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

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.08 171	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.12 5	0.05 2	0.06 11	0.11 67	0.06 1	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.04 1	0.06 11	0.12 102	0.06 1	0.05 3	0.06 21	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 29	0.08 35	0.17 281	0.05 2	0.07 32	0.11 67	0.09 17	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 129	0.13 168	0.06 1	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

CAR	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

monster-pro	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.09 153	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.09 153	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.06 21	0.11 236	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 21	0.05 7	0.09 211	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 156	0.05 185

LACA3	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 129	0.11 67	0.08 10	0.09 42	0.08 119	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.08 21	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

LACA2	0.07 6	0.05 29	0.06 1	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 222	0.09 55	0.07 1	0.07 330	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.04 48

LACA1	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.11 67	0.10 25	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 222	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.15 173	0.12 130	0.06 21	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 185	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.07 6	0.10 61	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.07 6	0.08 19	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 77	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.04 1	0.04 1	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.11 1	0.05 2	0.10 187	0.10 33	0.14 134	0.09 42	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.07 3	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.05 156	0.04 48
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.06 6	0.04 1	0.07 57	0.10 243	0.09 254	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 29	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.06 11	0.08 7	0.12 77	0.07 13	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 156	0.05 185

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.09 20	0.14 134	0.12 130	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

AdaDepth	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.18 371	0.06 25	0.11 237	0.11 67	0.10 25	0.08 19	0.06 21	0.05 7	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

asda	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.06 11	0.10 33	0.16 210	0.11 93	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.08 71	0.08 7	0.11 51	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.10 25	0.15 227	0.08 119	0.10 185	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

4.25_new	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.11 93	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.11 93	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.07 32	0.08 7	0.11 51	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.18 277	0.13 172	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.25w_new	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.07 3	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.25w	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.07 3	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.75w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.07 32	0.09 20	0.16 210	0.10 61	0.07 66	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.06 1	0.14 134	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.13 105	0.09 42	0.09 169	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

111111	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.17 281	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 51	0.10 61	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.07 357	0.06 285

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.09 17	0.10 61	0.06 21	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.09 17	0.08 19	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.04 1	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.09 17	0.04 2	0.06 21	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.17 281	0.05 2	0.07 32	0.11 67	0.08 10	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

LGtest1	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.09 20	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.04 1	0.06 40	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.04 1	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.05 2	0.11 236	0.07 119	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 580	0.17 460	0.11 1	0.05 2	0.06 11	0.11 67	0.08 10	0.08 19	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.04 48

AIO_rvc	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.14 237	0.09 17	0.08 19	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

AIO_test	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

MonSter	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.07 6	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

dual_stereo	0.07 6	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.05 3	0.13 168	0.12 77	0.08 19	0.07 66	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.04 1	0.09 20	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

quiztm	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.14 134	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.03 1

PointNet	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.08 19	0.05 2	0.08 115	0.08 171	0.09 254	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

TS12	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.21 542	0.07 119	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.09 42	0.10 212	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.09 55	0.12 334	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

DF	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

LiteMatch*	0.08 70	0.04 1	0.12 272	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.13 168	0.14 134	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

aanet-new-90k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.13 105	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.09 17	0.14 201	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.11 51	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-new-36k	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.12 77	0.14 201	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.05 2	0.08 71	0.13 168	0.12 77	0.13 172	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.19 442	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.11 51	0.13 172	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

aanet-new-32k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.10 187	0.11 67	0.10 25	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-30k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.10 187	0.11 67	0.10 25	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-28k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.09 42	0.09 169	0.08 115	0.08 171	0.06 65	0.12 274	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new-24k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.17 281	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-22k	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.06 25	0.08 71	0.11 67	0.14 134	0.12 130	0.09 169	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

aanet-new-16k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.13 105	0.13 172	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new-10k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.15 173	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new-12k	0.08 70	0.10 475	0.07 8	0.20 506	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.12 77	0.14 201	0.08 119	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

aanet-new-14k	0.08 70	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.15 227	0.06 21	0.08 115	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new-8k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.09 129	0.11 67	0.17 247	0.15 227	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 70	0.08 326	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.13 105	0.11 93	0.08 119	0.11 236	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.14 237	0.13 105	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 70	0.06 92	0.16 436	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.17 281	0.06 25	0.07 32	0.14 237	0.13 105	0.16 261	0.05 2	0.10 185	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.13 168	0.14 134	0.14 201	0.08 119	0.13 277	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 70	0.07 193	0.18 494	0.16 193	0.06 25	0.06 11	0.13 168	0.13 105	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.06 11	0.14 237	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.10 185	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 70	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

PSi22	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.08 71	0.10 33	0.14 134	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.10 243	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Foundation-i1c-attn	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.12 102	0.13 105	0.10 61	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.07 170	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

Foundation-i1b	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.12 102	0.13 105	0.10 61	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.13 334	0.13 168	0.12 77	0.10 61	0.11 254	0.11 236	0.11 275	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

DepthFocus	0.08 70	0.04 1	0.15 393	0.13 11	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.05 3	0.09 169	0.06 19	0.07 119	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.04 48

GeoVLM	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

gcap_with_dpt	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.12 102	0.14 134	0.14 201	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

DispViT+	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.05 3	0.11 67	0.18 277	0.16 261	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 70	0.04 1	0.11 223	0.14 53	0.07 119	0.11 237	0.11 67	0.12 77	0.07 13	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

BStereo	0.08 70	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.08 71	0.09 20	0.15 173	0.16 261	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.07 371	0.04 45	0.05 185

MonSter++	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

HiDET	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.12 102	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

LCMNet	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.10 25	0.12 130	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

CSFM-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.15 173	0.07 13	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

GEAStereo	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.06 40	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

GSStereo	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.05 4	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

gasm-f	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

DDF-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.10 438	0.05 3	0.13 168	0.09 17	0.14 201	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.08 424	0.05 185

252Zero-FE	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.13 334	0.11 67	0.13 105	0.14 201	0.07 66	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

Zero-FE251	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

zero-FE	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.10 438	0.05 3	0.13 168	0.09 17	0.14 201	0.07 66	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.08 424	0.05 185

GASTEREO	0.08 70	0.05 29	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.14 134	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.04 1	0.12 274	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

MSCF	0.08 70	0.05 29	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.07 32	0.12 102	0.14 134	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

S2M2_XL	0.08 70	0.06 92	0.12 272	0.12 5	0.08 204	0.09 129	0.09 20	0.07 6	0.07 13	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.06 285
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 70	0.08 326	0.07 8	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.18 277	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

3w_stereo	0.08 70	0.09 407	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.11 67	0.20 328	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2w_stereo	0.08 70	0.08 326	0.09 104	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.20 328	0.15 227	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

monsterstereo	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.10 33	0.16 210	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

IGEV	0.08 70	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.10 61	0.06 21	0.09 153	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

LG-Stereo	0.08 70	0.08 326	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.17 418	0.11 51	0.08 19	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

SGD-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.07 66	0.09 153	0.09 211	0.09 254	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

HART	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.16 385	0.13 105	0.11 93	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

SCV_C0	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.10 438	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.13 172	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

SCV	0.08 70	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.04 48

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.22 564	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.04 48

HUF	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.13 105	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.09 211	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

castereo++	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.14 378	0.11 67	0.11 51	0.15 227	0.07 66	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.14 53	0.09 323	0.10 187	0.12 102	0.10 25	0.12 130	0.06 21	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

GIP-stereo	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.15 173	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.04 1	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

SMoEStereo_RVC	0.08 70	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.11 51	0.14 201	0.09 169	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

WCG-NET	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.14 237	0.13 105	0.14 201	0.07 66	0.09 153	0.07 119	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.03 1

Occ-G	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.12 256	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

U	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.19 442	0.10 438	0.10 187	0.13 168	0.12 77	0.17 296	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.05 185

AIO-Stereo	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.06 25	0.09 129	0.11 67	0.16 210	0.09 42	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.05 17	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

WCG-NET（raft）	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.15 173	0.12 130	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

RSM++	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.11 51	0.11 93	0.08 119	0.06 19	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.03 1

RSM	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.12 102	0.12 77	0.10 61	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

gcap-zeroshot	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.13 168	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

test_for_model	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

trnet	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.12 5	0.05 2	0.12 291	0.10 33	0.13 105	0.10 61	0.08 119	0.13 277	0.09 211	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.05 185

MoCha-V2	0.08 70	0.05 29	0.11 223	0.20 506	0.07 119	0.10 187	0.14 237	0.12 77	0.08 19	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

IGEV++	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.13 331	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

testlalala	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.13 168	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

LoS_RVC	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.08 71	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.09 153	0.06 40	0.09 254	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

CAS	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.17 281	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.12 77	0.09 42	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.04 48

CES	0.08 70	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.09 42	0.08 119	0.09 153	0.11 275	0.07 170	0.12 274	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

EGLCR-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.11 51	0.16 261	0.06 21	0.05 7	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

CREStereo++_RVC	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.14 201	0.10 212	0.14 290	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.05 186	0.04 45	0.04 48
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
aanet-new	0.09 160	0.09 407	0.10 162	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.12 102	0.15 173	0.13 172	0.08 119	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

RT-Monster	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.10 33	0.17 247	0.19 342	0.14 345	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

LiteMatch	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.16 462	0.10 112	0.14 407	0.07 330	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.06 276	0.06 285

Foundation-i1	0.09 160	0.04 1	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.11 275	0.07 170	0.07 3	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.05 185

VMStereo-Base	0.09 160	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.10 33	0.16 210	0.13 172	0.10 212	0.16 320	0.10 243	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

Wave_Phase_stereo	0.09 160	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.11 237	0.09 20	0.18 277	0.16 261	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.07 371	0.04 45	0.05 185

NLSM3	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.18 277	0.17 296	0.06 21	0.08 115	0.08 171	0.09 254	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.06 178	0.07 371	0.03 1	0.04 48

FE-Mocha	0.09 160	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.19 310	0.16 261	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

IGEV-FE	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.13 168	0.17 247	0.11 93	0.10 212	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

DA	0.09 160	0.07 193	0.07 8	0.19 442	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GGEV	0.09 160	0.07 193	0.07 8	0.19 442	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

water-stereo	0.09 160	0.06 92	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.15 173	0.13 172	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.10 283	0.07 3	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.04 45	0.04 48

depthmonostereo	0.09 160	0.06 92	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.14 134	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.11 322	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.12 102	0.14 134	0.16 261	0.11 254	0.11 236	0.09 211	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 160	0.08 326	0.11 223	0.13 11	0.10 438	0.08 71	0.06 1	0.10 25	0.10 61	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.09 254	0.11 182	0.11 264	0.13 583	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.10 523	0.08 442
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.18 467	0.15 173	0.14 201	0.07 66	0.10 185	0.07 119	0.06 65	0.12 274	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.04 48

Reg-Stereo(zero)	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.12 291	0.11 67	0.15 173	0.11 93	0.12 290	0.09 153	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

castereo	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.18 314	0.08 119	0.10 185	0.11 275	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

fffft	0.09 160	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.16 385	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.07 57	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.05 185
1: 1. 1
tt45	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.15 321	0.13 105	0.12 130	0.09 169	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

999	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.15 173	0.12 130	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.16 411	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.06 285

mms	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

ours_stereo	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.12 274	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

fffy	0.09 160	0.08 326	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.13 334	0.17 418	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.09 254	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.05 185

GCAP-BAT	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.17 296	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

Pointernet	0.09 160	0.05 29	0.10 162	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.10 33	0.15 173	0.18 314	0.09 169	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.05 185

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 160	0.10 475	0.32 596	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.11 182	0.07 1	0.12 564	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.05 185

RAFT-Stereo-weight	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.19 310	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

MGS-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.09 129	0.15 321	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

ff7	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

IGEVStereo-DCA	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.10 438	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

ffff	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

rrr	0.09 160	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.10 438	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

11t	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

MaDis-Stereo	0.09 160	0.09 407	0.08 35	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.11 67	0.16 210	0.16 261	0.09 169	0.11 236	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.04 48

IGEV_Zeroshot_test	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.13 168	0.17 247	0.11 93	0.10 212	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

MSKI-zero shot	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.15 173	0.14 201	0.09 169	0.09 153	0.09 211	0.06 65	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

UniTT-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.11 67	0.12 77	0.11 93	0.10 212	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.07 330	0.06 405	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.05 185

CASnet	0.09 160	0.09 407	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.18 277	0.14 201	0.11 254	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.10 518	0.08 446	0.06 276	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.17 296	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

AEACV	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.13 552	0.14 378	0.13 168	0.15 173	0.09 42	0.07 66	0.09 153	0.07 119	0.08 222	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

GCAP-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.06 25	0.11 237	0.07 3	0.14 134	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.07 119	0.09 254	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

RAFT-Test	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.13 172	0.09 169	0.10 185	0.11 275	0.09 254	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

HH	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.15 173	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

HanStereo	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.15 173	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

anonymousdsp	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

LoS	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.14 378	0.11 67	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.09 153	0.12 299	0.09 254	0.15 382	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.15 321	0.15 173	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.06 285

MC-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.10 187	0.14 237	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.12 256	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

RCA-Stereo	0.09 160	0.06 92	0.09 104	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.18 277	0.14 201	0.10 212	0.11 236	0.08 171	0.07 170	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

CroCo-Stereo Lap2	0.09 160	0.09 407	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.09 129	0.18 467	0.16 210	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.05 186	0.06 276	0.05 185

ccc-4	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

IGEV-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.19 310	0.11 93	0.11 254	0.08 115	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

test-3	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.12 77	0.16 261	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

test_1	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.12 77	0.16 261	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

CroCo-Stereo	0.09 160	0.08 326	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.09 129	0.18 467	0.16 210	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.07 1	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48
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
TANstereo	0.09 160	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.15 173	0.19 342	0.11 254	0.15 303	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

XX-TBD	0.09 160	0.06 92	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.13 334	0.16 385	0.14 134	0.14 201	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.08 222	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

raftrobust	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.09 129	0.10 33	0.18 277	0.16 261	0.10 212	0.09 153	0.12 299	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

XX-Stereo	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.17 281	0.09 323	0.15 403	0.12 102	0.21 346	0.10 61	0.10 212	0.14 290	0.07 119	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.04 48

test_xeample3	0.09 160	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.14 201	0.10 212	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.17 247	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.08 171	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.03 1

AFF-stereo	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.18 277	0.10 61	0.10 212	0.11 236	0.09 211	0.10 283	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

EAI-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.16 210	0.09 42	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.07 170	0.09 55	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

CFNet-RSSM	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.17 247	0.18 314	0.08 119	0.12 256	0.11 275	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Gwc-CoAtRS	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.18 277	0.17 296	0.08 119	0.10 185	0.12 299	0.09 254	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.05 185

CREStereo	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.11 1	0.06 25	0.14 378	0.14 237	0.14 134	0.10 61	0.09 169	0.13 277	0.09 211	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.06 285
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.12 5	0.06 25	0.13 334	0.14 237	0.16 210	0.11 93	0.09 169	0.13 277	0.10 243	0.07 170	0.14 363	0.10 185	0.15 608	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.07 357	0.06 285

DN	0.10 229	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.17 247	0.16 261	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.11 538	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.09 488

WQFJA1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.18 277	0.18 314	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

WQFJX1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.12 291	0.17 418	0.18 277	0.18 314	0.10 212	0.10 185	0.07 119	0.10 283	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

WQFJX	0.10 229	0.07 193	0.09 104	0.21 542	0.09 323	0.12 291	0.16 385	0.19 310	0.18 314	0.12 290	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.10 185	0.07 330	0.07 476	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

NLMM	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.18 277	0.18 314	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

NLSM1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.21 346	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.07 119	0.10 283	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.05 156	0.05 185

MM-Stereo_test3	0.10 229	0.07 193	0.07 8	0.18 371	0.07 119	0.12 291	0.19 513	0.24 415	0.19 342	0.06 21	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.04 48

MM-Stereo_test1	0.10 229	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.12 291	0.18 467	0.21 346	0.20 365	0.09 169	0.11 236	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

AIO-test2	0.10 229	0.08 326	0.10 162	0.23 585	0.09 323	0.11 237	0.11 67	0.23 389	0.24 424	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.09 492	0.05 156	0.05 185

AIO-test1	0.10 229	0.07 193	0.11 223	0.24 597	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.22 370	0.15 227	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.07 170	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.10 531	0.04 45	0.07 372

tg	0.10 229	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.20 328	0.12 130	0.08 119	0.11 236	0.11 275	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

PAM_32	0.10 229	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.15 321	0.14 134	0.16 261	0.09 169	0.08 115	0.10 243	0.07 170	0.14 363	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

PAM	0.10 229	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.09 323	0.10 187	0.16 385	0.15 173	0.16 261	0.12 290	0.09 153	0.10 243	0.07 170	0.13 331	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

UGAM-zero	0.10 229	0.05 29	0.15 393	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.20 328	0.15 227	0.11 254	0.15 303	0.07 119	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

model_zeroshot	0.10 229	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.20 328	0.14 201	0.11 254	0.10 185	0.12 299	0.07 170	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

RAStereo	0.10 229	0.09 407	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.13 334	0.18 467	0.16 210	0.17 296	0.10 212	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.04 48

rvit_stereo_0080	0.10 229	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.07 32	0.15 321	0.16 210	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.15 368	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.05 185

H2IRNET	0.10 229	0.09 407	0.10 162	0.18 371	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.14 134	0.21 380	0.10 212	0.10 185	0.10 243	0.11 322	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.06 276	0.05 185

MyStereo07	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.06 19	0.06 40	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

MyStereo06	0.10 229	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.18 467	0.19 310	0.12 130	0.13 322	0.08 115	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

AE-Stereo	0.10 229	0.08 326	0.11 223	0.19 442	0.09 323	0.10 187	0.15 321	0.14 134	0.20 365	0.09 169	0.15 303	0.12 299	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

ACVNet-DCA	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

cc1	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.16 210	0.18 314	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

tt1	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.15 173	0.19 342	0.09 169	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

whm_eth	0.10 229	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.07 32	0.15 321	0.16 210	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.15 368	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.05 185

MIM_Stereo	0.10 229	0.07 193	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.12 102	0.20 328	0.14 201	0.13 322	0.14 290	0.09 211	0.05 17	0.12 274	0.08 23	0.05 48	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

Any-RAFT	0.10 229	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.07 119	0.13 334	0.14 237	0.21 346	0.15 227	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.10 283	0.13 331	0.10 185	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

4D-IteraStereo	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.18 277	0.15 227	0.10 212	0.11 236	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.05 48	0.03 1	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.05 185

fff	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

ADStereo(finetuned)	0.10 229	0.06 92	0.13 312	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.20 365	0.13 322	0.18 366	0.10 243	0.12 355	0.12 274	0.12 334	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

TRStereo	0.10 229	0.05 29	0.12 272	0.16 193	0.12 526	0.10 187	0.13 168	0.18 277	0.19 342	0.09 169	0.09 153	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

STrans-v2	0.10 229	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.11 254	0.15 303	0.12 299	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

TransformOpticalFlow	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.19 310	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.11 275	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

AnonymousM	0.10 229	0.06 92	0.10 162	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.19 310	0.14 201	0.13 322	0.12 256	0.09 211	0.08 222	0.13 331	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.05 185

cross-raft	0.10 229	0.09 407	0.09 104	0.19 442	0.07 119	0.11 237	0.24 588	0.13 105	0.15 227	0.08 119	0.10 185	0.12 299	0.10 283	0.09 55	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

test-1	0.10 229	0.07 193	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.11 237	0.24 588	0.15 173	0.18 314	0.09 169	0.07 57	0.10 243	0.08 222	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.05 185

iRaftStereo_RVC	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.17 418	0.18 277	0.12 130	0.09 169	0.11 236	0.10 243	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

s12784h	0.10 229	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.16 431	0.18 467	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.11 236	0.11 275	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

DCANet	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.20 365	0.13 322	0.18 366	0.10 243	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

csc	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

cscssc	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

R-Stereo Train	0.10 229	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.24 415	0.11 93	0.12 290	0.19 382	0.11 275	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.05 185

RAFT-Stereo	0.10 229	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.24 415	0.11 93	0.12 290	0.19 382	0.11 275	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.05 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	0.11 272	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.13 334	0.15 321	0.14 134	0.18 314	0.16 399	0.18 366	0.15 368	0.16 462	0.13 331	0.14 407	0.07 330	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.06 276	0.06 285

Hybrid-DGEV-03	0.11 272	0.06 92	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.16 431	0.14 237	0.15 173	0.14 201	0.13 322	0.17 340	0.12 299	0.09 254	0.13 331	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.04 48

Hybrid-DGEV-2	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.18 371	0.09 323	0.09 129	0.13 168	0.29 508	0.30 505	0.11 254	0.12 256	0.10 243	0.13 388	0.12 274	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

NLMM1	0.11 272	0.09 407	0.07 8	0.22 564	0.10 438	0.12 291	0.20 534	0.19 310	0.20 365	0.12 290	0.11 236	0.08 171	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

NLCSM	0.11 272	0.09 407	0.09 104	0.23 585	0.11 494	0.12 291	0.19 513	0.19 310	0.19 342	0.12 290	0.11 236	0.07 119	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.07 371	0.06 276	0.05 185

Select-FE	0.11 272	0.06 92	0.21 533	0.15 101	0.11 494	0.12 291	0.13 168	0.22 370	0.18 314	0.09 169	0.11 236	0.10 243	0.06 65	0.12 274	0.09 90	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.08 446	0.06 276	0.08 442

FlowAnything_test	0.11 272	0.08 326	0.14 358	0.15 101	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.20 328	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.12 299	0.12 355	0.13 331	0.11 264	0.09 463	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.06 276	0.09 488

xyz-stereo-finetune2	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.19 513	0.17 247	0.12 130	0.15 370	0.15 303	0.17 408	0.13 388	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.06 285

xyz-stereo-finetune	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.14 53	0.06 25	0.10 187	0.19 513	0.18 277	0.19 342	0.12 290	0.14 290	0.15 368	0.11 322	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.05 185

HI	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.13 11	0.09 323	0.09 129	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.20 484	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.16 411	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

CoSv	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.13 11	0.09 323	0.09 129	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.20 484	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.16 411	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

rvit_stereo_0081	0.11 272	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.24 424	0.11 254	0.13 277	0.14 343	0.09 254	0.11 182	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

rvit_stereo_0082	0.11 272	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.24 424	0.11 254	0.13 277	0.14 343	0.09 254	0.11 182	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 272	0.05 29	0.14 358	0.16 193	0.21 637	0.09 129	0.17 418	0.21 346	0.16 261	0.11 254	0.15 303	0.10 243	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.09 488

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 272	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.13 552	0.14 378	0.16 385	0.23 389	0.18 314	0.10 212	0.13 277	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.08 442

CAS++	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.14 53	0.10 438	0.13 334	0.14 237	0.24 415	0.14 201	0.11 254	0.09 153	0.11 275	0.07 170	0.14 363	0.09 90	0.11 538	0.09 542	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.08 442
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.16 385	0.18 277	0.19 342	0.10 212	0.09 153	0.09 211	0.08 222	0.11 182	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.07 357	0.06 285

xx1	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.16 210	0.18 314	0.09 169	0.09 153	0.16 390	0.16 462	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

1test111	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.15 382	0.16 463	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

plain	0.11 272	0.09 407	0.10 162	0.19 442	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.13 172	0.13 322	0.15 303	0.09 211	0.12 355	0.13 331	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.06 285

MIF-Stereo (partial)	0.11 272	0.06 92	0.10 162	0.19 442	0.10 438	0.10 187	0.12 102	0.17 247	0.19 342	0.14 345	0.16 320	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.07 372

EKT-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.16 193	0.10 438	0.13 334	0.14 237	0.19 310	0.21 380	0.11 254	0.08 115	0.13 324	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

LL-Strereo2	0.11 272	0.10 475	0.16 436	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.09 20	0.17 247	0.14 201	0.14 345	0.11 236	0.09 211	0.07 170	0.16 411	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.11 548	0.07 371	0.06 276	0.05 185

anonymousdsp2	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.19 310	0.23 412	0.13 322	0.14 290	0.12 299	0.09 254	0.14 363	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

DCRE	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.11 494	0.11 237	0.17 418	0.18 277	0.17 296	0.11 254	0.18 366	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

knoymous	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.07 119	0.15 403	0.13 168	0.20 328	0.14 201	0.11 254	0.17 340	0.13 324	0.09 254	0.14 363	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

riskmin	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.14 378	0.14 237	0.18 277	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.17 408	0.11 322	0.14 363	0.12 334	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.08 424	0.08 442

Selective-RAFT	0.11 272	0.11 501	0.12 272	0.21 542	0.08 204	0.16 431	0.13 168	0.21 346	0.23 412	0.10 212	0.10 185	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

DCANet-4	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.18 277	0.20 365	0.13 322	0.17 340	0.09 211	0.14 421	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

DisPM	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.09 323	0.06 11	0.13 168	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.19 382	0.12 299	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.11 544

test_4	0.11 272	0.10 475	0.08 35	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.21 551	0.15 173	0.18 314	0.12 290	0.18 366	0.12 299	0.09 254	0.08 21	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

CIPLG	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.17 247	0.16 261	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.17 451	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

GLC_STEREO	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.18 371	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.16 210	0.24 424	0.12 290	0.13 277	0.12 299	0.08 222	0.18 470	0.12 334	0.06 161	0.08 509	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

IPLG	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.20 328	0.15 227	0.13 322	0.18 366	0.07 119	0.07 170	0.14 363	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

IPLGR_C	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.15 227	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

MIPNet	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.12 291	0.14 237	0.21 346	0.25 449	0.12 290	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.13 331	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

IPLGR	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.21 346	0.24 424	0.12 290	0.12 256	0.11 275	0.09 254	0.13 331	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.04 48

GMOStereo	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

error version	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

test-v	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

ACRE	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.17 247	0.14 201	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

test_3	0.11 272	0.09 407	0.10 162	0.21 542	0.08 204	0.13 334	0.25 604	0.14 134	0.21 380	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.10 283	0.08 21	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.04 45	0.04 48

LCNet	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.21 346	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.14 596

HHNet	0.11 272	0.06 92	0.16 436	0.15 101	0.14 571	0.07 32	0.13 168	0.20 328	0.18 314	0.15 370	0.25 470	0.11 275	0.09 254	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.09 488

Patchmatch Stereo++	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372
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
OMP-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.08 204	0.09 129	0.12 102	0.21 346	0.21 380	0.13 322	0.14 290	0.11 275	0.12 355	0.11 182	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

IIG-Stereo	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.12 102	0.22 370	0.18 314	0.14 345	0.17 340	0.12 299	0.13 388	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

NF-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.12 565

OCTAStereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

NRIStereo	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.17 247	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.13 324	0.13 388	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.07 372

PSM-adaLoss	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

PSM-AAD	0.11 272	0.07 193	0.10 162	0.20 506	0.09 323	0.10 187	0.14 237	0.21 346	0.13 172	0.12 290	0.14 290	0.18 423	0.11 322	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.14 596

ROB_FTStereo_v2	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

ROB_FTStereo	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

HUI-Stereo	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

ASMatch	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.10 438	0.08 71	0.14 237	0.18 277	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.16 390	0.11 322	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.09 488

SST-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.16 436	0.18 371	0.09 323	0.06 11	0.12 102	0.18 277	0.10 61	0.15 370	0.18 366	0.13 324	0.12 355	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.07 357	0.06 285

RAFT_R40	0.11 272	0.07 193	0.15 393	0.18 371	0.09 323	0.06 11	0.13 168	0.17 247	0.15 227	0.14 345	0.18 366	0.15 368	0.12 355	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.05 185

GrayStereo	0.11 272	0.06 92	0.11 223	0.19 442	0.09 323	0.09 129	0.16 385	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.17 340	0.17 408	0.11 322	0.12 274	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.10 518

RE-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

Pruner-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.09 323	0.06 11	0.12 102	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.19 382	0.13 324	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.08 442

TVStereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

DeepStereo_RVC	0.11 272	0.08 326	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.08 71	0.11 67	0.17 247	0.12 130	0.13 322	0.15 303	0.12 299	0.12 355	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.08 442

iGMRVC	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

RAFT-345	0.11 272	0.07 193	0.16 436	0.17 281	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.16 210	0.10 61	0.11 254	0.34 563	0.09 211	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.04 45	0.05 185

iRAFT	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

CRE-IMP	0.11 272	0.09 407	0.16 436	0.19 442	0.09 323	0.10 187	0.12 102	0.18 277	0.10 61	0.14 345	0.14 290	0.14 343	0.13 388	0.12 274	0.12 334	0.07 330	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.08 442

test-2	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

GMM-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.10 162	0.18 371	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.24 415	0.16 261	0.11 254	0.15 303	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.09 488

RAFT-IKP	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

Prome-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.18 371	0.09 323	0.12 291	0.14 237	0.23 389	0.13 172	0.13 322	0.16 320	0.13 324	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.10 518

rafts_anoy	0.11 272	0.06 92	0.10 162	0.17 281	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.18 277	0.14 201	0.13 322	0.13 277	0.12 299	0.11 322	0.11 182	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.09 470	0.11 563	0.07 357	0.06 285

raft+_RVC	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.11 67	0.24 415	0.20 365	0.12 290	0.15 303	0.12 299	0.08 222	0.12 274	0.13 370	0.07 330	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

RALCasStereoNet	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.14 237	0.17 247	0.11 93	0.12 290	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.07 372

RALAANet	0.11 272	0.08 326	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.10 33	0.20 328	0.16 261	0.14 345	0.13 277	0.16 390	0.09 254	0.12 274	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.04 48

111	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.10 187	0.14 237	0.21 346	0.24 424	0.11 254	0.12 256	0.14 343	0.12 355	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.05 185

DIP-Stereo	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.09 20	0.16 210	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.16 411	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.07 372
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.06 25	0.12 291	0.10 33	0.18 277	0.18 314	0.13 322	0.17 340	0.15 368	0.11 322	0.15 382	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.06 276	0.05 185
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.12 350	0.08 326	0.12 272	0.17 281	0.08 204	0.19 494	0.15 321	0.19 310	0.23 412	0.18 446	0.18 366	0.16 390	0.12 355	0.17 451	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

rvit_stereo_0083	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.15 173	0.26 462	0.11 254	0.14 290	0.13 324	0.10 283	0.12 274	0.13 370	0.10 504	0.08 509	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.06 285

rvit_stereo_0081_aga	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.10 438	0.14 378	0.14 237	0.14 134	0.19 342	0.10 212	0.18 366	0.16 390	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

rvit_stereo_ft	0.12 350	0.07 193	0.13 312	0.19 442	0.10 438	0.12 291	0.17 418	0.16 210	0.16 261	0.13 322	0.13 277	0.15 368	0.10 283	0.14 363	0.13 370	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

MyStereo8	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.15 101	0.09 323	0.18 471	0.14 237	0.19 310	0.22 402	0.12 290	0.18 366	0.11 275	0.10 283	0.16 411	0.18 493	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.08 424	0.09 488

CoDeX	0.12 350	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.12 291	0.16 385	0.23 389	0.27 475	0.13 322	0.17 340	0.15 368	0.12 355	0.14 363	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

11t1	0.12 350	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.15 321	0.19 310	0.15 227	0.15 370	0.15 303	0.17 408	0.16 462	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.07 372

ffm	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.15 173	0.19 342	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.06 285

RAFT_CTSACE	0.12 350	0.09 407	0.10 162	0.22 564	0.08 204	0.12 291	0.24 588	0.18 277	0.17 296	0.21 500	0.27 501	0.13 324	0.07 170	0.13 331	0.09 90	0.05 48	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.04 45	0.04 48

Sa-1000	0.12 350	0.08 326	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.22 565	0.22 370	0.19 342	0.15 370	0.20 392	0.17 408	0.11 322	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.09 492	0.05 156	0.05 185

iRaft-Stereo_5w	0.12 350	0.09 407	0.12 272	0.20 506	0.08 204	0.09 129	0.12 102	0.22 370	0.22 402	0.19 462	0.14 290	0.11 275	0.09 254	0.20 513	0.16 463	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.06 285

CrosDoStereo	0.12 350	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

PFNet+	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.05 3	0.12 102	0.18 277	0.21 380	0.16 399	0.19 382	0.14 343	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.11 544

AAGNet	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.13 168	0.19 310	0.13 172	0.16 399	0.21 410	0.13 324	0.14 421	0.11 182	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.05 185

PSM-softLoss	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.24 415	0.17 296	0.15 370	0.19 382	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.12 565

KMStereo	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.24 415	0.17 296	0.15 370	0.19 382	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.12 565

FTStereo	0.12 350	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.07 32	0.15 321	0.22 370	0.18 314	0.12 290	0.24 444	0.11 275	0.13 388	0.13 331	0.14 407	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.06 276	0.10 518

KYRaft	0.12 350	0.07 193	0.10 162	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.15 321	0.23 389	0.12 130	0.13 322	0.16 320	0.20 450	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.06 276	0.15 610

DeepStereo_LL	0.12 350	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

DEmStereo	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.14 53	0.10 438	0.16 431	0.15 321	0.16 210	0.24 424	0.17 413	0.23 432	0.12 299	0.14 421	0.12 274	0.14 407	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

THIR-Stereo	0.12 350	0.07 193	0.11 223	0.15 101	0.08 204	0.14 378	0.16 385	0.18 277	0.25 449	0.17 413	0.24 444	0.13 324	0.13 388	0.12 274	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

DRaft	0.12 350	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.21 346	0.30 505	0.18 446	0.27 501	0.10 243	0.16 462	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

PFNet	0.12 350	0.06 92	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.09 129	0.15 321	0.26 450	0.20 365	0.16 399	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.13 331	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

RAFT-RH_RVC	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.12 291	0.12 102	0.17 247	0.12 130	0.13 322	0.40 594	0.11 275	0.10 283	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.06 285

IRAFT_RVC	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.07 32	0.14 237	0.25 436	0.23 412	0.14 345	0.15 303	0.15 368	0.12 355	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.06 285

sCroCo_RVC	0.12 350	0.09 407	0.24 557	0.24 597	0.11 494	0.19 494	0.14 237	0.17 247	0.15 227	0.10 212	0.13 277	0.12 299	0.07 170	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.05 156	0.07 372

ARAFT	0.12 350	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.20 328	0.13 172	0.12 290	0.13 277	0.14 343	0.12 355	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.10 518	0.09 492	0.06 276	0.04 48

BEATNet_4x	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.07 119	0.15 403	0.07 3	0.23 389	0.19 342	0.16 399	0.19 382	0.19 433	0.14 421	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.07 372

RT-IGEV	0.13 378	0.06 92	0.14 358	0.15 101	0.10 438	0.15 403	0.18 467	0.25 436	0.28 491	0.16 399	0.17 340	0.18 423	0.11 322	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.07 357	0.08 442

Selective-IGEV-i16pc	0.13 378	0.06 92	0.13 312	0.15 101	0.11 494	0.38 635	0.16 385	0.23 389	0.17 296	0.11 254	0.15 303	0.09 211	0.07 170	0.13 331	0.10 185	0.10 504	0.08 509	0.06 178	0.07 371	0.09 487	0.10 518

Selective-IGEV-i1	0.13 378	0.07 193	0.12 272	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.16 385	0.23 389	0.30 505	0.17 413	0.17 340	0.17 408	0.10 283	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

G2L-ROB	0.13 378	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.08 204	0.14 378	0.17 418	0.25 436	0.19 342	0.20 484	0.19 382	0.20 450	0.14 421	0.18 470	0.16 463	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.09 488

DFGA-Net	0.13 378	0.11 501	0.19 518	0.18 371	0.10 438	0.13 334	0.13 168	0.23 389	0.25 449	0.16 399	0.16 320	0.13 324	0.12 355	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.05 156	0.05 185

FACV-RUCA	0.13 378	0.11 501	0.13 312	0.19 442	0.12 526	0.15 403	0.16 385	0.22 370	0.21 380	0.16 399	0.16 320	0.15 368	0.16 462	0.14 363	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.10 523	0.08 442

UGAM	0.13 378	0.10 475	0.09 104	0.22 564	0.08 204	0.13 334	0.20 534	0.18 277	0.24 424	0.22 515	0.16 320	0.13 324	0.13 388	0.19 495	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.13 584	0.11 563	0.07 357	0.05 185

test_sample2	0.13 378	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.08 204	0.16 431	0.18 467	0.21 346	0.16 261	0.14 345	0.21 410	0.20 450	0.15 441	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.08 442

test_sample1	0.13 378	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.19 494	0.17 418	0.20 328	0.15 227	0.14 345	0.22 427	0.18 423	0.16 462	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.08 442

MyStereo05	0.13 378	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.18 467	0.28 489	0.35 551	0.17 413	0.14 290	0.15 368	0.11 322	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

MyStereo04	0.13 378	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.29 508	0.38 568	0.17 413	0.14 290	0.16 390	0.11 322	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

ff1	0.13 378	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.15 173	0.19 342	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.06 285

LL-Strereo	0.13 378	0.10 475	0.12 272	0.20 506	0.10 438	0.11 237	0.18 467	0.33 557	0.25 449	0.16 399	0.16 320	0.14 343	0.14 421	0.19 495	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.04 45	0.05 185

anonymousa	0.13 378	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.13 334	0.17 418	0.20 328	0.29 499	0.15 370	0.24 444	0.16 390	0.14 421	0.14 363	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.09 492	0.05 156	0.07 372

TestStereo1	0.13 378	0.08 326	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.29 635	0.23 389	0.17 296	0.17 413	0.20 392	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

qqq	0.13 378	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.15 370	0.19 382	0.16 390	0.16 462	0.15 382	0.16 463	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

x	0.13 378	0.08 326	0.15 393	0.14 53	0.08 204	0.19 494	0.14 237	0.22 370	0.21 380	0.15 370	0.20 392	0.20 450	0.18 502	0.18 470	0.18 493	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

raft_robust	0.13 378	0.10 475	0.07 8	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.24 588	0.29 508	0.34 537	0.20 484	0.20 392	0.15 368	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.04 48

RAFT+CT+SA	0.13 378	0.11 501	0.09 104	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.28 624	0.22 370	0.22 402	0.15 370	0.26 483	0.10 243	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

SA-5K	0.13 378	0.08 326	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.29 635	0.23 389	0.17 296	0.17 413	0.20 392	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

SA	0.13 378	0.09 407	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.12 291	0.24 588	0.23 389	0.19 342	0.17 413	0.27 501	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.05 156	0.05 185

GwcNet-ADL	0.13 378	0.08 326	0.14 358	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.20 534	0.30 521	0.25 449	0.14 345	0.14 290	0.18 423	0.14 421	0.13 331	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.06 285

GANet-ADL	0.13 378	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.10 438	0.19 494	0.15 321	0.30 521	0.21 380	0.13 322	0.18 366	0.19 433	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.08 442

RAFT	0.13 378	0.09 407	0.11 223	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.23 577	0.21 346	0.20 365	0.21 500	0.21 410	0.18 423	0.13 388	0.17 451	0.10 185	0.06 161	0.07 476	0.10 518	0.09 492	0.06 276	0.05 185

sAnonymous2	0.13 378	0.12 520	0.25 560	0.20 506	0.12 526	0.18 471	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.08 222	0.11 182	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.15 607	0.10 518

CroCo_RVC	0.13 378	0.12 520	0.25 560	0.20 506	0.12 526	0.18 471	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.08 222	0.11 182	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.15 607	0.10 518

RAFT + AFF	0.13 378	0.08 326	0.21 533	0.20 506	0.10 438	0.14 378	0.23 577	0.27 464	0.21 380	0.12 290	0.10 185	0.12 299	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.08 405	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.06 276	0.09 488

GMStereo	0.13 378	0.15 569	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.16 385	0.20 328	0.25 449	0.17 413	0.17 340	0.11 275	0.11 322	0.16 411	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 378	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.15 403	0.16 385	0.28 489	0.27 475	0.14 345	0.18 366	0.12 299	0.13 388	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.06 285

FENet	0.13 378	0.08 326	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.16 385	0.23 389	0.23 412	0.17 413	0.24 444	0.16 390	0.13 388	0.14 363	0.15 444	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.08 442

MLCV	0.13 378	0.08 326	0.17 460	0.18 371	0.06 25	0.16 431	0.17 418	0.19 310	0.22 402	0.19 462	0.25 470	0.17 408	0.13 388	0.15 382	0.14 407	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

iResNet	0.13 378	0.10 475	0.18 494	0.19 442	0.08 204	0.14 378	0.18 467	0.21 346	0.27 475	0.16 399	0.24 444	0.15 368	0.13 388	0.14 363	0.15 444	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

DN-CSS_ROB	0.13 378	0.13 547	0.17 460	0.18 371	0.10 438	0.16 431	0.08 7	0.22 370	0.19 342	0.17 413	0.23 432	0.13 324	0.13 388	0.13 331	0.14 407	0.05 48	0.05 236	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.06 285

Selective-IGEV-i16pb	0.14 411	0.08 326	0.17 460	0.15 101	0.11 494	0.41 642	0.16 385	0.29 508	0.24 424	0.11 254	0.21 410	0.10 243	0.07 170	0.17 451	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.06 178	0.08 446	0.09 487	0.10 518

xyz-stereo	0.14 411	0.07 193	0.22 543	0.15 101	0.05 2	0.22 539	0.15 321	0.17 247	0.31 515	0.15 370	0.28 512	0.26 526	0.17 488	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

G2L-Stereo_test	0.14 411	0.07 193	0.11 223	0.13 11	0.08 204	0.12 291	0.17 418	0.31 538	0.28 491	0.21 500	0.23 432	0.20 450	0.16 462	0.17 451	0.19 508	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.07 357	0.07 372

coex_refinement	0.14 411	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.10 438	0.16 431	0.15 321	0.27 464	0.29 499	0.18 446	0.21 410	0.22 477	0.17 488	0.16 411	0.19 508	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.09 487	0.08 442

G2L-Stereo	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.12 102	0.27 464	0.22 402	0.17 413	0.27 501	0.21 459	0.13 388	0.18 470	0.18 493	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.07 372

rvit_0105_6	0.14 411	0.09 407	0.18 494	0.17 281	0.10 438	0.10 187	0.17 418	0.19 310	0.26 462	0.12 290	0.18 366	0.17 408	0.13 388	0.18 470	0.13 370	0.15 608	0.11 579	0.12 570	0.10 531	0.09 487	0.06 285

rvit_0105_5	0.14 411	0.10 475	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.23 577	0.24 415	0.27 475	0.14 345	0.15 303	0.18 423	0.13 388	0.17 451	0.14 407	0.14 604	0.11 579	0.10 518	0.11 563	0.08 424	0.07 372

test_sample6	0.14 411	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.08 204	0.17 455	0.19 513	0.26 450	0.18 314	0.18 446	0.28 512	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.08 424	0.08 442

test_sample5	0.14 411	0.08 326	0.14 358	0.16 193	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.25 436	0.17 296	0.17 413	0.28 512	0.18 423	0.15 441	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

test_sample4	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.08 204	0.19 494	0.18 467	0.26 450	0.18 314	0.17 413	0.26 483	0.18 423	0.15 441	0.17 451	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.08 442

test_sample3	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.14 53	0.09 323	0.20 514	0.17 418	0.27 464	0.18 314	0.17 413	0.22 427	0.19 433	0.15 441	0.17 451	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.09 487	0.08 442

SMFormer	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

tta	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.06 285

qqq1	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.06 285

fff1	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.06 285

mmm	0.14 411	0.08 326	0.18 494	0.17 281	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.21 346	0.16 261	0.16 399	0.23 432	0.21 459	0.16 462	0.16 411	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.07 372

DualNet	0.14 411	0.08 326	0.14 358	0.16 193	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.25 436	0.17 296	0.18 446	0.28 512	0.18 423	0.15 441	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

StereoVision	0.14 411	0.13 547	0.10 162	0.24 597	0.10 438	0.16 431	0.21 551	0.21 346	0.20 365	0.12 290	0.25 470	0.10 243	0.10 283	0.16 411	0.10 185	0.09 463	0.10 565	0.12 570	0.12 585	0.06 276	0.05 185

PCWNet_CMD	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.14 237	0.29 508	0.36 556	0.14 345	0.20 392	0.21 459	0.13 388	0.17 451	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

gwcnet-sp	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

scenet	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

CASS	0.14 411	0.12 520	0.12 272	0.23 585	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.19 310	0.20 365	0.17 413	0.18 366	0.15 368	0.15 441	0.15 382	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.10 518	0.08 446	0.09 487	0.07 372
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

IER	0.14 411	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.16 385	0.26 450	0.27 475	0.18 446	0.26 483	0.17 408	0.20 533	0.17 451	0.14 407	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

test_5	0.14 411	0.12 520	0.08 35	0.20 506	0.10 438	0.14 378	0.28 624	0.21 346	0.24 424	0.19 462	0.28 512	0.11 275	0.15 441	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

psmg	0.14 411	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.10 438	0.15 403	0.17 418	0.29 508	0.20 365	0.17 413	0.21 410	0.25 516	0.16 462	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.07 476	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

UDGNet	0.14 411	0.13 547	0.17 460	0.18 371	0.10 438	0.12 291	0.16 385	0.21 346	0.27 475	0.20 484	0.20 392	0.17 408	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.10 504	0.06 405	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.07 372

TestStereo	0.14 411	0.15 569	0.11 223	0.23 585	0.08 204	0.15 403	0.21 551	0.20 328	0.23 412	0.14 345	0.25 470	0.16 390	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.05 185

CFNet_pseudo	0.14 411	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.27 464	0.34 537	0.15 370	0.21 410	0.22 477	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.07 357	0.07 372

GES	0.14 411	0.08 326	0.16 436	0.15 101	0.10 438	0.13 334	0.13 168	0.28 489	0.26 462	0.17 413	0.24 444	0.19 433	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.09 488

cf-r	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.14 378	0.19 513	0.21 346	0.25 449	0.17 413	0.26 483	0.22 477	0.17 488	0.14 363	0.15 444	0.10 504	0.05 236	0.06 178	0.08 446	0.06 276	0.06 285

GANet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.08 204	0.14 378	0.18 467	0.23 389	0.21 380	0.17 413	0.25 470	0.24 503	0.16 462	0.16 411	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

PSMNet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.25 436	0.24 424	0.17 413	0.28 512	0.23 494	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.11 538	0.06 405	0.09 470	0.12 585	0.08 424	0.07 372

GwcNet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.20 534	0.22 370	0.28 491	0.18 446	0.28 512	0.23 494	0.17 488	0.15 382	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.07 294	0.09 492	0.07 357	0.07 372

CFNet-ft	0.14 411	0.07 193	0.15 393	0.12 5	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.22 370	0.24 424	0.17 413	0.26 483	0.24 503	0.14 421	0.16 411	0.15 444	0.11 538	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.09 487	0.08 442

CCAANet	0.14 411	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.22 539	0.14 237	0.27 464	0.18 314	0.16 399	0.37 575	0.15 368	0.18 502	0.16 411	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.07 372

DMCA	0.14 411	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.23 389	0.28 491	0.14 345	0.20 392	0.17 408	0.18 502	0.15 382	0.17 480	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.10 518

MSMDNet	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.14 237	0.29 508	0.36 556	0.14 345	0.20 392	0.21 459	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

HSM-Net_RVC	0.14 411	0.08 326	0.12 272	0.15 101	0.08 204	0.16 431	0.15 321	0.27 464	0.29 499	0.20 484	0.21 410	0.29 551	0.14 421	0.18 470	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 411	0.07 193	0.15 393	0.12 5	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.22 370	0.24 424	0.17 413	0.26 483	0.24 503	0.14 421	0.16 411	0.15 444	0.11 538	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.09 487	0.08 442

ccs_rob	0.14 411	0.09 407	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.27 464	0.34 537	0.15 370	0.21 410	0.22 477	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.07 372

iResNet_ROB	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.15 101	0.07 119	0.19 494	0.14 237	0.26 450	0.32 521	0.23 530	0.26 483	0.23 494	0.16 462	0.15 382	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.08 424	0.08 442

rvit_0105_4	0.15 453	0.09 407	0.17 460	0.17 281	0.10 438	0.12 291	0.20 534	0.23 389	0.27 475	0.14 345	0.20 392	0.17 408	0.14 421	0.17 451	0.13 370	0.15 608	0.11 579	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.06 285

DCVSM-stereo	0.15 453	0.09 407	0.16 436	0.16 193	0.10 438	0.15 403	0.09 20	0.20 328	0.24 424	0.20 484	0.24 444	0.26 526	0.15 441	0.19 495	0.14 407	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.08 446	0.10 523	0.12 565

ACV-stereo	0.15 453	0.10 475	0.29 583	0.18 371	0.12 526	0.15 403	0.13 168	0.23 389	0.21 380	0.19 462	0.23 432	0.22 477	0.15 441	0.23 557	0.17 480	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.07 372

DispNO	0.15 453	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.12 526	0.11 237	0.21 551	0.23 389	0.29 499	0.18 446	0.23 432	0.19 433	0.17 488	0.16 411	0.16 463	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.06 285

mmx	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.26 462	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.08 446	0.08 424	0.08 442

xxx	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.26 462	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.08 446	0.08 424	0.08 442

CFNet_ucs	0.15 453	0.09 407	0.17 460	0.16 193	0.11 494	0.14 378	0.14 237	0.30 521	0.34 537	0.16 399	0.24 444	0.23 494	0.14 421	0.18 470	0.15 444	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.09 488

CBFPSM	0.15 453	0.07 193	0.27 571	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.22 370	0.23 412	0.20 484	0.27 501	0.23 494	0.16 462	0.16 411	0.19 508	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.07 371	0.07 357	0.07 372

BUS	0.15 453	0.09 407	0.14 358	0.22 564	0.10 438	0.20 514	0.14 237	0.34 572	0.20 365	0.17 413	0.23 432	0.16 390	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

BSDual-CNN	0.15 453	0.09 407	0.14 358	0.22 564	0.10 438	0.15 403	0.15 321	0.34 572	0.20 365	0.17 413	0.23 432	0.25 516	0.16 462	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

hknet	0.15 453	0.11 501	0.14 358	0.22 564	0.11 494	0.15 403	0.15 321	0.34 572	0.26 462	0.17 413	0.23 432	0.22 477	0.18 502	0.17 451	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

dd	0.15 453	0.17 590	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.18 467	0.22 370	0.26 462	0.23 530	0.20 392	0.21 459	0.10 283	0.21 531	0.17 480	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

DAS	0.15 453	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.28 489	0.30 505	0.18 446	0.26 483	0.21 459	0.16 462	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

SepStereo	0.15 453	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.28 489	0.30 505	0.18 446	0.26 483	0.21 459	0.16 462	0.26 578	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

PSMNet-ADL	0.15 453	0.12 520	0.13 312	0.22 564	0.09 323	0.13 334	0.20 534	0.26 450	0.23 412	0.18 446	0.20 392	0.23 494	0.17 488	0.18 470	0.18 493	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.11 563	0.08 424	0.07 372

LMCR-Stereo	0.15 453	0.08 326	0.14 358	0.21 542	0.09 323	0.18 471	0.19 513	0.28 489	0.19 342	0.24 542	0.24 444	0.23 494	0.17 488	0.20 513	0.17 480	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.10 523	0.09 488

xxxx	0.15 453	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.24 563	0.18 467	0.32 543	0.20 365	0.14 345	0.28 512	0.22 477	0.14 421	0.15 382	0.29 611	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.08 442

test_xeample	0.15 453	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.22 539	0.20 534	0.29 508	0.21 380	0.16 399	0.29 527	0.19 433	0.17 488	0.16 411	0.28 602	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

ACVNet	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.13 11	0.12 526	0.14 378	0.20 534	0.22 370	0.34 537	0.17 413	0.26 483	0.21 459	0.17 488	0.18 470	0.21 531	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

acv_ft	0.15 453	0.09 407	0.16 436	0.19 442	0.10 438	0.16 431	0.17 418	0.25 436	0.34 537	0.19 462	0.26 483	0.21 459	0.17 488	0.18 470	0.19 508	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

RASNet	0.15 453	0.07 193	0.15 393	0.16 193	0.08 204	0.19 494	0.14 237	0.30 521	0.21 380	0.17 413	0.25 470	0.21 459	0.19 521	0.20 513	0.20 518	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.08 446	0.06 276	0.06 285

CFNet	0.15 453	0.11 501	0.17 460	0.17 281	0.08 204	0.19 494	0.10 33	0.29 508	0.26 462	0.19 462	0.24 444	0.24 503	0.18 502	0.18 470	0.15 444	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.10 531	0.08 424	0.07 372

UCFNet_RVC	0.15 453	0.08 326	0.13 312	0.11 1	0.10 438	0.20 514	0.10 33	0.24 415	0.23 412	0.17 413	0.21 410	0.24 503	0.15 441	0.18 470	0.15 444	0.12 564	0.07 476	0.11 548	0.13 597	0.11 545	0.10 518

AdaStereo	0.15 453	0.11 501	0.16 436	0.19 442	0.09 323	0.21 525	0.11 67	0.33 557	0.28 491	0.21 500	0.23 432	0.21 459	0.13 388	0.19 495	0.15 444	0.13 583	0.05 236	0.10 518	0.07 371	0.09 487	0.07 372
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.
iResNetv2_ROB	0.15 453	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.08 204	0.16 431	0.13 168	0.26 450	0.36 556	0.21 500	0.29 527	0.24 503	0.13 388	0.14 363	0.14 407	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.04 49	0.09 487	0.08 442

HSM	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.16 431	0.14 237	0.28 489	0.25 449	0.20 484	0.24 444	0.37 605	0.17 488	0.20 513	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.06 285

pmcnn	0.15 453	0.07 193	0.20 523	0.15 101	0.07 119	0.21 525	0.16 385	0.25 436	0.26 462	0.21 500	0.33 553	0.29 551	0.19 521	0.18 470	0.17 480	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.07 357	0.06 285

DDVS	0.16 480	0.10 475	0.22 543	0.16 193	0.12 526	0.15 403	0.14 237	0.25 436	0.19 342	0.18 446	0.30 533	0.27 533	0.13 388	0.20 513	0.16 463	0.09 463	0.06 405	0.09 470	0.07 371	0.11 545	0.11 544

rvit_0105_3	0.16 480	0.10 475	0.15 393	0.20 506	0.12 526	0.15 403	0.26 613	0.25 436	0.30 505	0.15 370	0.17 340	0.21 459	0.14 421	0.18 470	0.14 407	0.14 604	0.11 579	0.12 570	0.14 603	0.07 357	0.07 372

ITSA-stereo	0.16 480	0.11 501	0.14 358	0.19 442	0.08 204	0.13 334	0.14 237	0.30 521	0.49 612	0.17 413	0.18 366	0.22 477	0.15 441	0.17 451	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.09 488

test_sample7	0.16 480	0.10 475	0.16 436	0.14 53	0.12 526	0.16 431	0.17 418	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.16 411	0.16 463	0.12 564	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.11 545	0.10 518

1111x	0.16 480	0.09 407	0.13 312	0.18 371	0.08 204	0.18 471	0.25 604	0.32 543	0.25 449	0.17 413	0.24 444	0.27 533	0.15 441	0.14 363	0.24 567	0.07 330	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.07 372

GMStereo_Zeroshot	0.16 480	0.13 547	0.25 560	0.20 506	0.10 438	0.17 455	0.13 168	0.30 521	0.25 449	0.23 530	0.32 547	0.25 516	0.11 322	0.19 495	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.11 548	0.06 270	0.12 562	0.08 442

CRFU-Net	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.20 514	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.28 580	0.28 512	0.29 551	0.18 502	0.19 495	0.18 493	0.09 463	0.09 542	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.09 488

NINENet	0.16 480	0.10 475	0.16 436	0.17 281	0.11 494	0.20 514	0.14 237	0.41 624	0.37 562	0.18 446	0.21 410	0.16 390	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.08 509	0.10 518	0.07 371	0.10 523	0.09 488

CSP-Net	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.25 436	0.33 526	0.26 560	0.31 538	0.25 516	0.16 462	0.21 531	0.19 508	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.08 442

AASNet	0.16 480	0.08 326	0.13 312	0.19 442	0.09 323	0.19 494	0.15 321	0.38 610	0.37 562	0.20 484	0.24 444	0.20 450	0.17 488	0.17 451	0.21 531	0.10 504	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.09 488

AACVNet	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.18 471	0.15 321	0.24 415	0.25 449	0.27 567	0.27 501	0.28 543	0.18 502	0.19 495	0.17 480	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.07 371	0.10 523	0.09 488

ADLNet2	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.20 514	0.16 385	0.32 543	0.39 573	0.17 413	0.20 392	0.20 450	0.19 521	0.21 531	0.23 555	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.07 372

ICVP	0.16 480	0.09 407	0.12 272	0.22 564	0.09 323	0.18 471	0.21 551	0.26 450	0.24 424	0.18 446	0.30 533	0.27 533	0.18 502	0.18 470	0.15 444	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.08 442
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 480	0.14 562	0.34 602	0.26 614	0.14 571	0.27 593	0.18 467	0.28 489	0.28 491	0.15 370	0.17 340	0.14 343	0.11 322	0.16 411	0.12 334	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.11 544

ADLNet	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.16 193	0.10 438	0.16 431	0.17 418	0.33 557	0.27 475	0.23 530	0.27 501	0.24 503	0.16 462	0.18 470	0.21 531	0.10 504	0.06 405	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.09 488

HCRNet	0.16 480	0.23 626	0.12 272	0.35 648	0.11 494	0.15 403	0.17 418	0.26 450	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.21 459	0.14 421	0.15 382	0.13 370	0.11 538	0.07 476	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.07 372

222	0.16 480	0.07 193	0.15 393	0.14 53	0.08 204	0.25 572	0.18 467	0.30 521	0.21 380	0.18 446	0.29 527	0.17 408	0.16 462	0.16 411	0.44 656	0.10 504	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.08 442

UPFNet	0.16 480	0.08 326	0.12 272	0.20 506	0.12 526	0.20 514	0.23 577	0.28 489	0.26 462	0.18 446	0.24 444	0.22 477	0.20 533	0.19 495	0.22 544	0.09 463	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.08 424	0.06 285

ac_64	0.16 480	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.10 438	0.22 539	0.17 418	0.24 415	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.29 551	0.18 502	0.19 495	0.22 544	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.06 285

DSFCA	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.16 193	0.10 438	0.21 525	0.19 513	0.28 489	0.31 515	0.23 530	0.25 470	0.22 477	0.16 462	0.20 513	0.20 518	0.10 504	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.08 442

AANet_RVC	0.16 480	0.10 475	0.11 223	0.18 371	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.27 464	0.32 521	0.22 515	0.35 567	0.21 459	0.22 548	0.22 549	0.17 480	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285

DeepPruner_ROB	0.16 480	0.11 501	0.16 436	0.17 281	0.10 438	0.17 455	0.15 321	0.32 543	0.21 380	0.19 462	0.21 410	0.22 477	0.19 521	0.21 531	0.16 463	0.13 583	0.09 542	0.09 470	0.10 531	0.11 545	0.11 544

DStereoRT	0.17 502	0.07 193	0.12 272	0.19 442	0.09 323	0.13 334	0.12 102	0.28 489	0.23 412	0.12 290	0.20 392	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.14 407	0.06 161	0.05 236	1.02 686	0.09 492	0.05 156	0.04 48

rvit_stereo_0075_2	0.17 502	0.12 520	0.25 560	0.23 585	0.16 604	0.13 334	0.10 33	0.30 521	0.27 475	0.20 484	0.28 512	0.22 477	0.15 441	0.18 470	0.13 370	0.16 625	0.10 565	0.17 620	0.10 531	0.10 523	0.10 518

DualNet (step1)	0.17 502	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.16 411	0.16 463	0.15 608	0.06 405	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

iinet-f	0.17 502	0.07 193	0.46 625	0.14 53	0.10 438	0.21 525	0.14 237	0.27 464	0.23 412	0.22 515	0.25 470	0.21 459	0.16 462	0.18 470	0.22 544	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.09 487	0.10 518

ToySt	0.17 502	0.11 501	0.19 518	0.17 281	0.11 494	0.16 431	0.26 613	0.24 415	0.33 526	0.19 462	0.24 444	0.26 526	0.24 563	0.19 495	0.21 531	0.07 330	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.09 487	0.08 442

ssnet_v2	0.17 502	0.10 475	0.18 494	0.17 281	0.11 494	0.21 525	0.22 565	0.34 572	0.25 449	0.23 530	0.23 432	0.27 533	0.19 521	0.22 549	0.21 531	0.11 538	0.10 565	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.08 442

GEStereo_RVC	0.17 502	0.12 520	0.16 436	0.22 564	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.32 543	0.49 612	0.20 484	0.25 470	0.17 408	0.13 388	0.21 531	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

MMNet	0.17 502	0.10 475	0.17 460	0.20 506	0.11 494	0.27 593	0.20 534	0.26 450	0.42 586	0.22 515	0.30 533	0.22 477	0.20 533	0.18 470	0.20 518	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.07 372

delet	0.17 502	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.11 494	0.21 525	0.22 565	0.30 521	0.38 568	0.17 413	0.27 501	0.19 433	0.19 521	0.19 495	0.21 531	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.11 563	0.06 276	0.07 372

UNet	0.17 502	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.12 526	0.28 603	0.19 513	0.33 557	0.30 505	0.21 500	0.25 470	0.23 494	0.19 521	0.20 513	0.19 508	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.08 424	0.07 372

HGLStereo	0.17 502	0.09 407	0.19 518	0.17 281	0.12 526	0.18 471	0.18 467	0.31 538	0.33 526	0.22 515	0.33 553	0.24 503	0.18 502	0.20 513	0.21 531	0.10 504	0.09 542	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.10 518

DMCA-RVC	0.17 502	0.10 475	0.16 436	0.24 597	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.26 450	0.24 424	0.21 500	0.27 501	0.25 516	0.27 586	0.18 470	0.21 531	0.12 564	0.08 509	0.13 584	0.10 531	0.10 523	0.08 442

FADNet-RVC-Resample	0.17 502	0.12 520	0.32 596	0.22 564	0.12 526	0.19 494	0.14 237	0.25 436	0.24 424	0.24 542	0.27 501	0.20 450	0.15 441	0.17 451	0.16 463	0.07 330	0.08 509	0.12 570	0.10 531	0.09 487	0.11 544

FADNet_RVC	0.17 502	0.14 562	0.41 618	0.20 506	0.11 494	0.13 334	0.13 168	0.27 464	0.22 402	0.21 500	0.23 432	0.20 450	0.18 502	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.08 509	0.12 570	0.09 492	0.11 545	0.10 518

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 502	0.10 475	0.23 551	0.20 506	0.10 438	0.15 403	0.18 467	0.31 538	0.25 449	0.21 500	0.31 538	0.25 516	0.17 488	0.21 531	0.20 518	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.08 442
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 502	0.12 520	0.16 436	0.20 506	0.10 438	0.18 471	0.18 467	0.27 464	0.24 424	0.26 560	0.41 605	0.23 494	0.18 502	0.21 531	0.21 531	0.09 463	0.05 236	0.09 470	0.10 531	0.07 357	0.07 372
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 518	0.10 475	0.41 618	0.19 442	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.23 389	0.34 537	0.19 462	0.41 605	0.22 477	0.17 488	0.20 513	0.25 575	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.06 285

ISRNet	0.18 518	0.08 326	0.20 523	0.19 442	0.13 552	0.15 403	0.12 102	0.30 521	0.33 526	0.21 500	0.26 483	0.27 533	0.18 502	0.17 451	0.20 518	0.20 640	0.08 509	0.14 598	0.14 603	0.14 595	0.17 628

test_sample9	0.18 518	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.19 495	0.18 493	0.15 608	0.30 661	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

fast-acv-ft	0.18 518	0.11 501	0.20 523	0.19 442	0.12 526	0.26 584	0.21 551	0.26 450	0.35 551	0.22 515	0.34 563	0.27 533	0.21 541	0.21 531	0.23 555	0.09 463	0.09 542	0.08 384	0.10 531	0.08 424	0.07 372

HBP-ISP	0.18 518	0.13 547	0.17 460	0.15 101	0.11 494	0.08 71	0.13 168	0.28 489	0.30 505	0.22 515	0.33 553	0.21 459	0.25 571	0.23 557	0.18 493	0.15 608	0.17 633	0.21 634	0.17 630	0.10 523	0.09 488

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 518	0.09 407	0.30 589	0.15 101	0.11 494	0.23 554	0.20 534	0.27 464	0.40 577	0.26 560	0.43 616	0.25 516	0.15 441	0.21 531	0.20 518	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.10 523	0.09 488

dad	0.18 518	0.20 613	0.21 533	0.17 281	0.11 494	0.20 514	0.19 513	0.21 346	0.28 491	0.30 596	0.24 444	0.30 561	0.13 388	0.19 495	0.17 480	0.18 631	0.09 542	0.11 548	0.09 492	0.11 545	0.07 372

hitnet-ft	0.18 518	0.10 475	0.17 460	0.14 53	0.09 323	0.27 593	0.20 534	0.25 436	0.26 462	0.24 542	0.32 547	0.32 583	0.23 554	0.24 569	0.21 531	0.12 564	0.07 476	0.10 518	0.08 446	0.12 562	0.11 544

STTStereo	0.18 518	0.13 547	0.28 574	0.20 506	0.11 494	0.16 431	0.21 551	0.29 508	0.23 412	0.22 515	0.30 533	0.29 551	0.18 502	0.20 513	0.20 518	0.12 564	0.11 579	0.11 548	0.14 603	0.09 487	0.08 442

TDLM	0.18 518	0.12 520	0.14 358	0.24 597	0.10 438	0.18 471	0.18 467	0.37 603	0.30 505	0.22 515	0.28 512	0.28 543	0.18 502	0.23 557	0.19 508	0.11 538	0.07 476	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.08 442

CVANet_RVC	0.18 518	0.11 501	0.14 358	0.21 542	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.34 572	0.34 537	0.22 515	0.31 538	0.28 543	0.18 502	0.24 569	0.18 493	0.12 564	0.08 509	0.12 570	0.12 585	0.09 487	0.08 442

DLCB_ROB	0.18 518	0.10 475	0.16 436	0.23 585	0.11 494	0.24 563	0.18 467	0.30 521	0.28 491	0.27 567	0.29 527	0.28 543	0.25 571	0.20 513	0.20 518	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.07 357	0.07 372

TCMNet	0.19 530	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.18 626	0.21 525	0.24 588	0.28 489	0.36 556	0.23 530	0.26 483	0.25 516	0.20 533	0.20 513	0.23 555	0.13 583	0.11 579	0.11 548	0.12 585	0.13 578	0.12 565

rvit_105_1	0.19 530	0.12 520	0.25 560	0.21 542	0.16 604	0.22 539	0.28 624	0.32 543	0.42 586	0.20 484	0.21 410	0.22 477	0.18 502	0.19 495	0.18 493	0.12 564	0.12 595	0.13 584	0.15 619	0.08 424	0.07 372

SACVNet	0.19 530	0.12 520	0.15 393	0.17 281	0.13 552	0.22 539	0.18 467	0.31 538	0.31 515	0.24 542	0.31 538	0.30 561	0.23 554	0.23 557	0.17 480	0.11 538	0.08 509	0.10 518	0.10 531	0.12 562	0.14 596

pcwnet_v2	0.19 530	0.11 501	0.26 569	0.18 371	0.14 571	0.18 471	0.15 321	0.37 603	0.46 608	0.19 462	0.24 444	0.21 459	0.19 521	0.21 531	0.20 518	0.13 583	0.10 565	0.10 518	0.10 531	0.11 545	0.13 580

psm_up	0.19 530	0.10 475	0.18 494	0.21 542	0.11 494	0.17 455	0.19 513	0.38 610	0.34 537	0.22 515	0.28 512	0.29 551	0.25 571	0.20 513	0.22 544	0.09 463	0.10 565	0.11 548	0.11 563	0.08 424	0.08 442

NVstereo2D	0.19 530	0.11 501	0.16 436	0.17 281	0.16 604	0.28 603	0.23 577	0.44 639	0.42 586	0.15 370	0.28 512	0.25 516	0.19 521	0.23 557	0.18 493	0.09 463	0.06 405	0.10 518	0.08 446	0.15 607	0.10 518

StereoDRNet	0.19 530	0.11 501	0.18 494	0.22 564	0.11 494	0.22 539	0.22 565	0.37 603	0.34 537	0.24 542	0.28 512	0.30 561	0.19 521	0.20 513	0.21 531	0.10 504	0.08 509	0.11 548	0.09 492	0.09 487	0.07 372

CBMV_ROB	0.19 530	0.13 547	0.18 494	0.16 193	0.11 494	0.16 431	0.12 102	0.27 464	0.29 499	0.27 567	0.31 538	0.27 533	0.24 563	0.24 569	0.16 463	0.15 608	0.18 635	0.22 638	0.20 636	0.10 523	0.12 565

NOSS_ROB	0.19 530	0.13 547	0.18 494	0.16 193	0.12 526	0.16 431	0.12 102	0.30 521	0.33 526	0.20 484	0.22 427	0.27 533	0.24 563	0.21 531	0.16 463	0.16 625	0.18 635	0.23 639	0.21 638	0.13 578	0.13 580

w-ln-seven-2	0.20 539	0.14 562	0.39 613	0.23 585	0.12 526	0.21 525	0.21 551	0.29 508	0.38 568	0.25 555	0.38 583	0.28 543	0.23 554	0.21 531	0.25 575	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.10 523	0.09 488

YMNet	0.20 539	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.14 571	0.27 593	0.23 577	0.32 543	0.34 537	0.28 580	0.35 567	0.30 561	0.18 502	0.18 470	0.22 544	0.11 538	0.13 609	0.10 518	0.10 531	0.09 487	0.09 488

YMNet_1	0.20 539	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.14 571	0.27 593	0.23 577	0.32 543	0.34 537	0.28 580	0.35 567	0.30 561	0.18 502	0.18 470	0.22 544	0.11 538	0.13 609	0.10 518	0.10 531	0.09 487	0.09 488

test_sample8	0.20 539	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.32 543	0.21 380	0.28 580	0.22 427	0.36 602	0.26 579	0.19 495	0.18 493	0.15 608	0.30 661	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

SDNR	0.20 539	0.09 407	0.19 518	0.16 193	0.12 526	0.79 671	0.13 168	0.26 450	0.33 526	0.19 462	0.25 470	0.19 433	0.12 355	0.19 495	0.15 444	0.16 625	0.18 635	0.14 598	0.11 563	0.08 424	0.12 565

GwcNet	0.20 539	0.14 562	0.20 523	0.18 371	0.12 526	0.25 572	0.20 534	0.36 594	0.45 601	0.20 484	0.33 553	0.33 589	0.21 541	0.22 549	0.25 575	0.11 538	0.09 542	0.09 470	0.09 492	0.09 487	0.10 518

SuperB	0.20 539	0.10 475	0.57 639	0.16 193	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.25 436	0.51 620	0.27 567	0.39 591	0.17 408	0.22 548	0.22 549	0.21 531	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.12 562	0.11 544

ADCRef	0.20 539	0.12 520	0.43 623	0.20 506	0.12 526	0.23 554	0.18 467	0.32 543	0.37 562	0.26 560	0.33 553	0.18 423	0.23 554	0.25 574	0.26 588	0.07 330	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.09 488

ADCP+	0.20 539	0.10 475	0.35 608	0.21 542	0.12 526	0.22 539	0.27 618	0.31 538	0.35 551	0.26 560	0.37 575	0.22 477	0.22 548	0.27 580	0.28 602	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.10 523	0.10 518

PS-NSSS	0.20 539	0.21 619	0.23 551	0.20 506	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.36 594	0.26 462	0.27 567	0.34 563	0.27 533	0.24 563	0.20 513	0.20 518	0.15 608	0.12 595	0.17 620	0.14 603	0.10 523	0.09 488

DRN-Test	0.20 539	0.11 501	0.21 533	0.22 564	0.10 438	0.22 539	0.22 565	0.40 619	0.38 568	0.24 542	0.33 553	0.26 526	0.22 548	0.22 549	0.25 575	0.11 538	0.07 476	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.08 442

DISCO	0.20 539	0.09 407	0.22 543	0.17 281	0.10 438	0.25 572	0.18 467	0.28 489	0.45 601	0.23 530	0.32 547	0.34 594	0.26 579	0.29 596	0.29 611	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.10 518

SGM-Forest	0.20 539	0.14 562	0.18 494	0.20 506	0.13 552	0.21 525	0.22 565	0.33 557	0.31 515	0.24 542	0.29 527	0.28 543	0.20 533	0.23 557	0.18 493	0.15 608	0.16 629	0.15 609	0.14 603	0.13 578	0.12 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 539	0.15 569	0.18 494	0.18 371	0.10 438	0.20 514	0.11 67	0.30 521	0.31 515	0.29 590	0.31 538	0.31 576	0.23 554	0.28 589	0.19 508	0.13 583	0.15 623	0.17 620	0.16 623	0.10 523	0.10 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 553	0.17 590	0.20 523	0.23 585	0.15 590	0.31 612	0.20 534	0.33 557	0.35 551	0.24 542	0.28 512	0.31 576	0.29 600	0.21 531	0.23 555	0.15 608	0.12 595	0.13 584	0.09 492	0.14 595	0.15 610

FAT-Stereo	0.21 553	0.13 547	0.22 543	0.21 542	0.12 526	0.18 471	0.18 467	0.35 587	0.40 577	0.28 580	0.37 575	0.33 589	0.33 621	0.21 531	0.20 518	0.09 463	0.11 579	0.10 518	0.09 492	0.11 545	0.14 596

FADNet-RVC	0.21 553	0.20 613	0.40 616	0.21 542	0.16 604	0.21 525	0.15 321	0.27 464	0.27 475	0.26 560	0.32 547	0.26 526	0.21 541	0.22 549	0.19 508	0.12 564	0.13 609	0.12 570	0.14 603	0.13 578	0.18 632

FADNet	0.21 553	0.23 626	0.37 611	0.18 371	0.17 616	0.25 572	0.13 168	0.32 543	0.32 521	0.23 530	0.25 470	0.27 533	0.21 541	0.19 495	0.16 463	0.13 583	0.15 623	0.12 570	0.15 619	0.17 627	0.18 632

S-Stereo	0.21 553	0.12 520	0.25 560	0.21 542	0.13 552	0.21 525	0.19 513	0.33 557	0.45 601	0.23 530	0.36 572	0.28 543	0.29 600	0.20 513	0.23 555	0.09 463	0.12 595	0.10 518	0.10 531	0.13 578	0.14 596

DANet	0.21 553	0.16 580	0.29 583	0.25 605	0.13 552	0.23 554	0.19 513	0.28 489	0.27 475	0.28 580	0.32 547	0.35 600	0.32 618	0.31 603	0.24 567	0.11 538	0.09 542	0.11 548	0.10 531	0.13 578	0.11 544
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 553	0.16 580	0.27 571	0.18 371	0.11 494	0.22 539	0.13 168	0.33 557	0.49 612	0.30 596	0.40 594	0.32 583	0.25 571	0.31 603	0.23 555	0.10 504	0.07 476	0.11 548	0.08 446	0.11 545	0.10 518

PWCDC_ROB	0.21 553	0.13 547	0.23 551	0.25 605	0.12 526	0.20 514	0.15 321	0.34 572	0.55 631	0.29 590	0.49 627	0.21 459	0.15 441	0.28 589	0.20 518	0.11 538	0.09 542	0.10 518	0.08 446	0.11 545	0.09 488

GASNet	0.22 561	0.24 629	0.34 602	0.26 614	0.17 616	0.27 593	0.16 385	0.45 641	0.42 586	0.27 567	0.24 444	0.30 561	0.16 462	0.27 580	0.18 493	0.12 564	0.09 542	0.12 570	0.11 563	0.16 620	0.08 442

Anonymous_2	0.22 561	0.17 590	0.28 574	0.15 101	0.16 604	0.33 616	0.22 565	0.23 389	0.18 314	0.23 530	0.24 444	0.26 526	0.27 586	0.27 580	0.24 567	0.22 647	0.26 657	0.17 620	0.17 630	0.16 620	0.18 632

Wz-Net-LNSev	0.22 561	0.16 580	0.41 618	0.22 564	0.13 552	0.25 572	0.24 588	0.33 557	0.44 597	0.30 596	0.42 613	0.32 583	0.19 521	0.23 557	0.27 594	0.10 504	0.09 542	0.08 384	0.08 446	0.12 562	0.11 544

FINET	0.22 561	0.18 604	0.28 574	0.19 442	0.16 604	0.24 563	0.24 588	0.33 557	0.49 612	0.26 560	0.33 553	0.22 477	0.23 554	0.23 557	0.18 493	0.18 631	0.16 629	0.11 548	0.10 531	0.15 607	0.14 596

Syn2CoEx	0.22 561	0.16 580	0.29 583	0.29 636	0.15 590	0.26 584	0.21 551	0.34 572	0.32 521	0.29 590	0.36 572	0.28 543	0.25 571	0.20 513	0.25 575	0.16 625	0.12 595	0.14 598	0.11 563	0.09 487	0.08 442

aanetorigin	0.22 561	0.17 590	0.57 639	0.18 371	0.10 438	0.16 431	0.19 513	0.20 328	0.33 526	0.49 646	0.48 626	0.30 561	0.28 595	0.21 531	0.24 567	0.08 405	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.10 523	0.09 488

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 561	0.21 619	0.25 560	0.26 614	0.11 494	0.24 563	0.14 237	0.39 616	0.24 424	0.32 610	0.36 572	0.30 561	0.21 541	0.19 495	0.22 544	0.17 630	0.14 619	0.21 634	0.16 623	0.13 578	0.12 565

RP	0.22 561	0.13 547	0.22 543	0.23 585	0.12 526	0.21 525	0.20 534	0.26 450	0.45 601	0.22 515	0.38 583	0.37 605	0.25 571	0.28 589	0.25 575	0.11 538	0.12 595	0.13 584	0.12 585	0.13 578	0.14 596

stereogan	0.22 561	0.11 501	0.21 533	0.20 506	0.12 526	0.32 614	0.19 513	0.36 594	0.45 601	0.23 530	0.39 591	0.35 600	0.27 586	0.33 612	0.23 555	0.10 504	0.12 595	0.10 518	0.10 531	0.14 595	0.14 596

GANet	0.22 561	0.13 547	0.21 533	0.25 605	0.14 571	0.23 554	0.22 565	0.42 629	0.27 475	0.31 603	0.43 616	0.37 605	0.29 600	0.23 557	0.23 555	0.10 504	0.12 595	0.10 518	0.09 492	0.10 523	0.08 442

MDST_ROB	0.22 561	0.10 475	0.18 494	0.18 371	0.11 494	0.40 640	0.19 513	0.44 639	0.42 586	0.40 629	0.40 594	0.29 551	0.21 541	0.27 580	0.19 508	0.11 538	0.10 565	0.14 598	0.11 563	0.10 523	0.08 442

XPNet_ROB	0.22 561	0.12 520	0.20 523	0.22 564	0.13 552	0.22 539	0.19 513	0.35 587	0.40 577	0.30 596	0.40 594	0.38 611	0.27 586	0.26 578	0.29 611	0.15 608	0.10 565	0.10 518	0.10 531	0.13 578	0.12 565

PSMNet_ROB	0.22 561	0.12 520	0.15 393	0.27 622	0.15 590	0.25 572	0.36 655	0.43 635	0.37 562	0.27 567	0.33 553	0.32 583	0.23 554	0.21 531	0.27 594	0.12 564	0.08 509	0.13 584	0.11 563	0.10 523	0.09 488

MSAF-DinoV2	0.23 574	0.11 501	0.25 560	0.17 281	0.10 438	0.28 603	0.17 418	0.38 610	0.56 633	0.21 500	0.27 501	0.47 641	0.28 595	0.36 624	0.40 648	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.09 492	0.12 562	0.11 544

Wz-Net-MNSev	0.23 574	0.13 547	0.33 599	0.20 506	0.15 590	0.36 629	0.25 604	0.34 572	0.45 601	0.29 590	0.41 605	0.39 616	0.19 521	0.25 574	0.27 594	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.12 562	0.10 518

DDUNet	0.23 574	0.18 604	0.22 543	0.22 564	0.15 590	0.25 572	0.24 588	0.30 521	0.31 515	0.31 603	0.37 575	0.34 594	0.26 579	0.25 574	0.21 531	0.18 631	0.13 609	0.17 620	0.11 563	0.16 620	0.17 628

APVNet	0.23 574	0.12 520	0.20 523	0.18 371	0.14 571	0.32 614	0.31 644	0.40 619	0.33 526	0.27 567	0.40 594	0.30 561	0.29 600	0.27 580	0.25 575	0.11 538	0.12 595	0.11 548	0.14 603	0.12 562	0.13 580

AF-Net	0.23 574	0.17 590	0.17 460	0.27 622	0.13 552	0.26 584	0.24 588	0.33 557	0.51 620	0.25 555	0.33 553	0.39 616	0.27 586	0.28 589	0.26 588	0.11 538	0.10 565	0.16 617	0.12 585	0.11 545	0.11 544

edge stereo	0.23 574	0.14 562	0.21 533	0.21 542	0.13 552	0.24 563	0.16 385	0.32 543	0.42 586	0.32 610	0.40 594	0.39 616	0.35 627	0.25 574	0.25 575	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.11 563	0.12 562	0.14 596

Nwc_Net	0.23 574	0.17 590	0.22 543	0.25 605	0.15 590	0.25 572	0.27 618	0.38 610	0.39 573	0.22 515	0.41 605	0.30 561	0.29 600	0.28 589	0.25 575	0.11 538	0.10 565	0.17 620	0.20 636	0.10 523	0.11 544

RTSC	0.23 574	0.13 547	0.30 589	0.21 542	0.13 552	0.29 607	0.17 418	0.36 594	0.68 656	0.27 567	0.34 563	0.30 561	0.22 548	0.32 608	0.31 624	0.10 504	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.13 578	0.14 596

RYNet	0.23 574	0.12 520	0.22 543	0.19 442	0.17 616	0.47 647	0.26 613	0.39 616	0.49 612	0.24 542	0.29 527	0.34 594	0.24 563	0.20 513	0.31 624	0.10 504	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.14 595	0.15 610

NaN_ROB	0.23 574	0.20 613	0.25 560	0.25 605	0.13 552	0.31 612	0.27 618	0.34 572	0.41 584	0.31 603	0.31 538	0.32 583	0.23 554	0.31 603	0.22 544	0.11 538	0.17 633	0.10 518	0.11 563	0.08 424	0.09 488

ETE_ROB	0.23 574	0.17 590	0.23 551	0.25 605	0.14 571	0.26 584	0.29 635	0.32 543	0.37 562	0.28 580	0.37 575	0.45 633	0.27 586	0.28 589	0.27 594	0.11 538	0.09 542	0.12 570	0.10 531	0.14 595	0.13 580

w-ln-seven	0.24 585	0.15 569	0.58 642	0.20 506	0.14 571	0.26 584	0.22 565	0.36 594	0.62 646	0.30 596	0.40 594	0.30 561	0.23 554	0.22 549	0.28 602	0.09 463	0.09 542	0.11 548	0.10 531	0.11 545	0.10 518

SQANet	0.24 585	0.24 629	0.31 592	0.31 642	0.19 630	0.27 593	0.13 168	0.30 521	0.33 526	0.25 555	0.37 575	0.31 576	0.22 548	0.27 580	0.23 555	0.15 608	0.10 565	0.21 634	0.16 623	0.22 637	0.16 619

DeepPrunerF	0.24 585	0.17 590	0.45 624	0.26 614	0.16 604	0.23 554	0.29 635	0.37 603	0.51 620	0.27 567	0.31 538	0.24 503	0.28 595	0.22 549	0.23 555	0.15 608	0.11 579	0.20 633	0.18 634	0.12 562	0.14 596

PA-Net	0.24 585	0.18 604	0.34 602	0.28 629	0.22 640	0.22 539	0.39 660	0.29 508	0.39 573	0.22 515	0.33 553	0.25 516	0.26 579	0.21 531	0.25 575	0.10 504	0.23 654	0.15 609	0.22 641	0.09 487	0.13 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 585	0.15 569	0.18 494	0.34 646	0.18 626	0.24 563	0.24 588	0.34 572	0.29 499	0.31 603	0.38 583	0.38 611	0.29 600	0.23 557	0.25 575	0.15 608	0.12 595	0.18 629	0.21 638	0.13 578	0.13 580

WCMA_ROB	0.24 585	0.11 501	0.24 557	0.17 281	0.14 571	0.34 620	0.16 385	0.33 557	0.33 526	0.39 626	0.54 635	0.40 622	0.35 627	0.35 620	0.26 588	0.12 564	0.12 595	0.12 570	0.11 563	0.14 595	0.14 596

SGM_RVC	0.24 585	0.12 520	0.16 436	0.15 101	0.09 323	0.34 620	0.19 513	0.35 587	0.32 521	0.44 640	0.38 583	0.53 649	0.36 630	0.36 624	0.26 588	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.13 597	0.11 545	0.11 544
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 592	0.18 604	0.19 518	0.20 506	0.15 590	0.22 539	0.19 513	0.33 557	0.42 586	0.30 596	0.22 427	0.33 589	0.28 595	0.42 647	0.28 602	0.47 669	0.12 595	0.31 657	0.11 563	0.17 627	0.12 565

z-mn7	0.25 592	0.15 569	0.47 628	0.19 442	0.13 552	0.28 603	0.25 604	0.35 587	0.64 650	0.27 567	0.57 642	0.29 551	0.24 563	0.32 608	0.27 594	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.10 523	0.10 518

DGSMNet	0.25 592	0.19 608	0.34 602	0.21 542	0.24 645	0.24 563	0.21 551	0.36 594	0.42 586	0.25 555	0.32 547	0.38 611	0.21 541	0.29 596	0.24 567	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.16 623	0.23 640	0.23 645

psmorigin	0.25 592	0.16 580	0.35 608	0.17 281	0.13 552	0.24 563	0.14 237	0.34 572	0.34 537	0.41 633	0.55 636	0.41 625	0.38 634	0.35 620	0.28 602	0.11 538	0.15 623	0.11 548	0.11 563	0.12 562	0.17 628

RGC	0.25 592	0.20 613	0.29 583	0.28 629	0.16 604	0.22 539	0.23 577	0.33 557	0.44 597	0.27 567	0.40 594	0.38 611	0.28 595	0.37 629	0.23 555	0.11 538	0.13 609	0.17 620	0.17 630	0.15 607	0.16 619

G-Net	0.25 592	0.17 590	0.38 612	0.23 585	0.16 604	0.51 650	0.23 577	0.29 508	0.35 551	0.36 619	0.38 583	0.31 576	0.29 600	0.28 589	0.27 594	0.11 538	0.09 542	0.12 570	0.10 531	0.16 620	0.14 596

NCC-stereo	0.25 592	0.15 569	0.31 592	0.26 614	0.17 616	0.21 525	0.31 644	0.41 624	0.40 577	0.24 542	0.38 583	0.33 589	0.29 600	0.37 629	0.28 602	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.22 641	0.13 578	0.13 580

Abc-Net	0.25 592	0.15 569	0.31 592	0.26 614	0.17 616	0.21 525	0.31 644	0.41 624	0.40 577	0.24 542	0.38 583	0.33 589	0.29 600	0.37 629	0.28 602	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.22 641	0.13 578	0.13 580
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 592	0.12 520	0.49 631	0.22 564	0.12 526	0.36 629	0.29 635	0.30 521	0.57 635	0.24 542	0.47 625	0.30 561	0.31 616	0.30 602	0.30 618	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.10 523	0.10 518

FBW_ROB	0.25 592	0.17 590	0.23 551	0.27 622	0.14 571	0.26 584	0.22 565	0.42 629	0.43 595	0.42 635	0.41 605	0.43 629	0.27 586	0.32 608	0.24 567	0.09 463	0.15 623	0.15 609	0.12 585	0.12 562	0.10 518

SANet	0.25 592	0.14 562	0.29 583	0.21 542	0.11 494	0.29 607	0.25 604	0.40 619	0.65 654	0.36 619	0.40 594	0.42 627	0.27 586	0.27 580	0.25 575	0.12 564	0.09 542	0.10 518	0.09 492	0.13 578	0.12 565

LALA_ROB	0.25 592	0.16 580	0.23 551	0.27 622	0.17 616	0.27 593	0.27 618	0.42 629	0.38 568	0.33 614	0.39 591	0.51 645	0.26 579	0.29 596	0.28 602	0.16 625	0.09 542	0.13 584	0.12 585	0.13 578	0.13 580

DStereoSA	0.26 604	0.19 608	0.39 613	0.27 622	0.17 616	0.23 554	0.21 551	0.50 649	0.60 641	0.22 515	0.30 533	0.29 551	0.34 623	0.40 640	0.29 611	0.12 564	0.11 579	0.16 617	0.14 603	0.15 607	0.12 565

zh-sn7	0.26 604	0.17 590	0.55 636	0.24 597	0.14 571	0.25 572	0.25 604	0.34 572	0.49 612	0.29 590	0.55 636	0.29 551	0.32 618	0.37 629	0.33 632	0.10 504	0.10 565	0.11 548	0.11 563	0.12 562	0.12 565

zh-mn7	0.26 604	0.15 569	0.59 644	0.19 442	0.14 571	0.24 563	0.22 565	0.35 587	0.63 649	0.35 616	0.67 652	0.31 576	0.25 571	0.31 603	0.26 588	0.09 463	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.09 487	0.11 544

Wz-Net-SNSev	0.26 604	0.17 590	0.46 625	0.25 605	0.14 571	0.26 584	0.24 588	0.38 610	0.57 635	0.30 596	0.56 638	0.39 616	0.26 579	0.24 569	0.32 629	0.10 504	0.09 542	0.10 518	0.11 563	0.11 545	0.11 544

SHD	0.26 604	0.15 569	0.31 592	0.24 597	0.18 626	0.23 554	0.15 321	0.39 616	0.72 661	0.32 610	0.42 613	0.36 602	0.29 600	0.33 612	0.30 618	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.13 597	0.16 620	0.20 640

ADCMid	0.26 604	0.15 569	0.42 621	0.20 506	0.14 571	0.25 572	0.26 613	0.35 587	0.40 577	0.37 623	0.45 620	0.34 594	0.42 645	0.36 624	0.36 638	0.10 504	0.09 542	0.11 548	0.11 563	0.13 578	0.13 580

AnyNet_C32	0.26 604	0.16 580	0.39 613	0.20 506	0.17 616	0.26 584	0.31 644	0.32 543	0.45 601	0.31 603	0.50 629	0.30 561	0.34 623	0.41 646	0.36 638	0.12 564	0.12 595	0.12 570	0.14 603	0.14 595	0.15 610

ADCPNet	0.26 604	0.17 590	0.62 647	0.21 542	0.15 590	0.36 629	0.25 604	0.33 557	0.37 562	0.31 603	0.41 605	0.36 602	0.29 600	0.29 596	0.34 636	0.12 564	0.10 565	0.11 548	0.12 585	0.14 595	0.13 580

DStereoFS	0.27 612	0.22 623	0.32 596	0.23 585	0.15 590	0.23 554	0.21 551	0.52 654	0.49 612	0.28 580	0.45 620	0.34 594	0.36 630	0.53 658	0.29 611	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.13 597	0.17 627	0.17 628

DispFullNet	0.27 612	0.22 623	0.66 651	0.28 629	0.17 616	0.27 593	0.17 418	0.34 572	0.57 635	0.27 567	0.37 575	0.43 629	0.24 563	0.39 636	0.25 575	0.12 564	0.06 405	0.19 631	0.11 563	0.23 640	0.16 619

MeshStereo	0.27 612	0.13 547	0.18 494	0.15 101	0.11 494	0.33 616	0.24 588	0.41 624	0.36 556	0.53 649	0.58 646	0.67 659	0.41 641	0.36 624	0.27 594	0.14 604	0.13 609	0.13 584	0.11 563	0.11 545	0.11 544
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
PSMNet-RUCA	0.28 615	0.33 650	0.42 621	0.36 650	0.32 657	0.18 471	0.20 534	0.42 629	0.30 505	0.33 614	0.41 605	0.40 622	0.24 563	0.31 603	0.20 518	0.19 635	0.11 579	0.25 641	0.15 619	0.22 637	0.16 619

CC-Net-ROB	0.28 615	0.31 648	0.36 610	0.30 640	0.15 590	0.25 572	0.19 513	0.45 641	0.34 537	0.39 626	0.37 575	0.39 616	0.31 616	0.27 580	0.27 594	0.24 654	0.18 635	0.30 656	0.23 645	0.19 634	0.15 610

DPSNet	0.28 615	0.16 580	0.33 599	0.18 371	0.13 552	0.55 653	0.42 663	0.52 654	0.68 656	0.29 590	0.38 583	0.39 616	0.30 611	0.32 608	0.23 555	0.11 538	0.10 565	0.11 548	0.08 446	0.20 636	0.16 619

PDISCO_ROB	0.28 615	0.16 580	0.28 574	0.28 629	0.20 634	0.33 616	0.27 618	0.45 641	0.58 638	0.28 580	0.41 605	0.45 633	0.30 611	0.34 615	0.35 637	0.12 564	0.09 542	0.17 620	0.16 623	0.17 627	0.13 580

Wz-Net-TNSev	0.29 619	0.20 613	0.69 659	0.19 442	0.15 590	0.38 635	0.27 618	0.36 594	0.56 633	0.35 616	0.42 613	0.45 633	0.39 635	0.33 612	0.31 624	0.13 583	0.13 609	0.10 518	0.12 585	0.15 607	0.15 610

WZ-Net	0.29 619	0.17 590	0.82 670	0.23 585	0.16 604	0.35 625	0.29 635	0.40 619	0.59 640	0.24 542	0.57 642	0.37 605	0.25 571	0.34 615	0.37 642	0.09 463	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.14 595	0.16 619

XQC	0.29 619	0.23 626	0.53 633	0.29 636	0.19 630	0.36 629	0.28 624	0.37 603	0.58 638	0.31 603	0.31 538	0.37 605	0.30 611	0.39 636	0.39 646	0.13 583	0.09 542	0.15 609	0.12 585	0.18 631	0.18 632

MultiAttention	0.30 622	0.08 326	0.15 393	0.19 442	0.13 552	1.56 689	1.33 693	0.36 594	0.36 556	0.20 484	0.21 410	0.24 503	0.11 322	0.39 636	0.18 493	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.11 545	0.09 488

ccnet	0.30 622	0.28 639	0.24 557	0.20 506	0.28 652	0.41 642	0.22 565	0.46 644	0.33 526	0.37 623	0.46 623	0.37 605	0.30 611	0.40 640	0.43 653	0.23 652	0.14 619	0.21 634	0.17 630	0.23 640	0.19 637

EDNetEfficient	0.30 622	0.24 629	1.18 680	0.18 371	0.10 438	0.20 514	0.20 534	0.21 346	0.61 643	0.74 666	0.56 638	0.30 561	0.40 640	0.23 557	0.32 629	0.09 463	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.11 545	0.10 518

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 622	0.24 629	0.30 589	0.36 650	0.16 604	0.36 629	0.31 644	0.34 572	0.43 595	0.41 633	0.46 623	0.38 611	0.30 611	0.35 620	0.29 611	0.19 635	0.20 641	0.26 642	0.29 655	0.18 631	0.19 637

ADCS	0.30 622	0.19 608	0.48 630	0.21 542	0.18 626	0.29 607	0.24 588	0.42 629	0.64 650	0.40 629	0.50 629	0.40 622	0.37 632	0.40 640	0.43 653	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.14 603	0.16 620	0.16 619

CSAN	0.30 622	0.24 629	0.28 574	0.34 646	0.19 630	0.34 620	0.42 663	0.38 610	0.51 620	0.38 625	0.40 594	0.44 632	0.34 623	0.29 596	0.31 624	0.19 635	0.16 629	0.19 631	0.19 635	0.14 595	0.15 610

AANet	0.31 628	0.20 613	1.05 678	0.16 193	0.13 552	0.23 554	0.16 385	0.30 521	0.64 650	0.60 655	0.53 633	0.46 637	0.39 635	0.23 557	0.33 632	0.12 564	0.10 565	0.11 548	0.10 531	0.13 578	0.12 565

GANetREF_RVC	0.31 628	0.34 651	0.29 583	0.35 648	0.16 604	0.33 616	0.42 663	0.48 647	0.52 626	0.35 616	0.35 567	0.34 594	0.32 618	0.40 640	0.33 632	0.27 656	0.20 641	0.29 654	0.15 619	0.19 634	0.18 632
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSMD_ROB	0.31 628	0.26 635	0.26 569	0.24 597	0.21 637	0.34 620	0.25 604	0.34 572	0.39 573	0.40 629	0.69 656	0.45 633	0.41 641	0.34 615	0.28 602	0.20 640	0.20 641	0.26 642	0.25 647	0.23 640	0.22 644

FC-DCNN v2	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.26 614	0.23 641	0.39 638	0.29 635	0.41 624	0.44 597	0.46 643	0.57 642	0.51 645	0.41 641	0.38 634	0.30 618	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646

FCDSN-DC	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.30 640	0.24 645	0.39 638	0.28 624	0.43 635	0.42 586	0.44 640	0.53 633	0.51 645	0.42 645	0.37 629	0.30 618	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.25 648
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.33 631	0.22 623	0.58 642	0.31 642	0.15 590	0.36 629	0.17 418	0.54 658	0.46 608	0.47 645	0.56 638	0.58 652	0.39 635	0.36 624	0.38 645	0.15 608	0.15 623	0.18 629	0.21 638	0.16 620	0.16 619

FC-DCNN	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.26 614	0.23 641	0.38 635	0.29 635	0.40 619	0.44 597	0.46 643	0.56 638	0.51 645	0.41 641	0.38 634	0.31 624	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646

PASM	0.33 631	0.25 634	0.51 632	0.28 629	0.27 651	0.30 610	0.31 644	0.35 587	0.51 620	0.36 619	0.40 594	0.47 641	0.35 627	0.34 615	0.36 638	0.23 652	0.26 657	0.26 642	0.28 654	0.23 640	0.21 641

SGM-ForestM	0.33 631	0.12 520	0.17 460	0.16 193	0.11 494	0.42 644	0.20 534	0.43 635	0.53 630	0.53 649	0.57 642	1.41 683	0.44 650	0.42 647	0.29 611	0.14 604	0.16 629	0.16 617	0.16 623	0.12 562	0.13 580

LSM	0.34 637	0.21 619	0.62 647	0.27 622	0.62 677	0.35 625	0.26 613	0.43 635	0.49 612	0.45 642	0.60 650	0.42 627	0.37 632	0.35 620	0.26 588	0.13 583	0.21 651	0.14 598	0.16 623	0.18 631	0.34 660

GCST	0.37 638	0.42 658	0.27 571	1.03 684	0.39 659	0.18 471	0.08 7	0.21 346	0.18 314	0.28 580	0.25 470	0.15 368	0.12 355	0.16 411	0.14 407	0.64 680	0.43 669	0.75 676	0.65 679	0.64 673	0.46 671

AnyNet_C01	0.37 638	0.26 635	1.41 683	0.22 564	0.17 616	0.51 650	0.28 624	0.36 594	0.40 577	0.39 626	0.75 662	0.46 637	0.39 635	0.46 650	0.50 663	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.14 603	0.14 595	0.16 619

otaku	0.39 640	0.38 654	0.53 633	0.44 657	0.28 652	0.57 655	0.24 588	0.42 629	0.62 646	0.40 629	0.50 629	0.46 637	0.34 623	0.40 640	0.33 632	0.30 657	0.30 661	0.39 661	0.33 660	0.30 655	0.29 654

ACVNet-4b	0.39 640	0.53 661	0.56 637	0.45 658	0.24 645	0.46 646	0.18 467	0.50 649	0.64 650	0.42 635	0.45 620	0.60 653	0.27 586	0.34 615	0.24 567	0.33 659	0.14 619	0.48 664	0.42 666	0.31 658	0.27 653

PVD	0.40 642	0.21 619	0.40 616	0.32 645	0.23 641	0.30 610	0.45 667	0.53 657	0.97 675	0.55 652	0.80 666	0.54 650	0.60 665	0.53 658	0.40 648	0.19 635	0.14 619	0.17 620	0.14 603	0.24 646	0.32 658

Ntro	0.41 643	0.40 656	0.54 635	0.46 661	0.30 656	0.64 659	0.24 588	0.47 645	0.68 656	0.42 635	0.49 627	0.47 641	0.42 645	0.40 640	0.32 629	0.32 658	0.28 659	0.37 660	0.31 658	0.33 660	0.29 654

SAMSARA	0.41 643	0.28 639	0.34 602	0.55 664	0.39 659	0.85 674	1.25 692	0.49 648	0.52 626	0.36 619	0.35 567	0.56 651	0.39 635	0.39 636	0.41 650	0.15 608	0.20 641	0.15 609	0.14 603	0.23 640	0.21 641

ELAS_RVC	0.42 645	0.29 646	0.33 599	0.28 629	0.24 645	0.56 654	0.38 658	0.50 649	0.61 643	0.74 666	0.76 663	0.67 659	0.56 660	0.55 661	0.42 652	0.22 647	0.21 651	0.27 645	0.26 648	0.27 654	0.26 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 645	0.29 646	0.34 602	0.28 629	0.24 645	0.63 658	0.37 656	0.52 654	0.52 626	0.72 663	0.82 667	0.68 661	0.56 660	0.52 656	0.45 659	0.22 647	0.21 651	0.27 645	0.26 648	0.26 652	0.26 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.44 647	0.27 637	0.64 650	0.61 666	0.50 666	0.34 620	0.23 577	0.47 645	0.52 626	0.57 654	0.59 648	0.78 665	0.33 621	0.49 652	0.30 618	0.33 659	0.25 655	0.27 645	0.33 660	0.47 664	0.41 667

Consistency-Raft	0.44 647	0.40 656	0.46 625	0.37 652	0.43 663	0.42 644	0.41 661	0.57 660	0.55 631	0.32 610	0.73 660	0.32 583	0.50 654	0.42 647	0.49 662	0.39 663	0.36 666	0.45 663	0.52 675	0.42 663	0.30 656

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 647	0.39 655	0.56 637	0.40 653	0.20 634	0.66 661	0.33 653	0.54 658	0.72 661	0.71 662	0.72 659	0.62 654	0.55 658	0.52 656	0.47 660	0.20 640	0.19 640	0.29 654	0.30 657	0.24 646	0.19 637

ACVNet_1	0.45 650	0.51 660	0.61 645	0.45 658	0.28 652	0.50 648	0.28 624	0.58 665	0.71 660	0.63 657	0.59 648	0.74 664	0.50 654	0.50 653	0.36 638	0.26 655	0.25 655	0.39 661	0.29 655	0.32 659	0.25 648

RTS	0.46 651	0.19 608	3.33 689	0.25 605	0.15 590	0.72 666	0.21 551	0.37 603	0.78 668	0.42 635	0.44 618	0.31 576	0.43 648	0.55 661	0.37 642	0.10 504	0.09 542	0.13 584	0.13 597	0.15 607	0.15 610

RTSA	0.46 651	0.19 608	3.33 689	0.25 605	0.15 590	0.72 666	0.21 551	0.37 603	0.78 668	0.42 635	0.44 618	0.31 576	0.43 648	0.55 661	0.37 642	0.10 504	0.09 542	0.13 584	0.13 597	0.15 607	0.15 610

MANE	0.47 653	0.28 639	0.28 574	0.27 622	0.24 645	0.50 648	0.32 652	0.57 660	0.62 646	0.74 666	1.20 685	1.21 676	0.64 667	0.54 660	0.39 646	0.22 647	0.20 641	0.27 645	0.31 658	0.26 652	0.25 648

NVStereoNet_ROB	0.47 653	0.37 653	0.47 628	0.42 656	0.29 655	0.35 625	0.35 654	0.50 649	0.61 643	0.73 664	0.94 672	0.70 663	0.68 669	0.48 651	0.62 671	0.22 647	0.33 665	0.34 659	0.34 663	0.30 655	0.31 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 655	0.27 637	0.61 645	0.29 636	0.20 634	0.40 640	0.19 513	0.51 653	0.66 655	0.53 649	0.91 671	1.02 670	0.59 664	0.51 655	0.58 668	0.53 673	0.32 664	0.55 670	0.40 664	0.36 661	0.38 664

LE_ROB	0.50 656	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.26 584	0.17 418	0.23 389	1.71 690	4.68 696	0.67 652	0.46 637	0.47 651	0.21 531	0.30 618	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

anonymity	0.53 657	0.58 662	0.66 651	0.41 654	0.61 676	0.54 652	0.41 661	0.57 660	0.41 584	0.56 653	0.50 629	0.50 644	0.55 658	0.59 666	0.50 663	0.58 676	0.50 679	0.51 666	0.51 673	0.52 666	0.58 674

RainbowNet	0.54 658	0.61 665	0.71 664	0.57 665	0.43 663	0.66 661	0.37 656	0.60 666	0.87 672	0.51 647	0.67 652	0.63 655	0.47 651	0.50 653	0.44 656	0.47 669	0.48 675	0.53 668	0.41 665	0.53 668	0.41 667

BEATNet-Init1	0.54 658	0.28 639	0.68 658	0.31 642	0.21 637	0.85 674	0.31 644	0.57 660	0.69 659	0.89 673	1.00 675	2.17 690	0.66 668	0.58 665	0.44 656	0.19 635	0.18 635	0.23 639	0.22 641	0.22 637	0.21 641

SGM+DAISY	0.57 660	0.58 662	0.67 655	0.41 654	0.55 670	0.68 663	0.51 670	0.57 660	0.46 608	0.67 658	0.70 657	0.69 662	0.57 662	0.64 668	0.58 668	0.59 677	0.49 676	0.50 665	0.50 672	0.52 666	0.59 677

SPS-STEREO	0.58 661	0.59 664	0.66 651	0.45 658	0.55 670	0.65 660	0.44 666	0.63 667	0.51 620	0.69 660	0.65 651	0.66 658	0.58 663	0.62 667	0.62 671	0.62 679	0.47 674	0.51 666	0.49 670	0.55 669	0.58 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 662	0.66 669	0.66 651	0.51 662	0.69 681	0.70 664	0.58 674	0.65 668	0.75 666	0.61 656	0.73 660	0.63 655	0.68 669	0.65 669	0.60 670	0.66 681	0.58 688	0.63 671	0.59 676	0.68 677	0.69 684

IMH-64-1	0.66 663	0.62 666	0.69 659	0.72 669	0.51 667	0.60 656	0.51 670	0.92 674	0.84 670	0.75 669	1.02 676	0.81 666	0.78 674	0.80 672	0.50 663	0.43 665	0.46 670	0.72 673	0.48 668	0.55 669	0.40 665

IMH-64	0.66 663	0.62 666	0.69 659	0.72 669	0.51 667	0.60 656	0.51 670	0.92 674	0.84 670	0.75 669	1.02 676	0.81 666	0.78 674	0.80 672	0.50 663	0.43 665	0.46 670	0.72 673	0.48 668	0.55 669	0.40 665

ACVNet_2	0.67 665	0.68 670	0.70 662	0.64 667	0.41 661	0.75 669	0.50 669	0.98 680	1.38 685	0.90 674	1.09 679	1.04 671	0.74 672	0.55 661	0.48 661	0.43 665	0.40 668	0.53 668	0.45 667	0.48 665	0.36 662

IMH	0.72 666	0.65 668	0.70 662	0.77 671	0.54 669	0.71 665	0.56 673	0.99 682	1.08 676	0.82 672	1.09 679	0.89 668	0.88 678	0.88 680	0.53 667	0.44 668	0.50 679	0.75 676	0.51 673	0.58 672	0.42 669

PWCK	0.72 666	0.95 680	0.99 676	0.77 671	0.32 657	0.79 671	0.38 658	0.92 674	0.90 673	0.96 677	0.76 663	0.97 669	0.62 666	0.87 678	0.68 674	0.73 683	0.46 670	0.76 678	0.49 670	0.71 680	0.44 670

JetBlue	0.73 668	0.46 659	1.21 681	0.52 663	0.47 665	2.16 690	0.67 680	0.78 670	0.72 661	0.70 661	0.79 665	1.21 676	0.84 676	1.06 687	1.04 687	0.40 664	0.28 659	0.33 658	0.33 660	0.30 655	0.34 660

TorneroNet-64	0.76 669	0.73 672	0.77 668	0.78 673	0.58 675	0.94 679	0.58 674	0.85 673	1.26 680	0.67 658	0.88 669	1.41 683	0.76 673	0.87 678	0.68 674	0.49 671	0.46 670	0.73 675	0.59 676	0.68 677	0.54 673

MADNet+	0.76 669	0.72 671	3.76 692	0.67 668	0.41 661	0.99 680	0.97 690	0.72 669	0.75 666	0.52 648	0.58 646	0.64 657	0.68 669	0.89 681	1.04 687	0.35 661	0.36 666	0.28 653	0.23 645	0.38 662	0.33 659

WAO-7	0.80 671	0.78 674	0.57 639	0.85 676	0.67 680	0.76 670	0.69 683	1.07 684	1.30 682	0.90 674	1.20 685	1.05 672	0.93 680	0.71 670	0.68 674	0.60 678	0.62 689	0.67 672	0.68 682	0.64 673	0.59 677

WAO-6	0.82 672	0.81 675	0.63 649	0.87 678	0.63 678	0.79 671	0.60 676	0.98 680	1.52 689	0.91 676	0.97 674	1.08 673	1.04 684	0.72 671	0.70 677	0.72 682	0.49 676	0.91 684	0.71 683	0.70 679	0.59 677

TorneroNet	0.83 673	0.75 673	0.83 672	0.85 676	0.63 678	1.03 683	0.65 678	0.96 678	1.14 678	0.80 671	1.10 681	1.36 681	0.88 678	0.95 683	0.82 682	0.57 674	0.49 676	0.79 681	0.66 681	0.74 683	0.64 683

LVE	0.84 674	0.87 678	0.86 673	0.81 674	0.56 672	1.09 685	0.66 679	1.07 684	1.45 687	0.97 678	1.23 687	1.11 674	0.86 677	0.84 675	0.72 678	0.49 671	0.56 685	0.76 678	0.60 678	0.66 675	0.60 680

Dean	0.88 675	0.88 679	0.81 669	0.82 675	0.57 673	0.91 676	0.62 677	1.17 690	1.71 690	1.15 685	1.16 683	1.31 680	1.00 683	0.82 674	0.83 683	0.57 674	0.56 685	0.78 680	0.65 679	0.67 676	0.58 674

WAO-8	0.92 676	0.83 676	0.67 655	0.94 681	0.70 682	0.92 677	0.68 681	1.08 686	1.80 692	1.06 682	1.42 689	1.29 678	1.08 686	0.86 676	0.80 680	0.74 684	0.54 682	0.86 682	0.75 684	0.71 680	0.63 681

Venus	0.92 676	0.83 676	0.67 655	0.94 681	0.70 682	0.92 677	0.68 681	1.08 686	1.80 692	1.06 682	1.42 689	1.29 678	1.08 686	0.86 676	0.80 680	0.74 684	0.54 682	0.86 682	0.75 684	0.71 680	0.63 681

UNDER WATER-64	0.97 678	0.96 681	1.48 685	0.88 679	0.57 673	1.24 688	0.90 688	0.78 670	0.96 674	1.05 680	0.85 668	1.56 688	1.26 690	0.97 685	0.99 685	0.88 688	0.57 687	1.04 688	0.88 688	0.81 684	0.75 685

notaker	0.98 679	1.13 683	1.02 677	1.14 686	0.81 685	0.73 668	0.69 683	0.94 677	1.15 679	1.19 687	1.19 684	1.41 683	1.17 689	1.10 689	0.74 679	0.82 687	0.64 690	1.18 689	0.79 686	1.02 687	0.82 688

UNDER WATER	0.99 680	1.00 682	1.47 684	1.00 683	0.71 684	1.18 687	0.86 686	0.81 672	1.09 677	1.02 679	0.90 670	1.53 687	1.26 690	1.06 687	1.02 686	0.79 686	0.54 682	1.02 686	0.88 688	0.83 685	0.75 685

ktn	1.02 681	1.23 685	0.82 670	1.24 688	0.86 687	1.00 682	0.86 686	0.96 678	1.37 684	1.05 680	1.12 682	1.16 675	1.06 685	0.95 683	0.62 671	1.28 693	0.71 691	1.39 693	0.83 687	1.06 689	0.77 687

KSHMR	1.10 682	1.19 684	0.90 675	1.26 689	1.00 689	0.99 680	0.96 689	1.13 689	1.35 683	1.16 686	1.28 688	1.40 682	0.97 682	1.03 686	0.93 684	1.03 691	1.08 693	1.20 690	1.03 692	1.03 688	0.98 690

DPSimNet_ROB	1.14 683	1.25 686	0.87 674	1.15 687	0.90 688	1.15 686	1.18 691	1.20 691	1.26 680	1.45 689	1.05 678	1.44 686	1.13 688	0.92 682	1.70 690	1.47 694	0.52 681	1.22 691	1.04 693	0.92 686	1.03 691

HanzoNet	1.31 684	1.29 687	1.22 682	1.13 685	0.85 686	1.05 684	0.84 685	1.06 683	1.47 688	1.66 690	1.63 691	2.48 692	1.78 692	1.63 691	1.69 689	1.27 692	0.80 692	1.32 692	1.02 691	1.07 690	0.90 689

JetRed	1.66 685	1.51 688	3.09 688	0.93 680	1.21 690	5.28 693	1.61 695	1.29 692	1.42 686	1.84 691	1.77 692	1.59 689	0.95 681	1.43 690	2.51 695	0.91 690	1.61 694	0.93 685	0.91 690	1.36 691	1.03 691

MADNet++	1.97 686	1.75 689	1.66 686	1.83 690	1.69 692	2.38 691	1.45 694	2.36 693	2.11 694	2.58 693	2.37 694	2.25 691	2.21 694	2.28 692	2.36 693	1.87 695	1.67 695	1.53 694	1.34 694	1.87 692	1.78 694

Selective-IGEV-i1pa	2.90 687	3.64 693	0.72 665	0.29 636	0.14 571	10.70 699	0.45 667	4.60 694	3.77 695	3.60 694	7.07 696	3.52 693	2.16 693	13.72 708	2.40 694	0.37 662	0.15 623	0.13 584	0.10 531	0.15 607	0.36 662

coex-ft	3.24 688	0.35 652	57.83 719	0.18 371	0.13 552	0.27 593	0.23 577	0.28 489	0.72 661	1.89 692	0.70 657	0.43 629	0.47 651	0.29 596	0.43 653	0.09 463	0.09 542	0.12 570	0.09 492	0.14 595	0.14 596

TCMNet-wrong-test	3.69 689	5.54 702	3.91 693	12.22 704	11.75 706	4.77 692	3.86 696	1.08 686	0.74 665	1.13 684	2.21 693	6.16 698	0.53 657	3.43 694	2.33 692	0.90 689	0.20 641	1.85 696	1.69 695	5.71 700	3.79 700

tt	4.65 690	0.07 193	3.54 691	2.01 691	1.55 691	10.25 697	16.66 700	8.90 703	5.03 696	1.33 688	0.96 673	4.71 694	4.74 696	3.33 693	5.86 697	6.06 703	10.30 709	1.87 697	2.09 697	2.61 694	1.19 693

USTest	6.16 691	2.65 692	2.79 687	6.48 698	7.21 698	14.33 701	21.38 702	6.98 702	9.55 701	5.35 699	6.12 695	5.71 697	7.69 699	6.31 698	6.75 699	1.97 696	3.38 701	1.63 695	2.14 698	2.49 693	2.35 695

xxxxx1	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

tt_ll	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

ff	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

EDNetEfficientorigin	7.92 695	0.32 649	152.98 720	0.20 506	0.10 438	0.22 539	0.17 418	0.23 389	0.60 641	0.73 664	0.67 652	0.41 625	0.51 656	0.24 569	0.41 650	0.08 405	0.07 476	0.09 470	0.07 371	0.12 562	0.11 544

DPSMNet_ROB	8.06 696	4.50 695	8.69 704	5.36 697	10.74 701	8.32 695	22.71 703	5.47 697	13.38 705	5.13 697	9.98 702	5.10 695	10.47 703	5.53 696	12.77 706	3.80 701	8.00 702	3.49 698	6.95 703	3.75 699	7.09 704

DGTPSM_ROB	8.06 696	4.50 695	8.69 704	5.34 695	10.73 700	8.32 695	22.71 703	5.47 697	13.38 705	5.13 697	9.98 702	5.10 695	10.47 703	5.53 696	12.77 706	3.79 700	8.00 702	3.49 698	6.95 703	3.74 698	7.09 704

PML	8.57 698	9.39 708	6.24 694	5.34 695	6.36 697	13.21 700	20.99 701	5.35 696	6.68 697	17.75 710	26.46 720	7.58 699	6.08 698	7.89 699	5.76 696	5.33 702	1.83 696	5.95 708	1.93 696	8.75 705	2.53 696

iinet-test	10.41 699	8.00 704	7.40 698	10.23 699	10.93 702	17.97 706	25.06 708	11.30 707	13.29 703	9.69 704	9.78 701	9.38 705	11.23 705	10.97 704	12.61 704	6.59 705	8.30 704	5.49 703	6.54 699	6.58 701	6.91 702

IINet	10.41 699	8.00 704	7.40 698	10.23 699	10.93 702	17.97 706	25.06 708	11.30 707	13.29 703	9.69 704	9.77 700	9.38 705	11.23 705	10.97 704	12.61 704	6.59 705	8.30 704	5.49 703	6.54 699	6.58 701	6.91 702

DLNR_Zeroshot_test	10.48 701	2.27 690	19.78 714	120.28 719	13.29 708	0.06 11	0.13 168	0.24 415	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.13 583	0.04 24	0.06 178	0.04 49	52.68 720	0.04 48

DLNR-FE	10.51 702	2.29 691	19.85 715	120.28 719	13.21 707	0.06 11	0.13 168	0.24 415	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.13 583	0.04 24	0.06 178	0.04 49	53.18 721	0.04 48

LRCNet_RVC	10.76 703	13.97 709	7.97 703	19.07 708	2.04 693	0.35 625	0.31 644	5.29 695	0.48 611	13.02 708	17.65 708	8.69 700	5.73 697	4.78 695	2.22 691	23.53 717	2.69 700	27.60 720	25.75 720	17.60 714	16.54 717

Anonymous_1	10.87 704	7.82 703	7.41 700	10.29 701	10.08 699	18.64 708	26.11 710	11.02 706	13.45 707	9.43 703	10.10 704	9.73 707	11.31 707	10.69 703	12.47 703	6.42 704	8.38 706	5.70 705	10.22 705	11.41 706	6.65 701

DPSM_ROB	11.10 705	8.47 706	7.95 701	10.84 702	11.58 704	19.10 709	26.50 713	12.02 709	14.09 708	10.38 706	10.91 705	10.39 708	11.92 708	11.67 706	13.39 708	6.99 707	8.79 707	5.82 706	6.92 701	6.97 703	7.31 706

DPSM	11.10 705	8.47 706	7.95 701	10.84 702	11.58 704	19.10 709	26.50 713	12.02 709	14.09 708	10.38 706	10.91 705	10.39 708	11.92 708	11.67 706	13.39 708	6.99 707	8.79 707	5.82 706	6.92 701	6.97 703	7.31 706

HaxPig	15.73 707	18.55 717	19.19 713	16.92 707	15.89 709	7.80 694	7.57 697	13.37 711	10.80 702	15.40 709	14.87 707	15.95 710	14.81 710	15.67 709	15.97 712	18.96 716	16.72 710	19.47 716	18.10 718	19.45 717	19.06 718

Selective-IGEV-i16pa	19.44 708	3.95 694	1.06 679	0.21 542	0.19 630	105.21 721	0.29 635	22.78 714	47.64 721	4.27 695	59.07 721	9.08 701	2.84 695	125.10 722	5.92 698	0.18 631	0.12 595	0.09 470	0.12 585	0.12 562	0.52 672

RSGM-EC	20.15 709	4.62 697	0.75 666	16.73 705	16.97 710	21.10 711	26.46 711	10.37 704	14.13 710	18.18 711	21.56 711	22.31 719	22.50 712	21.80 711	15.71 710	62.36 720	33.86 720	20.06 717	18.04 716	19.30 715	16.22 715

acva	20.15 709	4.62 697	0.75 666	16.73 705	16.97 710	21.10 711	26.46 711	10.37 704	14.13 710	18.18 711	21.56 711	22.31 719	22.50 712	21.80 711	15.71 710	62.36 720	33.86 720	20.06 717	18.04 716	19.30 715	16.22 715

MEDIAN_ROB	20.38 711	24.05 718	23.36 716	21.18 709	21.62 712	10.51 698	8.17 698	17.68 712	15.46 712	20.04 713	19.65 709	20.30 711	20.16 711	21.17 710	21.03 713	23.81 718	21.77 718	24.98 719	23.75 719	25.01 718	23.94 719

RAFT-FEzeroshot	22.33 712	17.12 711	15.83 706	21.95 712	23.32 716	38.31 714	53.41 720	23.99 715	28.43 715	20.66 715	21.84 713	21.02 715	24.05 717	23.33 713	27.09 718	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.95 711	14.05 710	14.76 711

RAFT-FE	22.33 712	17.12 711	15.83 706	21.95 712	23.32 716	38.31 714	53.41 720	23.99 715	28.43 715	20.66 715	21.84 713	21.02 715	24.05 717	23.33 713	27.09 718	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.95 711	14.05 710	14.76 711

CasAABBNet	22.33 712	17.11 710	15.84 708	21.94 711	23.28 714	38.30 713	53.40 718	24.05 717	28.44 717	20.66 715	21.86 715	21.03 717	24.04 716	23.35 715	27.03 717	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.94 710	14.04 709	14.76 711

FlowAnything	22.34 715	17.13 713	15.98 709	22.00 714	23.23 713	38.39 719	53.32 716	24.19 718	28.48 718	21.00 720	21.93 717	20.83 712	23.97 714	23.44 718	26.83 715	14.04 709	17.80 717	11.63 709	14.08 715	14.00 707	14.65 708

Hybrid-DGEV	22.38 716	17.26 716	16.15 711	21.92 710	23.29 715	38.36 716	53.40 718	24.38 721	28.67 720	20.64 714	21.89 716	21.01 714	24.05 717	23.35 715	27.12 720	14.08 714	17.70 715	11.71 714	13.99 714	14.01 708	14.70 710

Selective-RAFT-Error	22.39 717	17.14 714	16.01 710	22.00 714	23.34 718	38.37 717	53.36 717	24.24 720	28.53 719	20.80 718	21.94 718	20.94 713	24.02 715	23.48 719	27.33 721	14.07 713	17.70 715	11.70 710	13.93 709	14.05 710	14.83 714

LSM0	22.80 718	17.22 715	19.17 712	22.12 716	28.90 720	38.38 718	53.27 715	24.21 719	28.36 714	20.84 719	21.11 710	21.63 718	24.25 720	23.42 717	26.98 716	14.08 714	17.39 711	11.72 715	13.98 713	14.22 713	14.66 709

AVERAGE_ROB	24.89 719	29.12 719	27.98 717	24.83 717	24.59 719	17.82 705	11.61 699	21.45 713	19.91 713	25.04 721	24.38 719	25.06 721	25.31 721	24.69 720	22.86 714	29.74 719	27.09 719	28.97 721	27.94 721	30.07 719	29.35 720

test_example2	97.69 720	92.93 720	45.57 718	96.02 718	109.84 721	88.44 720	93.70 722	25.54 722	94.63 722	130.46 723	126.87 722	58.93 722	75.48 722	87.99 721	77.94 722	150.16 722	221.11 722	76.29 722	98.21 722	108.42 722	95.33 721

GS-Stereo							0.14 237	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.05 4	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

FSD					0.23 641	0.25 572	0.25 604	0.27 464	0.26 462	0.25 555	0.26 483	0.26 526	0.26 579	0.27 580	0.24 567	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648

ccccc		285.89 721		366.70 721	366.78 722	118.88 722		113.97 723		125.77 722		120.54 723		252.62 723		382.79 723	352.84 723	254.30 723	222.62 723	426.61 723

Low-res two-view benchmark