ours_stereo	0.09 249	0.07 301	0.09 181	0.17 358	0.08 299	0.11 343	0.16 499	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.12 376	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.03 2

fffy	0.09 249	0.08 444	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.13 462	0.17 545	0.13 177	0.12 223	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.09 357	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.05 355	0.07 396	0.05 255	0.04 62	0.05 269

PAM_32	0.09 249	0.05 54	0.17 610	0.15 148	0.08 299	0.10 281	0.15 421	0.14 220	0.15 342	0.09 259	0.08 194	0.09 308	0.07 220	0.14 477	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.05 228	0.06 399

UGAM-zero	0.09 249	0.05 54	0.15 541	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.13 241	0.19 425	0.15 342	0.11 353	0.15 426	0.07 175	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

GCAP-BAT	0.09 249	0.05 54	0.11 333	0.13 29	0.07 187	0.11 343	0.14 322	0.14 220	0.16 385	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

Pointernet	0.09 249	0.04 3	0.09 181	0.16 256	0.08 299	0.13 462	0.10 51	0.15 267	0.17 417	0.09 259	0.07 114	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.08 520	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 380	0.05 269

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 249	0.10 600	0.31 728	0.15 148	0.06 63	0.08 122	0.14 322	0.10 60	0.10 139	0.07 124	0.07 114	0.06 59	0.04 1	0.11 266	0.07 16	0.12 696	0.04 29	0.07 396	0.05 255	0.05 228	0.05 269

RAFT-Stereo-weight	0.09 249	0.06 159	0.10 265	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.14 322	0.19 425	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

MGS-Stereo	0.09 249	0.07 301	0.12 387	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.15 421	0.12 129	0.12 223	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.05 269

ff7	0.09 249	0.07 301	0.11 333	0.16 256	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

IGEVStereo-DCA	0.09 249	0.06 159	0.11 333	0.15 148	0.10 557	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

ffff	0.09 249	0.07 301	0.11 333	0.16 256	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

rrr	0.09 249	0.06 159	0.12 387	0.15 148	0.10 557	0.11 343	0.16 499	0.16 314	0.15 342	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

11t	0.09 249	0.07 301	0.11 333	0.16 256	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

MaDis-Stereo	0.09 249	0.09 536	0.08 91	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.10 51	0.16 314	0.16 385	0.09 259	0.11 340	0.06 59	0.06 84	0.09 81	0.13 497	0.07 425	0.06 523	0.07 396	0.05 255	0.05 228	0.04 100

IGEV_Zeroshot_test	0.09 249	0.05 54	0.12 387	0.13 29	0.08 299	0.12 401	0.13 241	0.17 358	0.11 178	0.10 315	0.06 43	0.09 308	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.05 228	0.05 269

MSKI-zero shot	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.15 148	0.07 187	0.10 281	0.13 241	0.14 220	0.13 275	0.09 259	0.09 236	0.09 308	0.06 84	0.12 376	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

UniTT-Stereo	0.09 249	0.07 301	0.08 91	0.18 471	0.08 299	0.13 462	0.11 94	0.12 129	0.11 178	0.10 315	0.12 363	0.05 5	0.07 220	0.09 81	0.09 159	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.05 228	0.05 269

MIM_Stereo	0.09 249	0.07 301	0.11 333	0.15 148	0.07 187	0.06 20	0.12 149	0.20 438	0.14 313	0.13 442	0.13 386	0.09 308	0.05 16	0.12 376	0.08 55	0.05 67	0.06 523	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.05 269

CASnet	0.09 249	0.09 536	0.09 181	0.19 559	0.06 63	0.07 56	0.11 94	0.18 393	0.14 313	0.11 353	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.10 641	0.08 567	0.05 228	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 249	0.05 54	0.11 333	0.13 29	0.07 187	0.11 343	0.14 322	0.14 220	0.16 385	0.07 124	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.13 436	0.08 55	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.04 62	0.04 100

GCAP-Stereo	0.09 249	0.07 301	0.13 450	0.18 471	0.06 63	0.11 343	0.07 5	0.13 177	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.07 175	0.09 357	0.13 436	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

RAFT-Test	0.09 249	0.06 159	0.10 265	0.15 148	0.07 187	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.13 275	0.09 259	0.10 281	0.10 351	0.09 357	0.12 376	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

HH	0.09 249	0.06 159	0.13 450	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.16 499	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.04 100

HanStereo	0.09 249	0.06 159	0.13 450	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.16 499	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.04 100

4D-IteraStereo	0.09 249	0.07 301	0.10 265	0.18 471	0.07 187	0.09 201	0.15 421	0.17 358	0.15 342	0.10 315	0.11 340	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.03 1	0.08 500	0.07 484	0.06 380	0.05 269

anonymousdsp	0.09 249	0.07 301	0.11 333	0.16 256	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

LoS	0.09 249	0.05 54	0.11 333	0.13 29	0.07 187	0.14 501	0.11 94	0.15 267	0.15 342	0.09 259	0.09 236	0.12 407	0.09 357	0.15 508	0.10 278	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.03 1	0.05 228	0.05 269
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 249	0.07 301	0.10 265	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.15 421	0.15 267	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.07 175	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.06 399

RCA-Stereo	0.09 249	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.18 393	0.14 313	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.07 220	0.12 376	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.04 100

CroCo-Stereo Lap2	0.09 249	0.09 536	0.08 91	0.22 692	0.09 439	0.09 201	0.19 640	0.16 314	0.12 223	0.09 259	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.08 38	0.08 55	0.06 223	0.06 523	0.07 396	0.05 255	0.05 228	0.05 269

ccc-4	0.09 249	0.07 301	0.11 333	0.16 256	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.12 223	0.10 315	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

IGEV-Stereo	0.09 249	0.07 301	0.11 333	0.16 256	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.12 223	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.06 84	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 249	0.05 54	0.13 450	0.14 86	0.08 299	0.12 401	0.15 421	0.18 393	0.10 139	0.11 353	0.08 194	0.08 253	0.05 16	0.10 172	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.05 269

TRStereo	0.09 249	0.05 54	0.12 387	0.15 148	0.12 651	0.10 281	0.13 241	0.18 393	0.18 451	0.09 259	0.09 236	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.08 55	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.04 62	0.04 100

AnonymousM	0.09 249	0.05 54	0.10 265	0.14 86	0.06 63	0.09 201	0.13 241	0.19 425	0.14 313	0.13 442	0.11 340	0.09 308	0.08 299	0.13 436	0.10 278	0.08 520	0.05 355	0.08 500	0.05 255	0.05 228	0.05 269

CroCo-Stereo	0.09 249	0.08 444	0.08 91	0.22 692	0.09 439	0.09 201	0.19 640	0.15 267	0.12 223	0.07 124	0.07 114	0.08 253	0.06 84	0.08 38	0.07 16	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.04 84	0.05 228	0.04 100
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
s12784h	0.09 249	0.06 159	0.07 31	0.15 148	0.05 5	0.16 560	0.18 598	0.15 267	0.15 342	0.10 315	0.11 340	0.11 384	0.11 450	0.10 172	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.04 100

TANstereo	0.09 249	0.04 3	0.08 91	0.13 29	0.06 63	0.11 343	0.14 322	0.15 267	0.19 471	0.11 353	0.15 426	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.05 269

XX-TBD	0.09 249	0.06 159	0.07 31	0.14 86	0.07 187	0.12 401	0.16 499	0.14 220	0.13 275	0.11 353	0.12 363	0.09 308	0.08 299	0.10 172	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 380	0.05 269

raftrobust	0.09 249	0.06 159	0.10 265	0.17 358	0.08 299	0.09 201	0.10 51	0.18 393	0.16 385	0.10 315	0.09 236	0.12 407	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.08 520	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.05 269

XX-Stereo	0.09 249	0.05 54	0.08 91	0.17 358	0.09 439	0.15 528	0.12 149	0.20 438	0.10 139	0.10 315	0.14 402	0.07 175	0.06 84	0.12 376	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.04 62	0.04 100

test_xeample3	0.09 249	0.06 159	0.12 387	0.16 256	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.16 314	0.13 275	0.10 315	0.06 43	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 249	0.06 159	0.10 265	0.17 358	0.06 63	0.10 281	0.16 499	0.17 358	0.14 313	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.09 357	0.11 266	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.04 62	0.03 2

AFF-stereo	0.09 249	0.06 159	0.10 265	0.17 358	0.07 187	0.10 281	0.16 499	0.17 358	0.09 101	0.10 315	0.12 363	0.09 308	0.09 357	0.12 376	0.09 159	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.07 484	0.04 62	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 249	0.07 301	0.11 333	0.15 148	0.06 63	0.10 281	0.15 421	0.16 314	0.09 101	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.07 220	0.09 81	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.05 228	0.04 100

CFNet-RSSM	0.09 249	0.07 301	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.09 201	0.15 421	0.16 314	0.17 417	0.08 197	0.12 363	0.10 351	0.09 357	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

Gwc-CoAtRS	0.09 249	0.06 159	0.10 265	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.17 358	0.17 417	0.08 197	0.10 281	0.12 407	0.09 357	0.12 376	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.04 62	0.04 100

CREStereo	0.09 249	0.04 3	0.08 91	0.11 1	0.06 63	0.13 462	0.14 322	0.14 220	0.10 139	0.08 197	0.13 386	0.09 308	0.08 299	0.11 266	0.10 278	0.08 520	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.06 380	0.06 399
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 249	0.05 54	0.09 181	0.12 9	0.06 63	0.12 401	0.14 322	0.15 267	0.11 178	0.09 259	0.13 386	0.10 351	0.07 220	0.13 436	0.10 278	0.15 742	0.04 29	0.05 83	0.03 1	0.07 473	0.06 399

CMRA-Stereo	0.10 334	0.06 159	0.09 181	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.15 267	0.16 385	0.12 403	0.16 440	0.13 442	0.07 220	0.14 477	0.13 497	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.05 269

GStereo	0.10 334	0.05 54	0.11 333	0.12 9	0.13 676	0.10 281	0.09 29	0.12 129	0.09 101	0.11 353	0.12 363	0.12 407	0.09 357	0.15 508	0.14 543	0.07 425	0.06 523	0.07 396	0.05 255	0.07 473	0.09 614

noway7	0.10 334	0.07 301	0.13 450	0.20 633	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.28 626	0.16 385	0.11 353	0.11 340	0.07 175	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.05 269

SE	0.10 334	0.10 600	0.08 91	0.19 559	0.09 439	0.11 343	0.11 94	0.15 267	0.11 178	0.10 315	0.16 440	0.09 308	0.08 299	0.09 81	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.04 100

SMOE	0.10 334	0.08 444	0.09 181	0.18 471	0.07 187	0.13 462	0.14 322	0.18 393	0.13 275	0.11 353	0.13 386	0.12 407	0.09 357	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.05 355	0.08 500	0.06 377	0.06 380	0.04 100

ManiGeoR	0.10 334	0.05 54	0.12 387	0.12 9	0.08 299	0.12 401	0.12 149	0.24 543	0.14 313	0.12 403	0.14 402	0.12 407	0.09 357	0.13 436	0.13 497	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 473	0.07 492

HLf10	0.10 334	0.05 54	0.12 387	0.12 9	0.08 299	0.12 401	0.12 149	0.24 543	0.14 313	0.12 403	0.14 402	0.12 407	0.09 357	0.13 436	0.13 497	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 473	0.07 492

TestStereo_HLe17	0.10 334	0.05 54	0.12 387	0.13 29	0.07 187	0.11 343	0.15 421	0.21 465	0.15 342	0.11 353	0.14 402	0.11 384	0.09 357	0.13 436	0.12 449	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.07 473	0.06 399

DN	0.10 334	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.09 439	0.12 401	0.18 598	0.17 358	0.16 385	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.06 84	0.08 38	0.09 159	0.11 671	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.07 473	0.09 614

Hybrid-DGEV-03	0.10 334	0.06 159	0.09 181	0.18 471	0.08 299	0.16 560	0.14 322	0.15 267	0.14 313	0.13 442	0.16 440	0.12 407	0.09 357	0.13 436	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.05 228	0.04 100

WQFJA1	0.10 334	0.07 301	0.08 91	0.20 633	0.09 439	0.12 401	0.17 545	0.17 358	0.17 417	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.10 411	0.12 376	0.11 375	0.06 223	0.07 602	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.05 269

WQFJX1	0.10 334	0.07 301	0.08 91	0.22 692	0.09 439	0.12 401	0.17 545	0.18 393	0.17 417	0.10 315	0.09 236	0.07 175	0.10 411	0.11 266	0.09 159	0.07 425	0.08 636	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.04 100

WQFJX	0.10 334	0.07 301	0.09 181	0.21 672	0.09 439	0.12 401	0.16 499	0.18 393	0.17 417	0.12 403	0.10 281	0.07 175	0.09 357	0.12 376	0.10 278	0.06 223	0.07 602	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.05 269

NLMM	0.10 334	0.07 301	0.08 91	0.20 633	0.09 439	0.12 401	0.17 545	0.17 358	0.17 417	0.09 259	0.10 281	0.08 253	0.10 411	0.12 376	0.11 375	0.06 223	0.07 602	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.05 269

NLSM1	0.10 334	0.07 301	0.07 31	0.19 559	0.08 299	0.13 462	0.16 499	0.21 465	0.15 342	0.11 353	0.10 281	0.06 59	0.10 411	0.10 172	0.11 375	0.07 425	0.08 636	0.08 500	0.07 484	0.05 228	0.05 269

MM-Stereo_test3	0.10 334	0.07 301	0.07 31	0.18 471	0.07 187	0.12 401	0.19 640	0.24 543	0.19 471	0.06 50	0.10 281	0.08 253	0.06 84	0.11 266	0.08 55	0.06 223	0.06 523	0.07 396	0.05 255	0.05 228	0.04 100

MM-Stereo_test1	0.10 334	0.07 301	0.08 91	0.18 471	0.07 187	0.12 401	0.18 598	0.21 465	0.20 495	0.09 259	0.11 340	0.08 253	0.06 84	0.10 172	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.04 100

AIO-test2	0.10 334	0.08 444	0.10 265	0.23 717	0.08 299	0.11 343	0.10 51	0.23 517	0.23 540	0.08 197	0.09 236	0.08 253	0.05 16	0.10 172	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.08 500	0.09 615	0.05 228	0.05 269

AIO-test1	0.10 334	0.07 301	0.10 265	0.23 717	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.21 465	0.14 313	0.11 353	0.12 363	0.09 308	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.09 590	0.10 660	0.03 1	0.06 399

tg	0.10 334	0.06 159	0.10 265	0.18 471	0.08 299	0.11 343	0.16 499	0.20 438	0.12 223	0.08 197	0.11 340	0.11 384	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.08 567	0.04 62	0.04 100

PAM	0.10 334	0.05 54	0.16 578	0.15 148	0.08 299	0.09 201	0.16 499	0.15 267	0.16 385	0.12 403	0.09 236	0.09 308	0.07 220	0.13 436	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.05 228	0.06 399

model_zeroshot	0.10 334	0.04 3	0.11 333	0.15 148	0.09 439	0.12 401	0.14 322	0.20 438	0.13 275	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.07 220	0.12 376	0.10 278	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.06 399

RAStereo	0.10 334	0.09 536	0.08 91	0.20 633	0.08 299	0.13 462	0.18 598	0.15 267	0.17 417	0.10 315	0.12 363	0.05 5	0.06 84	0.09 81	0.08 55	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.05 255	0.05 228	0.04 100

rvit_stereo_0080	0.10 334	0.08 444	0.14 491	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.15 421	0.16 314	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.14 466	0.08 299	0.12 376	0.10 278	0.09 589	0.07 602	0.07 396	0.06 377	0.07 473	0.05 269

H2IRNET	0.10 334	0.09 536	0.09 181	0.18 471	0.09 439	0.12 401	0.15 421	0.14 220	0.21 513	0.10 315	0.10 281	0.10 351	0.10 411	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.08 567	0.06 380	0.05 269

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 334	0.08 444	0.12 387	0.16 256	0.08 299	0.15 528	0.16 499	0.18 393	0.18 451	0.10 315	0.09 236	0.09 308	0.08 299	0.11 266	0.12 449	0.07 425	0.05 355	0.08 500	0.06 377	0.07 473	0.06 399

MyStereo07	0.10 334	0.07 301	0.10 265	0.17 358	0.09 439	0.14 501	0.18 598	0.15 267	0.15 342	0.09 259	0.06 43	0.06 59	0.07 220	0.12 376	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.06 380	0.06 399

MyStereo06	0.10 334	0.07 301	0.12 387	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.18 598	0.19 425	0.12 223	0.12 403	0.08 194	0.07 175	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.06 380	0.06 399

AE-Stereo	0.10 334	0.08 444	0.10 265	0.18 471	0.09 439	0.10 281	0.15 421	0.14 220	0.19 471	0.09 259	0.14 402	0.12 407	0.08 299	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.06 523	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.04 100

ACVNet-DCA	0.10 334	0.08 444	0.12 387	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.15 421	0.23 517	0.16 385	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.07 473	0.07 492

cc1	0.10 334	0.08 444	0.12 387	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.15 421	0.16 314	0.18 451	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.06 399

tt1	0.10 334	0.08 444	0.12 387	0.17 358	0.09 439	0.12 401	0.16 499	0.15 267	0.19 471	0.09 259	0.08 194	0.06 59	0.06 84	0.10 172	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.06 399

whm_eth	0.10 334	0.08 444	0.14 491	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.15 421	0.16 314	0.16 385	0.11 353	0.10 281	0.14 466	0.08 299	0.12 376	0.10 278	0.09 589	0.07 602	0.07 396	0.06 377	0.07 473	0.05 269

plain	0.10 334	0.08 444	0.10 265	0.19 559	0.09 439	0.10 281	0.15 421	0.14 220	0.13 275	0.13 442	0.15 426	0.09 308	0.12 484	0.13 436	0.12 449	0.07 425	0.05 355	0.09 590	0.06 377	0.06 380	0.06 399

Any-RAFT	0.10 334	0.05 54	0.09 181	0.14 86	0.07 187	0.13 462	0.14 322	0.21 465	0.15 342	0.11 353	0.12 363	0.12 407	0.09 357	0.12 376	0.09 159	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.05 269

LL-Strereo2	0.10 334	0.10 600	0.15 541	0.18 471	0.08 299	0.15 528	0.09 29	0.17 358	0.14 313	0.14 470	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.16 545	0.10 278	0.05 67	0.05 355	0.10 641	0.07 484	0.06 380	0.05 269

DCANet-4	0.10 334	0.06 159	0.12 387	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 545	0.18 393	0.19 471	0.13 442	0.16 440	0.09 308	0.14 552	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

fff	0.10 334	0.06 159	0.12 387	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 545	0.16 314	0.20 495	0.13 442	0.16 440	0.10 351	0.11 450	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

ADStereo(finetuned)	0.10 334	0.06 159	0.12 387	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 545	0.15 267	0.19 471	0.13 442	0.17 465	0.10 351	0.12 484	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

test_4	0.10 334	0.10 600	0.08 91	0.19 559	0.09 439	0.08 122	0.22 703	0.15 267	0.17 417	0.12 403	0.18 493	0.12 407	0.09 357	0.08 38	0.11 375	0.04 11	0.04 29	0.08 500	0.08 567	0.04 62	0.03 2

IPLG	0.10 334	0.07 301	0.15 541	0.17 358	0.08 299	0.11 343	0.14 322	0.20 438	0.15 342	0.12 403	0.17 465	0.07 175	0.07 220	0.14 477	0.13 497	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

test_3	0.10 334	0.09 536	0.10 265	0.20 633	0.08 299	0.13 462	0.26 759	0.14 220	0.21 513	0.10 315	0.10 281	0.09 308	0.09 357	0.08 38	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.07 484	0.04 62	0.04 100

STrans-v2	0.10 334	0.07 301	0.12 387	0.18 471	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.21 465	0.11 178	0.11 353	0.15 426	0.12 407	0.10 411	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.04 62	0.04 100

TransformOpticalFlow	0.10 334	0.08 444	0.13 450	0.18 471	0.07 187	0.09 201	0.15 421	0.19 425	0.15 342	0.12 403	0.17 465	0.11 384	0.11 450	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.05 228	0.05 269

SST-Stereo	0.10 334	0.07 301	0.15 541	0.18 471	0.09 439	0.06 20	0.12 149	0.17 358	0.11 178	0.15 501	0.17 465	0.13 442	0.12 484	0.10 172	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.09 590	0.06 377	0.06 380	0.05 269

cross-raft	0.10 334	0.09 536	0.09 181	0.19 559	0.07 187	0.11 343	0.25 748	0.13 177	0.15 342	0.08 197	0.11 340	0.12 407	0.10 411	0.09 81	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

test-1	0.10 334	0.07 301	0.16 578	0.19 559	0.08 299	0.11 343	0.24 731	0.14 220	0.18 451	0.09 259	0.07 114	0.09 308	0.08 299	0.07 11	0.09 159	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

iRaftStereo_RVC	0.10 334	0.07 301	0.09 181	0.17 358	0.09 439	0.11 343	0.17 545	0.18 393	0.12 223	0.09 259	0.12 363	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.08 567	0.04 62	0.04 100

RALCasStereoNet	0.10 334	0.06 159	0.09 181	0.16 256	0.08 299	0.12 401	0.14 322	0.17 358	0.11 178	0.12 403	0.17 465	0.14 466	0.10 411	0.12 376	0.11 375	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.05 255	0.08 549	0.07 492

DCANet	0.10 334	0.06 159	0.12 387	0.16 256	0.06 63	0.09 201	0.17 545	0.15 267	0.19 471	0.13 442	0.17 465	0.10 351	0.11 450	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

csc	0.10 334	0.06 159	0.12 387	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 545	0.16 314	0.20 495	0.13 442	0.16 440	0.10 351	0.11 450	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

cscssc	0.10 334	0.06 159	0.12 387	0.15 148	0.07 187	0.09 201	0.17 545	0.16 314	0.20 495	0.13 442	0.16 440	0.10 351	0.11 450	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.04 62	0.05 269

111	0.10 334	0.06 159	0.12 387	0.15 148	0.07 187	0.10 281	0.14 322	0.21 465	0.23 540	0.11 353	0.12 363	0.14 466	0.11 450	0.13 436	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.04 84	0.05 228	0.05 269

R-Stereo Train	0.10 334	0.06 159	0.10 265	0.17 358	0.08 299	0.11 343	0.14 322	0.23 517	0.11 178	0.12 403	0.19 504	0.11 384	0.08 299	0.09 81	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.05 269

RAFT-Stereo	0.10 334	0.06 159	0.10 265	0.17 358	0.08 299	0.11 343	0.14 322	0.23 517	0.11 178	0.12 403	0.19 504	0.11 384	0.08 299	0.09 81	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.05 269
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 334	0.06 159	0.12 387	0.14 86	0.06 63	0.11 343	0.10 51	0.18 393	0.18 451	0.13 442	0.16 440	0.14 466	0.11 450	0.15 508	0.13 497	0.06 223	0.04 29	0.04 1	0.04 84	0.06 380	0.05 269
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
GeoMambaStereo_RVC	0.11 390	0.05 54	0.12 387	0.11 1	0.14 703	0.12 401	0.09 29	0.12 129	0.13 275	0.14 470	0.14 402	0.15 497	0.12 484	0.16 545	0.15 580	0.09 589	0.08 636	0.07 396	0.05 255	0.08 549	0.13 717

G4	0.11 390	0.09 536	0.10 265	0.24 726	0.10 557	0.13 462	0.13 241	0.21 465	0.13 275	0.12 403	0.14 402	0.10 351	0.10 411	0.13 436	0.10 278	0.07 425	0.04 29	0.09 590	0.06 377	0.05 228	0.05 269

G2	0.11 390	0.11 629	0.11 333	0.24 726	0.11 613	0.13 462	0.15 421	0.24 543	0.12 223	0.10 315	0.12 363	0.11 384	0.09 357	0.14 477	0.10 278	0.07 425	0.04 29	0.11 675	0.05 255	0.07 473	0.06 399

zzzzzzz1	0.11 390	0.07 301	0.13 450	0.21 672	0.10 557	0.12 401	0.18 598	0.22 493	0.20 495	0.13 442	0.12 363	0.08 253	0.08 299	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.05 228	0.05 269

monster_256*512	0.11 390	0.07 301	0.09 181	0.21 672	0.10 557	0.12 401	0.17 545	0.26 582	0.18 451	0.12 403	0.12 363	0.08 253	0.07 220	0.10 172	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.07 484	0.05 228	0.05 269

SME	0.11 390	0.09 536	0.10 265	0.17 358	0.07 187	0.20 644	0.13 241	0.21 465	0.17 417	0.12 403	0.13 386	0.10 351	0.12 484	0.13 436	0.13 497	0.07 425	0.07 602	0.08 500	0.09 615	0.06 380	0.05 269

HLF11	0.11 390	0.05 54	0.13 450	0.12 9	0.08 299	0.14 501	0.11 94	0.22 493	0.10 139	0.12 403	0.23 562	0.11 384	0.11 450	0.14 477	0.13 497	0.08 520	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.08 549	0.08 565

HLf8	0.11 390	0.05 54	0.13 450	0.11 1	0.08 299	0.15 528	0.12 149	0.22 493	0.15 342	0.13 442	0.17 465	0.12 407	0.10 411	0.14 477	0.12 449	0.09 589	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.08 549	0.08 565

TestStereo_HL3	0.11 390	0.05 54	0.16 578	0.13 29	0.07 187	0.12 401	0.11 94	0.20 438	0.09 101	0.15 501	0.30 665	0.13 442	0.12 484	0.16 545	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.06 380	0.07 492

TestStereo_HL2	0.11 390	0.06 159	0.11 333	0.12 9	0.08 299	0.12 401	0.14 322	0.20 438	0.18 451	0.13 442	0.21 541	0.12 407	0.10 411	0.12 376	0.12 449	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.07 473	0.07 492

GGDA	0.11 390	0.06 159	0.11 333	0.13 29	0.07 187	0.12 401	0.14 322	0.19 425	0.19 471	0.13 442	0.20 517	0.12 407	0.09 357	0.12 376	0.12 449	0.07 425	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.06 380	0.07 492

TestStereo-Hl	0.11 390	0.06 159	0.11 333	0.13 29	0.08 299	0.15 528	0.14 322	0.20 438	0.17 417	0.13 442	0.16 440	0.12 407	0.11 450	0.14 477	0.13 497	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.05 255	0.06 380	0.06 399

Lsterematch	0.11 390	0.06 159	0.11 333	0.16 256	0.07 187	0.13 462	0.15 421	0.14 220	0.17 417	0.16 530	0.18 493	0.15 497	0.15 570	0.12 376	0.14 543	0.07 425	0.04 29	0.06 264	0.06 377	0.06 380	0.06 399

Hybrid-DGEV-2	0.11 390	0.06 159	0.12 387	0.18 471	0.09 439	0.09 201	0.13 241	0.28 626	0.29 627	0.11 353	0.11 340	0.09 308	0.12 484	0.12 376	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.05 228	0.05 269

NLMM1	0.11 390	0.09 536	0.07 31	0.22 692	0.10 557	0.12 401	0.20 665	0.18 393	0.20 495	0.12 403	0.11 340	0.07 175	0.09 357	0.11 266	0.11 375	0.08 520	0.08 636	0.07 396	0.06 377	0.04 62	0.04 100

NLCSM	0.11 390	0.09 536	0.09 181	0.23 717	0.11 613	0.12 401	0.19 640	0.18 393	0.18 451	0.12 403	0.11 340	0.07 175	0.09 357	0.11 266	0.10 278	0.07 425	0.08 636	0.07 396	0.07 484	0.06 380	0.05 269

Select-FE	0.11 390	0.06 159	0.20 661	0.15 148	0.11 613	0.11 343	0.13 241	0.21 465	0.18 451	0.09 259	0.11 340	0.10 351	0.06 84	0.12 376	0.09 159	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.08 567	0.06 380	0.08 565

FlowAnything_test	0.11 390	0.08 444	0.14 491	0.15 148	0.09 439	0.07 56	0.14 322	0.20 438	0.11 178	0.09 259	0.09 236	0.12 407	0.12 484	0.13 436	0.11 375	0.09 589	0.06 523	0.09 590	0.09 615	0.06 380	0.09 614

xyz-stereo-finetune2	0.11 390	0.07 301	0.13 450	0.13 29	0.07 187	0.11 343	0.19 640	0.17 358	0.12 223	0.15 501	0.15 426	0.17 537	0.12 484	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.05 255	0.04 62	0.06 399

xyz-stereo-finetune	0.11 390	0.08 444	0.13 450	0.14 86	0.06 63	0.10 281	0.19 640	0.17 358	0.19 471	0.12 403	0.14 402	0.15 497	0.10 411	0.13 436	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.05 255	0.04 62	0.05 269

FLISNet	0.11 390	0.06 159	0.11 333	0.13 29	0.09 439	0.09 201	0.14 322	0.21 465	0.10 139	0.19 599	0.17 465	0.14 466	0.09 357	0.16 545	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.08 567	0.07 473	0.06 399

CoSv	0.11 390	0.06 159	0.11 333	0.13 29	0.09 439	0.09 201	0.14 322	0.21 465	0.10 139	0.19 599	0.17 465	0.14 466	0.09 357	0.16 545	0.08 55	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.08 567	0.07 473	0.06 399

rvit_stereo_0081_aga	0.11 390	0.09 536	0.14 491	0.18 471	0.09 439	0.13 462	0.14 322	0.14 220	0.19 471	0.10 315	0.18 493	0.16 513	0.09 357	0.12 376	0.09 159	0.10 637	0.06 523	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.06 399

rvit_stereo_0081	0.11 390	0.08 444	0.15 541	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.14 220	0.24 557	0.11 353	0.13 386	0.13 442	0.09 357	0.11 266	0.12 449	0.10 637	0.07 602	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.05 269

rvit_stereo_0082	0.11 390	0.08 444	0.15 541	0.16 256	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.14 220	0.24 557	0.11 353	0.13 386	0.13 442	0.09 357	0.11 266	0.12 449	0.10 637	0.07 602	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.05 269

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 390	0.05 54	0.14 491	0.15 148	0.20 772	0.09 201	0.17 545	0.21 465	0.15 342	0.11 353	0.14 402	0.10 351	0.07 220	0.10 172	0.08 55	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.07 473	0.09 614

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 390	0.05 54	0.11 333	0.15 148	0.13 676	0.13 462	0.16 499	0.23 517	0.17 417	0.10 315	0.12 363	0.10 351	0.07 220	0.11 266	0.09 159	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.07 473	0.08 565

CAS++	0.11 390	0.07 301	0.11 333	0.14 86	0.09 439	0.12 401	0.14 322	0.24 543	0.14 313	0.11 353	0.09 236	0.11 384	0.07 220	0.14 477	0.09 159	0.11 671	0.09 674	0.09 590	0.07 484	0.07 473	0.08 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 390	0.08 444	0.12 387	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.15 421	0.16 314	0.18 451	0.09 259	0.09 236	0.16 513	0.16 599	0.10 172	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.08 567	0.07 473	0.07 492

1test111	0.11 390	0.08 444	0.12 387	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.15 421	0.23 517	0.16 385	0.09 259	0.09 236	0.06 59	0.06 84	0.15 508	0.16 597	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.07 473	0.07 492

MIF-Stereo (partial)	0.11 390	0.06 159	0.10 265	0.19 559	0.10 557	0.10 281	0.11 94	0.17 358	0.18 451	0.14 470	0.16 440	0.09 308	0.11 450	0.12 376	0.12 449	0.08 520	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.06 380	0.07 492

EKT-Stereo	0.11 390	0.07 301	0.14 491	0.15 148	0.10 557	0.13 462	0.14 322	0.18 393	0.21 513	0.11 353	0.08 194	0.12 407	0.09 357	0.11 266	0.12 449	0.08 520	0.06 523	0.07 396	0.06 377	0.08 549	0.07 492

anonymousdsp2	0.11 390	0.07 301	0.10 265	0.16 256	0.09 439	0.13 462	0.14 322	0.18 393	0.22 528	0.13 442	0.14 402	0.12 407	0.09 357	0.14 477	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.06 380	0.05 269

DCRE	0.11 390	0.07 301	0.13 450	0.16 256	0.11 613	0.11 343	0.17 545	0.18 393	0.17 417	0.11 353	0.18 493	0.10 351	0.10 411	0.15 508	0.11 375	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.05 228	0.04 100

knoymous	0.11 390	0.05 54	0.12 387	0.13 29	0.07 187	0.15 528	0.14 322	0.19 425	0.13 275	0.11 353	0.17 465	0.13 442	0.09 357	0.13 436	0.11 375	0.08 520	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.08 549	0.07 492

riskmin	0.11 390	0.06 159	0.13 450	0.14 86	0.08 299	0.14 501	0.14 322	0.18 393	0.14 313	0.11 353	0.14 402	0.16 513	0.11 450	0.14 477	0.12 449	0.09 589	0.05 355	0.07 396	0.05 255	0.08 549	0.08 565

Selective-RAFT	0.11 390	0.10 600	0.11 333	0.21 672	0.08 299	0.16 560	0.13 241	0.20 438	0.22 528	0.10 315	0.10 281	0.11 384	0.10 411	0.15 508	0.11 375	0.05 67	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.05 269

DisPM	0.11 390	0.07 301	0.12 387	0.16 256	0.09 439	0.06 20	0.13 241	0.17 358	0.17 417	0.14 470	0.20 517	0.12 407	0.10 411	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.11 676

CIPLG	0.11 390	0.08 444	0.14 491	0.17 358	0.08 299	0.12 401	0.15 421	0.17 358	0.15 342	0.14 470	0.11 340	0.16 513	0.09 357	0.16 545	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

GLC_STEREO	0.11 390	0.07 301	0.11 333	0.17 358	0.07 187	0.09 201	0.13 241	0.15 267	0.24 557	0.12 403	0.13 386	0.12 407	0.08 299	0.18 606	0.11 375	0.06 223	0.08 636	0.08 500	0.06 377	0.05 228	0.05 269

IPLGR_C	0.11 390	0.08 444	0.14 491	0.17 358	0.08 299	0.12 401	0.15 421	0.17 358	0.15 342	0.14 470	0.10 281	0.16 513	0.09 357	0.16 545	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

MIPNet	0.11 390	0.08 444	0.14 491	0.17 358	0.09 439	0.12 401	0.14 322	0.20 438	0.24 557	0.11 353	0.10 281	0.09 308	0.07 220	0.13 436	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

IPLGR	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.18 471	0.08 299	0.12 401	0.17 545	0.21 465	0.24 557	0.11 353	0.12 363	0.11 384	0.08 299	0.12 376	0.12 449	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.04 62	0.04 100

GMOStereo	0.11 390	0.09 536	0.07 31	0.19 559	0.08 299	0.12 401	0.28 772	0.13 177	0.17 417	0.11 353	0.17 465	0.14 466	0.12 484	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 355	0.09 590	0.07 484	0.04 62	0.04 100

error version	0.11 390	0.09 536	0.07 31	0.19 559	0.08 299	0.12 401	0.28 772	0.13 177	0.17 417	0.11 353	0.17 465	0.14 466	0.12 484	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 355	0.09 590	0.07 484	0.04 62	0.04 100

test-v	0.11 390	0.09 536	0.07 31	0.19 559	0.08 299	0.12 401	0.28 772	0.13 177	0.17 417	0.11 353	0.17 465	0.14 466	0.12 484	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 355	0.09 590	0.07 484	0.04 62	0.04 100

ACRE	0.11 390	0.08 444	0.14 491	0.17 358	0.08 299	0.12 401	0.15 421	0.17 358	0.14 313	0.14 470	0.10 281	0.16 513	0.09 357	0.16 545	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399

PFNet+	0.11 390	0.06 159	0.13 450	0.16 256	0.09 439	0.05 7	0.12 149	0.17 358	0.21 513	0.16 530	0.19 504	0.14 466	0.10 411	0.11 266	0.11 375	0.08 520	0.05 355	0.09 590	0.08 567	0.06 380	0.11 676

LCNet	0.11 390	0.07 301	0.09 181	0.19 559	0.09 439	0.08 122	0.15 421	0.21 465	0.15 342	0.11 353	0.15 426	0.16 513	0.11 450	0.12 376	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.07 484	0.06 380	0.15 746

HHNet	0.11 390	0.06 159	0.16 578	0.15 148	0.14 703	0.07 56	0.13 241	0.20 438	0.17 417	0.14 470	0.25 604	0.11 384	0.08 299	0.13 436	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.05 228	0.09 614

Patchmatch Stereo++	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.18 471	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 314	0.13 275	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.07 492
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 390	0.07 301	0.16 578	0.19 559	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.18 393	0.13 275	0.16 530	0.21 541	0.13 442	0.14 552	0.11 266	0.14 543	0.06 223	0.04 29	0.09 590	0.06 377	0.06 380	0.05 269

OMP-Stereo	0.11 390	0.06 159	0.14 491	0.18 471	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.21 465	0.21 513	0.13 442	0.14 402	0.11 384	0.12 484	0.11 266	0.13 497	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.04 100

IIG-Stereo	0.11 390	0.06 159	0.13 450	0.17 358	0.08 299	0.11 343	0.12 149	0.22 493	0.17 417	0.14 470	0.17 465	0.11 384	0.12 484	0.12 376	0.12 449	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.04 100

NF-Stereo	0.11 390	0.07 301	0.13 450	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 517	0.19 471	0.12 403	0.17 465	0.12 407	0.11 450	0.11 266	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.12 692

OCTAStereo	0.11 390	0.07 301	0.13 450	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 517	0.19 471	0.12 403	0.17 465	0.12 407	0.11 450	0.11 266	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.12 692

NRIStereo	0.11 390	0.08 444	0.14 491	0.18 471	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.16 314	0.15 342	0.12 403	0.14 402	0.13 442	0.12 484	0.13 436	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.07 492

PSM-adaLoss	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.18 471	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 314	0.13 275	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.07 492

PSM-AAD	0.11 390	0.07 301	0.10 265	0.19 559	0.09 439	0.10 281	0.15 421	0.20 438	0.13 275	0.12 403	0.14 402	0.18 552	0.11 450	0.11 266	0.10 278	0.05 67	0.05 355	0.09 590	0.08 567	0.06 380	0.14 739

ROB_FTStereo_v2	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.19 559	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 314	0.13 275	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.07 492

ROB_FTStereo	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.19 559	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 314	0.13 275	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.07 492

KYRaft	0.11 390	0.07 301	0.10 265	0.19 559	0.09 439	0.08 122	0.15 421	0.22 493	0.12 223	0.13 442	0.16 440	0.20 581	0.10 411	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.08 567	0.06 380	0.16 758

HUI-Stereo	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.18 471	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 314	0.13 275	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.07 492

ASMatch	0.11 390	0.06 159	0.13 450	0.16 256	0.10 557	0.07 56	0.14 322	0.17 358	0.17 417	0.12 403	0.16 440	0.16 513	0.10 411	0.13 436	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.08 565

RAFT_R40	0.11 390	0.07 301	0.14 491	0.18 471	0.09 439	0.06 20	0.13 241	0.17 358	0.16 385	0.14 470	0.18 493	0.15 497	0.12 484	0.10 172	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.09 590	0.06 377	0.06 380	0.05 269

GrayStereo	0.11 390	0.06 159	0.11 333	0.19 559	0.09 439	0.09 201	0.16 499	0.18 393	0.17 417	0.14 470	0.17 465	0.17 537	0.11 450	0.12 376	0.11 375	0.05 67	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.10 648

RE-Stereo	0.11 390	0.07 301	0.13 450	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 517	0.19 471	0.12 403	0.17 465	0.12 407	0.11 450	0.11 266	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.12 692

Pruner-Stereo	0.11 390	0.07 301	0.12 387	0.17 358	0.09 439	0.06 20	0.12 149	0.17 358	0.17 417	0.13 442	0.19 504	0.13 442	0.09 357	0.11 266	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.08 565

TVStereo	0.11 390	0.07 301	0.13 450	0.17 358	0.09 439	0.10 281	0.14 322	0.23 517	0.19 471	0.12 403	0.17 465	0.12 407	0.11 450	0.11 266	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.12 692

DeepStereo_RVC	0.11 390	0.08 444	0.16 578	0.18 471	0.08 299	0.08 122	0.12 149	0.17 358	0.12 223	0.13 442	0.14 402	0.12 407	0.12 484	0.12 376	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.07 473	0.08 565

iGMRVC	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.19 559	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 314	0.13 275	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.07 492

RAFT-RH_RVC	0.11 390	0.06 159	0.14 491	0.16 256	0.09 439	0.12 401	0.12 149	0.17 358	0.12 223	0.13 442	0.41 743	0.11 384	0.10 411	0.13 436	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.05 255	0.04 62	0.06 399

RAFT-345	0.11 390	0.07 301	0.15 541	0.16 256	0.08 299	0.08 122	0.12 149	0.15 267	0.10 139	0.11 353	0.36 705	0.09 308	0.09 357	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.04 62	0.05 269

iRAFT	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.18 471	0.08 299	0.06 20	0.11 94	0.16 314	0.13 275	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.07 492

CRE-IMP	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.19 559	0.08 299	0.10 281	0.12 149	0.18 393	0.10 139	0.14 470	0.13 386	0.13 442	0.12 484	0.12 376	0.11 375	0.07 425	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.08 565

test-2	0.11 390	0.09 536	0.07 31	0.19 559	0.08 299	0.12 401	0.28 772	0.13 177	0.17 417	0.11 353	0.17 465	0.14 466	0.12 484	0.07 11	0.07 16	0.05 67	0.05 355	0.09 590	0.07 484	0.04 62	0.04 100

GMM-Stereo	0.11 390	0.07 301	0.10 265	0.18 471	0.09 439	0.08 122	0.15 421	0.23 517	0.16 385	0.11 353	0.15 426	0.13 442	0.11 450	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.04 29	0.08 500	0.07 484	0.06 380	0.09 614

RAFT-IKP	0.11 390	0.09 536	0.16 578	0.19 559	0.08 299	0.06 20	0.12 149	0.16 314	0.13 275	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.11 266	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.07 492

Prome-Stereo	0.11 390	0.06 159	0.10 265	0.18 471	0.08 299	0.12 401	0.15 421	0.22 493	0.13 275	0.12 403	0.17 465	0.13 442	0.08 299	0.12 376	0.10 278	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.09 614

rafts_anoy	0.11 390	0.06 159	0.10 265	0.17 358	0.08 299	0.10 281	0.14 322	0.17 358	0.14 313	0.13 442	0.13 386	0.12 407	0.10 411	0.11 266	0.12 449	0.07 425	0.04 29	0.09 590	0.11 695	0.07 473	0.06 399

raft+_RVC	0.11 390	0.07 301	0.09 181	0.16 256	0.07 187	0.10 281	0.11 94	0.24 543	0.20 495	0.12 403	0.15 426	0.12 407	0.08 299	0.12 376	0.13 497	0.07 425	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.05 269

RALAANet	0.11 390	0.08 444	0.10 265	0.17 358	0.09 439	0.14 501	0.10 51	0.20 438	0.15 342	0.14 470	0.13 386	0.16 513	0.09 357	0.12 376	0.11 375	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.04 100

DIP-Stereo	0.11 390	0.07 301	0.14 491	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.09 29	0.16 314	0.16 385	0.11 353	0.16 440	0.14 466	0.12 484	0.15 508	0.13 497	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228	0.06 399
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S0	0.12 473	0.08 444	0.08 91	0.20 633	0.07 187	0.18 603	0.23 716	0.15 267	0.15 342	0.10 315	0.10 281	0.13 442	0.08 299	0.12 376	0.11 375	0.09 589	0.10 699	0.14 725	0.14 733	0.05 228	0.04 100

S	0.12 473	0.08 444	0.09 181	0.20 633	0.08 299	0.13 462	0.19 640	0.17 358	0.16 385	0.13 442	0.11 340	0.13 442	0.10 411	0.11 266	0.13 497	0.09 589	0.07 602	0.13 711	0.15 754	0.06 380	0.04 100

IGEV_i1	0.12 473	0.07 301	0.12 387	0.16 256	0.08 299	0.19 628	0.14 322	0.18 393	0.22 528	0.18 580	0.18 493	0.16 513	0.12 484	0.16 545	0.14 543	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.06 399

rvit_stereo_0083	0.12 473	0.08 444	0.17 610	0.16 256	0.09 439	0.11 343	0.15 421	0.14 220	0.26 594	0.11 353	0.14 402	0.13 442	0.10 411	0.12 376	0.12 449	0.10 637	0.08 636	0.09 590	0.07 484	0.07 473	0.05 269

rvit_stereo_ft	0.12 473	0.07 301	0.13 450	0.19 559	0.10 557	0.12 401	0.17 545	0.16 314	0.16 385	0.12 403	0.13 386	0.15 497	0.10 411	0.14 477	0.13 497	0.09 589	0.06 523	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.05 269

test_sample2	0.12 473	0.07 301	0.12 387	0.14 86	0.08 299	0.16 560	0.18 598	0.21 465	0.16 385	0.14 470	0.20 517	0.19 568	0.15 570	0.15 508	0.12 449	0.08 520	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.08 549	0.07 492

MyStereo8	0.12 473	0.07 301	0.15 541	0.15 148	0.09 439	0.18 603	0.14 322	0.19 425	0.22 528	0.12 403	0.18 493	0.11 384	0.10 411	0.16 545	0.18 631	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.05 255	0.08 549	0.09 614

CoDeX	0.12 473	0.07 301	0.12 387	0.17 358	0.08 299	0.12 401	0.15 421	0.23 517	0.27 604	0.13 442	0.17 465	0.16 513	0.11 450	0.14 477	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.05 269

11t1	0.12 473	0.06 159	0.13 450	0.14 86	0.08 299	0.17 584	0.15 421	0.18 393	0.15 342	0.15 501	0.15 426	0.16 513	0.16 599	0.15 508	0.13 497	0.08 520	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.08 549	0.07 492

ffm	0.12 473	0.09 536	0.14 491	0.16 256	0.08 299	0.17 584	0.17 545	0.15 267	0.19 471	0.15 501	0.25 604	0.19 568	0.13 527	0.10 172	0.07 16	0.06 223	0.04 29	0.09 590	0.08 567	0.06 380	0.06 399

RAFT_CTSACE	0.12 473	0.09 536	0.10 265	0.22 692	0.08 299	0.12 401	0.24 731	0.18 393	0.16 385	0.20 622	0.27 630	0.13 442	0.07 220	0.13 436	0.09 159	0.05 67	0.06 523	0.08 500	0.07 484	0.04 62	0.04 100

Sa-1000	0.12 473	0.08 444	0.08 91	0.18 471	0.08 299	0.14 501	0.22 703	0.22 493	0.18 451	0.15 501	0.20 517	0.17 537	0.11 450	0.10 172	0.10 278	0.06 223	0.05 355	0.09 590	0.09 615	0.05 228	0.05 269

SA	0.12 473	0.09 536	0.08 91	0.18 471	0.08 299	0.12 401	0.24 731	0.23 517	0.18 451	0.17 550	0.27 630	0.14 466	0.11 450	0.11 266	0.11 375	0.05 67	0.05 355	0.09 590	0.08 567	0.05 228	0.04 100

iRaft-Stereo_5w	0.12 473	0.09 536	0.12 387	0.19 559	0.08 299	0.09 201	0.12 149	0.21 465	0.21 513	0.19 599	0.14 402	0.11 384	0.09 357	0.20 649	0.16 597	0.05 67	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.06 399

CrosDoStereo	0.12 473	0.06 159	0.12 387	0.14 86	0.08 299	0.12 401	0.15 421	0.17 358	0.22 528	0.19 599	0.24 575	0.15 497	0.11 450	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.07 484	0.05 228	0.05 269

PSM-softLoss	0.12 473	0.07 301	0.15 541	0.17 358	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.24 543	0.17 417	0.14 470	0.19 504	0.13 442	0.11 450	0.11 266	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.06 380	0.12 692

KMStereo	0.12 473	0.07 301	0.15 541	0.17 358	0.09 439	0.08 122	0.13 241	0.24 543	0.17 417	0.14 470	0.19 504	0.13 442	0.11 450	0.11 266	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.06 380	0.12 692

FTStereo	0.12 473	0.06 159	0.14 491	0.18 471	0.09 439	0.07 56	0.15 421	0.21 465	0.18 451	0.12 403	0.24 575	0.12 407	0.12 484	0.13 436	0.13 497	0.05 67	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.10 648

DeepStereo_LL	0.12 473	0.06 159	0.12 387	0.14 86	0.08 299	0.12 401	0.15 421	0.17 358	0.22 528	0.19 599	0.24 575	0.15 497	0.11 450	0.11 266	0.12 449	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.07 484	0.05 228	0.05 269

DEmStereo	0.12 473	0.06 159	0.14 491	0.14 86	0.10 557	0.16 560	0.15 421	0.16 314	0.24 557	0.17 550	0.24 575	0.13 442	0.14 552	0.12 376	0.13 497	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.05 269

THIR-Stereo	0.12 473	0.07 301	0.11 333	0.15 148	0.08 299	0.14 501	0.16 499	0.17 358	0.25 580	0.16 530	0.24 575	0.14 466	0.12 484	0.12 376	0.14 543	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.07 484	0.05 228	0.05 269

DRaft	0.12 473	0.06 159	0.11 333	0.14 86	0.09 439	0.14 501	0.17 545	0.21 465	0.30 637	0.17 550	0.28 644	0.10 351	0.15 570	0.10 172	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.05 269

PFNet	0.12 473	0.06 159	0.17 610	0.17 358	0.08 299	0.09 201	0.15 421	0.26 582	0.20 495	0.16 530	0.16 440	0.14 466	0.11 450	0.12 376	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.07 396	0.06 377	0.05 228	0.05 269

IRAFT_RVC	0.12 473	0.08 444	0.16 578	0.19 559	0.08 299	0.07 56	0.15 421	0.24 543	0.23 540	0.14 470	0.14 402	0.15 497	0.12 484	0.12 376	0.10 278	0.06 223	0.04 29	0.09 590	0.06 377	0.06 380	0.06 399

sCroCo_RVC	0.12 473	0.09 536	0.23 687	0.24 726	0.11 613	0.19 628	0.14 322	0.17 358	0.14 313	0.10 315	0.13 386	0.12 407	0.07 220	0.14 477	0.11 375	0.08 520	0.08 636	0.08 500	0.08 567	0.05 228	0.07 492

ARAFT	0.12 473	0.08 444	0.17 610	0.19 559	0.09 439	0.14 501	0.18 598	0.20 438	0.12 223	0.12 403	0.13 386	0.14 466	0.11 450	0.15 508	0.12 449	0.06 223	0.05 355	0.10 641	0.09 615	0.05 228	0.04 100

BEATNet_4x	0.12 473	0.08 444	0.14 491	0.18 471	0.07 187	0.15 528	0.07 5	0.22 493	0.18 451	0.16 530	0.19 504	0.18 552	0.14 552	0.16 545	0.15 580	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.06 380	0.06 399

MLCV	0.12 473	0.07 301	0.16 578	0.18 471	0.06 63	0.15 528	0.17 545	0.19 425	0.21 513	0.18 580	0.25 604	0.17 537	0.13 527	0.14 477	0.13 497	0.05 67	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.04 100

G3	0.13 501	0.14 690	0.12 387	0.32 782	0.13 676	0.11 343	0.14 322	0.23 517	0.08 56	0.14 470	0.12 363	0.19 568	0.09 357	0.15 508	0.13 497	0.10 637	0.05 355	0.16 750	0.10 660	0.10 649	0.06 399

RT-IGEV	0.13 501	0.06 159	0.13 450	0.15 148	0.09 439	0.15 528	0.17 545	0.24 543	0.27 604	0.16 530	0.17 465	0.17 537	0.10 411	0.14 477	0.11 375	0.08 520	0.05 355	0.07 396	0.05 255	0.07 473	0.07 492

Selective-IGEV-i16pc	0.13 501	0.06 159	0.13 450	0.15 148	0.11 613	0.38 772	0.16 499	0.23 517	0.16 385	0.10 315	0.15 426	0.09 308	0.06 84	0.13 436	0.10 278	0.10 637	0.08 636	0.06 264	0.07 484	0.09 615	0.09 614

Selective-IGEV-i1	0.13 501	0.07 301	0.12 387	0.19 559	0.08 299	0.18 603	0.16 499	0.22 493	0.30 637	0.16 530	0.17 465	0.16 513	0.10 411	0.14 477	0.13 497	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.05 269

G2L-ROB	0.13 501	0.06 159	0.13 450	0.13 29	0.08 299	0.14 501	0.16 499	0.25 563	0.18 451	0.19 599	0.18 493	0.20 581	0.14 552	0.17 581	0.16 597	0.08 520	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.08 549	0.09 614

xyz-stereo	0.13 501	0.07 301	0.20 661	0.15 148	0.05 5	0.20 644	0.15 421	0.17 358	0.31 645	0.15 501	0.29 657	0.26 660	0.16 599	0.13 436	0.12 449	0.05 67	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.04 62	0.04 100

DFGA-Net	0.13 501	0.11 629	0.18 636	0.17 358	0.10 557	0.12 401	0.13 241	0.22 493	0.25 580	0.16 530	0.16 440	0.13 442	0.12 484	0.16 545	0.14 543	0.07 425	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.05 228	0.05 269

FACV-RUCA	0.13 501	0.11 629	0.12 387	0.19 559	0.12 651	0.15 528	0.15 421	0.22 493	0.20 495	0.15 501	0.16 440	0.14 466	0.16 599	0.14 477	0.13 497	0.07 425	0.05 355	0.08 500	0.06 377	0.10 649	0.08 565

UGAM	0.13 501	0.10 600	0.09 181	0.22 692	0.08 299	0.12 401	0.20 665	0.17 358	0.23 540	0.21 638	0.16 440	0.13 442	0.13 527	0.19 623	0.12 449	0.07 425	0.05 355	0.13 711	0.11 695	0.07 473	0.05 269

test_sample1	0.13 501	0.07 301	0.14 491	0.13 29	0.08 299	0.19 628	0.16 499	0.20 438	0.15 342	0.14 470	0.22 553	0.18 552	0.16 599	0.17 581	0.14 543	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.08 549	0.07 492

qqq1	0.13 501	0.07 301	0.17 610	0.14 86	0.08 299	0.16 560	0.17 545	0.26 582	0.27 604	0.19 599	0.20 517	0.18 552	0.15 570	0.15 508	0.11 375	0.08 520	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.06 380	0.06 399

fff1	0.13 501	0.07 301	0.17 610	0.14 86	0.08 299	0.16 560	0.17 545	0.26 582	0.27 604	0.19 599	0.20 517	0.18 552	0.15 570	0.15 508	0.11 375	0.08 520	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.06 380	0.06 399

MyStereo05	0.13 501	0.07 301	0.10 265	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.18 598	0.27 605	0.35 683	0.17 550	0.14 402	0.15 497	0.11 450	0.15 508	0.13 497	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.06 380	0.06 399

MyStereo04	0.13 501	0.07 301	0.10 265	0.17 358	0.09 439	0.14 501	0.18 598	0.29 642	0.38 703	0.17 550	0.14 402	0.16 513	0.10 411	0.15 508	0.13 497	0.06 223	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.06 380	0.06 399

ff1	0.13 501	0.09 536	0.14 491	0.16 256	0.08 299	0.17 584	0.17 545	0.15 267	0.19 471	0.15 501	0.25 604	0.19 568	0.13 527	0.14 477	0.20 651	0.06 223	0.04 29	0.09 590	0.08 567	0.06 380	0.06 399

StereoVision	0.13 501	0.12 648	0.09 181	0.24 726	0.10 557	0.15 528	0.21 689	0.21 465	0.20 495	0.12 403	0.24 575	0.10 351	0.10 411	0.16 545	0.10 278	0.09 589	0.11 712	0.12 696	0.12 717	0.06 380	0.05 269

LL-Strereo	0.13 501	0.09 536	0.11 333	0.20 633	0.10 557	0.11 343	0.18 598	0.32 682	0.24 557	0.15 501	0.15 426	0.14 466	0.13 527	0.19 623	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.09 590	0.08 567	0.04 62	0.05 269

CASS	0.13 501	0.12 648	0.11 333	0.23 717	0.09 439	0.15 528	0.17 545	0.18 393	0.19 471	0.17 550	0.18 493	0.15 497	0.15 570	0.14 477	0.14 543	0.09 589	0.06 523	0.10 641	0.08 567	0.09 615	0.07 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 501	0.07 301	0.13 450	0.18 471	0.09 439	0.13 462	0.17 545	0.19 425	0.29 627	0.15 501	0.24 575	0.15 497	0.14 552	0.14 477	0.14 543	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.09 615	0.05 228	0.06 399

TestStereo1	0.13 501	0.08 444	0.08 91	0.19 559	0.08 299	0.18 603	0.29 782	0.23 517	0.16 385	0.17 550	0.20 517	0.16 513	0.10 411	0.12 376	0.13 497	0.06 223	0.06 523	0.08 500	0.06 377	0.05 228	0.05 269

qqq	0.13 501	0.09 536	0.15 541	0.16 256	0.08 299	0.13 462	0.15 421	0.23 517	0.16 385	0.15 501	0.19 504	0.16 513	0.16 599	0.15 508	0.16 597	0.07 425	0.06 523	0.08 500	0.08 567	0.07 473	0.07 492

x	0.13 501	0.07 301	0.14 491	0.14 86	0.08 299	0.18 603	0.14 322	0.22 493	0.20 495	0.15 501	0.19 504	0.19 568	0.17 623	0.18 606	0.18 631	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.07 473	0.07 492

raft_robust	0.13 501	0.10 600	0.07 31	0.18 471	0.08 299	0.13 462	0.24 731	0.28 626	0.33 662	0.20 622	0.19 504	0.14 466	0.10 411	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.05 228	0.04 100

RAFT+CT+SA	0.13 501	0.11 629	0.09 181	0.19 559	0.09 439	0.15 528	0.28 772	0.22 493	0.22 528	0.15 501	0.26 621	0.10 351	0.10 411	0.11 266	0.12 449	0.05 67	0.04 29	0.07 396	0.08 567	0.07 473	0.06 399

SA-5K	0.13 501	0.08 444	0.08 91	0.19 559	0.08 299	0.18 603	0.29 782	0.23 517	0.16 385	0.17 550	0.20 517	0.16 513	0.10 411	0.12 376	0.13 497	0.06 223	0.06 523	0.08 500	0.06 377	0.05 228	0.05 269

GwcNet-ADL	0.13 501	0.08 444	0.14 491	0.20 633	0.09 439	0.11 343	0.20 665	0.30 657	0.24 557	0.13 442	0.14 402	0.18 552	0.14 552	0.13 436	0.14 543	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.07 473	0.06 399

GANet-ADL	0.13 501	0.07 301	0.15 541	0.17 358	0.10 557	0.18 603	0.15 421	0.30 657	0.20 495	0.13 442	0.18 493	0.19 568	0.12 484	0.16 545	0.13 497	0.08 520	0.06 523	0.06 264	0.05 255	0.07 473	0.08 565

RAFT	0.13 501	0.09 536	0.11 333	0.18 471	0.08 299	0.15 528	0.24 731	0.20 438	0.19 471	0.21 638	0.21 541	0.17 537	0.12 484	0.16 545	0.09 159	0.06 223	0.07 602	0.10 641	0.09 615	0.05 228	0.05 269

TestStereo	0.13 501	0.14 690	0.11 333	0.23 717	0.08 299	0.15 528	0.21 689	0.20 438	0.23 540	0.14 470	0.24 575	0.16 513	0.12 484	0.16 545	0.14 543	0.05 67	0.06 523	0.08 500	0.06 377	0.09 615	0.05 269

sAnonymous2	0.13 501	0.12 648	0.24 691	0.20 633	0.12 651	0.17 584	0.13 241	0.26 582	0.21 513	0.11 353	0.11 340	0.13 442	0.08 299	0.10 172	0.10 278	0.09 589	0.05 355	0.08 500	0.06 377	0.15 752	0.10 648

CroCo_RVC	0.13 501	0.12 648	0.24 691	0.20 633	0.12 651	0.17 584	0.13 241	0.26 582	0.21 513	0.11 353	0.11 340	0.13 442	0.08 299	0.10 172	0.10 278	0.09 589	0.05 355	0.08 500	0.06 377	0.15 752	0.10 648

RAFT + AFF	0.13 501	0.07 301	0.20 661	0.20 633	0.10 557	0.14 501	0.24 731	0.26 582	0.20 495	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.10 411	0.15 508	0.12 449	0.07 425	0.06 523	0.09 590	0.08 567	0.06 380	0.08 565

GMStereo	0.13 501	0.14 690	0.14 491	0.18 471	0.09 439	0.15 528	0.16 499	0.20 438	0.24 557	0.16 530	0.17 465	0.10 351	0.10 411	0.16 545	0.13 497	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.07 473	0.06 399
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 501	0.07 301	0.14 491	0.17 358	0.09 439	0.15 528	0.16 499	0.28 626	0.27 604	0.14 470	0.17 465	0.12 407	0.13 527	0.14 477	0.11 375	0.08 520	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.07 473	0.06 399

FENet	0.13 501	0.08 444	0.12 387	0.16 256	0.08 299	0.14 501	0.15 421	0.22 493	0.23 540	0.17 550	0.23 562	0.16 513	0.12 484	0.14 477	0.15 580	0.08 520	0.05 355	0.08 500	0.08 567	0.07 473	0.07 492

cf-r	0.13 501	0.07 301	0.12 387	0.16 256	0.08 299	0.14 501	0.19 640	0.20 438	0.25 580	0.17 550	0.25 604	0.21 591	0.16 599	0.14 477	0.14 543	0.10 637	0.05 355	0.06 264	0.08 567	0.06 380	0.06 399

iResNet	0.13 501	0.10 600	0.18 636	0.19 559	0.08 299	0.13 462	0.18 598	0.20 438	0.26 594	0.15 501	0.23 562	0.15 497	0.13 527	0.14 477	0.14 543	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.06 380	0.05 269

DN-CSS_ROB	0.13 501	0.13 676	0.16 578	0.18 471	0.10 557	0.16 560	0.08 9	0.22 493	0.18 451	0.17 550	0.22 553	0.13 442	0.13 527	0.12 376	0.13 497	0.05 67	0.05 355	0.10 641	0.10 660	0.08 549	0.06 399

GOStereo-base	0.14 539	0.16 712	0.14 491	0.31 780	0.13 676	0.12 401	0.16 499	0.26 582	0.12 223	0.16 530	0.15 426	0.16 513	0.11 450	0.13 436	0.13 497	0.12 696	0.05 355	0.16 750	0.09 615	0.12 693	0.06 399

SCION-MonSter(vits)	0.14 539	0.06 159	0.05 2	0.15 148	0.05 5	0.07 56	0.10 51	0.27 605	0.41 717	0.05 2	0.33 691	0.14 466	0.16 599	0.20 649	0.19 644	0.08 520	0.06 523	0.17 757	0.15 754	0.07 473	0.08 565

Selective-IGEV-i16pb	0.14 539	0.08 444	0.17 610	0.15 148	0.11 613	0.41 778	0.16 499	0.28 626	0.23 540	0.11 353	0.20 517	0.10 351	0.07 220	0.17 581	0.12 449	0.10 637	0.07 602	0.06 264	0.08 567	0.09 615	0.10 648

G2L-Stereo_test	0.14 539	0.07 301	0.11 333	0.13 29	0.08 299	0.12 401	0.16 499	0.30 657	0.28 620	0.20 622	0.23 562	0.20 581	0.16 599	0.17 581	0.18 631	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.05 255	0.07 473	0.06 399

coex_refinement	0.14 539	0.07 301	0.12 387	0.17 358	0.10 557	0.15 528	0.15 421	0.26 582	0.29 627	0.18 580	0.20 517	0.22 609	0.17 623	0.16 545	0.18 631	0.08 520	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.09 615	0.08 565

G2L-Stereo	0.14 539	0.07 301	0.13 450	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.12 149	0.27 605	0.22 528	0.16 530	0.27 630	0.21 591	0.13 527	0.17 581	0.18 631	0.09 589	0.08 636	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.07 492

rvit_0105_6	0.14 539	0.09 536	0.18 636	0.17 358	0.10 557	0.10 281	0.16 499	0.19 425	0.26 594	0.12 403	0.18 493	0.17 537	0.12 484	0.18 606	0.12 449	0.15 742	0.11 712	0.12 696	0.10 660	0.09 615	0.06 399

rvit_0105_5	0.14 539	0.09 536	0.13 450	0.17 358	0.09 439	0.14 501	0.23 716	0.24 543	0.27 604	0.14 470	0.15 426	0.18 552	0.12 484	0.17 581	0.14 543	0.14 738	0.11 712	0.10 641	0.10 660	0.08 549	0.06 399

rvit_0105_4	0.14 539	0.09 536	0.17 610	0.17 358	0.10 557	0.12 401	0.19 640	0.23 517	0.27 604	0.14 470	0.20 517	0.17 537	0.13 527	0.17 581	0.13 497	0.15 742	0.11 712	0.11 675	0.10 660	0.09 615	0.06 399

DCVSM-stereo	0.14 539	0.09 536	0.16 578	0.16 256	0.10 557	0.15 528	0.09 29	0.19 425	0.23 540	0.20 622	0.23 562	0.26 660	0.15 570	0.18 606	0.14 543	0.09 589	0.07 602	0.09 590	0.08 567	0.10 649	0.12 692

test_sample6	0.14 539	0.08 444	0.13 450	0.16 256	0.08 299	0.17 584	0.19 640	0.25 563	0.17 417	0.17 550	0.27 630	0.19 568	0.14 552	0.15 508	0.13 497	0.08 520	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.08 549	0.08 565

test_sample5	0.14 539	0.08 444	0.14 491	0.16 256	0.08 299	0.18 603	0.18 598	0.25 563	0.17 417	0.17 550	0.27 630	0.18 552	0.14 552	0.16 545	0.13 497	0.08 520	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.08 549	0.08 565

test_sample4	0.14 539	0.08 444	0.14 491	0.15 148	0.08 299	0.19 628	0.18 598	0.26 582	0.17 417	0.16 530	0.25 604	0.18 552	0.14 552	0.16 545	0.13 497	0.08 520	0.06 523	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.08 565

test_sample3	0.14 539	0.08 444	0.15 541	0.14 86	0.09 439	0.19 628	0.17 545	0.26 582	0.18 451	0.16 530	0.22 553	0.19 568	0.15 570	0.17 581	0.13 497	0.08 520	0.06 523	0.07 396	0.06 377	0.09 615	0.08 565

DispNO	0.14 539	0.08 444	0.17 610	0.19 559	0.12 651	0.11 343	0.21 689	0.23 517	0.29 627	0.17 550	0.23 562	0.18 552	0.17 623	0.15 508	0.15 580	0.07 425	0.05 355	0.08 500	0.08 567	0.07 473	0.06 399

SMFormer	0.14 539	0.07 301	0.17 610	0.14 86	0.08 299	0.16 560	0.17 545	0.26 582	0.27 604	0.19 599	0.20 517	0.18 552	0.15 570	0.15 508	0.17 613	0.08 520	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.07 473	0.06 399

tta	0.14 539	0.07 301	0.17 610	0.14 86	0.08 299	0.16 560	0.17 545	0.26 582	0.27 604	0.19 599	0.20 517	0.18 552	0.15 570	0.15 508	0.17 613	0.08 520	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.06 380	0.06 399

mmm	0.14 539	0.08 444	0.17 610	0.17 358	0.09 439	0.17 584	0.18 598	0.21 465	0.15 342	0.15 501	0.23 562	0.21 591	0.16 599	0.16 545	0.17 613	0.08 520	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.07 492

DualNet	0.14 539	0.08 444	0.14 491	0.16 256	0.08 299	0.18 603	0.18 598	0.25 563	0.17 417	0.17 550	0.27 630	0.18 552	0.14 552	0.16 545	0.13 497	0.08 520	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.08 549	0.08 565

mmx	0.14 539	0.09 536	0.14 491	0.16 256	0.08 299	0.17 584	0.17 545	0.27 605	0.25 580	0.15 501	0.25 604	0.19 568	0.13 527	0.14 477	0.20 651	0.08 520	0.06 523	0.09 590	0.08 567	0.08 549	0.08 565

xxx	0.14 539	0.09 536	0.14 491	0.16 256	0.08 299	0.17 584	0.17 545	0.27 605	0.25 580	0.15 501	0.25 604	0.19 568	0.13 527	0.14 477	0.20 651	0.08 520	0.06 523	0.09 590	0.08 567	0.08 549	0.08 565

PCWNet_CMD	0.14 539	0.08 444	0.15 541	0.17 358	0.09 439	0.14 501	0.14 322	0.29 642	0.36 688	0.14 470	0.20 517	0.21 591	0.12 484	0.17 581	0.13 497	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.07 473	0.07 492

CBFPSM	0.14 539	0.06 159	0.26 700	0.17 358	0.09 439	0.13 462	0.15 421	0.22 493	0.23 540	0.20 622	0.27 630	0.24 634	0.16 599	0.16 545	0.18 631	0.06 223	0.06 523	0.06 264	0.07 484	0.07 473	0.07 492

gwcnet-sp	0.14 539	0.07 301	0.12 387	0.18 471	0.09 439	0.16 560	0.17 545	0.24 543	0.24 557	0.18 580	0.24 575	0.15 497	0.16 599	0.15 508	0.15 580	0.08 520	0.06 523	0.07 396	0.08 567	0.08 549	0.07 492

scenet	0.14 539	0.07 301	0.12 387	0.18 471	0.09 439	0.16 560	0.17 545	0.24 543	0.24 557	0.18 580	0.24 575	0.15 497	0.16 599	0.15 508	0.15 580	0.08 520	0.06 523	0.07 396	0.08 567	0.08 549	0.07 492

ssnet	0.14 539	0.07 301	0.12 387	0.18 471	0.09 439	0.16 560	0.17 545	0.24 543	0.24 557	0.18 580	0.24 575	0.15 497	0.16 599	0.15 508	0.15 580	0.08 520	0.06 523	0.07 396	0.08 567	0.08 549	0.07 492

BUS	0.14 539	0.09 536	0.14 491	0.22 692	0.10 557	0.19 628	0.14 322	0.34 714	0.19 471	0.17 550	0.22 553	0.16 513	0.13 527	0.15 508	0.13 497	0.08 520	0.06 523	0.10 641	0.09 615	0.07 473	0.07 492

IER	0.14 539	0.07 301	0.13 450	0.17 358	0.09 439	0.14 501	0.16 499	0.25 563	0.26 594	0.18 580	0.25 604	0.17 537	0.20 670	0.16 545	0.14 543	0.08 520	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.08 549	0.07 492

test_5	0.14 539	0.12 648	0.08 91	0.20 633	0.10 557	0.14 501	0.29 782	0.21 465	0.24 557	0.18 580	0.28 644	0.11 384	0.15 570	0.12 376	0.13 497	0.06 223	0.05 355	0.07 396	0.08 567	0.08 549	0.07 492

psmg	0.14 539	0.09 536	0.14 491	0.17 358	0.10 557	0.15 528	0.17 545	0.29 642	0.19 471	0.17 550	0.21 541	0.25 648	0.16 599	0.15 508	0.14 543	0.08 520	0.06 523	0.08 500	0.08 567	0.07 473	0.06 399

UDGNet	0.14 539	0.13 676	0.16 578	0.17 358	0.10 557	0.12 401	0.16 499	0.21 465	0.27 604	0.20 622	0.20 517	0.16 513	0.13 527	0.16 545	0.13 497	0.10 637	0.06 523	0.09 590	0.07 484	0.06 380	0.07 492

CFNet_pseudo	0.14 539	0.08 444	0.15 541	0.16 256	0.09 439	0.13 462	0.14 322	0.27 605	0.34 674	0.14 470	0.21 541	0.22 609	0.13 527	0.18 606	0.14 543	0.07 425	0.05 355	0.08 500	0.06 377	0.07 473	0.07 492

GES	0.14 539	0.08 444	0.16 578	0.15 148	0.10 557	0.13 462	0.13 241	0.28 626	0.25 580	0.16 530	0.23 562	0.18 552	0.13 527	0.16 545	0.13 497	0.08 520	0.07 602	0.07 396	0.06 377	0.08 549	0.09 614

GANet-RSSM	0.14 539	0.07 301	0.13 450	0.13 29	0.08 299	0.14 501	0.17 545	0.22 493	0.21 513	0.17 550	0.24 575	0.23 628	0.15 570	0.16 545	0.15 580	0.10 637	0.06 523	0.07 396	0.08 567	0.08 549	0.07 492

PSMNet-RSSM	0.14 539	0.07 301	0.13 450	0.15 148	0.08 299	0.13 462	0.16 499	0.24 543	0.24 557	0.16 530	0.28 644	0.22 609	0.14 552	0.15 508	0.13 497	0.11 671	0.06 523	0.09 590	0.12 717	0.08 549	0.07 492

GwcNet-RSSM	0.14 539	0.07 301	0.12 387	0.15 148	0.08 299	0.15 528	0.20 665	0.21 465	0.27 604	0.18 580	0.27 630	0.22 609	0.16 599	0.14 477	0.15 580	0.10 637	0.05 355	0.07 396	0.09 615	0.07 473	0.07 492

CFNet-ft	0.14 539	0.07 301	0.15 541	0.12 9	0.09 439	0.16 560	0.18 598	0.22 493	0.24 557	0.17 550	0.26 621	0.24 634	0.14 552	0.16 545	0.14 543	0.11 671	0.06 523	0.08 500	0.09 615	0.09 615	0.08 565

CCAANet	0.14 539	0.06 159	0.14 491	0.17 358	0.09 439	0.16 560	0.13 241	0.30 657	0.24 557	0.16 530	0.32 678	0.18 552	0.17 623	0.17 581	0.14 543	0.06 223	0.05 355	0.09 590	0.09 615	0.06 380	0.09 614

DMCA	0.14 539	0.09 536	0.16 578	0.19 559	0.09 439	0.15 528	0.17 545	0.23 517	0.27 604	0.14 470	0.19 504	0.17 537	0.18 640	0.15 508	0.17 613	0.10 637	0.06 523	0.08 500	0.06 377	0.09 615	0.10 648

RASNet	0.14 539	0.07 301	0.14 491	0.16 256	0.08 299	0.18 603	0.14 322	0.29 642	0.20 495	0.17 550	0.25 604	0.21 591	0.18 640	0.20 649	0.19 644	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.08 567	0.06 380	0.06 399

MSMDNet	0.14 539	0.08 444	0.15 541	0.17 358	0.09 439	0.14 501	0.14 322	0.29 642	0.36 688	0.14 470	0.21 541	0.21 591	0.12 484	0.17 581	0.14 543	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.07 473	0.07 492

HSM-Net_RVC	0.14 539	0.08 444	0.11 333	0.15 148	0.08 299	0.15 528	0.15 421	0.27 605	0.29 627	0.19 599	0.21 541	0.29 687	0.14 552	0.17 581	0.13 497	0.06 223	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.07 473	0.06 399
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 539	0.07 301	0.15 541	0.12 9	0.09 439	0.16 560	0.18 598	0.22 493	0.24 557	0.17 550	0.26 621	0.24 634	0.14 552	0.16 545	0.14 543	0.11 671	0.06 523	0.08 500	0.09 615	0.09 615	0.08 565

ccs_rob	0.14 539	0.08 444	0.15 541	0.16 256	0.09 439	0.12 401	0.14 322	0.27 605	0.34 674	0.14 470	0.21 541	0.22 609	0.13 527	0.18 606	0.14 543	0.07 425	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.07 492

UCFNet_RVC	0.14 539	0.08 444	0.13 450	0.11 1	0.10 557	0.20 644	0.10 51	0.24 543	0.22 528	0.17 550	0.20 517	0.23 628	0.15 570	0.17 581	0.15 580	0.12 696	0.07 602	0.10 641	0.13 729	0.11 673	0.10 648

iResNetv2_ROB	0.14 539	0.08 444	0.15 541	0.16 256	0.08 299	0.16 560	0.12 149	0.25 563	0.35 683	0.21 638	0.29 657	0.24 634	0.13 527	0.14 477	0.14 543	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.04 84	0.09 615	0.08 565

iResNet_ROB	0.14 539	0.07 301	0.13 450	0.14 86	0.07 187	0.18 603	0.14 322	0.26 582	0.31 645	0.22 654	0.25 604	0.23 628	0.15 570	0.15 508	0.13 497	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.08 549	0.08 565

MWDA-net	0.15 586	0.08 444	0.15 541	0.16 256	0.10 557	0.20 644	0.22 703	0.25 563	0.35 683	0.18 580	0.24 575	0.18 552	0.17 623	0.17 581	0.14 543	0.08 520	0.05 355	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.07 492

MWSP-net	0.15 586	0.08 444	0.17 610	0.17 358	0.10 557	0.16 560	0.23 716	0.29 642	0.32 652	0.18 580	0.19 504	0.17 537	0.13 527	0.18 606	0.14 543	0.08 520	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.07 473	0.08 565

DDVS	0.15 586	0.10 600	0.21 672	0.16 256	0.12 651	0.15 528	0.14 322	0.25 563	0.19 471	0.18 580	0.29 657	0.27 668	0.12 484	0.19 623	0.15 580	0.09 589	0.06 523	0.09 590	0.07 484	0.11 673	0.11 676

rvit_0105_3	0.15 586	0.09 536	0.14 491	0.19 559	0.12 651	0.15 528	0.25 748	0.25 563	0.29 627	0.15 501	0.17 465	0.20 581	0.13 527	0.17 581	0.14 543	0.13 723	0.11 712	0.12 696	0.14 733	0.07 473	0.06 399

ACV-stereo	0.15 586	0.10 600	0.28 714	0.18 471	0.12 651	0.14 501	0.12 149	0.23 517	0.21 513	0.19 599	0.23 562	0.22 609	0.15 570	0.23 691	0.17 613	0.07 425	0.06 523	0.07 396	0.07 484	0.07 473	0.07 492

ITSA-stereo	0.15 586	0.10 600	0.14 491	0.19 559	0.08 299	0.12 401	0.14 322	0.30 657	0.49 760	0.17 550	0.19 504	0.22 609	0.15 570	0.17 581	0.16 597	0.10 637	0.06 523	0.08 500	0.08 567	0.08 549	0.08 565

test_sample7	0.15 586	0.10 600	0.16 578	0.14 86	0.11 613	0.16 560	0.16 499	0.27 605	0.23 540	0.20 622	0.20 517	0.24 634	0.19 657	0.16 545	0.16 597	0.12 696	0.06 523	0.10 641	0.09 615	0.10 649	0.10 648

1111x	0.15 586	0.08 444	0.12 387	0.18 471	0.07 187	0.18 603	0.25 748	0.31 670	0.24 557	0.17 550	0.24 575	0.26 660	0.15 570	0.13 436	0.23 694	0.07 425	0.07 602	0.08 500	0.09 615	0.07 473	0.06 399

CFNet_ucs	0.15 586	0.08 444	0.16 578	0.16 256	0.11 613	0.14 501	0.14 322	0.30 657	0.34 674	0.16 530	0.24 575	0.23 628	0.14 552	0.18 606	0.15 580	0.09 589	0.06 523	0.08 500	0.07 484	0.09 615	0.09 614

BSDual-CNN	0.15 586	0.09 536	0.14 491	0.22 692	0.10 557	0.14 501	0.15 421	0.34 714	0.19 471	0.17 550	0.22 553	0.25 648	0.16 599	0.15 508	0.14 543	0.08 520	0.06 523	0.10 641	0.09 615	0.07 473	0.07 492

hknet	0.15 586	0.11 629	0.13 450	0.22 692	0.11 613	0.14 501	0.15 421	0.34 714	0.25 580	0.17 550	0.22 553	0.22 609	0.18 640	0.17 581	0.12 449	0.07 425	0.06 523	0.10 641	0.09 615	0.07 473	0.07 492

dd	0.15 586	0.16 712	0.16 578	0.19 559	0.09 439	0.15 528	0.18 598	0.21 465	0.25 580	0.23 667	0.20 517	0.21 591	0.09 357	0.21 667	0.16 597	0.10 637	0.06 523	0.08 500	0.06 377	0.08 549	0.06 399

DAS	0.15 586	0.08 444	0.18 636	0.19 559	0.10 557	0.19 628	0.17 545	0.27 605	0.29 627	0.18 580	0.25 604	0.21 591	0.15 570	0.16 545	0.12 449	0.08 520	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.07 473	0.07 492

SepStereo	0.15 586	0.08 444	0.18 636	0.19 559	0.10 557	0.19 628	0.17 545	0.27 605	0.29 627	0.18 580	0.25 604	0.21 591	0.15 570	0.25 707	0.12 449	0.08 520	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.07 473	0.07 492

PSMNet-ADL	0.15 586	0.12 648	0.13 450	0.22 692	0.09 439	0.13 462	0.20 665	0.26 582	0.23 540	0.18 580	0.20 517	0.24 634	0.16 599	0.18 606	0.17 613	0.08 520	0.08 636	0.08 500	0.11 695	0.08 549	0.07 492

LMCR-Stereo	0.15 586	0.08 444	0.13 450	0.21 672	0.09 439	0.17 584	0.20 665	0.27 605	0.19 471	0.24 677	0.24 575	0.23 628	0.17 623	0.20 649	0.17 613	0.07 425	0.06 523	0.08 500	0.06 377	0.10 649	0.08 565

ICVP	0.15 586	0.09 536	0.12 387	0.22 692	0.09 439	0.17 584	0.21 689	0.25 563	0.23 540	0.18 580	0.30 665	0.26 660	0.18 640	0.17 581	0.14 543	0.09 589	0.07 602	0.08 500	0.07 484	0.07 473	0.07 492
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 586	0.07 301	0.14 491	0.14 86	0.08 299	0.23 689	0.18 598	0.31 670	0.19 471	0.14 470	0.28 644	0.22 609	0.14 552	0.15 508	0.26 731	0.09 589	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.08 549	0.07 492

test_xeample	0.15 586	0.06 159	0.13 450	0.14 86	0.08 299	0.21 664	0.20 665	0.28 626	0.20 495	0.16 530	0.29 657	0.19 568	0.16 599	0.15 508	0.26 731	0.09 589	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.07 473	0.07 492

ACVNet	0.15 586	0.09 536	0.15 541	0.13 29	0.12 651	0.14 501	0.20 665	0.22 493	0.33 662	0.17 550	0.26 621	0.21 591	0.16 599	0.17 581	0.21 672	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.08 549	0.06 399

acv_ft	0.15 586	0.09 536	0.15 541	0.19 559	0.10 557	0.16 560	0.17 545	0.25 563	0.33 662	0.19 599	0.26 621	0.21 591	0.17 623	0.17 581	0.18 631	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.08 549	0.06 399

CFNet	0.15 586	0.10 600	0.17 610	0.17 358	0.08 299	0.18 603	0.09 29	0.28 626	0.25 580	0.19 599	0.24 575	0.24 634	0.17 623	0.17 581	0.14 543	0.08 520	0.06 523	0.09 590	0.10 660	0.07 473	0.06 399

AdaStereo	0.15 586	0.11 629	0.15 541	0.18 471	0.09 439	0.20 644	0.11 94	0.32 682	0.28 620	0.20 622	0.23 562	0.20 581	0.13 527	0.19 623	0.14 543	0.12 696	0.05 355	0.10 641	0.07 484	0.09 615	0.07 492
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.
HSM	0.15 586	0.08 444	0.14 491	0.16 256	0.09 439	0.16 560	0.14 322	0.28 626	0.25 580	0.19 599	0.23 562	0.37 741	0.16 599	0.20 649	0.15 580	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.07 473	0.06 399

pmcnn	0.15 586	0.07 301	0.19 648	0.15 148	0.07 187	0.20 644	0.15 421	0.24 543	0.26 594	0.21 638	0.34 696	0.28 678	0.18 640	0.18 606	0.17 613	0.07 425	0.05 355	0.05 83	0.04 84	0.07 473	0.06 399

MEA-ACV	0.16 611	0.07 301	0.17 610	0.16 256	0.11 613	0.20 644	0.21 689	0.30 657	0.38 703	0.20 622	0.29 657	0.14 466	0.19 657	0.16 545	0.16 597	0.08 520	0.07 602	0.09 590	0.11 695	0.07 473	0.07 492

DStereoRT	0.16 611	0.06 159	0.11 333	0.19 559	0.09 439	0.12 401	0.12 149	0.28 626	0.22 528	0.12 403	0.20 517	0.11 384	0.10 411	0.15 508	0.14 543	0.06 223	0.05 355	0.96 839	0.09 615	0.05 228	0.04 100

DualNet (step1)	0.16 611	0.12 648	0.20 661	0.12 9	0.14 703	0.17 584	0.13 241	0.27 605	0.23 540	0.20 622	0.20 517	0.24 634	0.19 657	0.16 545	0.16 597	0.15 742	0.06 523	0.14 725	0.14 733	0.14 735	0.12 692

GMStereo_Zeroshot	0.16 611	0.13 676	0.24 691	0.20 633	0.10 557	0.17 584	0.13 241	0.29 642	0.25 580	0.23 667	0.32 678	0.25 648	0.11 450	0.19 623	0.14 543	0.09 589	0.06 523	0.11 675	0.06 377	0.12 693	0.08 565

iinet-f	0.16 611	0.06 159	0.45 766	0.14 86	0.10 557	0.21 664	0.14 322	0.27 605	0.23 540	0.21 638	0.24 575	0.21 591	0.15 570	0.18 606	0.21 672	0.09 589	0.07 602	0.07 396	0.06 377	0.09 615	0.10 648

CRFU-Net	0.16 611	0.08 444	0.14 491	0.17 358	0.09 439	0.19 628	0.14 322	0.26 582	0.20 495	0.28 719	0.27 630	0.29 687	0.17 623	0.19 623	0.17 613	0.09 589	0.09 674	0.07 396	0.07 484	0.08 549	0.08 565

NINENet	0.16 611	0.10 600	0.15 541	0.17 358	0.11 613	0.19 628	0.14 322	0.40 758	0.36 688	0.18 580	0.21 541	0.16 513	0.13 527	0.15 508	0.13 497	0.08 520	0.08 636	0.10 641	0.07 484	0.10 649	0.09 614

CSP-Net	0.16 611	0.09 536	0.14 491	0.16 256	0.09 439	0.19 628	0.17 545	0.25 563	0.32 652	0.25 691	0.30 665	0.24 634	0.15 570	0.21 667	0.18 631	0.09 589	0.06 523	0.07 396	0.07 484	0.08 549	0.07 492

AASNet	0.16 611	0.08 444	0.12 387	0.19 559	0.09 439	0.18 603	0.15 421	0.37 742	0.37 696	0.19 599	0.23 562	0.20 581	0.16 599	0.17 581	0.20 651	0.10 637	0.08 636	0.08 500	0.07 484	0.09 615	0.09 614

AACVNet	0.16 611	0.08 444	0.14 491	0.15 148	0.10 557	0.18 603	0.15 421	0.23 517	0.24 557	0.27 704	0.27 630	0.28 678	0.17 623	0.19 623	0.16 597	0.09 589	0.07 602	0.09 590	0.07 484	0.10 649	0.09 614

ADLNet2	0.16 611	0.09 536	0.13 450	0.16 256	0.09 439	0.20 644	0.16 499	0.31 670	0.39 708	0.16 530	0.20 517	0.20 581	0.18 640	0.21 667	0.22 681	0.08 520	0.06 523	0.07 396	0.07 484	0.09 615	0.07 492

Anonymous3	0.16 611	0.13 676	0.33 737	0.26 747	0.14 703	0.27 727	0.17 545	0.28 626	0.28 620	0.15 501	0.17 465	0.14 466	0.10 411	0.15 508	0.12 449	0.08 520	0.08 636	0.08 500	0.08 567	0.08 549	0.11 676

ADLNet	0.16 611	0.08 444	0.15 541	0.16 256	0.10 557	0.16 560	0.17 545	0.32 682	0.27 604	0.22 654	0.27 630	0.24 634	0.16 599	0.18 606	0.21 672	0.10 637	0.06 523	0.10 641	0.10 660	0.08 549	0.09 614

HCRNet	0.16 611	0.24 769	0.12 387	0.35 790	0.11 613	0.15 528	0.17 545	0.26 582	0.22 528	0.19 599	0.24 575	0.21 591	0.14 552	0.15 508	0.13 497	0.11 671	0.07 602	0.11 675	0.10 660	0.09 615	0.07 492

222	0.16 611	0.07 301	0.14 491	0.14 86	0.08 299	0.24 694	0.18 598	0.30 657	0.20 495	0.17 550	0.28 644	0.17 537	0.16 599	0.15 508	0.40 798	0.10 637	0.05 355	0.07 396	0.06 377	0.07 473	0.08 565

UPFNet	0.16 611	0.08 444	0.12 387	0.20 633	0.12 651	0.20 644	0.23 716	0.28 626	0.26 594	0.17 550	0.24 575	0.22 609	0.19 657	0.19 623	0.21 672	0.09 589	0.07 602	0.08 500	0.09 615	0.08 549	0.06 399

ac_64	0.16 611	0.08 444	0.15 541	0.18 471	0.10 557	0.22 673	0.18 598	0.24 543	0.21 513	0.18 580	0.24 575	0.29 687	0.18 640	0.19 623	0.22 681	0.09 589	0.07 602	0.08 500	0.09 615	0.07 473	0.06 399

DSFCA	0.16 611	0.09 536	0.14 491	0.16 256	0.10 557	0.20 644	0.19 640	0.28 626	0.31 645	0.23 667	0.24 575	0.22 609	0.15 570	0.19 623	0.20 651	0.10 637	0.07 602	0.09 590	0.09 615	0.08 549	0.08 565

FADNet-RVC-Resample	0.16 611	0.11 629	0.31 728	0.22 692	0.11 613	0.19 628	0.14 322	0.25 563	0.24 557	0.24 677	0.27 630	0.20 581	0.15 570	0.16 545	0.15 580	0.07 425	0.08 636	0.12 696	0.10 660	0.09 615	0.10 648

FADNet_RVC	0.16 611	0.14 690	0.40 757	0.20 633	0.11 613	0.13 462	0.13 241	0.26 582	0.22 528	0.21 638	0.23 562	0.20 581	0.17 623	0.14 477	0.16 597	0.08 520	0.08 636	0.12 696	0.09 615	0.11 673	0.10 648

AANet_RVC	0.16 611	0.10 600	0.10 265	0.18 471	0.09 439	0.18 603	0.19 640	0.26 582	0.31 645	0.22 654	0.35 700	0.21 591	0.21 676	0.22 680	0.16 597	0.06 223	0.05 355	0.06 264	0.06 377	0.07 473	0.06 399

DeepPruner_ROB	0.16 611	0.11 629	0.15 541	0.17 358	0.10 557	0.17 584	0.15 421	0.32 682	0.21 513	0.19 599	0.21 541	0.22 609	0.18 640	0.20 649	0.15 580	0.13 723	0.09 674	0.09 590	0.09 615	0.11 673	0.10 648

z-ln-s-r	0.17 633	0.10 600	0.40 757	0.19 559	0.08 299	0.17 584	0.18 598	0.22 493	0.33 662	0.18 580	0.40 732	0.22 609	0.17 623	0.20 649	0.23 694	0.07 425	0.05 355	0.07 396	0.07 484	0.07 473	0.05 269

rvit_stereo_0075_2	0.17 633	0.12 648	0.25 697	0.23 717	0.16 736	0.13 462	0.10 51	0.30 657	0.27 604	0.20 622	0.28 644	0.22 609	0.15 570	0.18 606	0.13 497	0.16 763	0.10 699	0.17 757	0.10 660	0.10 649	0.09 614

ToySt	0.17 633	0.11 629	0.18 636	0.17 358	0.11 613	0.16 560	0.25 748	0.24 543	0.33 662	0.19 599	0.24 575	0.26 660	0.24 699	0.19 623	0.20 651	0.07 425	0.08 636	0.09 590	0.10 660	0.09 615	0.08 565

ssnet_v2	0.17 633	0.10 600	0.17 610	0.17 358	0.11 613	0.21 664	0.21 689	0.33 704	0.25 580	0.22 654	0.22 553	0.27 668	0.18 640	0.22 680	0.20 651	0.11 671	0.09 674	0.09 590	0.09 615	0.08 549	0.08 565

dad	0.17 633	0.20 752	0.20 661	0.16 256	0.11 613	0.20 644	0.18 598	0.21 465	0.28 620	0.30 733	0.24 575	0.29 687	0.13 527	0.19 623	0.16 597	0.18 776	0.09 674	0.11 675	0.09 615	0.11 673	0.07 492

GEStereo_RVC	0.17 633	0.12 648	0.15 541	0.22 692	0.11 613	0.19 628	0.17 545	0.32 682	0.48 751	0.20 622	0.25 604	0.17 537	0.13 527	0.21 667	0.16 597	0.10 637	0.06 523	0.08 500	0.07 484	0.09 615	0.08 565

MMNet	0.17 633	0.09 536	0.16 578	0.20 633	0.11 613	0.27 727	0.20 665	0.25 563	0.41 717	0.22 654	0.30 665	0.21 591	0.20 670	0.17 581	0.20 651	0.06 223	0.06 523	0.07 396	0.07 484	0.08 549	0.07 492

delet	0.17 633	0.08 444	0.17 610	0.19 559	0.11 613	0.20 644	0.21 689	0.30 657	0.37 696	0.17 550	0.26 621	0.19 568	0.19 657	0.19 623	0.21 672	0.08 520	0.08 636	0.09 590	0.11 695	0.06 380	0.06 399

UNet	0.17 633	0.09 536	0.18 636	0.19 559	0.12 651	0.27 727	0.19 640	0.33 704	0.29 627	0.21 638	0.24 575	0.23 628	0.19 657	0.19 623	0.18 631	0.07 425	0.06 523	0.08 500	0.07 484	0.08 549	0.06 399

HGLStereo	0.17 633	0.08 444	0.19 648	0.17 358	0.12 651	0.18 603	0.18 598	0.31 670	0.32 652	0.21 638	0.32 678	0.25 648	0.18 640	0.19 623	0.20 651	0.09 589	0.09 674	0.07 396	0.07 484	0.09 615	0.10 648

DMCA-RVC	0.17 633	0.10 600	0.15 541	0.24 726	0.11 613	0.18 603	0.18 598	0.25 563	0.24 557	0.21 638	0.26 621	0.25 648	0.27 723	0.18 606	0.20 651	0.12 696	0.08 636	0.13 711	0.10 660	0.10 649	0.08 565

TDLM	0.17 633	0.12 648	0.13 450	0.24 726	0.10 557	0.18 603	0.18 598	0.36 736	0.30 637	0.21 638	0.28 644	0.28 678	0.18 640	0.23 691	0.18 631	0.11 671	0.07 602	0.10 641	0.10 660	0.08 549	0.08 565

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 633	0.10 600	0.22 678	0.20 633	0.10 557	0.15 528	0.18 598	0.31 670	0.25 580	0.21 638	0.30 665	0.25 648	0.17 623	0.21 667	0.20 651	0.09 589	0.06 523	0.08 500	0.08 567	0.07 473	0.08 565
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 633	0.12 648	0.15 541	0.20 633	0.09 439	0.18 603	0.18 598	0.26 582	0.23 540	0.26 698	0.40 732	0.22 609	0.17 623	0.21 667	0.20 651	0.08 520	0.05 355	0.09 590	0.10 660	0.07 473	0.07 492
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
base	0.18 647	0.13 676	0.24 691	0.20 633	0.14 703	0.24 694	0.10 51	0.31 670	0.20 495	0.25 691	0.37 711	0.16 513	0.17 623	0.25 707	0.22 681	0.16 763	0.09 674	0.15 738	0.12 717	0.06 380	0.09 614

ISRNet	0.18 647	0.08 444	0.19 648	0.19 559	0.13 676	0.15 528	0.12 149	0.30 657	0.32 652	0.21 638	0.25 604	0.27 668	0.17 623	0.17 581	0.20 651	0.20 789	0.08 636	0.14 725	0.14 733	0.14 735	0.17 769

test_sample9	0.18 647	0.12 648	0.20 661	0.12 9	0.14 703	0.17 584	0.13 241	0.27 605	0.23 540	0.20 622	0.20 517	0.24 634	0.19 657	0.19 623	0.17 613	0.15 742	0.30 816	0.14 725	0.14 733	0.14 735	0.12 692

fast-acv-ft	0.18 647	0.11 629	0.19 648	0.19 559	0.12 651	0.24 694	0.21 689	0.25 563	0.34 674	0.22 654	0.34 696	0.27 668	0.20 670	0.21 667	0.23 694	0.09 589	0.09 674	0.08 500	0.10 660	0.08 549	0.07 492

HBP-ISP	0.18 647	0.13 676	0.16 578	0.15 148	0.11 613	0.08 122	0.13 241	0.28 626	0.29 627	0.22 654	0.33 691	0.21 591	0.25 709	0.23 691	0.17 613	0.14 738	0.16 780	0.21 777	0.17 769	0.10 649	0.08 565

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 647	0.09 536	0.29 722	0.15 148	0.10 557	0.22 673	0.20 665	0.26 582	0.39 708	0.25 691	0.42 749	0.24 634	0.15 570	0.20 649	0.19 644	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.10 649	0.09 614

SACVNet	0.18 647	0.12 648	0.14 491	0.17 358	0.13 676	0.22 673	0.18 598	0.31 670	0.30 637	0.23 667	0.31 674	0.30 697	0.22 685	0.22 680	0.17 613	0.11 671	0.08 636	0.10 641	0.10 660	0.12 693	0.14 739

psm_up	0.18 647	0.10 600	0.18 636	0.20 633	0.11 613	0.17 584	0.19 640	0.37 742	0.34 674	0.21 638	0.28 644	0.29 687	0.24 699	0.20 649	0.22 681	0.09 589	0.10 699	0.11 675	0.11 695	0.08 549	0.08 565

hitnet-ft	0.18 647	0.09 536	0.17 610	0.14 86	0.09 439	0.26 717	0.20 665	0.25 563	0.26 594	0.24 677	0.32 678	0.31 710	0.22 685	0.24 701	0.21 672	0.12 696	0.07 602	0.10 641	0.08 567	0.12 693	0.11 676

STTStereo	0.18 647	0.12 648	0.27 709	0.20 633	0.11 613	0.16 560	0.21 689	0.29 642	0.23 540	0.21 638	0.30 665	0.29 687	0.18 640	0.20 649	0.19 644	0.12 696	0.11 712	0.11 675	0.14 733	0.09 615	0.08 565

CVANet_RVC	0.18 647	0.10 600	0.14 491	0.21 672	0.10 557	0.18 603	0.17 545	0.34 714	0.33 662	0.22 654	0.31 674	0.28 678	0.18 640	0.23 691	0.17 613	0.12 696	0.08 636	0.12 696	0.11 695	0.09 615	0.07 492

StereoDRNet	0.18 647	0.11 629	0.17 610	0.22 692	0.11 613	0.21 664	0.22 703	0.37 742	0.33 662	0.24 677	0.28 644	0.30 697	0.19 657	0.20 649	0.20 651	0.09 589	0.08 636	0.11 675	0.09 615	0.09 615	0.07 492

DLCB_ROB	0.18 647	0.10 600	0.15 541	0.23 717	0.11 613	0.24 694	0.18 598	0.29 642	0.28 620	0.27 704	0.28 644	0.28 678	0.24 699	0.19 623	0.20 651	0.08 520	0.08 636	0.09 590	0.09 615	0.07 473	0.07 492

TCMNet	0.19 660	0.12 648	0.19 648	0.20 633	0.18 759	0.20 644	0.24 731	0.27 605	0.36 688	0.23 667	0.26 621	0.25 648	0.19 657	0.19 623	0.23 694	0.13 723	0.11 712	0.11 675	0.12 717	0.13 717	0.12 692

rvit_105_1	0.19 660	0.11 629	0.25 697	0.21 672	0.16 736	0.21 664	0.27 766	0.31 670	0.41 717	0.19 599	0.20 517	0.22 609	0.17 623	0.19 623	0.17 613	0.12 696	0.12 728	0.13 711	0.15 754	0.08 549	0.07 492

test_sample8	0.19 660	0.12 648	0.20 661	0.12 9	0.14 703	0.17 584	0.13 241	0.31 670	0.21 513	0.27 704	0.22 553	0.36 736	0.25 709	0.19 623	0.17 613	0.15 742	0.30 816	0.14 725	0.14 733	0.14 735	0.12 692

SDNR	0.19 660	0.08 444	0.19 648	0.16 256	0.12 651	0.77 816	0.14 322	0.25 563	0.32 652	0.19 599	0.24 575	0.19 568	0.13 527	0.19 623	0.15 580	0.16 763	0.18 788	0.14 725	0.11 695	0.08 549	0.11 676

pcwnet_v2	0.19 660	0.10 600	0.26 700	0.17 358	0.14 703	0.18 603	0.15 421	0.37 742	0.46 748	0.19 599	0.24 575	0.21 591	0.19 657	0.20 649	0.19 644	0.13 723	0.10 699	0.10 641	0.10 660	0.11 673	0.13 717

ADCRef	0.19 660	0.12 648	0.41 760	0.20 633	0.12 651	0.22 673	0.18 598	0.32 682	0.36 688	0.26 698	0.32 678	0.17 537	0.23 693	0.24 701	0.24 707	0.07 425	0.06 523	0.09 590	0.09 615	0.08 549	0.08 565

NVstereo2D	0.19 660	0.10 600	0.15 541	0.17 358	0.15 725	0.28 734	0.23 716	0.44 780	0.42 728	0.15 501	0.27 630	0.25 648	0.19 657	0.22 680	0.17 613	0.09 589	0.06 523	0.10 641	0.08 567	0.15 752	0.09 614

DRN-Test	0.19 660	0.11 629	0.20 661	0.22 692	0.10 557	0.22 673	0.22 703	0.39 754	0.37 696	0.24 677	0.32 678	0.26 660	0.21 676	0.22 680	0.24 707	0.11 671	0.07 602	0.11 675	0.10 660	0.09 615	0.07 492

DISCO	0.19 660	0.09 536	0.22 678	0.17 358	0.10 557	0.25 706	0.18 598	0.27 605	0.44 740	0.22 654	0.31 674	0.33 723	0.26 715	0.28 727	0.28 747	0.08 520	0.06 523	0.07 396	0.07 484	0.09 615	0.09 614

CBMV_ROB	0.19 660	0.13 676	0.17 610	0.16 256	0.11 613	0.15 528	0.13 241	0.26 582	0.28 620	0.27 704	0.30 665	0.27 668	0.24 699	0.23 691	0.16 597	0.15 742	0.17 786	0.22 783	0.20 782	0.10 649	0.11 676

NOSS_ROB	0.19 660	0.12 648	0.18 636	0.16 256	0.12 651	0.15 528	0.12 149	0.30 657	0.32 652	0.20 622	0.22 553	0.27 668	0.23 693	0.21 667	0.16 597	0.16 763	0.18 788	0.23 786	0.21 786	0.12 693	0.13 717

CBMV	0.19 660	0.14 690	0.17 610	0.18 471	0.10 557	0.20 644	0.11 94	0.29 642	0.30 637	0.29 728	0.30 665	0.30 697	0.23 693	0.27 715	0.19 644	0.13 723	0.15 765	0.17 757	0.16 762	0.10 649	0.10 648
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PStereo	0.20 672	0.22 762	0.20 661	0.17 358	0.10 557	0.13 462	0.20 665	0.27 605	0.38 703	0.20 622	0.14 402	0.28 678	0.31 750	0.24 701	0.31 767	0.18 776	0.13 743	0.15 738	0.11 695	0.12 693	0.12 692

w-ln-seven-2	0.20 672	0.14 690	0.37 752	0.22 692	0.12 651	0.20 644	0.21 689	0.28 626	0.37 696	0.25 691	0.37 711	0.27 668	0.22 685	0.21 667	0.23 694	0.08 520	0.08 636	0.09 590	0.09 615	0.10 649	0.09 614

YMNet	0.20 672	0.12 648	0.19 648	0.20 633	0.14 703	0.26 717	0.23 716	0.32 682	0.34 674	0.27 704	0.34 696	0.30 697	0.18 640	0.18 606	0.22 681	0.10 637	0.13 743	0.10 641	0.10 660	0.08 549	0.09 614

YMNet_1	0.20 672	0.12 648	0.19 648	0.20 633	0.14 703	0.26 717	0.23 716	0.32 682	0.34 674	0.27 704	0.34 696	0.30 697	0.18 640	0.18 606	0.22 681	0.10 637	0.13 743	0.10 641	0.10 660	0.08 549	0.09 614

GwcNet	0.20 672	0.13 676	0.19 648	0.18 471	0.12 651	0.24 694	0.19 640	0.35 729	0.43 735	0.20 622	0.32 678	0.33 723	0.20 670	0.22 680	0.24 707	0.11 671	0.09 674	0.09 590	0.09 615	0.09 615	0.10 648

FAT-Stereo	0.20 672	0.12 648	0.22 678	0.21 672	0.12 651	0.17 584	0.18 598	0.34 714	0.39 708	0.27 704	0.37 711	0.34 730	0.32 755	0.21 667	0.20 651	0.09 589	0.11 712	0.10 641	0.09 615	0.11 673	0.14 739

FADNet-RVC	0.20 672	0.20 752	0.38 754	0.21 672	0.16 736	0.20 644	0.15 421	0.26 582	0.26 594	0.26 698	0.32 678	0.26 660	0.21 676	0.22 680	0.19 644	0.12 696	0.13 743	0.12 696	0.14 733	0.13 717	0.18 775

S-Stereo	0.20 672	0.12 648	0.25 697	0.21 672	0.13 676	0.20 644	0.18 598	0.32 682	0.43 735	0.23 667	0.36 705	0.28 678	0.30 746	0.19 623	0.22 681	0.09 589	0.12 728	0.10 641	0.10 660	0.13 717	0.13 717

SuperB	0.20 672	0.10 600	0.56 784	0.16 256	0.09 439	0.18 603	0.18 598	0.24 543	0.50 763	0.26 698	0.39 726	0.17 537	0.21 676	0.22 680	0.21 672	0.08 520	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.12 693	0.10 648

ADCP+	0.20 672	0.10 600	0.33 737	0.20 633	0.12 651	0.22 673	0.26 759	0.31 670	0.34 674	0.26 698	0.37 711	0.22 609	0.22 685	0.27 715	0.27 739	0.09 589	0.06 523	0.08 500	0.08 567	0.09 615	0.10 648

PS-NSSS	0.20 672	0.21 758	0.23 687	0.20 633	0.10 557	0.19 628	0.17 545	0.36 736	0.25 580	0.27 704	0.33 691	0.27 668	0.24 699	0.20 649	0.20 651	0.15 742	0.12 728	0.17 757	0.14 733	0.10 649	0.08 565

PWCDC_ROB	0.20 672	0.13 676	0.22 678	0.24 726	0.11 613	0.19 628	0.15 421	0.33 704	0.54 775	0.29 728	0.50 766	0.21 591	0.15 570	0.27 715	0.20 651	0.11 671	0.09 674	0.10 641	0.08 567	0.11 673	0.09 614

SGM-Forest	0.20 672	0.14 690	0.18 636	0.19 559	0.13 676	0.20 644	0.22 703	0.33 704	0.30 637	0.24 677	0.29 657	0.28 678	0.19 657	0.23 691	0.17 613	0.15 742	0.16 780	0.15 738	0.14 733	0.12 693	0.12 692
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 685	0.17 727	0.19 648	0.23 717	0.15 725	0.30 742	0.20 665	0.33 704	0.35 683	0.23 667	0.28 644	0.31 710	0.27 723	0.20 649	0.22 681	0.15 742	0.12 728	0.13 711	0.09 615	0.14 735	0.14 739

FINET	0.21 685	0.18 739	0.26 700	0.18 471	0.16 736	0.23 689	0.23 716	0.32 682	0.48 751	0.25 691	0.32 678	0.22 609	0.22 685	0.22 680	0.17 613	0.18 776	0.16 780	0.11 675	0.10 660	0.15 752	0.13 717

Syn2CoEx	0.21 685	0.16 712	0.27 709	0.29 774	0.14 703	0.26 717	0.20 665	0.33 704	0.31 645	0.28 719	0.36 705	0.27 668	0.25 709	0.19 623	0.24 707	0.16 763	0.12 728	0.14 725	0.11 695	0.09 615	0.08 565

FADNet	0.21 685	0.22 762	0.36 748	0.18 471	0.17 752	0.24 694	0.13 241	0.31 670	0.31 645	0.23 667	0.25 604	0.27 668	0.21 676	0.19 623	0.15 580	0.13 723	0.15 765	0.12 696	0.15 754	0.16 761	0.18 775

RP	0.21 685	0.13 676	0.21 672	0.23 717	0.11 613	0.21 664	0.20 665	0.25 563	0.44 740	0.21 638	0.38 718	0.36 736	0.24 699	0.27 715	0.25 717	0.11 671	0.12 728	0.13 711	0.12 717	0.12 693	0.14 739

DANet	0.21 685	0.15 703	0.28 714	0.25 741	0.13 676	0.22 673	0.19 640	0.27 605	0.27 604	0.28 719	0.32 678	0.35 734	0.31 750	0.31 737	0.23 694	0.11 671	0.09 674	0.11 675	0.10 660	0.13 717	0.11 676
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 685	0.12 648	0.21 672	0.24 726	0.13 676	0.22 673	0.22 703	0.41 764	0.26 594	0.31 739	0.42 749	0.37 741	0.28 734	0.23 691	0.22 681	0.10 637	0.12 728	0.10 641	0.09 615	0.10 649	0.08 565

PWC_ROB	0.21 685	0.16 712	0.26 700	0.18 471	0.11 613	0.22 673	0.13 241	0.32 682	0.49 760	0.30 733	0.40 732	0.32 719	0.24 699	0.31 737	0.22 681	0.10 637	0.07 602	0.11 675	0.08 567	0.11 673	0.10 648

PSMNet_ROB	0.21 685	0.11 629	0.15 541	0.27 760	0.15 725	0.24 694	0.35 801	0.43 778	0.37 696	0.27 704	0.32 678	0.32 719	0.22 685	0.21 667	0.26 731	0.12 696	0.08 636	0.13 711	0.11 695	0.09 615	0.09 614

SCION-MonSter	0.22 694	0.17 727	0.16 578	0.25 741	0.18 759	0.34 757	0.17 545	0.28 626	0.47 750	0.23 667	0.46 757	0.20 581	0.18 640	0.25 707	0.25 717	0.09 589	0.08 636	0.23 786	0.19 777	0.11 673	0.11 676

MSAF-DinoV2	0.22 694	0.11 629	0.23 687	0.17 358	0.10 557	0.27 727	0.16 499	0.37 742	0.55 776	0.21 638	0.27 630	0.47 776	0.27 723	0.35 759	0.39 795	0.09 589	0.06 523	0.07 396	0.09 615	0.12 693	0.10 648

GASNet	0.22 694	0.23 765	0.33 737	0.26 747	0.17 752	0.26 717	0.16 499	0.44 780	0.42 728	0.27 704	0.24 575	0.30 697	0.15 570	0.27 715	0.18 631	0.12 696	0.08 636	0.12 696	0.11 695	0.16 761	0.07 492

Anonymous_2	0.22 694	0.17 727	0.28 714	0.15 148	0.16 736	0.32 747	0.22 703	0.22 493	0.17 417	0.23 667	0.24 575	0.26 660	0.27 723	0.27 715	0.23 694	0.22 798	0.25 812	0.17 757	0.17 769	0.17 770	0.17 769

Wz-Net-LNSev	0.22 694	0.16 712	0.38 754	0.21 672	0.13 676	0.25 706	0.23 716	0.32 682	0.43 735	0.30 733	0.41 743	0.31 710	0.18 640	0.22 680	0.25 717	0.10 637	0.09 674	0.08 500	0.08 567	0.12 693	0.11 676

Wz-Net-MNSev	0.22 694	0.13 676	0.31 728	0.20 633	0.14 703	0.36 767	0.24 731	0.33 704	0.44 740	0.28 719	0.40 732	0.38 745	0.19 657	0.24 701	0.25 717	0.09 589	0.07 602	0.09 590	0.09 615	0.12 693	0.10 648

DDUNet	0.22 694	0.17 727	0.21 672	0.22 692	0.15 725	0.25 706	0.24 731	0.29 642	0.30 637	0.31 739	0.36 705	0.33 723	0.25 709	0.24 701	0.20 651	0.18 776	0.13 743	0.17 757	0.11 695	0.16 761	0.16 758

APVNet	0.22 694	0.12 648	0.19 648	0.18 471	0.14 703	0.32 747	0.31 796	0.39 754	0.32 652	0.27 704	0.40 732	0.30 697	0.29 742	0.26 712	0.25 717	0.11 671	0.12 728	0.11 675	0.14 733	0.12 693	0.12 692

aanetorigin	0.22 694	0.17 727	0.56 784	0.17 358	0.10 557	0.15 528	0.19 640	0.20 438	0.33 662	0.49 784	0.48 761	0.29 687	0.27 723	0.20 649	0.23 694	0.08 520	0.07 602	0.08 500	0.07 484	0.10 649	0.09 614

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 694	0.21 758	0.24 691	0.26 747	0.11 613	0.23 689	0.14 322	0.39 754	0.24 557	0.32 746	0.36 705	0.30 697	0.21 676	0.19 623	0.21 672	0.17 770	0.14 755	0.21 777	0.16 762	0.12 693	0.12 692

AF-Net	0.22 694	0.17 727	0.17 610	0.26 747	0.13 676	0.25 706	0.24 731	0.32 682	0.50 763	0.25 691	0.33 691	0.38 745	0.26 715	0.28 727	0.25 717	0.11 671	0.10 699	0.16 750	0.11 695	0.11 673	0.10 648

stereogan	0.22 694	0.11 629	0.21 672	0.20 633	0.12 651	0.31 744	0.19 640	0.35 729	0.44 740	0.22 654	0.39 726	0.35 734	0.27 723	0.33 749	0.22 681	0.10 637	0.12 728	0.10 641	0.10 660	0.14 735	0.13 717

edge stereo	0.22 694	0.13 676	0.20 661	0.21 672	0.13 676	0.23 689	0.16 499	0.32 682	0.42 728	0.32 746	0.40 732	0.38 745	0.35 765	0.25 707	0.24 707	0.13 723	0.11 712	0.14 725	0.11 695	0.12 693	0.13 717

RYNet	0.22 694	0.12 648	0.22 678	0.19 559	0.17 752	0.46 780	0.26 759	0.38 750	0.48 751	0.24 677	0.28 644	0.34 730	0.23 693	0.20 649	0.30 758	0.10 637	0.06 523	0.09 590	0.09 615	0.13 717	0.15 746

NaN_ROB	0.22 694	0.19 745	0.24 691	0.25 741	0.13 676	0.29 738	0.26 759	0.33 704	0.41 717	0.31 739	0.31 674	0.32 719	0.23 693	0.30 736	0.21 672	0.11 671	0.17 786	0.10 641	0.10 660	0.08 549	0.09 614

MDST_ROB	0.22 694	0.10 600	0.17 610	0.18 471	0.11 613	0.37 768	0.19 640	0.43 778	0.41 717	0.39 765	0.39 726	0.29 687	0.21 676	0.26 712	0.18 631	0.11 671	0.10 699	0.14 725	0.11 695	0.10 649	0.08 565

XPNet_ROB	0.22 694	0.11 629	0.19 648	0.22 692	0.13 676	0.22 673	0.19 640	0.34 714	0.40 714	0.30 733	0.39 726	0.39 753	0.26 715	0.26 712	0.28 747	0.15 742	0.10 699	0.10 641	0.10 660	0.13 717	0.12 692

Light-Stereo-hy	0.23 711	0.14 690	0.30 725	0.22 692	0.20 772	0.29 738	0.16 499	0.33 704	0.36 688	0.24 677	0.28 644	0.42 760	0.24 699	0.25 707	0.20 651	0.13 723	0.13 743	0.23 786	0.23 793	0.16 761	0.18 775

SQANet	0.23 711	0.23 765	0.30 725	0.30 776	0.19 767	0.27 727	0.13 241	0.29 642	0.33 662	0.24 677	0.37 711	0.31 710	0.22 685	0.27 715	0.23 694	0.15 742	0.10 699	0.21 777	0.16 762	0.21 782	0.15 746

Nwc_Net	0.23 711	0.16 712	0.21 672	0.25 741	0.14 703	0.24 694	0.26 759	0.37 742	0.38 703	0.22 654	0.41 743	0.30 697	0.28 734	0.28 727	0.25 717	0.11 671	0.10 699	0.17 757	0.20 782	0.10 649	0.10 648

RTSC	0.23 711	0.12 648	0.28 714	0.21 672	0.13 676	0.28 734	0.16 499	0.35 729	0.66 805	0.27 704	0.33 691	0.30 697	0.21 676	0.31 737	0.29 751	0.10 637	0.08 636	0.09 590	0.10 660	0.13 717	0.13 717

PA-Net	0.23 711	0.18 739	0.33 737	0.28 765	0.22 784	0.21 664	0.38 807	0.29 642	0.39 708	0.22 654	0.32 678	0.25 648	0.26 715	0.20 649	0.25 717	0.09 589	0.23 809	0.15 738	0.22 789	0.09 615	0.13 717
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 711	0.15 703	0.17 610	0.34 786	0.18 759	0.24 694	0.23 716	0.34 714	0.28 620	0.31 739	0.38 718	0.38 745	0.28 734	0.23 691	0.24 707	0.15 742	0.12 728	0.18 767	0.21 786	0.13 717	0.13 717

ETE_ROB	0.23 711	0.17 727	0.22 678	0.25 741	0.13 676	0.26 717	0.29 782	0.31 670	0.36 688	0.28 719	0.36 705	0.45 768	0.26 715	0.27 715	0.26 731	0.11 671	0.08 636	0.12 696	0.09 615	0.14 735	0.13 717

SGM_RVC	0.23 711	0.12 648	0.15 541	0.15 148	0.09 439	0.33 754	0.18 598	0.34 714	0.31 645	0.44 779	0.37 711	0.53 786	0.35 765	0.35 759	0.24 707	0.13 723	0.13 743	0.13 711	0.13 729	0.10 649	0.11 676
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 719	0.18 739	0.18 636	0.20 633	0.14 703	0.21 664	0.19 640	0.32 682	0.41 717	0.29 728	0.21 541	0.32 719	0.27 723	0.41 791	0.27 739	0.46 820	0.12 728	0.31 808	0.11 695	0.15 752	0.12 692

z-mn7	0.24 719	0.14 690	0.45 766	0.19 559	0.13 676	0.28 734	0.25 748	0.34 714	0.62 794	0.27 704	0.56 780	0.29 687	0.24 699	0.32 744	0.25 717	0.08 520	0.08 636	0.08 500	0.08 567	0.10 649	0.10 648

w-ln-seven	0.24 719	0.14 690	0.55 781	0.19 559	0.14 703	0.26 717	0.22 703	0.35 729	0.60 790	0.29 728	0.39 726	0.30 697	0.22 685	0.21 667	0.26 731	0.09 589	0.09 674	0.11 675	0.10 660	0.11 673	0.10 648

DGSMNet	0.24 719	0.19 745	0.33 737	0.21 672	0.24 789	0.24 694	0.20 665	0.35 729	0.41 717	0.24 677	0.32 678	0.38 745	0.21 676	0.29 733	0.23 694	0.12 696	0.11 712	0.14 725	0.16 762	0.23 791	0.23 787

G-Net	0.24 719	0.16 712	0.36 748	0.22 692	0.16 736	0.51 789	0.23 716	0.29 642	0.34 674	0.36 758	0.38 718	0.31 710	0.29 742	0.27 715	0.26 731	0.11 671	0.09 674	0.12 696	0.09 615	0.16 761	0.13 717

NCC-stereo	0.24 719	0.15 703	0.31 728	0.26 747	0.16 736	0.20 644	0.30 790	0.40 758	0.40 714	0.24 677	0.38 718	0.33 723	0.28 734	0.36 765	0.27 739	0.12 696	0.11 712	0.15 738	0.22 789	0.13 717	0.13 717

Abc-Net	0.24 719	0.15 703	0.31 728	0.26 747	0.16 736	0.20 644	0.30 790	0.40 758	0.40 714	0.24 677	0.38 718	0.33 723	0.28 734	0.36 765	0.27 739	0.12 696	0.11 712	0.15 738	0.22 789	0.13 717	0.13 717
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 719	0.11 629	0.47 771	0.22 692	0.12 651	0.34 757	0.29 782	0.29 642	0.56 780	0.24 677	0.46 757	0.30 697	0.30 746	0.29 733	0.29 751	0.08 520	0.07 602	0.09 590	0.09 615	0.10 649	0.10 648

DeepPrunerF	0.24 719	0.17 727	0.42 762	0.26 747	0.16 736	0.22 673	0.28 772	0.37 742	0.50 763	0.26 698	0.29 657	0.24 634	0.28 734	0.21 667	0.22 681	0.15 742	0.11 712	0.20 774	0.18 775	0.12 693	0.13 717

FBW_ROB	0.24 719	0.17 727	0.22 678	0.26 747	0.14 703	0.25 706	0.22 703	0.41 764	0.41 717	0.41 772	0.41 743	0.42 760	0.27 723	0.31 737	0.23 694	0.09 589	0.14 755	0.14 725	0.12 717	0.11 673	0.09 614

SANet	0.24 719	0.14 690	0.28 714	0.21 672	0.11 613	0.27 727	0.24 731	0.38 750	0.64 799	0.36 758	0.40 732	0.43 764	0.26 715	0.27 715	0.24 707	0.12 696	0.09 674	0.10 641	0.09 615	0.13 717	0.11 676

WCMA_ROB	0.24 719	0.11 629	0.22 678	0.17 358	0.14 703	0.32 747	0.15 421	0.32 682	0.32 652	0.38 763	0.53 771	0.40 757	0.34 762	0.34 752	0.25 717	0.11 671	0.12 728	0.12 696	0.10 660	0.14 735	0.14 739

DStereoSA	0.25 731	0.19 745	0.37 752	0.26 747	0.17 752	0.22 673	0.20 665	0.49 791	0.59 786	0.22 654	0.29 657	0.29 687	0.33 757	0.39 781	0.28 747	0.12 696	0.11 712	0.16 750	0.14 733	0.14 735	0.12 692

zh-sn7	0.25 731	0.17 727	0.50 773	0.24 726	0.13 676	0.25 706	0.24 731	0.34 714	0.48 751	0.28 719	0.54 773	0.28 678	0.31 750	0.36 765	0.32 771	0.10 637	0.10 699	0.11 675	0.10 660	0.12 693	0.12 692

zh-mn7	0.25 731	0.14 690	0.56 784	0.19 559	0.14 703	0.24 694	0.22 703	0.34 714	0.62 794	0.35 755	0.65 789	0.31 710	0.25 709	0.31 737	0.25 717	0.09 589	0.08 636	0.09 590	0.09 615	0.09 615	0.11 676

Wz-Net-SNSev	0.25 731	0.17 727	0.44 765	0.25 741	0.14 703	0.26 717	0.23 716	0.38 750	0.56 780	0.30 733	0.55 775	0.39 753	0.26 715	0.23 691	0.30 758	0.10 637	0.09 674	0.09 590	0.10 660	0.11 673	0.11 676

psmorigin	0.25 731	0.15 703	0.34 745	0.17 358	0.13 676	0.23 689	0.14 322	0.34 714	0.33 662	0.41 772	0.55 775	0.41 759	0.37 769	0.34 752	0.27 739	0.11 671	0.15 765	0.11 675	0.11 695	0.12 693	0.16 758

RGC	0.25 731	0.20 752	0.29 722	0.28 765	0.16 736	0.22 673	0.23 716	0.32 682	0.44 740	0.27 704	0.40 732	0.38 745	0.27 723	0.36 765	0.22 681	0.11 671	0.13 743	0.17 757	0.17 769	0.14 735	0.16 758

ADCMid	0.25 731	0.15 703	0.40 757	0.20 633	0.14 703	0.25 706	0.26 759	0.34 714	0.38 703	0.36 758	0.44 754	0.34 730	0.40 778	0.35 759	0.33 776	0.10 637	0.09 674	0.11 675	0.11 695	0.13 717	0.12 692

ADCPNet	0.25 731	0.16 712	0.61 793	0.21 672	0.15 725	0.35 766	0.25 748	0.32 682	0.35 683	0.30 733	0.40 732	0.36 736	0.28 734	0.28 727	0.32 771	0.12 696	0.10 699	0.11 675	0.12 717	0.14 735	0.13 717

LALA_ROB	0.25 731	0.16 712	0.22 678	0.26 747	0.17 752	0.27 727	0.27 766	0.42 770	0.37 696	0.33 750	0.38 718	0.51 782	0.26 715	0.28 727	0.27 739	0.16 763	0.09 674	0.12 696	0.11 695	0.13 717	0.12 692

SHD	0.26 740	0.15 703	0.30 725	0.24 726	0.18 759	0.22 673	0.15 421	0.38 750	0.71 809	0.32 746	0.41 743	0.36 736	0.28 734	0.32 744	0.29 751	0.12 696	0.11 712	0.14 725	0.13 729	0.16 761	0.20 782

AnyNet_C32	0.26 740	0.16 712	0.36 748	0.20 633	0.16 736	0.25 706	0.30 790	0.32 682	0.44 740	0.31 739	0.49 762	0.30 697	0.33 757	0.40 787	0.33 776	0.12 696	0.12 728	0.12 696	0.14 733	0.14 735	0.15 746

DStereoFS	0.27 742	0.22 762	0.31 728	0.22 692	0.15 725	0.22 673	0.20 665	0.50 796	0.48 751	0.28 719	0.44 754	0.33 723	0.34 762	0.52 806	0.29 751	0.12 696	0.11 712	0.15 738	0.13 729	0.16 761	0.16 758

PSMNet-RUCA	0.27 742	0.33 796	0.41 760	0.36 792	0.32 803	0.18 603	0.19 640	0.42 770	0.30 637	0.33 750	0.41 743	0.39 753	0.25 709	0.31 737	0.20 651	0.18 776	0.10 699	0.25 790	0.15 754	0.21 782	0.16 758

PDISCO_ROB	0.27 742	0.16 712	0.26 700	0.28 765	0.20 772	0.32 747	0.26 759	0.44 780	0.57 782	0.28 719	0.40 732	0.45 768	0.29 742	0.33 749	0.34 778	0.12 696	0.09 674	0.17 757	0.16 762	0.17 770	0.13 717

DispFullNet	0.27 742	0.21 758	0.65 796	0.28 765	0.16 736	0.26 717	0.17 545	0.33 704	0.58 785	0.27 704	0.38 718	0.43 764	0.23 693	0.38 772	0.23 694	0.12 696	0.06 523	0.19 769	0.11 695	0.21 782	0.15 746

MeshStereo	0.27 742	0.13 676	0.18 636	0.15 148	0.11 613	0.32 747	0.24 731	0.40 758	0.36 688	0.52 786	0.57 783	0.67 799	0.40 778	0.35 759	0.26 731	0.14 738	0.13 743	0.13 711	0.11 695	0.11 673	0.10 648
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
WZ-Net	0.28 747	0.17 727	0.78 814	0.22 692	0.16 736	0.34 757	0.29 782	0.39 754	0.57 782	0.24 677	0.55 775	0.37 741	0.24 699	0.33 749	0.35 779	0.09 589	0.08 636	0.09 590	0.10 660	0.14 735	0.16 758

XQC	0.28 747	0.23 765	0.51 774	0.28 765	0.19 767	0.34 757	0.27 766	0.36 736	0.57 782	0.31 739	0.30 665	0.37 741	0.30 746	0.38 772	0.38 791	0.13 723	0.09 674	0.15 738	0.12 717	0.17 770	0.18 775

CC-Net-ROB	0.28 747	0.31 794	0.36 748	0.29 774	0.15 725	0.25 706	0.19 640	0.45 783	0.33 662	0.39 765	0.37 711	0.39 753	0.31 750	0.27 715	0.26 731	0.24 805	0.19 791	0.30 807	0.23 793	0.18 775	0.15 746

DPSNet	0.28 747	0.16 712	0.31 728	0.18 471	0.13 676	0.54 791	0.42 811	0.51 799	0.67 806	0.29 728	0.38 718	0.38 745	0.29 742	0.31 737	0.23 694	0.11 671	0.10 699	0.11 675	0.08 567	0.20 779	0.16 758

MultiAttention	0.29 751	0.08 444	0.14 491	0.19 559	0.12 651	1.45 836	1.33 847	0.36 736	0.37 696	0.19 599	0.21 541	0.24 634	0.11 450	0.38 772	0.18 631	0.06 223	0.05 355	0.08 500	0.08 567	0.10 649	0.09 614

Wz-Net-TNSev	0.29 751	0.20 752	0.65 796	0.19 559	0.15 725	0.38 772	0.27 766	0.35 729	0.55 776	0.34 754	0.42 749	0.45 768	0.38 772	0.32 744	0.30 758	0.12 696	0.13 743	0.10 641	0.12 717	0.15 752	0.14 739

ccnet	0.29 751	0.28 789	0.23 687	0.20 633	0.28 797	0.41 778	0.21 689	0.45 783	0.33 662	0.36 758	0.46 757	0.36 736	0.30 746	0.39 781	0.42 802	0.23 803	0.14 755	0.21 777	0.17 769	0.23 791	0.18 775

EDNetEfficient	0.29 751	0.24 769	1.13 828	0.18 471	0.10 557	0.19 628	0.20 665	0.20 438	0.60 790	0.74 818	0.56 780	0.31 710	0.39 775	0.22 680	0.30 758	0.09 589	0.07 602	0.08 500	0.07 484	0.11 673	0.09 614

ADCS	0.29 751	0.18 739	0.45 766	0.21 672	0.17 752	0.28 734	0.23 716	0.41 764	0.63 798	0.40 768	0.49 762	0.40 757	0.36 767	0.39 781	0.40 798	0.13 723	0.12 728	0.13 711	0.14 733	0.16 761	0.16 758

CSAN	0.29 751	0.24 769	0.27 709	0.34 786	0.19 767	0.33 754	0.42 811	0.37 742	0.50 763	0.38 763	0.40 732	0.44 766	0.33 757	0.28 727	0.30 758	0.20 789	0.16 780	0.19 769	0.19 777	0.14 735	0.15 746

AANet	0.30 757	0.19 745	1.03 824	0.16 256	0.13 676	0.22 673	0.16 499	0.30 657	0.62 794	0.60 798	0.52 768	0.46 772	0.38 772	0.23 691	0.32 771	0.12 696	0.09 674	0.11 675	0.10 660	0.13 717	0.12 692

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 757	0.24 769	0.29 722	0.36 792	0.16 736	0.34 757	0.30 790	0.32 682	0.42 728	0.40 768	0.46 757	0.38 745	0.31 750	0.34 752	0.28 747	0.19 787	0.20 794	0.26 791	0.29 805	0.18 775	0.19 781

PM Graph cmp D40	0.31 759	0.16 712	0.26 700	0.19 559	0.13 676	0.31 744	0.20 665	0.42 770	0.55 776	0.55 792	0.70 798	0.69 803	0.45 794	0.39 781	0.36 786	0.15 742	0.15 765	0.15 738	0.14 733	0.12 693	0.13 717

GANetREF_RVC	0.31 759	0.34 797	0.27 709	0.35 790	0.16 736	0.32 747	0.41 808	0.48 789	0.51 771	0.35 755	0.35 700	0.34 730	0.33 757	0.39 781	0.32 771	0.27 807	0.20 794	0.29 805	0.15 754	0.18 775	0.17 769
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
MSMD_ROB	0.31 759	0.26 780	0.26 700	0.24 726	0.21 780	0.34 757	0.25 748	0.34 714	0.39 708	0.40 768	0.69 795	0.45 768	0.40 778	0.34 752	0.27 739	0.20 789	0.19 791	0.26 791	0.25 796	0.23 791	0.22 786

PatchMatch Graph Cmp	0.32 762	0.16 712	0.26 700	0.19 559	0.13 676	0.31 744	0.20 665	0.42 770	0.60 790	0.55 792	0.81 814	0.67 799	0.44 790	0.38 772	0.36 786	0.15 742	0.15 765	0.15 738	0.14 733	0.12 693	0.13 717

MFN_U_SF_RVC	0.32 762	0.21 758	0.55 781	0.30 776	0.15 725	0.34 757	0.17 545	0.52 802	0.46 748	0.46 783	0.55 775	0.59 789	0.39 775	0.35 759	0.37 788	0.15 742	0.14 755	0.18 767	0.21 786	0.16 761	0.15 746

PASM	0.32 762	0.24 769	0.48 772	0.28 765	0.27 795	0.29 738	0.30 790	0.34 714	0.49 760	0.35 755	0.39 726	0.46 772	0.34 762	0.34 752	0.35 779	0.23 803	0.25 812	0.26 791	0.28 804	0.23 791	0.21 784

SGM-ForestM	0.32 762	0.12 648	0.16 578	0.16 256	0.11 613	0.39 774	0.19 640	0.41 764	0.50 763	0.52 786	0.54 773	1.32 832	0.42 787	0.40 787	0.27 739	0.14 738	0.16 780	0.16 750	0.16 762	0.12 693	0.12 692

PM Cens cmp D40	0.33 766	0.14 690	0.19 648	0.17 358	0.12 651	0.37 768	0.20 665	0.49 791	0.50 763	0.63 801	0.73 801	0.82 814	0.48 798	0.44 794	0.37 788	0.15 742	0.15 765	0.16 750	0.14 733	0.13 717	0.12 692

PatchMatch Cens Cmp	0.33 766	0.15 703	0.20 661	0.17 358	0.12 651	0.39 774	0.21 689	0.47 787	0.51 771	0.68 806	0.78 811	0.87 815	0.51 802	0.43 793	0.35 779	0.15 742	0.15 765	0.16 750	0.14 733	0.13 717	0.12 692

FC-DCNN v2	0.33 766	0.27 785	0.28 714	0.26 747	0.23 787	0.37 768	0.28 772	0.40 758	0.43 735	0.45 780	0.56 780	0.51 782	0.40 778	0.37 770	0.29 751	0.21 793	0.20 794	0.27 795	0.26 797	0.25 798	0.24 790

FCDSN-DC	0.33 766	0.28 789	0.28 714	0.30 776	0.24 789	0.39 774	0.28 772	0.42 770	0.42 728	0.43 778	0.53 771	0.51 782	0.41 783	0.36 765	0.30 758	0.21 793	0.20 794	0.27 795	0.26 797	0.25 798	0.24 790
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 766	0.27 785	0.28 714	0.26 747	0.23 787	0.37 768	0.28 772	0.40 758	0.43 735	0.45 780	0.55 775	0.51 782	0.40 778	0.37 770	0.30 758	0.21 793	0.20 794	0.27 795	0.26 797	0.25 798	0.24 790

LSM	0.33 766	0.20 752	0.58 789	0.26 747	0.60 823	0.34 757	0.25 748	0.42 770	0.48 751	0.45 780	0.58 785	0.42 760	0.36 767	0.35 759	0.25 717	0.12 696	0.20 794	0.14 725	0.16 762	0.19 778	0.33 805

AnyNet_C01	0.36 772	0.25 776	1.37 831	0.22 692	0.17 752	0.48 784	0.27 766	0.35 729	0.39 708	0.39 765	0.74 804	0.46 772	0.38 772	0.45 795	0.47 809	0.13 723	0.13 743	0.13 711	0.14 733	0.14 735	0.15 746

TARStereo(FT)	0.37 773	0.26 780	0.31 728	0.42 801	0.19 767	0.77 816	1.20 844	0.42 770	0.41 717	0.33 750	0.52 768	0.48 778	0.37 769	0.32 744	0.31 767	0.17 770	0.14 755	0.21 777	0.15 754	0.22 788	0.11 676

2222	0.37 773	0.26 780	0.31 728	0.42 801	0.19 767	0.77 816	1.20 844	0.42 770	0.41 717	0.33 750	0.52 768	0.48 778	0.37 769	0.32 744	0.31 767	0.17 770	0.14 755	0.21 777	0.15 754	0.22 788	0.11 676

GCST	0.37 773	0.42 804	0.26 700	1.02 834	0.39 804	0.18 603	0.08 9	0.20 438	0.17 417	0.28 719	0.25 604	0.15 497	0.12 484	0.16 545	0.14 543	0.64 831	0.43 824	0.75 829	0.65 830	0.63 824	0.46 816

otaku	0.39 776	0.37 800	0.52 775	0.44 803	0.28 797	0.58 793	0.24 731	0.41 764	0.62 794	0.40 768	0.49 762	0.46 772	0.33 757	0.40 787	0.32 771	0.30 808	0.30 816	0.39 812	0.33 810	0.29 806	0.28 799

ACVNet-4b	0.39 776	0.53 807	0.55 781	0.45 804	0.24 789	0.47 782	0.18 598	0.49 791	0.64 799	0.42 775	0.45 756	0.60 790	0.27 723	0.34 752	0.24 707	0.33 811	0.14 755	0.48 815	0.42 816	0.30 807	0.26 798

PVD	0.39 776	0.20 752	0.39 756	0.31 780	0.22 784	0.29 738	0.43 813	0.52 802	0.96 830	0.55 792	0.79 812	0.53 786	0.59 814	0.52 806	0.38 791	0.19 787	0.14 755	0.17 757	0.14 733	0.24 797	0.31 803

Ntro	0.40 779	0.40 802	0.53 777	0.46 807	0.30 801	0.65 802	0.24 731	0.46 785	0.68 807	0.41 772	0.49 762	0.48 778	0.42 787	0.39 781	0.31 767	0.32 809	0.28 814	0.37 811	0.30 807	0.32 811	0.29 800

SAMSARA	0.40 779	0.28 789	0.33 737	0.55 812	0.39 804	0.82 819	1.23 846	0.47 787	0.51 771	0.36 758	0.35 700	0.55 788	0.39 775	0.38 772	0.39 795	0.15 742	0.20 794	0.15 738	0.14 733	0.23 791	0.20 782

UHP(FT)	0.41 781	0.25 776	0.42 762	0.37 794	0.20 772	0.59 794	0.44 815	0.51 799	0.73 814	0.54 790	0.76 808	0.70 806	0.56 808	0.50 800	0.38 791	0.18 776	0.22 807	0.22 783	0.20 782	0.20 779	0.17 769

mmmmmm	0.41 781	0.25 776	0.42 762	0.37 794	0.20 772	0.59 794	0.44 815	0.51 799	0.73 814	0.54 790	0.76 808	0.70 806	0.56 808	0.50 800	0.38 791	0.18 776	0.22 807	0.22 783	0.20 782	0.20 779	0.17 769

ELAS_RVC	0.41 781	0.29 792	0.33 737	0.28 765	0.24 789	0.54 791	0.36 803	0.49 791	0.59 786	0.72 813	0.74 804	0.65 796	0.54 804	0.54 811	0.40 798	0.22 798	0.20 794	0.27 795	0.26 797	0.26 803	0.25 795
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 781	0.29 792	0.33 737	0.27 760	0.24 789	0.60 798	0.36 803	0.50 796	0.50 763	0.71 811	0.79 812	0.67 799	0.54 804	0.51 804	0.42 802	0.22 798	0.20 794	0.27 795	0.26 797	0.26 803	0.25 795
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.42 785	0.25 776	0.52 775	0.33 783	0.27 795	0.49 786	0.29 782	0.53 804	0.77 822	0.63 801	0.68 793	0.74 809	0.56 808	0.46 796	0.43 805	0.22 798	0.21 806	0.27 795	0.26 797	0.28 805	0.25 795

light-stereo	0.42 785	0.26 780	0.59 791	0.60 814	0.49 811	0.32 747	0.23 716	0.46 785	0.52 774	0.56 797	0.58 785	0.76 811	0.32 755	0.48 798	0.29 751	0.32 809	0.24 810	0.27 795	0.33 810	0.46 815	0.39 810

1111	0.43 787	0.23 765	0.54 778	0.33 783	0.20 772	0.83 820	0.35 801	0.50 796	0.82 823	0.63 801	0.68 793	0.69 803	0.68 820	0.77 822	0.35 779	0.17 770	0.15 765	0.19 769	0.19 777	0.21 782	0.17 769

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 787	0.39 801	0.54 778	0.40 797	0.20 772	0.64 801	0.32 798	0.53 804	0.72 810	0.71 811	0.72 800	0.61 791	0.54 804	0.51 804	0.46 808	0.20 789	0.19 791	0.29 805	0.30 807	0.23 791	0.18 775

ACVNet_1	0.44 789	0.49 806	0.60 792	0.45 804	0.28 797	0.49 786	0.27 766	0.57 811	0.72 810	0.62 800	0.58 785	0.74 809	0.49 800	0.50 800	0.35 779	0.26 806	0.24 810	0.39 812	0.29 805	0.31 810	0.24 790

Consistency-Raft	0.44 789	0.40 802	0.45 766	0.37 794	0.43 808	0.46 780	0.41 808	0.57 811	0.55 776	0.32 746	0.73 801	0.33 723	0.48 798	0.42 792	0.49 811	0.39 814	0.35 821	0.45 814	0.51 823	0.42 814	0.29 800

RTS	0.45 791	0.19 745	3.26 837	0.24 726	0.15 725	0.74 810	0.20 665	0.36 736	0.76 820	0.42 775	0.43 752	0.31 710	0.41 783	0.53 809	0.35 779	0.10 637	0.08 636	0.13 711	0.12 717	0.15 752	0.15 746

RTSA	0.45 791	0.19 745	3.26 837	0.24 726	0.15 725	0.74 810	0.20 665	0.36 736	0.76 820	0.42 775	0.43 752	0.31 710	0.41 783	0.53 809	0.35 779	0.10 637	0.08 636	0.13 711	0.12 717	0.15 752	0.15 746

MANE	0.45 791	0.27 785	0.27 709	0.27 760	0.24 789	0.47 782	0.31 796	0.55 808	0.59 786	0.72 813	1.13 830	1.15 826	0.61 815	0.52 806	0.37 788	0.21 793	0.20 794	0.27 795	0.31 809	0.25 798	0.24 790

NVStereoNet_ROB	0.46 794	0.36 799	0.46 770	0.41 799	0.28 797	0.34 757	0.34 800	0.48 789	0.60 790	0.72 813	0.93 819	0.70 806	0.66 818	0.47 797	0.60 819	0.22 798	0.33 820	0.34 810	0.34 813	0.30 807	0.30 802
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.47 795	0.26 780	0.58 789	0.28 765	0.20 772	0.39 774	0.18 598	0.49 791	0.64 799	0.52 786	0.87 816	1.01 818	0.57 812	0.50 800	0.56 816	0.53 824	0.31 819	0.54 821	0.40 814	0.33 812	0.34 806

LE_ROB	0.50 796	0.07 301	0.14 491	0.15 148	0.08 299	0.24 694	0.16 499	0.22 493	1.81 849	4.63 856	0.67 791	0.47 776	0.44 790	0.20 649	0.29 751	0.07 425	0.06 523	0.06 264	0.06 377	0.08 549	0.06 399

fsdfsdds	0.52 797	0.19 745	0.67 804	0.33 783	0.18 759	0.48 784	0.32 798	0.53 804	1.00 831	0.73 817	2.21 848	1.03 819	0.86 832	0.34 752	0.45 807	0.16 763	0.16 780	0.26 791	0.18 775	0.14 735	0.15 746

BEATNet-Init1	0.52 797	0.27 785	0.62 794	0.30 776	0.21 780	0.76 814	0.29 782	0.54 807	0.65 804	0.86 828	0.95 821	2.07 841	0.62 817	0.56 813	0.42 802	0.18 776	0.18 788	0.23 786	0.22 789	0.22 788	0.21 784

anonymity	0.53 799	0.58 810	0.65 796	0.41 799	0.61 824	0.53 790	0.41 808	0.56 809	0.41 717	0.55 792	0.50 766	0.49 781	0.55 807	0.58 814	0.50 814	0.58 827	0.50 835	0.51 817	0.51 823	0.51 817	0.57 819

RainbowNet	0.54 800	0.61 812	0.70 812	0.57 813	0.43 808	0.65 802	0.37 806	0.60 816	0.87 826	0.50 785	0.66 790	0.64 793	0.47 797	0.49 799	0.43 805	0.47 821	0.48 830	0.52 819	0.41 815	0.52 818	0.40 813

SGM+DAISY	0.56 801	0.57 809	0.65 796	0.40 797	0.54 814	0.66 804	0.49 819	0.56 809	0.45 746	0.66 804	0.69 795	0.67 799	0.56 808	0.63 816	0.56 816	0.59 828	0.48 830	0.50 816	0.50 822	0.52 818	0.58 820

SPS-STEREO	0.57 802	0.58 810	0.65 796	0.45 804	0.55 816	0.62 799	0.44 815	0.62 817	0.50 763	0.68 806	0.64 788	0.66 797	0.57 812	0.61 815	0.60 819	0.62 830	0.47 829	0.51 817	0.49 820	0.55 822	0.58 820
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 803	0.66 817	0.65 796	0.51 808	0.69 828	0.69 805	0.57 825	0.64 818	0.73 814	0.60 798	0.73 801	0.62 792	0.67 819	0.65 818	0.60 819	0.66 832	0.58 844	0.63 822	0.59 826	0.68 829	0.69 831

IMH-64-1	0.65 804	0.61 812	0.68 806	0.71 817	0.51 812	0.59 794	0.49 819	0.91 828	0.85 824	0.74 818	1.02 823	0.81 812	0.78 825	0.79 823	0.49 811	0.42 816	0.46 825	0.71 826	0.47 818	0.52 818	0.39 810

IMH-64	0.65 804	0.61 812	0.68 806	0.71 817	0.51 812	0.59 794	0.49 819	0.91 828	0.85 824	0.74 818	1.02 823	0.81 812	0.78 825	0.79 823	0.49 811	0.42 816	0.46 825	0.71 826	0.47 818	0.52 818	0.39 810

ACVNet_2	0.66 806	0.66 817	0.68 806	0.63 815	0.41 806	0.71 808	0.49 819	0.96 832	1.39 840	0.89 830	1.09 826	1.04 820	0.73 822	0.54 811	0.47 809	0.43 818	0.40 823	0.53 820	0.44 817	0.47 816	0.35 808

JetBlue	0.71 807	0.45 805	1.14 829	0.51 808	0.47 810	2.02 838	0.64 829	0.75 821	0.70 808	0.69 810	0.77 810	1.22 828	0.83 830	1.03 840	1.01 839	0.40 815	0.28 814	0.33 809	0.33 810	0.30 807	0.34 806

IMH	0.71 807	0.64 815	0.68 806	0.76 819	0.54 814	0.69 805	0.54 823	0.98 834	1.10 833	0.82 823	1.09 826	0.89 816	0.88 834	0.87 831	0.52 815	0.44 819	0.50 835	0.75 829	0.51 823	0.56 823	0.41 814

PWCK	0.71 807	0.94 830	0.95 822	0.76 819	0.31 802	0.74 810	0.36 803	0.90 827	0.90 828	0.96 834	0.75 807	0.95 817	0.61 815	0.87 831	0.66 824	0.72 833	0.46 825	0.75 829	0.49 820	0.69 831	0.44 815

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 810	0.18 739	0.56 784	0.27 760	0.21 780	1.35 834	0.25 748	0.59 813	1.65 846	0.68 806	5.01 851	1.08 823	0.81 827	0.38 772	0.30 758	0.18 776	0.15 765	0.20 774	0.19 777	0.17 770	0.23 787

TestStereooo	0.72 810	0.18 739	0.56 784	0.27 760	0.21 780	1.35 834	0.25 748	0.59 813	1.65 846	0.68 806	5.01 851	1.08 823	0.81 827	0.38 772	0.30 758	0.18 776	0.15 765	0.20 774	0.19 777	0.17 770	0.23 787

relubot	0.74 812	0.83 827	0.78 814	0.91 829	0.79 833	0.69 805	0.78 836	0.70 820	0.75 819	0.83 825	0.74 804	0.69 803	0.81 827	0.65 818	0.74 831	0.74 836	0.71 848	0.68 824	0.65 830	0.69 831	0.66 829

MADNet+	0.75 813	0.71 819	3.70 840	0.66 816	0.41 806	0.98 825	0.97 842	0.69 819	0.73 814	0.52 786	0.57 783	0.64 793	0.68 820	0.86 830	1.01 839	0.34 812	0.36 822	0.28 804	0.23 793	0.36 813	0.31 803

TorneroNet-64	0.76 814	0.72 820	0.74 813	0.78 821	0.58 820	0.91 824	0.56 824	0.84 824	1.29 837	0.66 804	0.90 817	1.40 834	0.75 824	0.85 829	0.67 827	0.49 822	0.46 825	0.72 828	0.59 826	0.67 828	0.53 818

WAO-7	0.79 815	0.78 822	0.54 778	0.85 825	0.67 827	0.74 810	0.68 833	1.05 838	1.32 838	0.90 832	1.20 833	1.04 820	0.92 835	0.69 820	0.66 824	0.60 829	0.62 845	0.67 823	0.68 834	0.64 825	0.58 820

WAO-6	0.81 816	0.80 824	0.62 794	0.86 827	0.63 825	0.76 814	0.58 826	0.98 834	1.54 845	0.90 832	0.96 822	1.07 822	1.03 839	0.70 821	0.66 824	0.72 833	0.49 832	0.90 837	0.71 835	0.68 829	0.58 820

TorneroNet	0.82 817	0.74 821	0.81 819	0.84 824	0.63 825	0.99 826	0.63 827	0.96 832	1.16 834	0.80 822	1.11 828	1.36 833	0.86 832	0.93 836	0.80 834	0.56 825	0.49 832	0.78 834	0.66 833	0.73 836	0.63 828

LVE	0.83 818	0.85 828	0.85 820	0.80 822	0.56 817	1.04 830	0.65 830	1.05 838	1.47 843	0.96 834	1.22 834	1.10 825	0.85 831	0.83 826	0.71 830	0.49 822	0.55 841	0.76 832	0.60 828	0.65 826	0.59 825

Dean	0.87 819	0.86 829	0.79 817	0.81 823	0.56 817	0.90 821	0.63 827	1.15 848	1.73 848	1.15 842	1.15 831	1.31 831	0.99 838	0.81 825	0.81 835	0.57 826	0.56 842	0.77 833	0.64 829	0.66 827	0.58 820

WAO-8	0.91 820	0.81 825	0.65 796	0.94 831	0.69 828	0.90 821	0.67 831	1.07 842	1.83 850	1.06 839	1.45 836	1.30 829	1.07 840	0.84 827	0.78 832	0.74 836	0.53 838	0.86 835	0.75 836	0.69 831	0.62 826

Venus	0.91 820	0.81 825	0.65 796	0.94 831	0.69 828	0.90 821	0.67 831	1.07 842	1.83 850	1.06 839	1.45 836	1.30 829	1.07 840	0.84 827	0.78 832	0.74 836	0.53 838	0.86 835	0.75 836	0.69 831	0.62 826

UNDER WATER-64	0.95 822	0.94 830	1.43 833	0.87 828	0.56 817	1.18 833	0.87 839	0.77 822	0.94 829	1.04 837	0.85 815	1.58 839	1.21 845	0.94 837	0.96 837	0.87 841	0.57 843	1.03 841	0.88 841	0.78 837	0.73 832

UNDER WATER	0.97 823	0.97 832	1.42 832	0.99 833	0.70 831	1.12 832	0.84 838	0.80 823	1.08 832	1.01 836	0.90 817	1.55 838	1.22 846	1.03 840	1.00 838	0.78 839	0.53 838	1.02 840	0.87 840	0.80 838	0.74 833

notaker	0.97 823	1.11 833	0.98 823	1.13 836	0.81 834	0.73 809	0.68 833	0.93 830	1.16 834	1.18 844	1.18 832	1.41 835	1.16 844	1.08 842	0.69 829	0.81 840	0.64 846	1.17 842	0.79 838	0.98 840	0.80 835

ktn	1.01 825	1.21 836	0.80 818	1.23 838	0.86 836	1.01 828	0.87 839	0.94 831	1.39 840	1.04 837	1.12 829	1.15 826	1.07 840	0.94 837	0.59 818	1.28 853	0.71 848	1.38 846	0.83 839	1.02 842	0.75 834

KSHMR	1.09 826	1.17 835	0.88 821	1.25 839	1.00 838	0.99 826	0.96 841	1.13 846	1.37 839	1.16 843	1.29 835	1.41 835	0.96 837	1.01 839	0.92 836	1.03 849	1.08 853	1.20 843	1.03 844	1.01 841	0.97 837

DPSimNet_ROB	1.11 827	1.23 837	0.78 814	1.13 836	0.88 837	1.10 831	1.13 843	1.16 849	1.23 836	1.43 846	1.02 823	1.41 835	1.10 843	0.90 835	1.60 842	1.46 854	0.51 837	1.21 844	1.03 844	0.90 839	1.01 839

HanzoNet	1.29 828	1.26 838	1.19 830	1.12 835	0.85 835	1.02 829	0.83 837	1.03 837	1.48 844	1.64 847	1.61 838	2.50 843	1.72 848	1.61 844	1.61 843	1.26 852	0.80 852	1.31 845	1.01 843	1.02 842	0.86 836

JetRed	1.62 829	1.46 839	2.98 835	0.92 830	1.21 839	4.99 846	1.53 849	1.27 850	1.39 840	1.83 848	1.74 839	1.60 840	0.95 836	1.41 843	2.45 851	0.90 843	1.60 854	0.93 838	0.90 842	1.35 844	0.99 838

ply	1.66 830	0.65 816	0.35 746	0.53 810	0.59 821	0.49 786	0.44 815	1.80 852	0.64 799	0.31 739	2.01 842	2.59 844	3.25 854	3.70 853	5.39 854	1.22 850	0.79 850	1.96 856	1.63 847	3.82 851	1.11 840

UHP(ZeroShot)	1.94 831	0.24 769	1.06 825	0.34 786	0.18 759	5.35 848	0.24 731	0.86 825	4.09 854	2.33 851	11.82 865	7.01 858	2.71 852	0.87 831	0.60 819	0.17 770	0.14 755	0.19 769	0.17 769	0.21 782	0.16 758

UHP	1.94 831	0.24 769	1.06 825	0.34 786	0.18 759	5.35 848	0.24 731	0.86 825	4.09 854	2.33 851	11.82 865	7.01 858	2.71 852	0.87 831	0.60 819	0.17 770	0.14 755	0.19 769	0.17 769	0.21 782	0.16 758

MADNet++	1.95 833	1.75 840	1.59 834	1.82 840	1.69 842	2.33 839	1.40 848	2.35 854	2.09 852	2.57 853	2.36 849	2.24 842	2.17 850	2.28 845	2.34 849	1.87 855	1.66 855	1.54 847	1.34 846	1.92 845	1.77 843

xbf	2.24 834	0.55 808	0.35 746	0.53 810	0.59 821	5.07 847	5.51 856	1.80 852	0.64 799	2.25 850	2.01 842	2.59 844	3.25 854	3.70 853	5.39 854	1.22 850	0.79 850	1.96 856	1.63 847	3.82 851	1.11 840

Selective-IGEV-i1pa	2.80 835	3.51 846	0.67 804	0.28 765	0.14 703	10.22 853	0.43 813	4.36 855	3.63 853	3.53 854	6.92 854	3.47 846	1.97 849	13.41 868	2.26 847	0.36 813	0.15 765	0.13 711	0.10 660	0.15 752	0.35 808

coex-ft	3.30 836	0.34 797	59.09 878	0.18 471	0.13 676	0.26 717	0.22 703	0.27 605	0.72 810	1.90 849	0.70 798	0.44 766	0.45 794	0.29 733	0.41 801	0.09 589	0.09 674	0.12 696	0.09 615	0.14 735	0.13 717

noway2	3.60 837	5.21 854	3.74 841	12.26 857	11.84 857	4.51 842	3.91 851	1.00 836	0.48 751	0.89 830	1.98 840	6.35 857	0.41 783	2.90 846	2.47 852	0.93 844	0.13 743	1.92 851	1.77 854	5.66 856	3.67 850

zzzz4	3.62 838	5.55 858	4.00 846	12.27 859	11.85 860	4.49 840	3.91 851	1.10 845	0.42 728	0.85 826	2.01 842	6.20 853	0.44 790	3.00 847	2.25 845	0.94 845	0.15 765	1.93 852	1.76 850	5.70 858	3.67 850

noway1	3.62 838	5.55 858	3.97 844	12.27 859	11.85 860	4.50 841	3.92 853	1.09 844	0.42 728	0.85 826	2.01 842	6.22 854	0.44 790	3.00 847	2.25 845	0.94 845	0.15 765	1.93 852	1.76 850	5.70 858	3.67 850

noway3	3.64 840	5.28 855	3.79 842	12.26 857	11.84 857	4.53 843	3.92 853	1.06 840	0.48 751	0.88 829	1.98 840	6.32 856	0.46 796	3.32 850	2.57 853	0.95 848	0.15 765	1.93 852	1.76 850	5.67 857	3.69 853

noway4	3.64 840	5.53 857	3.97 844	12.24 856	11.84 857	4.58 844	3.96 855	1.14 847	0.45 746	0.82 823	2.01 842	6.19 852	0.43 789	3.04 849	2.29 848	0.94 845	0.15 765	1.93 852	1.76 850	5.75 860	3.71 854

TCMNet-wrong-test	3.67 842	5.48 856	3.89 843	12.18 855	11.75 856	4.65 845	3.88 850	1.06 840	0.72 810	1.09 841	2.15 847	6.30 855	0.53 803	3.43 852	2.36 850	0.89 842	0.20 794	1.87 849	1.69 849	5.57 855	3.62 849

tt	4.67 843	0.06 159	3.55 839	2.02 841	1.55 841	10.25 854	16.71 860	8.91 864	5.03 856	1.31 845	0.94 820	4.71 847	4.76 856	3.33 851	5.87 857	6.06 863	10.30 869	1.88 850	2.11 856	2.75 847	1.21 842

USTest	6.22 844	2.73 843	3.00 836	6.57 848	7.29 848	14.37 856	21.57 861	7.00 863	9.56 861	5.34 859	6.10 853	5.72 851	7.64 859	6.41 858	6.96 859	1.97 856	3.42 861	1.64 848	2.15 857	2.66 846	2.36 844

xxxxx1	7.79 845	5.02 851	7.31 849	3.12 842	3.85 844	16.35 858	22.88 862	5.86 860	8.69 858	7.97 860	8.54 855	9.12 863	8.27 860	10.18 860	10.92 860	2.42 857	2.45 857	3.56 860	12.37 865	3.77 848	3.06 846

tt_ll	7.79 845	5.02 851	7.31 849	3.12 842	3.85 844	16.35 858	22.88 862	5.86 860	8.69 858	7.97 860	8.54 855	9.12 863	8.27 860	10.18 860	10.92 860	2.42 857	2.45 857	3.56 860	12.37 865	3.77 848	3.06 846

ff	7.79 845	5.02 851	7.31 849	3.12 842	3.85 844	16.35 858	22.88 862	5.86 860	8.69 858	7.97 860	8.54 855	9.12 863	8.27 860	10.18 860	10.92 860	2.42 857	2.45 857	3.56 860	12.37 865	3.77 848	3.06 846

EDNetEfficientorigin	7.91 848	0.31 794	153.02 879	0.19 559	0.09 439	0.21 664	0.16 499	0.22 493	0.59 786	0.72 813	0.67 791	0.42 760	0.50 801	0.24 701	0.39 795	0.08 520	0.07 602	0.08 500	0.07 484	0.12 693	0.10 648

DPSMNet_ROB	8.06 849	4.48 847	8.63 857	5.37 847	10.74 851	8.32 851	22.98 866	5.46 857	13.36 866	5.12 857	9.92 860	5.08 848	10.40 863	5.53 857	12.58 863	3.80 861	8.00 862	3.50 858	7.02 862	3.83 853	7.14 858

DGTPSM_ROB	8.06 849	4.48 847	8.63 857	5.35 845	10.72 850	8.32 851	22.97 865	5.46 857	13.35 865	5.12 857	9.92 860	5.08 848	10.40 863	5.52 856	12.58 863	3.79 860	8.00 862	3.50 858	7.02 862	3.83 853	7.14 858

PML	8.91 851	9.34 865	6.13 847	5.35 845	6.41 847	14.99 857	23.38 867	5.27 856	6.83 857	18.04 872	28.19 882	7.67 860	6.83 858	7.85 859	5.75 856	5.35 862	1.83 856	5.95 868	1.93 855	8.64 865	2.52 845

DLNR_Zeroshot_test	10.40 852	1.82 841	19.49 871	120.77 881	13.11 863	0.06 20	0.13 241	0.23 517	0.10 139	0.07 124	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.13 723	0.04 29	0.06 264	0.04 84	51.54 887	0.04 100

DLNR-FE	10.43 853	1.83 842	19.53 872	120.75 880	13.06 862	0.06 20	0.13 241	0.23 517	0.10 139	0.07 124	0.10 281	0.09 308	0.06 84	0.10 172	0.09 159	0.13 723	0.04 29	0.06 264	0.04 84	52.01 888	0.04 100

iinet-test	10.48 854	8.09 861	7.54 853	10.26 850	10.94 852	18.00 862	25.26 868	11.33 868	13.28 863	9.69 864	9.85 858	9.42 866	11.17 865	11.02 864	12.78 866	6.59 865	8.30 864	5.56 863	6.56 858	6.89 861	7.02 856

IINet	10.48 854	8.09 861	7.54 853	10.26 850	10.94 852	18.00 862	25.26 868	11.33 868	13.28 863	9.69 864	9.85 858	9.42 866	11.17 865	11.02 864	12.78 866	6.59 865	8.30 864	5.56 863	6.56 858	6.89 861	7.02 856

LRCNet_RVC	10.62 856	13.42 866	7.30 848	18.92 864	2.07 843	0.33 754	0.30 790	5.59 859	0.48 751	13.03 868	17.94 868	8.87 862	5.65 857	4.79 855	1.89 844	23.51 884	2.73 860	27.55 886	25.71 885	16.07 878	16.33 872

Anonymous_1	10.96 857	7.92 860	7.46 852	10.33 852	10.06 849	18.65 864	26.34 870	11.06 867	13.44 867	9.40 863	10.05 862	9.67 868	11.23 867	10.73 863	12.72 865	6.42 864	8.38 866	5.77 865	10.61 864	12.12 866	6.77 855

DPSM_ROB	11.15 858	8.58 863	8.00 855	10.88 853	11.58 854	19.10 865	26.71 871	12.05 870	14.07 870	10.36 866	10.84 863	10.33 869	11.86 868	11.70 866	13.54 868	6.99 867	8.79 867	5.89 866	6.95 860	7.29 863	7.42 860

DPSM	11.15 858	8.58 863	8.00 855	10.88 853	11.58 854	19.10 865	26.71 871	12.05 870	14.07 870	10.36 866	10.84 863	10.33 869	11.86 868	11.70 866	13.54 868	6.99 867	8.79 867	5.89 866	6.95 860	7.29 863	7.42 860

HaxPig	15.71 860	18.52 877	19.18 870	16.89 863	15.89 864	7.73 850	7.60 857	13.31 872	10.82 862	15.42 869	14.91 867	15.98 871	14.92 870	15.58 869	15.98 870	18.95 879	16.73 870	19.46 882	18.08 877	19.26 879	19.05 875

Selective-IGEV-i16pa	18.58 861	3.30 844	1.09 827	0.21 672	0.18 759	103.68 882	0.28 772	19.87 874	40.73 883	4.16 855	56.45 887	8.07 861	2.59 851	123.95 889	5.89 858	0.18 776	0.12 728	0.09 590	0.12 717	0.12 693	0.51 817

RSGM-EC	20.36 862	4.73 849	0.68 806	16.76 861	16.92 865	21.28 867	27.18 873	10.46 865	14.04 868	18.00 870	21.31 871	22.24 882	21.82 872	22.57 871	17.63 871	62.81 887	33.79 886	20.14 883	18.10 878	20.18 881	16.45 873

acva	20.36 862	4.73 849	0.68 806	16.76 861	16.92 865	21.28 867	27.18 873	10.46 865	14.04 868	18.00 870	21.31 871	22.24 882	21.82 872	22.57 871	17.63 871	62.81 887	33.79 886	20.14 883	18.10 878	20.18 881	16.45 873

MEDIAN_ROB	20.38 864	24.04 878	23.31 873	21.23 865	21.71 867	10.40 855	7.92 858	17.64 873	15.50 872	20.12 873	19.70 869	20.34 872	20.32 871	21.19 870	21.13 873	23.81 885	21.81 880	24.98 885	23.76 884	24.71 885	23.93 878

CasAABBNet	22.42 865	17.33 870	16.01 861	22.01 867	23.28 869	38.32 869	53.80 878	24.14 878	28.41 877	20.60 876	21.77 876	20.89 879	23.91 877	23.43 876	27.36 878	14.07 871	17.69 873	11.83 871	14.01 869	14.67 871	14.95 866

RAFT-FEzeroshot	22.43 866	17.33 870	15.98 859	22.02 868	23.31 871	38.34 870	53.82 880	24.05 876	28.39 875	20.61 877	21.76 874	20.88 876	23.92 879	23.41 874	27.42 880	14.07 871	17.69 873	11.83 871	14.02 870	14.69 872	14.97 867

RAFT-FE	22.43 866	17.33 870	15.98 859	22.02 868	23.31 871	38.34 870	53.82 880	24.05 876	28.39 875	20.61 877	21.76 874	20.88 876	23.92 879	23.41 874	27.42 880	14.07 871	17.69 873	11.83 871	14.02 870	14.69 872	14.97 867

FlowAnything	22.44 868	17.35 873	16.14 863	22.07 871	23.23 868	38.39 874	53.77 876	24.25 880	28.44 878	20.96 882	21.82 878	20.70 874	23.84 875	23.49 878	27.14 875	14.04 870	17.79 879	11.75 869	14.15 875	14.65 869	14.89 863

Hybrid-DGEV	22.47 869	17.40 875	16.14 863	22.00 866	23.29 870	38.36 872	53.80 878	24.43 883	28.63 882	20.59 875	21.81 877	20.88 876	23.91 877	23.45 877	27.42 880	14.08 874	17.69 873	11.83 871	14.06 873	14.65 869	14.93 865

Selective-RAFT-Error	22.47 869	17.37 874	16.09 862	22.06 870	23.34 873	38.39 874	53.83 882	24.29 882	28.47 880	20.74 879	21.83 879	20.81 875	23.90 876	23.54 880	27.53 883	14.08 874	17.69 873	11.82 870	14.00 868	14.69 872	15.00 869

fast-reg	22.85 871	17.43 876	19.15 869	22.22 873	24.34 874	38.36 872	53.78 877	24.23 879	28.52 881	20.55 874	22.05 880	20.54 873	23.77 874	23.21 873	27.31 877	14.18 878	17.47 872	14.33 877	14.96 876	15.81 877	14.81 862

LSM0	22.87 872	17.28 869	18.96 867	22.19 872	29.04 876	38.42 876	53.71 875	24.28 881	28.31 874	20.78 881	21.00 870	21.43 880	24.16 882	23.50 879	27.39 879	14.09 876	17.38 871	11.84 875	14.04 872	14.73 876	14.89 863

AVERAGE_ROB	24.90 873	29.20 881	28.14 876	24.89 874	24.64 875	17.75 861	11.12 859	21.45 875	19.93 873	25.12 884	24.46 881	25.12 884	25.46 883	24.69 882	22.83 874	29.76 886	27.13 885	28.97 887	27.95 886	29.91 886	29.47 880

Light2-Stereo	26.76 874	1.12 834	17.52 865	8.77 849	1.53 840	1.46 837	0.22 703	1.76 851	0.88 827	24.83 883	3.04 850	5.14 850	1.60 847	104.29 888	1.53 841	11.90 869	0.49 832	160.20 889	140.43 888	19.43 880	29.13 879

zzzzzz3	32.30 875	13.60 867	18.91 866	39.10 877	40.27 879	58.35 879	74.04 885	33.28 886	42.63 884	31.37 885	33.03 883	30.65 885	36.33 886	37.51 885	43.96 886	20.73 880	26.80 883	16.52 878	20.79 880	12.34 867	15.78 870

zzz1	32.32 876	13.62 868	19.04 868	39.10 877	40.27 879	58.39 880	73.98 884	33.31 887	42.69 887	31.39 886	33.04 884	30.66 886	36.33 886	37.52 886	43.96 886	20.74 881	26.81 884	16.53 879	20.80 881	12.35 868	15.78 870

zzzz2	33.88 877	26.18 879	24.44 874	33.40 875	35.10 877	58.13 877	81.44 886	37.02 888	42.64 885	31.75 887	33.25 885	31.23 887	35.81 884	34.90 883	40.56 884	21.21 882	26.75 881	18.05 880	21.21 882	22.06 883	22.50 876

noway5	33.88 877	26.18 879	24.44 874	33.40 875	35.10 877	58.13 877	81.44 886	37.02 888	42.64 885	31.75 887	33.25 885	31.23 887	35.81 884	34.90 883	40.56 884	21.21 882	26.75 881	18.05 880	21.21 882	22.06 883	22.50 876

test_example2	98.32 879	94.13 882	45.89 877	96.35 879	109.85 881	88.61 881	95.45 888	25.75 885	94.37 888	130.00 890	126.06 888	58.17 889	74.63 888	88.51 887	79.96 888	150.23 889	221.02 888	77.62 888	99.10 887	113.75 889	96.94 881

relurobot		0.79 823		0.85 825	0.72 832	0.62 799	0.77 835	0.59 813	0.73 814	0.75 821	0.69 795	0.66 797	0.73 822	0.63 816	0.67 827	0.73 835	0.65 847	0.69 825	0.65 830	0.69 831	0.66 829

TADF							0.16 499	0.18 393	0.21 513	0.11 353	0.07 114	0.09 308	0.09 357	0.12 376	0.11 375	0.06 223	0.04 29	0.06 264	0.05 255	0.04 62

RSGM							0.14 322	0.16 314	0.12 223	0.11 353	0.10 281	0.12 407	0.08 299	0.11 266	0.11 375	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.04 84	0.04 62

AHVO							0.21 689	0.32 682	0.32 652	0.14 470	0.35 700	0.25 648	0.20 670	0.38 772	0.25 717	0.09 589	0.09 674	0.10 641	0.09 615	0.11 673

MCPF							0.19 640	0.23 517	0.27 604	0.11 353	0.14 402	0.22 609	0.15 570	0.19 623	0.14 543	0.07 425	0.05 355	0.06 264	0.05 255	0.05 228

DSFM							0.21 689	0.32 682	0.32 652	0.14 470	0.35 700	0.25 648	0.20 670	0.38 772	0.25 717	0.09 589	0.09 674	0.10 641	0.09 615	0.11 673

RAFTStereoReplicaGSO							53.85 883	24.62 884	28.45 879	20.77 880	21.70 873	21.54 881	24.04 881	24.44 881	27.14 875	14.13 877	17.71 878	11.84 875	14.07 874	14.70 875

PatchMatch		0.16 712		0.19 559		0.30 742		0.41 764		0.55 792		0.64 793		0.40 787		0.15 742		0.15 738		0.12 693

GS-Stereo							0.14 322	0.11 93	0.12 223	0.08 197	0.10 281	0.05 5	0.05 16	0.11 266	0.08 55	0.06 223	0.04 29	0.05 83	0.04 84	0.05 228	0.05 269

FSD					0.22 784	0.25 706	0.25 748	0.27 605	0.26 594	0.25 691	0.26 621	0.25 648	0.27 723	0.27 715	0.24 707	0.21 793	0.20 794	0.27 795	0.26 797	0.25 798

ccccc		285.66 883		368.85 882	370.60 882	123.16 883		115.05 890		126.68 889		122.83 890		252.94 890		384.56 890	353.86 889	254.69 890	223.00 889	425.87 890

ASD4		3.38 845

Low-res two-view benchmark