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

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 135	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.12 32	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.09 1	0.14 100	0.10 1	0.14 39	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 66	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.10 118	0.15 51	0.10 8	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

CAR	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.09 12	0.10 30	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.17 20	0.14 39	0.08 2	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 135	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 91	0.14 100	0.14 5	0.13 23	0.11 53	0.09 16	0.10 57	0.10 74	0.16 92	0.09 1	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 111	0.15 5	0.11 172	0.10 10	0.13 66	0.15 9	0.08 1	0.12 83	0.10 30	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.05 34

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.13 66	0.17 20	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.09 1	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 66	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.10 30	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.13 66	0.11 2	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 226	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.08 301	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 91	0.10 8	0.20 59	0.14 39	0.09 12	0.10 30	0.09 27	0.12 145	0.13 12	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.14 31	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.19 40	0.15 54	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.18 30	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.11 92	0.10 74	0.15 65	0.13 163	0.06 49	0.06 233	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.11 8	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.06 233	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.07 2	0.16 91	0.12 32	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 167	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.18 91	0.10 118	0.13 22	0.12 32	0.15 9	0.12 16	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 59	0.12 16	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.23 236	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 139

S2M2_XL	0.10 8	0.09 80	0.21 111	0.14 2	0.10 118	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 31	0.11 42	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.06 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.10 118	0.16 91	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 135	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.08 4	0.11 111	0.16 92	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 92	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 34	0.19 86	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 66	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 110	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 34	0.16 43	0.17 44	0.08 23	0.16 91	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.10 31	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 110	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 34	0.15 22	0.18 91	0.07 2	0.15 51	0.11 20	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 8	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 139

MonSter	0.10 8	0.08 34	0.13 1	0.17 44	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.19 129	0.09 12	0.11 42	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 44	0.08 23	0.09 1	0.13 66	0.24 134	0.13 23	0.10 31	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 41	0.07 4	0.22 126	0.16 20	0.10 118	0.13 22	0.13 66	0.18 30	0.14 39	0.09 12	0.09 16	0.09 27	0.10 74	0.14 31	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.06 139

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 41	0.10 135	0.26 172	0.18 91	0.09 54	0.14 33	0.14 100	0.20 59	0.13 23	0.11 53	0.13 81	0.10 57	0.11 111	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 41	0.09 80	0.17 63	0.18 91	0.10 118	0.15 51	0.16 195	0.23 115	0.15 54	0.10 31	0.16 149	0.09 27	0.11 111	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.08 313

MatchStereo	0.11 41	0.08 34	0.23 139	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 59	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 41	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.13 66	0.16 14	0.13 23	0.10 31	0.10 30	0.09 27	0.09 33	0.19 161	0.12 108	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.14 144	0.13 81	0.09 27	0.09 33	0.18 136	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.10 8	0.19 40	0.18 110	0.14 144	0.17 167	0.09 27	0.10 74	0.18 136	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 41	0.11 215	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 41	0.11 215	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.06 97	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 41	0.11 215	0.16 43	0.17 44	0.10 118	0.17 125	0.12 32	0.21 74	0.14 39	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.10 74	0.15 65	0.12 108	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.09 54	0.15 51	0.15 148	0.20 59	0.15 54	0.12 83	0.13 81	0.10 57	0.09 33	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 51	0.12 32	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.13 81	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 187	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.09 54	0.19 187	0.10 8	0.22 92	0.17 90	0.14 144	0.12 62	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 41	0.09 80	0.15 22	0.17 44	0.11 172	0.18 152	0.12 32	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.11 42	0.08 4	0.10 74	0.16 92	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.14 8	0.17 44	0.09 54	0.17 125	0.09 2	0.22 92	0.16 64	0.13 113	0.13 81	0.09 27	0.11 111	0.19 161	0.13 163	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 41	0.10 135	0.15 22	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.14 116	0.08 4	0.11 111	0.13 12	0.12 108	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 65	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 41	0.09 80	0.14 8	0.19 146	0.12 239	0.14 33	0.12 32	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 41	0.09 80	0.13 1	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.11 20	0.23 115	0.15 54	0.14 144	0.12 62	0.08 4	0.09 33	0.21 206	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 41	0.06 1	0.17 63	0.15 5	0.11 172	0.16 91	0.13 66	0.21 74	0.16 64	0.11 53	0.15 130	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 41	0.07 4	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.13 22	0.11 20	0.22 92	0.15 54	0.11 53	0.12 62	0.12 115	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.06 139

LG-G_1	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 260	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

LG-G	0.11 41	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.07 2	0.21 260	0.09 2	0.19 40	0.11 8	0.10 31	0.09 16	0.11 92	0.10 74	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

SGD-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.07 2	0.17 125	0.13 66	0.18 30	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.11 92	0.12 145	0.18 136	0.11 42	0.08 283	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 41	0.08 34	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.22 288	0.14 100	0.14 5	0.16 64	0.11 53	0.10 30	0.09 27	0.08 15	0.21 206	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 41	0.08 34	0.15 22	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.10 8	0.22 92	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.11 111	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

TS12	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.21 274	0.09 54	0.19 187	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.14 144	0.19 196	0.12 115	0.13 190	0.17 110	0.15 229	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 70	0.11 215	0.28 201	0.20 220	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.09 12	0.11 42	0.09 27	0.12 145	0.20 181	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 70	0.11 215	0.32 248	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.13 66	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.12 62	0.11 92	0.11 111	0.19 161	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 70	0.10 135	0.27 184	0.19 146	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.21 74	0.15 54	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.12 145	0.20 181	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 111	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 70	0.12 273	0.28 201	0.19 146	0.08 23	0.17 125	0.15 148	0.22 92	0.18 110	0.11 53	0.14 116	0.10 57	0.11 111	0.17 110	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 70	0.11 215	0.26 172	0.19 146	0.07 2	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 70	0.13 340	0.28 201	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.09 27	0.13 190	0.18 136	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

aanet-new-32k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.20 220	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 70	0.11 215	0.27 184	0.20 220	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.18 30	0.13 23	0.12 83	0.12 62	0.13 135	0.13 190	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 70	0.11 215	0.35 287	0.20 220	0.08 23	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.14 39	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 145	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.07 179	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.19 40	0.15 54	0.13 113	0.16 149	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 70	0.11 215	0.28 201	0.20 220	0.08 23	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.19 129	0.12 83	0.14 116	0.12 115	0.12 145	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 70	0.11 215	0.26 172	0.20 220	0.08 23	0.14 33	0.12 32	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.12 115	0.11 111	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 70	0.12 273	0.27 184	0.21 274	0.09 54	0.19 187	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.12 83	0.13 81	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 70	0.11 215	0.23 139	0.22 343	0.09 54	0.16 91	0.14 100	0.24 134	0.19 129	0.12 83	0.11 42	0.09 27	0.13 190	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 70	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.08 23	0.13 22	0.14 100	0.25 151	0.21 178	0.12 83	0.15 130	0.09 27	0.14 226	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 70	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.19 187	0.15 148	0.26 171	0.20 158	0.11 53	0.12 62	0.10 57	0.13 190	0.17 110	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 70	0.10 135	0.21 111	0.21 274	0.11 172	0.20 229	0.16 195	0.21 74	0.17 90	0.12 83	0.17 167	0.11 92	0.12 145	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 70	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.13 319	0.20 229	0.16 195	0.23 115	0.18 110	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.13 190	0.13 12	0.12 108	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 70	0.09 80	0.17 63	0.19 146	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.21 74	0.20 158	0.10 31	0.17 167	0.11 92	0.12 145	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 70	0.08 34	0.29 215	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.19 589

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 70	0.09 80	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.13 22	0.16 195	0.25 151	0.21 178	0.11 53	0.16 149	0.09 27	0.11 111	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 51	0.15 148	0.24 134	0.17 90	0.13 113	0.15 130	0.16 208	0.13 190	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.16 64	0.14 144	0.15 130	0.17 219	0.12 145	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 70	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 152	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.16 193	0.16 149	0.18 231	0.13 190	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 70	0.13 340	0.15 22	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 92	0.21 353	0.14 31	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

Selective-IGEV-i32	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 70	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.13 319	0.18 152	0.16 195	0.24 134	0.20 158	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 70	0.07 4	0.19 86	0.15 5	0.16 459	0.10 10	0.12 32	0.26 171	0.23 220	0.13 113	0.11 42	0.10 57	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 70	0.12 273	0.21 111	0.18 91	0.11 172	0.24 331	0.12 32	0.19 40	0.18 110	0.10 31	0.13 81	0.11 92	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.12 239	0.19 187	0.16 195	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

GSStereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.17 44	0.12 239	0.19 187	0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

gasm-f	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.20 59	0.14 39	0.12 83	0.19 196	0.10 57	0.11 111	0.16 92	0.11 42	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.09 340	0.08 313

Replicate-Monster	0.12 70	0.10 135	0.32 248	0.16 20	0.08 23	0.17 125	0.10 8	0.22 92	0.19 129	0.11 53	0.10 30	0.10 57	0.09 33	0.19 161	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 313

3w_stereo	0.12 70	0.11 215	0.18 76	0.18 91	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.07 1	0.12 145	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 70	0.08 34	0.14 8	0.18 91	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.08 4	0.12 145	0.16 92	0.13 163	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.25 163	0.16 20	0.11 172	0.14 33	0.16 195	0.17 20	0.17 90	0.10 31	0.15 130	0.09 27	0.09 33	0.18 136	0.10 6	0.06 49	0.07 364	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.10 434
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 70	0.11 215	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.17 241	0.20 59	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.13 135	0.08 15	0.22 226	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

AIO_test	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.15 51	0.17 241	0.19 40	0.16 64	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.09 33	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

GIP-stereo	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.19 146	0.11 172	0.16 91	0.14 100	0.29 224	0.18 110	0.11 53	0.16 149	0.13 135	0.09 33	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 70	0.08 34	0.17 63	0.18 91	0.13 319	0.09 1	0.11 20	0.16 14	0.15 54	0.10 31	0.08 15	0.10 57	0.10 74	0.21 206	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.16 549	0.24 627

RSM++	0.12 70	0.09 80	0.19 86	0.20 220	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.21 74	0.19 129	0.12 83	0.12 62	0.14 167	0.09 33	0.20 181	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.05 34

RSM	0.12 70	0.09 80	0.20 99	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.23 115	0.18 110	0.13 113	0.13 81	0.15 187	0.09 33	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 70	0.08 34	0.29 215	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.14 100	0.19 40	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.11 92	0.12 145	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.19 589

Selective-IGEV	0.12 70	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.27 186	0.15 54	0.13 113	0.14 116	0.13 135	0.08 15	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

DF	0.13 116	0.09 80	0.21 111	0.18 91	0.10 118	0.17 125	0.15 148	0.25 151	0.17 90	0.13 113	0.22 241	0.19 247	0.11 111	0.20 181	0.14 200	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.06 139

aanet-new-78k	0.13 116	0.11 215	0.44 415	0.21 274	0.08 23	0.14 33	0.14 100	0.21 74	0.16 64	0.10 31	0.13 81	0.10 57	0.13 190	0.18 136	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

aanet-new	0.13 116	0.11 215	0.30 225	0.20 220	0.13 319	0.20 229	0.14 100	0.23 115	0.16 64	0.12 83	0.13 81	0.09 27	0.15 245	0.19 161	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 139

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 116	0.09 80	0.19 86	0.18 91	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.18 91	0.14 367	0.18 152	0.15 148	0.23 115	0.21 178	0.16 193	0.22 241	0.10 57	0.09 33	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.18 152	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.16 193	0.21 228	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 116	0.11 215	0.38 335	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.23 115	0.17 90	0.11 53	0.14 116	0.13 135	0.11 111	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 116	0.07 4	0.16 43	0.17 44	0.11 172	0.17 125	0.16 195	0.32 266	0.22 194	0.15 164	0.17 167	0.20 257	0.13 190	0.14 31	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 116	0.08 34	0.22 126	0.15 5	0.09 54	0.18 152	0.13 66	0.24 134	0.25 250	0.14 144	0.22 241	0.17 219	0.12 145	0.19 161	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

BStereo	0.13 116	0.10 135	0.42 392	0.18 91	0.11 172	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.22 194	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

NLSM3	0.13 116	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.13 319	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.24 236	0.11 53	0.15 130	0.12 115	0.13 190	0.17 110	0.15 229	0.05 9	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.19 86	0.19 146	0.16 459	0.12 16	0.15 148	0.18 30	0.18 110	0.11 53	0.10 30	0.13 135	0.12 145	0.23 236	0.19 341	0.08 283	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.21 600	0.06 139

GASTEREO	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.23 399	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 190	0.19 161	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.06 97	0.06 139

MSCF	0.13 116	0.12 273	0.21 111	0.22 343	0.10 118	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.18 110	0.17 212	0.16 149	0.11 92	0.13 190	0.18 136	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.06 97	0.06 139

water-stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.14 100	0.25 151	0.19 129	0.17 212	0.23 250	0.15 187	0.15 245	0.12 5	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.15 51	0.14 100	0.22 92	0.16 64	0.12 83	0.19 196	0.15 187	0.11 111	0.13 12	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.07 179	0.06 139

LG-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.24 149	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.18 287	0.21 74	0.18 110	0.11 53	0.17 167	0.09 27	0.09 33	0.15 65	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

S2M2_L	0.13 116	0.11 215	0.20 99	0.16 20	0.12 239	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 158	0.12 83	0.15 130	0.14 167	0.12 145	0.15 65	0.14 200	0.13 526	0.09 487	0.09 336	0.10 448	0.11 456	0.09 377
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 116	0.14 387	0.19 86	0.26 526	0.09 54	0.15 51	0.13 66	0.22 92	0.18 110	0.12 83	0.11 42	0.10 57	0.13 190	0.21 206	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 116	0.37 618	0.36 307	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 32	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 74	0.20 181	0.10 6	0.09 378	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 613	0.05 34

castereo++	0.13 116	0.10 135	0.18 76	0.18 91	0.10 118	0.27 382	0.13 66	0.23 115	0.23 220	0.11 53	0.13 81	0.16 208	0.10 74	0.18 136	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 116	0.09 80	0.24 149	0.19 146	0.10 118	0.17 125	0.19 334	0.22 92	0.16 64	0.14 144	0.11 42	0.13 135	0.10 74	0.24 252	0.18 308	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.06 139
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.19 146	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.19 40	0.19 129	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.11 111	0.24 252	0.16 256	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

mms	0.13 116	0.11 215	0.19 86	0.19 146	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.17 167	0.14 167	0.09 33	0.24 252	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.07 235

ours_stereo	0.13 116	0.11 215	0.23 139	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.18 287	0.20 59	0.19 129	0.13 113	0.18 187	0.14 167	0.10 74	0.23 236	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.05 34

RAStereo	0.13 116	0.12 273	0.27 184	0.22 343	0.11 172	0.15 51	0.18 287	0.23 115	0.23 220	0.13 113	0.17 167	0.11 92	0.09 33	0.15 65	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.05 34

Occ-G	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.10 118	0.15 51	0.19 334	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.19 196	0.21 269	0.11 111	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.06 139

Pointernet	0.13 116	0.07 4	0.27 184	0.19 146	0.11 172	0.20 229	0.12 32	0.31 254	0.24 236	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.11 111	0.17 110	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 116	0.10 135	0.22 126	0.20 220	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.16 64	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.08 15	0.18 136	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

gcap-zeroshot	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 116	0.09 80	0.20 99	0.18 91	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.15 5	0.07 2	0.21 260	0.12 32	0.24 134	0.24 236	0.16 193	0.21 228	0.15 187	0.13 190	0.18 136	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.05 34

MoCha-V2	0.13 116	0.08 34	0.26 172	0.23 399	0.09 54	0.16 91	0.15 148	0.26 171	0.16 64	0.15 164	0.15 130	0.13 135	0.14 226	0.20 181	0.11 42	0.06 49	0.07 364	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

IGEV++	0.13 116	0.10 135	0.23 139	0.21 274	0.10 118	0.15 51	0.15 148	0.29 224	0.16 64	0.12 83	0.15 130	0.12 115	0.12 145	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

testlalala	0.13 116	0.09 80	0.22 126	0.17 44	0.14 367	0.19 187	0.15 148	0.25 151	0.22 194	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 116	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.19 532	0.19 187	0.16 195	0.23 115	0.14 39	0.13 113	0.17 167	0.13 135	0.16 265	0.16 92	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.06 139

LoS_RVC	0.13 116	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.16 459	0.20 229	0.18 287	0.20 59	0.17 90	0.13 113	0.19 196	0.12 115	0.15 245	0.17 110	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 495

EGLCR-Stereo	0.13 116	0.08 34	0.20 99	0.18 91	0.09 54	0.21 260	0.13 66	0.27 186	0.21 178	0.13 113	0.10 30	0.15 187	0.09 33	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

CREStereo	0.13 116	0.08 34	0.21 111	0.14 2	0.08 23	0.22 288	0.15 148	0.25 151	0.24 236	0.16 193	0.21 228	0.14 167	0.13 190	0.18 136	0.13 163	0.09 378	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 155	0.21 524	0.47 443	0.17 44	0.12 239	0.15 51	0.14 100	0.24 134	0.16 64	0.11 53	0.14 116	0.12 115	0.10 74	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.07 235

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 155	0.19 497	0.70 560	0.17 44	0.12 239	0.13 22	0.14 100	0.24 134	0.17 90	0.10 31	0.12 62	0.10 57	0.10 74	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 219	0.05 7	0.07 235

PSi22	0.14 155	0.13 340	0.29 215	0.19 146	0.09 54	0.17 125	0.12 32	0.28 208	0.23 220	0.13 113	0.14 116	0.22 280	0.13 190	0.29 353	0.14 200	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 179	0.06 139

Wave_Phase_stereo	0.14 155	0.10 135	0.42 392	0.18 91	0.11 172	0.36 515	0.14 100	0.28 208	0.22 194	0.12 83	0.11 42	0.12 115	0.09 33	0.16 92	0.14 200	0.05 9	0.06 233	0.06 43	0.08 301	0.05 7	0.06 139

252Zero-FE	0.14 155	0.07 4	0.17 63	0.17 44	0.09 54	0.15 51	0.11 20	0.21 74	0.19 129	0.77 640	0.11 42	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139

Zero-FE251	0.14 155	0.09 80	0.24 149	0.17 44	0.09 54	0.20 229	0.13 66	0.20 59	0.14 39	0.61 619	0.13 81	0.13 135	0.11 111	0.14 31	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 208	0.14 226	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

GGEV	0.14 155	0.10 135	0.18 76	0.21 274	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.28 208	0.20 158	0.14 144	0.17 167	0.16 208	0.14 226	0.17 110	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.07 235

FlowAnything_test	0.14 155	0.11 215	0.21 111	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.16 195	0.25 151	0.16 64	0.15 164	0.13 81	0.15 187	0.14 226	0.18 136	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.12 526	0.08 260	0.09 377

depthmonostereo	0.14 155	0.09 80	0.19 86	0.19 146	0.08 23	0.20 229	0.15 148	0.27 186	0.23 220	0.16 193	0.18 187	0.14 167	0.17 295	0.19 161	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 155	0.08 34	0.18 76	0.18 91	0.09 54	0.21 260	0.14 100	0.24 134	0.21 178	0.21 251	0.21 228	0.15 187	0.14 226	0.23 236	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.06 146	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 155	0.11 215	0.25 163	0.19 146	0.12 239	0.15 51	0.16 195	0.30 244	0.22 194	0.13 113	0.15 130	0.13 135	0.09 33	0.24 252	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.09 340	0.06 139

SCV	0.14 155	0.14 387	0.24 149	0.21 274	0.11 172	0.15 51	0.16 195	0.31 254	0.18 110	0.11 53	0.15 130	0.13 135	0.10 74	0.23 236	0.11 42	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.06 139

castereo	0.14 155	0.10 135	0.19 86	0.18 91	0.10 118	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.13 113	0.18 187	0.16 208	0.16 265	0.15 65	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.05 34

tt45	0.14 155	0.09 80	0.22 126	0.19 146	0.11 172	0.23 310	0.18 287	0.22 92	0.17 90	0.15 164	0.13 81	0.14 167	0.10 74	0.30 369	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.07 235

999	0.14 155	0.08 34	0.24 149	0.19 146	0.11 172	0.20 229	0.17 241	0.24 134	0.18 110	0.13 113	0.16 149	0.14 167	0.11 111	0.36 411	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.07 235

fffy	0.14 155	0.11 215	0.24 149	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.18 287	0.22 92	0.19 129	0.13 113	0.16 149	0.15 187	0.13 190	0.25 282	0.14 200	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.06 139

WCG-NET	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.18 91	0.08 23	0.18 152	0.17 241	0.21 74	0.28 290	0.18 230	0.21 228	0.15 187	0.12 145	0.18 136	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 155	0.09 80	0.23 139	0.17 44	0.08 23	0.19 187	0.16 195	0.23 115	0.26 262	0.18 230	0.19 196	0.20 257	0.12 145	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 155	0.11 215	0.32 248	0.19 146	0.11 172	0.18 152	0.17 241	0.20 59	0.22 194	0.14 144	0.24 264	0.15 187	0.10 74	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.10 408	0.06 139

ff7	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

IGEVStereo-DCA	0.14 155	0.11 215	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 145	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

ffff	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

11t	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

MaDis-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.26 172	0.19 146	0.14 367	0.16 91	0.13 66	0.25 151	0.21 178	0.13 113	0.14 116	0.14 167	0.11 111	0.17 110	0.17 285	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.06 139

UniTT-Stereo	0.14 155	0.10 135	0.30 225	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.13 66	0.19 40	0.18 110	0.15 164	0.20 213	0.10 57	0.11 111	0.18 136	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.06 139

CASnet	0.14 155	0.12 273	0.22 126	0.22 343	0.08 23	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.22 258	0.20 213	0.15 187	0.11 111	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.11 470	0.09 404	0.08 260	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 155	0.14 387	0.33 266	0.20 220	0.09 54	0.21 260	0.10 8	0.26 171	0.20 158	0.18 230	0.19 196	0.15 187	0.13 190	0.17 110	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.06 139

anonymousdsp	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235

LoS	0.14 155	0.08 34	0.27 184	0.16 20	0.09 54	0.22 288	0.14 100	0.26 171	0.26 262	0.15 164	0.18 187	0.18 231	0.13 190	0.22 226	0.14 200	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.06 139
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 155	0.08 34	0.19 86	0.17 44	0.22 575	0.18 152	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.14 144	0.17 167	0.14 167	0.10 74	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 260	0.18 582

ProNet	0.14 155	0.12 273	0.25 163	0.19 146	0.11 172	0.19 187	0.19 334	0.27 186	0.20 158	0.14 144	0.13 81	0.13 135	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.07 235

MC-Stereo	0.14 155	0.09 80	0.25 163	0.21 274	0.09 54	0.18 152	0.16 195	0.23 115	0.19 129	0.18 230	0.23 250	0.16 208	0.13 190	0.22 226	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

ccc-4	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.27 186	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

IGEV-Stereo	0.14 155	0.12 273	0.27 184	0.19 146	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.20 158	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.12 145	0.24 252	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 155	0.13 340	0.24 149	0.25 492	0.11 172	0.11 12	0.18 287	0.32 266	0.23 220	0.12 83	0.12 62	0.18 231	0.12 145	0.14 31	0.13 163	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.07 179	0.06 139
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
DN	0.15 191	0.08 34	0.27 184	0.19 146	0.14 367	0.21 260	0.18 287	0.28 208	0.24 236	0.14 144	0.16 149	0.18 231	0.10 74	0.21 206	0.13 163	0.11 468	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.10 434

RT-Monster	0.15 191	0.08 34	0.21 111	0.17 44	0.14 367	0.20 229	0.11 20	0.29 224	0.32 344	0.24 278	0.22 241	0.17 219	0.13 190	0.18 136	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

MM-Stereo_test2	0.15 191	0.10 135	0.44 415	0.23 399	0.11 172	0.21 260	0.21 418	0.27 186	0.22 194	0.15 164	0.16 149	0.13 135	0.11 111	0.20 181	0.13 163	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.05 34

HART	0.15 191	0.11 215	0.30 225	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.16 195	0.30 244	0.19 129	0.15 164	0.25 274	0.17 219	0.09 33	0.21 206	0.12 108	0.06 49	0.07 364	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.06 139

HUF	0.15 191	0.11 215	0.38 335	0.17 44	0.11 172	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.20 158	0.11 53	0.13 81	0.14 167	0.11 111	0.18 136	0.12 108	0.07 124	0.20 626	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.14 534

rvit_stereo_0080	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 387	0.28 208	0.24 236	0.15 164	0.17 167	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.15 229	0.11 468	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.07 235

RAFT-Stereo-weight	0.15 191	0.09 80	0.26 172	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.36 331	0.29 309	0.24 278	0.20 213	0.19 247	0.10 74	0.18 136	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

whm_eth	0.15 191	0.13 340	0.25 163	0.19 146	0.13 319	0.15 51	0.20 387	0.28 208	0.24 236	0.15 164	0.17 167	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.15 229	0.11 468	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.07 235

CAS	0.15 191	0.07 4	0.21 111	0.41 635	0.16 459	0.20 229	0.18 287	0.22 92	0.19 129	0.15 164	0.19 196	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 163	0.29 641	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 97	0.14 534

CroCo-Stereo Lap2	0.15 191	0.15 422	0.28 201	0.25 492	0.18 505	0.11 12	0.19 334	0.28 208	0.21 178	0.13 113	0.16 149	0.15 187	0.12 145	0.17 110	0.14 200	0.07 124	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

GLC_STEREO	0.15 191	0.10 135	0.24 149	0.21 274	0.09 54	0.17 125	0.15 148	0.23 115	0.27 273	0.17 212	0.20 213	0.17 219	0.11 111	0.23 236	0.16 256	0.07 124	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.06 139

CREStereo++_RVC	0.15 191	0.08 34	0.26 172	0.17 44	0.11 172	0.18 152	0.13 66	0.22 92	0.30 322	0.21 251	0.30 320	0.13 135	0.11 111	0.16 92	0.15 229	0.07 124	0.04 2	0.06 43	0.15 577	0.06 97	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 191	0.09 80	0.28 201	0.16 20	0.08 23	0.25 349	0.14 100	0.23 115	0.28 290	0.24 278	0.30 320	0.16 208	0.12 145	0.17 110	0.13 163	0.08 283	0.07 364	0.06 43	0.05 65	0.06 97	0.07 235

XX-TBD	0.15 191	0.18 481	0.28 201	0.22 343	0.10 118	0.22 288	0.15 148	0.22 92	0.27 273	0.22 258	0.26 283	0.14 167	0.12 145	0.16 92	0.13 163	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139

PMTNet	0.15 191	0.08 34	0.23 139	0.15 5	0.09 54	0.23 310	0.16 195	0.25 151	0.23 220	0.17 212	0.21 228	0.16 208	0.14 226	0.22 226	0.13 163	0.29 641	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 179	0.06 139

FE-Mocha	0.16 206	0.10 135	0.33 266	0.19 146	0.13 319	0.19 187	0.15 148	0.35 312	0.22 194	0.24 278	0.24 264	0.20 257	0.14 226	0.17 110	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

zero-FE	0.16 206	0.08 34	0.81 585	0.19 146	0.18 505	0.12 16	0.15 148	0.19 40	0.19 129	0.10 31	0.10 30	0.13 135	0.12 145	0.21 206	0.19 341	0.08 283	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.19 588	0.06 139

xyz-stereo-finetune	0.16 206	0.12 273	0.23 139	0.16 20	0.08 23	0.23 310	0.20 387	0.29 224	0.31 335	0.19 236	0.22 241	0.19 247	0.15 245	0.29 353	0.20 362	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.06 139

Reg-Stereo(zero)	0.16 206	0.07 4	0.36 307	0.19 146	0.10 118	0.19 187	0.14 100	0.28 208	0.24 236	0.22 258	0.20 213	0.24 315	0.18 321	0.21 206	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.06 146	0.06 97	0.06 139

tg	0.16 206	0.11 215	0.25 163	0.21 274	0.11 172	0.23 310	0.15 148	0.34 289	0.24 236	0.20 240	0.25 274	0.19 247	0.12 145	0.24 252	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.08 260	0.07 235

rvit_stereo_0083	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.21 274	0.13 319	0.17 125	0.17 241	0.22 92	0.34 368	0.16 193	0.21 228	0.19 247	0.16 265	0.21 206	0.16 256	0.11 468	0.10 517	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.07 235

rvit_stereo_0081_aga	0.16 206	0.14 387	0.28 201	0.21 274	0.13 319	0.19 187	0.17 241	0.23 115	0.24 236	0.17 212	0.21 228	0.19 247	0.13 190	0.19 161	0.14 200	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 358	0.16 193	0.18 187	0.18 231	0.14 226	0.20 181	0.16 256	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.11 215	0.24 149	0.21 274	0.12 239	0.16 91	0.17 241	0.22 92	0.33 358	0.16 193	0.18 187	0.18 231	0.14 226	0.20 181	0.16 256	0.11 468	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

CAS++	0.16 206	0.12 273	0.27 184	0.18 91	0.12 239	0.17 125	0.15 148	0.42 397	0.24 236	0.19 236	0.18 187	0.13 135	0.10 74	0.21 206	0.12 108	0.12 507	0.10 517	0.11 470	0.08 301	0.10 408	0.09 377
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.29 224	0.21 178	0.15 164	0.13 81	0.12 115	0.13 190	0.25 282	0.13 163	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

MIF-Stereo (partial)	0.16 206	0.10 135	0.34 277	0.21 274	0.15 427	0.15 51	0.13 66	0.28 208	0.25 250	0.17 212	0.26 283	0.15 187	0.16 265	0.25 282	0.17 285	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.08 313

RCA-Stereo	0.16 206	0.09 80	0.25 163	0.20 220	0.10 118	0.19 187	0.17 241	0.36 331	0.35 384	0.20 240	0.25 274	0.17 219	0.17 295	0.18 136	0.14 200	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.05 34

test-3	0.16 206	0.09 80	0.31 240	0.21 274	0.11 172	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.27 273	0.26 300	0.16 149	0.22 280	0.12 145	0.26 300	0.18 308	0.06 49	0.04 2	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.06 139

test_1	0.16 206	0.09 80	0.31 240	0.21 274	0.11 172	0.18 152	0.16 195	0.30 244	0.27 273	0.25 288	0.16 149	0.22 280	0.12 145	0.26 300	0.18 308	0.06 49	0.04 2	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.06 139

iRaftStereo_RVC	0.16 206	0.12 273	0.26 172	0.21 274	0.11 172	0.20 229	0.17 241	0.32 266	0.23 220	0.20 240	0.25 274	0.18 231	0.12 145	0.20 181	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.08 260	0.07 235

raftrobust	0.16 206	0.13 340	0.29 215	0.22 343	0.15 427	0.19 187	0.13 66	0.32 266	0.26 262	0.26 300	0.20 213	0.19 247	0.17 295	0.21 206	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.07 235

test_xeample3	0.16 206	0.11 215	0.56 503	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.35 312	0.20 158	0.16 193	0.12 62	0.13 135	0.12 145	0.24 252	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.07 235

NLSM1	0.17 224	0.10 135	0.17 63	0.21 274	0.18 505	0.25 349	0.17 241	0.47 449	0.40 450	0.16 193	0.21 228	0.13 135	0.15 245	0.21 206	0.18 308	0.08 283	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.06 139

xyz-stereo-finetune2	0.17 224	0.11 215	0.26 172	0.16 20	0.09 54	0.27 382	0.19 334	0.27 186	0.20 158	0.22 258	0.28 295	0.21 269	0.22 369	0.37 415	0.22 409	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.06 97	0.07 235

MM-Stereo_test3	0.17 224	0.12 273	0.29 215	0.23 399	0.14 367	0.19 187	0.22 445	0.39 359	0.36 397	0.16 193	0.24 264	0.17 219	0.12 145	0.19 161	0.14 200	0.07 124	0.07 364	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.06 139

MM-Stereo_test1	0.17 224	0.10 135	0.39 351	0.23 399	0.11 172	0.20 229	0.22 445	0.33 281	0.29 309	0.22 258	0.21 228	0.15 187	0.14 226	0.23 236	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.06 139

model_zeroshot	0.17 224	0.11 215	0.39 351	0.20 220	0.12 239	0.24 331	0.15 148	0.34 289	0.22 194	0.30 381	0.20 213	0.22 280	0.12 145	0.24 252	0.14 200	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.07 235

rvit_stereo_ft	0.17 224	0.14 387	0.30 225	0.25 492	0.14 367	0.17 125	0.21 418	0.28 208	0.26 262	0.16 193	0.19 196	0.20 257	0.16 265	0.22 226	0.17 285	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.07 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 224	0.13 340	0.24 149	0.19 146	0.13 319	0.24 331	0.17 241	0.30 244	0.37 408	0.43 560	0.17 167	0.13 135	0.12 145	0.19 161	0.15 229	0.08 283	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.08 313

AE-Stereo	0.17 224	0.11 215	0.31 240	0.24 453	0.14 367	0.23 310	0.18 287	0.34 289	0.29 309	0.15 164	0.25 274	0.21 269	0.13 190	0.20 181	0.14 200	0.07 124	0.08 452	0.09 336	0.10 448	0.07 179	0.06 139

rrr	0.17 224	0.11 215	0.57 506	0.19 146	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.35 312	0.22 194	0.15 164	0.12 62	0.14 167	0.12 145	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.07 235

plain	0.17 224	0.13 340	0.43 405	0.21 274	0.13 319	0.16 91	0.17 241	0.27 186	0.22 194	0.16 193	0.26 283	0.13 135	0.16 265	0.27 320	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.07 219	0.10 408	0.07 235

MSKI-zero shot	0.17 224	0.09 80	0.43 405	0.20 220	0.11 172	0.21 260	0.15 148	0.32 266	0.21 178	0.23 264	0.24 264	0.23 301	0.10 74	0.31 376	0.13 163	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

Any-RAFT	0.17 224	0.08 34	0.31 240	0.19 146	0.10 118	0.29 424	0.16 195	0.42 397	0.30 322	0.24 278	0.27 289	0.27 357	0.16 265	0.21 206	0.12 108	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

RAFT-Test	0.17 224	0.10 135	0.38 335	0.19 146	0.12 239	0.25 349	0.17 241	0.33 281	0.23 220	0.23 264	0.29 307	0.27 357	0.14 226	0.20 181	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

4D-IteraStereo	0.17 224	0.16 448	0.50 470	0.21 274	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.28 208	0.28 290	0.23 264	0.20 213	0.20 257	0.11 111	0.19 161	0.14 200	0.06 49	0.04 2	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.06 139

anonymousdsp2	0.17 224	0.10 135	0.28 201	0.20 220	0.11 172	0.25 349	0.17 241	0.41 383	0.31 335	0.23 264	0.23 250	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.08 260	0.07 235

knoymous	0.17 224	0.09 80	0.32 248	0.17 44	0.11 172	0.21 260	0.17 241	0.32 266	0.23 220	0.23 264	0.28 295	0.27 357	0.16 265	0.23 236	0.16 256	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.06 146	0.09 340	0.09 377

Selective-RAFT	0.17 224	0.12 273	0.30 225	0.24 453	0.10 118	0.29 424	0.15 148	0.32 266	0.31 335	0.17 212	0.17 167	0.21 269	0.18 321	0.28 334	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.06 139

AnonymousM	0.17 224	0.19 497	0.24 149	0.18 91	0.10 118	0.18 152	0.17 241	0.30 244	0.23 220	0.26 300	0.20 213	0.18 231	0.14 226	0.19 161	0.14 200	0.09 378	0.06 233	0.38 646	0.15 577	0.06 97	0.05 34

cross-raft	0.17 224	0.12 273	0.41 382	0.23 399	0.10 118	0.20 229	0.24 493	0.33 281	0.23 220	0.23 264	0.28 295	0.29 384	0.15 245	0.17 110	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

test-1	0.17 224	0.11 215	0.40 359	0.23 399	0.13 319	0.22 288	0.23 471	0.34 289	0.26 262	0.20 240	0.24 264	0.22 280	0.14 226	0.16 92	0.20 362	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.08 313

s12784h	0.17 224	0.09 80	0.26 172	0.18 91	0.07 2	0.32 470	0.19 334	0.37 341	0.32 344	0.23 264	0.25 274	0.18 231	0.17 295	0.25 282	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 224	0.14 387	0.32 248	0.20 220	0.09 54	0.19 187	0.17 241	0.32 266	0.30 322	0.25 288	0.33 367	0.20 257	0.17 295	0.19 161	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 224	0.10 135	0.40 359	0.20 220	0.11 172	0.20 229	0.15 148	0.36 331	0.30 322	0.23 264	0.21 228	0.26 347	0.15 245	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 224	0.10 135	0.37 316	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.32 266	0.28 290	0.23 264	0.23 250	0.27 357	0.15 245	0.20 181	0.13 163	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.06 97	0.06 139

Lsterematch	0.18 248	0.13 340	0.33 266	0.19 146	0.10 118	0.23 310	0.17 241	0.25 151	0.32 344	0.28 320	0.37 407	0.24 315	0.21 353	0.23 236	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.07 235

WQFJA1	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.19 334	0.51 499	0.51 558	0.15 164	0.17 167	0.15 187	0.16 265	0.20 181	0.20 362	0.07 124	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

WQFJX1	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.23 399	0.17 483	0.24 331	0.19 334	0.58 584	0.52 567	0.16 193	0.16 149	0.14 167	0.15 245	0.26 300	0.17 285	0.08 283	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.06 139

WQFJX	0.18 248	0.10 135	0.17 63	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.18 287	0.53 530	0.45 505	0.17 212	0.16 149	0.14 167	0.16 265	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.08 452	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

NLMM	0.18 248	0.10 135	0.16 43	0.22 343	0.18 505	0.25 349	0.19 334	0.51 499	0.51 558	0.15 164	0.17 167	0.15 187	0.16 265	0.20 181	0.20 362	0.07 124	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

IGEV-FE	0.18 248	0.10 135	0.65 542	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.34 289	0.19 129	0.28 320	0.22 241	0.27 357	0.13 190	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

H2IRNET	0.18 248	0.13 340	0.35 287	0.21 274	0.12 239	0.20 229	0.15 148	0.27 186	0.30 322	0.17 212	0.31 335	0.25 325	0.20 345	0.24 252	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.06 139

ACVNet-DCA	0.18 248	0.14 387	0.38 335	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.09 377

cc1	0.18 248	0.14 387	0.38 335	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.35 312	0.47 528	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.08 313

11t1	0.18 248	0.10 135	0.30 225	0.20 220	0.11 172	0.27 382	0.17 241	0.35 312	0.23 220	0.25 288	0.23 250	0.23 301	0.23 383	0.25 282	0.18 308	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.09 377

tt1	0.18 248	0.14 387	0.35 287	0.23 399	0.11 172	0.30 442	0.19 334	0.35 312	0.44 493	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.16 265	0.27 320	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.08 260	0.08 313

IGEV_Zeroshot_test	0.18 248	0.10 135	0.65 542	0.20 220	0.12 239	0.19 187	0.15 148	0.34 289	0.19 129	0.28 320	0.22 241	0.27 357	0.13 190	0.23 236	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.06 139

MIM_Stereo	0.18 248	0.12 273	0.38 335	0.20 220	0.11 172	0.17 125	0.14 100	0.35 312	0.25 250	0.27 308	0.35 388	0.23 301	0.13 190	0.27 320	0.16 256	0.06 49	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.06 139

HH	0.18 248	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.34 289	0.19 129	0.20 240	0.24 264	0.34 436	0.18 321	0.29 353	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.06 139

HanStereo	0.18 248	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.12 239	0.18 152	0.18 287	0.34 289	0.19 129	0.20 240	0.24 264	0.34 436	0.18 321	0.29 353	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.07 219	0.07 179	0.06 139

LL-Strereo2	0.18 248	0.18 481	0.39 351	0.22 343	0.12 239	0.24 331	0.13 66	0.31 254	0.23 220	0.24 278	0.20 213	0.24 315	0.12 145	0.26 300	0.15 229	0.06 49	0.06 233	0.12 508	0.09 404	0.08 260	0.07 235

riskmin	0.18 248	0.09 80	0.34 277	0.18 91	0.12 239	0.24 331	0.16 195	0.34 289	0.28 290	0.21 251	0.23 250	0.33 427	0.24 401	0.23 236	0.17 285	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.06 146	0.10 408	0.10 434

test_4	0.18 248	0.12 273	0.34 277	0.23 399	0.12 239	0.18 152	0.22 445	0.26 171	0.24 236	0.24 278	0.47 524	0.22 280	0.13 190	0.24 252	0.16 256	0.06 49	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.07 179	0.05 34

GMOStereo	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

error version	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

test-v	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

test_3	0.18 248	0.11 215	0.32 248	0.24 453	0.11 172	0.22 288	0.25 510	0.31 254	0.31 335	0.25 288	0.18 187	0.23 301	0.13 190	0.25 282	0.19 341	0.06 49	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.07 179	0.06 139

Patchmatch Stereo++	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.26 300	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313
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
NRIStereo	0.18 248	0.11 215	0.35 287	0.23 399	0.11 172	0.24 331	0.20 387	0.29 224	0.26 262	0.26 300	0.25 274	0.25 325	0.18 321	0.34 397	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.08 313

PSM-adaLoss	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.16 195	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.18 321	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

ROB_FTStereo_v2	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.16 195	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

ROB_FTStereo	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

HUI-Stereo	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.25 325	0.17 295	0.22 226	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

DeepStereo_RVC	0.18 248	0.11 215	0.40 359	0.21 274	0.11 172	0.19 187	0.16 195	0.28 208	0.22 194	0.27 308	0.27 289	0.23 301	0.28 469	0.24 252	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.10 434

iGMRVC	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.27 320	0.17 285	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

iRAFT	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.14 100	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.17 295	0.26 300	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

CRE-IMP	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.11 172	0.24 331	0.17 241	0.29 224	0.21 178	0.27 308	0.26 283	0.24 315	0.17 295	0.23 236	0.18 308	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.10 408	0.10 434

test-2	0.18 248	0.14 387	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.20 229	0.27 529	0.26 171	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.26 347	0.17 295	0.15 65	0.12 108	0.07 124	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 248	0.12 273	0.37 316	0.22 343	0.10 118	0.18 152	0.15 148	0.29 224	0.22 194	0.28 320	0.29 307	0.25 325	0.18 321	0.25 282	0.16 256	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

rafts_anoy	0.18 248	0.15 422	0.35 287	0.22 343	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.32 266	0.30 322	0.23 264	0.25 274	0.20 257	0.16 265	0.22 226	0.19 341	0.08 283	0.07 364	0.10 414	0.12 526	0.09 340	0.08 313

raft+_RVC	0.18 248	0.14 387	0.32 248	0.21 274	0.15 427	0.21 260	0.16 195	0.38 347	0.34 368	0.21 251	0.28 295	0.20 257	0.15 245	0.24 252	0.19 341	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.08 313

RALCasStereoNet	0.18 248	0.15 422	0.33 266	0.21 274	0.14 367	0.21 260	0.18 287	0.31 254	0.25 250	0.21 251	0.29 307	0.22 280	0.15 245	0.27 320	0.17 285	0.08 283	0.10 517	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.09 377

sCroCo_RVC	0.18 248	0.14 387	0.49 459	0.27 554	0.18 505	0.22 288	0.17 241	0.27 186	0.23 220	0.14 144	0.22 241	0.17 219	0.14 226	0.21 206	0.15 229	0.10 429	0.11 541	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

DCANet	0.18 248	0.13 340	0.40 359	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.34 289	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.18 231	0.23 383	0.20 181	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 235

AFF-stereo	0.18 248	0.15 422	0.32 248	0.21 274	0.10 118	0.18 152	0.18 287	0.33 281	0.27 273	0.25 288	0.37 407	0.25 325	0.17 295	0.24 252	0.15 229	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 248	0.12 273	0.33 266	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.12 32	0.42 397	0.25 250	0.27 308	0.32 344	0.21 269	0.17 295	0.25 282	0.20 362	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.07 179	0.08 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 248	0.09 80	0.32 248	0.22 343	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.42 397	0.19 129	0.31 399	0.45 507	0.20 257	0.14 226	0.18 136	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

RAFT-Stereo	0.18 248	0.09 80	0.32 248	0.22 343	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.42 397	0.19 129	0.31 399	0.45 507	0.20 257	0.14 226	0.18 136	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 291	0.12 273	0.16 43	0.23 399	0.18 505	0.24 331	0.20 387	0.59 590	0.65 609	0.18 230	0.17 167	0.13 135	0.14 226	0.25 282	0.18 308	0.08 283	0.09 487	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

NLCSM	0.19 291	0.12 273	0.18 76	0.24 453	0.19 532	0.24 331	0.21 418	0.42 397	0.40 450	0.19 236	0.18 187	0.14 167	0.16 265	0.47 450	0.19 341	0.08 283	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.07 235

AIO-test1	0.19 291	0.14 387	0.41 382	0.27 554	0.15 427	0.21 260	0.16 195	0.39 359	0.36 397	0.17 212	0.26 283	0.18 231	0.13 190	0.28 334	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.06 97	0.09 377

rvit_0105_6	0.19 291	0.14 387	0.34 277	0.23 399	0.14 367	0.18 152	0.20 387	0.29 224	0.37 408	0.18 230	0.22 241	0.23 301	0.17 295	0.26 300	0.17 285	0.15 566	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.11 456	0.08 313

1test111	0.19 291	0.14 387	0.38 335	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.17 212	0.19 196	0.13 135	0.18 321	0.34 397	0.22 409	0.08 283	0.05 39	0.08 243	0.06 146	0.09 340	0.09 377

DCANet-4	0.19 291	0.10 135	0.52 486	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.36 331	0.39 432	0.29 349	0.30 320	0.17 219	0.22 369	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

fff	0.19 291	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

ADStereo(finetuned)	0.19 291	0.13 340	0.49 459	0.19 146	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.34 289	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.18 231	0.31 515	0.21 206	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.06 97	0.07 235

x	0.19 291	0.11 215	0.29 215	0.20 220	0.11 172	0.26 372	0.18 287	0.41 383	0.29 309	0.25 288	0.29 307	0.28 373	0.24 401	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.08 313

DisPM	0.19 291	0.10 135	0.35 287	0.23 399	0.13 319	0.18 152	0.20 387	0.29 224	0.29 309	0.33 434	0.34 377	0.23 301	0.16 265	0.33 390	0.16 256	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.11 471

iRaft-Stereo_20w	0.19 291	0.10 135	0.46 435	0.19 146	0.13 319	0.25 349	0.19 334	0.52 518	0.19 129	0.29 349	0.21 228	0.22 280	0.20 345	0.28 334	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.08 260	0.08 313

TRStereo	0.19 291	0.17 467	0.47 443	0.23 399	0.19 532	0.19 187	0.16 195	0.52 518	0.28 290	0.20 240	0.19 196	0.21 269	0.13 190	0.24 252	0.13 163	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.11 487	0.06 97	0.06 139

Pruner-Stereo	0.19 291	0.11 215	0.34 277	0.29 579	0.12 239	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.29 309	0.33 434	0.32 344	0.25 325	0.15 245	0.24 252	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.09 377

RALAANet	0.19 291	0.18 481	0.37 316	0.23 399	0.14 367	0.23 310	0.13 66	0.37 341	0.29 309	0.28 320	0.26 283	0.25 325	0.15 245	0.26 300	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.06 139

csc	0.19 291	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

cscssc	0.19 291	0.13 340	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.19 187	0.18 287	0.35 312	0.43 478	0.29 349	0.30 320	0.18 231	0.28 469	0.20 181	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.05 65	0.05 7	0.07 235

GMStereo	0.19 291	0.25 556	0.40 359	0.21 274	0.12 239	0.22 288	0.19 334	0.29 224	0.40 450	0.25 288	0.23 250	0.16 208	0.15 245	0.25 282	0.19 341	0.09 378	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.08 313
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 308	0.14 387	0.31 240	0.22 343	0.12 239	0.26 372	0.16 195	0.31 254	0.27 273	0.32 421	0.58 577	0.23 301	0.15 245	0.23 236	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.06 139

HI	0.20 308	0.13 340	0.33 266	0.18 91	0.15 427	0.17 125	0.16 195	0.34 289	0.21 178	0.37 495	0.39 435	0.36 455	0.24 401	0.29 353	0.21 389	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.07 235

CoSv	0.20 308	0.13 340	0.33 266	0.18 91	0.15 427	0.17 125	0.16 195	0.34 289	0.21 178	0.37 495	0.39 435	0.36 455	0.24 401	0.29 353	0.21 389	0.06 49	0.05 39	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.07 235

AIO-test2	0.20 308	0.20 510	0.36 307	0.26 526	0.15 427	0.22 288	0.16 195	0.42 397	0.42 470	0.16 193	0.29 307	0.15 187	0.11 111	0.26 300	0.13 163	0.18 604	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.07 179	0.07 235

rvit_0105_4	0.20 308	0.15 422	0.38 335	0.23 399	0.14 367	0.20 229	0.22 445	0.33 281	0.39 432	0.19 236	0.24 264	0.25 325	0.19 336	0.27 320	0.17 285	0.16 582	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.11 456	0.08 313

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 308	0.72 659	0.70 560	0.17 44	0.08 23	0.15 51	0.15 148	0.18 30	0.16 64	0.13 113	0.12 62	0.09 27	0.08 15	0.16 92	0.13 163	0.35 648	0.04 2	0.08 243	0.07 219	0.11 456	0.23 622

test_sample1	0.20 308	0.10 135	0.28 201	0.19 146	0.12 239	0.28 402	0.19 334	0.41 383	0.25 250	0.26 300	0.31 335	0.29 384	0.26 433	0.44 440	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.09 377

MyStereo06	0.20 308	0.12 273	0.57 506	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.40 371	0.21 178	0.30 381	0.24 264	0.31 410	0.18 321	0.22 226	0.18 308	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

xx1	0.20 308	0.14 387	0.38 335	0.23 399	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.35 312	0.47 528	0.17 212	0.19 196	0.28 373	0.24 401	0.28 334	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.09 404	0.09 340	0.09 377

GCAPDPT-zeroshot	0.20 308	0.08 34	1.14 638	0.29 579	0.43 642	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.14 144	0.17 167	0.15 187	0.11 111	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

DCRE	0.20 308	0.13 340	0.40 359	0.21 274	0.15 427	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.22 258	0.80 625	0.23 301	0.16 265	0.23 236	0.15 229	0.07 124	0.07 364	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.06 139

qqq	0.20 308	0.12 273	0.31 240	0.20 220	0.11 172	0.23 310	0.19 334	0.41 383	0.27 273	0.24 278	0.28 295	0.28 373	0.24 401	0.34 397	0.22 409	0.08 283	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.09 340	0.09 377

PFNet+	0.20 308	0.10 135	0.37 316	0.21 274	0.12 239	0.17 125	0.19 334	0.29 224	0.34 368	0.33 434	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.32 383	0.17 285	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.12 495

NF-Stereo	0.20 308	0.10 135	0.35 287	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

OCTAStereo	0.20 308	0.10 135	0.35 287	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

RE-Stereo	0.20 308	0.10 135	0.35 287	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

TVStereo	0.20 308	0.10 135	0.35 287	0.24 453	0.12 239	0.21 260	0.18 287	0.38 347	0.32 344	0.28 320	0.30 320	0.22 280	0.16 265	0.51 467	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.13 512

sAnonymous2	0.20 308	0.21 524	0.58 511	0.24 453	0.17 483	0.22 288	0.19 334	0.34 289	0.28 290	0.17 212	0.19 196	0.17 219	0.16 265	0.17 110	0.14 200	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.23 610	0.17 568

CroCo_RVC	0.20 308	0.21 524	0.58 511	0.24 453	0.17 483	0.22 288	0.19 334	0.34 289	0.28 290	0.17 212	0.19 196	0.17 219	0.16 265	0.17 110	0.14 200	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.23 610	0.17 568

111	0.20 308	0.17 467	0.40 359	0.18 91	0.09 54	0.24 331	0.17 241	0.41 383	0.45 505	0.23 264	0.29 307	0.29 384	0.21 353	0.24 252	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.07 179	0.08 313

HITNet	0.20 308	0.17 467	0.43 405	0.19 146	0.08 23	0.27 382	0.14 100	0.42 397	0.30 322	0.29 349	0.32 344	0.27 357	0.21 353	0.28 334	0.25 451	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.06 139
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
IGEV_i1	0.21 329	0.11 215	0.43 405	0.22 343	0.11 172	0.31 458	0.19 334	0.43 411	0.30 322	0.29 349	0.30 320	0.31 410	0.20 345	0.33 390	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.08 313

Selective-IGEV-i1	0.21 329	0.10 135	0.31 240	0.23 399	0.13 319	0.31 458	0.22 445	0.46 440	0.42 470	0.27 308	0.32 344	0.33 427	0.17 295	0.25 282	0.19 341	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.09 377

Hybrid-DGEV-2	0.21 329	0.15 422	0.34 277	0.24 453	0.13 319	0.28 402	0.14 100	0.48 462	0.44 493	0.27 308	0.24 264	0.25 325	0.25 422	0.28 334	0.19 341	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.07 235

FACV-RUCA	0.21 329	0.15 422	0.32 248	0.23 399	0.23 588	0.26 372	0.19 334	0.39 359	0.34 368	0.25 288	0.32 344	0.21 269	0.24 401	0.24 252	0.19 341	0.10 429	0.07 364	0.15 571	0.08 301	0.16 549	0.13 512

IGEV-RUCA	0.21 329	0.08 34	0.23 139	0.19 146	0.19 532	0.28 402	0.24 493	0.23 115	0.21 178	0.20 240	0.23 250	0.28 373	0.49 604	0.26 300	0.18 308	0.09 378	0.08 452	0.18 596	0.13 554	0.17 566	0.17 568

rvit_0105_5	0.21 329	0.15 422	0.38 335	0.23 399	0.13 319	0.22 288	0.24 493	0.36 331	0.39 432	0.21 251	0.23 250	0.26 347	0.19 336	0.26 300	0.19 341	0.15 566	0.13 571	0.12 508	0.12 526	0.10 408	0.09 377

GCAP-BAT	0.21 329	0.08 34	1.22 643	0.29 579	0.43 642	0.16 91	0.15 148	0.27 186	0.25 250	0.14 144	0.17 167	0.15 187	0.11 111	0.20 181	0.12 108	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.06 97	0.06 139

test_sample2	0.21 329	0.10 135	0.28 201	0.19 146	0.11 172	0.27 382	0.21 418	0.43 411	0.29 309	0.26 300	0.31 335	0.30 400	0.24 401	0.45 443	0.18 308	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.09 377

mmm	0.21 329	0.12 273	0.31 240	0.22 343	0.12 239	0.28 402	0.21 418	0.41 383	0.27 273	0.29 349	0.38 422	0.29 384	0.24 401	0.29 353	0.22 409	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.09 404	0.10 408	0.09 377

CASS	0.21 329	0.15 422	0.32 248	0.26 526	0.11 172	0.28 402	0.19 334	0.39 359	0.30 322	0.32 421	0.34 377	0.25 325	0.24 401	0.25 282	0.20 362	0.13 526	0.08 452	0.11 470	0.09 404	0.11 456	0.11 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 329	0.16 448	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.26 372	0.27 529	0.40 371	0.36 397	0.29 349	0.39 435	0.22 280	0.21 353	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.07 235

RAFT_CTSACE	0.21 329	0.16 448	0.41 382	0.25 492	0.15 427	0.22 288	0.24 493	0.32 266	0.28 290	0.33 434	0.51 542	0.29 384	0.17 295	0.32 383	0.13 163	0.06 49	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.06 139

RAFT+CT+SA	0.21 329	0.18 481	0.33 266	0.25 492	0.18 505	0.23 310	0.29 552	0.40 371	0.36 397	0.24 278	0.38 422	0.18 231	0.16 265	0.32 383	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.12 526	0.09 340	0.09 377

SA-5K	0.21 329	0.16 448	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.26 372	0.27 529	0.40 371	0.36 397	0.29 349	0.39 435	0.22 280	0.21 353	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.07 235

CIPLG	0.21 329	0.21 524	0.55 499	0.23 399	0.15 427	0.25 349	0.20 387	0.35 312	0.29 309	0.31 399	0.33 367	0.22 280	0.15 245	0.26 300	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

IPLG	0.21 329	0.15 422	0.53 490	0.21 274	0.12 239	0.28 402	0.17 241	0.42 397	0.30 322	0.33 434	0.32 344	0.15 187	0.17 295	0.50 462	0.21 389	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

IPLGR_C	0.21 329	0.22 538	0.60 519	0.23 399	0.15 427	0.24 331	0.20 387	0.35 312	0.29 309	0.31 399	0.32 344	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

MIPNet	0.21 329	0.15 422	0.52 486	0.21 274	0.12 239	0.27 382	0.20 387	0.45 429	0.37 408	0.30 381	0.23 250	0.19 247	0.24 401	0.27 320	0.19 341	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

IPLGR	0.21 329	0.13 340	0.61 522	0.21 274	0.11 172	0.25 349	0.18 287	0.41 383	0.37 408	0.28 320	0.27 289	0.21 269	0.19 336	0.37 415	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.07 179	0.06 139

ACRE	0.21 329	0.20 510	0.62 530	0.23 399	0.15 427	0.24 331	0.20 387	0.35 312	0.28 290	0.31 399	0.32 344	0.22 280	0.15 245	0.25 282	0.20 362	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313

GANet-ADL	0.21 329	0.12 273	0.45 427	0.23 399	0.14 367	0.29 424	0.19 334	0.46 440	0.35 384	0.25 288	0.32 344	0.32 420	0.19 336	0.24 252	0.20 362	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.10 434

LCNet	0.21 329	0.11 215	0.29 215	0.25 492	0.12 239	0.23 310	0.19 334	0.34 289	0.26 262	0.28 320	0.35 388	0.26 347	0.30 498	0.35 406	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.13 509	0.22 615

PSM-softLoss	0.21 329	0.10 135	0.39 351	0.24 453	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.38 347	0.26 262	0.29 349	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.52 473	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.12 495

KMStereo	0.21 329	0.10 135	0.39 351	0.24 453	0.12 239	0.20 229	0.18 287	0.38 347	0.26 262	0.29 349	0.32 344	0.24 315	0.16 265	0.52 473	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.12 495

SST-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.37 316	0.24 453	0.13 319	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.24 236	0.34 454	0.33 367	0.29 384	0.25 422	0.56 499	0.17 285	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.07 235

RAFT_R40	0.21 329	0.10 135	0.37 316	0.24 453	0.13 319	0.18 152	0.18 287	0.31 254	0.29 309	0.33 434	0.33 367	0.30 400	0.24 401	0.55 488	0.18 308	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.07 235

RAFT-345	0.21 329	0.10 135	0.46 435	0.22 343	0.11 172	0.20 229	0.16 195	0.26 171	0.25 250	0.27 308	0.66 603	0.21 269	0.16 265	0.55 488	0.21 389	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.06 139

RAFT	0.21 329	0.17 467	0.32 248	0.24 453	0.12 239	0.25 349	0.27 529	0.35 312	0.28 290	0.33 434	0.33 367	0.38 469	0.22 369	0.29 353	0.17 285	0.08 283	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.10 408	0.06 139

GMM-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.43 405	0.23 399	0.13 319	0.24 331	0.25 510	0.37 341	0.27 273	0.30 381	0.45 507	0.27 357	0.21 353	0.31 376	0.17 285	0.07 124	0.05 39	0.10 414	0.09 404	0.08 260	0.19 589

Prome-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.30 225	0.24 453	0.12 239	0.23 310	0.23 471	0.36 331	0.25 250	0.33 434	0.59 580	0.24 315	0.28 469	0.29 353	0.16 256	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.20 601

TestStereo	0.21 329	0.19 497	0.40 359	0.25 492	0.10 118	0.22 288	0.21 418	0.31 254	0.31 335	0.23 264	0.34 377	0.22 280	0.18 321	0.62 535	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.07 219	0.11 456	0.06 139

XX-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.83 592	0.26 526	0.17 483	0.23 310	0.13 66	0.40 371	0.18 110	0.20 240	0.41 454	0.31 410	0.10 74	0.32 383	0.12 108	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 329	0.10 135	0.33 266	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.46 632	0.46 440	0.20 158	0.25 288	0.50 536	0.17 219	0.16 265	0.24 252	0.23 430	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.10 448	0.06 97	0.07 235

FENet	0.21 329	0.11 215	0.45 427	0.21 274	0.12 239	0.26 372	0.17 241	0.41 383	0.35 384	0.30 381	0.31 335	0.29 384	0.23 383	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

CCAANet	0.21 329	0.09 80	0.34 277	0.19 146	0.12 239	0.32 470	0.19 334	0.39 359	0.27 273	0.24 278	0.47 524	0.30 400	0.25 422	0.36 411	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.07 179	0.08 313

MyStereo8	0.22 364	0.15 422	0.63 533	0.21 274	0.17 483	0.31 458	0.16 195	0.36 331	0.32 344	0.28 320	0.36 398	0.25 325	0.18 321	0.25 282	0.28 476	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.12 495

ffm	0.22 364	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.35 312	0.44 493	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.27 320	0.11 42	0.08 283	0.05 39	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.08 313

StereoVision	0.22 364	0.18 481	0.37 316	0.27 554	0.17 483	0.23 310	0.22 445	0.38 347	0.31 335	0.20 240	0.51 542	0.22 280	0.16 265	0.28 334	0.18 308	0.11 468	0.12 559	0.13 529	0.13 554	0.10 408	0.07 235

raft_robust	0.22 364	0.17 467	0.30 225	0.22 343	0.12 239	0.23 310	0.22 445	0.49 472	0.48 537	0.32 421	0.32 344	0.26 347	0.23 383	0.53 480	0.15 229	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.10 448	0.08 260	0.06 139

Sa-1000	0.22 364	0.15 422	0.35 287	0.23 399	0.13 319	0.28 402	0.23 471	0.47 449	0.39 432	0.30 381	0.50 536	0.26 347	0.19 336	0.33 390	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.08 260	0.06 139

SA	0.22 364	0.16 448	0.36 307	0.23 399	0.13 319	0.24 331	0.23 471	0.45 429	0.40 450	0.27 308	0.44 495	0.23 301	0.23 383	0.33 390	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.10 414	0.11 487	0.08 260	0.06 139

dd	0.22 364	0.26 567	0.40 359	0.22 343	0.12 239	0.25 349	0.21 418	0.32 266	0.44 493	0.29 349	0.28 295	0.25 325	0.16 265	0.30 369	0.25 451	0.12 507	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.11 456	0.09 377

GwcNet-ADL	0.22 364	0.14 387	0.58 511	0.24 453	0.13 319	0.22 288	0.23 471	0.49 472	0.40 450	0.27 308	0.29 307	0.30 400	0.20 345	0.26 300	0.23 430	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.09 340	0.09 377

HHNet	0.22 364	0.12 273	0.52 486	0.18 91	0.18 505	0.20 229	0.20 387	0.34 289	0.31 335	0.32 421	0.59 580	0.20 257	0.21 353	0.24 252	0.31 504	0.08 283	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.11 471

KYRaft	0.22 364	0.10 135	0.30 225	0.23 399	0.12 239	0.23 310	0.23 471	0.35 312	0.24 236	0.35 471	0.54 560	0.34 436	0.26 433	0.29 353	0.15 229	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.10 448	0.08 260	0.31 641

IRAFT_RVC	0.22 364	0.12 273	0.39 351	0.26 526	0.11 172	0.18 152	0.24 493	0.40 371	0.37 408	0.31 399	0.30 320	0.29 384	0.24 401	0.55 488	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.08 260	0.07 235

GES	0.22 364	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.14 367	0.27 382	0.19 334	0.49 472	0.33 358	0.30 381	0.36 398	0.25 325	0.23 383	0.29 353	0.22 409	0.10 429	0.08 452	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.11 471

SFCPSM	0.22 364	0.10 135	0.51 480	0.21 274	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.55 549	0.39 432	0.29 349	0.32 344	0.23 301	0.21 353	0.27 320	0.19 341	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.08 313

DMCA	0.22 364	0.14 387	0.36 307	0.22 343	0.14 367	0.27 382	0.20 387	0.43 411	0.38 422	0.31 399	0.32 344	0.33 427	0.24 401	0.24 252	0.28 476	0.11 468	0.08 452	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.11 471

BEATNet_4x	0.22 364	0.18 481	0.47 443	0.22 343	0.10 118	0.28 402	0.14 100	0.46 440	0.32 344	0.31 399	0.34 377	0.31 410	0.25 422	0.31 376	0.29 488	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.06 146	0.10 408	0.08 313

MLCV	0.22 364	0.16 448	0.44 415	0.21 274	0.08 23	0.29 424	0.19 334	0.38 347	0.37 408	0.38 510	0.44 495	0.31 410	0.21 353	0.41 431	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.07 179	0.06 139

DN-CSS_ROB	0.22 364	0.25 556	0.47 443	0.24 453	0.14 367	0.25 349	0.12 32	0.40 371	0.33 358	0.29 349	0.42 471	0.22 280	0.20 345	0.33 390	0.19 341	0.07 124	0.06 233	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.07 235

Select-FE	0.23 381	0.14 387	0.78 572	0.22 343	0.18 505	0.22 288	0.13 66	0.43 411	0.26 262	0.28 320	0.33 367	0.39 481	0.29 484	0.27 320	0.19 341	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.13 554	0.08 260	0.12 495

G2L-ROB	0.23 381	0.15 422	0.41 382	0.19 146	0.12 239	0.27 382	0.21 418	0.47 449	0.33 358	0.34 454	0.31 335	0.41 503	0.22 369	0.49 458	0.26 465	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.09 340	0.10 434

DFGA-Net	0.23 381	0.24 551	0.49 459	0.22 343	0.15 427	0.25 349	0.17 241	0.39 359	0.39 432	0.29 349	0.31 335	0.21 269	0.17 295	0.59 516	0.28 476	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.08 313

PAM_32	0.23 381	0.10 135	0.63 533	0.21 274	0.14 367	0.33 482	0.19 334	0.36 331	0.23 220	0.29 349	0.28 295	0.56 588	0.28 469	0.27 320	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.09 377

PAM	0.23 381	0.10 135	0.63 533	0.22 343	0.15 427	0.34 495	0.21 418	0.37 341	0.22 194	0.31 399	0.27 289	0.55 584	0.26 433	0.26 300	0.17 285	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.09 404	0.07 179	0.09 377

rvit_0105_3	0.23 381	0.17 467	0.40 359	0.25 492	0.15 427	0.24 331	0.28 545	0.38 347	0.41 462	0.25 288	0.25 274	0.28 373	0.21 353	0.28 334	0.20 362	0.15 566	0.13 571	0.14 556	0.15 577	0.10 408	0.09 377

UGAM-zero	0.23 381	0.10 135	0.54 493	0.19 146	0.13 319	0.21 260	0.14 100	0.44 419	0.22 194	0.28 320	0.28 295	0.51 567	0.33 525	0.65 550	0.14 200	0.07 124	0.06 233	0.07 149	0.08 301	0.06 97	0.07 235

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 381	0.13 340	0.83 592	0.20 220	0.21 559	0.23 310	0.17 241	0.48 462	0.27 273	0.23 264	0.29 307	0.39 481	0.23 383	0.25 282	0.15 229	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.11 487	0.11 456	0.10 434

test_sample3	0.23 381	0.12 273	0.43 405	0.19 146	0.12 239	0.32 470	0.20 387	0.50 482	0.34 368	0.31 399	0.33 367	0.29 384	0.22 369	0.53 480	0.22 409	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.10 408	0.10 434

MyStereo05	0.23 381	0.12 273	0.57 506	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.48 462	0.52 567	0.31 399	0.23 250	0.25 325	0.22 369	0.30 369	0.21 389	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

MyStereo04	0.23 381	0.12 273	0.55 499	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.23 471	0.49 472	0.52 567	0.28 320	0.23 250	0.27 357	0.23 383	0.30 369	0.22 409	0.07 124	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.08 260	0.08 313

CoDeX	0.23 381	0.12 273	0.46 435	0.21 274	0.14 367	0.29 424	0.21 418	0.53 530	0.41 462	0.29 349	0.35 388	0.29 384	0.22 369	0.48 453	0.19 341	0.09 378	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.07 235

PCWNet_CMD	0.23 381	0.13 340	0.48 453	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.16 195	0.46 440	0.46 523	0.29 349	0.36 398	0.37 461	0.24 401	0.28 334	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.10 414	0.08 301	0.11 456	0.09 377

anonymousa	0.23 381	0.11 215	0.50 470	0.21 274	0.16 459	0.31 458	0.20 387	0.36 331	0.35 384	0.32 421	0.50 536	0.39 481	0.26 433	0.22 226	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.11 487	0.07 179	0.08 313

BUS	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.25 492	0.14 367	0.43 564	0.17 241	0.56 565	0.34 368	0.34 454	0.35 388	0.32 420	0.20 345	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

IER	0.23 381	0.12 273	0.39 351	0.20 220	0.14 367	0.31 458	0.19 334	0.42 397	0.36 397	0.33 434	0.40 446	0.32 420	0.33 525	0.29 353	0.22 409	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.08 313

test_5	0.23 381	0.19 497	0.38 335	0.26 526	0.18 505	0.25 349	0.29 552	0.40 371	0.37 408	0.29 349	0.40 446	0.25 325	0.22 369	0.34 397	0.18 308	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.10 434

BSDual-CNN	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.25 492	0.14 367	0.35 510	0.21 418	0.56 565	0.34 368	0.34 454	0.35 388	0.38 469	0.24 401	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

iRaft-Stereo_5w	0.23 381	0.18 481	0.44 415	0.22 343	0.13 319	0.19 187	0.19 334	0.37 341	0.32 344	0.28 320	0.37 407	0.34 436	0.23 383	0.65 550	0.27 471	0.06 49	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.09 340	0.08 313

psmg	0.23 381	0.12 273	0.28 201	0.21 274	0.14 367	0.35 510	0.23 471	0.51 499	0.34 368	0.35 471	0.38 422	0.38 469	0.24 401	0.26 300	0.21 389	0.10 429	0.08 452	0.10 414	0.10 448	0.09 340	0.08 313

UDGNet	0.23 381	0.31 599	0.38 335	0.24 453	0.14 367	0.24 331	0.18 287	0.32 266	0.43 478	0.29 349	0.28 295	0.24 315	0.19 336	0.29 353	0.20 362	0.15 566	0.07 364	0.21 611	0.11 487	0.14 527	0.10 434

OMP-Stereo	0.23 381	0.14 387	0.35 287	0.29 579	0.13 319	0.21 260	0.16 195	0.37 341	0.33 358	0.34 454	0.30 320	0.34 436	0.19 336	0.70 564	0.24 441	0.07 124	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.07 179	0.06 139

IIG-Stereo	0.23 381	0.13 340	0.35 287	0.29 579	0.12 239	0.23 310	0.14 100	0.38 347	0.31 335	0.34 454	0.37 407	0.33 427	0.21 353	0.70 564	0.26 465	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.07 219	0.07 179	0.06 139

ASMatch	0.23 381	0.11 215	0.51 480	0.24 453	0.14 367	0.19 187	0.17 241	0.31 254	0.28 290	0.28 320	0.68 608	0.27 357	0.26 433	0.50 462	0.22 409	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.11 471

PFNet	0.23 381	0.10 135	0.57 506	0.24 453	0.14 367	0.22 288	0.19 334	0.39 359	0.33 358	0.35 471	0.32 344	0.27 357	0.19 336	0.64 543	0.22 409	0.09 378	0.05 39	0.09 336	0.07 219	0.08 260	0.07 235

ICVP	0.23 381	0.13 340	0.44 415	0.26 526	0.14 367	0.29 424	0.25 510	0.45 429	0.33 358	0.29 349	0.43 484	0.35 450	0.25 422	0.26 300	0.23 430	0.12 507	0.09 487	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.10 434
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 381	0.18 481	0.63 533	0.27 554	0.18 505	0.41 548	0.23 471	0.43 411	0.35 384	0.23 264	0.27 289	0.20 257	0.18 321	0.27 320	0.18 308	0.12 507	0.11 541	0.10 414	0.10 448	0.11 456	0.12 495

CFNet_pseudo	0.23 381	0.13 340	0.47 443	0.19 146	0.13 319	0.26 372	0.16 195	0.44 419	0.44 493	0.29 349	0.37 407	0.38 469	0.23 383	0.29 353	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.08 301	0.11 456	0.09 377

ACVNet	0.23 381	0.13 340	0.35 287	0.18 91	0.15 427	0.27 382	0.23 471	0.39 359	0.44 493	0.28 320	0.41 454	0.38 469	0.26 433	0.27 320	0.32 509	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.07 235

MSMDNet	0.23 381	0.13 340	0.48 453	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.16 195	0.46 440	0.46 523	0.29 349	0.36 398	0.37 461	0.24 401	0.28 334	0.20 362	0.09 378	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.11 456	0.09 377

ccs_rob	0.23 381	0.13 340	0.47 443	0.20 220	0.13 319	0.26 372	0.17 241	0.44 419	0.44 493	0.29 349	0.37 407	0.38 469	0.23 383	0.29 353	0.21 389	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.08 301	0.11 456	0.09 377

G2L-Stereo_test	0.24 412	0.16 448	0.38 335	0.19 146	0.13 319	0.27 382	0.24 493	0.49 472	0.38 422	0.37 495	0.37 407	0.40 496	0.24 401	0.52 473	0.28 476	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.06 146	0.09 340	0.08 313

DCVSM-stereo	0.24 412	0.13 340	0.52 486	0.20 220	0.14 367	0.26 372	0.13 66	0.34 289	0.34 368	0.41 544	0.33 367	0.47 542	0.29 484	0.30 369	0.22 409	0.10 429	0.10 517	0.11 470	0.10 448	0.12 493	0.15 546

rvit_stereo_0075_2	0.24 412	0.17 467	0.50 470	0.26 526	0.22 575	0.22 288	0.15 148	0.40 371	0.35 384	0.27 308	0.37 407	0.29 384	0.20 345	0.28 334	0.19 341	0.17 593	0.12 559	0.19 604	0.12 526	0.13 509	0.13 512

test_sample5	0.24 412	0.13 340	0.42 392	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.21 418	0.50 482	0.34 368	0.32 421	0.41 454	0.29 384	0.23 383	0.55 488	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

test_sample4	0.24 412	0.13 340	0.43 405	0.20 220	0.12 239	0.32 470	0.21 418	0.51 499	0.34 368	0.31 399	0.37 407	0.28 373	0.23 383	0.53 480	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

tta	0.24 412	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.28 476	0.10 429	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.08 260	0.07 235

qqq1	0.24 412	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

fff1	0.24 412	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.16 256	0.10 429	0.07 364	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

DualNet	0.24 412	0.13 340	0.42 392	0.21 274	0.12 239	0.30 442	0.21 418	0.50 482	0.34 368	0.33 434	0.43 484	0.29 384	0.23 383	0.55 488	0.21 389	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.09 404	0.11 456	0.10 434

GMStereo_Zeroshot	0.24 412	0.21 524	0.45 427	0.26 526	0.13 319	0.28 402	0.15 148	0.39 359	0.35 384	0.37 495	0.43 484	0.40 496	0.17 295	0.34 397	0.20 362	0.12 507	0.07 364	0.13 529	0.07 219	0.16 549	0.09 377

CFNet_ucs	0.24 412	0.13 340	0.50 470	0.20 220	0.15 427	0.28 402	0.17 241	0.49 472	0.45 505	0.32 421	0.42 471	0.39 481	0.22 369	0.31 376	0.21 389	0.11 468	0.08 452	0.12 508	0.09 404	0.12 493	0.11 471

gwcnet-sp	0.24 412	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

scenet	0.24 412	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

ToySt	0.24 412	0.16 448	0.48 453	0.21 274	0.13 319	0.29 424	0.29 552	0.39 359	0.39 432	0.27 308	0.35 388	0.39 481	0.31 515	0.31 376	0.29 488	0.08 283	0.09 487	0.10 414	0.11 487	0.11 456	0.10 434

ssnet	0.24 412	0.13 340	0.63 533	0.22 343	0.14 367	0.34 495	0.22 445	0.44 419	0.39 432	0.35 471	0.34 377	0.27 357	0.27 452	0.35 406	0.25 451	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.09 340	0.09 377

STrans-v2	0.24 412	0.13 340	0.54 493	0.21 274	0.12 239	0.23 310	0.21 418	0.47 449	0.28 290	0.31 399	0.42 471	0.36 455	0.35 538	0.62 535	0.23 430	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.06 139

TransformOpticalFlow	0.24 412	0.13 340	0.56 503	0.23 399	0.11 172	0.21 260	0.19 334	0.40 371	0.32 344	0.30 381	0.43 484	0.36 455	0.31 515	0.61 527	0.20 362	0.07 124	0.05 39	0.08 243	0.07 219	0.06 97	0.07 235

DRaft	0.24 412	0.10 135	0.34 277	0.18 91	0.12 239	0.28 402	0.23 471	0.33 281	0.39 432	0.38 510	0.61 592	0.21 269	0.41 570	0.48 453	0.42 561	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.08 313

HCRNet	0.24 412	0.25 556	0.33 266	0.34 611	0.16 459	0.27 382	0.18 287	0.43 411	0.35 384	0.30 381	0.35 388	0.32 420	0.22 369	0.44 440	0.20 362	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.11 487	0.10 408	0.09 377

ARAFT	0.24 412	0.21 524	0.78 572	0.22 343	0.12 239	0.29 424	0.24 493	0.43 411	0.32 344	0.33 434	0.28 295	0.28 373	0.19 336	0.49 458	0.18 308	0.07 124	0.06 233	0.12 508	0.11 487	0.09 340	0.06 139

cf-r	0.24 412	0.15 422	0.44 415	0.21 274	0.14 367	0.27 382	0.22 445	0.42 397	0.40 450	0.30 381	0.42 471	0.42 512	0.26 433	0.43 436	0.25 451	0.11 468	0.06 233	0.08 243	0.10 448	0.08 260	0.08 313

GANet-RSSM	0.24 412	0.14 387	0.36 307	0.21 274	0.14 367	0.27 382	0.21 418	0.45 429	0.33 358	0.29 349	0.39 435	0.39 481	0.28 469	0.58 510	0.23 430	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.09 377

PSMNet-RSSM	0.24 412	0.15 422	0.36 307	0.21 274	0.14 367	0.25 349	0.20 387	0.48 462	0.37 408	0.30 381	0.44 495	0.38 469	0.26 433	0.52 473	0.22 409	0.12 507	0.07 364	0.11 470	0.13 554	0.10 408	0.09 377

CFNet-ft	0.24 412	0.15 422	0.35 287	0.18 91	0.15 427	0.30 442	0.21 418	0.39 359	0.36 397	0.28 320	0.40 446	0.43 516	0.25 422	0.47 450	0.24 441	0.12 507	0.07 364	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.09 377

CFNet_RVC	0.24 412	0.15 422	0.35 287	0.18 91	0.15 427	0.30 442	0.21 418	0.39 359	0.36 397	0.28 320	0.40 446	0.43 516	0.25 422	0.47 450	0.24 441	0.12 507	0.07 364	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.09 377

UCFNet_RVC	0.24 412	0.16 448	0.34 277	0.18 91	0.15 427	0.33 482	0.16 195	0.46 440	0.35 384	0.29 349	0.35 388	0.39 481	0.25 422	0.34 397	0.22 409	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.14 568	0.13 509	0.12 495

AdaStereo	0.24 412	0.16 448	0.37 316	0.24 453	0.12 239	0.32 470	0.17 241	0.54 539	0.42 470	0.33 434	0.38 422	0.35 450	0.21 353	0.30 369	0.22 409	0.14 551	0.06 233	0.13 529	0.08 301	0.11 456	0.08 313
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.
iResNet	0.24 412	0.18 481	0.61 522	0.25 492	0.11 172	0.29 424	0.21 418	0.42 397	0.43 478	0.33 434	0.43 484	0.27 357	0.22 369	0.34 397	0.26 465	0.07 124	0.05 39	0.07 149	0.06 146	0.08 260	0.07 235

RT-IGEV	0.25 440	0.10 135	0.48 453	0.22 343	0.14 367	0.31 458	0.28 545	0.53 530	0.39 432	0.36 487	0.41 454	0.44 527	0.30 498	0.28 334	0.27 471	0.09 378	0.07 364	0.08 243	0.09 404	0.09 340	0.10 434

G2L-Stereo	0.25 440	0.16 448	0.47 443	0.22 343	0.14 367	0.25 349	0.18 287	0.46 440	0.35 384	0.33 434	0.37 407	0.40 496	0.22 369	0.60 520	0.30 496	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.08 301	0.09 340	0.09 377

DDVS	0.25 440	0.15 422	0.39 351	0.24 453	0.17 483	0.34 495	0.21 418	0.41 383	0.30 322	0.33 434	0.41 454	0.48 549	0.21 353	0.52 473	0.27 471	0.11 468	0.09 487	0.11 470	0.09 404	0.13 509	0.14 534

ITSA-stereo	0.25 440	0.15 422	0.33 266	0.23 399	0.11 172	0.27 382	0.18 287	0.56 565	0.59 593	0.31 399	0.32 344	0.33 427	0.28 469	0.49 458	0.30 496	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.13 512

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 440	0.14 387	0.95 616	0.21 274	0.27 610	0.20 229	0.19 334	0.48 462	0.25 250	0.26 300	0.55 564	0.34 436	0.18 321	0.25 282	0.17 285	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.12 526	0.12 493	0.12 495

test_sample7	0.25 440	0.15 422	0.35 287	0.20 220	0.14 367	0.28 402	0.21 418	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.39 422	0.23 430	0.14 551	0.09 487	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

test_sample6	0.25 440	0.13 340	0.41 382	0.21 274	0.11 172	0.30 442	0.22 445	0.51 499	0.35 384	0.33 434	0.43 484	0.30 400	0.24 401	0.57 503	0.22 409	0.10 429	0.07 364	0.10 414	0.10 448	0.11 456	0.10 434

SMFormer	0.25 440	0.12 273	0.40 359	0.19 146	0.10 118	0.27 382	0.19 334	0.51 499	0.45 505	0.34 454	0.41 454	0.31 410	0.26 433	0.58 510	0.28 476	0.10 429	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.09 377

NINENet	0.25 440	0.15 422	0.37 316	0.23 399	0.16 459	0.43 564	0.17 241	0.60 599	0.46 523	0.32 421	0.37 407	0.32 420	0.20 345	0.42 434	0.21 389	0.10 429	0.10 517	0.12 508	0.08 301	0.11 456	0.10 434

hknet	0.25 440	0.14 387	0.40 359	0.25 492	0.15 427	0.35 510	0.21 418	0.56 565	0.37 408	0.34 454	0.35 388	0.43 516	0.27 452	0.37 415	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.09 340	0.09 377

PSMNet-ADL	0.25 440	0.15 422	0.32 248	0.26 526	0.14 367	0.31 458	0.22 445	0.44 419	0.36 397	0.27 308	0.33 367	0.41 503	0.28 469	0.61 527	0.29 488	0.11 468	0.09 487	0.09 336	0.11 487	0.10 408	0.10 434

PSM-AAD	0.25 440	0.10 135	0.30 225	0.24 453	0.12 239	0.26 372	0.38 609	0.34 289	0.28 290	0.35 471	0.39 435	0.28 373	0.79 645	0.30 369	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.12 508	0.11 487	0.08 260	0.21 610

GrayStereo	0.25 440	0.09 80	0.32 248	0.26 526	0.13 319	0.23 310	0.47 636	0.34 289	0.30 322	0.39 525	0.47 524	0.30 400	0.79 645	0.29 353	0.16 256	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.13 512

RAFT-RH_RVC	0.25 440	0.11 215	0.45 427	0.21 274	0.12 239	0.25 349	0.14 100	0.27 186	0.27 273	0.38 510	1.15 650	0.23 301	0.17 295	0.57 503	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.06 97	0.07 235

UPFNet	0.25 440	0.12 273	0.38 335	0.24 453	0.19 532	0.37 521	0.28 545	0.48 462	0.38 422	0.34 454	0.37 407	0.37 461	0.28 469	0.39 422	0.33 516	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.10 408	0.08 313

acv_ft	0.25 440	0.13 340	0.40 359	0.23 399	0.19 532	0.34 495	0.21 418	0.45 429	0.44 493	0.38 510	0.41 454	0.38 469	0.27 452	0.27 320	0.35 525	0.08 283	0.07 364	0.08 243	0.07 219	0.11 456	0.07 235

iResNet_ROB	0.25 440	0.19 497	0.40 359	0.20 220	0.12 239	0.30 442	0.16 195	0.55 549	0.53 572	0.38 510	0.43 484	0.37 461	0.26 433	0.38 420	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.04 1	0.09 340	0.09 377

coex_refinement	0.26 457	0.16 448	0.36 307	0.23 399	0.15 427	0.31 458	0.20 387	0.49 472	0.42 470	0.35 471	0.42 471	0.45 532	0.27 452	0.55 488	0.33 516	0.10 429	0.06 233	0.07 149	0.07 219	0.10 408	0.10 434

UGAM	0.26 457	0.14 387	0.45 427	0.25 492	0.12 239	0.23 310	0.25 510	0.32 266	0.41 462	0.31 399	0.42 471	0.41 503	0.22 369	0.92 626	0.22 409	0.08 283	0.06 233	0.14 556	0.12 526	0.10 408	0.07 235

SepStereo	0.26 457	0.12 273	0.42 392	0.24 453	0.18 505	0.29 424	0.24 493	0.45 429	0.45 505	0.41 544	0.44 495	0.34 436	0.29 484	0.64 543	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

AACVNet	0.26 457	0.16 448	0.37 316	0.22 343	0.14 367	0.29 424	0.19 334	0.41 383	0.31 335	0.38 510	0.42 471	0.43 516	0.28 469	0.73 575	0.25 451	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.09 404	0.13 509	0.11 471

DEmStereo	0.26 457	0.09 80	0.47 443	0.19 146	0.12 239	0.30 442	0.25 510	0.28 208	0.36 397	0.36 487	0.58 577	0.25 325	0.48 603	0.53 480	0.44 567	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.06 97	0.07 235

LMCR-Stereo	0.26 457	0.18 481	0.49 459	0.28 576	0.14 367	0.36 515	0.23 471	0.54 539	0.34 368	0.39 525	0.40 446	0.29 384	0.29 484	0.37 415	0.27 471	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.13 509	0.09 377

GwcNet-RSSM	0.26 457	0.17 467	0.46 435	0.21 274	0.13 319	0.28 402	0.23 471	0.44 419	0.42 470	0.31 399	0.45 507	0.40 496	0.26 433	0.55 488	0.28 476	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.08 313

DeepPruner_ROB	0.26 457	0.19 497	0.44 415	0.21 274	0.16 459	0.30 442	0.21 418	0.52 518	0.32 344	0.35 471	0.38 422	0.39 481	0.26 433	0.42 434	0.24 441	0.15 566	0.11 541	0.11 470	0.11 487	0.14 527	0.13 512

FSD	0.27 465	0.28 577	0.32 248	0.27 554	0.24 596	0.27 382	0.27 529	0.31 254	0.29 309	0.26 300	0.27 289	0.28 373	0.27 452	0.28 334	0.26 465	0.23 618	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.25 615	0.24 627

ISRNet	0.27 465	0.13 340	0.45 427	0.26 526	0.19 532	0.24 331	0.14 100	0.45 429	0.43 478	0.39 525	0.48 531	0.42 512	0.27 452	0.32 383	0.29 488	0.20 613	0.12 559	0.17 588	0.16 589	0.16 549	0.20 601

rvit_105_1	0.27 465	0.19 497	0.46 435	0.27 554	0.19 532	0.30 442	0.35 594	0.44 419	0.51 558	0.31 399	0.31 335	0.31 410	0.26 433	0.35 406	0.25 451	0.15 566	0.14 581	0.15 571	0.17 598	0.11 456	0.10 434

DispNO	0.27 465	0.18 481	0.62 530	0.23 399	0.17 483	0.25 349	0.22 445	0.45 429	0.41 462	0.32 421	0.39 435	0.38 469	0.27 452	0.77 595	0.27 471	0.09 378	0.07 364	0.10 414	0.10 448	0.08 260	0.08 313

CBFPSM	0.27 465	0.16 448	0.67 548	0.20 220	0.14 367	0.38 529	0.25 510	0.40 371	0.36 397	0.33 434	0.36 398	0.56 588	0.38 555	0.32 383	0.38 534	0.08 283	0.08 452	0.07 149	0.08 301	0.09 340	0.11 471

CSP-Net	0.27 465	0.15 422	0.30 225	0.21 274	0.14 367	0.44 566	0.24 493	0.50 482	0.40 450	0.41 544	0.43 484	0.42 512	0.26 433	0.66 554	0.28 476	0.12 507	0.08 452	0.08 243	0.08 301	0.10 408	0.09 377

DAS	0.27 465	0.12 273	0.42 392	0.24 453	0.18 505	0.29 424	0.24 493	0.45 429	0.45 505	0.41 544	0.44 495	0.34 436	0.29 484	0.75 584	0.21 389	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

AASNet	0.27 465	0.19 497	0.49 459	0.26 526	0.17 483	0.34 495	0.20 387	0.62 612	0.48 537	0.35 471	0.40 446	0.32 420	0.25 422	0.28 334	0.34 521	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.08 301	0.13 509	0.11 471

GEStereo_RVC	0.27 465	0.20 510	0.44 415	0.27 554	0.16 459	0.33 482	0.25 510	0.56 565	0.54 577	0.34 454	0.38 422	0.34 436	0.25 422	0.51 467	0.28 476	0.12 507	0.08 452	0.09 336	0.08 301	0.11 456	0.11 471

RAFT + AFF	0.27 465	0.23 547	0.50 470	0.25 492	0.17 483	0.30 442	0.33 588	0.52 518	0.40 450	0.28 320	0.30 320	0.30 400	0.31 515	0.62 535	0.24 441	0.09 378	0.10 517	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.11 471

MMNet	0.27 465	0.14 387	0.49 459	0.24 453	0.17 483	0.47 580	0.22 445	0.45 429	0.51 558	0.39 525	0.41 454	0.36 455	0.33 525	0.39 422	0.34 521	0.08 283	0.07 364	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.08 313

delet	0.27 465	0.14 387	0.40 359	0.23 399	0.19 532	0.41 548	0.29 552	0.49 472	0.48 537	0.33 434	0.41 454	0.37 461	0.30 498	0.48 453	0.34 521	0.09 378	0.09 487	0.11 470	0.12 526	0.08 260	0.08 313

ac_64	0.27 465	0.13 340	0.41 382	0.24 453	0.17 483	0.36 515	0.22 445	0.46 440	0.33 358	0.35 471	0.36 398	0.52 573	0.30 498	0.62 535	0.32 509	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.09 340	0.08 313

HGLStereo	0.27 465	0.14 387	0.46 435	0.24 453	0.21 559	0.33 482	0.23 471	0.50 482	0.42 470	0.35 471	0.48 531	0.41 503	0.33 525	0.45 443	0.33 516	0.11 468	0.10 517	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.12 495

DSFCA	0.27 465	0.13 340	0.36 307	0.20 220	0.17 483	0.38 529	0.31 568	0.47 449	0.43 478	0.43 560	0.37 407	0.39 481	0.29 484	0.52 473	0.32 509	0.12 507	0.10 517	0.10 414	0.11 487	0.11 456	0.10 434

DMCA-RVC	0.27 465	0.21 524	0.61 522	0.28 576	0.17 483	0.29 424	0.21 418	0.42 397	0.35 384	0.40 535	0.37 407	0.39 481	0.36 542	0.43 436	0.30 496	0.13 526	0.10 517	0.15 571	0.11 487	0.13 509	0.10 434

HSM-Net_RVC	0.27 465	0.11 215	0.42 392	0.19 146	0.11 172	0.34 495	0.20 387	0.62 612	0.43 478	0.40 535	0.43 484	0.50 563	0.26 433	0.76 589	0.22 409	0.08 283	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.08 260	0.08 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 465	0.20 510	0.44 415	0.22 343	0.14 367	0.33 482	0.14 100	0.51 499	0.45 505	0.30 381	0.40 446	0.38 469	0.27 452	0.76 589	0.25 451	0.09 378	0.07 364	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.08 313

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 465	0.21 524	0.59 517	0.25 492	0.18 505	0.29 424	0.22 445	0.50 482	0.40 450	0.38 510	0.41 454	0.43 516	0.27 452	0.43 436	0.29 488	0.11 468	0.08 452	0.10 414	0.10 448	0.10 408	0.11 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 465	0.26 567	0.72 565	0.23 399	0.13 319	0.29 424	0.18 287	0.52 518	0.49 546	0.37 495	0.45 507	0.39 481	0.25 422	0.34 397	0.20 362	0.08 283	0.06 233	0.07 149	0.05 65	0.12 493	0.09 377

StereoDRNet-Refined	0.27 465	0.17 467	0.35 287	0.25 492	0.14 367	0.37 521	0.21 418	0.47 449	0.41 462	0.44 567	0.51 542	0.41 503	0.28 469	0.45 443	0.37 532	0.09 378	0.06 233	0.11 470	0.11 487	0.10 408	0.10 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 486	0.19 497	0.50 470	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.39 422	0.23 430	0.23 618	0.09 487	0.28 631	0.24 626	0.18 580	0.16 555

ssnet_v2	0.28 486	0.16 448	0.44 415	0.22 343	0.15 427	0.40 544	0.30 563	0.57 575	0.46 523	0.38 510	0.36 398	0.47 542	0.29 484	0.38 420	0.39 542	0.13 526	0.11 541	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.11 471

CRFU-Net	0.28 486	0.14 387	0.45 427	0.25 492	0.15 427	0.45 572	0.23 471	0.50 482	0.30 322	0.43 560	0.41 454	0.48 549	0.46 594	0.43 436	0.29 488	0.11 468	0.10 517	0.09 336	0.08 301	0.10 408	0.10 434

dad	0.28 486	0.31 599	0.44 415	0.21 274	0.14 367	0.30 442	0.20 387	0.33 281	0.49 546	0.44 567	0.44 495	0.45 532	0.21 353	0.41 431	0.26 465	0.20 613	0.11 541	0.20 608	0.11 487	0.14 527	0.10 434

FTStereo	0.28 486	0.10 135	0.43 405	0.23 399	0.13 319	0.21 260	0.53 647	0.34 289	0.26 262	0.38 510	0.95 639	0.30 400	0.56 616	0.32 383	0.18 308	0.08 283	0.06 233	0.09 336	0.08 301	0.07 179	0.19 589

ADLNet	0.28 486	0.15 422	0.42 392	0.23 399	0.19 532	0.34 495	0.23 471	0.53 530	0.43 478	0.42 554	0.41 454	0.44 527	0.27 452	0.55 488	0.35 525	0.11 468	0.08 452	0.11 470	0.11 487	0.11 456	0.12 495

UNet	0.28 486	0.14 387	0.69 554	0.23 399	0.20 551	0.44 566	0.22 445	0.50 482	0.40 450	0.34 454	0.39 435	0.43 516	0.33 525	0.40 429	0.31 504	0.09 378	0.07 364	0.10 414	0.08 301	0.10 408	0.08 313

STTStereo	0.28 486	0.20 510	0.61 522	0.25 492	0.17 483	0.29 424	0.24 493	0.47 449	0.39 432	0.39 525	0.41 454	0.44 527	0.28 469	0.40 429	0.28 476	0.13 526	0.12 559	0.13 529	0.16 589	0.12 493	0.11 471

RASNet	0.28 486	0.14 387	0.44 415	0.22 343	0.18 505	0.32 470	0.19 334	0.48 462	0.38 422	0.29 349	0.43 484	0.47 542	0.37 551	0.79 599	0.36 531	0.09 378	0.07 364	0.07 149	0.09 404	0.07 179	0.07 235

HSM	0.28 486	0.16 448	0.35 287	0.20 220	0.15 427	0.33 482	0.19 334	0.53 530	0.37 408	0.36 487	0.38 422	0.67 623	0.31 515	0.89 621	0.23 430	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.08 260	0.08 313

DLCB_ROB	0.28 486	0.16 448	0.34 277	0.27 554	0.16 459	0.38 529	0.25 510	0.48 462	0.43 478	0.46 575	0.46 517	0.51 567	0.33 525	0.53 480	0.33 516	0.10 429	0.10 517	0.11 470	0.11 487	0.10 408	0.09 377

ACV-stereo	0.29 497	0.18 481	0.79 579	0.23 399	0.16 459	0.47 580	0.19 334	0.36 331	0.34 368	0.29 349	0.33 367	0.67 623	0.42 579	0.54 486	0.30 496	0.10 429	0.09 487	0.09 336	0.09 404	0.10 408	0.11 471

ff1	0.29 497	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.35 312	0.44 493	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 646	0.08 283	0.05 39	0.11 470	0.10 448	0.08 260	0.08 313

LL-Strereo	0.29 497	0.25 556	0.58 511	0.25 492	0.21 559	0.23 310	0.24 493	0.55 549	0.42 470	0.34 454	0.32 344	0.41 503	0.40 566	0.94 630	0.23 430	0.08 283	0.07 364	0.11 470	0.09 404	0.09 340	0.09 377

THIR-Stereo	0.29 497	0.12 273	0.41 382	0.19 146	0.11 172	0.28 402	0.72 661	0.32 266	0.35 384	0.37 495	0.65 601	0.34 436	0.50 606	0.57 503	0.45 570	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.09 404	0.07 179	0.07 235

psm_up	0.29 497	0.16 448	0.41 382	0.26 526	0.17 483	0.32 470	0.26 523	0.55 549	0.43 478	0.36 487	0.40 446	0.45 532	0.37 551	0.58 510	0.30 496	0.11 468	0.12 559	0.13 529	0.12 526	0.10 408	0.10 434

hitnet-ft	0.29 497	0.17 467	0.40 359	0.19 146	0.14 367	0.39 538	0.23 471	0.44 419	0.41 462	0.36 487	0.46 517	0.53 578	0.34 534	0.76 589	0.32 509	0.14 551	0.10 517	0.13 529	0.10 448	0.15 541	0.13 512

FADNet-RVC-Resample	0.29 497	0.25 556	0.93 613	0.26 526	0.16 459	0.32 470	0.21 418	0.47 449	0.39 432	0.35 471	0.38 422	0.33 427	0.27 452	0.53 480	0.24 441	0.10 429	0.10 517	0.14 556	0.13 554	0.13 509	0.16 555

iinet-f	0.30 504	0.18 481	1.03 627	0.20 220	0.15 427	0.44 566	0.22 445	0.45 429	0.37 408	0.35 471	0.44 495	0.41 503	0.34 534	0.34 397	0.40 550	0.10 429	0.09 487	0.08 243	0.08 301	0.13 509	0.11 471

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 504	0.20 510	0.70 560	0.21 274	0.17 483	0.46 574	0.27 529	0.50 482	0.49 546	0.42 554	0.55 564	0.43 516	0.30 498	0.46 446	0.38 534	0.09 378	0.06 233	0.07 149	0.06 146	0.11 456	0.10 434

SACVNet	0.30 504	0.20 510	0.41 382	0.25 492	0.18 505	0.34 495	0.25 510	0.52 518	0.40 450	0.41 544	0.44 495	0.46 540	0.32 522	0.71 567	0.25 451	0.13 526	0.10 517	0.12 508	0.12 526	0.16 549	0.17 568

ADLNet2	0.30 504	0.17 467	0.72 565	0.23 399	0.17 483	0.36 515	0.24 493	0.52 518	0.51 558	0.32 421	0.38 422	0.45 532	0.30 498	0.69 561	0.35 525	0.10 429	0.08 452	0.09 336	0.09 404	0.12 493	0.10 434

FADNet_RVC	0.30 504	0.28 577	0.83 592	0.23 399	0.15 427	0.30 442	0.17 241	0.49 472	0.37 408	0.30 381	0.38 422	0.30 400	0.27 452	0.52 473	0.31 504	0.14 551	0.14 581	0.14 556	0.16 589	0.21 600	0.23 622

TDLM	0.30 504	0.21 524	0.38 335	0.28 576	0.15 427	0.33 482	0.32 577	0.52 518	0.47 528	0.38 510	0.43 484	0.39 481	0.29 484	0.91 625	0.28 476	0.14 551	0.08 452	0.13 529	0.11 487	0.12 493	0.10 434

CVANet_RVC	0.30 504	0.19 497	0.41 382	0.26 526	0.16 459	0.33 482	0.26 523	0.52 518	0.47 528	0.40 535	0.46 517	0.43 516	0.31 515	0.89 621	0.26 465	0.14 551	0.09 487	0.14 556	0.13 554	0.14 527	0.10 434

mmx	0.31 511	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.55 549	0.45 505	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 646	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.10 434

xxx	0.31 511	0.12 273	0.42 392	0.20 220	0.13 319	0.28 402	0.20 387	0.55 549	0.45 505	0.30 381	0.42 471	0.34 436	0.23 383	0.81 607	1.08 646	0.10 429	0.07 364	0.11 470	0.10 448	0.11 456	0.10 434

fast-acv-ft	0.31 511	0.20 510	0.81 585	0.24 453	0.18 505	0.46 574	0.27 529	0.41 383	0.49 546	0.39 525	0.55 564	0.49 555	0.35 538	0.37 415	0.38 534	0.11 468	0.11 541	0.11 470	0.12 526	0.12 493	0.09 377

CrosDoStereo	0.31 511	0.10 135	0.49 459	0.18 91	0.12 239	0.22 288	1.11 684	0.34 289	0.37 408	0.38 510	0.61 592	0.28 373	0.46 594	0.61 527	0.57 594	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.07 235

DeepStereo_LL	0.31 511	0.10 135	0.49 459	0.18 91	0.12 239	0.22 288	1.11 684	0.34 289	0.37 408	0.38 510	0.61 592	0.28 373	0.46 594	0.61 527	0.57 594	0.07 124	0.06 233	0.08 243	0.08 301	0.07 179	0.07 235

FADNet-RVC	0.31 511	0.35 610	0.78 572	0.25 492	0.20 551	0.33 482	0.20 387	0.49 472	0.40 450	0.34 454	0.39 435	0.41 503	0.29 484	0.63 541	0.31 504	0.13 526	0.14 581	0.14 556	0.15 577	0.19 588	0.19 589

AANet_RVC	0.31 511	0.22 538	0.50 470	0.23 399	0.14 367	0.30 442	0.24 493	0.47 449	0.54 577	0.38 510	0.60 585	0.43 516	0.29 484	0.87 616	0.40 550	0.11 468	0.07 364	0.07 149	0.07 219	0.09 340	0.09 377

NVstereo2D	0.31 511	0.16 448	0.54 493	0.24 453	0.22 575	0.42 555	0.28 545	0.58 584	0.56 586	0.28 320	0.38 422	0.40 496	0.30 498	0.71 567	0.28 476	0.13 526	0.08 452	0.13 529	0.10 448	0.19 588	0.16 555

NOSS_ROB	0.31 511	0.20 510	0.35 287	0.24 453	0.16 459	0.32 470	0.19 334	0.52 518	0.48 537	0.33 434	0.36 398	0.42 512	0.28 469	0.93 628	0.24 441	0.19 610	0.20 626	0.24 620	0.22 622	0.17 566	0.17 568

z-ln-s-r	0.32 520	0.21 524	0.82 589	0.23 399	0.14 367	0.30 442	0.26 523	0.43 411	0.50 554	0.32 421	0.60 585	0.39 481	0.29 484	0.73 575	0.66 615	0.08 283	0.06 233	0.08 243	0.07 219	0.10 408	0.08 313

YMNet	0.32 520	0.22 538	0.58 511	0.27 554	0.23 588	0.48 586	0.27 529	0.51 499	0.45 505	0.48 587	0.56 571	0.51 567	0.30 498	0.39 422	0.40 550	0.13 526	0.16 603	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

YMNet_1	0.32 520	0.22 538	0.58 511	0.27 554	0.23 588	0.48 586	0.27 529	0.51 499	0.45 505	0.48 587	0.56 571	0.51 567	0.30 498	0.39 422	0.40 550	0.13 526	0.16 603	0.13 529	0.12 526	0.13 509	0.12 495

1111x	0.32 520	0.11 215	0.40 359	0.22 343	0.11 172	0.32 470	0.26 523	0.59 590	0.43 478	0.31 399	0.41 454	0.39 481	0.28 469	0.76 589	1.37 664	0.09 378	0.08 452	0.09 336	0.10 448	0.09 340	0.08 313

pcwnet_v2	0.32 520	0.15 422	1.26 647	0.23 399	0.18 505	0.32 470	0.18 287	0.59 590	0.60 597	0.36 487	0.45 507	0.35 450	0.29 484	0.36 411	0.25 451	0.14 551	0.11 541	0.12 508	0.11 487	0.14 527	0.15 546

FADNet	0.32 520	0.36 613	0.74 570	0.23 399	0.22 575	0.37 521	0.19 334	0.53 530	0.48 537	0.32 421	0.36 398	0.43 516	0.32 522	0.64 543	0.25 451	0.16 582	0.16 603	0.14 556	0.16 589	0.24 613	0.19 589

PS-NSSS	0.32 520	0.30 592	0.46 435	0.23 399	0.17 483	0.33 482	0.24 493	0.57 575	0.41 462	0.37 495	0.52 550	0.35 450	0.30 498	0.80 603	0.30 496	0.17 593	0.14 581	0.21 611	0.15 577	0.15 541	0.13 512

StereoDRNet	0.32 520	0.22 538	0.61 522	0.27 554	0.21 559	0.42 555	0.30 563	0.61 603	0.48 537	0.46 575	0.39 435	0.48 549	0.30 498	0.57 503	0.40 550	0.11 468	0.09 487	0.12 508	0.11 487	0.12 493	0.10 434

DISCO	0.32 520	0.13 340	0.51 480	0.25 492	0.16 459	0.48 586	0.25 510	0.50 482	0.57 589	0.37 495	0.45 507	0.62 607	0.36 542	0.64 543	0.49 581	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.12 493	0.11 471

Selective-IGEV-i16pc	0.33 529	0.10 135	1.71 665	0.21 274	0.14 367	0.74 635	0.31 568	0.42 397	0.41 462	0.21 251	0.32 344	0.26 347	0.14 226	0.71 567	0.19 341	0.14 551	0.10 517	0.08 243	0.09 404	0.11 456	0.11 471

TCMNet	0.33 529	0.23 547	0.72 565	0.29 579	0.30 624	0.40 544	0.28 545	0.50 482	0.47 528	0.37 495	0.45 507	0.40 496	0.29 484	0.60 520	0.39 542	0.14 551	0.13 571	0.15 571	0.14 568	0.17 566	0.15 546

HBP-ISP	0.33 529	0.30 592	0.72 565	0.22 343	0.16 459	0.32 470	0.22 445	0.54 539	0.44 493	0.41 544	0.49 533	0.33 427	0.38 555	0.73 575	0.25 451	0.18 604	0.19 621	0.24 620	0.20 611	0.16 549	0.13 512

AAGNet	0.33 529	0.11 215	0.37 316	0.25 492	0.16 459	0.20 229	0.19 334	0.30 244	0.27 273	0.35 471	0.35 388	0.27 357	0.30 498	0.44 440	2.66 686	0.08 283	0.05 39	0.10 414	0.07 219	0.08 260	0.06 139

DRN-Test	0.33 529	0.17 467	0.61 522	0.27 554	0.19 532	0.46 574	0.29 552	0.65 621	0.51 558	0.47 583	0.46 517	0.44 527	0.34 534	0.62 535	0.41 558	0.12 507	0.08 452	0.13 529	0.12 526	0.12 493	0.10 434

CBMV_ROB	0.33 529	0.18 481	0.53 490	0.21 274	0.14 367	0.33 482	0.20 387	0.51 499	0.45 505	0.51 595	0.55 564	0.45 532	0.42 579	0.71 567	0.32 509	0.18 604	0.19 621	0.23 618	0.21 614	0.14 527	0.15 546

XPNet_ROB	0.33 529	0.20 510	0.43 405	0.27 554	0.18 505	0.37 521	0.31 568	0.55 549	0.50 554	0.51 595	0.53 557	0.58 596	0.37 551	0.63 541	0.45 570	0.17 593	0.12 559	0.13 529	0.12 526	0.15 541	0.14 534

PSMNet_ROB	0.33 529	0.24 551	0.54 493	0.31 597	0.21 559	0.42 555	0.43 625	0.59 590	0.47 528	0.37 495	0.44 495	0.49 555	0.31 515	0.64 543	0.43 562	0.14 551	0.10 517	0.15 571	0.14 568	0.13 509	0.11 471

CBMV	0.33 529	0.21 524	0.54 493	0.23 399	0.13 319	0.42 555	0.33 588	0.53 530	0.48 537	0.52 601	0.49 533	0.50 563	0.41 570	0.56 499	0.31 504	0.15 566	0.16 603	0.18 596	0.16 589	0.13 509	0.13 512
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 538	0.29 585	0.91 609	0.26 526	0.21 559	0.47 580	0.31 568	0.54 539	0.54 577	0.44 567	0.52 550	0.50 563	0.35 538	0.39 422	0.39 542	0.11 468	0.11 541	0.10 414	0.09 404	0.14 527	0.13 512

xxxx	0.34 538	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.37 521	0.20 387	0.58 584	0.38 422	0.29 349	0.42 471	0.38 469	0.24 401	0.46 446	2.20 682	0.11 468	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.09 377

test_xeample	0.34 538	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.33 482	0.23 471	0.55 549	0.38 422	0.32 421	0.45 507	0.29 384	0.26 433	0.57 503	2.24 684	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.09 340	0.09 377

FINET	0.34 538	0.27 574	0.80 582	0.24 453	0.24 596	0.36 515	0.34 590	0.54 539	0.72 624	0.39 525	0.47 524	0.32 420	0.30 498	0.51 467	0.32 509	0.19 610	0.17 610	0.13 529	0.12 526	0.18 580	0.16 555

ETE_ROB	0.34 538	0.26 567	0.45 427	0.29 579	0.18 505	0.40 544	0.37 603	0.57 575	0.47 528	0.50 590	0.50 536	0.62 607	0.36 542	0.55 488	0.38 534	0.13 526	0.10 517	0.14 556	0.12 526	0.16 549	0.16 555

DStereoRT	0.35 543	0.13 340	0.51 480	0.25 492	0.16 459	0.42 555	0.19 334	0.48 462	0.39 432	0.30 381	0.39 435	0.24 315	0.39 561	0.64 543	0.30 496	0.08 283	0.07 364	1.54 688	0.41 655	0.08 260	0.11 471

GwcNet	0.35 543	0.23 547	0.88 604	0.25 492	0.24 596	0.48 586	0.27 529	0.55 549	0.57 589	0.38 510	0.52 550	0.51 567	0.32 522	0.60 520	0.41 558	0.13 526	0.11 541	0.12 508	0.11 487	0.13 509	0.14 534

RP	0.35 543	0.22 538	0.51 480	0.31 597	0.24 596	0.37 521	0.28 545	0.50 482	0.58 592	0.40 535	0.63 598	0.61 605	0.47 597	0.61 527	0.39 542	0.16 582	0.15 596	0.17 588	0.15 577	0.17 566	0.17 568

DANet	0.35 543	0.23 547	0.60 519	0.36 622	0.22 575	0.39 538	0.25 510	0.48 462	0.43 478	0.52 601	0.50 536	0.59 598	0.41 570	0.76 589	0.49 581	0.13 526	0.11 541	0.14 556	0.12 526	0.17 566	0.15 546
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 543	0.26 567	0.49 459	0.36 622	0.22 575	0.41 548	0.41 620	0.53 530	0.42 470	0.47 583	0.46 517	0.61 605	0.39 561	0.55 488	0.37 532	0.16 582	0.13 571	0.21 611	0.21 614	0.16 549	0.16 555

w-ln-seven-2	0.36 548	0.29 585	1.06 629	0.27 554	0.18 505	0.37 521	0.30 563	0.50 482	0.54 577	0.45 571	0.55 564	0.45 532	0.41 570	0.62 535	0.49 581	0.10 429	0.10 517	0.12 508	0.11 487	0.14 527	0.11 471

GASNet	0.36 548	0.46 633	0.88 604	0.34 611	0.23 588	0.35 510	0.22 445	0.60 599	0.53 572	0.40 535	0.37 407	0.45 532	0.30 498	0.79 599	0.35 525	0.15 566	0.10 517	0.14 556	0.14 568	0.22 607	0.12 495

Wz-Net-MNSev	0.36 548	0.26 567	0.79 579	0.26 526	0.21 559	0.59 615	0.38 609	0.55 549	0.56 586	0.48 587	0.54 560	0.53 578	0.36 542	0.60 520	0.44 567	0.11 468	0.09 487	0.11 470	0.11 487	0.15 541	0.13 512

APVNet	0.36 548	0.20 510	0.70 560	0.26 526	0.22 575	0.52 605	0.35 594	0.61 603	0.44 493	0.38 510	0.52 550	0.48 549	0.38 555	0.84 612	0.46 576	0.13 526	0.14 581	0.15 571	0.16 589	0.16 549	0.15 546

Syn2CoEx	0.36 548	0.31 599	0.78 572	0.34 611	0.21 559	0.41 548	0.28 545	0.61 603	0.49 546	0.42 554	0.56 571	0.45 532	0.44 585	0.69 561	0.38 534	0.17 593	0.14 581	0.15 571	0.12 526	0.13 509	0.12 495

FAT-Stereo	0.36 548	0.18 481	0.73 569	0.26 526	0.18 505	0.33 482	0.29 552	0.60 599	0.59 593	0.46 575	0.60 585	0.60 601	0.50 606	0.61 527	0.34 521	0.13 526	0.14 581	0.13 529	0.12 526	0.14 527	0.18 582

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 548	0.36 613	0.53 490	0.34 611	0.19 532	0.51 596	0.24 493	0.55 549	0.38 422	0.41 544	0.47 524	0.47 542	0.27 452	0.73 575	0.30 496	0.36 649	0.19 621	0.27 623	0.17 598	0.26 623	0.23 622

GANet	0.36 548	0.22 538	0.49 459	0.29 579	0.17 483	0.41 548	0.38 609	0.57 575	0.45 505	0.46 575	0.75 619	0.55 584	0.40 566	0.94 630	0.41 558	0.13 526	0.13 571	0.13 529	0.11 487	0.14 527	0.11 471

LALA_ROB	0.36 548	0.25 556	0.46 435	0.30 591	0.21 559	0.47 580	0.39 614	0.61 603	0.51 558	0.52 601	0.51 542	0.69 629	0.36 542	0.50 462	0.43 562	0.17 593	0.11 541	0.16 582	0.14 568	0.17 566	0.15 546

SGM-Forest	0.36 548	0.17 467	0.47 443	0.23 399	0.16 459	0.45 572	0.41 620	0.55 549	0.48 537	0.52 601	0.60 585	0.52 573	0.41 570	0.85 613	0.50 587	0.17 593	0.17 610	0.17 588	0.15 577	0.15 541	0.15 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 558	0.41 628	0.66 547	0.46 642	0.41 639	0.34 495	0.25 510	0.57 575	0.45 505	0.39 525	0.52 550	0.43 516	0.33 525	0.41 431	0.29 488	0.25 628	0.14 581	0.33 643	0.21 614	0.31 636	0.22 615

Anonymous_2	0.37 558	0.21 524	0.47 443	0.20 220	0.21 559	0.42 555	0.26 523	0.38 347	0.29 309	0.33 434	0.30 320	0.44 527	0.38 555	0.36 411	0.29 488	0.26 629	0.29 648	0.44 651	1.41 689	0.34 640	0.21 610

AF-Net	0.37 558	0.26 567	0.56 503	0.32 603	0.23 588	0.41 548	0.29 552	0.61 603	0.64 608	0.42 554	0.68 608	0.65 618	0.49 604	0.57 503	0.44 567	0.15 566	0.11 541	0.19 604	0.14 568	0.15 541	0.13 512

stereogan	0.37 558	0.17 467	0.65 542	0.27 554	0.22 575	0.62 621	0.26 523	0.59 590	0.63 607	0.43 560	0.60 585	0.67 623	0.42 579	0.68 559	0.35 525	0.13 526	0.14 581	0.14 556	0.12 526	0.19 588	0.17 568

Nwc_Net	0.37 558	0.25 556	0.68 553	0.31 597	0.24 596	0.44 566	0.30 563	0.65 621	0.50 554	0.37 495	0.69 612	0.58 596	0.45 588	0.60 520	0.40 550	0.15 566	0.12 559	0.19 604	0.21 614	0.14 527	0.13 512

RYNet	0.37 558	0.18 481	0.59 517	0.25 492	0.28 615	0.61 619	0.32 577	0.59 590	0.59 593	0.41 544	0.38 422	0.57 593	0.39 561	0.87 616	0.53 592	0.11 468	0.08 452	0.12 508	0.11 487	0.18 580	0.18 582

PA-Net	0.37 558	0.28 577	0.83 592	0.31 597	0.28 615	0.39 538	0.42 623	0.51 499	0.55 583	0.34 454	0.42 471	0.41 503	0.36 542	0.79 599	0.49 581	0.12 507	0.23 638	0.16 582	0.23 624	0.12 493	0.18 582
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 565	0.12 273	0.38 335	0.42 636	3.88 692	0.21 260	0.17 241	0.35 312	0.28 290	0.20 240	0.20 213	0.23 301	0.15 245	0.28 334	0.16 256	0.09 378	0.07 364	0.09 336	0.07 219	0.09 340	0.09 377

S-Stereo	0.38 565	0.20 510	1.05 628	0.27 554	0.22 575	0.38 529	0.32 577	0.55 549	0.66 611	0.39 525	0.59 580	0.49 555	0.41 570	0.75 584	0.40 550	0.12 507	0.15 596	0.13 529	0.13 554	0.16 549	0.21 610

ADCRef	0.38 565	0.24 551	0.88 604	0.26 526	0.21 559	0.49 591	0.27 529	0.52 518	0.48 537	0.50 590	0.58 577	0.35 450	0.47 597	0.48 453	1.29 663	0.09 378	0.08 452	0.12 508	0.12 526	0.11 456	0.11 471

PWC_ROB	0.38 565	0.29 585	0.69 554	0.25 492	0.20 551	0.38 529	0.19 334	0.58 584	0.67 614	0.57 614	0.85 631	0.51 567	0.40 566	0.71 567	0.52 590	0.13 526	0.09 487	0.14 556	0.10 448	0.17 566	0.14 534

PWCDC_ROB	0.38 565	0.30 592	0.60 519	0.33 609	0.20 551	0.42 555	0.19 334	0.58 584	0.89 645	0.42 554	1.26 654	0.36 455	0.34 534	0.50 462	0.38 534	0.18 604	0.11 541	0.11 470	0.09 404	0.19 588	0.13 512

Selective-IGEV-i16pb	0.39 570	0.12 273	2.18 669	0.21 274	0.15 427	0.68 628	0.32 577	0.56 565	0.57 589	0.25 288	0.44 495	0.33 427	0.21 353	0.80 603	0.25 451	0.14 551	0.10 517	0.09 336	0.10 448	0.12 493	0.13 512

aanetorigin	0.39 570	0.29 585	1.09 632	0.24 453	0.19 532	0.28 402	0.37 603	0.33 281	0.47 528	0.94 651	0.82 628	0.52 573	0.54 612	0.49 458	0.50 587	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.16 549	0.15 546

RGC	0.39 570	0.32 604	0.64 541	0.34 611	0.27 610	0.40 544	0.29 552	0.57 575	0.53 572	0.45 571	0.64 600	0.62 607	0.45 588	0.72 573	0.39 542	0.15 566	0.15 596	0.21 611	0.20 611	0.18 580	0.19 589

NCC-stereo	0.39 570	0.25 556	0.69 554	0.32 603	0.28 615	0.46 574	0.36 599	0.65 621	0.52 567	0.40 535	0.57 575	0.56 588	0.47 597	0.73 575	0.45 570	0.17 593	0.14 581	0.18 596	0.25 631	0.16 549	0.16 555

edge stereo	0.39 570	0.22 538	0.81 585	0.27 554	0.22 575	0.37 521	0.24 493	0.56 565	0.54 577	0.53 607	0.60 585	0.71 632	0.50 606	0.78 597	0.40 550	0.16 582	0.14 581	0.19 604	0.14 568	0.16 549	0.17 568

Abc-Net	0.39 570	0.25 556	0.69 554	0.32 603	0.28 615	0.46 574	0.36 599	0.65 621	0.52 567	0.40 535	0.57 575	0.56 588	0.47 597	0.73 575	0.45 570	0.17 593	0.14 581	0.18 596	0.25 631	0.16 549	0.16 555
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 570	0.28 577	0.78 572	0.27 554	0.18 505	0.49 591	0.22 445	0.59 590	0.84 643	0.55 611	0.53 557	0.49 555	0.36 542	0.67 558	0.82 629	0.13 526	0.10 517	0.11 470	0.12 526	0.17 566	0.17 568

SQANet	0.40 577	0.48 637	0.67 548	0.48 644	0.39 636	0.48 586	0.22 445	0.51 499	0.43 478	0.40 535	0.47 524	0.47 542	0.33 525	0.54 486	0.32 509	0.36 649	0.15 596	0.40 649	0.21 614	0.45 649	0.31 641

UDG	0.40 577	0.46 633	0.49 459	0.40 634	0.35 632	0.47 580	0.27 529	0.54 539	0.47 528	0.39 525	0.45 507	0.59 598	0.44 585	0.46 446	0.39 542	0.26 629	0.19 621	0.48 653	0.22 622	0.34 640	0.26 632

DDUNet	0.41 579	0.50 642	0.48 453	0.44 639	0.39 636	0.46 574	0.32 577	0.50 482	0.43 478	0.45 571	0.52 550	0.57 593	0.36 542	0.48 453	0.33 516	0.33 646	0.21 628	0.55 657	0.25 631	0.37 644	0.32 644

222	0.41 579	0.10 135	0.29 215	0.19 146	0.11 172	0.36 515	0.20 387	0.57 575	0.39 432	0.35 471	0.44 495	0.30 400	0.27 452	0.55 488	3.56 689	0.11 468	0.07 364	0.08 243	0.08 301	0.09 340	0.09 377

NaN_ROB	0.41 579	0.28 577	0.62 530	0.30 591	0.19 532	0.51 596	0.47 636	0.58 584	0.59 593	0.56 612	0.47 524	0.49 555	0.41 570	1.21 655	0.64 612	0.12 507	0.18 616	0.12 508	0.13 554	0.11 456	0.14 534

w-ln-seven	0.42 582	0.30 592	1.18 640	0.26 526	0.22 575	0.58 612	0.31 568	0.62 612	0.81 635	0.58 615	0.61 592	0.53 578	0.36 542	0.57 503	0.65 614	0.11 468	0.10 517	0.13 529	0.12 526	0.15 541	0.13 512

test_sample9	0.42 582	0.19 497	0.50 470	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.51 499	0.38 422	0.37 495	0.34 377	0.37 461	0.30 498	0.66 554	0.91 636	0.23 618	1.82 690	0.28 631	0.24 626	0.18 580	0.16 555

SDNR	0.42 582	0.21 524	0.82 589	0.21 274	0.18 505	1.27 667	0.17 241	0.50 482	0.49 546	0.42 554	0.81 626	0.38 469	0.27 452	1.19 652	0.38 534	0.23 618	0.24 640	0.17 588	0.13 554	0.17 566	0.20 601

ccnet	0.42 582	0.31 599	0.48 453	0.27 554	0.32 628	0.60 618	0.32 577	0.65 621	0.46 523	0.53 607	0.66 603	0.56 588	0.45 588	0.72 573	0.61 605	0.26 629	0.19 621	0.24 620	0.21 614	0.26 623	0.22 615

SHD	0.42 582	0.27 574	0.81 585	0.31 597	0.25 604	0.42 555	0.22 445	0.66 627	0.94 654	0.63 622	0.60 585	0.59 598	0.47 597	0.59 516	0.58 599	0.15 566	0.13 571	0.16 582	0.16 589	0.20 597	0.22 615

STTRV1_RVC	0.42 582	0.32 604	0.89 607	0.29 579	0.36 633	0.49 591	0.31 568	0.61 603	0.53 572	0.46 575	0.56 571	0.47 542	0.43 583	1.00 639	0.39 542	0.27 634	0.21 628	0.20 608	0.18 604	0.25 615	0.17 568

Wz-Net-SNSev	0.43 588	0.41 628	1.27 648	0.30 591	0.21 559	0.44 566	0.41 620	0.61 603	0.65 609	0.46 575	0.65 601	0.62 607	0.39 561	0.74 583	0.59 600	0.12 507	0.11 541	0.12 508	0.13 554	0.16 549	0.14 534

XQC	0.43 588	0.37 618	0.96 618	0.34 611	0.25 604	0.53 606	0.34 590	0.60 599	0.73 627	0.51 595	0.46 517	0.57 593	0.47 597	0.70 564	0.72 620	0.17 593	0.12 559	0.18 596	0.15 577	0.25 615	0.23 622

CC-Net-ROB	0.43 588	0.47 635	0.65 542	0.37 628	0.23 588	0.51 596	0.29 552	0.66 627	0.49 546	0.46 575	0.51 542	0.48 549	0.38 555	0.96 634	0.35 525	0.34 647	0.23 638	0.55 657	0.25 631	0.31 636	0.20 601

GANetREF_RVC	0.43 588	0.47 635	0.69 554	0.38 630	0.20 551	0.51 596	0.48 640	0.66 627	0.66 611	0.46 575	0.46 517	0.50 563	0.44 585	0.90 624	0.39 542	0.27 634	0.21 628	0.32 640	0.18 604	0.27 628	0.22 615
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
FBW_ROB	0.43 588	0.26 567	0.54 493	0.31 597	0.20 551	0.51 596	0.32 577	0.70 638	0.60 597	0.59 616	0.55 564	0.65 618	0.41 570	1.40 665	0.51 589	0.13 526	0.17 610	0.21 611	0.16 589	0.17 566	0.18 582

PDISCO_ROB	0.43 588	0.30 592	0.67 548	0.43 637	0.36 633	0.67 626	0.32 577	0.72 641	0.76 629	0.43 560	0.53 557	0.63 615	0.40 566	0.66 554	0.47 578	0.21 615	0.12 559	0.21 611	0.19 609	0.25 615	0.20 601

WQFJA1++	0.44 594	0.07 4	0.63 533	0.18 91	0.13 319	0.15 51	0.11 20	0.20 59	0.11 8	2.05 684	0.12 62	0.23 301	0.11 111	0.17 110	0.12 108	0.08 283	0.05 39	0.06 43	0.05 65	4.20 696	0.07 235

z-mn7	0.44 594	0.40 624	1.09 632	0.25 492	0.18 505	0.61 619	0.34 590	0.56 565	0.93 652	0.43 560	0.96 640	0.53 578	0.39 561	0.94 630	0.59 600	0.10 429	0.09 487	0.10 414	0.10 448	0.14 527	0.13 512

DeepPrunerF	0.44 594	0.29 585	1.29 650	0.33 609	0.30 624	0.35 510	0.36 599	0.62 612	1.15 665	0.40 535	0.44 495	0.39 481	0.41 570	0.80 603	0.52 590	0.18 604	0.14 581	0.23 618	0.21 614	0.17 566	0.17 568

ADCP+	0.45 597	0.24 551	1.15 639	0.25 492	0.22 575	0.56 608	0.39 614	0.54 539	0.51 558	0.44 567	0.51 542	0.46 540	0.52 611	0.56 499	1.89 677	0.10 429	0.08 452	0.11 470	0.10 448	0.14 527	0.13 512

PASM	0.45 597	0.35 610	0.90 608	0.35 620	0.33 629	0.39 538	0.38 609	0.50 482	0.61 601	0.52 601	0.51 542	0.62 607	0.45 588	0.93 628	0.48 579	0.26 629	0.29 648	0.29 635	0.33 644	0.29 634	0.26 632

DStereoO	0.46 599	0.32 604	0.51 480	0.36 622	0.29 623	0.38 529	0.45 629	0.55 549	0.60 597	0.47 583	0.49 533	0.48 549	0.73 642	0.59 516	0.69 618	0.81 673	0.18 616	0.38 646	0.19 609	0.46 650	0.20 601

zh-mn7	0.46 599	0.45 632	1.48 656	0.25 492	0.19 532	0.44 566	0.29 552	0.56 565	0.82 636	0.65 626	0.96 640	0.49 555	0.38 555	0.88 619	0.63 610	0.12 507	0.10 517	0.11 470	0.11 487	0.13 509	0.14 534

G-Net	0.46 599	0.25 556	0.86 601	0.34 611	0.28 615	0.90 651	0.35 594	0.47 449	0.45 505	0.68 629	1.22 652	0.64 617	0.60 623	0.61 527	0.57 594	0.16 582	0.14 581	0.17 588	0.13 554	0.22 607	0.19 589

GCST	0.47 602	0.60 651	0.57 506	1.04 677	0.48 649	0.38 529	0.11 20	0.40 371	0.32 344	0.41 544	0.34 377	0.29 384	0.17 295	0.46 446	0.19 341	0.69 665	0.42 660	0.79 670	0.62 673	0.62 659	0.46 657

ADCL	0.47 602	0.22 538	1.00 622	0.27 554	0.19 532	0.74 635	0.64 656	0.54 539	0.69 619	0.56 612	0.71 613	0.55 584	0.60 623	0.60 520	1.43 665	0.11 468	0.09 487	0.13 529	0.13 554	0.14 527	0.14 534

DPSNet	0.47 602	0.24 551	0.93 613	0.27 554	0.20 551	0.75 638	0.57 650	0.84 656	0.79 633	0.47 583	0.51 542	0.60 601	0.69 638	0.87 616	0.71 619	0.16 582	0.13 571	0.12 508	0.10 448	0.25 615	0.21 610

zh-sn7	0.48 605	0.51 644	1.43 655	0.29 579	0.20 551	0.47 580	0.39 614	0.57 575	0.62 603	0.52 601	0.81 626	0.52 573	0.56 616	1.05 644	0.87 633	0.12 507	0.13 571	0.13 529	0.13 554	0.17 566	0.16 555

ADCPNet	0.48 605	0.29 585	1.60 661	0.27 554	0.23 588	0.70 632	0.38 609	0.53 530	0.51 558	0.51 595	0.59 580	0.67 623	0.56 616	0.60 520	1.14 651	0.15 566	0.18 616	0.14 556	0.23 624	0.19 588	0.19 589

MDST_ROB	0.48 605	0.14 387	0.95 616	0.30 591	0.21 559	1.33 670	0.32 577	0.77 646	0.56 586	1.06 659	0.71 613	0.49 555	0.35 538	1.26 658	0.38 534	0.13 526	0.11 541	0.16 582	0.13 554	0.12 493	0.12 495

AANet	0.49 608	0.42 630	1.56 659	0.22 343	0.19 532	0.39 538	0.25 510	0.52 518	0.92 649	0.92 648	0.93 638	0.84 639	0.67 635	0.59 516	0.59 600	0.15 566	0.11 541	0.13 529	0.12 526	0.18 580	0.16 555

test_sample8	0.49 608	0.19 497	0.50 470	0.18 91	0.16 459	0.34 495	0.20 387	0.55 549	0.34 368	0.62 620	0.38 422	1.15 654	0.67 635	0.66 554	0.91 636	0.23 618	1.82 690	0.28 631	0.24 626	0.18 580	0.16 555

SuperB	0.49 608	0.28 577	2.23 670	0.23 399	0.15 427	0.41 548	0.32 577	0.47 449	0.82 636	0.43 560	0.50 536	0.33 427	0.45 588	0.68 559	1.08 646	0.10 429	0.07 364	0.09 336	0.08 301	0.98 680	0.14 534

ADCMid	0.49 608	0.34 608	1.13 637	0.26 526	0.21 559	0.51 596	0.37 603	0.57 575	0.54 577	0.75 637	0.66 603	0.62 607	0.64 634	0.64 543	1.68 670	0.13 526	0.12 559	0.17 588	0.17 598	0.20 597	0.17 568

psmorigin	0.50 612	0.25 556	3.03 679	0.24 453	0.19 532	0.38 529	0.22 445	0.50 482	0.44 493	0.64 624	0.68 608	0.71 632	0.51 609	0.85 613	0.45 570	0.14 551	0.17 610	0.13 529	0.14 568	0.16 549	0.21 610

CSAN	0.50 612	0.35 610	0.78 572	0.36 622	0.23 588	0.56 608	0.59 653	0.61 603	0.70 621	0.64 624	0.78 623	0.65 618	0.60 623	1.38 664	0.62 607	0.21 615	0.17 610	0.20 608	0.20 611	0.18 580	0.18 582

SGM_RVC	0.50 612	0.19 497	0.50 470	0.25 492	0.15 427	0.69 629	0.39 614	0.68 635	0.82 636	0.95 653	0.84 630	1.13 651	0.76 643	1.16 651	0.60 604	0.16 582	0.16 603	0.16 582	0.16 589	0.16 549	0.17 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 612	0.20 510	0.78 572	0.24 453	0.26 608	0.39 538	0.30 563	0.51 499	0.50 554	0.54 609	1.23 653	2.52 681	0.37 551	0.77 595	0.95 639	0.08 283	0.06 233	0.06 43	0.05 65	0.10 408	0.08 313

Wz-Net-TNSev	0.51 616	0.58 649	1.61 663	0.25 492	0.21 559	0.65 623	0.45 629	0.63 619	0.69 619	0.51 595	0.54 560	0.71 632	0.60 623	1.00 639	0.77 624	0.15 566	0.15 596	0.13 529	0.15 577	0.21 600	0.20 601

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 616	0.50 642	0.86 601	0.39 632	0.24 596	0.84 646	0.55 648	0.56 565	0.62 603	0.60 617	0.68 608	0.62 607	0.42 579	1.13 650	0.43 562	0.23 618	0.27 644	0.27 623	0.35 646	0.25 615	0.29 637

AnyNet_C32	0.51 616	0.40 624	1.10 636	0.29 579	0.28 615	0.59 615	0.58 651	0.54 539	0.60 597	0.62 620	0.66 603	0.54 582	0.54 612	0.78 597	1.74 674	0.15 566	0.14 581	0.15 571	0.17 598	0.20 597	0.20 601

WCMA_ROB	0.51 616	0.21 524	0.65 542	0.25 492	0.21 559	0.58 612	0.32 577	0.54 539	0.55 583	0.95 653	1.40 659	1.28 659	0.81 648	0.73 575	0.62 607	0.18 604	0.15 596	0.15 571	0.15 577	0.19 588	0.19 589

WZ-Net	0.52 620	0.38 622	1.90 666	0.30 591	0.24 596	0.57 611	0.48 640	0.62 612	0.78 632	0.50 590	0.71 613	0.68 627	0.54 612	0.98 638	0.84 630	0.13 526	0.10 517	0.11 470	0.12 526	0.19 588	0.20 601

SANet	0.53 621	0.28 577	0.96 618	0.26 526	0.15 427	0.69 629	0.44 628	0.67 632	1.34 669	0.67 628	0.98 643	0.94 644	0.71 640	0.89 621	0.76 621	0.14 551	0.12 559	0.12 508	0.11 487	0.17 566	0.16 555

Consistency-Raft	0.55 622	0.48 637	1.02 625	0.45 640	0.49 650	0.49 591	0.47 636	0.72 641	0.72 624	0.45 571	0.82 628	0.47 542	0.60 623	0.50 462	0.63 610	0.39 653	0.39 658	0.44 651	0.51 663	0.52 653	0.37 647

anonymity	0.56 623	0.54 647	0.70 560	0.47 643	0.61 660	0.56 608	0.43 625	0.69 636	0.49 546	0.63 622	0.55 564	0.54 582	0.60 623	0.61 527	0.57 594	0.55 658	0.53 669	0.50 654	0.54 667	0.51 652	0.56 662

MFN_U_SF_RVC	0.56 623	0.51 644	1.19 641	0.38 630	0.22 575	0.69 629	0.27 529	0.80 651	0.67 614	0.73 633	0.74 618	0.87 640	0.61 632	0.81 607	0.76 621	0.29 641	0.27 644	0.32 640	0.37 650	0.32 639	0.31 641

SAMSARA	0.56 623	0.39 623	0.80 582	0.60 656	0.46 647	1.00 655	1.23 687	0.67 632	0.68 617	0.71 632	0.54 560	0.89 643	0.57 619	0.81 607	0.62 607	0.19 610	0.22 633	0.18 596	0.18 604	0.27 628	0.25 630

otaku	0.57 626	0.62 653	0.87 603	0.63 658	0.44 645	0.73 633	0.37 603	0.65 621	0.66 611	0.51 595	0.75 619	0.66 622	0.45 588	0.69 561	0.46 576	0.53 655	0.34 654	0.55 657	0.35 646	0.60 658	0.45 654

Ntro	0.58 627	0.64 654	0.92 611	0.66 659	0.50 651	0.77 639	0.36 599	0.66 627	0.70 621	0.50 590	0.59 580	0.65 618	0.51 609	0.75 584	0.45 570	0.56 659	0.32 652	0.56 660	0.34 645	0.63 660	0.46 657

PVD	0.58 627	0.34 608	0.84 597	0.39 632	0.31 627	0.59 615	0.47 636	0.80 651	1.25 666	0.92 648	1.09 646	0.79 636	0.82 649	0.85 613	0.76 621	0.21 615	0.18 616	0.22 617	0.18 604	0.27 628	0.35 646

ADCS	0.58 627	0.40 624	1.35 653	0.29 579	0.24 596	0.55 607	0.45 629	0.67 632	0.83 640	0.76 639	0.71 613	0.68 627	0.60 623	0.76 589	2.23 683	0.16 582	0.16 603	0.16 582	0.17 598	0.22 607	0.22 615

MeshStereo	0.58 627	0.27 574	0.67 548	0.22 343	0.17 483	0.66 625	0.37 603	0.78 647	0.61 601	1.47 680	1.30 655	1.65 667	0.79 645	1.12 649	0.59 600	0.17 593	0.17 610	0.17 588	0.14 568	0.17 566	0.14 534
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
MSMD_ROB	0.60 631	0.33 607	0.61 522	0.30 591	0.25 604	0.86 648	0.35 594	0.55 549	0.67 614	1.10 661	1.49 664	1.76 670	0.97 659	0.88 619	0.49 581	0.23 618	0.21 628	0.27 623	0.27 639	0.25 615	0.24 627

DGSMNet	0.61 632	0.29 585	0.91 609	0.51 649	0.70 665	0.62 621	1.38 688	0.59 590	0.55 583	0.37 495	0.61 592	0.52 573	0.33 525	0.65 550	0.43 562	0.53 655	0.60 676	0.67 662	0.61 672	0.63 660	0.61 672

FCDSN-DC	0.63 633	0.31 599	0.61 522	0.36 622	0.30 624	0.65 623	0.37 603	0.66 627	0.68 617	1.14 663	1.54 667	1.71 669	1.26 668	0.92 626	0.64 612	0.24 625	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.27 628	0.27 636
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 633	0.37 618	2.40 674	0.26 526	0.25 604	0.38 529	0.49 642	0.41 383	1.06 659	1.38 669	0.87 635	0.62 607	0.95 656	0.65 550	1.65 669	0.11 468	0.09 487	0.10 414	0.11 487	0.19 588	0.17 568

AnyNet_C01	0.65 635	0.58 649	2.60 677	0.32 603	0.26 608	0.88 649	0.61 654	0.63 619	0.62 603	0.68 629	0.96 640	0.76 635	0.60 623	0.96 634	1.43 665	0.16 582	0.16 603	0.17 588	0.17 598	0.23 610	0.23 622

DispFullNet	0.66 636	0.89 668	1.59 660	0.77 665	1.21 683	0.51 596	0.23 471	0.59 590	0.72 624	0.69 631	0.61 592	0.69 629	0.91 655	0.79 599	0.48 579	0.27 634	0.12 559	0.73 665	0.30 643	0.65 663	0.40 650

NVStereoNet_ROB	0.67 637	0.49 641	0.83 592	0.48 644	0.40 638	0.51 596	0.46 632	0.70 638	0.77 631	0.84 643	1.72 672	1.02 649	0.83 650	1.23 656	0.79 627	0.32 645	0.38 657	0.40 649	0.46 657	0.36 643	0.41 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 638	0.64 654	1.06 629	0.45 640	0.27 610	1.40 674	0.58 651	0.78 647	0.92 649	0.84 643	0.86 632	0.88 642	0.68 637	1.33 663	0.68 617	0.37 651	0.29 648	0.34 644	0.36 649	0.43 647	0.37 647

SPS-STEREO	0.69 639	0.61 652	0.98 620	0.52 652	0.57 657	0.74 635	0.50 643	0.78 647	0.62 603	0.95 653	0.86 632	0.94 644	0.70 639	1.01 641	0.87 633	0.58 661	0.51 666	0.50 654	0.50 662	0.55 655	0.58 665
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 640	0.30 592	0.69 554	0.32 603	0.27 610	0.81 645	0.39 614	0.79 650	0.82 636	1.41 672	1.58 669	1.98 672	1.26 668	1.02 642	0.77 624	0.24 625	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.26 623	0.26 632

FC-DCNN v2	0.71 641	0.30 592	0.67 548	0.32 603	0.27 610	0.84 646	0.39 614	0.84 656	0.85 644	1.44 676	1.64 670	2.09 674	1.28 670	1.06 645	0.80 628	0.24 625	0.22 633	0.27 623	0.26 635	0.26 623	0.25 630

RainbowNet	0.72 642	0.89 668	1.02 625	0.82 667	0.63 662	0.78 642	0.52 645	0.81 653	0.93 652	0.60 617	0.79 624	0.80 637	0.60 623	0.80 603	0.57 594	0.78 671	0.55 672	0.78 668	0.49 660	0.76 670	0.58 665

ACVNet_1	0.72 642	0.81 663	1.37 654	0.72 663	0.53 655	0.77 639	0.42 623	0.85 659	0.90 647	0.74 636	0.75 619	1.32 661	0.72 641	1.02 642	0.55 593	0.54 657	0.31 651	0.71 664	0.35 646	0.64 662	0.45 654

ACVNet-4b	0.72 642	0.81 663	1.33 652	0.72 663	0.50 651	0.80 644	0.31 568	0.71 640	0.80 634	0.50 590	0.72 617	0.95 646	0.43 583	0.96 634	1.20 659	1.13 685	0.21 628	0.76 667	0.45 656	0.65 663	0.46 657

MFMNet_re	0.72 642	0.76 661	0.99 621	0.62 657	0.70 665	0.77 639	0.67 657	0.75 644	0.83 640	0.78 641	0.86 632	0.69 629	0.78 644	0.71 567	0.61 605	0.66 664	0.59 675	0.61 661	0.58 671	0.68 666	0.71 676

ELAS_RVC	0.74 646	0.36 613	1.00 622	0.37 628	0.33 629	0.88 649	0.93 676	0.83 655	1.08 661	1.35 668	1.33 658	1.24 657	1.33 672	1.06 645	0.95 639	0.27 634	0.25 642	0.29 635	0.27 639	0.30 635	0.30 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 646	0.36 613	0.85 600	0.36 622	0.33 629	1.36 671	0.77 667	0.93 660	0.92 649	1.41 672	1.53 666	1.16 655	1.17 664	0.95 633	1.03 643	0.26 629	0.25 642	0.28 631	0.28 642	0.31 636	0.30 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 648	0.44 631	1.98 667	0.49 647	0.16 459	0.58 612	0.31 568	0.81 653	0.83 640	0.41 544	0.52 550	0.98 648	0.58 620	4.97 693	1.03 643	0.11 468	0.07 364	0.10 414	0.24 626	0.27 628	0.26 632

RTS	0.78 649	0.48 637	4.68 685	0.34 611	0.28 615	1.12 659	0.46 632	0.62 612	1.03 656	0.73 633	0.89 636	0.60 601	0.59 621	1.61 668	1.16 655	0.14 551	0.11 541	0.15 571	0.15 577	0.21 600	0.19 589

RTSA	0.78 649	0.48 637	4.68 685	0.34 611	0.28 615	1.12 659	0.46 632	0.62 612	1.03 656	0.73 633	0.89 636	0.60 601	0.59 621	1.61 668	1.16 655	0.14 551	0.11 541	0.15 571	0.15 577	0.21 600	0.19 589

DStereoSA	0.81 651	0.37 618	1.08 631	0.51 649	0.65 663	0.67 626	1.44 689	0.74 643	1.06 659	0.54 609	1.67 671	0.49 555	1.78 678	0.96 634	1.69 672	0.28 638	0.43 661	0.27 623	0.51 663	0.40 646	0.58 665

DStereoFS	0.84 652	0.66 656	0.80 582	0.53 653	0.50 651	1.23 665	0.55 648	0.94 661	1.32 668	0.89 645	1.32 656	1.04 650	2.32 685	1.29 661	1.14 651	0.31 644	0.35 655	0.30 637	0.39 653	0.34 640	0.60 668

SGM+DAISY	0.87 653	0.66 656	1.30 651	0.51 649	0.60 659	1.03 656	0.84 673	0.76 645	0.73 627	1.39 670	1.51 665	1.31 660	1.22 666	1.11 647	1.08 646	0.57 660	0.53 669	0.51 656	0.51 663	0.54 654	0.61 672

ACVNet_2	0.89 654	0.87 667	1.25 646	0.82 667	0.62 661	0.97 654	0.62 655	1.14 666	1.42 671	1.00 656	1.40 659	1.47 664	0.84 651	1.11 647	0.66 615	0.61 662	0.43 661	0.78 668	0.49 660	0.75 669	0.52 660

IMH-64-1	0.91 655	0.86 665	0.84 597	0.97 672	0.75 667	0.92 652	0.71 659	1.27 667	1.10 662	0.89 645	1.45 661	1.14 652	0.96 657	1.19 652	0.84 630	0.74 668	0.51 666	0.97 673	0.55 668	0.84 672	0.60 668

IMH-64	0.91 655	0.86 665	0.84 597	0.97 672	0.75 667	0.92 652	0.71 659	1.27 667	1.10 662	0.89 645	1.45 661	1.14 652	0.96 657	1.19 652	0.84 630	0.74 668	0.51 666	0.97 673	0.55 668	0.84 672	0.60 668

MonStereo1	0.93 657	0.56 648	0.82 589	0.69 660	0.58 658	1.37 672	0.35 594	0.94 661	1.25 666	0.93 650	1.90 675	1.52 665	2.10 682	1.27 659	0.77 624	0.69 665	0.33 653	0.75 666	0.47 659	0.70 667	0.57 664

U	1.00 658	0.09 80	0.21 111	0.21 274	3.68 690	6.12 693	0.14 100	0.21 74	0.21 178	0.11 53	0.11 42	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 124	0.05 39	5.42 699	2.90 697	0.07 179	0.06 139

PWCK	1.00 658	1.17 681	1.70 664	0.91 670	0.41 639	1.19 663	0.92 675	1.10 664	1.14 664	1.16 664	1.14 649	1.25 658	0.88 654	1.75 674	1.04 645	0.87 676	0.50 664	0.87 671	0.53 666	0.96 679	0.52 660

WAO-7	1.01 660	0.89 668	0.93 613	0.83 669	0.66 664	1.18 661	0.81 671	1.40 671	1.57 676	1.11 662	1.76 674	1.45 663	1.19 665	1.50 667	1.14 651	0.61 662	0.62 679	0.70 663	0.68 675	0.66 665	0.60 668

MADNet+	1.01 660	1.16 680	4.72 687	0.70 661	0.47 648	1.24 666	0.96 677	0.97 663	0.89 645	0.65 626	0.77 622	0.87 640	0.85 653	2.09 678	1.68 670	0.38 652	0.39 658	0.31 639	0.27 639	0.43 647	0.39 649

MultiAttention	1.02 662	0.13 340	0.43 405	0.35 620	0.43 642	5.36 689	1.71 690	0.69 636	0.53 572	0.36 487	0.63 598	0.55 584	0.22 369	7.60 698	0.43 562	0.09 378	0.06 233	0.14 556	0.24 626	0.26 623	0.30 638

IMH	1.05 663	0.95 672	1.00 622	1.01 674	0.78 671	1.11 658	0.68 658	1.38 670	1.43 672	1.00 656	1.72 672	1.43 662	1.14 661	1.73 673	0.89 635	1.09 682	0.55 672	0.99 675	0.57 670	0.87 674	0.62 674

WAO-6	1.07 664	0.93 671	0.92 611	0.96 671	0.78 671	1.28 668	0.75 664	1.34 669	2.00 680	1.02 658	1.54 667	1.59 666	1.22 666	1.31 662	1.14 651	0.78 671	0.55 672	1.02 677	0.75 680	0.83 671	0.69 675

LVE	1.13 665	1.02 673	1.28 649	1.01 674	0.80 674	1.29 669	0.81 671	1.47 674	1.96 678	1.07 660	1.90 675	1.90 671	1.01 660	1.48 666	0.91 636	0.93 679	0.61 678	0.94 672	0.69 676	0.87 674	0.75 680

JetBlue	1.14 666	0.76 661	2.36 672	0.59 655	0.75 667	3.04 685	1.78 691	1.11 665	0.90 647	0.94 651	1.10 647	1.66 668	1.28 670	2.09 678	1.72 673	0.43 654	0.36 656	0.38 646	0.38 652	0.58 657	0.56 662

Dean	1.17 667	1.04 675	1.49 658	1.03 676	0.78 671	1.20 664	0.77 667	1.48 675	1.96 678	1.28 666	1.99 678	2.15 675	1.14 661	1.25 657	1.00 642	0.81 673	0.60 676	1.01 676	0.69 676	0.92 678	0.74 679

SGM-ForestM	1.36 668	0.28 577	0.79 579	0.26 526	0.16 459	2.26 682	1.00 679	1.42 672	1.46 674	2.38 686	2.05 679	5.95 694	2.66 687	2.95 684	2.46 685	0.17 593	0.18 616	0.18 596	0.18 604	0.15 541	0.18 582

xyz-stereo	1.40 669	0.10 135	17.09 708	0.18 91	0.07 2	4.78 688	0.18 287	0.29 224	0.34 368	0.36 487	2.81 686	0.40 496	0.29 484	0.56 499	0.24 441	0.07 124	0.05 39	0.09 336	0.06 146	0.06 97	0.05 34

MANE	1.41 670	0.36 613	0.74 570	0.43 637	0.41 639	2.16 681	0.80 669	2.39 689	3.38 685	2.22 685	3.06 687	3.54 687	2.73 689	2.15 680	1.94 679	0.28 638	0.27 644	0.30 637	0.46 657	0.28 633	0.34 645

TorneroNet-64	1.43 671	1.03 674	1.20 642	1.10 678	0.86 677	2.26 682	0.73 662	1.84 680	3.84 690	1.25 665	2.25 683	2.69 683	1.42 673	1.76 675	1.43 665	0.76 670	0.50 664	1.09 678	0.66 674	1.23 684	0.76 681

notaker	1.45 672	1.34 684	1.48 656	1.40 685	1.07 681	1.18 661	0.85 674	1.48 675	1.40 670	1.51 681	3.46 688	2.40 680	1.81 679	1.76 675	1.45 668	1.11 683	0.69 684	1.38 685	0.87 683	1.31 686	0.97 685

WAO-8	1.46 673	1.10 678	1.09 632	1.10 678	0.84 675	2.06 678	0.75 664	1.84 680	3.83 688	1.44 676	2.21 681	2.15 675	1.43 674	3.17 685	1.19 657	0.91 677	0.65 681	1.09 678	0.79 681	0.90 676	0.71 676

Venus	1.46 673	1.10 678	1.09 632	1.10 678	0.84 675	2.06 678	0.75 664	1.84 680	3.83 688	1.44 676	2.21 681	2.15 675	1.43 674	3.17 685	1.19 657	0.91 677	0.65 681	1.09 678	0.79 681	0.90 676	0.71 676

UNDER WATER-64	1.55 675	1.19 682	2.52 675	1.31 683	0.95 679	2.12 680	1.21 686	1.45 673	3.19 684	1.43 675	1.32 656	2.64 682	2.04 681	1.63 670	1.83 675	1.11 683	0.67 683	1.28 683	0.92 684	1.19 681	1.02 686

UNDER WATER	1.59 676	1.22 683	2.36 672	1.38 684	1.03 680	1.67 677	1.10 683	1.54 678	3.63 686	1.44 676	1.47 663	2.85 684	2.25 684	1.67 671	1.94 679	1.06 681	0.62 679	1.31 684	0.93 685	1.21 683	1.02 686

LSM	1.64 677	0.40 624	2.56 676	2.02 689	17.61 706	0.51 596	0.52 645	0.61 603	0.76 629	0.82 642	1.11 648	0.63 615	0.54 612	0.75 584	0.49 581	0.16 582	0.24 640	0.18 596	0.21 614	0.25 615	2.42 693

LE_ROB	1.76 678	0.20 510	2.68 678	0.48 644	0.52 654	0.78 642	0.96 677	0.84 656	6.61 695	7.40 699	2.08 680	2.08 673	4.83 691	1.27 659	3.79 690	0.10 429	0.08 452	0.12 508	0.11 487	0.11 456	0.10 434

ktn	1.77 679	1.36 685	1.22 643	1.43 686	1.14 682	1.52 675	1.08 682	1.51 677	3.96 691	2.77 689	4.69 690	3.35 686	1.46 676	1.69 672	1.25 661	1.43 687	0.77 686	1.45 686	0.99 686	1.32 687	0.96 683

KSHMR	1.89 680	1.36 685	1.60 661	1.47 687	1.22 684	1.38 673	1.06 681	1.79 679	5.97 694	1.42 674	5.65 694	2.98 685	1.14 661	2.23 681	1.20 659	1.27 686	1.12 688	1.46 687	1.10 688	1.32 687	1.15 688

TorneroNet	2.22 681	1.08 677	1.24 645	1.14 682	0.90 678	5.58 690	0.80 669	2.12 686	8.69 698	2.58 687	5.42 692	3.88 688	1.97 680	1.78 677	1.87 676	0.86 675	0.54 671	1.15 682	0.74 679	1.23 684	0.85 682

MADNet++	2.26 682	1.80 688	2.06 668	2.13 691	1.97 688	2.61 684	1.79 692	2.38 688	2.16 681	2.75 688	2.65 685	2.38 679	2.43 686	3.17 685	3.21 687	2.17 690	1.95 692	1.94 691	1.63 690	2.06 690	2.01 692

JetRed	2.30 683	2.64 690	6.12 690	1.12 681	1.38 686	5.85 692	3.29 693	1.99 684	1.67 677	1.98 683	1.95 677	2.16 678	1.60 677	2.48 682	4.10 691	1.05 680	1.60 689	1.09 678	1.01 687	1.67 689	1.28 689

light-stereo	2.37 684	0.69 658	3.61 680	3.84 693	3.41 689	4.04 686	0.31 568	2.13 687	1.45 673	3.61 690	6.33 695	6.90 698	0.63 633	4.83 692	1.28 662	0.71 667	0.74 685	0.32 640	0.39 653	1.20 682	0.96 683

HanzoNet	2.97 685	1.69 687	2.29 671	1.74 688	1.33 685	1.53 676	1.03 680	1.99 684	2.64 683	5.51 694	5.16 691	5.90 693	6.82 697	4.32 691	3.29 688	3.16 693	2.02 694	1.92 689	2.87 696	2.24 691	1.89 691

coex-ft	3.44 686	0.73 660	48.55 721	0.24 453	0.19 532	0.50 595	0.43 625	0.47 449	2.40 682	7.03 698	1.20 651	0.97 647	2.23 683	0.73 575	1.92 678	0.12 507	0.15 596	0.14 556	0.12 526	0.21 600	0.43 652

TCMNet-wrong-test	4.29 687	5.57 695	4.65 684	11.33 704	10.39 699	5.73 691	4.48 696	4.13 693	1.02 655	1.91 682	2.39 684	6.16 696	3.62 690	3.84 690	4.50 693	1.99 689	0.47 663	1.97 692	1.69 691	5.69 698	4.31 698

FADE	4.32 688	1.06 676	4.35 683	0.71 662	0.76 670	0.73 633	0.50 643	1.85 683	1.52 675	0.75 637	0.66 603	1.17 656	2.69 688	2.83 683	1.96 681	24.23 719	4.70 699	17.35 714	17.61 713	0.49 651	0.44 653

DPSimNet_ROB	4.34 689	4.23 691	6.89 692	3.67 692	3.68 690	4.75 687	5.21 697	2.67 690	3.68 687	5.82 695	3.95 689	5.57 690	6.72 696	3.46 689	4.48 692	4.05 697	2.88 695	4.68 698	3.12 698	3.69 693	3.62 697

tt	4.71 690	0.10 135	3.94 681	2.06 690	1.53 687	10.14 698	16.88 701	9.27 702	4.98 692	1.39 670	1.02 644	4.68 689	4.90 692	3.35 688	5.86 696	5.76 699	9.15 708	2.24 694	2.53 694	3.10 692	1.32 690

BEATNet-Init1	4.73 691	2.61 689	13.29 707	0.58 654	0.53 655	10.12 697	3.33 694	4.83 694	5.01 693	8.75 700	8.51 697	14.08 709	7.60 699	7.70 699	5.34 694	0.28 638	0.28 647	0.34 644	0.37 650	0.57 656	0.45 654

Selective-IGEV-i1pa	5.57 692	7.99 697	4.76 688	0.80 666	0.45 646	12.99 700	3.60 695	9.25 701	7.43 697	6.97 697	9.87 701	8.94 699	7.26 698	14.66 710	5.65 695	3.55 694	1.08 687	1.93 690	0.72 678	0.73 668	2.79 695

USTest	6.88 693	5.23 694	5.63 689	7.22 698	7.29 694	14.34 702	22.76 703	8.48 699	9.32 699	5.42 693	6.39 696	6.29 697	6.64 695	6.92 696	8.62 699	1.94 688	3.29 696	2.16 693	2.55 695	3.85 694	3.29 696

ASD4	7.23 694	6.65 696	7.69 693	5.24 695	5.62 693	11.85 699	20.36 702	7.57 698	7.14 696	6.55 696	5.47 693	5.99 695	5.78 693	7.22 697	9.24 700	4.85 698	4.44 698	6.40 705	5.19 699	6.53 699	4.89 699

EDNetEfficientorigin	7.51 695	0.52 646	140.47 723	0.25 492	0.17 483	0.42 555	0.29 552	0.47 449	1.03 656	1.28 666	1.02 644	0.83 638	0.84 651	0.75 584	0.99 641	0.10 429	0.09 487	0.12 508	0.10 448	0.21 600	0.22 615

DGTPSM_ROB	8.34 696	5.10 692	10.37 705	5.31 696	10.18 697	8.33 694	23.60 707	6.06 696	13.41 707	4.90 691	10.87 705	5.65 691	10.44 700	6.17 694	12.59 701	3.74 695	7.55 701	3.69 695	7.26 704	4.14 695	7.46 702

DPSMNet_ROB	8.40 697	5.11 693	10.49 706	5.58 697	10.25 698	8.34 695	23.62 708	6.07 697	13.45 708	4.93 692	10.88 706	5.66 692	10.44 700	6.24 695	12.64 702	3.98 696	7.61 702	3.76 696	7.30 705	4.20 696	7.51 703

DLNR_Zeroshot_test	10.44 698	12.10 706	19.93 710	106.08 722	23.66 718	0.14 33	0.13 66	3.22 691	0.17 90	0.16 193	0.23 250	0.16 208	0.10 74	0.31 376	0.15 229	2.36 691	0.06 233	0.07 149	0.07 219	39.70 721	0.06 139

DLNR-FE	10.45 699	12.13 707	19.94 711	106.10 723	23.12 717	0.14 33	0.13 66	3.28 692	0.17 90	0.16 193	0.23 250	0.16 208	0.10 74	0.31 376	0.15 229	2.41 692	0.06 233	0.07 149	0.07 219	40.22 722	0.06 139

iinet-test	10.78 700	9.29 698	9.70 695	10.48 699	10.68 700	17.98 707	25.98 709	12.57 706	13.39 705	9.64 704	10.10 702	10.06 701	10.61 703	11.22 706	12.70 703	6.40 701	7.74 703	5.68 700	6.69 700	7.47 700	7.30 700

IINet	10.78 700	9.29 698	9.70 695	10.48 699	10.68 700	17.98 707	25.98 709	12.57 706	13.39 705	9.64 704	10.10 702	10.06 701	10.61 703	11.22 706	12.70 703	6.40 701	7.74 703	5.68 700	6.69 700	7.47 700	7.30 700

LRCNet_RVC	10.90 702	14.34 709	9.35 694	15.35 705	8.04 696	1.08 657	0.34 590	8.78 700	0.70 621	12.63 709	16.05 709	9.85 700	6.54 694	8.57 700	6.34 697	20.27 717	5.40 700	23.70 716	21.88 717	14.87 708	13.83 710

DPSM_ROB	11.49 703	9.87 704	10.35 703	11.13 702	11.31 702	19.11 710	27.51 712	13.37 709	14.21 710	10.31 706	11.06 707	10.96 707	11.27 708	11.96 708	13.59 706	6.78 703	8.19 706	6.03 702	7.09 702	7.93 702	7.73 705

DPSM	11.49 703	9.87 704	10.35 703	11.13 702	11.31 702	19.11 710	27.51 712	13.37 709	14.21 710	10.31 706	11.06 707	10.96 707	11.27 708	11.96 708	13.59 706	6.78 703	8.19 706	6.03 702	7.09 702	7.93 702	7.73 705

xxxxx1	15.27 705	9.54 701	10.31 700	20.13 708	18.88 707	17.08 703	23.03 704	10.36 703	10.99 701	9.21 701	9.62 698	10.74 704	10.61 703	10.72 702	13.89 708	7.97 705	9.20 709	31.85 719	44.72 721	12.84 705	13.69 707

tt_ll	15.27 705	9.54 701	10.31 700	20.13 708	18.88 707	17.08 703	23.03 704	10.36 703	10.99 701	9.21 701	9.62 698	10.74 704	10.61 703	10.72 702	13.89 708	7.97 705	9.20 709	31.85 719	44.72 721	12.84 705	13.69 707

ff	15.27 705	9.54 701	10.31 700	20.13 708	18.88 707	17.08 703	23.03 704	10.36 703	10.99 701	9.21 701	9.62 698	10.74 704	10.61 703	10.72 702	13.89 708	7.97 705	9.20 709	31.85 719	44.72 721	12.84 705	13.69 707

PML	16.10 708	12.82 708	6.78 691	5.23 694	7.76 695	33.92 714	66.56 723	5.30 695	10.28 700	26.12 722	68.59 723	20.51 711	13.49 710	10.06 701	6.78 698	5.96 700	2.00 693	6.04 704	2.18 693	8.96 704	2.60 694

Anonymous_1	16.62 709	9.35 700	9.84 697	10.66 701	14.64 704	18.66 709	27.12 711	12.64 708	13.51 709	10.76 708	10.30 704	10.13 703	10.60 702	11.06 705	12.74 705	15.87 715	7.74 703	16.92 713	43.48 720	58.66 723	7.68 704

HaxPig	17.72 710	20.22 719	19.73 709	16.53 706	16.51 705	9.27 696	9.33 698	14.34 711	13.27 704	18.65 711	18.70 710	17.35 710	16.77 711	17.04 711	16.45 711	22.05 718	20.89 719	22.27 715	21.53 716	21.29 716	22.13 721

MEDIAN_ROB	21.21 711	24.62 720	23.47 719	19.58 707	19.65 710	13.22 701	10.96 699	17.88 712	17.00 712	22.14 721	22.02 712	20.86 712	20.36 712	21.06 712	19.71 712	25.63 720	24.13 720	26.21 717	25.20 718	25.17 717	25.38 722

RAFT-FEzeroshot	23.10 712	19.88 714	20.56 712	22.49 712	22.75 713	38.38 715	55.50 719	26.84 716	28.66 717	20.60 716	22.10 713	22.05 714	22.74 714	24.00 715	27.37 719	13.59 708	16.48 714	12.14 706	14.28 708	15.96 711	15.54 714

RAFT-FE	23.10 712	19.88 714	20.56 712	22.49 712	22.75 713	38.38 715	55.50 719	26.84 716	28.66 717	20.60 716	22.10 713	22.05 714	22.74 714	24.00 715	27.37 719	13.59 708	16.48 714	12.14 706	14.28 708	15.96 711	15.54 714

CasAABBNet	23.10 712	19.86 712	20.64 714	22.47 711	22.73 711	38.41 718	55.50 719	26.89 718	28.70 719	20.61 718	22.15 715	22.08 717	22.75 716	23.99 713	27.36 717	13.59 708	16.48 714	12.14 706	14.27 707	15.95 709	15.53 713

FlowAnything	23.14 715	19.87 713	20.79 715	22.50 715	22.74 712	38.39 717	55.46 717	26.89 718	28.72 720	20.77 720	22.29 718	22.07 716	22.72 713	23.99 713	27.41 721	13.60 711	16.55 718	12.15 710	14.36 712	15.97 713	15.52 712

Hybrid-DGEV	23.16 716	19.94 717	20.96 717	22.49 712	22.75 713	38.51 720	55.52 722	27.09 722	28.90 722	20.58 715	22.25 716	22.00 713	22.80 718	24.11 718	27.33 716	13.60 711	16.47 713	12.14 706	14.30 711	15.95 709	15.54 714

Selective-RAFT-Error	23.16 716	19.93 716	20.87 716	22.54 716	22.81 716	38.52 721	55.47 718	27.01 721	28.83 721	20.66 719	22.25 716	22.09 718	22.80 718	24.09 717	27.36 717	13.61 713	16.48 714	12.15 710	14.28 708	15.99 714	15.57 717

LSM0	24.24 718	19.98 718	22.32 718	24.22 717	40.14 722	38.48 719	55.20 716	26.95 720	28.57 716	20.49 714	21.83 711	22.26 719	22.75 716	24.22 719	27.30 715	13.66 714	16.32 712	12.19 712	14.15 706	16.10 715	17.66 718

AVERAGE_ROB	25.43 719	29.06 721	27.24 720	24.63 718	24.20 719	17.73 706	12.61 700	22.29 715	21.39 715	26.79 723	26.16 721	25.20 720	24.64 722	25.07 720	23.53 713	29.96 721	28.40 721	30.60 718	29.58 719	29.72 718	29.84 723

RSGM-EC	29.65 720	17.75 710	10.04 698	35.31 719	33.15 720	26.42 712	46.65 714	19.89 713	17.74 713	18.92 712	23.36 719	30.14 721	23.59 720	41.87 721	45.99 722	59.56 722	34.38 722	33.25 722	20.37 714	34.97 719	19.60 719

acva	29.65 720	17.75 710	10.04 698	35.31 719	33.15 720	26.42 712	46.65 714	19.89 713	17.74 713	18.92 712	23.36 719	30.14 721	23.59 720	41.87 721	45.99 722	59.56 722	34.38 722	33.25 722	20.37 714	34.97 719	19.60 719

Selective-IGEV-i16pa	30.47 722	41.93 722	4.02 682	0.49 647	0.37 635	96.94 723	0.74 663	60.26 724	58.76 723	17.24 710	64.39 722	38.26 723	49.53 723	106.11 724	26.15 714	19.96 716	3.42 697	4.39 697	1.81 692	0.39 645	14.22 711

test_example2	101.33 723	108.28 723	68.15 722	98.43 721	106.93 723	89.75 722	102.43 724	36.80 723	97.65 724	129.04 724	130.15 724	65.26 724	66.62 724	92.11 723	80.24 724	144.10 724	199.48 724	81.81 724	103.01 724	125.01 724	101.27 724

ccccc	256.34 724	256.29 724	313.62 724	354.40 724	364.36 724	149.10 724	168.46 725	152.89 725	131.30 725	153.93 725	155.56 725	164.00 725	204.39 725	268.02 725	295.19 725	390.55 725	349.22 725	244.59 725	219.82 725	412.30 725	378.83 725

GS-Stereo							0.16 195	0.26 171	0.18 110	0.13 113	0.15 130	0.10 57	0.09 33	0.16 92	0.10 6	0.07 124	0.05 39	0.06 43	0.05 65	0.08 260	0.08 313

Low-res two-view benchmark