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

VeloStereo	0.11 98	0.07 5	0.18 144	0.16 33	0.12 339	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.13 650

flow	0.11 98	0.07 5	0.18 144	0.16 33	0.12 339	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.17 175	0.12 172	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.13 650

S2M2_L	0.13 199	0.11 307	0.20 182	0.16 33	0.12 339	0.12 37	0.07 1	0.18 76	0.20 258	0.12 157	0.15 216	0.14 257	0.12 240	0.15 105	0.14 295	0.13 666	0.09 622	0.09 455	0.10 587	0.11 586	0.09 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.10 19	0.09 129	0.17 117	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.09 4	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

test410	0.10 19	0.09 129	0.18 144	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.09 4	0.18 76	0.14 87	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Monster-pub-mixall	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.08 57	0.11 28	0.09 4	0.20 123	0.12 36	0.11 120	0.11 102	0.08 9	0.08 22	0.23 342	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.06 214

S2M2_XL	0.10 19	0.09 129	0.21 205	0.14 4	0.10 185	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 72	0.11 102	0.09 45	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.06 214
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.11 98	0.10 210	0.14 27	0.17 76	0.09 96	0.17 215	0.09 4	0.22 171	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.09 45	0.11 190	0.19 250	0.13 247	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

LG-G_1	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.07 11	0.21 383	0.09 4	0.19 95	0.11 18	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

LG-G	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.07 11	0.21 383	0.09 4	0.19 95	0.11 18	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

LGtest1	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.09 4	0.16 41	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.06 214

GStereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.15 10	0.14 486	0.16 162	0.10 12	0.17 53	0.13 56	0.14 229	0.16 236	0.16 312	0.12 240	0.18 212	0.17 402	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.09 502

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 50	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 72	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

GFORCE	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.21 375	0.08 57	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.10 7	0.10 72	0.10 70	0.10 88	0.13 295	0.12 9	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 199	0.11 307	0.22 224	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.19 95	0.17 174	0.14 229	0.11 102	0.11 137	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.08 380	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.09 456	0.08 425

over v1	0.11 98	0.13 449	0.15 50	0.19 215	0.06 1	0.15 102	0.10 12	0.18 76	0.10 7	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.14 336	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

over-8	0.11 98	0.13 449	0.16 84	0.20 309	0.07 11	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.10 7	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

over-9	0.11 98	0.13 449	0.16 84	0.19 215	0.07 11	0.15 102	0.10 12	0.20 123	0.11 18	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

MGA	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.10 12	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

CAR	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.10 72	0.10 70	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MSE-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.09 28	0.10 70	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

BridgeDepth_RVC	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.13 1	0.07 11	0.16 162	0.10 12	0.20 123	0.14 87	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.12 240	0.13 20	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.12 140	0.10 210	0.32 366	0.16 33	0.08 57	0.17 215	0.10 12	0.22 171	0.19 224	0.11 120	0.10 70	0.10 88	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.08 425

asd	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.17 76	0.10 185	0.16 162	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.12 157	0.11 102	0.09 45	0.10 121	0.16 146	0.11 87	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

2.25w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.18 201	0.14 229	0.17 258	0.09 45	0.10 121	0.18 212	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

4w-stereo	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.08 9	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

3.25w_new	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.22 171	0.17 174	0.14 229	0.12 131	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

3.25w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.22 171	0.17 174	0.14 229	0.12 131	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

IGEV-Stereo++	0.11 98	0.08 57	0.15 50	0.19 215	0.11 255	0.14 71	0.10 12	0.22 171	0.18 201	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

GCAP-Stereo	0.14 244	0.14 505	0.33 384	0.20 309	0.09 96	0.21 383	0.10 12	0.26 270	0.20 258	0.18 330	0.19 294	0.15 282	0.13 295	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.06 214

test12345	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.08 23	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

GeoMambaStereo_RVC	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.15 10	0.15 559	0.18 253	0.11 31	0.17 53	0.14 87	0.18 330	0.19 294	0.19 365	0.14 336	0.19 250	0.18 436	0.11 598	0.09 622	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.13 650

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 57	0.15 50	0.13 1	0.07 11	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 120	0.09 30	0.08 9	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.08 380	0.04 2	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

tt3	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.06 1	0.15 102	0.11 31	0.21 144	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt5	0.10 19	0.09 129	0.16 84	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.11 31	0.16 41	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.17 175	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.05 54

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.06 1	0.12 37	0.11 31	0.18 76	0.10 7	0.10 72	0.06 1	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

F8.5	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.11 31	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

rgla	0.10 19	0.11 307	0.15 50	0.18 142	0.11 255	0.15 102	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.08 23	0.08 9	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

416test1013	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.18 142	0.11 255	0.16 162	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.11 120	0.09 30	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

416test	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.11 255	0.15 102	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LACA_dic	0.09 2	0.12 374	0.15 50	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 28	0.08 23	0.09 45	0.08 22	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.07 263	0.05 54

over-6	0.12 140	0.13 449	0.19 163	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.11 31	0.26 270	0.16 134	0.10 72	0.10 70	0.10 88	0.13 295	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

depth_test_26	0.11 98	0.07 5	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.11 31	0.16 41	0.15 111	0.12 157	0.16 236	0.11 137	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.08 425

RT-Monster	0.15 291	0.08 57	0.21 205	0.17 76	0.14 486	0.20 349	0.11 31	0.29 330	0.32 481	0.24 409	0.22 349	0.17 329	0.13 295	0.18 212	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 31	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 219	0.09 56	0.12 9	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 31	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 137	0.08 22	0.11 2	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

WQFJA1++	0.44 741	0.07 5	0.63 677	0.18 142	0.13 429	0.15 102	0.11 31	0.20 123	0.11 18	2.05 855	0.12 131	0.23 434	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	4.20 868	0.07 330

252Zero-FE	0.14 244	0.07 5	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.21 144	0.19 224	0.77 796	0.11 102	0.08 9	0.08 22	0.13 20	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

monsters	0.11 98	0.09 129	0.13 9	0.17 76	0.12 339	0.15 102	0.11 31	0.23 197	0.15 111	0.14 229	0.12 131	0.08 9	0.09 56	0.21 304	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

111111	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.19 215	0.11 255	0.13 45	0.11 31	0.22 171	0.15 111	0.11 120	0.12 131	0.12 182	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.08 365	0.06 214

MLG-Stereo_test2	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.16 41	0.10 7	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.06 1	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

MLG-Stereo_test1	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.18 142	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.16 41	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 88	0.07 4	0.17 175	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MLG-Stereo	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.18 142	0.07 11	0.15 102	0.11 31	0.17 53	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 88	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

IGEV-Stereo+	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.18 142	0.13 429	0.09 9	0.11 31	0.16 41	0.15 111	0.10 72	0.08 23	0.10 88	0.10 121	0.21 304	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.16 693	0.24 780

GCST	0.47 749	0.60 811	0.57 648	1.04 844	0.48 806	0.38 673	0.11 31	0.40 503	0.32 481	0.41 695	0.34 520	0.29 523	0.17 421	0.46 584	0.19 471	0.69 832	0.42 827	0.79 840	0.62 838	0.62 823	0.46 813

test_c	0.09 2	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.06 1	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.10 72	0.07 6	0.07 2	0.09 56	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

ww3	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.17 76	0.11 255	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.11 102	0.10 88	0.08 22	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

ww2	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.12 339	0.16 162	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.09 28	0.11 102	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MGE	0.10 19	0.08 57	0.14 27	0.22 454	0.15 559	0.13 45	0.12 56	0.15 24	0.17 174	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.18 212	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

WiStereo	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt4	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.22 171	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt6	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt9	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.19 95	0.14 87	0.09 28	0.06 1	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

TYNG	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.12 56	0.18 76	0.14 87	0.09 28	0.06 1	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

MGW-Stereo	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.17 76	0.11 255	0.14 71	0.12 56	0.20 123	0.16 134	0.10 72	0.12 131	0.11 137	0.11 190	0.17 175	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.20 309	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.12 182	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

F4.4	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.06 1	0.13 45	0.12 56	0.23 197	0.11 18	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.11 190	0.15 105	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

F5.5	0.10 19	0.10 210	0.13 9	0.20 309	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.08 3	0.10 70	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.04 1

FORCE_9	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

FORCE_8	0.10 19	0.10 210	0.12 2	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.13 56	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

F7	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.22 171	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.10 88	0.10 121	0.15 105	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

TT111	0.10 19	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.19 95	0.13 56	0.10 72	0.08 23	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

FORCE_5	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.10 7	0.08 3	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

FORCE_6	0.10 19	0.11 307	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

Codiref-stereo	0.12 140	0.08 57	0.40 485	0.27 686	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.10 550	0.08 583	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 291	0.18 609	0.40 485	0.27 686	0.26 755	0.46 718	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 493	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.44 557	0.53 722	0.09 28	0.44 642	0.30 542	0.25 565	0.34 515	0.42 708	0.10 550	0.08 583	0.18 741	0.17 747	0.14 668	0.12 628

LGCAT	0.11 98	0.07 5	0.15 50	0.14 4	0.09 96	0.12 37	0.12 56	0.13 13	0.10 7	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.12 172	0.11 598	0.11 684	0.05 1	0.06 209	0.05 9	0.12 628

HLF11	0.19 412	0.14 505	0.54 631	0.15 10	0.12 339	0.21 383	0.12 56	0.37 466	0.24 354	0.20 354	0.29 441	0.18 342	0.18 454	0.37 540	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.09 502

derf	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.14 87	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.06 337	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

mm2	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.12 56	0.14 17	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

qqai	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.18 142	0.09 96	0.11 28	0.12 56	0.16 41	0.14 87	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

monster-pro	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.20 309	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.12 182	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 219	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

PSi22	0.14 244	0.13 449	0.29 327	0.19 215	0.09 96	0.17 215	0.12 56	0.28 312	0.23 331	0.13 197	0.14 198	0.22 410	0.13 295	0.29 469	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.07 263	0.06 214

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 56	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 88	0.08 22	0.11 2	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

GeoVLM	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LACA1	0.09 2	0.10 210	0.13 9	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.09 28	0.07 6	0.09 45	0.10 121	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

DispViT+	0.12 140	0.07 5	0.19 163	0.15 10	0.16 597	0.10 24	0.12 56	0.26 270	0.23 331	0.13 197	0.11 102	0.10 88	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MonSter++	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

HiDET	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LCMNet	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.18 76	0.19 224	0.10 72	0.10 70	0.11 137	0.10 121	0.15 105	0.13 247	0.06 66	0.06 337	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

VIP-Stereo	0.12 140	0.12 374	0.21 205	0.18 142	0.11 255	0.24 464	0.12 56	0.19 95	0.18 201	0.10 72	0.13 155	0.11 137	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

BridgeDepth	0.10 19	0.09 129	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.12 56	0.16 41	0.12 36	0.08 3	0.09 30	0.14 257	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	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 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.18 142	0.10 185	0.13 45	0.12 56	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

asda	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.16 134	0.11 120	0.11 102	0.08 9	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

qwe	0.11 98	0.10 210	0.14 27	0.17 76	0.10 185	0.15 102	0.12 56	0.25 247	0.17 174	0.14 229	0.13 155	0.09 45	0.09 56	0.18 212	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4.25_new	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4.5w_new	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4.5_new	0.11 98	0.11 307	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 98	0.11 307	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

2.75w_new	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.25 247	0.16 134	0.14 229	0.13 155	0.08 9	0.10 121	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

3.75w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.11 255	0.18 253	0.12 56	0.23 197	0.14 87	0.13 197	0.11 102	0.08 9	0.10 121	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

monsterstereo	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.19 215	0.12 339	0.14 71	0.12 56	0.25 247	0.17 174	0.13 197	0.16 236	0.08 9	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.17 76	0.08 57	0.16 162	0.12 56	0.17 53	0.12 36	0.10 72	0.07 6	0.10 88	0.08 22	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

StereoAnything_RVC	0.13 199	0.37 771	0.36 427	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 121	0.20 276	0.10 30	0.09 495	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.24 765	0.05 54

MonSter	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

Pointernet	0.13 199	0.07 5	0.27 296	0.19 215	0.11 255	0.20 349	0.12 56	0.31 364	0.24 354	0.15 253	0.15 216	0.13 219	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

trnet	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.15 10	0.07 11	0.21 383	0.12 56	0.24 220	0.24 354	0.16 286	0.21 333	0.15 282	0.13 295	0.18 212	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

DIP-Stereo	0.18 360	0.12 374	0.33 384	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.12 56	0.42 533	0.25 371	0.27 445	0.32 485	0.21 396	0.17 421	0.25 391	0.20 497	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.08 425
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.22 493	0.25 691	0.47 578	0.24 575	0.14 486	0.25 484	0.12 56	0.40 503	0.33 495	0.29 491	0.42 616	0.22 410	0.20 482	0.33 508	0.19 471	0.07 184	0.06 337	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.07 330

vfmstereo	0.09 2	0.07 5	0.11 1	0.17 76	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.17 53	0.15 111	0.08 3	0.09 30	0.08 9	0.08 22	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

ww	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.08 57	0.15 102	0.13 117	0.16 41	0.12 36	0.09 28	0.11 102	0.09 45	0.08 22	0.16 146	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MGW-Stereo-1	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.14 17	0.16 134	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.08 22	0.16 146	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt7	0.10 19	0.10 210	0.13 9	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.13 117	0.17 53	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.10 121	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

tt8	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.08 23	0.11 137	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 210	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.10 24	0.13 117	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 23	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.06 214

E$^{3}$Stereo	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

LLLLL	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

100	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.10 185	0.11 28	0.13 117	0.17 53	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.16 146	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

300	0.10 19	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.13 45	0.13 117	0.20 123	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.13 20	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

Last	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.13 117	0.18 76	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.14 257	0.10 121	0.18 212	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

FORCE_4.5	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.19 215	0.06 1	0.13 45	0.13 117	0.23 197	0.12 36	0.08 3	0.10 70	0.08 9	0.11 190	0.15 105	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.04 1

EE1	0.14 244	0.08 57	0.31 355	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.13 117	0.32 376	0.21 281	0.16 286	0.14 198	0.15 282	0.13 295	0.25 391	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

DF_test	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.11 255	0.06 2	0.13 117	0.13 13	0.15 111	0.10 72	0.11 102	0.08 9	0.09 56	0.11 2	0.10 30	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.05 54

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 140	0.12 374	0.17 117	0.22 454	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.18 76	0.14 87	0.11 120	0.13 155	0.10 88	0.08 22	0.20 276	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

LiteMatch*	0.11 98	0.07 5	0.22 224	0.16 33	0.10 185	0.13 45	0.13 117	0.18 76	0.14 87	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.06 214

bcnet-new	0.12 140	0.11 307	0.32 366	0.20 309	0.08 57	0.16 162	0.13 117	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.12 131	0.11 137	0.11 190	0.19 250	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

FCBStereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.20 309	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.13 219	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

PSGStereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.20 309	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.13 219	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

TOTStereo	0.12 140	0.11 307	0.28 313	0.20 309	0.08 57	0.15 102	0.13 117	0.22 171	0.19 224	0.12 157	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.15 105	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

DepthFocus	0.10 19	0.07 5	0.21 205	0.15 10	0.11 255	0.10 24	0.13 117	0.15 24	0.08 1	0.12 157	0.10 70	0.09 45	0.07 4	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.05 54

LACA2	0.10 19	0.11 307	0.20 182	0.16 33	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.17 53	0.14 87	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Test_v1	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.09 96	0.13 45	0.13 117	0.22 171	0.16 134	0.09 28	0.10 70	0.08 9	0.08 22	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 199	0.08 57	0.22 224	0.15 10	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.24 220	0.25 371	0.14 229	0.22 349	0.17 329	0.12 240	0.19 250	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

Pro-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.13 117	0.11 4	0.13 56	0.10 72	0.09 30	0.08 9	0.06 1	0.22 327	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.08 417	0.05 9	0.05 54

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 117	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 131	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.08 57	0.16 162	0.13 117	0.21 144	0.11 18	0.11 120	0.11 102	0.10 88	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.06 337	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

DLNR-FE	10.45 870	12.13 879	19.94 883	106.10 902	23.12 889	0.14 71	0.13 117	3.28 862	0.17 174	0.16 286	0.23 361	0.16 312	0.10 121	0.31 493	0.15 334	2.41 869	0.06 337	0.07 216	0.07 319	40.22 906	0.06 214

Select-FE	0.23 511	0.14 505	0.78 722	0.22 454	0.18 644	0.22 416	0.13 117	0.43 549	0.26 388	0.28 460	0.33 508	0.39 629	0.29 628	0.27 432	0.19 471	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.13 699	0.08 365	0.12 628

Zero-FE251	0.14 244	0.09 129	0.24 253	0.17 76	0.09 96	0.20 349	0.13 117	0.20 123	0.14 87	0.61 774	0.13 155	0.13 219	0.11 190	0.14 52	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

AdaDepth	0.11 98	0.09 129	0.20 182	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.13 117	0.16 41	0.13 56	0.10 72	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.19 250	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

IGEV	0.11 98	0.06 1	0.17 117	0.15 10	0.11 255	0.16 162	0.13 117	0.21 144	0.16 134	0.11 120	0.15 216	0.09 45	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

LG-Stereo_L2	0.10 19	0.08 57	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.12 37	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.08 9	0.08 22	0.16 146	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 19	0.08 57	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.12 37	0.13 117	0.17 53	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 9	0.07 4	0.17 175	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.07 11	0.17 215	0.13 117	0.18 76	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.11 87	0.08 380	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 199	0.14 505	0.19 163	0.26 656	0.09 96	0.15 102	0.13 117	0.22 171	0.18 201	0.12 157	0.11 102	0.10 88	0.13 295	0.21 304	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.08 57	0.12 37	0.13 117	0.11 4	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.09 56	0.11 2	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

castereo++	0.13 199	0.10 210	0.18 144	0.18 142	0.10 185	0.27 519	0.13 117	0.23 197	0.23 331	0.11 120	0.13 155	0.16 312	0.10 121	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

dual_stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.08 57	0.09 9	0.13 117	0.24 220	0.13 56	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

DCVSM-stereo	0.24 544	0.13 449	0.52 624	0.20 309	0.14 486	0.26 508	0.13 117	0.34 406	0.34 506	0.41 695	0.33 508	0.47 693	0.29 628	0.30 486	0.22 546	0.10 550	0.10 658	0.11 602	0.10 587	0.12 629	0.15 689

MaDis-Stereo	0.14 244	0.13 449	0.26 283	0.19 215	0.14 486	0.16 162	0.13 117	0.25 247	0.21 281	0.13 197	0.14 198	0.14 257	0.11 190	0.17 175	0.17 402	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

MIF-Stereo (partial)	0.16 310	0.10 210	0.34 396	0.21 375	0.15 559	0.15 102	0.13 117	0.28 312	0.25 371	0.17 307	0.26 407	0.15 282	0.16 387	0.25 391	0.17 402	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.08 425

UniTT-Stereo	0.14 244	0.10 210	0.30 338	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.13 117	0.19 95	0.18 201	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.11 190	0.18 212	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.06 214

DLNR_Zeroshot_test	10.44 869	12.10 878	19.93 882	106.08 901	23.66 890	0.14 71	0.13 117	3.22 861	0.17 174	0.16 286	0.23 361	0.16 312	0.10 121	0.31 493	0.15 334	2.36 868	0.06 337	0.07 216	0.07 319	39.70 905	0.06 214

LL-Strereo2	0.18 360	0.18 609	0.39 476	0.22 454	0.12 339	0.24 464	0.13 117	0.31 364	0.23 331	0.24 409	0.20 314	0.24 449	0.12 240	0.26 411	0.15 334	0.06 66	0.06 337	0.12 643	0.09 534	0.08 365	0.07 330

EGLCR-Stereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.18 142	0.09 96	0.21 383	0.13 117	0.27 287	0.21 281	0.13 197	0.10 70	0.15 282	0.09 56	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

CREStereo++_RVC	0.15 291	0.08 57	0.26 283	0.17 76	0.11 255	0.18 253	0.13 117	0.22 171	0.30 455	0.21 370	0.30 458	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.15 334	0.07 184	0.04 2	0.06 81	0.15 724	0.06 153	0.05 54
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
raftrobust	0.16 310	0.13 449	0.29 327	0.22 454	0.15 559	0.19 298	0.13 117	0.32 376	0.26 388	0.26 434	0.20 314	0.19 365	0.17 421	0.21 304	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

RALAANet	0.19 412	0.18 609	0.37 438	0.23 516	0.14 486	0.23 441	0.13 117	0.37 466	0.29 438	0.28 460	0.26 407	0.25 462	0.15 360	0.26 411	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.06 214

XX-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.83 743	0.26 656	0.17 622	0.23 441	0.13 117	0.40 503	0.18 201	0.20 354	0.41 599	0.31 552	0.10 121	0.32 500	0.12 172	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

valid	0.23 511	0.96 839	0.24 253	0.19 215	0.09 96	0.14 71	0.14 167	0.34 406	0.22 303	0.21 370	0.16 236	0.14 257	0.10 121	0.38 548	0.10 30	0.80 842	0.04 2	0.08 342	0.04 1	0.09 456	0.05 54

ACC-I	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.06 2	0.14 167	0.13 13	0.16 134	0.10 72	0.13 155	0.09 45	0.09 56	0.17 175	0.10 30	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214

ACC	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.05 1	0.14 167	0.15 24	0.16 134	0.10 72	0.12 131	0.09 45	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

DDDD	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.13 45	0.14 167	0.20 123	0.14 87	0.10 72	0.09 30	0.15 282	0.11 190	0.13 20	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

FORCE_4.6	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.18 142	0.06 1	0.16 162	0.14 167	0.22 171	0.13 56	0.08 3	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.12 9	0.08 1	0.07 184	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

FORCE_4	0.10 19	0.08 57	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.20 123	0.11 18	0.09 28	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.17 175	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

AnonStereo	0.16 310	0.12 374	0.30 338	0.20 309	0.12 339	0.18 253	0.14 167	0.36 454	0.24 354	0.19 345	0.17 258	0.19 365	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.10 534	0.06 214

NBS	0.09 2	0.08 57	0.16 84	0.19 215	0.09 96	0.08 4	0.14 167	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 70	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.05 54

anonymous	0.11 98	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.10 185	0.08 4	0.14 167	0.16 41	0.17 174	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.07 4	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

testmc14	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.18 142	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.08 22	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

PhaseNet	0.13 199	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.11 120	0.12 131	0.16 312	0.12 240	0.19 250	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.07 330

ManiGeoR	0.18 360	0.15 545	0.55 638	0.15 10	0.11 255	0.21 383	0.14 167	0.39 488	0.27 399	0.19 345	0.24 378	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.08 425

HLf10	0.18 360	0.15 545	0.55 638	0.15 10	0.11 255	0.21 383	0.14 167	0.39 488	0.27 399	0.19 345	0.24 378	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.08 425

HLf8	0.19 412	0.16 574	0.55 638	0.15 10	0.12 339	0.24 464	0.14 167	0.40 503	0.31 469	0.20 354	0.26 407	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.17 402	0.10 550	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

DNS	0.26 592	0.30 735	0.18 144	0.17 76	0.10 185	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.16 134	0.12 157	0.17 258	0.13 219	0.10 121	0.70 714	0.37 676	0.08 380	0.14 730	0.08 342	0.05 96	1.01 847	0.80 840

PointNet	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.17 53	0.14 87	0.08 3	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

TS12	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.21 375	0.09 96	0.19 298	0.14 167	0.23 197	0.16 134	0.14 229	0.19 294	0.12 182	0.13 295	0.17 175	0.15 334	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

canet-new	0.12 140	0.11 307	0.28 313	0.20 309	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.22 171	0.16 134	0.09 28	0.11 102	0.09 45	0.12 240	0.20 276	0.09 12	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

LWStereo	0.12 140	0.10 210	0.27 296	0.19 215	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.21 144	0.15 111	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.12 240	0.20 276	0.09 12	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

LMStereo	0.13 199	0.11 307	0.44 546	0.21 375	0.08 57	0.14 71	0.14 167	0.21 144	0.16 134	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.13 295	0.18 212	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

CR7Stereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.14 87	0.11 120	0.14 198	0.10 88	0.11 190	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

ARStereo-new	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.14 167	0.21 144	0.18 201	0.12 157	0.15 216	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

MUNStereo	0.12 140	0.11 307	0.35 407	0.20 309	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.14 87	0.12 157	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.15 105	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.07 263	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 98	0.10 210	0.26 283	0.18 142	0.09 96	0.14 71	0.14 167	0.20 123	0.13 56	0.11 120	0.13 155	0.10 88	0.11 190	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

CHEStereo	0.12 140	0.11 307	0.22 224	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.15 111	0.13 197	0.16 236	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

RMAStereo	0.12 140	0.12 374	0.27 296	0.21 375	0.09 96	0.19 298	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.12 157	0.13 155	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

ATMStereo	0.12 140	0.11 307	0.23 242	0.22 454	0.09 96	0.16 162	0.14 167	0.24 220	0.19 224	0.12 157	0.11 102	0.09 45	0.13 295	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.05 54

ACMStereo	0.12 140	0.11 307	0.25 271	0.21 375	0.08 57	0.13 45	0.14 167	0.25 247	0.21 281	0.12 157	0.15 216	0.09 45	0.14 336	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

KMOStereo	0.13 199	0.11 307	0.30 338	0.20 309	0.13 429	0.20 349	0.14 167	0.23 197	0.16 134	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.15 360	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 244	0.21 655	0.47 578	0.17 76	0.12 339	0.15 102	0.14 167	0.24 220	0.16 134	0.11 120	0.14 198	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.07 330

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 140	0.08 57	0.29 327	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.19 734

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 244	0.19 626	0.70 706	0.17 76	0.12 339	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.10 72	0.12 131	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.05 9	0.07 330

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 199	0.11 307	0.38 460	0.17 76	0.11 255	0.17 215	0.14 167	0.23 197	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.13 219	0.11 190	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

LACA3	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.14 17	0.13 56	0.11 120	0.09 30	0.10 88	0.10 121	0.16 146	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 140	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.27 287	0.15 111	0.13 197	0.14 198	0.13 219	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

Hybrid-DGEV-2	0.21 455	0.15 545	0.34 396	0.24 575	0.13 429	0.28 539	0.14 167	0.48 605	0.44 638	0.27 445	0.24 378	0.25 462	0.25 565	0.28 449	0.19 471	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.07 330

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 27	0.17 76	0.09 96	0.09 9	0.14 167	0.10 2	0.14 87	0.07 1	0.09 30	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

BStereo	0.13 199	0.10 210	0.42 522	0.18 142	0.11 255	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.22 303	0.12 157	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.16 146	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

Anonymus123	0.14 244	0.10 210	0.42 522	0.18 142	0.11 255	0.36 657	0.14 167	0.28 312	0.22 303	0.12 157	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.16 146	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

water-stereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.19 215	0.10 185	0.17 215	0.14 167	0.25 247	0.19 224	0.17 307	0.23 361	0.15 282	0.15 360	0.12 9	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

DVStereo	0.14 244	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.09 96	0.21 383	0.14 167	0.24 220	0.21 281	0.21 370	0.21 333	0.15 282	0.14 336	0.23 342	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

2w_stereo	0.11 98	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.27 287	0.20 258	0.14 229	0.14 198	0.08 9	0.11 190	0.13 20	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 199	0.09 129	0.24 253	0.20 309	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.22 171	0.16 134	0.12 157	0.19 294	0.15 282	0.11 190	0.13 20	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.06 214

Reg-Stereo(zero)	0.16 310	0.07 5	0.36 427	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.14 167	0.28 312	0.24 354	0.22 382	0.20 314	0.24 449	0.18 454	0.21 304	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

ISRNet	0.27 603	0.13 449	0.45 562	0.26 656	0.19 673	0.24 464	0.14 167	0.45 570	0.43 622	0.39 675	0.48 678	0.42 662	0.27 596	0.32 500	0.29 629	0.20 763	0.12 706	0.17 731	0.16 737	0.16 693	0.20 747

GIP-stereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.29 330	0.18 201	0.11 120	0.16 236	0.13 219	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

DEFOM-Stereo	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.22 416	0.14 167	0.14 17	0.16 134	0.11 120	0.10 70	0.09 45	0.08 22	0.21 304	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

UGAM-zero	0.23 511	0.10 210	0.54 631	0.19 215	0.13 429	0.21 383	0.14 167	0.44 557	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.51 718	0.33 673	0.65 697	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.06 153	0.07 330

U	1.00 815	0.09 129	0.21 205	0.21 375	3.68 856	6.12 863	0.14 167	0.21 144	0.21 281	0.11 120	0.11 102	0.10 88	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.07 184	0.05 59	5.42 876	2.90 873	0.07 263	0.06 214

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 140	0.08 57	0.29 327	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.19 734

MIM_Stereo	0.18 360	0.12 374	0.38 460	0.20 309	0.11 255	0.17 215	0.14 167	0.35 431	0.25 371	0.27 445	0.35 531	0.23 434	0.13 295	0.27 432	0.16 368	0.06 66	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.06 214

LoS	0.14 244	0.08 57	0.27 296	0.16 33	0.09 96	0.22 416	0.14 167	0.26 270	0.26 388	0.15 253	0.18 285	0.18 342	0.13 295	0.22 327	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 140	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.27 287	0.15 111	0.13 197	0.14 198	0.13 219	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

Patchmatch Stereo++	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.26 411	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425
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
IIG-Stereo	0.23 511	0.13 449	0.35 407	0.29 719	0.12 339	0.23 441	0.14 167	0.38 474	0.31 469	0.34 601	0.37 550	0.33 571	0.21 492	0.70 714	0.26 605	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.07 263	0.06 214

ROB_FTStereo	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

HUI-Stereo	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.25 462	0.17 421	0.22 327	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

RAFT-RH_RVC	0.25 573	0.11 307	0.45 562	0.21 375	0.12 339	0.25 484	0.14 167	0.27 287	0.27 399	0.38 658	1.15 807	0.23 434	0.17 421	0.57 645	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.06 153	0.07 330

iRAFT	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.26 411	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

TANstereo	0.15 291	0.09 129	0.28 313	0.16 33	0.08 57	0.25 484	0.14 167	0.23 197	0.28 419	0.24 409	0.30 458	0.16 312	0.12 240	0.17 175	0.13 247	0.08 380	0.07 489	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

BEATNet_4x	0.22 493	0.18 609	0.47 578	0.22 454	0.10 185	0.28 539	0.14 167	0.46 581	0.32 481	0.31 542	0.34 520	0.31 552	0.25 565	0.31 493	0.29 629	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.10 534	0.08 425

CFNet	0.27 603	0.20 640	0.44 546	0.22 454	0.14 486	0.33 621	0.14 167	0.51 649	0.45 651	0.30 523	0.40 590	0.38 617	0.27 596	0.76 742	0.25 591	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.08 425

HITNet	0.20 434	0.17 594	0.43 536	0.19 215	0.08 57	0.27 519	0.14 167	0.42 533	0.30 455	0.29 491	0.32 485	0.27 495	0.21 492	0.28 449	0.25 591	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.06 214
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
CMRA-Stereo	0.17 333	0.09 129	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.17 215	0.15 230	0.25 247	0.23 331	0.18 330	0.24 378	0.18 342	0.13 295	0.26 411	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

StereoNetSlim22	0.14 244	0.09 129	0.24 253	0.23 516	0.13 429	0.17 215	0.15 230	0.27 287	0.18 201	0.20 354	0.13 155	0.16 312	0.11 190	0.22 327	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.07 263	0.07 330

G4	0.18 360	0.13 449	0.39 476	0.28 713	0.13 429	0.18 253	0.15 230	0.35 431	0.25 371	0.20 354	0.23 361	0.15 282	0.14 336	0.34 515	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.07 263	0.06 214

FETCStereo	0.12 140	0.08 57	0.20 182	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.17 174	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

FETStereo	0.12 140	0.08 57	0.19 163	0.18 142	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.17 53	0.18 201	0.18 330	0.16 236	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

CEFStereo	0.12 140	0.08 57	0.24 253	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.18 201	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

CGFBStereo	0.12 140	0.08 57	0.23 242	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.17 174	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

Cross2Single Stereo	0.13 199	0.14 505	0.15 50	0.21 375	0.08 57	0.09 9	0.15 230	0.16 41	0.24 354	0.23 393	0.14 198	0.12 182	0.08 22	0.24 359	0.12 172	0.12 644	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.12 629	0.05 54

Cross2Single-S	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.08 4	0.15 230	0.13 13	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

LLL	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.16 33	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.06 214

low	0.12 140	0.08 57	0.21 205	0.18 142	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.23 197	0.16 134	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.21 304	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.06 214

FORCE_4.7	0.10 19	0.10 210	0.12 2	0.21 375	0.08 57	0.15 102	0.15 230	0.19 95	0.14 87	0.08 3	0.10 70	0.08 9	0.10 121	0.15 105	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.04 1

GEAR-Net	0.13 199	0.09 129	0.23 242	0.21 375	0.10 185	0.15 102	0.15 230	0.29 330	0.16 134	0.12 157	0.15 216	0.12 182	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

GELT-Stereo	0.13 199	0.09 129	0.16 84	0.20 309	0.14 486	0.14 71	0.15 230	0.33 393	0.23 331	0.14 229	0.11 102	0.11 137	0.11 190	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.05 9	0.05 54

FAST (zero-shot)	0.14 244	0.10 210	0.22 224	0.23 516	0.26 755	0.14 71	0.15 230	0.23 197	0.15 111	0.11 120	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.18 212	0.13 247	0.09 495	0.09 622	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.09 502

DNSM	0.28 625	0.28 718	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.15 230	0.24 220	0.18 201	0.14 229	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.75 736	0.63 761	0.08 380	0.13 719	0.06 81	0.05 96	1.14 850	0.81 841

Anonymus	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.19 215	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.09 30	0.14 257	0.12 240	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

TestStereo_HL2	0.18 360	0.14 505	0.34 396	0.17 76	0.11 255	0.20 349	0.15 230	0.33 393	0.29 438	0.22 382	0.29 441	0.19 365	0.17 421	0.39 554	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.08 365	0.08 425

MCSU-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.07 11	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.16 134	0.12 157	0.13 155	0.12 182	0.08 22	0.15 105	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

DF	0.13 199	0.09 129	0.21 205	0.18 142	0.10 185	0.17 215	0.15 230	0.25 247	0.17 174	0.13 197	0.22 349	0.19 365	0.11 190	0.20 276	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

ARStereo	0.12 140	0.12 374	0.28 313	0.19 215	0.08 57	0.17 215	0.15 230	0.22 171	0.18 201	0.11 120	0.14 198	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

BARStereo	0.12 140	0.13 449	0.28 313	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.14 198	0.09 45	0.13 295	0.18 212	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

KABStereo	0.12 140	0.11 307	0.24 253	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.15 230	0.26 270	0.20 258	0.11 120	0.12 131	0.10 88	0.13 295	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 199	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.18 142	0.14 486	0.18 253	0.15 230	0.23 197	0.21 281	0.16 286	0.22 349	0.10 88	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 199	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.14 486	0.18 253	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.16 286	0.21 333	0.09 45	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

Foundation-i1c-attn	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.15 230	0.24 220	0.17 174	0.13 197	0.15 216	0.16 312	0.13 295	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

Foundation-i1b	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.07 11	0.16 162	0.15 230	0.25 247	0.16 134	0.14 229	0.15 216	0.17 329	0.12 240	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

FE-Mocha	0.16 310	0.10 210	0.33 384	0.19 215	0.13 429	0.19 298	0.15 230	0.35 431	0.22 303	0.24 409	0.24 378	0.20 382	0.14 336	0.17 175	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

IGEV-FE	0.18 360	0.10 210	0.65 687	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.34 406	0.19 224	0.28 460	0.22 349	0.27 495	0.13 295	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

DDF-Stereo	0.13 199	0.08 57	0.19 163	0.19 215	0.16 597	0.12 37	0.15 230	0.18 76	0.18 201	0.11 120	0.10 70	0.13 219	0.12 240	0.23 342	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.21 751	0.06 214

zero-FE	0.16 310	0.08 57	0.81 736	0.19 215	0.18 644	0.12 37	0.15 230	0.19 95	0.19 224	0.10 72	0.10 70	0.13 219	0.12 240	0.21 304	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.19 739	0.06 214

GASTEREO	0.13 199	0.12 374	0.21 205	0.23 516	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.26 270	0.18 201	0.17 307	0.16 236	0.11 137	0.13 295	0.19 250	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.06 153	0.06 214

MSCF	0.13 199	0.12 374	0.21 205	0.22 454	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.26 270	0.18 201	0.17 307	0.16 236	0.11 137	0.13 295	0.18 212	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.06 153	0.06 214

depthmonostereo	0.14 244	0.09 129	0.19 163	0.19 215	0.08 57	0.20 349	0.15 230	0.27 287	0.23 331	0.16 286	0.18 285	0.14 257	0.17 421	0.19 250	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.05 54

2.5w	0.11 98	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.09 96	0.15 102	0.15 230	0.20 123	0.15 111	0.12 157	0.13 155	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

3w_stereo	0.12 140	0.11 307	0.18 144	0.18 142	0.08 57	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.07 2	0.12 240	0.15 105	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

1w_stereo	0.12 140	0.08 57	0.14 27	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.25 247	0.21 281	0.13 197	0.16 236	0.08 9	0.12 240	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tg	0.16 310	0.11 307	0.25 271	0.21 375	0.11 255	0.23 441	0.15 230	0.34 406	0.24 354	0.20 354	0.25 392	0.19 365	0.12 240	0.24 359	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.08 365	0.07 330

model_zeroshot	0.17 333	0.11 307	0.39 476	0.20 309	0.12 339	0.24 464	0.15 230	0.34 406	0.22 303	0.30 523	0.20 314	0.22 410	0.12 240	0.24 359	0.14 295	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.07 330

GCAP-BAT	0.21 455	0.08 57	1.22 799	0.29 719	0.43 799	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.14 229	0.17 258	0.15 282	0.11 190	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

rvit_stereo_0075_2	0.24 544	0.17 594	0.50 606	0.26 656	0.22 718	0.22 416	0.15 230	0.40 503	0.35 523	0.27 445	0.37 550	0.29 523	0.20 482	0.28 449	0.19 471	0.17 737	0.12 706	0.19 751	0.12 670	0.13 648	0.13 650

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 434	0.72 823	0.70 706	0.17 76	0.08 57	0.15 102	0.15 230	0.18 76	0.16 134	0.13 197	0.12 131	0.09 45	0.08 22	0.16 146	0.13 247	0.35 811	0.04 2	0.08 342	0.07 319	0.11 586	0.23 772

AIO-Stereo	0.13 199	0.10 210	0.22 224	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.16 134	0.13 197	0.15 216	0.13 219	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

RSM++	0.12 140	0.09 129	0.19 163	0.20 309	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.14 257	0.09 56	0.20 276	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.05 54

RSM	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.23 197	0.18 201	0.13 197	0.13 155	0.15 282	0.09 56	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

CAS++	0.16 310	0.12 374	0.27 296	0.18 142	0.12 339	0.17 215	0.15 230	0.42 533	0.24 354	0.19 345	0.18 285	0.13 219	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.12 644	0.10 658	0.11 602	0.08 417	0.10 534	0.09 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.17 76	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

test_for_model	0.13 199	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

H2IRNET	0.18 360	0.13 449	0.35 407	0.21 375	0.12 339	0.20 349	0.15 230	0.27 287	0.30 455	0.17 307	0.31 473	0.25 462	0.20 482	0.24 359	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.06 214

MoCha-V2	0.13 199	0.08 57	0.26 283	0.23 516	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.26 270	0.16 134	0.15 253	0.15 216	0.13 219	0.14 336	0.20 276	0.11 87	0.06 66	0.07 489	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

IGEV++	0.13 199	0.10 210	0.23 242	0.21 375	0.10 185	0.15 102	0.15 230	0.29 330	0.16 134	0.12 157	0.15 216	0.12 182	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

GMStereo_Zeroshot	0.24 544	0.21 655	0.45 562	0.26 656	0.13 429	0.28 539	0.15 230	0.39 488	0.35 523	0.37 643	0.43 630	0.40 644	0.17 421	0.34 515	0.20 497	0.12 644	0.07 489	0.13 667	0.07 319	0.16 693	0.09 502

IGEV_Zeroshot_test	0.18 360	0.10 210	0.65 687	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.34 406	0.19 224	0.28 460	0.22 349	0.27 495	0.13 295	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

MSKI-zero shot	0.17 333	0.09 129	0.43 536	0.20 309	0.11 255	0.21 383	0.15 230	0.32 376	0.21 281	0.23 393	0.24 378	0.23 434	0.10 121	0.31 493	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

CASnet	0.14 244	0.12 374	0.22 224	0.22 454	0.08 57	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.22 382	0.20 314	0.15 282	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.11 602	0.09 534	0.08 365	0.05 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.17 76	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAPDPT-zeroshot	0.20 434	0.08 57	1.14 794	0.29 719	0.43 799	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.14 229	0.17 258	0.15 282	0.11 190	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

Selective-RAFT	0.17 333	0.12 374	0.30 338	0.24 575	0.10 185	0.29 561	0.15 230	0.32 376	0.31 469	0.17 307	0.17 258	0.21 396	0.18 454	0.28 449	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.06 214

GLC_STEREO	0.15 291	0.10 210	0.24 253	0.21 375	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.23 197	0.27 399	0.17 307	0.20 314	0.17 329	0.11 190	0.23 342	0.16 368	0.07 184	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.06 214

iGMRVC	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.27 432	0.17 402	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

RAFT-IKP	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.18 454	0.25 391	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

XX-TBD	0.15 291	0.18 609	0.28 313	0.22 454	0.10 185	0.22 416	0.15 230	0.22 171	0.27 399	0.22 382	0.26 407	0.14 257	0.12 240	0.16 146	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214

CFNet-RSSM	0.17 333	0.10 210	0.40 485	0.20 309	0.11 255	0.20 349	0.15 230	0.36 454	0.30 455	0.23 393	0.21 333	0.26 484	0.15 360	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

Gwc-CoAtRS	0.17 333	0.10 210	0.37 438	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.32 376	0.28 419	0.23 393	0.23 361	0.27 495	0.15 360	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

CREStereo	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.14 4	0.08 57	0.22 416	0.15 230	0.25 247	0.24 354	0.16 286	0.21 333	0.14 257	0.13 295	0.18 212	0.13 247	0.09 495	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214
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
arf4	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.27 686	0.14 486	0.18 253	0.16 296	0.32 376	0.23 331	0.18 330	0.24 378	0.16 312	0.12 240	0.29 469	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.05 54

arf3	0.18 360	0.13 449	0.31 355	0.29 719	0.13 429	0.19 298	0.16 296	0.35 431	0.21 281	0.22 382	0.28 426	0.18 342	0.14 336	0.37 540	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.11 602	0.08 417	0.07 263	0.05 54

G3	0.21 455	0.25 691	0.37 438	0.41 785	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.38 474	0.21 281	0.25 420	0.23 361	0.22 410	0.13 295	0.36 536	0.17 402	0.18 748	0.06 337	0.18 741	0.10 587	0.14 668	0.07 330

G2	0.19 412	0.21 655	0.40 485	0.31 741	0.14 486	0.18 253	0.16 296	0.38 474	0.23 331	0.21 370	0.22 349	0.16 312	0.14 336	0.37 540	0.16 368	0.14 691	0.05 59	0.13 667	0.07 319	0.11 586	0.08 425

HNOStereo	0.12 140	0.08 57	0.20 182	0.19 215	0.09 96	0.15 102	0.16 296	0.18 76	0.17 174	0.17 307	0.17 258	0.12 182	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

RSGM							0.16 296	0.35 431	0.22 303	0.26 434	0.25 392	0.29 523	0.15 360	0.20 276	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153

small-0shot	0.10 19	0.09 129	0.18 144	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.16 296	0.14 17	0.12 36	0.08 3	0.15 216	0.08 9	0.08 22	0.11 2	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 19	0.09 129	0.17 117	0.13 1	0.09 96	0.11 28	0.16 296	0.12 8	0.11 18	0.09 28	0.13 155	0.06 1	0.09 56	0.11 2	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

SE	0.16 310	0.14 505	0.19 163	0.21 375	0.11 255	0.23 441	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.20 354	0.27 418	0.15 282	0.17 421	0.15 105	0.14 295	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.08 425

TestStereo_HL3	0.21 455	0.13 449	0.77 720	0.17 76	0.11 255	0.23 441	0.16 296	0.34 406	0.20 258	0.27 445	0.38 565	0.23 434	0.19 471	0.41 566	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.08 425

GGDA	0.18 360	0.14 505	0.33 384	0.17 76	0.10 185	0.20 349	0.16 296	0.33 393	0.31 469	0.22 382	0.28 426	0.19 365	0.16 387	0.38 548	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.08 365	0.08 425

TestStereo-Hl	0.18 360	0.11 307	0.31 355	0.17 76	0.10 185	0.22 416	0.16 296	0.36 454	0.29 438	0.23 393	0.26 407	0.22 410	0.19 471	0.38 548	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.07 330

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 140	0.10 210	0.21 205	0.21 375	0.11 255	0.20 349	0.16 296	0.21 144	0.17 174	0.12 157	0.17 258	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 140	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.13 429	0.20 349	0.16 296	0.23 197	0.18 201	0.12 157	0.15 216	0.14 257	0.13 295	0.13 20	0.12 172	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 140	0.09 129	0.17 117	0.19 215	0.11 255	0.14 71	0.16 296	0.21 144	0.20 258	0.10 72	0.17 258	0.11 137	0.12 240	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 98	0.09 129	0.17 117	0.18 142	0.10 185	0.15 102	0.16 296	0.23 197	0.15 111	0.10 72	0.16 236	0.09 45	0.11 190	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.08 425

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 140	0.09 129	0.18 144	0.18 142	0.09 96	0.13 45	0.16 296	0.25 247	0.21 281	0.11 120	0.16 236	0.09 45	0.11 190	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.04 1	0.05 54

Foundation-i1a	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.18 253	0.16 296	0.25 247	0.16 134	0.16 286	0.16 236	0.18 342	0.13 295	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Foundation-i1	0.13 199	0.07 5	0.16 84	0.17 76	0.11 255	0.17 215	0.16 296	0.32 376	0.22 303	0.15 253	0.17 258	0.20 382	0.13 295	0.14 52	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

gcap_with_dpt	0.12 140	0.09 129	0.21 205	0.18 142	0.13 429	0.18 253	0.16 296	0.24 220	0.20 258	0.16 286	0.21 333	0.09 45	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

Hybrid-DGEV-03	0.20 434	0.14 505	0.31 355	0.22 454	0.12 339	0.26 508	0.16 296	0.31 364	0.27 399	0.32 564	0.58 729	0.23 434	0.15 360	0.23 342	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.06 214

NLSM3	0.13 199	0.10 210	0.17 117	0.21 375	0.13 429	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.24 354	0.11 120	0.15 216	0.12 182	0.13 295	0.17 175	0.15 334	0.05 9	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.05 9	0.05 54

GEAStereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.12 339	0.19 298	0.16 296	0.20 123	0.14 87	0.12 157	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

GSStereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.17 76	0.12 339	0.19 298	0.16 296	0.26 270	0.18 201	0.13 197	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

GS-Stereo							0.16 296	0.26 270	0.18 201	0.13 197	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

DA	0.14 244	0.10 210	0.18 144	0.21 375	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.14 229	0.17 258	0.16 312	0.14 336	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

GGEV	0.14 244	0.10 210	0.18 144	0.21 375	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.14 229	0.17 258	0.16 312	0.14 336	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

FlowAnything_test	0.14 244	0.11 307	0.21 205	0.21 375	0.12 339	0.17 215	0.16 296	0.25 247	0.16 134	0.15 253	0.13 155	0.15 282	0.14 336	0.18 212	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.12 670	0.08 365	0.09 502

HART	0.15 291	0.11 307	0.30 338	0.21 375	0.09 96	0.17 215	0.16 296	0.30 352	0.19 224	0.15 253	0.25 392	0.17 329	0.09 56	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.07 489	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.06 214

GREAT-IGEV	0.12 140	0.09 129	0.25 271	0.16 33	0.11 255	0.14 71	0.16 296	0.17 53	0.17 174	0.10 72	0.15 216	0.09 45	0.09 56	0.18 212	0.10 30	0.06 66	0.07 489	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.10 563
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.20 434	0.13 449	0.33 384	0.18 142	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.34 406	0.21 281	0.37 643	0.39 579	0.36 601	0.24 542	0.29 469	0.21 524	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.07 330

CoSv	0.20 434	0.13 449	0.33 384	0.18 142	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.34 406	0.21 281	0.37 643	0.39 579	0.36 601	0.24 542	0.29 469	0.21 524	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.07 330

SCV_C0	0.14 244	0.11 307	0.25 271	0.19 215	0.12 339	0.15 102	0.16 296	0.30 352	0.22 303	0.13 197	0.15 216	0.13 219	0.09 56	0.24 359	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.09 456	0.06 214

SCV	0.14 244	0.14 505	0.24 253	0.21 375	0.11 255	0.15 102	0.16 296	0.31 364	0.18 201	0.11 120	0.15 216	0.13 219	0.10 121	0.23 342	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.06 214

AIO-test2	0.20 434	0.20 640	0.36 427	0.26 656	0.15 559	0.22 416	0.16 296	0.42 533	0.42 614	0.16 286	0.29 441	0.15 282	0.11 190	0.26 411	0.13 247	0.18 748	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.07 263	0.07 330

AIO-test1	0.19 412	0.14 505	0.41 512	0.27 686	0.15 559	0.21 383	0.16 296	0.39 488	0.36 536	0.17 307	0.26 407	0.18 342	0.13 295	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.06 153	0.09 502

WCG-NET（raft）	0.14 244	0.09 129	0.23 242	0.17 76	0.08 57	0.19 298	0.16 296	0.23 197	0.26 388	0.18 330	0.19 294	0.20 382	0.12 240	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

MyStereo8	0.22 493	0.15 545	0.63 677	0.21 375	0.17 622	0.31 596	0.16 296	0.36 454	0.32 481	0.28 460	0.36 541	0.25 462	0.18 454	0.25 391	0.28 617	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.12 628

PCWNet_CMD	0.23 511	0.13 449	0.48 589	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.16 296	0.46 581	0.46 669	0.29 491	0.36 541	0.37 609	0.24 542	0.28 449	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.11 586	0.09 502

AEACV	0.13 199	0.09 129	0.23 242	0.18 142	0.19 673	0.19 298	0.16 296	0.23 197	0.14 87	0.13 197	0.17 258	0.13 219	0.16 387	0.16 146	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.06 214

Any-RAFT	0.17 333	0.08 57	0.31 355	0.19 215	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.42 533	0.30 455	0.24 409	0.27 418	0.27 495	0.16 387	0.21 304	0.12 172	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

CES	0.14 244	0.08 57	0.19 163	0.17 76	0.22 718	0.18 253	0.16 296	0.23 197	0.19 224	0.14 229	0.17 258	0.14 257	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.08 365	0.18 727

riskmin	0.18 360	0.09 129	0.34 396	0.18 142	0.12 339	0.24 464	0.16 296	0.34 406	0.28 419	0.21 370	0.23 361	0.33 571	0.24 542	0.23 342	0.17 402	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.06 209	0.10 534	0.10 563

MC-Stereo	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.21 375	0.09 96	0.18 253	0.16 296	0.23 197	0.19 224	0.18 330	0.23 361	0.16 312	0.13 295	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

test-3	0.16 310	0.09 129	0.31 355	0.21 375	0.11 255	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.27 399	0.26 434	0.16 236	0.22 410	0.12 240	0.26 411	0.18 436	0.06 66	0.04 2	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.06 214

test_1	0.16 310	0.09 129	0.31 355	0.21 375	0.11 255	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.27 399	0.25 420	0.16 236	0.22 410	0.12 240	0.26 411	0.18 436	0.06 66	0.04 2	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.06 214

TRStereo	0.19 412	0.17 594	0.47 578	0.23 516	0.19 673	0.19 298	0.16 296	0.52 668	0.28 419	0.20 354	0.19 294	0.21 396	0.13 295	0.24 359	0.13 247	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.11 631	0.06 153	0.06 214

OMP-Stereo	0.23 511	0.14 505	0.35 407	0.29 719	0.13 429	0.21 383	0.16 296	0.37 466	0.33 495	0.34 601	0.30 458	0.34 581	0.19 471	0.70 714	0.24 581	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.07 263	0.06 214

PSM-adaLoss	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.16 296	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.18 454	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

ROB_FTStereo_v2	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.16 296	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

DeepStereo_RVC	0.18 360	0.11 307	0.40 485	0.21 375	0.11 255	0.19 298	0.16 296	0.28 312	0.22 303	0.27 445	0.27 418	0.23 434	0.28 613	0.24 359	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.10 563

RAFT-345	0.21 455	0.10 210	0.46 570	0.22 454	0.11 255	0.20 349	0.16 296	0.26 270	0.25 371	0.27 445	0.66 755	0.21 396	0.16 387	0.55 630	0.21 524	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.06 214

raft+_RVC	0.18 360	0.14 505	0.32 366	0.21 375	0.15 559	0.21 383	0.16 296	0.38 474	0.34 506	0.21 370	0.28 426	0.20 382	0.15 360	0.24 359	0.19 471	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.08 425

CFNet_pseudo	0.23 511	0.13 449	0.47 578	0.19 215	0.13 429	0.26 508	0.16 296	0.44 557	0.44 638	0.29 491	0.37 550	0.38 617	0.23 524	0.29 469	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.08 417	0.11 586	0.09 502

PMTNet	0.15 291	0.08 57	0.23 242	0.15 10	0.09 96	0.23 441	0.16 296	0.25 247	0.23 331	0.17 307	0.21 333	0.16 312	0.14 336	0.22 327	0.13 247	0.29 804	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214

MSMDNet	0.23 511	0.13 449	0.48 589	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.16 296	0.46 581	0.46 669	0.29 491	0.36 541	0.37 609	0.24 542	0.28 449	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.09 502

UCFNet_RVC	0.24 544	0.16 574	0.34 396	0.18 142	0.15 559	0.33 621	0.16 296	0.46 581	0.35 523	0.29 491	0.35 531	0.39 629	0.25 565	0.34 515	0.22 546	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.14 714	0.13 648	0.12 628

iResNet_ROB	0.25 573	0.19 626	0.40 485	0.20 309	0.12 339	0.30 580	0.16 296	0.55 700	0.53 722	0.38 658	0.43 630	0.37 609	0.26 576	0.38 548	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.09 456	0.09 502

base_1k_lr1e5	0.15 291	0.10 210	0.22 224	0.26 656	0.13 429	0.18 253	0.17 354	0.27 287	0.19 224	0.17 307	0.23 361	0.15 282	0.11 190	0.27 432	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.06 153	0.05 54

arf2	0.21 455	0.19 626	0.40 485	0.40 783	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.39 488	0.23 331	0.27 445	0.31 473	0.22 410	0.17 421	0.40 563	0.17 402	0.16 723	0.05 59	0.14 695	0.09 534	0.11 586	0.07 330

arf1	0.24 544	0.32 751	0.44 546	0.47 801	0.15 559	0.18 253	0.17 354	0.42 533	0.25 371	0.30 523	0.31 473	0.21 396	0.16 387	0.44 577	0.17 402	0.22 772	0.06 337	0.19 751	0.09 534	0.17 710	0.07 330

StereoNetSlim	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.24 575	0.11 255	0.18 253	0.17 354	0.24 220	0.20 258	0.18 330	0.13 155	0.14 257	0.09 56	0.23 342	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

L500	0.12 140	0.10 210	0.21 205	0.19 215	0.12 339	0.19 298	0.17 354	0.21 144	0.17 174	0.13 197	0.14 198	0.08 9	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.05 9	0.05 54

GOStereo-base	0.23 511	0.27 712	0.44 546	0.41 785	0.15 559	0.18 253	0.17 354	0.40 503	0.25 371	0.27 445	0.26 407	0.21 396	0.16 387	0.42 570	0.17 402	0.22 772	0.06 337	0.17 731	0.09 534	0.15 684	0.08 425

GIO	0.15 291	0.08 57	0.30 338	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.26 270	0.25 371	0.16 286	0.21 333	0.18 342	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

Weightmod	0.16 310	0.12 374	0.19 163	0.20 309	0.10 185	0.24 464	0.17 354	0.25 247	0.21 281	0.18 330	0.29 441	0.19 365	0.15 360	0.27 432	0.16 368	0.09 495	0.10 658	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.08 425

SME	0.21 455	0.20 640	0.29 327	0.23 516	0.11 255	0.36 657	0.17 354	0.37 466	0.29 438	0.24 409	0.28 426	0.19 365	0.21 492	0.53 620	0.21 524	0.10 550	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.08 425

TestStereo_HLe17	0.19 412	0.17 594	0.64 685	0.16 33	0.11 255	0.21 383	0.17 354	0.40 503	0.30 455	0.19 345	0.25 392	0.17 329	0.15 360	0.38 548	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

quiztm	0.15 291	0.15 545	0.25 271	0.22 454	0.14 486	0.17 215	0.17 354	0.33 393	0.21 281	0.18 330	0.21 333	0.14 257	0.10 121	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.05 54

LiteMatch	0.12 140	0.13 449	0.15 50	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.17 354	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.21 492	0.14 52	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

Lsterematch	0.18 360	0.13 449	0.33 384	0.19 215	0.10 185	0.23 441	0.17 354	0.25 247	0.32 481	0.28 460	0.37 550	0.24 449	0.21 492	0.23 342	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

NLSM1	0.17 333	0.10 210	0.17 117	0.21 375	0.18 644	0.25 484	0.17 354	0.47 592	0.40 592	0.16 286	0.21 333	0.13 219	0.15 360	0.21 304	0.18 436	0.08 380	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.06 214

DFGA-Net	0.23 511	0.24 686	0.49 595	0.22 454	0.15 559	0.25 484	0.17 354	0.39 488	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.21 396	0.17 421	0.59 660	0.28 617	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.08 425

AIO_rvc	0.12 140	0.11 307	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.17 354	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.13 219	0.08 22	0.22 327	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

HUF	0.15 291	0.11 307	0.38 460	0.17 76	0.11 255	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.20 258	0.11 120	0.13 155	0.14 257	0.11 190	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.20 787	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.14 676

AIO_test	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.19 215	0.11 255	0.15 102	0.17 354	0.19 95	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.14 257	0.09 56	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

SMoEStereo_RVC	0.13 199	0.10 210	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.19 95	0.19 224	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.11 190	0.24 359	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

999	0.14 244	0.08 57	0.24 253	0.19 215	0.11 255	0.20 349	0.17 354	0.24 220	0.18 201	0.13 197	0.16 236	0.14 257	0.11 190	0.36 536	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

mms	0.13 199	0.11 307	0.19 163	0.19 215	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.20 123	0.17 174	0.13 197	0.17 258	0.14 257	0.09 56	0.24 359	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.07 330

rvit_stereo_0083	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.17 354	0.22 171	0.34 506	0.16 286	0.21 333	0.19 365	0.16 387	0.21 304	0.16 368	0.11 598	0.10 658	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.07 330

rvit_stereo_0081_aga	0.16 310	0.14 505	0.28 313	0.21 375	0.13 429	0.19 298	0.17 354	0.23 197	0.24 354	0.17 307	0.21 333	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.14 295	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

WCG-NET	0.14 244	0.09 129	0.23 242	0.18 142	0.08 57	0.18 253	0.17 354	0.21 144	0.28 419	0.18 330	0.21 333	0.15 282	0.12 240	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

rvit_stereo_0081	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.21 375	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.33 495	0.16 286	0.18 285	0.18 342	0.14 336	0.20 276	0.16 368	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

rvit_stereo_0082	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.21 375	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.33 495	0.16 286	0.18 285	0.18 342	0.14 336	0.20 276	0.16 368	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 511	0.13 449	0.83 743	0.20 309	0.21 701	0.23 441	0.17 354	0.48 605	0.27 399	0.23 393	0.29 441	0.39 629	0.23 524	0.25 391	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.11 631	0.11 586	0.10 563

RAFT-Stereo-weight	0.15 291	0.09 129	0.26 283	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.36 454	0.29 438	0.24 409	0.20 314	0.19 365	0.10 121	0.18 212	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.05 54

MGS-Stereo	0.14 244	0.11 307	0.32 366	0.19 215	0.11 255	0.18 253	0.17 354	0.20 123	0.22 303	0.14 229	0.24 378	0.15 282	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.10 534	0.06 214

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 333	0.13 449	0.24 253	0.19 215	0.13 429	0.24 464	0.17 354	0.30 352	0.37 548	0.43 712	0.17 258	0.13 219	0.12 240	0.19 250	0.15 334	0.08 380	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.08 425

11t1	0.18 360	0.10 210	0.30 338	0.20 309	0.11 255	0.27 519	0.17 354	0.35 431	0.23 331	0.25 420	0.23 361	0.23 434	0.23 524	0.25 391	0.18 436	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

plain	0.17 333	0.13 449	0.43 536	0.21 375	0.13 429	0.16 162	0.17 354	0.27 287	0.22 303	0.16 286	0.26 407	0.13 219	0.16 387	0.27 432	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.07 319	0.10 534	0.07 330

EKT-Stereo	0.38 711	0.12 374	0.38 460	0.42 788	3.88 858	0.21 383	0.17 354	0.35 431	0.28 419	0.20 354	0.20 314	0.23 434	0.15 360	0.28 449	0.16 368	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

CFNet_ucs	0.24 544	0.13 449	0.50 606	0.20 309	0.15 559	0.28 539	0.17 354	0.49 618	0.45 651	0.32 564	0.42 616	0.39 629	0.22 510	0.31 493	0.21 524	0.11 598	0.08 583	0.12 643	0.09 534	0.12 629	0.11 604

RAFT-Test	0.17 333	0.10 210	0.38 460	0.19 215	0.12 339	0.25 484	0.17 354	0.33 393	0.23 331	0.23 393	0.29 441	0.27 495	0.14 336	0.20 276	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

SDNR	0.42 728	0.21 655	0.82 740	0.21 375	0.18 644	1.27 828	0.17 354	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.81 780	0.38 617	0.27 596	1.19 812	0.38 680	0.23 777	0.24 802	0.17 731	0.13 699	0.17 710	0.20 747

4D-IteraStereo	0.17 333	0.16 574	0.50 606	0.21 375	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.28 312	0.28 419	0.23 393	0.20 314	0.20 382	0.11 190	0.19 250	0.14 295	0.06 66	0.04 2	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.06 214

anonymousdsp2	0.17 333	0.10 210	0.28 313	0.20 309	0.11 255	0.25 484	0.17 354	0.41 519	0.31 469	0.23 393	0.23 361	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.07 330

knoymous	0.17 333	0.09 129	0.32 366	0.17 76	0.11 255	0.21 383	0.17 354	0.32 376	0.23 331	0.23 393	0.28 426	0.27 495	0.16 387	0.23 342	0.16 368	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.06 209	0.09 456	0.09 502

RCA-Stereo	0.16 310	0.09 129	0.25 271	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.36 454	0.35 523	0.20 354	0.25 392	0.17 329	0.17 421	0.18 212	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

BUS	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.25 617	0.14 486	0.43 708	0.17 354	0.56 717	0.34 506	0.34 601	0.35 531	0.32 562	0.20 482	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

NINENet	0.25 573	0.15 545	0.37 438	0.23 516	0.16 597	0.43 708	0.17 354	0.60 752	0.46 669	0.32 564	0.37 550	0.32 562	0.20 482	0.42 570	0.21 524	0.10 550	0.10 658	0.12 643	0.08 417	0.11 586	0.10 563

IPLG	0.21 455	0.15 545	0.53 628	0.21 375	0.12 339	0.28 539	0.17 354	0.42 533	0.30 455	0.33 581	0.32 485	0.15 282	0.17 421	0.50 601	0.21 524	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

ASMatch	0.23 511	0.11 307	0.51 616	0.24 575	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.28 419	0.28 460	0.68 760	0.27 495	0.26 576	0.50 601	0.22 546	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.11 604

SST-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.37 438	0.24 575	0.13 429	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.24 354	0.34 601	0.33 508	0.29 523	0.25 565	0.56 641	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.07 330

Pruner-Stereo	0.19 412	0.11 307	0.34 396	0.29 719	0.12 339	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.29 438	0.33 581	0.32 485	0.25 462	0.15 360	0.24 359	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.09 502

AnonymousM	0.17 333	0.19 626	0.24 253	0.18 142	0.10 185	0.18 253	0.17 354	0.30 352	0.23 331	0.26 434	0.20 314	0.18 342	0.14 336	0.19 250	0.14 295	0.09 495	0.06 337	0.38 811	0.15 724	0.06 153	0.05 54

CRE-IMP	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.11 255	0.24 464	0.17 354	0.29 330	0.21 281	0.27 445	0.26 407	0.24 449	0.17 421	0.23 342	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.10 534	0.10 563

rafts_anoy	0.18 360	0.15 545	0.35 407	0.22 454	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.32 376	0.30 455	0.23 393	0.25 392	0.20 382	0.16 387	0.22 327	0.19 471	0.08 380	0.07 489	0.10 542	0.12 670	0.09 456	0.08 425

iRaftStereo_RVC	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.21 375	0.11 255	0.20 349	0.17 354	0.32 376	0.23 331	0.20 354	0.25 392	0.18 342	0.12 240	0.20 276	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.08 365	0.07 330

sCroCo_RVC	0.18 360	0.14 505	0.49 595	0.27 686	0.18 644	0.22 416	0.17 354	0.27 287	0.23 331	0.14 229	0.22 349	0.17 329	0.14 336	0.21 304	0.15 334	0.10 550	0.11 684	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

111	0.20 434	0.17 594	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.24 464	0.17 354	0.41 519	0.45 651	0.23 393	0.29 441	0.29 523	0.21 492	0.24 359	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.08 425

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 333	0.14 505	0.32 366	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.17 354	0.32 376	0.30 455	0.25 420	0.33 508	0.20 382	0.17 421	0.19 250	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.05 54

FENet	0.21 455	0.11 307	0.45 562	0.21 375	0.12 339	0.26 508	0.17 354	0.41 519	0.35 523	0.30 523	0.31 473	0.29 523	0.23 524	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

CCAANet	0.25 573	0.13 449	0.51 616	0.22 454	0.15 559	0.29 561	0.17 354	0.49 618	0.37 548	0.26 434	0.49 680	0.32 562	0.24 542	0.62 679	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.10 587	0.08 365	0.10 563

FADNet_RVC	0.30 646	0.28 718	0.83 743	0.23 516	0.15 559	0.30 580	0.17 354	0.49 618	0.37 548	0.30 523	0.38 565	0.30 542	0.27 596	0.52 613	0.31 646	0.14 691	0.14 730	0.14 695	0.16 737	0.21 751	0.23 772

ccs_rob	0.23 511	0.13 449	0.47 578	0.20 309	0.13 429	0.26 508	0.17 354	0.44 557	0.44 638	0.29 491	0.37 550	0.38 617	0.23 524	0.29 469	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.08 417	0.11 586	0.09 502

AdaStereo	0.24 544	0.16 574	0.37 438	0.24 575	0.12 339	0.32 610	0.17 354	0.54 690	0.42 614	0.33 581	0.38 565	0.35 595	0.21 492	0.30 486	0.22 546	0.14 691	0.06 337	0.13 667	0.08 417	0.11 586	0.08 425
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.
AROF-Stereo_1	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

AROF-Stereo-S	0.14 244	0.10 210	0.22 224	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.18 412	0.28 312	0.23 331	0.17 307	0.25 392	0.12 182	0.10 121	0.16 146	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

AROF-StereoT2	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.30 734	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.35 431	0.25 371	0.22 382	0.25 392	0.16 312	0.12 240	0.32 500	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.11 602	0.08 417	0.08 365	0.06 214

AROF-Stereo	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

base_500_lr5e5	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

arf5	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

L400	0.12 140	0.10 210	0.20 182	0.19 215	0.12 339	0.19 298	0.18 412	0.20 123	0.15 111	0.12 157	0.11 102	0.08 9	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

noway7	0.27 603	0.51 801	1.61 823	0.24 575	0.12 339	0.22 416	0.18 412	0.44 557	0.31 469	0.21 370	0.22 349	0.24 449	0.20 482	0.20 276	0.21 524	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

Weightmod_eth	0.16 310	0.11 307	0.20 182	0.21 375	0.13 429	0.20 349	0.18 412	0.25 247	0.19 224	0.17 307	0.25 392	0.19 365	0.17 421	0.25 391	0.14 295	0.16 723	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.05 54

DN	0.15 291	0.08 57	0.27 296	0.19 215	0.14 486	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.24 354	0.14 229	0.16 236	0.18 342	0.10 121	0.21 304	0.13 247	0.11 598	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.10 563

WQFJX	0.18 360	0.10 210	0.17 117	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.18 412	0.53 680	0.45 651	0.17 307	0.16 236	0.14 257	0.16 387	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.08 583	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

gasm-f	0.12 140	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.20 123	0.14 87	0.12 157	0.19 294	0.10 88	0.11 190	0.16 146	0.11 87	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.09 456	0.08 425

xyz-stereo	1.40 829	0.10 210	17.09 880	0.18 142	0.07 11	4.78 853	0.18 412	0.29 330	0.34 506	0.36 635	2.81 853	0.40 644	0.29 628	0.56 641	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.06 209	0.06 153	0.05 54

LG-Stereo	0.13 199	0.10 210	0.24 253	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.18 412	0.21 144	0.18 201	0.11 120	0.17 258	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

G2L-Stereo	0.25 573	0.16 574	0.47 578	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.18 412	0.46 581	0.35 523	0.33 581	0.37 550	0.40 644	0.22 510	0.60 664	0.30 637	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.09 502

tt45	0.14 244	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.11 255	0.23 441	0.18 412	0.22 171	0.17 174	0.15 253	0.13 155	0.14 257	0.10 121	0.30 486	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.07 330

ours_stereo	0.13 199	0.11 307	0.23 242	0.20 309	0.11 255	0.17 215	0.18 412	0.20 123	0.19 224	0.13 197	0.18 285	0.14 257	0.10 121	0.23 342	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.05 54

fffy	0.14 244	0.11 307	0.24 253	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.18 412	0.22 171	0.19 224	0.13 197	0.16 236	0.15 282	0.13 295	0.25 391	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

ITSA-stereo	0.25 573	0.15 545	0.33 384	0.23 516	0.11 255	0.27 519	0.18 412	0.56 717	0.59 745	0.31 542	0.32 485	0.33 571	0.28 613	0.49 597	0.30 637	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.13 650

RAStereo	0.13 199	0.12 374	0.27 296	0.22 454	0.11 255	0.15 102	0.18 412	0.23 197	0.23 331	0.13 197	0.17 258	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.05 54

AE-Stereo	0.17 333	0.11 307	0.31 355	0.24 575	0.14 486	0.23 441	0.18 412	0.34 406	0.29 438	0.15 253	0.25 392	0.21 396	0.13 295	0.20 276	0.14 295	0.07 184	0.08 583	0.09 455	0.10 587	0.07 263	0.06 214

ff7	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

IGEVStereo-DCA	0.14 244	0.11 307	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.12 131	0.14 257	0.12 240	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

ffff	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

rrr	0.17 333	0.11 307	0.57 648	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.35 431	0.22 303	0.15 253	0.12 131	0.14 257	0.12 240	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

11t	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

HH	0.18 360	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.34 406	0.19 224	0.20 354	0.24 378	0.34 581	0.18 454	0.29 469	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.06 214

HanStereo	0.18 360	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.34 406	0.19 224	0.20 354	0.24 378	0.34 581	0.18 454	0.29 469	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.06 214

LoS_RVC	0.13 199	0.10 210	0.19 163	0.18 142	0.16 597	0.20 349	0.18 412	0.20 123	0.17 174	0.13 197	0.19 294	0.12 182	0.15 360	0.17 175	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.12 628

CAS	0.15 291	0.07 5	0.21 205	0.41 785	0.16 597	0.20 349	0.18 412	0.22 171	0.19 224	0.15 253	0.19 294	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.13 247	0.29 804	0.04 2	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.14 676

anonymousdsp	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330

DCANet-4	0.19 412	0.10 210	0.52 624	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.36 454	0.39 574	0.29 491	0.30 458	0.17 329	0.22 510	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

ccc-4	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

fff	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

ADStereo(finetuned)	0.19 412	0.13 449	0.49 595	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.34 406	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.18 342	0.31 662	0.21 304	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.07 330

x	0.19 412	0.11 307	0.29 327	0.20 309	0.11 255	0.26 508	0.18 412	0.41 519	0.29 438	0.25 420	0.29 441	0.28 512	0.24 542	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

IGEV-Stereo	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.23 511	0.31 743	0.38 460	0.24 575	0.14 486	0.24 464	0.18 412	0.32 376	0.43 622	0.29 491	0.28 426	0.24 449	0.19 471	0.29 469	0.20 497	0.15 707	0.07 489	0.21 764	0.11 631	0.14 668	0.10 563

IPLGR	0.21 455	0.13 449	0.61 665	0.21 375	0.11 255	0.25 484	0.18 412	0.41 519	0.37 548	0.28 460	0.27 418	0.21 396	0.19 471	0.37 540	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

NF-Stereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

OCTAStereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

PSM-softLoss	0.21 455	0.10 210	0.39 476	0.24 575	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.38 474	0.26 388	0.29 491	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.52 613	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.12 628

KMStereo	0.21 455	0.10 210	0.39 476	0.24 575	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.38 474	0.26 388	0.29 491	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.52 613	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.12 628

RAFT_R40	0.21 455	0.10 210	0.37 438	0.24 575	0.13 429	0.18 253	0.18 412	0.31 364	0.29 438	0.33 581	0.33 508	0.30 542	0.24 542	0.55 630	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.07 330

RE-Stereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

TVStereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

CroCo-Stereo	0.14 244	0.13 449	0.24 253	0.25 617	0.11 255	0.11 28	0.18 412	0.32 376	0.23 331	0.12 157	0.12 131	0.18 342	0.12 240	0.14 52	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214
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
pcwnet_v2	0.32 663	0.15 545	1.26 803	0.23 516	0.18 644	0.32 610	0.18 412	0.59 743	0.60 751	0.36 635	0.45 655	0.35 595	0.29 628	0.36 536	0.25 591	0.14 691	0.11 684	0.12 643	0.11 631	0.14 668	0.15 689

RALCasStereoNet	0.18 360	0.15 545	0.33 384	0.21 375	0.14 486	0.21 383	0.18 412	0.31 364	0.25 371	0.21 370	0.29 441	0.22 410	0.15 360	0.27 432	0.17 402	0.08 380	0.10 658	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

HCRNet	0.24 544	0.25 691	0.33 384	0.34 759	0.16 597	0.27 519	0.18 412	0.43 549	0.35 523	0.30 523	0.35 531	0.32 562	0.22 510	0.44 577	0.20 497	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.11 631	0.10 534	0.09 502

DCANet	0.18 360	0.13 449	0.40 485	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.34 406	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.18 342	0.23 524	0.20 276	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.07 330

csc	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

cscssc	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

test_xeample3	0.16 310	0.11 307	0.56 645	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.35 431	0.20 258	0.16 286	0.12 131	0.13 219	0.12 240	0.24 359	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.07 330

AFF-stereo	0.18 360	0.15 545	0.32 366	0.21 375	0.10 185	0.18 253	0.18 412	0.33 393	0.27 399	0.25 420	0.37 550	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

iResNetv2_ROB	0.27 603	0.26 703	0.72 712	0.23 516	0.13 429	0.29 561	0.18 412	0.52 668	0.49 696	0.37 643	0.45 655	0.39 629	0.25 565	0.34 515	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.12 629	0.09 502

base	0.37 703	0.21 655	1.98 828	0.27 686	0.20 692	0.37 664	0.19 468	0.49 618	0.38 563	0.41 695	0.51 690	0.27 495	0.26 576	0.68 707	0.30 637	0.20 763	0.12 706	0.16 724	0.15 724	0.10 534	0.13 650

TADF							0.19 468	0.42 533	0.36 536	0.32 564	0.21 333	0.24 449	0.18 454	0.51 606	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153

monster_256*512	0.17 333	0.12 374	0.18 144	0.23 516	0.13 429	0.21 383	0.19 468	0.40 503	0.29 438	0.19 345	0.22 349	0.24 449	0.17 421	0.18 212	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.07 330

IGEV_i1	0.21 455	0.11 307	0.43 536	0.22 454	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.43 549	0.30 455	0.29 491	0.30 458	0.31 552	0.20 482	0.33 508	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.08 425

DStereoRT	0.35 688	0.13 449	0.51 616	0.25 617	0.16 597	0.42 699	0.19 468	0.48 605	0.39 574	0.30 523	0.39 579	0.24 449	0.39 713	0.64 689	0.30 637	0.08 380	0.07 489	1.54 858	0.41 818	0.08 365	0.11 604

WQFJA1	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.19 468	0.51 649	0.51 708	0.15 253	0.17 258	0.15 282	0.16 387	0.20 276	0.20 497	0.07 184	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

WQFJX1	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.23 516	0.17 622	0.24 464	0.19 468	0.58 736	0.52 717	0.16 286	0.16 236	0.14 257	0.15 360	0.26 411	0.17 402	0.08 380	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.06 214

NLMM	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.19 468	0.51 649	0.51 708	0.15 253	0.17 258	0.15 282	0.16 387	0.20 276	0.20 497	0.07 184	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

xyz-stereo-finetune2	0.17 333	0.11 307	0.26 283	0.16 33	0.09 96	0.27 519	0.19 468	0.27 287	0.20 258	0.22 382	0.28 426	0.21 396	0.22 510	0.37 540	0.22 546	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.07 330

FACV-RUCA	0.21 455	0.15 545	0.32 366	0.23 516	0.23 731	0.26 508	0.19 468	0.39 488	0.34 506	0.25 420	0.32 485	0.21 396	0.24 542	0.24 359	0.19 471	0.10 550	0.07 489	0.15 712	0.08 417	0.16 693	0.13 650

castereo	0.14 244	0.10 210	0.19 163	0.18 142	0.10 185	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.13 197	0.18 285	0.16 312	0.16 387	0.15 105	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

fffft	0.13 199	0.09 129	0.24 253	0.19 215	0.10 185	0.17 215	0.19 468	0.22 171	0.16 134	0.14 229	0.11 102	0.13 219	0.10 121	0.24 359	0.18 436	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214
1: 1. 1
PAM_32	0.23 511	0.10 210	0.63 677	0.21 375	0.14 486	0.33 621	0.19 468	0.36 454	0.23 331	0.29 491	0.28 426	0.56 739	0.28 613	0.27 432	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.09 502

ACV-stereo	0.29 638	0.18 609	0.79 729	0.23 516	0.16 597	0.47 725	0.19 468	0.36 454	0.34 506	0.29 491	0.33 508	0.67 776	0.42 731	0.54 627	0.30 637	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.11 604

Occ-G	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.17 76	0.10 185	0.15 102	0.19 468	0.22 171	0.19 224	0.13 197	0.19 294	0.21 396	0.11 190	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 573	0.14 505	0.95 768	0.21 375	0.27 759	0.20 349	0.19 468	0.48 605	0.25 371	0.26 434	0.55 716	0.34 581	0.18 454	0.25 391	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.12 670	0.12 629	0.12 628

test_sample1	0.20 434	0.10 210	0.28 313	0.19 215	0.12 339	0.28 539	0.19 468	0.41 519	0.25 371	0.26 434	0.31 473	0.29 523	0.26 576	0.44 577	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.09 502

SMFormer	0.25 573	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.28 617	0.10 550	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.09 502

tta	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.28 617	0.10 550	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.07 330

qqq1	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

fff1	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

ACVNet-DCA	0.18 360	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.09 502

xx1	0.20 434	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.35 431	0.47 675	0.17 307	0.19 294	0.28 512	0.24 542	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.09 534	0.09 456	0.09 502

1test111	0.19 412	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.34 515	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.09 502

cc1	0.18 360	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.35 431	0.47 675	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.08 425

tt1	0.18 360	0.14 505	0.35 407	0.23 516	0.11 255	0.30 580	0.19 468	0.35 431	0.44 638	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.16 387	0.27 432	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.08 425

CASS	0.21 455	0.15 545	0.32 366	0.26 656	0.11 255	0.28 539	0.19 468	0.39 488	0.30 455	0.32 564	0.34 520	0.25 462	0.24 542	0.25 391	0.20 497	0.13 666	0.08 583	0.11 602	0.09 534	0.11 586	0.11 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.20 434	0.13 449	0.40 485	0.21 375	0.15 559	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.22 382	0.80 779	0.23 434	0.16 387	0.23 342	0.15 334	0.07 184	0.07 489	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.06 214

ProNet	0.14 244	0.12 374	0.25 271	0.19 215	0.11 255	0.19 298	0.19 468	0.27 287	0.20 258	0.14 229	0.13 155	0.13 219	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.07 330

CroCo-Stereo Lap2	0.15 291	0.15 545	0.28 313	0.25 617	0.18 644	0.11 28	0.19 468	0.28 312	0.21 281	0.13 197	0.16 236	0.15 282	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

qqq	0.20 434	0.12 374	0.31 355	0.20 309	0.11 255	0.23 441	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.24 409	0.28 426	0.28 512	0.24 542	0.34 515	0.22 546	0.08 380	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.09 456	0.09 502

IER	0.23 511	0.12 374	0.39 476	0.20 309	0.14 486	0.31 596	0.19 468	0.42 533	0.36 536	0.33 581	0.40 590	0.32 562	0.33 673	0.29 469	0.22 546	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.08 425

iRaft-Stereo_5w	0.23 511	0.18 609	0.44 546	0.22 454	0.13 429	0.19 298	0.19 468	0.37 466	0.32 481	0.28 460	0.37 550	0.34 581	0.23 524	0.65 697	0.27 611	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

iRaft-Stereo_20w	0.19 412	0.10 210	0.46 570	0.19 215	0.13 429	0.25 484	0.19 468	0.52 668	0.19 224	0.29 491	0.21 333	0.22 410	0.20 482	0.28 449	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.08 365	0.08 425

AACVNet	0.26 592	0.16 574	0.37 438	0.22 454	0.14 486	0.29 561	0.19 468	0.41 519	0.31 469	0.38 658	0.42 616	0.43 667	0.28 613	0.73 726	0.25 591	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.09 534	0.13 648	0.11 604

GANet-ADL	0.21 455	0.12 374	0.45 562	0.23 516	0.14 486	0.29 561	0.19 468	0.46 581	0.35 523	0.25 420	0.32 485	0.32 562	0.19 471	0.24 359	0.20 497	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.10 563

PFNet+	0.20 434	0.10 210	0.37 438	0.21 375	0.12 339	0.17 215	0.19 468	0.29 330	0.34 506	0.33 581	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.32 500	0.17 402	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.12 628

LCNet	0.21 455	0.11 307	0.29 327	0.25 617	0.12 339	0.23 441	0.19 468	0.34 406	0.26 388	0.28 460	0.35 531	0.26 484	0.30 643	0.35 527	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.13 648	0.22 764

AAGNet	0.33 673	0.11 307	0.37 438	0.25 617	0.16 597	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.35 618	0.35 531	0.27 495	0.30 643	0.44 577	2.66 853	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.08 365	0.06 214

TransformOpticalFlow	0.24 544	0.13 449	0.56 645	0.23 516	0.11 255	0.21 383	0.19 468	0.40 503	0.32 481	0.30 523	0.43 630	0.36 601	0.31 662	0.61 671	0.20 497	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.07 330

PFNet	0.23 511	0.10 210	0.57 648	0.24 575	0.14 486	0.22 416	0.19 468	0.39 488	0.33 495	0.35 618	0.32 485	0.27 495	0.19 471	0.64 689	0.22 546	0.09 495	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.07 330

s12784h	0.17 333	0.09 129	0.26 283	0.18 142	0.07 11	0.32 610	0.19 468	0.37 466	0.32 481	0.23 393	0.25 392	0.18 342	0.17 421	0.25 391	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.05 54

sAnonymous2	0.20 434	0.21 655	0.58 654	0.24 575	0.17 622	0.22 416	0.19 468	0.34 406	0.28 419	0.17 307	0.19 294	0.17 329	0.16 387	0.17 175	0.14 295	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.23 761	0.17 713

CroCo_RVC	0.20 434	0.21 655	0.58 654	0.24 575	0.17 622	0.22 416	0.19 468	0.34 406	0.28 419	0.17 307	0.19 294	0.17 329	0.16 387	0.17 175	0.14 295	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.23 761	0.17 713

GES	0.22 493	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.14 486	0.27 519	0.19 468	0.49 618	0.33 495	0.30 523	0.36 541	0.25 462	0.23 524	0.29 469	0.22 546	0.10 550	0.08 583	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.11 604

GMStereo	0.19 412	0.25 691	0.40 485	0.21 375	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.29 330	0.40 592	0.25 420	0.23 361	0.16 312	0.15 360	0.25 391	0.19 471	0.09 495	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.08 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet	0.32 663	0.36 764	0.74 717	0.23 516	0.22 718	0.37 664	0.19 468	0.53 680	0.48 687	0.32 564	0.36 541	0.43 667	0.32 670	0.64 689	0.25 591	0.16 723	0.16 756	0.14 695	0.16 737	0.24 765	0.19 734

R-Stereo Train	0.18 360	0.09 129	0.32 366	0.22 454	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.42 533	0.19 224	0.31 542	0.45 655	0.20 382	0.14 336	0.18 212	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

RAFT-Stereo	0.18 360	0.09 129	0.32 366	0.22 454	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.42 533	0.19 224	0.31 542	0.45 655	0.20 382	0.14 336	0.18 212	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 625	0.14 505	0.44 546	0.22 454	0.18 644	0.32 610	0.19 468	0.48 605	0.38 563	0.29 491	0.43 630	0.47 693	0.37 702	0.79 752	0.36 675	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.09 534	0.07 263	0.07 330

MLCV	0.22 493	0.16 574	0.44 546	0.21 375	0.08 57	0.29 561	0.19 468	0.38 474	0.37 548	0.38 658	0.44 642	0.31 552	0.21 492	0.41 566	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

HSM	0.28 625	0.16 574	0.35 407	0.20 309	0.15 559	0.33 621	0.19 468	0.53 680	0.37 548	0.36 635	0.38 565	0.67 776	0.31 662	0.89 776	0.23 568	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.08 425

NOSS_ROB	0.31 653	0.20 640	0.35 407	0.24 575	0.16 597	0.32 610	0.19 468	0.52 668	0.48 687	0.33 581	0.36 541	0.42 662	0.28 613	0.93 784	0.24 581	0.19 756	0.20 787	0.24 774	0.22 779	0.17 710	0.17 713

PWC_ROB	0.38 711	0.29 728	0.69 700	0.25 617	0.20 692	0.38 673	0.19 468	0.58 736	0.67 768	0.57 769	0.85 785	0.51 718	0.40 718	0.71 718	0.52 740	0.13 666	0.09 622	0.14 695	0.10 587	0.17 710	0.14 676

PWCDC_ROB	0.38 711	0.30 735	0.60 662	0.33 755	0.20 692	0.42 699	0.19 468	0.58 736	0.89 801	0.42 706	1.26 813	0.36 601	0.34 682	0.50 601	0.38 680	0.18 748	0.11 684	0.11 602	0.09 534	0.19 739	0.13 650

AROF2	0.31 653	0.43 787	0.44 546	0.51 810	0.18 644	0.19 298	0.20 523	0.48 605	0.27 399	0.38 658	0.29 441	0.29 523	0.15 360	0.63 686	0.19 471	0.37 814	0.06 337	0.47 818	0.08 417	0.38 807	0.12 628

L4000	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.20 523	0.29 330	0.15 111	0.11 120	0.19 294	0.10 88	0.11 190	0.27 432	0.13 247	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

MCPF							0.20 523	0.46 581	0.44 638	0.24 409	0.33 508	0.42 662	0.24 542	0.89 776	0.22 546	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.07 263

NLMM1	0.19 412	0.12 374	0.16 84	0.23 516	0.18 644	0.24 464	0.20 523	0.59 743	0.65 763	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.14 336	0.25 391	0.18 436	0.08 380	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

xyz-stereo-finetune	0.16 310	0.12 374	0.23 242	0.16 33	0.08 57	0.23 441	0.20 523	0.29 330	0.31 469	0.19 345	0.22 349	0.19 365	0.15 360	0.29 469	0.20 497	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.06 214

coex_refinement	0.26 592	0.16 574	0.36 427	0.23 516	0.15 559	0.31 596	0.20 523	0.49 618	0.42 614	0.35 618	0.42 616	0.45 683	0.27 596	0.55 630	0.33 659	0.10 550	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.10 534	0.10 563

rvit_0105_6	0.19 412	0.14 505	0.34 396	0.23 516	0.14 486	0.18 253	0.20 523	0.29 330	0.37 548	0.18 330	0.22 349	0.23 434	0.17 421	0.26 411	0.17 402	0.15 707	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.11 586	0.08 425

rvit_stereo_0080	0.15 291	0.13 449	0.25 271	0.19 215	0.13 429	0.15 102	0.20 523	0.28 312	0.24 354	0.15 253	0.17 258	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.15 334	0.11 598	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.07 330

DualNet (step1)	0.28 625	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.39 554	0.23 568	0.23 777	0.09 622	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

test_sample9	0.42 728	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.66 701	0.91 793	0.23 777	1.82 866	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

test_sample8	0.49 755	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.55 700	0.34 506	0.62 775	0.38 565	1.15 812	0.67 789	0.66 701	0.91 793	0.23 777	1.82 866	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

test_sample3	0.23 511	0.12 374	0.43 536	0.19 215	0.12 339	0.32 610	0.20 523	0.50 631	0.34 506	0.31 542	0.33 508	0.29 523	0.22 510	0.53 620	0.22 546	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.10 534	0.10 563

ffm	0.22 493	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.35 431	0.44 638	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.27 432	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.08 425

ff1	0.29 638	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.35 431	0.44 638	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.08 380	0.05 59	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.08 425

mmx	0.31 653	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.55 700	0.45 651	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.10 563

whm_eth	0.15 291	0.13 449	0.25 271	0.19 215	0.13 429	0.15 102	0.20 523	0.28 312	0.24 354	0.15 253	0.17 258	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.15 334	0.11 598	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.07 330

xxx	0.31 653	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.55 700	0.45 651	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.10 563

anonymousa	0.23 511	0.11 307	0.50 606	0.21 375	0.16 597	0.31 596	0.20 523	0.36 454	0.35 523	0.32 564	0.50 684	0.39 629	0.26 576	0.22 327	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.11 631	0.07 263	0.08 425

DisPM	0.19 412	0.10 210	0.35 407	0.23 516	0.13 429	0.18 253	0.20 523	0.29 330	0.29 438	0.33 581	0.34 520	0.23 434	0.16 387	0.33 508	0.16 368	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.11 604

CIPLG	0.21 455	0.21 655	0.55 638	0.23 516	0.15 559	0.25 484	0.20 523	0.35 431	0.29 438	0.31 542	0.33 508	0.22 410	0.15 360	0.26 411	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

dad	0.28 625	0.31 743	0.44 546	0.21 375	0.14 486	0.30 580	0.20 523	0.33 393	0.49 696	0.44 719	0.44 642	0.45 683	0.21 492	0.41 566	0.26 605	0.20 763	0.11 684	0.20 761	0.11 631	0.14 668	0.10 563

IPLGR_C	0.21 455	0.22 672	0.60 662	0.23 516	0.15 559	0.24 464	0.20 523	0.35 431	0.29 438	0.31 542	0.32 485	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

MIPNet	0.21 455	0.15 545	0.52 624	0.21 375	0.12 339	0.27 519	0.20 523	0.45 570	0.37 548	0.30 523	0.23 361	0.19 365	0.24 542	0.27 432	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

AASNet	0.27 603	0.19 626	0.49 595	0.26 656	0.17 622	0.34 635	0.20 523	0.62 765	0.48 687	0.35 618	0.40 590	0.32 562	0.25 565	0.28 449	0.34 664	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.08 417	0.13 648	0.11 604

ACRE	0.21 455	0.20 640	0.62 673	0.23 516	0.15 559	0.24 464	0.20 523	0.35 431	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

HHNet	0.22 493	0.12 374	0.52 624	0.18 142	0.18 644	0.20 349	0.20 523	0.34 406	0.31 469	0.32 564	0.59 732	0.20 382	0.21 492	0.24 359	0.31 646	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.11 604

NRIStereo	0.18 360	0.11 307	0.35 407	0.23 516	0.11 255	0.24 464	0.20 523	0.29 330	0.26 388	0.26 434	0.25 392	0.25 462	0.18 454	0.34 515	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.08 425

222	0.41 725	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.36 657	0.20 523	0.57 727	0.39 574	0.35 618	0.44 642	0.30 542	0.27 596	0.55 630	3.56 856	0.11 598	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.09 502

xxxx	0.34 682	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.37 664	0.20 523	0.58 736	0.38 563	0.29 491	0.42 616	0.38 617	0.24 542	0.46 584	2.20 849	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.09 502

PSMNet-RSSM	0.24 544	0.15 545	0.36 427	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.20 523	0.48 605	0.37 548	0.30 523	0.44 642	0.38 617	0.26 576	0.52 613	0.22 546	0.12 644	0.07 489	0.11 602	0.13 699	0.10 534	0.09 502

DMCA	0.22 493	0.14 505	0.36 427	0.22 454	0.14 486	0.27 519	0.20 523	0.43 549	0.38 563	0.31 542	0.32 485	0.33 571	0.24 542	0.24 359	0.28 617	0.11 598	0.08 583	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.11 604

FADNet-RVC	0.31 653	0.35 761	0.78 722	0.25 617	0.20 692	0.33 621	0.20 523	0.49 618	0.40 592	0.34 601	0.39 579	0.41 651	0.29 628	0.63 686	0.31 646	0.13 666	0.14 730	0.14 695	0.15 724	0.19 739	0.19 734

HSM-Net_RVC	0.27 603	0.11 307	0.42 522	0.19 215	0.11 255	0.34 635	0.20 523	0.62 765	0.43 622	0.40 686	0.43 630	0.50 714	0.26 576	0.76 742	0.22 546	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.33 673	0.18 609	0.53 628	0.21 375	0.14 486	0.33 621	0.20 523	0.51 649	0.45 651	0.51 748	0.55 716	0.45 683	0.42 731	0.71 718	0.32 652	0.18 748	0.19 778	0.23 772	0.21 768	0.14 668	0.15 689

AROF3	0.34 682	0.62 815	0.51 616	0.52 814	0.18 644	0.19 298	0.21 557	0.49 618	0.33 495	0.39 675	0.26 407	0.35 595	0.17 421	0.74 734	0.19 471	0.39 817	0.06 337	0.61 828	0.08 417	0.45 812	0.12 628

SCION-MonSter	0.32 663	0.22 672	0.44 546	0.29 719	0.28 767	0.54 753	0.21 557	0.46 581	0.57 740	0.32 564	0.54 709	0.32 562	0.29 628	0.39 554	0.52 740	0.10 550	0.10 658	0.25 779	0.22 779	0.18 726	0.14 676

zzzzzzz1	0.28 625	0.51 801	1.51 817	0.24 575	0.16 597	0.22 416	0.21 557	0.39 488	0.34 506	0.22 382	0.25 392	0.26 484	0.21 492	0.34 515	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.08 425

SMOE	0.17 333	0.11 307	0.21 205	0.20 309	0.09 96	0.26 508	0.21 557	0.30 352	0.23 331	0.21 370	0.27 418	0.21 396	0.17 421	0.18 212	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.12 643	0.07 319	0.11 586	0.07 330

NLCSM	0.19 412	0.12 374	0.18 144	0.24 575	0.19 673	0.24 464	0.21 557	0.42 533	0.40 592	0.19 345	0.18 285	0.14 257	0.16 387	0.47 588	0.19 471	0.08 380	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

G2L-ROB	0.23 511	0.15 545	0.41 512	0.19 215	0.12 339	0.27 519	0.21 557	0.47 592	0.33 495	0.34 601	0.31 473	0.41 651	0.22 510	0.49 597	0.26 605	0.09 495	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.10 563

MM-Stereo_test2	0.15 291	0.10 210	0.44 546	0.23 516	0.11 255	0.21 383	0.21 557	0.27 287	0.22 303	0.15 253	0.16 236	0.13 219	0.11 190	0.20 276	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.05 54

PAM	0.23 511	0.10 210	0.63 677	0.22 454	0.15 559	0.34 635	0.21 557	0.37 466	0.22 303	0.31 542	0.27 418	0.55 735	0.26 576	0.26 411	0.17 402	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.09 534	0.07 263	0.09 502

DDVS	0.25 573	0.15 545	0.39 476	0.24 575	0.17 622	0.34 635	0.21 557	0.41 519	0.30 455	0.33 581	0.41 599	0.48 700	0.21 492	0.52 613	0.27 611	0.11 598	0.09 622	0.11 602	0.09 534	0.13 648	0.14 676

rvit_stereo_ft	0.17 333	0.14 505	0.30 338	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.21 557	0.28 312	0.26 388	0.16 286	0.19 294	0.20 382	0.16 387	0.22 327	0.17 402	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.07 330

test_sample7	0.25 573	0.15 545	0.35 407	0.20 309	0.14 486	0.28 539	0.21 557	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.39 554	0.23 568	0.14 691	0.09 622	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

test_sample5	0.24 544	0.13 449	0.42 522	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.21 557	0.50 631	0.34 506	0.32 564	0.41 599	0.29 523	0.23 524	0.55 630	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

test_sample4	0.24 544	0.13 449	0.43 536	0.20 309	0.12 339	0.32 610	0.21 557	0.51 649	0.34 506	0.31 542	0.37 550	0.28 512	0.23 524	0.53 620	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

test_sample2	0.21 455	0.10 210	0.28 313	0.19 215	0.11 255	0.27 519	0.21 557	0.43 549	0.29 438	0.26 434	0.31 473	0.30 542	0.24 542	0.45 581	0.18 436	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.09 502

CoDeX	0.23 511	0.12 374	0.46 570	0.21 375	0.14 486	0.29 561	0.21 557	0.53 680	0.41 606	0.29 491	0.35 531	0.29 523	0.22 510	0.48 592	0.19 471	0.09 495	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330

mmm	0.21 455	0.12 374	0.31 355	0.22 454	0.12 339	0.28 539	0.21 557	0.41 519	0.27 399	0.29 491	0.38 565	0.29 523	0.24 542	0.29 469	0.22 546	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.10 534	0.09 502

DualNet	0.24 544	0.13 449	0.42 522	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.21 557	0.50 631	0.34 506	0.33 581	0.43 630	0.29 523	0.23 524	0.55 630	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

BSDual-CNN	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.25 617	0.14 486	0.35 650	0.21 557	0.56 717	0.34 506	0.34 601	0.35 531	0.38 617	0.24 542	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

hknet	0.25 573	0.14 505	0.40 485	0.25 617	0.15 559	0.35 650	0.21 557	0.56 717	0.37 548	0.34 601	0.35 531	0.43 667	0.27 596	0.37 540	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

dd	0.22 493	0.26 703	0.40 485	0.22 454	0.12 339	0.25 484	0.21 557	0.32 376	0.44 638	0.29 491	0.28 426	0.25 462	0.16 387	0.30 486	0.25 591	0.12 644	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.11 586	0.09 502

STrans-v2	0.24 544	0.13 449	0.54 631	0.21 375	0.12 339	0.23 441	0.21 557	0.47 592	0.28 419	0.31 542	0.42 616	0.36 601	0.35 688	0.62 679	0.23 568	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.06 214

TestStereo	0.21 455	0.19 626	0.40 485	0.25 617	0.10 185	0.22 416	0.21 557	0.31 364	0.31 469	0.23 393	0.34 520	0.22 410	0.18 454	0.62 679	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.07 319	0.11 586	0.06 214

acv_ft	0.25 573	0.13 449	0.40 485	0.23 516	0.19 673	0.34 635	0.21 557	0.45 570	0.44 638	0.38 658	0.41 599	0.38 617	0.27 596	0.27 432	0.35 669	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.11 586	0.07 330

GANet-RSSM	0.24 544	0.14 505	0.36 427	0.21 375	0.14 486	0.27 519	0.21 557	0.45 570	0.33 495	0.29 491	0.39 579	0.39 629	0.28 613	0.58 654	0.23 568	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.09 502

CFNet-ft	0.24 544	0.15 545	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.30 580	0.21 557	0.39 488	0.36 536	0.28 460	0.40 590	0.43 667	0.25 565	0.47 588	0.24 581	0.12 644	0.07 489	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.09 502

DMCA-RVC	0.27 603	0.21 655	0.61 665	0.28 713	0.17 622	0.29 561	0.21 557	0.42 533	0.35 523	0.40 686	0.37 550	0.39 629	0.36 693	0.43 573	0.30 637	0.13 666	0.10 658	0.15 712	0.11 631	0.13 648	0.10 563

FADNet-RVC-Resample	0.29 638	0.25 691	0.93 765	0.26 656	0.16 597	0.32 610	0.21 557	0.47 592	0.39 574	0.35 618	0.38 565	0.33 571	0.27 596	0.53 620	0.24 581	0.10 550	0.10 658	0.14 695	0.13 699	0.13 648	0.16 700

CFNet_RVC	0.24 544	0.15 545	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.30 580	0.21 557	0.39 488	0.36 536	0.28 460	0.40 590	0.43 667	0.25 565	0.47 588	0.24 581	0.12 644	0.07 489	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.09 502

DeepPruner_ROB	0.26 592	0.19 626	0.44 546	0.21 375	0.16 597	0.30 580	0.21 557	0.52 668	0.32 481	0.35 618	0.38 565	0.39 629	0.26 576	0.42 570	0.24 581	0.15 707	0.11 684	0.11 602	0.11 631	0.14 668	0.13 650

StereoDRNet-Refined	0.27 603	0.17 594	0.35 407	0.25 617	0.14 486	0.37 664	0.21 557	0.47 592	0.41 606	0.44 719	0.51 690	0.41 651	0.28 613	0.45 581	0.37 676	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.11 631	0.10 534	0.10 563
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.24 544	0.18 609	0.61 665	0.25 617	0.11 255	0.29 561	0.21 557	0.42 533	0.43 622	0.33 581	0.43 630	0.27 495	0.22 510	0.34 515	0.26 605	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

S	0.19 412	0.12 374	0.22 224	0.22 454	0.13 429	0.31 596	0.22 588	0.30 352	0.27 399	0.25 420	0.31 473	0.20 382	0.20 482	0.18 212	0.17 402	0.12 644	0.09 622	0.15 712	0.16 737	0.11 586	0.12 628

Selective-IGEV-i1	0.21 455	0.10 210	0.31 355	0.23 516	0.13 429	0.31 596	0.22 588	0.46 581	0.42 614	0.27 445	0.32 485	0.33 571	0.17 421	0.25 391	0.19 471	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.09 502

MM-Stereo_test3	0.17 333	0.12 374	0.29 327	0.23 516	0.14 486	0.19 298	0.22 588	0.39 488	0.36 536	0.16 286	0.24 378	0.17 329	0.12 240	0.19 250	0.14 295	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.06 214

MM-Stereo_test1	0.17 333	0.10 210	0.39 476	0.23 516	0.11 255	0.20 349	0.22 588	0.33 393	0.29 438	0.22 382	0.21 333	0.15 282	0.14 336	0.23 342	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.06 214

rvit_0105_4	0.20 434	0.15 545	0.38 460	0.23 516	0.14 486	0.20 349	0.22 588	0.33 393	0.39 574	0.19 345	0.24 378	0.25 462	0.19 471	0.27 432	0.17 402	0.16 723	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.11 586	0.08 425

test_sample6	0.25 573	0.13 449	0.41 512	0.21 375	0.11 255	0.30 580	0.22 588	0.51 649	0.35 523	0.33 581	0.43 630	0.30 542	0.24 542	0.57 645	0.22 546	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.10 563

DispNO	0.27 603	0.18 609	0.62 673	0.23 516	0.17 622	0.25 484	0.22 588	0.45 570	0.41 606	0.32 564	0.39 579	0.38 617	0.27 596	0.77 748	0.27 611	0.09 495	0.07 489	0.10 542	0.10 587	0.08 365	0.08 425

StereoVision	0.22 493	0.18 609	0.37 438	0.27 686	0.17 622	0.23 441	0.22 588	0.38 474	0.31 469	0.20 354	0.51 690	0.22 410	0.16 387	0.28 449	0.18 436	0.11 598	0.12 706	0.13 667	0.13 699	0.10 534	0.07 330

SQANet	0.40 723	0.48 794	0.67 693	0.48 803	0.39 793	0.48 731	0.22 588	0.51 649	0.43 622	0.40 686	0.47 672	0.47 693	0.33 673	0.54 627	0.32 652	0.36 812	0.15 746	0.40 814	0.21 768	0.45 812	0.31 795

iinet-f	0.30 646	0.18 609	1.03 779	0.20 309	0.15 559	0.44 710	0.22 588	0.45 570	0.37 548	0.35 618	0.44 642	0.41 651	0.34 682	0.34 515	0.40 696	0.10 550	0.09 622	0.08 342	0.08 417	0.13 648	0.11 604

GASNet	0.36 693	0.46 790	0.88 756	0.34 759	0.23 731	0.35 650	0.22 588	0.60 752	0.53 722	0.40 686	0.37 550	0.45 683	0.30 643	0.79 752	0.35 669	0.15 707	0.10 658	0.14 695	0.14 714	0.22 758	0.12 628

gwcnet-sp	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

scenet	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

ssnet	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

HBP-ISP	0.33 673	0.30 735	0.72 712	0.22 454	0.16 597	0.32 610	0.22 588	0.54 690	0.44 638	0.41 695	0.49 680	0.33 571	0.38 706	0.73 726	0.25 591	0.18 748	0.19 778	0.24 774	0.20 763	0.16 693	0.13 650

raft_robust	0.22 493	0.17 594	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.23 441	0.22 588	0.49 618	0.48 687	0.32 564	0.32 485	0.26 484	0.23 524	0.53 620	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.10 587	0.08 365	0.06 214

test_4	0.18 360	0.12 374	0.34 396	0.23 516	0.12 339	0.18 253	0.22 588	0.26 270	0.24 354	0.24 409	0.47 672	0.22 410	0.13 295	0.24 359	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.07 263	0.05 54

PSMNet-ADL	0.25 573	0.15 545	0.32 366	0.26 656	0.14 486	0.31 596	0.22 588	0.44 557	0.36 536	0.27 445	0.33 508	0.41 651	0.28 613	0.61 671	0.29 629	0.11 598	0.09 622	0.09 455	0.11 631	0.10 534	0.10 563

SFCPSM	0.22 493	0.10 210	0.51 616	0.21 375	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.55 700	0.39 574	0.29 491	0.32 485	0.23 434	0.21 492	0.27 432	0.19 471	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.08 425

MMNet	0.27 603	0.14 505	0.49 595	0.24 575	0.17 622	0.47 725	0.22 588	0.45 570	0.51 708	0.39 675	0.41 599	0.36 601	0.33 673	0.39 554	0.34 664	0.08 380	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.08 425

UNet	0.28 625	0.14 505	0.69 700	0.23 516	0.20 692	0.44 710	0.22 588	0.50 631	0.40 592	0.34 601	0.39 579	0.43 667	0.33 673	0.40 563	0.31 646	0.09 495	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

psmorigin	0.50 759	0.25 691	3.03 843	0.24 575	0.19 673	0.38 673	0.22 588	0.50 631	0.44 638	0.64 779	0.68 760	0.71 785	0.51 761	0.85 768	0.45 718	0.14 691	0.17 763	0.13 667	0.14 714	0.16 693	0.21 757

ac_64	0.27 603	0.13 449	0.41 512	0.24 575	0.17 622	0.36 657	0.22 588	0.46 581	0.33 495	0.35 618	0.36 541	0.52 724	0.30 643	0.62 679	0.32 652	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.09 456	0.08 425

cf-r	0.24 544	0.15 545	0.44 546	0.21 375	0.14 486	0.27 519	0.22 588	0.42 533	0.40 592	0.30 523	0.42 616	0.42 662	0.26 576	0.43 573	0.25 591	0.11 598	0.06 337	0.08 342	0.10 587	0.08 365	0.08 425

SHD	0.42 728	0.27 712	0.81 736	0.31 741	0.25 748	0.42 699	0.22 588	0.66 780	0.94 815	0.63 777	0.60 737	0.59 749	0.47 749	0.59 660	0.58 750	0.15 707	0.13 719	0.16 724	0.16 737	0.20 748	0.22 764

RTSC	0.39 716	0.28 718	0.78 722	0.27 686	0.18 644	0.49 736	0.22 588	0.59 743	0.84 799	0.55 766	0.53 706	0.49 706	0.36 693	0.67 705	0.82 783	0.13 666	0.10 658	0.11 602	0.12 670	0.17 710	0.17 713

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 603	0.21 655	0.59 660	0.25 617	0.18 644	0.29 561	0.22 588	0.50 631	0.40 592	0.38 658	0.41 599	0.43 667	0.27 596	0.43 573	0.29 629	0.11 598	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.10 534	0.11 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo07	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.29 330	0.21 281	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.13 295	0.25 391	0.13 247	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo06	0.20 434	0.12 374	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.40 503	0.21 281	0.30 523	0.24 378	0.31 552	0.18 454	0.22 327	0.18 436	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo05	0.23 511	0.12 374	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.48 605	0.52 717	0.31 542	0.23 361	0.25 462	0.22 510	0.30 486	0.21 524	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo04	0.23 511	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.49 618	0.52 717	0.28 460	0.23 361	0.27 495	0.23 524	0.30 486	0.22 546	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

CRFU-Net	0.28 625	0.14 505	0.45 562	0.25 617	0.15 559	0.45 716	0.23 615	0.50 631	0.30 455	0.43 712	0.41 599	0.48 700	0.46 746	0.43 573	0.29 629	0.11 598	0.10 658	0.09 455	0.08 417	0.10 534	0.10 563

Sa-1000	0.22 493	0.15 545	0.35 407	0.23 516	0.13 429	0.28 539	0.23 615	0.47 592	0.39 574	0.30 523	0.50 684	0.26 484	0.19 471	0.33 508	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.08 365	0.06 214

SA	0.22 493	0.16 574	0.36 427	0.23 516	0.13 429	0.24 464	0.23 615	0.45 570	0.40 592	0.27 445	0.44 642	0.23 434	0.23 524	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.08 365	0.06 214

psmg	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.21 375	0.14 486	0.35 650	0.23 615	0.51 649	0.34 506	0.35 618	0.38 565	0.38 617	0.24 542	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.09 456	0.08 425

GwcNet-ADL	0.22 493	0.14 505	0.58 654	0.24 575	0.13 429	0.22 416	0.23 615	0.49 618	0.40 592	0.27 445	0.29 441	0.30 542	0.20 482	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.09 456	0.09 502

KYRaft	0.22 493	0.10 210	0.30 338	0.23 516	0.12 339	0.23 441	0.23 615	0.35 431	0.24 354	0.35 618	0.54 709	0.34 581	0.26 576	0.29 469	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.08 365	0.31 795

DRaft	0.24 544	0.10 210	0.34 396	0.18 142	0.12 339	0.28 539	0.23 615	0.33 393	0.39 574	0.38 658	0.61 744	0.21 396	0.41 722	0.48 592	0.42 708	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.08 425

test-1	0.17 333	0.11 307	0.40 485	0.23 516	0.13 429	0.22 416	0.23 615	0.34 406	0.26 388	0.20 354	0.24 378	0.22 410	0.14 336	0.16 146	0.20 497	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.08 425

Prome-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.30 338	0.24 575	0.12 339	0.23 441	0.23 615	0.36 454	0.25 371	0.33 581	0.59 732	0.24 449	0.28 613	0.29 469	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.20 747

LMCR-Stereo	0.26 592	0.18 609	0.49 595	0.28 713	0.14 486	0.36 657	0.23 615	0.54 690	0.34 506	0.39 675	0.40 590	0.29 523	0.29 628	0.37 540	0.27 611	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.13 648	0.09 502

Anonymous3	0.23 511	0.18 609	0.63 677	0.27 686	0.18 644	0.41 692	0.23 615	0.43 549	0.35 523	0.23 393	0.27 418	0.20 382	0.18 454	0.27 432	0.18 436	0.12 644	0.11 684	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.12 628

ADLNet	0.28 625	0.15 545	0.42 522	0.23 516	0.19 673	0.34 635	0.23 615	0.53 680	0.43 622	0.42 706	0.41 599	0.44 678	0.27 596	0.55 630	0.35 669	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.12 628

test_xeample	0.34 682	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.33 621	0.23 615	0.55 700	0.38 563	0.32 564	0.45 655	0.29 523	0.26 576	0.57 645	2.24 851	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.09 502

ACVNet	0.23 511	0.13 449	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.27 519	0.23 615	0.39 488	0.44 638	0.28 460	0.41 599	0.38 617	0.26 576	0.27 432	0.32 652	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.07 330

HGLStereo	0.27 603	0.14 505	0.46 570	0.24 575	0.21 701	0.33 621	0.23 615	0.50 631	0.42 614	0.35 618	0.48 678	0.41 651	0.33 673	0.45 581	0.33 659	0.11 598	0.10 658	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.12 628

hitnet-ft	0.29 638	0.17 594	0.40 485	0.19 215	0.14 486	0.39 682	0.23 615	0.44 557	0.41 606	0.36 635	0.46 665	0.53 729	0.34 682	0.76 742	0.32 652	0.14 691	0.10 658	0.13 667	0.10 587	0.15 684	0.13 650

GwcNet-RSSM	0.26 592	0.17 594	0.46 570	0.21 375	0.13 429	0.28 539	0.23 615	0.44 557	0.42 614	0.31 542	0.45 655	0.40 644	0.26 576	0.55 630	0.28 617	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.08 425

DispFullNet	0.66 785	0.89 834	1.59 820	0.77 830	1.21 847	0.51 742	0.23 615	0.59 743	0.72 779	0.69 786	0.61 744	0.69 782	0.91 813	0.79 752	0.48 727	0.27 796	0.12 706	0.73 835	0.30 804	0.65 827	0.40 806

MEA-ACV	0.26 592	0.11 307	0.42 522	0.21 375	0.14 486	0.35 650	0.24 637	0.53 680	0.47 675	0.35 618	0.42 616	0.36 601	0.34 682	0.47 588	0.27 611	0.09 495	0.09 622	0.10 542	0.12 670	0.09 456	0.10 563

G2L-Stereo_test	0.24 544	0.16 574	0.38 460	0.19 215	0.13 429	0.27 519	0.24 637	0.49 618	0.38 563	0.37 643	0.37 550	0.40 644	0.24 542	0.52 613	0.28 617	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.09 456	0.08 425

IGEV-RUCA	0.21 455	0.08 57	0.23 242	0.19 215	0.19 673	0.28 539	0.24 637	0.23 197	0.21 281	0.20 354	0.23 361	0.28 512	0.49 756	0.26 411	0.18 436	0.09 495	0.08 583	0.18 741	0.13 699	0.17 710	0.17 713

rvit_0105_5	0.21 455	0.15 545	0.38 460	0.23 516	0.13 429	0.22 416	0.24 637	0.36 454	0.39 574	0.21 370	0.23 361	0.26 484	0.19 471	0.26 411	0.19 471	0.15 707	0.13 719	0.12 643	0.12 670	0.10 534	0.09 502

LL-Strereo	0.29 638	0.25 691	0.58 654	0.25 617	0.21 701	0.23 441	0.24 637	0.55 700	0.42 614	0.34 601	0.32 485	0.41 651	0.40 718	0.94 786	0.23 568	0.08 380	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.09 456	0.09 502

RAFT_CTSACE	0.21 455	0.16 574	0.41 512	0.25 617	0.15 559	0.22 416	0.24 637	0.32 376	0.28 419	0.33 581	0.51 690	0.29 523	0.17 421	0.32 500	0.13 247	0.06 66	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.06 214

CSP-Net	0.27 603	0.15 545	0.30 338	0.21 375	0.14 486	0.44 710	0.24 637	0.50 631	0.40 592	0.41 695	0.43 630	0.42 662	0.26 576	0.66 701	0.28 617	0.12 644	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.09 502

DAS	0.27 603	0.12 374	0.42 522	0.24 575	0.18 644	0.29 561	0.24 637	0.45 570	0.45 651	0.41 695	0.44 642	0.34 581	0.29 628	0.75 736	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

SepStereo	0.26 592	0.12 374	0.42 522	0.24 575	0.18 644	0.29 561	0.24 637	0.45 570	0.45 651	0.41 695	0.44 642	0.34 581	0.29 628	0.64 689	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

ADLNet2	0.30 646	0.17 594	0.72 712	0.23 516	0.17 622	0.36 657	0.24 637	0.52 668	0.51 708	0.32 564	0.38 565	0.45 683	0.30 643	0.69 710	0.35 669	0.10 550	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.12 629	0.10 563

IRAFT_RVC	0.22 493	0.12 374	0.39 476	0.26 656	0.11 255	0.18 253	0.24 637	0.40 503	0.37 548	0.31 542	0.30 458	0.29 523	0.24 542	0.55 630	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.07 330

cross-raft	0.17 333	0.12 374	0.41 512	0.23 516	0.10 185	0.20 349	0.24 637	0.33 393	0.23 331	0.23 393	0.28 426	0.29 523	0.15 360	0.17 175	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

ARAFT	0.24 544	0.21 655	0.78 722	0.22 454	0.12 339	0.29 561	0.24 637	0.43 549	0.32 481	0.33 581	0.28 426	0.28 512	0.19 471	0.49 597	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.12 643	0.11 631	0.09 456	0.06 214

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 693	0.36 764	0.53 628	0.34 759	0.19 673	0.51 742	0.24 637	0.55 700	0.38 563	0.41 695	0.47 672	0.47 693	0.27 596	0.73 726	0.30 637	0.36 812	0.19 778	0.27 782	0.17 747	0.26 778	0.23 772

STTStereo	0.28 625	0.20 640	0.61 665	0.25 617	0.17 622	0.29 561	0.24 637	0.47 592	0.39 574	0.39 675	0.41 599	0.44 678	0.28 613	0.40 563	0.28 617	0.13 666	0.12 706	0.13 667	0.16 737	0.12 629	0.11 604

edge stereo	0.39 716	0.22 672	0.81 736	0.27 686	0.22 718	0.37 664	0.24 637	0.56 717	0.54 728	0.53 762	0.60 737	0.71 785	0.50 758	0.78 750	0.40 696	0.16 723	0.14 730	0.19 751	0.14 714	0.16 693	0.17 713

AANet_RVC	0.31 653	0.22 672	0.50 606	0.23 516	0.14 486	0.30 580	0.24 637	0.47 592	0.54 728	0.38 658	0.60 737	0.43 667	0.29 628	0.87 771	0.40 696	0.11 598	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.09 456	0.09 502

PS-NSSS	0.32 663	0.30 735	0.46 570	0.23 516	0.17 622	0.33 621	0.24 637	0.57 727	0.41 606	0.37 643	0.52 699	0.35 595	0.30 643	0.80 756	0.30 637	0.17 737	0.14 730	0.21 764	0.15 724	0.15 684	0.13 650

PStereo	0.26 592	0.37 771	0.34 396	0.21 375	0.13 429	0.25 484	0.25 655	0.33 393	0.47 675	0.26 434	0.17 258	0.29 523	0.34 682	0.35 527	0.37 676	0.23 777	0.15 746	0.17 731	0.13 699	0.23 761	0.21 757

AANet	0.49 755	0.42 784	1.56 818	0.22 454	0.19 673	0.39 682	0.25 655	0.52 668	0.92 809	0.92 805	0.93 794	0.84 792	0.67 789	0.59 660	0.59 751	0.15 707	0.11 684	0.13 667	0.12 670	0.18 726	0.16 700

PSMNet-RUCA	0.37 703	0.41 782	0.66 692	0.46 800	0.41 796	0.34 635	0.25 655	0.57 727	0.45 651	0.39 675	0.52 699	0.43 667	0.33 673	0.41 566	0.29 629	0.25 790	0.14 730	0.33 805	0.21 768	0.31 796	0.22 764

UGAM	0.26 592	0.14 505	0.45 562	0.25 617	0.12 339	0.23 441	0.25 655	0.32 376	0.41 606	0.31 542	0.42 616	0.41 651	0.22 510	0.92 782	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.14 695	0.12 670	0.10 534	0.07 330

CBFPSM	0.27 603	0.16 574	0.67 693	0.20 309	0.14 486	0.38 673	0.25 655	0.40 503	0.36 536	0.33 581	0.36 541	0.56 739	0.38 706	0.32 500	0.38 680	0.08 380	0.08 583	0.07 216	0.08 417	0.09 456	0.11 604

SACVNet	0.30 646	0.20 640	0.41 512	0.25 617	0.18 644	0.34 635	0.25 655	0.52 668	0.40 592	0.41 695	0.44 642	0.46 691	0.32 670	0.71 718	0.25 591	0.13 666	0.10 658	0.12 643	0.12 670	0.16 693	0.17 713

test_3	0.18 360	0.11 307	0.32 366	0.24 575	0.11 255	0.22 416	0.25 655	0.31 364	0.31 469	0.25 420	0.18 285	0.23 434	0.13 295	0.25 391	0.19 471	0.06 66	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.07 263	0.06 214

DEmStereo	0.26 592	0.09 129	0.47 578	0.19 215	0.12 339	0.30 580	0.25 655	0.28 312	0.36 536	0.36 635	0.58 729	0.25 462	0.48 755	0.53 620	0.44 715	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.07 330

GMM-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.43 536	0.23 516	0.13 429	0.24 464	0.25 655	0.37 466	0.27 399	0.30 523	0.45 655	0.27 495	0.21 492	0.31 493	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.19 734

ICVP	0.23 511	0.13 449	0.44 546	0.26 656	0.14 486	0.29 561	0.25 655	0.45 570	0.33 495	0.29 491	0.43 630	0.35 595	0.25 565	0.26 411	0.23 568	0.12 644	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.10 563
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 603	0.20 640	0.44 546	0.27 686	0.16 597	0.33 621	0.25 655	0.56 717	0.54 728	0.34 601	0.38 565	0.34 581	0.25 565	0.51 606	0.28 617	0.12 644	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.11 604

DANet	0.35 688	0.23 682	0.60 662	0.36 770	0.22 718	0.39 682	0.25 655	0.48 605	0.43 622	0.52 756	0.50 684	0.59 749	0.41 722	0.76 742	0.49 731	0.13 666	0.11 684	0.14 695	0.12 670	0.17 710	0.15 689
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DISCO	0.32 663	0.13 449	0.51 616	0.25 617	0.16 597	0.48 731	0.25 655	0.50 631	0.57 740	0.37 643	0.45 655	0.62 758	0.36 693	0.64 689	0.49 731	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.11 604

DLCB_ROB	0.28 625	0.16 574	0.34 396	0.27 686	0.16 597	0.38 673	0.25 655	0.48 605	0.43 622	0.46 727	0.46 665	0.51 718	0.33 673	0.53 620	0.33 659	0.10 550	0.10 658	0.11 602	0.11 631	0.10 534	0.09 502

S0	0.18 360	0.13 449	0.21 205	0.23 516	0.11 255	0.33 621	0.26 669	0.27 287	0.21 281	0.21 370	0.26 407	0.20 382	0.16 387	0.19 250	0.17 402	0.12 644	0.11 684	0.14 695	0.14 714	0.10 534	0.07 330

z-ln-s-r	0.32 663	0.21 655	0.82 740	0.23 516	0.14 486	0.30 580	0.26 669	0.43 549	0.50 704	0.32 564	0.60 737	0.39 629	0.29 628	0.73 726	0.66 767	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.08 425

1111x	0.32 663	0.11 307	0.40 485	0.22 454	0.11 255	0.32 610	0.26 669	0.59 743	0.43 622	0.31 542	0.41 599	0.39 629	0.28 613	0.76 742	1.37 828	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.08 425

Anonymous_2	0.37 703	0.21 655	0.47 578	0.20 309	0.21 701	0.42 699	0.26 669	0.38 474	0.29 438	0.33 581	0.30 458	0.44 678	0.38 706	0.36 536	0.29 629	0.26 791	0.29 813	0.44 816	1.41 858	0.34 800	0.21 757

psm_up	0.29 638	0.16 574	0.41 512	0.26 656	0.17 622	0.32 610	0.26 669	0.55 700	0.43 622	0.36 635	0.40 590	0.45 683	0.37 702	0.58 654	0.30 637	0.11 598	0.12 706	0.13 667	0.12 670	0.10 534	0.10 563

stereogan	0.37 703	0.17 594	0.65 687	0.27 686	0.22 718	0.62 769	0.26 669	0.59 743	0.63 761	0.43 712	0.60 737	0.67 776	0.42 731	0.68 707	0.35 669	0.13 666	0.14 730	0.14 695	0.12 670	0.19 739	0.17 713

CVANet_RVC	0.30 646	0.19 626	0.41 512	0.26 656	0.16 597	0.33 621	0.26 669	0.52 668	0.47 675	0.40 686	0.46 665	0.43 667	0.31 662	0.89 776	0.26 605	0.14 691	0.09 622	0.14 695	0.13 699	0.14 668	0.10 563

FSD	0.27 603	0.28 718	0.32 366	0.27 686	0.24 739	0.27 519	0.27 676	0.31 364	0.29 438	0.26 434	0.27 418	0.28 512	0.27 596	0.28 449	0.26 605	0.23 777	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.25 767	0.24 780

YMNet	0.32 663	0.22 672	0.58 654	0.27 686	0.23 731	0.48 731	0.27 676	0.51 649	0.45 651	0.48 739	0.56 723	0.51 718	0.30 643	0.39 554	0.40 696	0.13 666	0.16 756	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

YMNet_1	0.32 663	0.22 672	0.58 654	0.27 686	0.23 731	0.48 731	0.27 676	0.51 649	0.45 651	0.48 739	0.56 723	0.51 718	0.30 643	0.39 554	0.40 696	0.13 666	0.16 756	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

fast-acv-ft	0.31 653	0.20 640	0.81 736	0.24 575	0.18 644	0.46 718	0.27 676	0.41 519	0.49 696	0.39 675	0.55 716	0.49 706	0.35 688	0.37 540	0.38 680	0.11 598	0.11 684	0.11 602	0.12 670	0.12 629	0.09 502

TestStereo1	0.21 455	0.16 574	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.26 508	0.27 676	0.40 503	0.36 536	0.29 491	0.39 579	0.22 410	0.21 492	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.07 330

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 646	0.20 640	0.70 706	0.21 375	0.17 622	0.46 718	0.27 676	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.55 716	0.43 667	0.30 643	0.46 584	0.38 680	0.09 495	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.11 586	0.10 563

SA-5K	0.21 455	0.16 574	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.26 508	0.27 676	0.40 503	0.36 536	0.29 491	0.39 579	0.22 410	0.21 492	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.07 330

UDG	0.40 723	0.46 790	0.49 595	0.40 783	0.35 788	0.47 725	0.27 676	0.54 690	0.47 675	0.39 675	0.45 655	0.59 749	0.44 737	0.46 584	0.39 688	0.26 791	0.19 778	0.48 819	0.22 779	0.34 800	0.26 785

GMOStereo	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

error version	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

test-v	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

test-2	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

RAFT	0.21 455	0.17 594	0.32 366	0.24 575	0.12 339	0.25 484	0.27 676	0.35 431	0.28 419	0.33 581	0.33 508	0.38 617	0.22 510	0.29 469	0.17 402	0.08 380	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.10 534	0.06 214

GwcNet	0.35 688	0.23 682	0.88 756	0.25 617	0.24 739	0.48 731	0.27 676	0.55 700	0.57 740	0.38 658	0.52 699	0.51 718	0.32 670	0.60 664	0.41 705	0.13 666	0.11 684	0.12 643	0.11 631	0.13 648	0.14 676

MFN_U_SF_RVC	0.56 770	0.51 801	1.19 797	0.38 778	0.22 718	0.69 778	0.27 676	0.80 809	0.67 768	0.73 788	0.74 771	0.87 793	0.61 786	0.81 760	0.76 775	0.29 804	0.27 809	0.32 801	0.37 813	0.32 799	0.31 795

ADCRef	0.38 711	0.24 686	0.88 756	0.26 656	0.21 701	0.49 736	0.27 676	0.52 668	0.48 687	0.50 743	0.58 729	0.35 595	0.47 749	0.48 592	1.29 827	0.09 495	0.08 583	0.12 643	0.12 670	0.11 586	0.11 604

RT-IGEV	0.25 573	0.10 210	0.48 589	0.22 454	0.14 486	0.31 596	0.28 692	0.53 680	0.39 574	0.36 635	0.41 599	0.44 678	0.30 643	0.28 449	0.27 611	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.10 563

TCMNet	0.33 673	0.23 682	0.72 712	0.29 719	0.30 778	0.40 688	0.28 692	0.50 631	0.47 675	0.37 643	0.45 655	0.40 644	0.29 628	0.60 664	0.39 688	0.14 691	0.13 719	0.15 712	0.14 714	0.17 710	0.15 689

rvit_0105_3	0.23 511	0.17 594	0.40 485	0.25 617	0.15 559	0.24 464	0.28 692	0.38 474	0.41 606	0.25 420	0.25 392	0.28 512	0.21 492	0.28 449	0.20 497	0.15 707	0.13 719	0.14 695	0.15 724	0.10 534	0.09 502

Syn2CoEx	0.36 693	0.31 743	0.78 722	0.34 759	0.21 701	0.41 692	0.28 692	0.61 756	0.49 696	0.42 706	0.56 723	0.45 683	0.44 737	0.69 710	0.38 680	0.17 737	0.14 730	0.15 712	0.12 670	0.13 648	0.12 628

UPFNet	0.25 573	0.12 374	0.38 460	0.24 575	0.19 673	0.37 664	0.28 692	0.48 605	0.38 563	0.34 601	0.37 550	0.37 609	0.28 613	0.39 554	0.33 659	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.10 534	0.08 425

RP	0.35 688	0.22 672	0.51 616	0.31 741	0.24 739	0.37 664	0.28 692	0.50 631	0.58 744	0.40 686	0.63 750	0.61 756	0.47 749	0.61 671	0.39 688	0.16 723	0.15 746	0.17 731	0.15 724	0.17 710	0.17 713

NVstereo2D	0.31 653	0.16 574	0.54 631	0.24 575	0.22 718	0.42 699	0.28 692	0.58 736	0.56 737	0.28 460	0.38 565	0.40 644	0.30 643	0.71 718	0.28 617	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.10 587	0.19 739	0.16 700

AHVO							0.29 699	0.48 605	0.40 592	0.28 460	0.54 709	0.41 651	0.30 643	0.57 645	0.48 727	0.11 598	0.11 684	0.12 643	0.10 587	0.13 648

DSFM							0.29 699	0.48 605	0.40 592	0.28 460	0.54 709	0.41 651	0.30 643	0.57 645	0.48 727	0.11 598	0.11 684	0.12 643	0.10 587	0.13 648

zh-mn7	0.46 746	0.45 789	1.48 814	0.25 617	0.19 673	0.44 710	0.29 699	0.56 717	0.82 792	0.65 781	0.96 796	0.49 706	0.38 706	0.88 774	0.63 761	0.12 644	0.10 658	0.11 602	0.11 631	0.13 648	0.14 676

ToySt	0.24 544	0.16 574	0.48 589	0.21 375	0.13 429	0.29 561	0.29 699	0.39 488	0.39 574	0.27 445	0.35 531	0.39 629	0.31 662	0.31 493	0.29 629	0.08 380	0.09 622	0.10 542	0.11 631	0.11 586	0.10 563

RAFT+CT+SA	0.21 455	0.18 609	0.33 384	0.25 617	0.18 644	0.23 441	0.29 699	0.40 503	0.36 536	0.24 409	0.38 565	0.18 342	0.16 387	0.32 500	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.12 670	0.09 456	0.09 502

test_5	0.23 511	0.19 626	0.38 460	0.26 656	0.18 644	0.25 484	0.29 699	0.40 503	0.37 548	0.29 491	0.40 590	0.25 462	0.22 510	0.34 515	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.10 563

delet	0.27 603	0.14 505	0.40 485	0.23 516	0.19 673	0.41 692	0.29 699	0.49 618	0.48 687	0.33 581	0.41 599	0.37 609	0.30 643	0.48 592	0.34 664	0.09 495	0.09 622	0.11 602	0.12 670	0.08 365	0.08 425

EDNetEfficientorigin	7.51 866	0.52 805	140.47 901	0.25 617	0.17 622	0.42 699	0.29 699	0.47 592	1.03 818	1.28 827	1.02 800	0.83 791	0.84 809	0.75 736	0.99 798	0.10 550	0.09 622	0.12 643	0.10 587	0.21 751	0.22 764

FAT-Stereo	0.36 693	0.18 609	0.73 716	0.26 656	0.18 644	0.33 621	0.29 699	0.60 752	0.59 745	0.46 727	0.60 737	0.60 752	0.50 758	0.61 671	0.34 664	0.13 666	0.14 730	0.13 667	0.12 670	0.14 668	0.18 727

AF-Net	0.37 703	0.26 703	0.56 645	0.32 748	0.23 731	0.41 692	0.29 699	0.61 756	0.64 762	0.42 706	0.68 760	0.65 770	0.49 756	0.57 645	0.44 715	0.15 707	0.11 684	0.19 751	0.14 714	0.15 684	0.13 650

RGC	0.39 716	0.32 751	0.64 685	0.34 759	0.27 759	0.40 688	0.29 699	0.57 727	0.53 722	0.45 723	0.64 752	0.62 758	0.45 740	0.72 724	0.39 688	0.15 707	0.15 746	0.21 764	0.20 763	0.18 726	0.19 734

CC-Net-ROB	0.43 735	0.47 792	0.65 687	0.37 776	0.23 731	0.51 742	0.29 699	0.66 780	0.49 696	0.46 727	0.51 690	0.48 700	0.38 706	0.96 790	0.35 669	0.34 810	0.23 800	0.55 824	0.25 789	0.31 796	0.20 747

DRN-Test	0.33 673	0.17 594	0.61 665	0.27 686	0.19 673	0.46 718	0.29 699	0.65 774	0.51 708	0.47 735	0.46 665	0.44 678	0.34 682	0.62 679	0.41 705	0.12 644	0.08 583	0.13 667	0.12 670	0.12 629	0.10 563

Light-Stereo-hy	0.42 728	0.27 712	0.79 729	0.32 748	0.27 759	0.58 759	0.30 712	0.55 700	0.46 669	0.48 739	0.43 630	1.00 802	0.35 688	0.69 710	0.34 664	0.16 723	0.18 769	0.50 820	0.32 806	0.25 767	0.23 772

w-ln-seven-2	0.36 693	0.29 728	1.06 781	0.27 686	0.18 644	0.37 664	0.30 712	0.50 631	0.54 728	0.45 723	0.55 716	0.45 683	0.41 722	0.62 679	0.49 731	0.10 550	0.10 658	0.12 643	0.11 631	0.14 668	0.11 604

ssnet_v2	0.28 625	0.16 574	0.44 546	0.22 454	0.15 559	0.40 688	0.30 712	0.57 727	0.46 669	0.38 658	0.36 541	0.47 693	0.29 628	0.38 548	0.39 688	0.13 666	0.11 684	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.11 604

Nwc_Net	0.37 703	0.25 691	0.68 699	0.31 741	0.24 739	0.44 710	0.30 712	0.65 774	0.50 704	0.37 643	0.69 764	0.58 747	0.45 740	0.60 664	0.40 696	0.15 707	0.12 706	0.19 751	0.21 768	0.14 668	0.13 650

StereoDRNet	0.32 663	0.22 672	0.61 665	0.27 686	0.21 701	0.42 699	0.30 712	0.61 756	0.48 687	0.46 727	0.39 579	0.48 700	0.30 643	0.57 645	0.40 696	0.11 598	0.09 622	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.10 563

pmcnn	0.50 759	0.20 640	0.78 722	0.24 575	0.26 755	0.39 682	0.30 712	0.51 649	0.50 704	0.54 764	1.23 812	2.52 842	0.37 702	0.77 748	0.95 796	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.10 534	0.08 425

light-stereo	2.37 847	0.69 822	3.61 844	3.84 860	3.41 855	4.04 850	0.31 718	2.13 853	1.45 840	3.61 865	6.33 867	6.90 873	0.63 787	4.83 869	1.28 825	0.71 834	0.74 859	0.32 801	0.39 816	1.20 852	0.96 843

Selective-IGEV-i16pc	0.33 673	0.10 210	1.71 826	0.21 375	0.14 486	0.74 785	0.31 718	0.42 533	0.41 606	0.21 370	0.32 485	0.26 484	0.14 336	0.71 718	0.19 471	0.14 691	0.10 658	0.08 342	0.09 534	0.11 586	0.11 604

MSAF-DinoV2	0.76 802	0.44 788	1.98 828	0.49 808	0.16 597	0.58 759	0.31 718	0.81 811	0.83 796	0.41 695	0.52 699	0.98 801	0.58 774	4.97 870	1.03 800	0.11 598	0.07 489	0.10 542	0.24 784	0.27 783	0.26 785

w-ln-seven	0.42 728	0.30 735	1.18 796	0.26 656	0.22 718	0.58 759	0.31 718	0.62 765	0.81 791	0.58 770	0.61 744	0.53 729	0.36 693	0.57 645	0.65 766	0.11 598	0.10 658	0.13 667	0.12 670	0.15 684	0.13 650

ACVNet-4b	0.72 794	0.81 829	1.33 808	0.72 828	0.50 808	0.80 795	0.31 718	0.71 796	0.80 790	0.50 743	0.72 770	0.95 799	0.43 735	0.96 790	1.20 820	1.13 855	0.21 790	0.76 837	0.45 819	0.65 827	0.46 813

Wz-Net-LNSev	0.34 682	0.29 728	0.91 761	0.26 656	0.21 701	0.47 725	0.31 718	0.54 690	0.54 728	0.44 719	0.52 699	0.50 714	0.35 688	0.39 554	0.39 688	0.11 598	0.11 684	0.10 542	0.09 534	0.14 668	0.13 650

DSFCA	0.27 603	0.13 449	0.36 427	0.20 309	0.17 622	0.38 673	0.31 718	0.47 592	0.43 622	0.43 712	0.37 550	0.39 629	0.29 628	0.52 613	0.32 652	0.12 644	0.10 658	0.10 542	0.11 631	0.11 586	0.10 563

STTRV1_RVC	0.42 728	0.32 751	0.89 759	0.29 719	0.36 790	0.49 736	0.31 718	0.61 756	0.53 722	0.46 727	0.56 723	0.47 693	0.43 735	1.00 795	0.39 688	0.27 796	0.21 790	0.20 761	0.18 754	0.25 767	0.17 713

XPNet_ROB	0.33 673	0.20 640	0.43 536	0.27 686	0.18 644	0.37 664	0.31 718	0.55 700	0.50 704	0.51 748	0.53 706	0.58 747	0.37 702	0.63 686	0.45 718	0.17 737	0.12 706	0.13 667	0.12 670	0.15 684	0.14 676

MWDA-net	0.29 638	0.21 655	0.47 578	0.25 617	0.21 701	0.35 650	0.32 727	0.44 557	0.47 675	0.38 658	0.40 590	0.33 571	0.38 706	0.54 627	0.40 696	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.10 563

Selective-IGEV-i16pb	0.39 716	0.12 374	2.18 831	0.21 375	0.15 559	0.68 777	0.32 727	0.56 717	0.57 740	0.25 420	0.44 642	0.33 571	0.21 492	0.80 756	0.25 591	0.14 691	0.10 658	0.09 455	0.10 587	0.12 629	0.13 650

DDUNet	0.41 725	0.50 799	0.48 589	0.44 795	0.39 793	0.46 718	0.32 727	0.50 631	0.43 622	0.45 723	0.52 699	0.57 744	0.36 693	0.48 592	0.33 659	0.33 809	0.21 790	0.55 824	0.25 789	0.37 806	0.32 798

ccnet	0.42 728	0.31 743	0.48 589	0.27 686	0.32 782	0.60 766	0.32 727	0.65 774	0.46 669	0.53 762	0.66 755	0.56 739	0.45 740	0.72 724	0.61 756	0.26 791	0.19 778	0.24 774	0.21 768	0.26 778	0.22 764

S-Stereo	0.38 711	0.20 640	1.05 780	0.27 686	0.22 718	0.38 673	0.32 727	0.55 700	0.66 765	0.39 675	0.59 732	0.49 706	0.41 722	0.75 736	0.40 696	0.12 644	0.15 746	0.13 667	0.13 699	0.16 693	0.21 757

SuperB	0.49 755	0.28 718	2.23 832	0.23 516	0.15 559	0.41 692	0.32 727	0.47 592	0.82 792	0.43 712	0.50 684	0.33 571	0.45 740	0.68 707	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.98 846	0.14 676

RYNet	0.37 703	0.18 609	0.59 660	0.25 617	0.28 767	0.61 767	0.32 727	0.59 743	0.59 745	0.41 695	0.38 565	0.57 744	0.39 713	0.87 771	0.53 743	0.11 598	0.08 583	0.12 643	0.11 631	0.18 726	0.18 727

TDLM	0.30 646	0.21 655	0.38 460	0.28 713	0.15 559	0.33 621	0.32 727	0.52 668	0.47 675	0.38 658	0.43 630	0.39 629	0.29 628	0.91 781	0.28 617	0.14 691	0.08 583	0.13 667	0.11 631	0.12 629	0.10 563

MDST_ROB	0.48 752	0.14 505	0.95 768	0.30 734	0.21 701	1.33 831	0.32 727	0.77 802	0.56 737	1.06 820	0.71 766	0.49 706	0.35 688	1.26 820	0.38 680	0.13 666	0.11 684	0.16 724	0.13 699	0.12 629	0.12 628

FBW_ROB	0.43 735	0.26 703	0.54 631	0.31 741	0.20 692	0.51 742	0.32 727	0.70 794	0.60 751	0.59 771	0.55 716	0.65 770	0.41 722	1.40 830	0.51 739	0.13 666	0.17 763	0.21 764	0.16 737	0.17 710	0.18 727

PDISCO_ROB	0.43 735	0.30 735	0.67 693	0.43 790	0.36 790	0.67 775	0.32 727	0.72 797	0.76 785	0.43 712	0.53 706	0.63 766	0.40 718	0.66 701	0.47 726	0.21 766	0.12 706	0.21 764	0.19 761	0.25 767	0.20 747

WCMA_ROB	0.51 763	0.21 655	0.65 687	0.25 617	0.21 701	0.58 759	0.32 727	0.54 690	0.55 734	0.95 812	1.40 818	1.28 818	0.81 804	0.73 726	0.62 758	0.18 748	0.15 746	0.15 712	0.15 724	0.19 739	0.19 734

RAFT + AFF	0.27 603	0.23 682	0.50 606	0.25 617	0.17 622	0.30 580	0.33 739	0.52 668	0.40 592	0.28 460	0.30 458	0.30 542	0.31 662	0.62 679	0.24 581	0.09 495	0.10 658	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.11 604

CBMV	0.33 673	0.21 655	0.54 631	0.23 516	0.13 429	0.42 699	0.33 739	0.53 680	0.48 687	0.52 756	0.49 680	0.50 714	0.41 722	0.56 641	0.31 646	0.15 707	0.16 756	0.18 741	0.16 737	0.13 648	0.13 650
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.44 741	0.40 778	1.09 786	0.25 617	0.18 644	0.61 767	0.34 741	0.56 717	0.93 813	0.43 712	0.96 796	0.53 729	0.39 713	0.94 786	0.59 751	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.14 668	0.13 650

LRCNet_RVC	10.90 873	14.34 881	9.35 865	15.35 877	8.04 862	1.08 815	0.34 741	8.78 877	0.70 776	12.63 886	16.05 885	9.85 875	6.54 868	8.57 877	6.34 873	20.27 899	5.40 876	23.70 900	21.88 900	14.87 885	13.83 882

FINET	0.34 682	0.27 712	0.80 733	0.24 575	0.24 739	0.36 657	0.34 741	0.54 690	0.72 779	0.39 675	0.47 672	0.32 562	0.30 643	0.51 606	0.32 652	0.19 756	0.17 763	0.13 667	0.12 670	0.18 726	0.16 700

XQC	0.43 735	0.37 771	0.96 770	0.34 759	0.25 748	0.53 752	0.34 741	0.60 752	0.73 783	0.51 748	0.46 665	0.57 744	0.47 749	0.70 714	0.72 773	0.17 737	0.12 706	0.18 741	0.15 724	0.25 767	0.23 772

MonStereo1	0.93 814	0.56 807	0.82 740	0.69 825	0.58 815	1.37 833	0.35 745	0.94 821	1.25 833	0.93 807	1.90 835	1.52 824	2.10 847	1.27 821	0.77 778	0.69 832	0.33 820	0.75 836	0.47 822	0.70 831	0.57 820

rvit_105_1	0.27 603	0.19 626	0.46 570	0.27 686	0.19 673	0.30 580	0.35 745	0.44 557	0.51 708	0.31 542	0.31 473	0.31 552	0.26 576	0.35 527	0.25 591	0.15 707	0.14 730	0.15 712	0.17 747	0.11 586	0.10 563

APVNet	0.36 693	0.20 640	0.70 706	0.26 656	0.22 718	0.52 751	0.35 745	0.61 756	0.44 638	0.38 658	0.52 699	0.48 700	0.38 706	0.84 765	0.46 724	0.13 666	0.14 730	0.15 712	0.16 737	0.16 693	0.15 689

G-Net	0.46 746	0.25 691	0.86 753	0.34 759	0.28 767	0.90 808	0.35 745	0.47 592	0.45 651	0.68 784	1.22 811	0.64 768	0.60 777	0.61 671	0.57 745	0.16 723	0.14 730	0.17 731	0.13 699	0.22 758	0.19 734

MSMD_ROB	0.60 780	0.33 756	0.61 665	0.30 734	0.25 748	0.86 801	0.35 745	0.55 700	0.67 768	1.10 822	1.49 823	1.76 830	0.97 817	0.88 774	0.49 731	0.23 777	0.21 790	0.27 782	0.27 798	0.25 767	0.24 780

Ntro	0.58 776	0.64 817	0.92 763	0.66 824	0.50 808	0.77 789	0.36 750	0.66 780	0.70 776	0.50 743	0.59 732	0.65 770	0.51 761	0.75 736	0.45 718	0.56 826	0.32 819	0.56 827	0.34 808	0.63 824	0.46 813

NCC-stereo	0.39 716	0.25 691	0.69 700	0.32 748	0.28 767	0.46 718	0.36 750	0.65 774	0.52 717	0.40 686	0.57 727	0.56 739	0.47 749	0.73 726	0.45 718	0.17 737	0.14 730	0.18 741	0.25 789	0.16 693	0.16 700

Abc-Net	0.39 716	0.25 691	0.69 700	0.32 748	0.28 767	0.46 718	0.36 750	0.65 774	0.52 717	0.40 686	0.57 727	0.56 739	0.47 749	0.73 726	0.45 718	0.17 737	0.14 730	0.18 741	0.25 789	0.16 693	0.16 700
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 741	0.29 728	1.29 806	0.33 755	0.30 778	0.35 650	0.36 750	0.62 765	1.15 830	0.40 686	0.44 642	0.39 629	0.41 722	0.80 756	0.52 740	0.18 748	0.14 730	0.23 772	0.21 768	0.17 710	0.17 713

otaku	0.57 773	0.62 815	0.87 755	0.63 823	0.44 802	0.73 783	0.37 754	0.65 774	0.66 765	0.51 748	0.75 773	0.66 774	0.45 740	0.69 710	0.46 724	0.53 822	0.34 821	0.55 824	0.35 809	0.60 822	0.45 810

FCDSN-DC	0.63 782	0.31 743	0.61 665	0.36 770	0.30 778	0.65 772	0.37 754	0.66 780	0.68 771	1.14 824	1.54 827	1.71 829	1.26 830	0.92 782	0.64 764	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.27 783	0.27 790
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.39 716	0.29 728	1.09 786	0.24 575	0.19 673	0.28 539	0.37 754	0.33 393	0.47 675	0.94 808	0.82 782	0.52 724	0.54 764	0.49 597	0.50 737	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.16 693	0.15 689

ADCMid	0.49 755	0.34 759	1.13 793	0.26 656	0.21 701	0.51 742	0.37 754	0.57 727	0.54 728	0.75 792	0.66 755	0.62 758	0.64 788	0.64 689	1.68 836	0.13 666	0.12 706	0.17 731	0.17 747	0.20 748	0.17 713

ETE_ROB	0.34 682	0.26 703	0.45 562	0.29 719	0.18 644	0.40 688	0.37 754	0.57 727	0.47 675	0.50 743	0.50 684	0.62 758	0.36 693	0.55 630	0.38 680	0.13 666	0.10 658	0.14 695	0.12 670	0.16 693	0.16 700

MeshStereo	0.58 776	0.27 712	0.67 693	0.22 454	0.17 622	0.66 774	0.37 754	0.78 805	0.61 755	1.47 841	1.30 814	1.65 827	0.79 800	1.12 808	0.59 751	0.17 737	0.17 763	0.17 731	0.14 714	0.17 710	0.14 676
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Wz-Net-MNSev	0.36 693	0.26 703	0.79 729	0.26 656	0.21 701	0.59 763	0.38 760	0.55 700	0.56 737	0.48 739	0.54 709	0.53 729	0.36 693	0.60 664	0.44 715	0.11 598	0.09 622	0.11 602	0.11 631	0.15 684	0.13 650

PSM-AAD	0.25 573	0.10 210	0.30 338	0.24 575	0.12 339	0.26 508	0.38 760	0.34 406	0.28 419	0.35 618	0.39 579	0.28 512	0.79 800	0.30 486	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.12 643	0.11 631	0.08 365	0.21 757

ADCPNet	0.48 752	0.29 728	1.60 821	0.27 686	0.23 731	0.70 781	0.38 760	0.53 680	0.51 708	0.51 748	0.59 732	0.67 776	0.56 768	0.60 664	1.14 812	0.15 707	0.18 769	0.14 695	0.23 782	0.19 739	0.19 734

GANet	0.36 693	0.22 672	0.49 595	0.29 719	0.17 622	0.41 692	0.38 760	0.57 727	0.45 651	0.46 727	0.75 773	0.55 735	0.40 718	0.94 786	0.41 705	0.13 666	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.14 668	0.11 604

PASM	0.45 744	0.35 761	0.90 760	0.35 768	0.33 784	0.39 682	0.38 760	0.50 631	0.61 755	0.52 756	0.51 690	0.62 758	0.45 740	0.93 784	0.48 727	0.26 791	0.29 813	0.29 794	0.33 807	0.29 789	0.26 785

zh-sn7	0.48 752	0.51 801	1.43 812	0.29 719	0.20 692	0.47 725	0.39 765	0.57 727	0.62 757	0.52 756	0.81 780	0.52 724	0.56 768	1.05 800	0.87 789	0.12 644	0.13 719	0.13 667	0.13 699	0.17 710	0.16 700

FC-DCNN v2	0.71 793	0.30 735	0.67 693	0.32 748	0.27 759	0.84 798	0.39 765	0.84 816	0.85 800	1.44 837	1.64 830	2.09 834	1.28 832	1.06 801	0.80 782	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.26 778	0.25 783

ADCP+	0.45 744	0.24 686	1.15 795	0.25 617	0.22 718	0.56 755	0.39 765	0.54 690	0.51 708	0.44 719	0.51 690	0.46 691	0.52 763	0.56 641	1.89 844	0.10 550	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.14 668	0.13 650

FC-DCNN	0.70 791	0.30 735	0.69 700	0.32 748	0.27 759	0.81 796	0.39 765	0.79 808	0.82 792	1.41 833	1.58 829	1.98 832	1.26 830	1.02 798	0.77 778	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.26 778	0.26 785

LALA_ROB	0.36 693	0.25 691	0.46 570	0.30 734	0.21 701	0.47 725	0.39 765	0.61 756	0.51 708	0.52 756	0.51 690	0.69 782	0.36 693	0.50 601	0.43 710	0.17 737	0.11 684	0.16 724	0.14 714	0.17 710	0.15 689

SGM_RVC	0.50 759	0.19 626	0.50 606	0.25 617	0.15 559	0.69 778	0.39 765	0.68 790	0.82 792	0.95 812	0.84 784	1.13 809	0.76 798	1.16 811	0.60 755	0.16 723	0.16 756	0.16 724	0.16 737	0.16 693	0.17 713
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MWSP-net	0.25 573	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.14 486	0.31 596	0.40 771	0.50 631	0.43 622	0.32 564	0.33 508	0.36 601	0.31 662	0.28 449	0.31 646	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.10 563

Wz-Net-SNSev	0.43 735	0.41 782	1.27 804	0.30 734	0.21 701	0.44 710	0.41 772	0.61 756	0.65 763	0.46 727	0.65 753	0.62 758	0.39 713	0.74 734	0.59 751	0.12 644	0.11 684	0.12 643	0.13 699	0.16 693	0.14 676

NCCL2	0.35 688	0.26 703	0.49 595	0.36 770	0.22 718	0.41 692	0.41 772	0.53 680	0.42 614	0.47 735	0.46 665	0.61 756	0.39 713	0.55 630	0.37 676	0.16 723	0.13 719	0.21 764	0.21 768	0.16 693	0.16 700

SGM-Forest	0.36 693	0.17 594	0.47 578	0.23 516	0.16 597	0.45 716	0.41 772	0.55 700	0.48 687	0.52 756	0.60 737	0.52 724	0.41 722	0.85 768	0.50 737	0.17 737	0.17 763	0.17 731	0.15 724	0.15 684	0.15 689
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_1	0.72 794	0.81 829	1.37 811	0.72 828	0.53 812	0.77 789	0.42 775	0.85 819	0.90 803	0.74 791	0.75 773	1.32 820	0.72 795	1.02 798	0.55 744	0.54 824	0.31 816	0.71 834	0.35 809	0.64 826	0.45 810

PA-Net	0.37 703	0.28 718	0.83 743	0.31 741	0.28 767	0.39 682	0.42 775	0.51 649	0.55 734	0.34 601	0.42 616	0.41 651	0.36 693	0.79 752	0.49 731	0.12 644	0.23 800	0.16 724	0.23 782	0.12 629	0.18 727
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ply	1.96 841	0.65 819	0.36 427	0.54 817	0.63 820	0.49 736	0.43 777	3.11 859	1.04 821	0.32 564	1.90 835	3.56 853	3.36 857	4.53 867	5.93 871	1.67 858	0.90 861	2.10 868	1.74 862	3.53 863	2.42 857

coex-ft	3.44 850	0.73 824	48.55 899	0.24 575	0.19 673	0.50 741	0.43 777	0.47 592	2.40 854	7.03 873	1.20 810	0.97 800	2.23 848	0.73 726	1.92 845	0.12 644	0.15 746	0.14 695	0.12 670	0.21 751	0.43 808

anonymity	0.56 770	0.54 806	0.70 706	0.47 801	0.61 818	0.56 755	0.43 777	0.69 792	0.49 696	0.63 777	0.55 716	0.54 733	0.60 777	0.61 671	0.57 745	0.55 825	0.53 841	0.50 820	0.54 830	0.51 816	0.56 818

PSMNet_ROB	0.33 673	0.24 686	0.54 631	0.31 741	0.21 701	0.42 699	0.43 777	0.59 743	0.47 675	0.37 643	0.44 642	0.49 706	0.31 662	0.64 689	0.43 710	0.14 691	0.10 658	0.15 712	0.14 714	0.13 648	0.11 604

SANet	0.53 768	0.28 718	0.96 770	0.26 656	0.15 559	0.69 778	0.44 781	0.67 787	1.34 836	0.67 783	0.98 799	0.94 797	0.71 794	0.89 776	0.76 775	0.14 691	0.12 706	0.12 643	0.11 631	0.17 710	0.16 700

DStereoO	0.46 746	0.32 751	0.51 616	0.36 770	0.29 777	0.38 673	0.45 782	0.55 700	0.60 751	0.47 735	0.49 680	0.48 700	0.73 797	0.59 660	0.69 771	0.81 843	0.18 769	0.38 811	0.19 761	0.46 814	0.20 747

Wz-Net-TNSev	0.51 763	0.58 809	1.61 823	0.25 617	0.21 701	0.65 772	0.45 782	0.63 772	0.69 773	0.51 748	0.54 709	0.71 785	0.60 777	1.00 795	0.77 778	0.15 707	0.15 746	0.13 667	0.15 724	0.21 751	0.20 747

ADCS	0.58 776	0.40 778	1.35 809	0.29 719	0.24 739	0.55 754	0.45 782	0.67 787	0.83 796	0.76 795	0.71 766	0.68 780	0.60 777	0.76 742	2.23 850	0.16 723	0.16 756	0.16 724	0.17 747	0.22 758	0.22 764

nnnnnnn	0.74 798	0.33 756	1.35 809	0.42 788	0.35 788	0.79 794	0.46 785	0.82 813	1.08 825	1.05 819	1.50 824	1.57 825	0.98 818	1.12 808	1.09 810	0.27 796	0.25 806	0.32 801	0.31 805	0.34 800	0.32 798

EAI-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.33 384	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.46 785	0.46 581	0.20 258	0.25 420	0.50 684	0.17 329	0.16 387	0.24 359	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.10 587	0.06 153	0.07 330

RTS	0.78 803	0.48 794	4.68 851	0.34 759	0.28 767	1.12 819	0.46 785	0.62 765	1.03 818	0.73 788	0.89 790	0.60 752	0.59 775	1.61 835	1.16 816	0.14 691	0.11 684	0.15 712	0.15 724	0.21 751	0.19 734

RTSA	0.78 803	0.48 794	4.68 851	0.34 759	0.28 767	1.12 819	0.46 785	0.62 765	1.03 818	0.73 788	0.89 790	0.60 752	0.59 775	1.61 835	1.16 816	0.14 691	0.11 684	0.15 712	0.15 724	0.21 751	0.19 734

NVStereoNet_ROB	0.67 786	0.49 798	0.83 743	0.48 803	0.40 795	0.51 742	0.46 785	0.70 794	0.77 787	0.84 800	1.72 832	1.02 803	0.83 808	1.23 816	0.79 781	0.32 808	0.38 824	0.40 814	0.46 820	0.36 804	0.41 807
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 769	0.48 794	1.02 777	0.45 796	0.49 807	0.49 736	0.47 790	0.72 797	0.72 779	0.45 723	0.82 782	0.47 693	0.60 777	0.50 601	0.63 761	0.39 817	0.39 825	0.44 816	0.51 826	0.52 817	0.37 803

GrayStereo	0.25 573	0.09 129	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.23 441	0.47 790	0.34 406	0.30 455	0.39 675	0.47 672	0.30 542	0.79 800	0.29 469	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.13 650

PVD	0.58 776	0.34 759	0.84 748	0.39 780	0.31 781	0.59 763	0.47 790	0.80 809	1.25 833	0.92 805	1.09 802	0.79 789	0.82 805	0.85 768	0.76 775	0.21 766	0.18 769	0.22 770	0.18 754	0.27 783	0.35 802

NaN_ROB	0.41 725	0.28 718	0.62 673	0.30 734	0.19 673	0.51 742	0.47 790	0.58 736	0.59 745	0.56 767	0.47 672	0.49 706	0.41 722	1.21 815	0.64 764	0.12 644	0.18 769	0.12 643	0.13 699	0.11 586	0.14 676

WZ-Net	0.52 767	0.38 776	1.90 827	0.30 734	0.24 739	0.57 758	0.48 794	0.62 765	0.78 788	0.50 743	0.71 766	0.68 780	0.54 764	0.98 794	0.84 784	0.13 666	0.10 658	0.11 602	0.12 670	0.19 739	0.20 747

GANetREF_RVC	0.43 735	0.47 792	0.69 700	0.38 778	0.20 692	0.51 742	0.48 794	0.66 780	0.66 765	0.46 727	0.46 665	0.50 714	0.44 737	0.90 780	0.39 688	0.27 796	0.21 790	0.32 801	0.18 754	0.27 783	0.22 764
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
EDNetEfficient	0.63 782	0.37 771	2.40 836	0.26 656	0.25 748	0.38 673	0.49 796	0.41 519	1.06 823	1.38 830	0.87 789	0.62 758	0.95 814	0.65 697	1.65 835	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.11 631	0.19 739	0.17 713

Light2-Stereo	42.68 900	18.61 884	35.43 898	49.89 899	31.26 893	20.59 884	0.50 797	31.24 903	1.90 847	63.85 908	34.95 905	34.68 907	8.98 876	90.83 907	38.96 901	46.99 906	8.80 884	113.79 909	105.60 908	60.31 908	56.37 901

FADE	4.32 856	1.06 843	4.35 847	0.71 827	0.76 833	0.73 783	0.50 797	1.85 849	1.52 842	0.75 792	0.66 755	1.17 814	2.69 853	2.83 851	1.96 848	24.23 903	4.70 875	17.35 894	17.61 892	0.49 815	0.44 809

SPS-STEREO	0.69 790	0.61 814	0.98 772	0.52 814	0.57 814	0.74 785	0.50 797	0.78 805	0.62 757	0.95 812	0.86 786	0.94 797	0.70 793	1.01 797	0.87 789	0.58 828	0.51 838	0.50 820	0.50 825	0.55 819	0.58 821
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.72 794	0.89 834	1.02 777	0.82 832	0.63 820	0.78 792	0.52 800	0.81 811	0.93 813	0.60 772	0.79 778	0.80 790	0.60 777	0.80 756	0.57 745	0.78 840	0.55 844	0.78 838	0.49 823	0.76 836	0.58 821

LSM	1.64 837	0.40 778	2.56 838	2.02 856	17.61 878	0.51 742	0.52 800	0.61 756	0.76 785	0.82 798	1.11 804	0.63 766	0.54 764	0.75 736	0.49 731	0.16 723	0.24 802	0.18 741	0.21 768	0.25 767	2.42 857

PM Cens cmp D40	0.92 813	0.28 718	0.67 693	0.27 686	0.25 748	0.87 803	0.53 802	1.13 829	1.87 846	1.70 846	3.06 854	2.75 847	1.42 835	1.27 821	1.09 810	0.18 748	0.19 778	0.19 751	0.20 763	0.18 726	0.20 747

FTStereo	0.28 625	0.10 210	0.43 536	0.23 516	0.13 429	0.21 383	0.53 802	0.34 406	0.26 388	0.38 658	0.95 795	0.30 542	0.56 768	0.32 500	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.19 734

DStereoFS	0.84 807	0.66 820	0.80 733	0.53 816	0.50 808	1.23 826	0.55 804	0.94 821	1.32 835	0.89 802	1.32 815	1.04 804	2.32 850	1.29 824	1.14 812	0.31 807	0.35 822	0.30 796	0.39 816	0.34 800	0.60 824

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 763	0.50 799	0.86 753	0.39 780	0.24 739	0.84 798	0.55 804	0.56 717	0.62 757	0.60 772	0.68 760	0.62 758	0.42 731	1.13 810	0.43 710	0.23 777	0.27 809	0.27 782	0.35 809	0.25 767	0.29 791

DPSNet	0.47 749	0.24 686	0.93 765	0.27 686	0.20 692	0.75 788	0.57 806	0.84 816	0.79 789	0.47 735	0.51 690	0.60 752	0.69 792	0.87 771	0.71 772	0.16 723	0.13 719	0.12 643	0.10 587	0.25 767	0.21 757

PM Graph cmp D40	0.87 808	0.32 751	0.71 711	0.29 719	0.33 784	0.86 801	0.58 807	0.98 824	1.71 845	1.59 843	3.40 856	2.11 835	1.16 823	1.24 817	0.90 792	0.19 756	0.20 787	0.19 751	0.21 768	0.18 726	0.21 757

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 787	0.64 817	1.06 781	0.45 796	0.27 759	1.40 835	0.58 807	0.78 805	0.92 809	0.84 800	0.86 786	0.88 795	0.68 791	1.33 826	0.68 770	0.37 814	0.29 813	0.34 806	0.36 812	0.43 810	0.37 803

AnyNet_C32	0.51 763	0.40 778	1.10 790	0.29 719	0.28 767	0.59 763	0.58 807	0.54 690	0.60 751	0.62 775	0.66 755	0.54 733	0.54 764	0.78 750	1.74 841	0.15 707	0.14 730	0.15 712	0.17 747	0.20 748	0.20 747

PatchMatch Graph Cmp	1.00 815	0.31 743	0.84 748	0.28 713	0.32 782	0.84 798	0.59 810	1.04 825	2.17 852	1.74 847	4.02 860	2.63 844	1.19 826	1.24 817	1.53 833	0.19 756	0.19 778	0.19 751	0.21 768	0.18 726	0.22 764

CSAN	0.50 759	0.35 761	0.78 722	0.36 770	0.23 731	0.56 755	0.59 810	0.61 756	0.70 776	0.64 779	0.78 777	0.65 770	0.60 777	1.38 829	0.62 758	0.21 766	0.17 763	0.20 761	0.20 763	0.18 726	0.18 727

AnyNet_C01	0.65 784	0.58 809	2.60 839	0.32 748	0.26 755	0.88 804	0.61 812	0.63 772	0.62 757	0.68 784	0.96 796	0.76 788	0.60 777	0.96 790	1.43 829	0.16 723	0.16 756	0.17 731	0.17 747	0.23 761	0.23 772

ACVNet_2	0.89 810	0.87 833	1.25 802	0.82 832	0.62 819	0.97 811	0.62 813	1.14 830	1.42 838	1.00 816	1.40 818	1.47 823	0.84 809	1.11 806	0.66 767	0.61 829	0.43 828	0.78 838	0.49 823	0.75 835	0.52 816

PatchMatch Cens Cmp	1.16 825	0.27 712	0.62 673	0.26 656	0.24 739	1.06 814	0.64 814	1.33 834	2.62 855	1.67 845	3.54 858	4.92 859	1.75 841	1.52 834	1.62 834	0.19 756	0.19 778	0.19 751	0.20 763	0.17 710	0.19 734

UHP(FT)	0.68 787	0.42 784	1.12 791	0.43 790	0.27 759	1.09 816	0.64 814	0.77 802	1.20 831	0.94 808	1.17 808	1.08 805	0.82 805	1.06 801	1.04 802	0.22 772	0.24 802	0.31 798	0.27 798	0.29 789	0.23 772

mmmmmm	0.68 787	0.42 784	1.12 791	0.43 790	0.27 759	1.09 816	0.64 814	0.77 802	1.20 831	0.94 808	1.17 808	1.08 805	0.82 805	1.06 801	1.04 802	0.22 772	0.24 802	0.31 798	0.27 798	0.29 789	0.23 772

ADCL	0.47 749	0.22 672	1.00 774	0.27 686	0.19 673	0.74 785	0.64 814	0.54 690	0.69 773	0.56 767	0.71 766	0.55 735	0.60 777	0.60 664	1.43 829	0.11 598	0.09 622	0.13 667	0.13 699	0.14 668	0.14 676

MFMNet_re	0.72 794	0.76 825	0.99 773	0.62 822	0.70 825	0.77 789	0.67 818	0.75 800	0.83 796	0.78 797	0.86 786	0.69 782	0.78 799	0.71 718	0.61 756	0.66 831	0.59 847	0.61 828	0.58 836	0.68 830	0.71 834

IMH	1.05 821	0.95 838	1.00 774	1.01 841	0.78 835	1.11 818	0.68 819	1.38 836	1.43 839	1.00 816	1.72 832	1.43 821	1.14 820	1.73 840	0.89 791	1.09 852	0.55 844	0.99 845	0.57 835	0.87 840	0.62 830

IMH-64-1	0.91 811	0.86 831	0.84 748	0.97 839	0.75 830	0.92 809	0.71 820	1.27 831	1.10 827	0.89 802	1.45 820	1.14 810	0.96 815	1.19 812	0.84 784	0.74 835	0.51 838	0.97 843	0.55 831	0.84 838	0.60 824

IMH-64	0.91 811	0.86 831	0.84 748	0.97 839	0.75 830	0.92 809	0.71 820	1.27 831	1.10 827	0.89 802	1.45 820	1.14 810	0.96 815	1.19 812	0.84 784	0.74 835	0.51 838	0.97 843	0.55 831	0.84 838	0.60 824

THIR-Stereo	0.29 638	0.12 374	0.41 512	0.19 215	0.11 255	0.28 539	0.72 822	0.32 376	0.35 523	0.37 643	0.65 753	0.34 581	0.50 758	0.57 645	0.45 718	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

TorneroNet-64	1.43 831	1.03 841	1.20 798	1.10 845	0.86 841	2.26 844	0.73 823	1.84 846	3.84 863	1.25 826	2.25 845	2.69 846	1.42 835	1.76 843	1.43 829	0.76 839	0.50 836	1.09 848	0.66 839	1.23 854	0.76 839

Selective-IGEV-i16pa	30.47 895	41.93 901	4.02 846	0.49 808	0.37 792	96.94 902	0.74 824	60.26 909	58.76 907	17.24 887	64.39 906	38.26 908	49.53 907	106.11 909	26.15 891	19.96 898	3.42 873	4.39 874	1.81 868	0.39 808	14.22 883

WAO-8	1.46 833	1.10 845	1.09 786	1.10 845	0.84 839	2.06 839	0.75 825	1.84 846	3.83 861	1.44 837	2.21 843	2.15 836	1.43 837	3.17 853	1.19 818	0.91 847	0.65 854	1.09 848	0.79 848	0.90 842	0.71 834

WAO-6	1.07 822	0.93 837	0.92 763	0.96 838	0.78 835	1.28 829	0.75 825	1.34 835	2.00 850	1.02 818	1.54 827	1.59 826	1.22 828	1.31 825	1.14 812	0.78 840	0.55 844	1.02 847	0.75 847	0.83 837	0.69 833

Venus	1.46 833	1.10 845	1.09 786	1.10 845	0.84 839	2.06 839	0.75 825	1.84 846	3.83 861	1.44 837	2.21 843	2.15 836	1.43 837	3.17 853	1.19 818	0.91 847	0.65 854	1.09 848	0.79 848	0.90 842	0.71 834

relubot	0.74 798	0.80 828	0.77 720	0.88 836	0.77 834	0.71 782	0.77 828	0.68 790	0.72 779	0.83 799	0.74 771	0.66 774	0.80 803	0.67 705	0.74 774	0.74 835	0.71 858	0.69 831	0.66 839	0.70 831	0.67 831

relurobot	0.70 791	0.77 827	0.74 717	0.83 834	0.70 825	0.64 771	0.77 828	0.58 736	0.69 773	0.75 792	0.69 764	0.64 768	0.72 795	0.64 689	0.67 769	0.74 835	0.64 853	0.69 831	0.66 839	0.70 831	0.67 831

Dean	1.17 826	1.04 842	1.49 816	1.03 843	0.78 835	1.20 825	0.77 828	1.48 841	1.96 848	1.28 827	1.99 840	2.15 836	1.14 820	1.25 819	1.00 799	0.81 843	0.60 848	1.01 846	0.69 843	0.92 844	0.74 837

ELAS	0.74 798	0.36 764	0.85 752	0.36 770	0.33 784	1.36 832	0.77 828	0.93 820	0.92 809	1.41 833	1.53 826	1.16 813	1.17 824	0.95 789	1.03 800	0.26 791	0.25 806	0.28 790	0.28 803	0.31 796	0.30 792
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	2.22 844	1.08 844	1.24 801	1.14 849	0.90 842	5.58 855	0.80 832	2.12 852	8.69 873	2.58 860	5.42 864	3.88 855	1.97 845	1.78 845	1.87 843	0.86 845	0.54 843	1.15 852	0.74 846	1.23 854	0.85 842

MANE	1.41 830	0.36 764	0.74 717	0.43 790	0.41 796	2.16 842	0.80 832	2.39 857	3.38 858	2.22 858	3.06 854	3.54 852	2.73 854	2.15 848	1.94 846	0.28 801	0.27 809	0.30 796	0.46 820	0.28 788	0.34 800

WAO-7	1.01 818	0.89 834	0.93 765	0.83 834	0.66 824	1.18 822	0.81 834	1.40 837	1.57 843	1.11 823	1.76 834	1.45 822	1.19 826	1.50 833	1.14 812	0.61 829	0.62 851	0.70 833	0.68 842	0.66 829	0.60 824

LVE	1.13 823	1.02 840	1.28 805	1.01 841	0.80 838	1.29 830	0.81 834	1.47 840	1.96 848	1.07 821	1.90 835	1.90 831	1.01 819	1.48 832	0.91 793	0.93 849	0.61 850	0.94 842	0.69 843	0.87 840	0.75 838

SGM+DAISY	0.87 808	0.66 820	1.30 807	0.51 810	0.60 817	1.03 813	0.84 836	0.76 801	0.73 783	1.39 831	1.51 825	1.31 819	1.22 828	1.11 806	1.08 805	0.57 827	0.53 841	0.51 823	0.51 826	0.54 818	0.61 828

notaker	1.45 832	1.34 851	1.48 814	1.40 852	1.07 845	1.18 822	0.85 837	1.48 841	1.40 837	1.51 842	3.46 857	2.40 841	1.81 843	1.76 843	1.45 832	1.11 853	0.69 857	1.38 855	0.87 852	1.31 856	0.97 845

PWCK	1.00 815	1.17 848	1.70 825	0.91 837	0.41 796	1.19 824	0.92 838	1.10 826	1.14 829	1.16 825	1.14 806	1.25 817	0.88 812	1.75 842	1.04 802	0.87 846	0.50 836	0.87 841	0.53 829	0.96 845	0.52 816

ELAS_RVC	0.74 798	0.36 764	1.00 774	0.37 776	0.33 784	0.88 804	0.93 839	0.83 814	1.08 825	1.35 829	1.33 817	1.24 816	1.33 834	1.06 801	0.95 796	0.27 796	0.25 806	0.29 794	0.27 798	0.30 795	0.30 792
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.01 818	1.16 847	4.72 853	0.70 826	0.47 805	1.24 827	0.96 840	0.97 823	0.89 801	0.65 781	0.77 776	0.87 793	0.85 811	2.09 846	1.68 836	0.38 816	0.39 825	0.31 798	0.27 798	0.43 810	0.39 805

LE_ROB	1.76 838	0.20 640	2.68 840	0.48 803	0.52 811	0.78 792	0.96 840	0.84 816	6.61 870	7.40 874	2.08 842	2.08 833	4.83 865	1.27 821	3.79 857	0.10 550	0.08 583	0.12 643	0.11 631	0.11 586	0.10 563

1111	0.79 805	0.31 743	1.57 819	0.39 780	0.28 767	1.14 821	0.99 842	0.83 814	0.96 816	0.97 815	1.11 804	1.23 815	1.18 825	1.73 840	1.70 839	0.21 766	0.18 769	0.22 770	0.21 768	0.29 789	0.26 785

SGM-ForestM	1.36 828	0.28 718	0.79 729	0.26 656	0.16 597	2.26 844	1.00 843	1.42 838	1.46 841	2.38 859	2.05 841	5.95 864	2.66 852	2.95 852	2.46 852	0.17 737	0.18 769	0.18 741	0.18 754	0.15 684	0.18 727

HanzoNet	2.97 849	1.69 854	2.29 833	1.74 855	1.33 851	1.53 837	1.03 844	1.99 850	2.64 856	5.51 869	5.16 863	5.90 863	6.82 871	4.32 866	3.29 855	3.16 870	2.02 870	1.92 859	2.87 872	2.24 861	1.89 855

KSHMR	1.89 840	1.36 852	1.60 821	1.47 854	1.22 848	1.38 834	1.06 845	1.79 845	5.97 869	1.42 835	5.65 866	2.98 849	1.14 820	2.23 849	1.20 820	1.27 856	1.12 864	1.46 857	1.10 857	1.32 857	1.15 848

ktn	1.77 839	1.36 852	1.22 799	1.43 853	1.14 846	1.52 836	1.08 846	1.51 843	3.96 864	2.77 862	4.69 862	3.35 851	1.46 839	1.69 839	1.25 824	1.43 857	0.77 860	1.45 856	0.99 855	1.32 857	0.96 843

UNDER WATER	1.59 836	1.22 850	2.36 834	1.38 851	1.03 844	1.67 838	1.10 847	1.54 844	3.63 859	1.44 837	1.47 822	2.85 848	2.25 849	1.67 838	1.94 846	1.06 851	0.62 851	1.31 854	0.93 854	1.21 853	1.02 846

CrosDoStereo	0.31 653	0.10 210	0.49 595	0.18 142	0.12 339	0.22 416	1.11 848	0.34 406	0.37 548	0.38 658	0.61 744	0.28 512	0.46 746	0.61 671	0.57 745	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

DeepStereo_LL	0.31 653	0.10 210	0.49 595	0.18 142	0.12 339	0.22 416	1.11 848	0.34 406	0.37 548	0.38 658	0.61 744	0.28 512	0.46 746	0.61 671	0.57 745	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

fsdfsdds	1.26 827	0.33 756	1.44 813	0.43 790	0.59 816	2.19 843	1.14 850	1.28 833	2.36 853	2.10 857	4.10 861	3.15 850	1.94 844	1.09 805	1.28 825	0.22 772	0.19 778	0.34 806	0.25 789	0.36 804	0.34 800

UNDER WATER-64	1.55 835	1.19 849	2.52 837	1.31 850	0.95 843	2.12 841	1.21 851	1.45 839	3.19 857	1.43 836	1.32 815	2.64 845	2.04 846	1.63 837	1.83 842	1.11 853	0.67 856	1.28 853	0.92 853	1.19 851	1.02 846

SAMSARA	0.56 770	0.39 777	0.80 733	0.60 821	0.46 804	1.00 812	1.23 852	0.67 787	0.68 771	0.71 787	0.54 709	0.89 796	0.57 771	0.81 760	0.62 758	0.19 756	0.22 795	0.18 741	0.18 754	0.27 783	0.25 783

TARStereo(FT)	0.57 773	0.36 764	1.06 781	0.45 796	0.25 748	0.89 806	1.27 853	0.66 780	0.59 745	0.51 748	0.91 792	1.08 805	0.57 771	0.84 765	0.84 784	0.21 766	0.15 746	0.25 779	0.18 754	0.25 767	0.15 689

2222	0.57 773	0.36 764	1.06 781	0.45 796	0.25 748	0.89 806	1.27 853	0.66 780	0.59 745	0.51 748	0.91 792	1.08 805	0.57 771	0.84 765	0.84 784	0.21 766	0.15 746	0.25 779	0.18 754	0.25 767	0.15 689

DGSMNet	0.61 781	0.29 728	0.91 761	0.51 810	0.70 825	0.62 769	1.38 855	0.59 743	0.55 734	0.37 643	0.61 744	0.52 724	0.33 673	0.65 697	0.43 710	0.53 822	0.60 848	0.67 830	0.61 837	0.63 824	0.61 828

DStereoSA	0.81 806	0.37 771	1.08 785	0.51 810	0.65 823	0.67 775	1.44 856	0.74 799	1.06 823	0.54 764	1.67 831	0.49 706	1.78 842	0.96 790	1.69 838	0.28 801	0.43 828	0.27 782	0.51 826	0.40 809	0.58 821

MultiAttention	1.02 820	0.13 449	0.43 536	0.35 768	0.43 799	5.36 854	1.71 857	0.69 792	0.53 722	0.36 635	0.63 750	0.55 735	0.22 510	7.60 875	0.43 710	0.09 495	0.06 337	0.14 695	0.24 784	0.26 778	0.30 792

JetBlue	1.14 824	0.76 825	2.36 834	0.59 820	0.75 830	3.04 847	1.78 858	1.11 827	0.90 803	0.94 808	1.10 803	1.66 828	1.28 832	2.09 846	1.72 840	0.43 821	0.36 823	0.38 811	0.38 815	0.58 821	0.56 818

MADNet++	2.26 845	1.80 855	2.06 830	2.13 858	1.97 854	2.61 846	1.79 859	2.38 856	2.16 851	2.75 861	2.65 852	2.38 840	2.43 851	3.17 853	3.21 854	2.17 867	1.95 868	1.94 861	1.63 859	2.06 860	2.01 856

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 842	0.26 703	2.90 841	0.33 755	1.30 849	3.07 848	2.37 860	2.20 854	4.84 865	3.25 863	6.38 868	4.33 856	3.05 855	1.33 826	1.21 822	0.23 777	0.18 769	0.24 774	0.81 850	0.29 789	1.26 849

TestStereooo	1.99 842	0.26 703	2.90 841	0.33 755	1.30 849	3.07 848	2.37 860	2.20 854	4.84 865	3.25 863	6.38 868	4.33 856	3.05 855	1.33 826	1.21 822	0.23 777	0.18 769	0.24 774	0.81 850	0.29 789	1.26 849

UHP(ZeroShot)	4.71 859	0.60 811	7.05 862	0.48 803	0.70 825	9.17 866	2.53 862	5.32 871	14.17 885	8.26 875	14.83 883	9.91 876	8.72 874	4.02 864	3.96 858	0.41 819	0.31 816	0.37 809	0.56 833	1.09 848	1.78 853

UHP	4.71 859	0.60 811	7.05 862	0.48 803	0.70 825	9.17 866	2.53 862	5.32 871	14.17 885	8.26 875	14.83 883	9.91 876	8.72 874	4.02 864	3.96 858	0.41 819	0.31 816	0.37 809	0.56 833	1.09 848	1.78 853

JetRed	2.30 846	2.64 857	6.12 859	1.12 848	1.38 852	5.85 862	3.29 864	1.99 850	1.67 844	1.98 854	1.95 839	2.16 839	1.60 840	2.48 850	4.10 860	1.05 850	1.60 865	1.09 848	1.01 856	1.67 859	1.28 851

BEATNet-Init1	4.73 862	2.61 856	13.29 878	0.58 819	0.53 812	10.12 869	3.33 865	4.83 869	5.01 868	8.75 877	8.51 871	14.08 886	7.60 873	7.70 876	5.34 868	0.28 801	0.28 812	0.34 806	0.37 813	0.57 820	0.45 810

Selective-IGEV-i1pa	5.57 863	7.99 869	4.76 855	0.80 831	0.45 803	12.99 872	3.60 866	9.25 878	7.43 872	6.97 872	9.87 875	8.94 874	7.26 872	14.66 887	5.65 869	3.55 871	1.08 863	1.93 860	0.72 845	0.73 834	2.79 861

zzzz4	4.31 854	5.77 865	4.85 857	11.37 874	10.45 868	5.64 858	4.46 867	4.20 867	0.91 808	1.87 850	2.47 848	6.11 866	3.60 859	3.65 859	4.59 865	1.99 863	0.47 832	2.02 863	1.74 862	5.77 873	4.37 867

noway3	4.27 852	5.33 863	4.61 848	11.26 871	10.44 867	5.62 856	4.46 867	4.12 864	0.92 809	1.86 849	2.49 851	6.19 870	3.66 863	3.74 862	4.54 863	1.97 861	0.46 830	2.03 866	1.74 862	5.69 870	4.21 864

noway2	4.26 851	5.26 862	4.63 849	11.29 872	10.43 866	5.62 856	4.46 867	4.09 863	0.90 803	1.87 850	2.47 848	6.20 871	3.67 864	3.62 858	4.54 863	1.97 861	0.46 830	2.02 863	1.74 862	5.72 872	4.32 866

noway1	4.31 854	5.77 865	4.81 856	11.37 874	10.45 868	5.64 858	4.46 867	4.20 867	0.90 803	1.87 850	2.48 850	6.11 866	3.60 859	3.65 859	4.59 865	1.99 863	0.47 832	2.02 863	1.74 862	5.77 873	4.37 867

TCMNet-wrong-test	4.29 853	5.57 864	4.65 850	11.33 873	10.39 865	5.73 861	4.48 871	4.13 865	1.02 817	1.91 853	2.39 846	6.16 868	3.62 861	3.84 863	4.50 862	1.99 863	0.47 832	1.97 862	1.69 860	5.69 870	4.31 865

noway4	4.32 856	5.81 867	4.75 854	11.39 876	10.47 870	5.70 860	4.50 872	4.14 866	0.90 803	1.83 848	2.44 847	6.16 868	3.63 862	3.66 861	4.60 867	2.00 866	0.47 832	2.03 866	1.73 861	5.80 875	4.40 869

xbf	2.48 848	0.56 807	0.36 427	0.54 817	0.63 820	4.66 851	5.05 873	3.11 859	1.04 821	2.06 856	1.90 835	3.56 853	3.36 857	4.53 867	5.93 871	1.67 858	0.90 861	2.10 868	1.74 862	3.53 863	2.42 857

DPSimNet_ROB	4.34 858	4.23 858	6.89 861	3.67 859	3.68 856	4.75 852	5.21 874	2.67 858	3.68 860	5.82 870	3.95 859	5.57 860	6.72 870	3.46 857	4.48 861	4.05 874	2.88 871	4.68 875	3.12 874	3.69 865	3.62 863

HaxPig	17.72 881	20.22 893	19.73 881	16.53 878	16.51 876	9.27 868	9.33 875	14.34 888	13.27 879	18.65 888	18.70 887	17.35 887	16.77 888	17.04 888	16.45 887	22.05 902	20.89 899	22.27 899	21.53 895	21.29 898	22.13 896

MEDIAN_ROB	21.21 883	24.62 897	23.47 892	19.58 879	19.65 882	13.22 873	10.96 876	17.88 889	17.00 889	22.14 901	22.02 890	20.86 890	20.36 890	21.06 889	19.71 888	25.63 904	24.13 900	26.21 901	25.20 901	25.17 901	25.38 899

AVERAGE_ROB	25.43 892	29.06 898	27.24 893	24.63 892	24.20 891	17.73 878	12.61 877	22.29 893	21.39 893	26.79 903	26.16 900	25.20 900	24.64 902	25.07 900	23.53 890	29.96 905	28.40 905	30.60 902	29.58 902	29.72 902	29.84 900

tt	4.71 859	0.10 210	3.94 845	2.06 857	1.53 853	10.14 870	16.88 878	9.27 879	4.98 867	1.39 831	1.02 800	4.68 858	4.90 866	3.35 856	5.86 870	5.76 876	9.15 885	2.24 871	2.53 870	3.10 862	1.32 852

ASD4	7.23 865	6.65 868	7.69 864	5.24 862	5.62 859	11.85 871	20.36 879	7.57 875	7.14 871	6.55 871	5.47 865	5.99 865	5.78 867	7.22 874	9.24 876	4.85 875	4.44 874	6.40 882	5.19 875	6.53 876	4.89 870

USTest	6.88 864	5.23 861	5.63 858	7.22 865	7.29 860	14.34 874	22.76 880	8.48 876	9.32 874	5.42 868	6.39 870	6.29 872	6.64 869	6.92 873	8.62 875	1.94 860	3.29 872	2.16 870	2.55 871	3.85 866	3.29 862

xxxxx1	15.27 876	9.54 873	10.31 871	20.13 881	18.88 879	17.08 875	23.03 881	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 872	10.74 881	10.61 880	10.72 879	13.89 884	7.97 882	9.20 886	31.85 903	44.72 904	12.84 882	13.69 878

tt_ll	15.27 876	9.54 873	10.31 871	20.13 881	18.88 879	17.08 875	23.03 881	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 872	10.74 881	10.61 880	10.72 879	13.89 884	7.97 882	9.20 886	31.85 903	44.72 904	12.84 882	13.69 878

ff	15.27 876	9.54 873	10.31 871	20.13 881	18.88 879	17.08 875	23.03 881	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 872	10.74 881	10.61 880	10.72 879	13.89 884	7.97 882	9.20 886	31.85 903	44.72 904	12.84 882	13.69 878

DGTPSM_ROB	8.34 867	5.10 859	10.37 876	5.31 863	10.18 863	8.33 864	23.60 884	6.06 873	13.41 882	4.90 866	10.87 879	5.65 861	10.44 877	6.17 871	12.59 877	3.74 872	7.55 877	3.69 872	7.26 880	4.14 867	7.46 873

DPSMNet_ROB	8.40 868	5.11 860	10.49 877	5.58 864	10.25 864	8.34 865	23.62 885	6.07 874	13.45 883	4.93 867	10.88 880	5.66 862	10.44 877	6.24 872	12.64 878	3.98 873	7.61 878	3.76 873	7.30 881	4.20 868	7.51 874

iinet-test	10.78 871	9.29 870	9.70 866	10.48 866	10.68 871	17.98 879	25.98 886	12.57 883	13.39 880	9.64 881	10.10 876	10.06 878	10.61 880	11.22 883	12.70 879	6.40 878	7.74 879	5.68 877	6.69 876	7.47 877	7.30 871

IINet	10.78 871	9.29 870	9.70 866	10.48 866	10.68 871	17.98 879	25.98 886	12.57 883	13.39 880	9.64 881	10.10 876	10.06 878	10.61 880	11.22 883	12.70 879	6.40 878	7.74 879	5.68 877	6.69 876	7.47 877	7.30 871

Anonymous_1	16.62 880	9.35 872	9.84 868	10.66 868	14.64 875	18.66 881	27.12 888	12.64 885	13.51 884	10.76 885	10.30 878	10.13 880	10.60 879	11.06 882	12.74 881	15.87 894	7.74 879	16.92 893	43.48 903	58.66 907	7.68 875

DPSM_ROB	11.49 874	9.87 876	10.35 874	11.13 869	11.31 873	19.11 882	27.51 889	13.37 886	14.21 887	10.31 883	11.06 881	10.96 884	11.27 885	11.96 885	13.59 882	6.78 880	8.19 882	6.03 879	7.09 878	7.93 879	7.73 876

DPSM	11.49 874	9.87 876	10.35 874	11.13 869	11.31 873	19.11 882	27.51 889	13.37 886	14.21 887	10.31 883	11.06 881	10.96 884	11.27 885	11.96 885	13.59 882	6.78 880	8.19 882	6.03 879	7.09 878	7.93 879	7.73 876

real-time stereo	19.07 882	18.91 885	16.59 879	20.12 880	17.29 877	28.07 887	33.08 891	22.27 892	20.40 892	19.30 891	17.17 886	20.25 888	17.40 889	21.10 890	19.76 889	15.87 894	14.54 889	15.28 892	13.39 882	16.88 894	13.78 881

RSGM-EC	29.65 893	17.75 882	10.04 869	35.31 895	33.15 894	26.42 885	46.65 892	19.89 890	17.74 890	18.92 889	23.36 898	30.14 901	23.59 900	41.87 905	45.99 906	59.56 907	34.38 906	33.25 906	20.37 893	34.97 903	19.60 894

acva	29.65 893	17.75 882	10.04 869	35.31 895	33.15 894	26.42 885	46.65 892	19.89 890	17.74 890	18.92 889	23.36 898	30.14 901	23.59 900	41.87 905	45.99 906	59.56 907	34.38 906	33.25 906	20.37 893	34.97 903	19.60 894

LSM0	24.24 891	19.98 892	22.32 890	24.22 891	40.14 898	38.48 893	55.20 894	26.95 899	28.57 894	20.49 893	21.83 889	22.26 898	22.75 895	24.22 897	27.30 892	13.66 892	16.32 890	12.19 890	14.15 883	16.10 893	17.66 891

FlowAnything	23.14 887	19.87 887	20.79 887	22.50 888	22.74 884	38.39 891	55.46 895	26.89 897	28.72 898	20.77 900	22.29 897	22.07 895	22.72 892	23.99 891	27.41 899	13.60 888	16.55 898	12.15 887	14.36 890	15.97 890	15.52 884

fast-reg	23.64 890	20.51 894	23.42 891	23.22 890	24.75 892	38.73 896	55.47 896	26.85 896	28.86 900	20.12 892	21.73 888	21.64 891	22.22 891	24.30 898	27.54 900	13.91 893	16.52 897	14.85 891	15.62 891	16.91 895	15.71 890

Selective-RAFT-Error	23.16 888	19.93 890	20.87 888	22.54 889	22.81 888	38.52 895	55.47 896	27.01 900	28.83 899	20.66 898	22.25 894	22.09 897	22.80 897	24.09 895	27.36 894	13.61 890	16.48 892	12.15 887	14.28 885	15.99 892	15.57 889

RAFT-FEzeroshot	23.10 884	19.88 888	20.56 884	22.49 885	22.75 885	38.38 889	55.50 898	26.84 894	28.66 895	20.60 895	22.10 891	22.05 893	22.74 893	24.00 893	27.37 896	13.59 885	16.48 892	12.14 883	14.28 885	15.96 888	15.54 886

RAFT-FE	23.10 884	19.88 888	20.56 884	22.49 885	22.75 885	38.38 889	55.50 898	26.84 894	28.66 895	20.60 895	22.10 891	22.05 893	22.74 893	24.00 893	27.37 896	13.59 885	16.48 892	12.14 883	14.28 885	15.96 888	15.54 886

CasAABBNet	23.10 884	19.86 886	20.64 886	22.47 884	22.73 883	38.41 892	55.50 898	26.89 897	28.70 897	20.61 897	22.15 893	22.08 896	22.75 895	23.99 891	27.36 894	13.59 885	16.48 892	12.14 883	14.27 884	15.95 886	15.53 885

Hybrid-DGEV	23.16 888	19.94 891	20.96 889	22.49 885	22.75 885	38.51 894	55.52 901	27.09 901	28.90 901	20.58 894	22.25 894	22.00 892	22.80 897	24.11 896	27.33 893	13.60 888	16.47 891	12.14 883	14.30 888	15.95 886	15.54 886

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 902	27.19 902	28.95 902	20.67 899	22.28 896	22.36 899	22.85 899	24.77 899	27.37 896	13.64 891	16.51 896	12.16 889	14.32 889	15.98 891

PML	16.10 879	12.82 880	6.78 860	5.23 861	7.76 861	33.92 888	66.56 903	5.30 870	10.28 875	26.12 902	68.59 907	20.51 889	13.49 887	10.06 878	6.78 874	5.96 877	2.00 869	6.04 881	2.18 869	8.96 881	2.60 860

zzz1	33.83 897	21.95 896	29.58 895	40.69 897	40.71 899	54.57 897	75.77 904	38.08 906	43.79 906	30.23 905	32.84 902	33.61 906	36.40 905	35.19 902	41.64 904	19.25 897	24.62 901	18.36 896	21.58 896	19.16 897	18.49 893

zzzzzz3	33.80 896	21.93 895	29.35 894	40.69 897	40.71 899	54.58 898	75.81 905	38.06 905	43.73 905	30.21 904	32.81 901	33.59 905	36.40 905	35.16 901	41.64 904	19.24 896	24.62 901	18.35 895	21.58 896	19.15 896	18.48 892

zzzz2	34.86 898	30.12 899	31.42 896	34.23 893	34.22 896	58.04 899	83.74 906	40.88 907	43.54 903	31.10 906	33.46 903	32.70 903	33.88 903	35.86 903	41.00 902	20.48 900	24.86 903	18.45 897	21.67 898	24.07 899	23.42 897

noway5	34.86 898	30.12 899	31.42 896	34.23 893	34.22 896	58.04 899	83.74 906	40.88 907	43.54 903	31.10 906	33.46 903	32.70 903	33.88 903	35.86 903	41.00 902	20.48 900	24.86 903	18.45 897	21.67 898	24.07 899	23.42 897

test_example2	101.33 901	108.28 902	68.15 900	98.43 900	106.93 901	89.75 901	102.43 908	36.80 904	97.65 908	129.04 909	130.15 908	65.26 909	66.62 908	92.11 908	80.24 908	144.10 909	199.48 908	81.81 908	103.01 907	125.01 909	101.27 902

ccccc	256.34 902	256.29 903	313.62 902	354.40 903	364.36 902	149.10 903	168.46 909	152.89 910	131.30 909	153.93 910	155.56 909	164.00 910	204.39 909	268.02 910	295.19 909	390.55 910	349.22 909	244.59 910	219.82 909	412.30 910	378.83 903

PatchMatch		0.31 743		0.28 713		0.81 796		1.12 828		1.59 843		2.59 843		1.44 831		0.19 756		0.19 751		0.18 726

Low-res two-view benchmark