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

NBS	0.09 2	0.09 74	0.17 12	0.19 148	0.09 53	0.08 4	0.13 119	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 86	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.06 39

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.07 2	0.15 1	0.14 2	0.07 8	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.11 8	0.10 54	0.07 5	0.07 2	0.07 4	0.14 22	0.11 38	0.08 344	0.04 1	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 6	0.08 27	0.16 2	0.14 2	0.07 8	0.10 19	0.11 31	0.11 3	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.08 7	0.08 21	0.19 163	0.11 38	0.08 344	0.04 1	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.06 39

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.16 2	0.17 48	0.09 53	0.09 9	0.14 172	0.11 3	0.16 98	0.07 1	0.09 27	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.06 39

Pro-Stereo	0.10 6	0.07 2	0.16 2	0.17 48	0.10 117	0.17 203	0.13 119	0.11 3	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.08 7	0.06 1	0.22 264	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.08 373	0.05 6	0.06 39

VeloStereo	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.16 20	0.12 231	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 128	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.16 76	0.12 79	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

flow	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.16 20	0.12 231	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 128	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.12 79	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 6	0.09 74	0.17 12	0.14 2	0.09 53	0.12 36	0.15 227	0.12 6	0.12 14	0.09 16	0.13 149	0.06 1	0.09 55	0.11 2	0.14 212	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 2	0.16 2	0.15 7	0.06 1	0.08 4	0.12 63	0.12 6	0.12 14	0.08 2	0.12 117	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.10 6	0.10 122	0.24 123	0.14 2	0.10 117	0.09 9	0.09 4	0.12 6	0.09 2	0.11 87	0.12 117	0.09 40	0.09 55	0.12 5	0.11 38	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.07 70
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.13 92	0.08 27	0.18 21	0.29 663	0.30 750	0.12 36	0.13 119	0.12 6	0.18 146	0.09 16	0.08 19	0.10 78	0.08 21	0.14 22	0.11 38	0.07 165	0.31 792	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.06 39

ACC-I	0.11 23	0.10 122	0.19 33	0.17 48	0.09 53	0.06 2	0.14 172	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.13 149	0.09 40	0.09 55	0.18 132	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.06 39

Cross2Single-S	0.10 6	0.08 27	0.18 21	0.17 48	0.09 53	0.08 4	0.15 227	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.13 8	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.06 39

LACA_dic	0.10 6	0.16 458	0.18 21	0.16 20	0.07 8	0.14 63	0.11 31	0.13 12	0.11 8	0.09 16	0.08 19	0.09 40	0.08 21	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.07 247	0.06 39

DF_test	0.10 6	0.08 27	0.20 51	0.17 48	0.11 169	0.06 2	0.13 119	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.12 117	0.08 7	0.09 55	0.12 5	0.10 17	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.07 247	0.06 39

LGCAT	0.15 199	0.07 2	0.19 33	0.15 7	0.09 53	0.13 45	0.12 63	0.13 12	0.10 4	0.13 172	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.31 463	0.14 212	0.23 768	0.24 734	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.41 768

small-0shot	0.10 6	0.09 74	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.15 227	0.14 17	0.13 28	0.09 16	0.15 213	0.08 7	0.08 21	0.11 2	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

LACA3	0.10 6	0.11 189	0.16 2	0.15 7	0.07 8	0.16 153	0.14 172	0.14 17	0.14 50	0.11 87	0.09 27	0.10 78	0.10 111	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7

DEFOM-Stereo	0.11 23	0.10 122	0.21 71	0.18 88	0.09 53	0.21 367	0.14 172	0.14 17	0.17 118	0.11 87	0.10 62	0.09 40	0.08 21	0.21 230	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.06 39

MGW-Stereo-1	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.20 214	0.11 169	0.16 153	0.13 119	0.15 20	0.17 118	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.08 21	0.17 103	0.12 79	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.12 383

ACC	0.11 23	0.10 122	0.20 51	0.18 88	0.09 53	0.05 1	0.14 172	0.15 20	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.09 40	0.09 55	0.17 103	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.06 39

mm1	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.12 63	0.15 20	0.14 50	0.08 2	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

PSi22a	0.13 92	0.07 2	0.16 2	0.21 274	0.18 552	0.09 9	0.11 31	0.15 20	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.12 179	0.08 21	0.15 44	0.12 79	0.07 165	0.22 700	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.52 798

DepthFocus	0.10 6	0.07 2	0.26 155	0.15 7	0.11 169	0.10 19	0.13 119	0.15 20	0.09 2	0.12 128	0.10 62	0.09 40	0.08 21	0.13 8	0.10 17	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.06 128	0.05 7

Foundation-i32	0.14 150	0.07 2	0.18 21	0.24 478	0.22 663	0.10 19	0.12 63	0.15 20	0.13 28	0.08 2	0.07 5	0.12 179	0.08 21	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.29 784	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.45 784

test12345	0.10 6	0.07 2	0.22 93	0.16 20	0.08 38	0.14 63	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.08 19	0.08 7	0.07 4	0.16 76	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.08 116

ww3	0.12 66	0.09 74	0.25 135	0.22 349	0.15 429	0.15 99	0.13 119	0.16 26	0.12 14	0.09 16	0.12 117	0.10 78	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.15 493

ww2	0.12 66	0.09 74	0.25 135	0.20 214	0.16 480	0.16 153	0.12 63	0.16 26	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.13 505	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.14 470

MGE	0.15 199	0.09 74	0.33 244	0.26 574	0.23 679	0.13 45	0.11 31	0.16 26	0.18 146	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.25 334	0.11 38	0.05 1	0.28 767	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.25 655

Cross2Single Stereo	0.13 92	0.15 410	0.16 2	0.21 274	0.08 38	0.09 9	0.15 227	0.16 26	0.25 322	0.23 383	0.14 190	0.12 179	0.08 21	0.24 308	0.12 79	0.12 632	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.12 622	0.05 7

WiStereo	0.11 23	0.11 189	0.23 108	0.17 48	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

tt6	0.11 23	0.11 189	0.23 108	0.17 48	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

CR-Stereo	0.10 6	0.13 315	0.17 12	0.15 7	0.07 8	0.10 19	0.13 119	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.08 19	0.10 78	0.10 111	0.13 8	0.09 7	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.06 39

416test1013	0.13 92	0.12 256	0.31 216	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.17 614	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.13 423

416test	0.13 92	0.12 256	0.30 205	0.19 148	0.13 301	0.16 153	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.10 111	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.13 423

anonymous	0.11 23	0.10 122	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.08 4	0.13 119	0.16 26	0.17 118	0.12 128	0.14 190	0.09 40	0.07 4	0.14 22	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.06 39

testmc14	0.14 150	0.08 27	0.29 193	0.21 274	0.16 480	0.19 284	0.14 172	0.16 26	0.13 28	0.11 87	0.14 190	0.11 130	0.08 21	0.20 203	0.12 79	0.06 55	0.24 734	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.32 721

depth_test_26	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.16 20	0.09 53	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.16 98	0.12 128	0.16 228	0.11 130	0.08 21	0.14 22	0.10 17	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

PipStereo	0.14 150	0.07 2	0.16 2	0.23 417	0.21 644	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.13 28	0.08 2	0.07 5	0.13 215	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.07 165	0.23 714	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.49 791

PSi22b	0.14 150	0.07 2	0.16 2	0.22 349	0.22 663	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.14 250	0.09 55	0.14 22	0.11 38	0.07 165	0.22 700	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.49 791

LACA1	0.10 6	0.13 315	0.17 12	0.16 20	0.07 8	0.16 153	0.12 63	0.16 26	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.09 40	0.10 111	0.14 22	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

Wavelet-MonSter	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.18 88	0.10 117	0.13 45	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.11 87	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.15 260	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.12 383

AdaDepth	0.13 92	0.10 122	0.32 231	0.20 214	0.11 169	0.19 284	0.13 119	0.16 26	0.16 98	0.10 54	0.10 62	0.10 78	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.11 317

IGEV-Stereo+	0.14 150	0.08 27	0.26 155	0.18 88	0.14 353	0.09 9	0.10 12	0.16 26	0.17 118	0.14 201	0.08 19	0.10 78	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.07 165	0.15 559	0.06 79	0.06 145	0.16 686	0.29 701

ww	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.20 214	0.11 169	0.15 99	0.13 119	0.17 45	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.10 78	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.12 383

GStereo	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.15 7	0.14 353	0.17 203	0.11 31	0.17 45	0.14 50	0.15 231	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.19 163	0.18 378	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.09 175

tt5	0.11 23	0.12 256	0.23 108	0.18 88	0.08 38	0.14 63	0.11 31	0.17 45	0.13 28	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

rgla	0.13 92	0.13 315	0.30 205	0.19 148	0.12 231	0.16 153	0.11 31	0.17 45	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.06 55	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.06 128	0.13 423

MCSU-Stereo	0.13 92	0.08 27	0.24 123	0.17 48	0.11 169	0.17 203	0.15 227	0.17 45	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.12 179	0.08 21	0.20 203	0.13 154	0.07 165	0.20 675	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.19 562

derf	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.18 88	0.11 169	0.11 27	0.11 31	0.17 45	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.06 55	0.07 239	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.13 423

qqai	0.12 66	0.08 27	0.22 93	0.18 88	0.12 231	0.11 27	0.12 63	0.17 45	0.16 98	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.20 584

MLG-Stereo_test2	0.12 66	0.09 74	0.29 193	0.21 274	0.12 231	0.16 153	0.11 31	0.17 45	0.12 14	0.11 87	0.08 19	0.11 130	0.06 1	0.16 76	0.11 38	0.08 344	0.13 505	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.09 175

MLG-Stereo_test1	0.11 23	0.09 74	0.26 155	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.11 31	0.17 45	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.07 4	0.17 103	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

LGtest1	0.10 6	0.09 74	0.19 33	0.18 88	0.09 53	0.13 45	0.09 4	0.17 45	0.13 28	0.10 54	0.08 19	0.09 40	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

vfmstereo	0.11 23	0.07 2	0.23 108	0.18 88	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.18 55	0.16 98	0.09 16	0.09 27	0.08 7	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.13 505	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.08 116

test_c	0.10 6	0.10 122	0.19 33	0.16 20	0.06 1	0.11 27	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.11 87	0.07 5	0.07 2	0.09 55	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.06 39

GeoMambaStereo_RVC	0.14 150	0.09 74	0.21 71	0.15 7	0.15 429	0.18 245	0.12 63	0.18 55	0.15 80	0.19 318	0.19 290	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.18 378	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.13 423

FETCStereo	0.17 264	0.10 122	0.32 231	0.20 214	0.31 757	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.19 181	0.18 305	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.16 76	0.16 303	0.06 55	0.32 797	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.35 744

FETStereo	0.17 264	0.11 189	0.32 231	0.21 274	0.29 743	0.17 203	0.15 227	0.18 55	0.20 201	0.18 305	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.17 103	0.16 303	0.05 1	0.26 755	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.30 707

CEFStereo	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.22 349	0.34 769	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.20 201	0.18 305	0.19 290	0.16 298	0.12 235	0.18 132	0.18 378	0.06 55	0.30 786	0.06 79	0.09 494	0.06 128	0.34 737

CGFBStereo	0.18 280	0.10 122	0.36 273	0.21 274	0.31 757	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.19 181	0.19 318	0.17 252	0.16 298	0.12 235	0.17 103	0.16 303	0.06 55	0.30 786	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.33 731

tt7	0.10 6	0.12 256	0.19 33	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.13 119	0.18 55	0.13 28	0.09 16	0.07 5	0.10 78	0.11 171	0.16 76	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.04 1

CR-RVC	0.09 2	0.09 74	0.17 12	0.15 7	0.06 1	0.12 36	0.11 31	0.18 55	0.10 4	0.10 54	0.06 1	0.09 40	0.08 21	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7

100	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.25 528	0.14 353	0.11 27	0.13 119	0.18 55	0.18 146	0.11 87	0.13 149	0.14 250	0.10 111	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.25 655

Last	0.13 92	0.08 27	0.23 108	0.18 88	0.10 117	0.14 63	0.13 119	0.18 55	0.18 146	0.10 54	0.11 86	0.14 250	0.10 111	0.24 308	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.23 625

test410_97500	0.13 92	0.10 122	0.33 244	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.09 4	0.18 55	0.14 50	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 150	0.16 458	0.31 216	0.22 349	0.14 353	0.15 99	0.13 119	0.18 55	0.17 118	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.15 260	0.06 55	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.10 258

mm2	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.08 2	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

MGA	0.12 66	0.08 27	0.26 155	0.16 20	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.18 55	0.13 28	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.07 4	0.20 203	0.12 79	0.07 165	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.09 175

PointNet	0.11 23	0.08 27	0.19 33	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.15 227	0.18 55	0.16 98	0.09 16	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.13 154	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.12 383

LiteMatch	0.13 92	0.15 410	0.19 33	0.20 214	0.10 117	0.15 99	0.17 344	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.22 498	0.16 76	0.23 523	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

GeoVLM	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

LACA2	0.12 66	0.17 496	0.32 231	0.16 20	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.18 55	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

MonSter++	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.16 76	0.14 212	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

BridgeDepth	0.11 23	0.11 189	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.12 63	0.18 55	0.13 28	0.08 2	0.09 27	0.14 250	0.14 329	0.15 44	0.11 38	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 23	0.09 74	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.12 36	0.13 119	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.08 7	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.08 309	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

LG-Stereo_L1	0.11 23	0.09 74	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.12 36	0.13 119	0.18 55	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.08 7	0.07 4	0.18 132	0.11 38	0.06 55	0.10 409	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

MLG-Stereo_test3	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.11 31	0.18 55	0.13 28	0.11 87	0.07 5	0.10 78	0.08 21	0.14 22	0.12 79	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.08 116

MLG-Stereo	0.11 23	0.08 27	0.26 155	0.19 148	0.09 53	0.15 99	0.11 31	0.18 55	0.13 28	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.08 21	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

S2M2_L	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.17 48	0.12 231	0.12 36	0.07 1	0.18 55	0.21 236	0.12 128	0.15 213	0.14 250	0.12 235	0.16 76	0.15 260	0.13 659	0.09 360	0.09 451	0.10 569	0.11 572	0.09 175
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.19 315	0.11 189	0.39 298	0.22 349	0.33 766	0.14 63	0.15 227	0.18 55	0.22 251	0.14 201	0.16 228	0.09 40	0.09 55	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.50 831	0.06 79	0.06 145	0.07 247	0.53 799
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	0.22 423	0.47 769	0.67 620	0.30 677	0.31 757	0.11 27	0.11 31	0.18 55	0.15 80	0.09 16	0.11 86	0.09 40	0.09 55	0.27 374	0.12 79	0.09 461	0.39 814	0.06 79	0.04 1	0.24 763	0.49 791

HNOStereo	0.17 264	0.09 74	0.29 193	0.19 148	0.31 757	0.15 99	0.16 296	0.19 83	0.20 201	0.17 279	0.17 252	0.14 250	0.12 235	0.17 103	0.17 342	0.06 55	0.38 813	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.34 737

tt8	0.11 23	0.12 256	0.21 71	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.09 16	0.08 19	0.11 130	0.11 171	0.14 22	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

test410	0.13 92	0.10 122	0.34 251	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.09 4	0.19 83	0.15 80	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 150	0.15 410	0.35 264	0.21 274	0.09 53	0.19 284	0.10 12	0.19 83	0.21 236	0.14 201	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.08 344	0.07 239	0.11 600	0.09 494	0.10 512	0.13 423

CAR	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.14 63	0.10 12	0.19 83	0.13 28	0.12 128	0.10 62	0.08 7	0.07 4	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.10 258

MSE-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.14 63	0.10 12	0.19 83	0.13 28	0.11 87	0.10 62	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.12 79	0.06 55	0.16 577	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.10 258

LiteMatch*	0.12 66	0.07 2	0.26 155	0.16 20	0.11 169	0.13 45	0.13 119	0.19 83	0.15 80	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.11 171	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.14 470

FCBStereo	0.13 92	0.15 410	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.12 128	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

PSGStereo	0.13 92	0.15 410	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.12 128	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

LCMNet	0.12 66	0.08 27	0.20 51	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.19 83	0.20 201	0.10 54	0.11 86	0.11 130	0.10 111	0.20 203	0.16 303	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.14 470

SGD-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.18 21	0.17 48	0.07 8	0.17 203	0.13 119	0.19 83	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.19 163	0.12 79	0.08 344	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 349	0.74 815	0.71 645	0.17 48	0.08 38	0.15 99	0.15 227	0.19 83	0.18 146	0.13 172	0.12 117	0.10 78	0.08 21	0.16 76	0.14 212	0.34 804	0.12 481	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.24 642

tt9	0.11 23	0.13 315	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.20 95	0.14 50	0.09 16	0.07 5	0.10 78	0.11 171	0.14 22	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7

TYNG	0.11 23	0.13 315	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.15 80	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.10 111	0.14 22	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7

GFORCE	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.21 274	0.08 38	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.10 54	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.13 8	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.16 480	0.15 99	0.13 119	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.22 612

LLLLL	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.16 480	0.15 99	0.13 119	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.22 612

LLL	0.15 199	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.20 621	0.16 153	0.15 227	0.20 95	0.19 181	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.29 429	0.15 260	0.06 55	0.21 686	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.28 689

TT111	0.14 150	0.08 27	0.23 108	0.17 48	0.20 621	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.16 98	0.11 87	0.10 62	0.12 179	0.11 171	0.22 264	0.14 212	0.07 165	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.29 701

over v1	0.12 66	0.17 496	0.23 108	0.19 148	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.14 329	0.18 132	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

over-8	0.12 66	0.17 496	0.25 135	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.12 235	0.18 132	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

MUNStereo	0.15 199	0.16 458	0.50 447	0.20 214	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.20 95	0.15 80	0.13 172	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.17 103	0.12 79	0.06 55	0.08 309	0.06 79	0.07 269	0.07 247	0.18 542

CHEStereo	0.13 92	0.14 370	0.32 231	0.20 214	0.12 231	0.16 153	0.14 172	0.20 95	0.16 98	0.13 172	0.16 228	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.07 70

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 150	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.14 172	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.31 714

HiDET	0.12 66	0.07 2	0.20 51	0.15 7	0.09 53	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.16 98	0.10 54	0.10 62	0.11 130	0.09 55	0.19 163	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

VIP-Stereo	0.13 92	0.15 410	0.31 216	0.18 88	0.12 231	0.24 451	0.12 63	0.20 95	0.20 201	0.10 54	0.13 149	0.11 130	0.09 55	0.20 203	0.13 154	0.06 55	0.11 447	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.08 116

DDF-Stereo	0.16 236	0.08 27	0.30 205	0.21 274	0.20 621	0.12 36	0.14 172	0.20 95	0.19 181	0.11 87	0.10 62	0.13 215	0.12 235	0.24 308	0.20 451	0.09 461	0.18 639	0.07 208	0.06 145	0.20 743	0.19 562

Zero-FE251	0.17 264	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.10 117	0.20 333	0.13 119	0.20 95	0.15 80	0.75 786	0.13 149	0.13 215	0.11 171	0.16 76	0.16 303	0.08 344	0.10 409	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.18 542

zero-FE	0.21 394	0.08 27	1.10 749	0.24 478	0.27 726	0.12 36	0.14 172	0.20 95	0.20 201	0.12 128	0.11 86	0.13 215	0.11 171	0.22 264	0.19 419	0.09 461	0.23 714	0.07 208	0.08 373	0.19 732	0.27 680

asd	0.12 66	0.10 122	0.23 108	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.14 50	0.13 172	0.12 117	0.09 40	0.11 171	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.14 528	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.09 175

2.25w	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.19 181	0.14 201	0.18 274	0.09 40	0.10 111	0.23 291	0.15 260	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.12 383

4w-stereo	0.13 92	0.11 189	0.31 216	0.17 48	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.14 50	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.12 235	0.23 291	0.13 154	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.15 493

LG-G_1	0.12 66	0.08 27	0.28 184	0.20 214	0.09 53	0.21 367	0.09 4	0.20 95	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.22 264	0.11 38	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

LG-G	0.12 66	0.08 27	0.28 184	0.20 214	0.09 53	0.21 367	0.09 4	0.20 95	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.22 264	0.11 38	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 150	0.09 74	0.37 282	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.14 172	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.31 714

UniTT-Stereo	0.15 199	0.12 256	0.45 364	0.21 274	0.14 353	0.17 203	0.13 119	0.20 95	0.19 181	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.11 171	0.18 132	0.17 342	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.07 70

MGW-Stereo	0.13 92	0.12 256	0.22 93	0.18 88	0.12 231	0.14 63	0.12 63	0.21 119	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.11 38	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.24 642

300	0.14 150	0.08 27	0.22 93	0.23 417	0.21 644	0.13 45	0.13 119	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.13 215	0.10 111	0.20 203	0.15 260	0.06 55	0.12 481	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.30 707

DDDD	0.14 150	0.08 27	0.23 108	0.23 417	0.20 621	0.13 45	0.13 119	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.11 86	0.15 276	0.11 171	0.21 230	0.15 260	0.08 344	0.16 577	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.28 689

FORCE_4.7	0.11 23	0.14 370	0.19 33	0.21 274	0.08 38	0.15 99	0.14 172	0.21 119	0.15 80	0.08 2	0.10 62	0.09 40	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.05 7

FORCE_4	0.11 23	0.10 122	0.18 21	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.13 119	0.21 119	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.17 103	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.05 7

over-9	0.12 66	0.18 523	0.27 172	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.21 119	0.12 14	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.12 235	0.19 163	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

Anonymus	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.21 119	0.17 118	0.11 87	0.09 27	0.14 250	0.12 235	0.18 132	0.15 260	0.08 344	0.09 360	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

bcnet-new	0.14 150	0.15 410	0.54 516	0.20 214	0.10 117	0.16 153	0.12 63	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.19 163	0.10 17	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.15 493

CR7Stereo	0.14 150	0.15 410	0.43 346	0.20 214	0.13 301	0.16 153	0.14 172	0.21 119	0.15 80	0.11 87	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.13 8	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.33 731

WQFJA1++	0.48 739	0.07 2	0.86 701	0.23 417	0.19 589	0.18 245	0.11 31	0.21 119	0.14 50	2.23 855	0.12 117	0.23 422	0.11 171	0.21 230	0.14 212	0.08 344	0.19 653	0.06 79	0.09 494	4.02 864	0.20 584

BridgeDepth_RVC	0.10 6	0.09 74	0.18 21	0.13 1	0.07 8	0.16 153	0.10 12	0.21 119	0.15 80	0.10 54	0.10 62	0.09 40	0.12 235	0.14 22	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.13 92	0.07 2	0.20 51	0.17 48	0.08 38	0.11 27	0.09 4	0.21 119	0.13 28	0.12 128	0.11 86	0.08 7	0.08 21	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.35 809	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.09 175

2.5w	0.13 92	0.10 122	0.23 108	0.18 88	0.09 53	0.15 99	0.15 227	0.21 119	0.16 98	0.12 128	0.13 149	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.12 383

AIO_rvc	0.20 349	0.16 458	0.49 425	0.41 775	0.29 743	0.15 99	0.17 344	0.21 119	0.19 181	0.17 279	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.35 508	0.13 154	0.07 165	0.19 653	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.41 768

SMoEStereo_RVC	0.14 150	0.15 410	0.29 193	0.19 148	0.10 117	0.19 284	0.17 344	0.21 119	0.21 236	0.15 231	0.13 149	0.12 179	0.11 171	0.25 334	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.08 116

mms	0.15 199	0.14 370	0.25 135	0.20 214	0.15 429	0.17 203	0.17 344	0.21 119	0.19 181	0.14 201	0.18 274	0.14 250	0.09 55	0.26 358	0.15 260	0.06 55	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.19 562

ours_stereo	0.15 199	0.14 370	0.29 193	0.21 274	0.14 353	0.17 203	0.18 413	0.21 119	0.20 201	0.13 172	0.18 274	0.14 250	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.13 423

MGS-Stereo	0.15 199	0.12 256	0.38 287	0.19 148	0.11 169	0.18 245	0.17 344	0.21 119	0.23 271	0.14 201	0.24 373	0.16 298	0.10 111	0.19 163	0.13 154	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.10 512	0.07 70

LoS_RVC	0.14 150	0.11 189	0.32 231	0.18 88	0.16 480	0.20 333	0.18 413	0.21 119	0.18 146	0.14 201	0.20 303	0.12 179	0.17 406	0.17 103	0.14 212	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.14 470

L400	0.15 199	0.11 189	0.32 231	0.23 417	0.19 589	0.20 333	0.18 413	0.22 138	0.17 118	0.14 201	0.11 86	0.09 40	0.09 55	0.21 230	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.07 208	0.09 494	0.05 6	0.23 625

L500	0.16 236	0.11 189	0.34 251	0.23 417	0.19 589	0.21 367	0.17 344	0.22 138	0.19 181	0.14 201	0.14 190	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.07 208	0.08 373	0.05 6	0.22 612

tt3	0.11 23	0.10 122	0.25 135	0.17 48	0.06 1	0.15 99	0.11 31	0.22 138	0.13 28	0.11 87	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

GCAP-Stereo-w-DA	0.13 92	0.14 370	0.39 298	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.20 201	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.14 470

F8.5	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.14 50	0.09 16	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

FORCE_9	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.14 50	0.09 16	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

FORCE_5	0.11 23	0.12 256	0.18 21	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.12 14	0.08 2	0.10 62	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.05 7

LWStereo	0.13 92	0.13 315	0.40 314	0.20 214	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.22 138	0.16 98	0.11 87	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.21 230	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.13 423

ARStereo-new	0.14 150	0.16 458	0.39 298	0.19 148	0.09 53	0.14 63	0.15 227	0.22 138	0.19 181	0.12 128	0.15 213	0.11 130	0.13 294	0.14 22	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.18 542

BARStereo	0.15 199	0.18 523	0.43 346	0.21 274	0.10 117	0.16 153	0.15 227	0.22 138	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.09 40	0.13 294	0.18 132	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.23 625

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 199	0.13 315	0.41 327	0.20 214	0.11 169	0.14 63	0.14 172	0.22 138	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.10 78	0.10 111	0.16 76	0.13 154	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.43 777

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 92	0.14 370	0.39 298	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.20 201	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.14 470

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.20 214	0.12 231	0.14 63	0.15 227	0.22 138	0.21 236	0.11 87	0.17 252	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.11 38	0.05 1	0.06 134	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.22 612

CSFM-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.17 12	0.16 20	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.22 138	0.13 28	0.11 87	0.11 86	0.10 78	0.11 171	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.12 481	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.12 383

252Zero-FE	0.18 280	0.08 27	0.28 184	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.11 31	0.22 138	0.22 251	0.76 790	0.11 86	0.09 40	0.08 21	0.17 103	0.15 260	0.07 165	0.51 832	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.10 258

4.25_new	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

4.5w_new	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

4.5_new	0.13 92	0.12 256	0.24 123	0.17 48	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.17 118	0.13 172	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.06 128	0.09 175

4.5w-stereo	0.13 92	0.12 256	0.24 123	0.17 48	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.17 118	0.13 172	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.06 128	0.09 175

4.25w-stereo	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

IGEV	0.12 66	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.11 169	0.16 153	0.13 119	0.22 138	0.17 118	0.12 128	0.15 213	0.09 40	0.07 4	0.16 76	0.12 79	0.06 55	0.10 409	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.08 116

U	1.02 810	0.10 122	0.26 155	0.22 349	3.66 853	6.41 860	0.13 119	0.22 138	0.21 236	0.11 87	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.12 5	0.11 38	0.07 165	0.05 16	5.35 875	2.86 871	0.07 247	0.06 39

F5.5	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.12 63	0.23 160	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.10 78	0.09 55	0.13 8	0.08 1	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.04 1

FORCE_8	0.11 23	0.12 256	0.18 21	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.23 160	0.15 80	0.10 54	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.04 1

F7	0.11 23	0.12 256	0.17 12	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.11 31	0.23 160	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.05 7

FORCE_6	0.11 23	0.15 410	0.19 33	0.19 148	0.07 8	0.15 99	0.12 63	0.23 160	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.09 40	0.09 55	0.16 76	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.05 7

LMStereo	0.17 264	0.14 370	0.80 676	0.21 274	0.10 117	0.14 63	0.14 172	0.23 160	0.17 118	0.10 54	0.13 149	0.10 78	0.13 294	0.19 163	0.11 38	0.05 1	0.16 577	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.26 672

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 92	0.11 189	0.28 184	0.21 274	0.13 301	0.20 333	0.16 296	0.23 160	0.18 146	0.12 128	0.17 252	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

Test_v1	0.11 23	0.08 27	0.17 12	0.15 7	0.09 53	0.13 45	0.12 63	0.23 160	0.17 118	0.10 54	0.10 62	0.08 7	0.08 21	0.15 44	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.07 70

GEAStereo	0.20 349	0.10 122	0.31 216	0.35 739	0.42 792	0.19 284	0.16 296	0.23 160	0.18 146	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.28 767	0.06 79	0.05 46	0.08 338	0.57 804

gasm-f	0.20 349	0.12 256	0.36 273	0.35 739	0.36 779	0.18 245	0.17 344	0.23 160	0.18 146	0.14 201	0.19 290	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.19 419	0.08 344	0.28 767	0.06 79	0.05 46	0.09 444	0.57 804

3.25w_new	0.13 92	0.09 74	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.18 245	0.10 12	0.23 160	0.18 146	0.15 231	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.11 317

3.25w	0.13 92	0.09 74	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.18 245	0.10 12	0.23 160	0.18 146	0.15 231	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.11 317

3.5w_stereo	0.12 66	0.11 189	0.21 71	0.17 48	0.09 53	0.17 203	0.09 4	0.23 160	0.17 118	0.14 201	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.22 264	0.13 154	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.08 116

111111	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.20 214	0.13 301	0.13 45	0.10 12	0.23 160	0.17 118	0.11 87	0.13 149	0.12 179	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.08 338	0.16 511

LG-Stereo	0.14 150	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.11 169	0.16 153	0.18 413	0.23 160	0.19 181	0.12 128	0.18 274	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.14 212	0.06 55	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.07 70

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 92	0.15 410	0.21 71	0.27 614	0.09 53	0.15 99	0.13 119	0.23 160	0.21 236	0.12 128	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.22 264	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

fffft	0.14 150	0.12 256	0.30 205	0.19 148	0.10 117	0.17 203	0.18 413	0.23 160	0.17 118	0.14 201	0.11 86	0.13 215	0.10 111	0.24 308	0.18 378	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175
1: 1. 1
tt45	0.15 199	0.14 370	0.29 193	0.19 148	0.11 169	0.23 426	0.18 413	0.23 160	0.18 146	0.16 251	0.13 149	0.14 250	0.10 111	0.31 463	0.15 260	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.08 116

rvit_stereo_0083	0.17 264	0.13 315	0.29 193	0.21 274	0.13 301	0.17 203	0.17 344	0.23 160	0.36 507	0.16 251	0.22 343	0.19 354	0.17 406	0.21 230	0.17 342	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.08 116

WCG-NET	0.15 199	0.12 256	0.31 216	0.18 88	0.09 53	0.18 245	0.17 344	0.23 160	0.29 402	0.18 305	0.22 343	0.15 276	0.12 235	0.19 163	0.13 154	0.06 55	0.12 481	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.06 39

IGEV-Stereo++	0.15 199	0.09 74	0.27 172	0.21 274	0.13 301	0.14 63	0.11 31	0.23 160	0.19 181	0.15 231	0.14 190	0.11 130	0.11 171	0.19 163	0.12 79	0.06 55	0.21 686	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.28 689

Occ-G	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.23 417	0.15 429	0.16 153	0.18 413	0.23 160	0.26 346	0.15 231	0.20 303	0.21 395	0.11 171	0.22 264	0.19 419	0.07 165	0.17 614	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.30 707

RSM++	0.14 150	0.11 189	0.25 135	0.32 706	0.17 520	0.17 203	0.15 227	0.23 160	0.21 236	0.12 128	0.12 117	0.14 250	0.09 55	0.21 230	0.13 154	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

CAS	0.16 236	0.07 2	0.29 193	0.42 779	0.17 520	0.20 333	0.18 413	0.23 160	0.20 201	0.15 231	0.19 290	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.14 212	0.31 802	0.04 1	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.16 511

CREStereo++_RVC	0.16 236	0.09 74	0.42 337	0.17 48	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.23 160	0.31 432	0.21 348	0.31 464	0.13 215	0.11 171	0.17 103	0.16 303	0.07 165	0.04 1	0.06 79	0.15 722	0.06 128	0.05 7
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 236	0.11 189	0.43 346	0.16 20	0.08 38	0.25 473	0.14 172	0.23 160	0.29 402	0.25 411	0.30 451	0.16 298	0.12 235	0.18 132	0.13 154	0.08 344	0.07 239	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.08 116

XX-TBD	0.16 236	0.21 574	0.43 346	0.22 349	0.10 117	0.23 426	0.15 227	0.23 160	0.28 378	0.22 371	0.26 398	0.14 250	0.12 235	0.16 76	0.14 212	0.08 344	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.06 39

tt4	0.11 23	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.24 186	0.14 50	0.09 16	0.09 27	0.10 78	0.09 55	0.18 132	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

F4.4	0.11 23	0.11 189	0.16 2	0.19 148	0.06 1	0.14 63	0.12 63	0.24 186	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.09 40	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

FORCE_4.6	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.18 88	0.06 1	0.16 153	0.13 119	0.24 186	0.14 50	0.08 2	0.10 62	0.09 40	0.09 55	0.13 8	0.09 7	0.08 344	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

FAST (zero-shot)	0.14 150	0.10 122	0.22 93	0.24 478	0.26 717	0.14 63	0.15 227	0.24 186	0.16 98	0.11 87	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.19 163	0.13 154	0.10 538	0.09 360	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.09 175

TS12	0.13 92	0.09 74	0.21 71	0.21 274	0.09 53	0.19 284	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.15 231	0.19 290	0.12 179	0.13 294	0.18 132	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.06 39

canet-new	0.15 199	0.14 370	0.49 425	0.21 274	0.11 169	0.15 99	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.10 78	0.12 235	0.21 230	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.32 721

ARStereo	0.14 150	0.17 496	0.45 364	0.22 349	0.09 53	0.17 203	0.15 227	0.24 186	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.18 132	0.11 38	0.05 1	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.12 383

TOTStereo	0.15 199	0.15 410	0.44 358	0.22 349	0.11 169	0.15 99	0.13 119	0.24 186	0.19 181	0.12 128	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.17 103	0.11 38	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.27 680

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 66	0.10 122	0.23 108	0.19 148	0.10 117	0.15 99	0.16 296	0.24 186	0.17 118	0.11 87	0.16 228	0.09 40	0.11 171	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.17 535

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 150	0.12 256	0.42 337	0.18 88	0.12 231	0.17 203	0.14 172	0.24 186	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.13 215	0.11 171	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.19 562

VMStereo-Base	0.14 150	0.09 74	0.29 193	0.16 20	0.09 53	0.18 245	0.12 63	0.24 186	0.25 322	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.08 116

Replicate-Monster	0.15 199	0.12 256	0.40 314	0.17 48	0.10 117	0.17 203	0.10 12	0.24 186	0.20 201	0.12 128	0.10 62	0.10 78	0.10 111	0.28 400	0.12 79	0.06 55	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.21 597

DVStereo	0.15 199	0.09 74	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.21 367	0.14 172	0.24 186	0.22 251	0.22 371	0.21 324	0.16 298	0.15 353	0.24 308	0.17 342	0.07 165	0.07 239	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.08 116

3.75w	0.12 66	0.10 122	0.21 71	0.17 48	0.11 169	0.18 245	0.12 63	0.24 186	0.15 80	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.10 111	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.14 528	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.08 116

monsters	0.13 92	0.10 122	0.20 51	0.18 88	0.13 301	0.15 99	0.11 31	0.24 186	0.16 98	0.15 231	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.23 291	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.09 175

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 150	0.10 122	0.27 172	0.21 274	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.17 279	0.20 303	0.18 338	0.11 171	0.16 76	0.17 342	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.09 175

castereo++	0.14 150	0.13 315	0.25 135	0.19 148	0.10 117	0.27 501	0.13 119	0.24 186	0.26 346	0.11 87	0.13 149	0.16 298	0.10 111	0.18 132	0.11 38	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.07 70

IGEV-RUCA	0.21 394	0.09 74	0.26 155	0.20 214	0.19 589	0.28 520	0.23 609	0.24 186	0.22 251	0.21 348	0.23 359	0.29 514	0.48 744	0.26 358	0.19 419	0.09 461	0.08 309	0.18 741	0.14 710	0.18 718	0.19 562

fffy	0.15 199	0.14 370	0.31 216	0.21 274	0.14 353	0.19 284	0.18 413	0.24 186	0.19 181	0.13 172	0.17 252	0.15 276	0.13 294	0.25 334	0.15 260	0.06 55	0.08 309	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.15 493

rvit_stereo_0081_aga	0.17 264	0.17 496	0.40 314	0.21 274	0.14 353	0.20 333	0.17 344	0.24 186	0.26 346	0.18 305	0.21 324	0.20 378	0.14 329	0.20 203	0.15 260	0.12 632	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.08 116

rvit_stereo_0081	0.16 236	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.12 231	0.17 203	0.17 344	0.24 186	0.34 478	0.17 279	0.19 290	0.18 338	0.15 353	0.20 203	0.17 342	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.07 70

rvit_stereo_0082	0.16 236	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.12 231	0.17 203	0.17 344	0.24 186	0.34 478	0.17 279	0.19 290	0.18 338	0.15 353	0.20 203	0.17 342	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.07 70

WCG-NET（raft）	0.16 236	0.14 370	0.32 231	0.18 88	0.09 53	0.19 284	0.16 296	0.24 186	0.27 367	0.19 318	0.19 290	0.20 378	0.12 235	0.22 264	0.13 154	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

RSM	0.14 150	0.11 189	0.25 135	0.29 663	0.16 480	0.16 153	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.13 172	0.13 149	0.15 276	0.09 55	0.22 264	0.13 154	0.06 55	0.06 134	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

CES	0.14 150	0.08 27	0.24 123	0.17 48	0.23 679	0.18 245	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.14 201	0.18 274	0.14 250	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.08 338	0.20 584

MC-Stereo	0.18 280	0.10 122	0.36 273	0.28 642	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.21 348	0.24 373	0.16 298	0.13 294	0.25 334	0.14 212	0.07 165	0.17 614	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.30 707

GLC_STEREO	0.15 199	0.11 189	0.31 216	0.22 349	0.09 53	0.17 203	0.15 227	0.24 186	0.28 378	0.17 279	0.20 303	0.17 323	0.11 171	0.24 308	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.07 70

AROF-Stereo_1	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.17 118	0.16 251	0.20 303	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

AROF-Stereo	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

base_500_lr5e5	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

arf5	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

StereoNetSlim	0.15 199	0.10 122	0.28 184	0.25 528	0.12 231	0.18 245	0.17 344	0.25 213	0.21 236	0.18 305	0.13 149	0.14 250	0.09 55	0.23 291	0.15 260	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.10 258

FORCE_4.5	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.19 148	0.06 1	0.13 45	0.13 119	0.25 213	0.14 50	0.08 2	0.10 62	0.08 7	0.11 171	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.05 7

Codiref-stereo	0.14 150	0.09 74	0.45 364	0.28 642	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.10 538	0.08 309	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 280	0.20 559	0.45 364	0.28 642	0.26 717	0.47 718	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

PhaseNet	0.13 92	0.10 122	0.23 108	0.19 148	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.25 213	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.16 298	0.12 235	0.20 203	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

monster-pro	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

ATMStereo	0.13 92	0.12 256	0.32 231	0.23 417	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.25 213	0.20 201	0.13 172	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.12 383

KMOStereo	0.14 150	0.13 315	0.39 298	0.21 274	0.14 353	0.20 333	0.15 227	0.25 213	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.16 379	0.19 163	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.13 423

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 92	0.09 74	0.23 108	0.19 148	0.14 353	0.20 333	0.16 296	0.25 213	0.19 181	0.12 128	0.15 213	0.14 250	0.13 294	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.13 423

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 199	0.23 615	0.58 568	0.17 48	0.12 231	0.15 99	0.14 172	0.25 213	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.22 612

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 150	0.10 122	0.27 172	0.18 88	0.14 353	0.19 284	0.15 227	0.25 213	0.22 251	0.16 251	0.22 343	0.10 78	0.09 55	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.10 258

BStereo	0.14 150	0.10 122	0.46 384	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.15 227	0.25 213	0.23 271	0.12 128	0.11 86	0.12 179	0.09 55	0.17 103	0.17 342	0.05 1	0.07 239	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.09 175

MonStereo	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

Monster-pub-eth3d	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.19 163	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

FlowAnything_test	0.15 199	0.12 256	0.23 108	0.21 274	0.12 231	0.18 245	0.16 296	0.25 213	0.17 118	0.15 231	0.13 149	0.15 276	0.14 329	0.19 163	0.17 342	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.12 653	0.08 338	0.10 258

asda	0.13 92	0.11 189	0.24 123	0.18 88	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.25 213	0.17 118	0.12 128	0.11 86	0.08 7	0.11 171	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.11 317

MonSter	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

999	0.15 199	0.13 315	0.30 205	0.19 148	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.25 213	0.20 201	0.14 201	0.16 228	0.14 250	0.11 171	0.36 520	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.08 116

RAStereo	0.14 150	0.15 410	0.40 314	0.22 349	0.11 169	0.15 99	0.18 413	0.25 213	0.24 293	0.13 172	0.17 252	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.05 7

trnet	0.14 150	0.09 74	0.26 155	0.15 7	0.07 8	0.21 367	0.12 63	0.25 213	0.26 346	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.09 461	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.06 39

DNSM	0.33 653	0.30 683	0.21 71	0.25 528	0.09 53	0.17 203	0.14 172	0.26 237	0.19 181	0.16 251	0.18 274	0.13 215	0.11 171	0.80 747	0.66 749	0.09 461	0.24 734	0.06 79	0.05 46	1.25 849	1.17 843

DNS	0.31 637	0.31 691	0.25 135	0.25 528	0.11 169	0.14 63	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.18 274	0.13 215	0.10 111	0.75 726	0.41 673	0.09 461	0.27 762	0.08 333	0.05 46	1.11 845	1.23 845

DF	0.16 236	0.09 74	0.31 216	0.31 696	0.16 480	0.17 203	0.15 227	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.23 359	0.19 354	0.11 171	0.24 308	0.16 303	0.08 344	0.23 714	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.09 175

RMAStereo	0.14 150	0.15 410	0.37 282	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.13 172	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.10 258

ACMStereo	0.13 92	0.13 315	0.33 244	0.21 274	0.09 53	0.13 45	0.13 119	0.26 237	0.23 271	0.12 128	0.15 213	0.09 40	0.14 329	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.11 317

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 236	0.20 559	0.79 671	0.19 148	0.12 231	0.12 36	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.10 78	0.10 111	0.13 8	0.11 38	0.06 55	0.07 239	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 92	0.10 122	0.26 155	0.19 148	0.10 117	0.13 45	0.16 296	0.26 237	0.22 251	0.12 128	0.16 228	0.09 40	0.11 171	0.14 22	0.11 38	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.26 672

Foundation-i1c-attn	0.15 199	0.07 2	0.20 51	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.15 227	0.26 237	0.29 402	0.15 231	0.16 228	0.17 323	0.14 329	0.19 163	0.15 260	0.07 165	0.22 700	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.26 672

Foundation-i1a	0.16 236	0.08 27	0.20 51	0.18 88	0.11 169	0.18 245	0.16 296	0.26 237	0.30 420	0.17 279	0.16 228	0.19 354	0.13 294	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.21 686	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.26 672

gcap_with_dpt	0.13 92	0.10 122	0.27 172	0.18 88	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.26 237	0.21 236	0.16 251	0.21 324	0.09 40	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.10 258

water-stereo	0.15 199	0.11 189	0.32 231	0.19 148	0.10 117	0.17 203	0.14 172	0.26 237	0.20 201	0.18 305	0.23 359	0.16 298	0.16 379	0.14 22	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

qwe	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.17 48	0.11 169	0.15 99	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.23 291	0.13 154	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.09 175

2.75w_new	0.13 92	0.10 122	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.13 149	0.08 7	0.11 171	0.22 264	0.15 260	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.10 258

monsterstereo	0.13 92	0.10 122	0.20 51	0.19 148	0.12 231	0.14 63	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.16 228	0.08 7	0.09 55	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.16 577	0.06 79	0.09 494	0.06 128	0.07 70

MaDis-Stereo	0.15 199	0.17 496	0.39 298	0.19 148	0.15 429	0.16 153	0.13 119	0.26 237	0.22 251	0.13 172	0.15 213	0.14 250	0.11 171	0.17 103	0.17 342	0.08 344	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.06 39

CREStereo	0.14 150	0.09 74	0.27 172	0.14 2	0.08 38	0.22 401	0.15 227	0.26 237	0.26 346	0.16 251	0.21 324	0.14 250	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.09 461	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.06 39
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	0.16 236	0.09 74	0.31 216	0.15 7	0.09 53	0.23 426	0.15 227	0.26 237	0.24 293	0.17 279	0.21 324	0.16 298	0.14 329	0.23 291	0.14 212	0.29 798	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.07 70

CMRA-Stereo	0.19 315	0.10 122	0.81 678	0.25 528	0.16 480	0.17 203	0.14 172	0.27 254	0.24 293	0.19 318	0.24 373	0.18 338	0.13 294	0.31 463	0.21 484	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.11 317

Weightmod_eth	0.18 280	0.20 559	0.34 251	0.22 349	0.17 520	0.21 367	0.18 413	0.27 254	0.20 201	0.17 279	0.26 398	0.19 354	0.17 406	0.28 400	0.17 342	0.19 749	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.10 258

Weightmod	0.19 315	0.19 543	0.34 251	0.21 274	0.18 552	0.24 451	0.17 344	0.27 254	0.22 251	0.19 318	0.30 451	0.19 354	0.15 353	0.29 429	0.20 451	0.12 632	0.11 447	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.17 535

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 150	0.10 122	0.25 135	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 92	0.10 122	0.26 155	0.18 88	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.21 324	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

Foundation-i1b	0.15 199	0.08 27	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.16 153	0.16 296	0.27 254	0.29 402	0.15 231	0.15 213	0.18 338	0.12 235	0.18 132	0.14 212	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.21 597

Lsterematch	0.20 349	0.15 410	0.44 358	0.20 214	0.10 117	0.22 401	0.17 344	0.27 254	0.34 478	0.28 449	0.37 547	0.24 443	0.22 498	0.25 334	0.23 523	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

DispViT+	0.12 66	0.08 27	0.21 71	0.16 20	0.16 480	0.10 19	0.12 63	0.27 254	0.24 293	0.13 172	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.08 344	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7

1w_stereo	0.13 92	0.09 74	0.17 12	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.15 227	0.27 254	0.22 251	0.14 201	0.16 228	0.08 7	0.12 235	0.19 163	0.14 212	0.05 1	0.10 409	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.09 175

dual_stereo	0.18 280	0.08 27	0.26 155	0.21 274	0.32 764	0.11 27	0.13 119	0.27 254	0.20 201	0.11 87	0.09 27	0.10 78	0.08 21	0.20 203	0.14 212	0.07 165	0.45 822	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.65 818

gcap-zeroshot	0.14 150	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.09 175

test_for_model	0.14 150	0.10 122	0.25 135	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

testlalala	0.14 150	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.09 175

LoS	0.15 199	0.09 74	0.34 251	0.17 48	0.09 53	0.22 401	0.14 172	0.27 254	0.27 367	0.15 231	0.18 274	0.19 354	0.14 329	0.23 291	0.14 212	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.06 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.19 315	0.16 458	0.39 298	0.24 478	0.13 301	0.19 284	0.21 542	0.27 254	0.24 293	0.24 397	0.47 666	0.22 404	0.13 294	0.27 374	0.18 378	0.06 55	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.07 247	0.06 39

RAFT-RH_RVC	0.26 544	0.13 315	0.57 551	0.22 349	0.12 231	0.25 473	0.14 172	0.27 254	0.29 402	0.38 642	1.14 803	0.23 422	0.18 445	0.58 639	0.24 535	0.07 165	0.06 134	0.10 540	0.07 269	0.06 128	0.08 116

RAFT-345	0.22 423	0.11 189	0.55 527	0.22 349	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.27 254	0.28 378	0.27 434	0.65 751	0.20 378	0.17 406	0.55 622	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.07 70

base_1k_lr1e5	0.17 264	0.11 189	0.29 193	0.30 677	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.28 271	0.19 181	0.18 305	0.23 359	0.15 276	0.12 235	0.33 485	0.15 260	0.08 344	0.12 481	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.08 116

low	0.16 236	0.08 27	0.28 184	0.23 417	0.21 644	0.17 203	0.15 227	0.28 271	0.20 201	0.11 87	0.12 117	0.13 215	0.10 111	0.27 374	0.14 212	0.07 165	0.23 714	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.23 625

over-6	0.13 92	0.18 523	0.30 205	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.11 31	0.28 271	0.17 118	0.10 54	0.10 62	0.10 78	0.13 294	0.20 203	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

depthmonostereo	0.15 199	0.12 256	0.34 251	0.19 148	0.09 53	0.20 333	0.15 227	0.28 271	0.24 293	0.16 251	0.18 274	0.16 298	0.18 445	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.07 239	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

3w_stereo	0.14 150	0.11 189	0.31 216	0.19 148	0.09 53	0.16 153	0.16 296	0.28 271	0.20 201	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.12 235	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.10 258

MM-Stereo_test2	0.19 315	0.11 189	0.47 392	0.25 528	0.11 169	0.21 367	0.20 512	0.28 271	0.24 293	0.16 251	0.17 252	0.13 215	0.11 171	0.21 230	0.14 212	0.06 55	0.26 755	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.41 768

AIO_test	0.20 349	0.12 256	0.46 384	0.45 788	0.38 784	0.15 99	0.17 344	0.28 271	0.20 201	0.19 318	0.13 149	0.14 250	0.09 55	0.39 539	0.13 154	0.07 165	0.21 686	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.34 737

AIO-Stereo	0.16 236	0.12 256	0.29 193	0.30 677	0.20 621	0.16 153	0.14 172	0.28 271	0.22 251	0.14 201	0.15 213	0.13 215	0.08 21	0.20 203	0.15 260	0.06 55	0.16 577	0.07 208	0.08 373	0.06 128	0.24 642

H2IRNET	0.19 315	0.18 523	0.50 447	0.22 349	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.28 271	0.31 432	0.17 279	0.32 476	0.25 459	0.20 475	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.08 116

MoCha-V2	0.18 280	0.12 256	0.40 314	0.30 677	0.24 697	0.16 153	0.15 227	0.28 271	0.19 181	0.16 251	0.16 228	0.13 215	0.13 294	0.30 448	0.13 154	0.06 55	0.28 767	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.25 655

ff7	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

IGEVStereo-DCA	0.20 349	0.17 496	0.41 327	0.22 349	0.15 429	0.20 333	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.19 318	0.12 117	0.14 250	0.12 235	0.38 533	0.31 614	0.07 165	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

ffff	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

11t	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

CASnet	0.15 199	0.13 315	0.30 205	0.22 349	0.08 38	0.15 99	0.14 172	0.28 271	0.26 346	0.23 383	0.20 303	0.15 276	0.11 171	0.18 132	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.11 600	0.09 494	0.08 338	0.05 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.18 280	0.21 574	0.47 392	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.10 12	0.28 271	0.24 293	0.20 337	0.22 343	0.15 276	0.13 294	0.21 230	0.16 303	0.07 165	0.19 653	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

ccc-4	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

GMOStereo	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

error version	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test-v	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test-2	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

sCroCo_RVC	0.19 315	0.15 410	0.60 585	0.27 614	0.18 552	0.23 426	0.16 296	0.28 271	0.24 293	0.14 201	0.22 343	0.17 323	0.14 329	0.22 264	0.16 303	0.11 587	0.11 447	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.10 258

AROF-Stereo-S	0.20 349	0.12 256	0.36 273	0.29 663	0.25 711	0.18 245	0.18 413	0.29 293	0.25 322	0.17 279	0.25 384	0.12 179	0.10 111	0.25 334	0.18 378	0.07 165	0.35 809	0.07 208	0.11 610	0.06 128	0.31 714

StereoNetSlim22	0.15 199	0.10 122	0.27 172	0.24 478	0.13 301	0.17 203	0.15 227	0.29 293	0.20 201	0.20 337	0.13 149	0.16 298	0.11 171	0.22 264	0.16 303	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.07 247	0.09 175

KABStereo	0.14 150	0.14 370	0.34 251	0.21 274	0.10 117	0.18 245	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.11 87	0.12 117	0.10 78	0.13 294	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.11 317

Selective-IGEV-i32	0.15 199	0.10 122	0.34 251	0.32 706	0.19 589	0.16 153	0.14 172	0.29 293	0.19 181	0.13 172	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

DA	0.21 394	0.11 189	0.33 244	0.28 642	0.23 679	0.30 560	0.16 296	0.29 293	0.27 367	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.15 353	0.26 358	0.15 260	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.56 801

GGEV	0.21 394	0.11 189	0.33 244	0.28 642	0.23 679	0.30 560	0.16 296	0.29 293	0.27 367	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.15 353	0.26 358	0.15 260	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.56 801

GASTEREO	0.20 349	0.15 410	0.31 216	0.40 768	0.29 743	0.18 245	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.18 305	0.17 252	0.11 130	0.13 294	0.25 334	0.15 260	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.57 804

MSCF	0.20 349	0.14 370	0.31 216	0.40 768	0.29 743	0.17 203	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.17 279	0.16 228	0.11 130	0.13 294	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.08 373	0.07 247	0.57 804

2w_stereo	0.13 92	0.11 189	0.21 71	0.18 88	0.09 53	0.17 203	0.14 172	0.29 293	0.20 201	0.15 231	0.14 190	0.08 7	0.11 171	0.15 44	0.13 154	0.05 1	0.12 481	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.08 116

xyz-stereo-finetune2	0.18 280	0.16 458	0.32 231	0.16 20	0.09 53	0.27 501	0.19 463	0.29 293	0.21 236	0.23 383	0.29 434	0.21 395	0.23 513	0.37 530	0.23 523	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.07 70

Reg-Stereo(zero)	0.18 280	0.08 27	0.39 298	0.19 148	0.19 589	0.24 451	0.18 413	0.29 293	0.29 402	0.24 397	0.21 324	0.24 443	0.18 445	0.22 264	0.21 484	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.07 269	0.06 128	0.11 317

rvit_stereo_0080	0.16 236	0.17 496	0.35 264	0.19 148	0.13 301	0.14 63	0.20 512	0.29 293	0.26 346	0.16 251	0.17 252	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.16 303	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.08 116

whm_eth	0.16 236	0.17 496	0.35 264	0.19 148	0.13 301	0.14 63	0.20 512	0.29 293	0.26 346	0.16 251	0.17 252	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.16 303	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.08 116

plain	0.18 280	0.16 458	0.59 578	0.21 274	0.13 301	0.16 153	0.17 344	0.29 293	0.23 271	0.16 251	0.26 398	0.13 215	0.17 406	0.27 374	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.07 269	0.10 512	0.07 70

MIF-Stereo (partial)	0.18 280	0.13 315	0.50 447	0.22 349	0.15 429	0.16 153	0.13 119	0.29 293	0.26 346	0.17 279	0.26 398	0.16 298	0.17 406	0.25 334	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.08 116

4D-IteraStereo	0.20 349	0.21 574	0.62 596	0.21 274	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.29 293	0.28 378	0.24 397	0.20 303	0.20 378	0.10 111	0.22 264	0.18 378	0.07 165	0.07 239	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.33 731

anonymousdsp	0.20 349	0.13 315	0.49 425	0.28 642	0.20 621	0.21 367	0.17 344	0.29 293	0.24 293	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.32 475	0.13 154	0.07 165	0.26 755	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.48 789

Selective-IGEV	0.15 199	0.10 122	0.34 251	0.32 706	0.19 589	0.16 153	0.14 172	0.29 293	0.20 201	0.13 172	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

ProNet	0.16 236	0.13 315	0.36 273	0.21 274	0.15 429	0.20 333	0.19 463	0.29 293	0.23 271	0.14 201	0.13 149	0.13 215	0.12 235	0.25 334	0.13 154	0.06 55	0.09 360	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.22 612

IGEV-Stereo	0.20 349	0.13 315	0.49 425	0.28 642	0.20 621	0.21 367	0.17 344	0.29 293	0.24 293	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.32 475	0.13 154	0.07 165	0.26 755	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.48 789
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEmStereo	0.26 544	0.10 122	0.52 490	0.19 148	0.13 301	0.31 582	0.25 650	0.29 293	0.38 534	0.36 615	0.57 721	0.24 443	0.48 744	0.53 611	0.44 689	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

DeepStereo_RVC	0.19 315	0.12 256	0.47 392	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.16 296	0.29 293	0.24 293	0.28 449	0.27 415	0.23 422	0.28 601	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.10 258

GIO	0.22 423	0.10 122	0.56 537	0.26 574	0.28 728	0.24 451	0.17 344	0.30 315	0.47 652	0.18 305	0.21 324	0.26 479	0.11 171	0.28 400	0.16 303	0.07 165	0.23 714	0.07 208	0.12 653	0.06 128	0.28 689

S0	0.21 394	0.21 574	0.34 251	0.24 478	0.19 589	0.34 625	0.26 662	0.30 315	0.22 251	0.22 371	0.26 398	0.20 378	0.16 379	0.21 230	0.18 378	0.12 632	0.11 447	0.14 692	0.15 722	0.10 512	0.33 731

SE	0.17 264	0.22 594	0.32 231	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.16 296	0.30 315	0.21 236	0.20 337	0.28 424	0.15 276	0.17 406	0.17 103	0.17 342	0.10 538	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.12 622	0.12 383

DN	0.21 394	0.09 74	0.58 568	0.40 768	0.18 552	0.22 401	0.18 413	0.30 315	0.25 322	0.15 231	0.19 290	0.18 338	0.10 111	0.26 358	0.19 419	0.14 684	0.18 639	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.42 773

PSi22	0.17 264	0.18 523	0.42 337	0.20 214	0.09 53	0.16 153	0.11 31	0.30 315	0.25 322	0.13 172	0.15 213	0.21 395	0.13 294	0.30 448	0.16 303	0.06 55	0.22 700	0.05 1	0.04 1	0.08 338	0.13 423

Anonymus123	0.16 236	0.10 122	0.46 384	0.18 88	0.11 169	0.41 683	0.15 227	0.30 315	0.23 271	0.12 128	0.11 86	0.12 179	0.09 55	0.17 103	0.17 342	0.05 1	0.07 239	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.09 175

xyz-stereo-finetune	0.17 264	0.17 496	0.29 193	0.17 48	0.08 38	0.24 451	0.21 542	0.30 315	0.32 446	0.19 318	0.22 343	0.19 354	0.15 353	0.30 448	0.22 503	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.07 70

GCAP-BAT	0.23 459	0.09 74	1.36 787	0.31 696	0.44 798	0.16 153	0.15 227	0.30 315	0.26 346	0.14 201	0.17 252	0.15 276	0.11 171	0.23 291	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.24 642

rvit_stereo_ft	0.18 280	0.19 543	0.43 346	0.25 528	0.14 353	0.17 203	0.21 542	0.30 315	0.28 378	0.17 279	0.19 290	0.20 378	0.17 406	0.22 264	0.18 378	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.08 116

GCAPDPT-zeroshot	0.22 423	0.09 74	1.28 777	0.31 696	0.43 795	0.16 153	0.15 227	0.30 315	0.26 346	0.14 201	0.17 252	0.15 276	0.11 171	0.23 291	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.24 642

AEACV	0.20 349	0.09 74	0.32 231	0.39 763	0.34 769	0.21 367	0.16 296	0.30 315	0.18 146	0.17 279	0.17 252	0.13 215	0.16 379	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.29 784	0.07 208	0.09 494	0.07 247	0.37 757

EGLCR-Stereo	0.19 315	0.09 74	0.34 251	0.29 663	0.17 520	0.28 520	0.16 296	0.30 315	0.23 271	0.22 371	0.11 86	0.16 298	0.09 55	0.28 400	0.15 260	0.07 165	0.25 746	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.37 757

CroCo-Stereo Lap2	0.16 236	0.18 523	0.39 298	0.26 574	0.18 552	0.11 27	0.19 463	0.30 315	0.22 251	0.13 172	0.16 228	0.15 276	0.11 171	0.17 103	0.15 260	0.07 165	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.07 70

DisPM	0.20 349	0.11 189	0.52 490	0.24 478	0.13 301	0.18 245	0.19 463	0.30 315	0.31 432	0.33 558	0.34 513	0.23 422	0.16 379	0.34 501	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.12 383

Patchmatch Stereo++	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 349	0.12 256	0.50 447	0.23 417	0.11 169	0.24 451	0.19 463	0.30 315	0.28 378	0.26 421	0.26 398	0.25 459	0.18 445	0.34 501	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.09 175

PSM-adaLoss	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

ROB_FTStereo_v2	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

ROB_FTStereo	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.13 119	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

HUI-Stereo	0.19 315	0.13 315	0.52 490	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.23 291	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

iGMRVC	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

iRAFT	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

RAFT-IKP	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.18 245	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.26 358	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

GMStereo	0.21 394	0.30 683	0.57 551	0.21 274	0.12 231	0.24 451	0.18 413	0.30 315	0.41 573	0.26 421	0.24 373	0.17 323	0.16 379	0.25 334	0.19 419	0.10 538	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.09 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
L4000	0.15 199	0.12 256	0.36 273	0.21 274	0.12 231	0.19 284	0.19 463	0.31 339	0.16 98	0.12 128	0.18 274	0.10 78	0.12 235	0.28 400	0.14 212	0.06 55	0.11 447	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.11 317

SMOE	0.19 315	0.17 496	0.39 298	0.22 349	0.13 301	0.27 501	0.21 542	0.31 339	0.24 293	0.22 371	0.27 415	0.21 395	0.17 406	0.19 163	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.12 638	0.07 269	0.11 572	0.12 383

RT-Monster	0.16 236	0.09 74	0.25 135	0.18 88	0.14 353	0.20 333	0.12 63	0.31 339	0.33 465	0.25 411	0.22 343	0.17 323	0.13 294	0.19 163	0.15 260	0.07 165	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.10 258

xyz-stereo	1.43 825	0.11 189	17.43 874	0.18 88	0.08 38	4.86 849	0.18 413	0.31 339	0.35 490	0.37 633	2.75 851	0.41 639	0.31 647	0.58 639	0.33 634	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.06 145	0.06 128	0.06 39

rvit_0105_6	0.20 349	0.16 458	0.41 327	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.20 512	0.31 339	0.39 550	0.18 305	0.22 343	0.23 422	0.18 445	0.26 358	0.18 378	0.16 712	0.13 505	0.13 667	0.11 610	0.11 572	0.09 175

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 280	0.15 410	0.27 172	0.20 214	0.13 301	0.24 451	0.17 344	0.31 339	0.37 523	0.43 701	0.17 252	0.13 215	0.12 235	0.20 203	0.16 303	0.08 344	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.08 116

MyStereo07	0.18 280	0.15 410	0.44 358	0.22 349	0.16 480	0.25 473	0.22 579	0.31 339	0.26 346	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.13 294	0.33 485	0.14 212	0.07 165	0.13 505	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

PFNet+	0.21 394	0.11 189	0.54 516	0.22 349	0.12 231	0.17 203	0.18 413	0.31 339	0.36 507	0.33 558	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.33 485	0.18 378	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.08 338	0.12 383

AAGNet	0.34 664	0.12 256	0.53 502	0.26 574	0.16 480	0.20 333	0.19 463	0.31 339	0.29 402	0.35 601	0.35 521	0.27 486	0.30 628	0.44 568	2.56 850	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.07 269	0.09 444	0.07 70

CRE-IMP	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.23 417	0.11 169	0.24 451	0.17 344	0.31 339	0.24 293	0.27 434	0.26 398	0.24 443	0.17 406	0.24 308	0.19 419	0.09 461	0.05 16	0.10 540	0.07 269	0.10 512	0.10 258

GEAR-Net	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.30 677	0.19 589	0.15 99	0.15 227	0.32 349	0.18 146	0.13 172	0.16 228	0.12 179	0.11 171	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.19 653	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.42 773

S	0.23 459	0.18 523	0.38 287	0.24 478	0.22 663	0.32 599	0.22 579	0.32 349	0.28 378	0.26 421	0.31 464	0.20 378	0.21 488	0.19 163	0.19 419	0.13 659	0.09 360	0.15 712	0.16 734	0.11 572	0.35 744

NLSM3	0.14 150	0.12 256	0.25 135	0.21 274	0.13 301	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.25 322	0.12 128	0.15 213	0.12 179	0.13 294	0.17 103	0.15 260	0.05 1	0.05 16	0.08 333	0.08 373	0.05 6	0.08 116

FSD					0.41 790	0.28 520	0.27 672	0.32 349	0.30 420	0.27 434	0.27 415	0.29 514	0.27 577	0.35 508	0.28 583	0.23 768	0.49 830	0.27 781	0.26 793	0.26 770

HART	0.20 349	0.14 370	0.42 337	0.26 574	0.24 697	0.17 203	0.16 296	0.32 349	0.25 322	0.15 231	0.26 398	0.17 323	0.09 55	0.24 308	0.14 212	0.06 55	0.36 811	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.27 680

castereo	0.14 150	0.11 189	0.22 93	0.19 148	0.10 117	0.20 333	0.19 463	0.32 349	0.28 378	0.13 172	0.18 274	0.16 298	0.16 379	0.16 76	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70

GIP-stereo	0.16 236	0.12 256	0.25 135	0.24 478	0.22 663	0.15 99	0.14 172	0.32 349	0.21 236	0.11 87	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.20 203	0.13 154	0.07 165	0.13 505	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.32 721

IGEV++	0.19 315	0.13 315	0.38 287	0.30 677	0.19 589	0.15 99	0.15 227	0.32 349	0.18 146	0.13 172	0.16 228	0.12 179	0.11 171	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.32 797	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.42 773

LL-Strereo2	0.21 394	0.25 645	0.53 502	0.32 706	0.20 621	0.25 473	0.14 172	0.32 349	0.25 322	0.25 411	0.20 303	0.24 443	0.12 235	0.28 400	0.18 378	0.07 165	0.07 239	0.12 638	0.09 494	0.09 444	0.16 511

UDGNet	0.24 493	0.37 730	0.53 502	0.25 528	0.14 353	0.24 451	0.18 413	0.32 349	0.44 611	0.29 478	0.28 424	0.24 443	0.20 475	0.30 448	0.21 484	0.16 712	0.07 239	0.21 763	0.11 610	0.16 686	0.11 317

dd	0.23 459	0.32 699	0.55 527	0.23 417	0.12 231	0.27 501	0.21 542	0.32 349	0.45 624	0.30 501	0.29 434	0.25 459	0.17 406	0.31 463	0.26 561	0.13 659	0.07 239	0.10 540	0.08 373	0.12 622	0.09 175

test-3	0.18 280	0.10 122	0.48 408	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.29 402	0.26 421	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.26 358	0.19 419	0.06 55	0.14 528	0.08 333	0.08 373	0.06 128	0.10 258

test_1	0.18 280	0.10 122	0.48 408	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.29 402	0.26 421	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.26 358	0.19 419	0.06 55	0.14 528	0.08 333	0.08 373	0.06 128	0.10 258

ASMatch	0.23 459	0.11 189	0.55 527	0.25 528	0.14 353	0.19 284	0.16 296	0.32 349	0.30 420	0.28 449	0.68 757	0.28 500	0.26 567	0.50 593	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.11 317

SST-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.26 346	0.34 581	0.33 500	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.07 70

RAFT_R40	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.13 301	0.18 245	0.18 413	0.32 349	0.31 432	0.33 558	0.33 500	0.30 536	0.23 513	0.55 622	0.19 419	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.07 70

Pruner-Stereo	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.29 663	0.12 231	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.31 432	0.33 558	0.32 476	0.25 459	0.15 353	0.25 334	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

AnonymousM	0.19 315	0.20 559	0.30 205	0.18 88	0.10 117	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.27 367	0.27 434	0.21 324	0.18 338	0.14 329	0.21 230	0.16 303	0.09 461	0.08 309	0.38 810	0.15 722	0.06 128	0.08 116

TestStereo	0.22 423	0.24 628	0.48 408	0.25 528	0.11 169	0.22 401	0.22 579	0.32 349	0.31 432	0.24 397	0.34 513	0.23 422	0.19 469	0.62 671	0.19 419	0.08 344	0.07 239	0.10 540	0.07 269	0.11 572	0.07 70

RALCasStereoNet	0.22 423	0.22 594	0.48 408	0.23 417	0.23 679	0.22 401	0.18 413	0.32 349	0.27 367	0.22 371	0.30 451	0.22 404	0.15 353	0.29 429	0.20 451	0.08 344	0.22 700	0.07 208	0.06 145	0.10 512	0.25 655

Foundation-i1	0.16 236	0.08 27	0.21 71	0.21 274	0.13 301	0.17 203	0.15 227	0.33 369	0.32 446	0.16 251	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.19 163	0.16 303	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.16 511

Hybrid-DGEV-03	0.21 394	0.20 559	0.43 346	0.23 417	0.12 231	0.27 501	0.16 296	0.33 369	0.28 378	0.33 558	0.58 725	0.23 422	0.16 379	0.24 308	0.19 419	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.10 258

UGAM	0.28 587	0.18 523	0.57 551	0.26 574	0.13 301	0.23 426	0.26 662	0.33 369	0.45 624	0.32 544	0.42 606	0.45 674	0.22 498	0.92 779	0.23 523	0.08 344	0.09 360	0.14 692	0.13 689	0.10 512	0.10 258

MSKI-zero shot	0.19 315	0.10 122	0.47 392	0.30 677	0.14 353	0.21 367	0.14 172	0.33 369	0.22 251	0.24 397	0.25 384	0.22 404	0.10 111	0.32 475	0.14 212	0.07 165	0.30 786	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.09 175

knoymous	0.18 280	0.10 122	0.35 264	0.17 48	0.11 169	0.21 367	0.17 344	0.33 369	0.24 293	0.24 397	0.28 424	0.27 486	0.16 379	0.24 308	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.06 145	0.09 444	0.10 258

THIR-Stereo	0.30 625	0.15 410	0.46 384	0.19 148	0.11 169	0.28 520	0.70 810	0.33 369	0.36 507	0.37 633	0.64 749	0.33 568	0.49 749	0.58 639	0.44 689	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.08 116

raftrobust	0.19 315	0.19 543	0.42 337	0.23 417	0.24 697	0.19 284	0.13 119	0.33 369	0.28 378	0.26 421	0.20 303	0.19 354	0.17 406	0.23 291	0.17 342	0.08 344	0.10 409	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175

Pointernet	0.15 199	0.08 27	0.35 264	0.19 148	0.12 231	0.20 333	0.12 63	0.34 376	0.25 322	0.15 231	0.16 228	0.13 215	0.11 171	0.18 132	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

RAFT_CTSACE	0.23 459	0.21 574	0.57 551	0.26 574	0.15 429	0.22 401	0.23 609	0.34 376	0.30 420	0.34 581	0.51 683	0.31 546	0.17 406	0.33 485	0.15 260	0.06 55	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test_3	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.26 574	0.14 353	0.22 401	0.25 650	0.34 376	0.33 465	0.25 411	0.18 274	0.23 422	0.13 294	0.25 334	0.20 451	0.06 55	0.14 528	0.09 451	0.10 569	0.07 247	0.10 258

DRaft	0.25 520	0.11 189	0.47 392	0.18 88	0.12 231	0.28 520	0.23 609	0.34 376	0.40 561	0.38 642	0.60 734	0.20 378	0.41 716	0.48 585	0.41 673	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

cross-raft	0.18 280	0.12 256	0.40 314	0.27 614	0.16 480	0.20 333	0.24 635	0.34 376	0.24 293	0.23 383	0.28 424	0.29 514	0.15 353	0.19 163	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.07 70

rafts_anoy	0.21 394	0.22 594	0.49 425	0.25 528	0.24 697	0.19 284	0.17 344	0.34 376	0.32 446	0.24 397	0.25 384	0.20 378	0.16 379	0.25 334	0.21 484	0.08 344	0.19 653	0.11 600	0.12 653	0.09 444	0.09 175

iRaftStereo_RVC	0.17 264	0.16 458	0.35 264	0.21 274	0.11 169	0.20 333	0.17 344	0.34 376	0.25 322	0.20 337	0.25 384	0.19 354	0.12 235	0.21 230	0.16 303	0.07 165	0.12 481	0.10 540	0.09 494	0.09 444	0.14 470

aanetorigin	0.40 704	0.33 705	1.14 760	0.25 528	0.19 589	0.30 560	0.37 747	0.34 376	0.47 652	0.95 804	0.82 778	0.52 720	0.56 763	0.50 593	0.52 718	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.10 569	0.16 686	0.19 562

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 122	0.41 327	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.15 227	0.34 376	0.29 402	0.23 383	0.23 359	0.27 486	0.15 353	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.07 70

arf4	0.20 349	0.12 256	0.35 264	0.35 739	0.16 480	0.18 245	0.15 227	0.35 385	0.25 322	0.19 318	0.25 384	0.16 298	0.13 294	0.38 533	0.16 303	0.09 461	0.24 734	0.09 451	0.14 710	0.07 247	0.12 383

EE1	0.18 280	0.09 74	0.43 346	0.20 214	0.12 231	0.16 153	0.13 119	0.35 385	0.25 322	0.17 279	0.15 213	0.15 276	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.08 344	0.23 714	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.30 707

GELT-Stereo	0.14 150	0.11 189	0.24 123	0.20 214	0.14 353	0.14 63	0.16 296	0.35 385	0.25 322	0.14 201	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.17 103	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.05 6	0.08 116

PStereo	0.28 587	0.41 752	0.40 314	0.21 274	0.13 301	0.25 473	0.24 635	0.35 385	0.48 661	0.27 434	0.17 252	0.29 514	0.34 673	0.40 545	0.45 696	0.24 778	0.15 559	0.17 731	0.13 689	0.24 763	0.25 655

TestStereo_HL2	0.20 349	0.19 543	0.54 516	0.17 48	0.11 169	0.21 367	0.15 227	0.35 385	0.31 432	0.23 383	0.31 464	0.19 354	0.17 406	0.40 545	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

GGDA	0.19 315	0.20 559	0.53 502	0.18 88	0.10 117	0.21 367	0.16 296	0.35 385	0.32 446	0.22 371	0.29 434	0.19 354	0.16 379	0.38 533	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.09 175

FLISNet	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.15 429	0.17 203	0.16 296	0.35 385	0.22 251	0.38 642	0.38 556	0.36 597	0.24 534	0.29 429	0.22 503	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.08 116

CoSv	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.15 429	0.17 203	0.16 296	0.35 385	0.22 251	0.38 642	0.38 556	0.36 597	0.24 534	0.29 429	0.22 503	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.08 116

SCV_C0	0.19 315	0.14 370	0.40 314	0.30 677	0.20 621	0.15 99	0.16 296	0.35 385	0.26 346	0.17 279	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.31 463	0.14 212	0.07 165	0.22 700	0.06 79	0.06 145	0.09 444	0.25 655

SCV	0.18 280	0.15 410	0.37 282	0.26 574	0.20 621	0.16 153	0.16 296	0.35 385	0.23 271	0.14 201	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.31 463	0.12 79	0.08 344	0.19 653	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.26 672

tg	0.18 280	0.15 410	0.34 251	0.22 349	0.11 169	0.23 426	0.15 227	0.35 385	0.27 367	0.20 337	0.25 384	0.20 378	0.12 235	0.25 334	0.16 303	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.08 338	0.13 423

rvit_0105_4	0.21 394	0.17 496	0.49 425	0.23 417	0.14 353	0.20 333	0.23 609	0.35 385	0.40 561	0.19 318	0.24 373	0.25 459	0.20 475	0.28 400	0.18 378	0.16 712	0.13 505	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.10 258

DCVSM-stereo	0.25 520	0.14 370	0.53 502	0.21 274	0.14 353	0.27 501	0.14 172	0.35 385	0.35 490	0.42 690	0.33 500	0.46 683	0.30 628	0.31 463	0.27 574	0.11 587	0.10 409	0.12 638	0.10 569	0.12 622	0.15 493

Selective-RAFT	0.19 315	0.14 370	0.37 282	0.24 478	0.11 169	0.30 560	0.15 227	0.35 385	0.34 478	0.17 279	0.17 252	0.22 404	0.18 445	0.29 429	0.18 378	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.08 116

dad	0.30 625	0.38 738	0.60 585	0.22 349	0.14 353	0.32 599	0.21 542	0.35 385	0.51 692	0.45 715	0.45 646	0.46 683	0.23 513	0.41 552	0.27 574	0.21 761	0.11 447	0.20 759	0.11 610	0.15 676	0.11 317

CroCo-Stereo	0.15 199	0.16 458	0.34 251	0.25 528	0.12 231	0.11 27	0.18 413	0.35 385	0.24 293	0.13 172	0.13 149	0.18 338	0.12 235	0.15 44	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.06 39
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
RAFT-Stereo + iAFF	0.20 349	0.23 615	0.49 425	0.21 274	0.16 480	0.19 284	0.17 344	0.35 385	0.32 446	0.26 421	0.33 500	0.20 378	0.17 406	0.21 230	0.17 342	0.06 55	0.10 409	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

AFF-stereo	0.20 349	0.24 628	0.49 425	0.22 349	0.11 169	0.18 245	0.18 413	0.35 385	0.29 402	0.25 411	0.36 536	0.25 459	0.17 406	0.25 334	0.17 342	0.06 55	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.11 317

TestStereo_HL3	0.23 459	0.18 523	1.11 752	0.17 48	0.11 169	0.24 451	0.16 296	0.36 403	0.21 236	0.27 434	0.39 574	0.23 422	0.20 475	0.41 552	0.15 260	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175

quiztm	0.16 236	0.19 543	0.37 282	0.22 349	0.15 429	0.17 203	0.17 344	0.36 403	0.24 293	0.18 305	0.21 324	0.14 250	0.10 111	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.07 70

FE-Mocha	0.18 280	0.11 189	0.40 314	0.26 574	0.14 353	0.19 284	0.14 172	0.36 403	0.24 293	0.24 397	0.24 373	0.23 422	0.14 329	0.27 374	0.19 419	0.08 344	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

MM-Stereo_test1	0.20 349	0.13 315	0.45 364	0.24 478	0.12 231	0.20 333	0.21 542	0.36 403	0.32 446	0.23 383	0.22 343	0.15 276	0.14 329	0.28 400	0.16 303	0.07 165	0.24 734	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.21 597

HUF	0.26 544	0.15 410	0.79 671	0.39 763	0.31 757	0.16 153	0.17 344	0.36 403	0.25 322	0.19 318	0.14 190	0.23 422	0.11 171	0.32 475	0.14 212	0.08 344	0.60 845	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.56 801

HH	0.22 423	0.12 256	0.55 527	0.32 706	0.16 480	0.27 501	0.18 413	0.36 403	0.25 322	0.20 337	0.26 398	0.34 577	0.18 445	0.33 485	0.15 260	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.31 714

HanStereo	0.22 423	0.12 256	0.55 527	0.32 706	0.16 480	0.27 501	0.18 413	0.36 403	0.25 322	0.20 337	0.26 398	0.34 577	0.18 445	0.33 485	0.15 260	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.31 714

CrosDoStereo	0.32 645	0.11 189	0.53 502	0.19 148	0.12 231	0.22 401	1.07 835	0.36 403	0.38 534	0.38 642	0.60 734	0.28 500	0.45 731	0.61 660	0.56 730	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.09 175

LCNet	0.22 423	0.12 256	0.42 337	0.26 574	0.12 231	0.23 426	0.19 463	0.36 403	0.28 378	0.28 449	0.35 521	0.26 479	0.30 628	0.35 508	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.10 569	0.13 639	0.22 612

HHNet	0.23 459	0.12 256	0.66 617	0.19 148	0.18 552	0.20 333	0.20 512	0.36 403	0.32 446	0.33 558	0.59 730	0.19 354	0.21 488	0.24 308	0.31 614	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.12 383

PSM-AAD	0.26 544	0.11 189	0.43 346	0.24 478	0.12 231	0.27 501	0.37 747	0.36 403	0.30 420	0.36 615	0.39 574	0.28 500	0.77 793	0.30 448	0.16 303	0.07 165	0.06 134	0.12 638	0.11 610	0.09 444	0.21 597

FTStereo	0.28 587	0.11 189	0.56 537	0.24 478	0.13 301	0.21 367	0.52 792	0.36 403	0.28 378	0.38 642	0.94 792	0.30 536	0.56 763	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.19 562

DeepStereo_LL	0.32 645	0.11 189	0.53 502	0.19 148	0.12 231	0.22 401	1.07 835	0.36 403	0.38 534	0.38 642	0.60 734	0.28 500	0.45 731	0.61 660	0.56 730	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.09 175

GrayStereo	0.26 544	0.10 122	0.45 364	0.27 614	0.14 353	0.23 426	0.46 779	0.36 403	0.33 465	0.40 672	0.47 666	0.30 536	0.78 794	0.29 429	0.17 342	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.15 493

test-1	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.23 417	0.23 679	0.22 401	0.23 609	0.36 403	0.29 402	0.21 348	0.25 384	0.24 443	0.14 329	0.18 132	0.22 503	0.07 165	0.14 528	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.14 470

sAnonymous2	0.21 394	0.24 628	0.79 671	0.24 478	0.17 520	0.22 401	0.20 512	0.36 403	0.29 402	0.17 279	0.19 290	0.17 323	0.16 379	0.18 132	0.15 260	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.23 759	0.18 542

CroCo_RVC	0.21 394	0.24 628	0.79 671	0.24 478	0.17 520	0.22 401	0.20 512	0.36 403	0.29 402	0.17 279	0.19 290	0.17 323	0.16 379	0.18 132	0.15 260	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.23 759	0.18 542

AROF-StereoT2	0.20 349	0.15 410	0.45 364	0.32 706	0.14 353	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.25 322	0.23 383	0.25 384	0.16 298	0.12 235	0.35 508	0.17 342	0.11 587	0.12 481	0.11 600	0.08 373	0.08 338	0.09 175

arf3	0.21 394	0.15 410	0.42 337	0.35 739	0.15 429	0.19 284	0.16 296	0.37 420	0.22 251	0.23 383	0.28 424	0.18 338	0.14 329	0.46 576	0.17 342	0.12 632	0.21 686	0.11 600	0.13 689	0.08 338	0.10 258

valid	0.26 544	1.01 835	0.35 264	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.13 119	0.37 420	0.23 271	0.21 348	0.16 228	0.14 250	0.10 111	0.40 545	0.15 260	0.79 839	0.23 714	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.28 689

G4	0.20 349	0.16 458	0.49 425	0.31 696	0.18 552	0.18 245	0.15 227	0.37 420	0.25 322	0.21 348	0.23 359	0.15 276	0.15 353	0.39 539	0.17 342	0.12 632	0.17 614	0.10 540	0.07 269	0.08 338	0.10 258

RSGM							0.17 344	0.37 420	0.23 271	0.27 434	0.25 384	0.29 514	0.15 353	0.21 230	0.16 303	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128

11t1	0.21 394	0.12 256	0.45 364	0.20 214	0.15 429	0.27 501	0.17 344	0.37 420	0.28 378	0.27 434	0.25 384	0.24 443	0.23 513	0.28 400	0.25 549	0.09 461	0.19 653	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.23 625

MIM_Stereo	0.20 349	0.17 496	0.55 527	0.20 214	0.21 644	0.17 203	0.14 172	0.37 420	0.27 367	0.28 449	0.35 521	0.23 422	0.13 294	0.28 400	0.16 303	0.06 55	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.15 493

RAFT-Test	0.19 315	0.11 189	0.41 327	0.26 574	0.21 644	0.26 494	0.17 344	0.37 420	0.26 346	0.24 397	0.29 434	0.32 557	0.14 329	0.22 264	0.15 260	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.07 70

DCRE	0.24 493	0.15 410	0.45 364	0.26 574	0.26 717	0.23 426	0.21 542	0.37 420	0.29 402	0.23 383	0.81 777	0.23 422	0.16 379	0.24 308	0.18 378	0.07 165	0.14 528	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.25 655

ADStereo(finetuned)	0.21 394	0.15 410	0.59 578	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.41 573	0.30 501	0.31 464	0.19 354	0.31 647	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.10 258

KYRaft	0.23 459	0.11 189	0.43 346	0.23 417	0.12 231	0.23 426	0.23 609	0.37 420	0.26 346	0.35 601	0.53 699	0.34 577	0.26 567	0.29 429	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.10 569	0.08 338	0.30 707

RAFT	0.24 493	0.24 628	0.46 384	0.27 614	0.15 429	0.26 494	0.26 662	0.37 420	0.31 432	0.34 581	0.34 513	0.41 639	0.22 498	0.30 448	0.18 378	0.08 344	0.15 559	0.11 600	0.10 569	0.11 572	0.13 423

Prome-Stereo	0.22 423	0.10 122	0.43 346	0.24 478	0.13 301	0.23 426	0.23 609	0.37 420	0.27 367	0.33 558	0.58 725	0.24 443	0.28 601	0.30 448	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.20 584

DCANet	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.41 573	0.30 501	0.31 464	0.19 354	0.23 513	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.10 258

TestStereo-Hl	0.20 349	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.11 169	0.23 426	0.17 344	0.38 434	0.30 420	0.23 383	0.27 415	0.22 404	0.19 469	0.39 539	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.08 116

GSStereo	0.21 394	0.10 122	0.31 216	0.36 751	0.42 792	0.19 284	0.16 296	0.38 434	0.21 236	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.63 813

GS-Stereo							0.16 296	0.38 434	0.21 236	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.63 813

IGEV-FE	0.23 459	0.11 189	0.82 684	0.21 274	0.23 679	0.20 333	0.19 463	0.38 434	0.23 271	0.34 581	0.22 343	0.29 514	0.14 329	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.35 744

rvit_0105_5	0.22 423	0.18 523	0.51 468	0.23 417	0.13 301	0.22 401	0.25 650	0.38 434	0.40 561	0.21 348	0.23 359	0.27 486	0.20 475	0.27 374	0.20 451	0.15 700	0.13 505	0.12 638	0.12 653	0.10 512	0.10 258

ACV-stereo	0.30 625	0.20 559	0.82 684	0.23 417	0.16 480	0.48 726	0.20 512	0.38 434	0.34 478	0.29 478	0.33 500	0.66 772	0.43 726	0.55 622	0.31 614	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.12 383

RAFT-Stereo-weight	0.17 264	0.10 122	0.31 216	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.38 434	0.33 465	0.25 411	0.20 303	0.19 354	0.10 111	0.19 163	0.16 303	0.07 165	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.09 175

ffm	0.27 576	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.38 434	0.46 637	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.12 638	0.11 610	0.08 338	0.37 757

ff1	0.36 674	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.38 434	0.46 637	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.08 344	0.28 767	0.12 638	0.11 610	0.08 338	0.37 757

tt1	0.22 423	0.16 458	0.49 425	0.26 574	0.15 429	0.31 582	0.19 463	0.38 434	0.46 637	0.21 348	0.19 290	0.13 215	0.16 379	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.37 757

IGEV_Zeroshot_test	0.23 459	0.11 189	0.82 684	0.21 274	0.23 679	0.20 333	0.19 463	0.38 434	0.23 271	0.34 581	0.22 343	0.29 514	0.14 329	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.35 744

EKT-Stereo	0.39 692	0.13 315	0.53 502	0.42 779	3.94 855	0.22 401	0.17 344	0.38 434	0.30 420	0.21 348	0.20 303	0.23 422	0.15 353	0.30 448	0.18 378	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.12 383

anonymousa	0.26 544	0.13 315	0.56 537	0.29 663	0.30 750	0.31 582	0.20 512	0.38 434	0.36 507	0.33 558	0.51 683	0.41 639	0.27 577	0.25 334	0.24 535	0.08 344	0.18 639	0.09 451	0.18 752	0.08 338	0.17 535

fff	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

CIPLG	0.23 459	0.28 673	0.75 655	0.24 478	0.16 480	0.25 473	0.20 512	0.38 434	0.33 465	0.32 544	0.34 513	0.23 422	0.15 353	0.27 374	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

IPLGR_C	0.23 459	0.29 677	0.81 678	0.24 478	0.16 480	0.24 451	0.20 512	0.38 434	0.33 465	0.32 544	0.33 500	0.23 422	0.15 353	0.26 358	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

ACRE	0.23 459	0.27 664	0.83 690	0.24 478	0.15 429	0.24 451	0.20 512	0.38 434	0.32 446	0.32 544	0.33 500	0.23 422	0.15 353	0.26 358	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

OMP-Stereo	0.24 493	0.16 458	0.48 408	0.30 677	0.13 301	0.21 367	0.16 296	0.38 434	0.35 490	0.34 581	0.30 451	0.33 568	0.20 475	0.70 707	0.24 535	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.07 70

GMM-Stereo	0.22 423	0.10 122	0.56 537	0.23 417	0.13 301	0.24 451	0.24 635	0.38 434	0.29 402	0.31 518	0.44 631	0.27 486	0.21 488	0.31 463	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.19 562

RALAANet	0.21 394	0.24 628	0.53 502	0.23 417	0.14 353	0.22 401	0.13 119	0.38 434	0.30 420	0.29 478	0.26 398	0.25 459	0.15 353	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.07 70

csc	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

cscssc	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

AnonStereo	0.19 315	0.13 315	0.45 364	0.22 349	0.13 301	0.18 245	0.14 172	0.39 456	0.26 346	0.19 318	0.18 274	0.19 354	0.12 235	0.26 358	0.13 154	0.08 344	0.26 755	0.08 333	0.06 145	0.10 512	0.25 655

SME	0.24 493	0.30 683	0.50 447	0.23 417	0.11 169	0.37 658	0.17 344	0.39 456	0.31 432	0.26 421	0.29 434	0.19 354	0.22 498	0.55 622	0.27 574	0.10 538	0.08 309	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.10 258

HLF11	0.20 349	0.20 559	0.68 626	0.16 20	0.12 231	0.21 367	0.12 63	0.39 456	0.25 322	0.21 348	0.30 451	0.19 354	0.18 445	0.38 533	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.08 338	0.09 175

xx1	0.23 459	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.39 456	0.48 661	0.21 348	0.20 303	0.28 500	0.25 548	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.10 540	0.11 610	0.09 444	0.23 625

cc1	0.22 423	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.39 456	0.48 661	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.37 757

RCA-Stereo	0.17 264	0.10 122	0.33 244	0.20 214	0.11 169	0.19 284	0.17 344	0.39 456	0.36 507	0.21 348	0.25 384	0.17 323	0.17 406	0.18 132	0.15 260	0.07 165	0.14 528	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.08 116

DCANet-4	0.20 349	0.11 189	0.58 568	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.39 456	0.42 585	0.29 478	0.31 464	0.17 323	0.22 498	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

iRaft-Stereo_5w	0.25 520	0.24 628	0.50 447	0.23 417	0.18 552	0.19 284	0.19 463	0.39 456	0.35 490	0.28 449	0.36 536	0.34 577	0.23 513	0.66 693	0.28 583	0.07 165	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.14 470

PSM-softLoss	0.22 423	0.11 189	0.53 502	0.25 528	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.39 456	0.29 402	0.29 478	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.53 611	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.12 383

KMStereo	0.22 423	0.11 189	0.53 502	0.25 528	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.39 456	0.29 402	0.29 478	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.53 611	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.12 383

s12784h	0.18 280	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.07 8	0.33 610	0.19 463	0.39 456	0.34 478	0.24 397	0.25 384	0.18 338	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.05 7

raft+_RVC	0.21 394	0.21 574	0.46 384	0.22 349	0.35 774	0.21 367	0.16 296	0.39 456	0.35 490	0.22 371	0.28 424	0.20 378	0.15 353	0.25 334	0.20 451	0.08 344	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.12 383

arf2	0.24 493	0.22 594	0.52 490	0.46 793	0.17 520	0.20 333	0.17 344	0.40 468	0.25 322	0.28 449	0.32 476	0.22 404	0.18 445	0.47 581	0.19 419	0.17 727	0.16 577	0.14 692	0.12 653	0.11 572	0.14 470

G3	0.23 459	0.27 664	0.47 392	0.44 782	0.17 520	0.17 203	0.15 227	0.40 468	0.22 251	0.26 421	0.23 359	0.22 404	0.13 294	0.41 552	0.19 419	0.19 749	0.16 577	0.18 741	0.10 569	0.15 676	0.10 258

G2	0.22 423	0.25 645	0.51 468	0.35 739	0.20 621	0.18 245	0.16 296	0.40 468	0.24 293	0.23 383	0.22 343	0.16 298	0.15 353	0.42 563	0.18 378	0.15 700	0.16 577	0.13 667	0.07 269	0.12 622	0.11 317

rvit_0105_3	0.24 493	0.21 574	0.57 551	0.25 528	0.15 429	0.24 451	0.28 688	0.40 468	0.43 598	0.25 411	0.26 398	0.29 514	0.22 498	0.29 429	0.21 484	0.15 700	0.13 505	0.14 692	0.15 722	0.10 512	0.10 258

AE-Stereo	0.21 394	0.12 256	0.50 447	0.25 528	0.15 429	0.24 451	0.18 413	0.40 468	0.34 478	0.19 318	0.26 398	0.21 395	0.13 294	0.22 264	0.16 303	0.07 165	0.26 755	0.09 451	0.10 569	0.07 247	0.31 714

rrr	0.22 423	0.17 496	0.79 671	0.22 349	0.15 429	0.20 333	0.18 413	0.40 468	0.27 367	0.19 318	0.12 117	0.14 250	0.12 235	0.38 533	0.31 614	0.07 165	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.28 689

GMStereo_Zeroshot	0.25 520	0.22 594	0.51 468	0.27 614	0.14 353	0.28 520	0.15 227	0.40 468	0.36 507	0.37 633	0.43 620	0.40 630	0.17 406	0.35 508	0.21 484	0.12 632	0.07 239	0.13 667	0.07 269	0.17 702	0.10 258

StereoVision	0.23 459	0.23 615	0.55 527	0.27 614	0.17 520	0.23 426	0.22 579	0.40 468	0.32 446	0.21 348	0.51 683	0.22 404	0.16 379	0.29 429	0.19 419	0.11 587	0.12 481	0.13 667	0.13 689	0.10 512	0.08 116

CASS	0.22 423	0.16 458	0.40 314	0.26 574	0.12 231	0.29 545	0.19 463	0.40 468	0.32 446	0.34 581	0.35 521	0.25 459	0.25 548	0.26 358	0.21 484	0.13 659	0.08 309	0.11 600	0.09 494	0.11 572	0.12 383
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IIG-Stereo	0.24 493	0.16 458	0.47 392	0.29 663	0.12 231	0.23 426	0.14 172	0.40 468	0.33 465	0.35 601	0.37 547	0.33 568	0.22 498	0.70 707	0.26 561	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.07 70

NF-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.52 608	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

OCTAStereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

PFNet	0.24 493	0.11 189	0.63 601	0.25 528	0.14 353	0.22 401	0.19 463	0.40 468	0.35 490	0.36 615	0.32 476	0.27 486	0.20 475	0.63 674	0.23 523	0.09 461	0.05 16	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.08 116

RE-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

TVStereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

test_xeample3	0.22 423	0.17 496	0.81 678	0.21 274	0.15 429	0.20 333	0.18 413	0.40 468	0.25 322	0.19 318	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.34 501	0.33 634	0.07 165	0.20 675	0.07 208	0.08 373	0.08 338	0.34 737

CFNet-RSSM	0.18 280	0.10 122	0.45 364	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.40 468	0.31 432	0.23 383	0.21 324	0.26 479	0.15 353	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.06 39

ACVNet	0.24 493	0.18 523	0.51 468	0.18 88	0.15 429	0.27 501	0.23 609	0.40 468	0.45 624	0.29 478	0.41 596	0.38 611	0.28 601	0.28 400	0.35 650	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.10 512	0.09 175

CFNet-ft	0.26 544	0.21 574	0.51 468	0.19 148	0.16 480	0.31 582	0.21 542	0.40 468	0.37 523	0.29 478	0.40 584	0.46 683	0.27 577	0.49 588	0.28 583	0.12 632	0.07 239	0.12 638	0.11 610	0.12 622	0.11 317

CFNet_RVC	0.26 544	0.21 574	0.51 468	0.19 148	0.16 480	0.31 582	0.21 542	0.40 468	0.37 523	0.29 478	0.40 584	0.46 683	0.27 577	0.49 588	0.28 583	0.12 632	0.07 239	0.12 638	0.11 610	0.12 622	0.11 317

MLCV	0.25 520	0.23 615	0.59 578	0.22 349	0.09 53	0.30 560	0.18 413	0.40 468	0.38 534	0.38 642	0.44 631	0.31 546	0.22 498	0.44 568	0.32 624	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.08 116

GOStereo-base	0.25 520	0.30 683	0.56 537	0.44 782	0.20 621	0.18 245	0.17 344	0.41 489	0.26 346	0.28 449	0.27 415	0.21 395	0.16 379	0.47 581	0.19 419	0.23 768	0.16 577	0.17 731	0.09 494	0.16 686	0.11 317

ManiGeoR	0.20 349	0.22 594	0.70 636	0.16 20	0.12 231	0.22 401	0.14 172	0.41 489	0.28 378	0.19 318	0.24 373	0.19 354	0.16 379	0.35 508	0.20 451	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

HLf10	0.20 349	0.22 594	0.70 636	0.16 20	0.12 231	0.22 401	0.14 172	0.41 489	0.28 378	0.19 318	0.24 373	0.19 354	0.16 379	0.35 508	0.20 451	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

DFGA-Net	0.26 544	0.33 705	0.70 636	0.22 349	0.15 429	0.25 473	0.17 344	0.41 489	0.40 561	0.30 501	0.32 476	0.21 395	0.18 445	0.61 660	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.11 572	0.09 175

FACV-RUCA	0.22 423	0.15 410	0.38 287	0.24 478	0.23 679	0.26 494	0.19 463	0.41 489	0.35 490	0.26 421	0.32 476	0.22 404	0.25 548	0.24 308	0.19 419	0.10 538	0.07 239	0.15 712	0.08 373	0.16 686	0.14 470

model_zeroshot	0.21 394	0.14 370	0.51 468	0.34 726	0.18 552	0.26 494	0.16 296	0.41 489	0.24 293	0.33 558	0.20 303	0.25 459	0.12 235	0.26 358	0.16 303	0.09 461	0.21 686	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.13 423

rvit_stereo_0075_2	0.25 520	0.18 523	0.65 612	0.27 614	0.22 663	0.22 401	0.15 227	0.41 489	0.36 507	0.27 434	0.37 547	0.29 514	0.21 488	0.29 429	0.20 451	0.17 727	0.12 481	0.19 750	0.12 653	0.14 664	0.14 470

IRAFT_RVC	0.23 459	0.15 410	0.54 516	0.26 574	0.12 231	0.19 284	0.23 609	0.41 489	0.39 550	0.31 518	0.30 451	0.29 514	0.24 534	0.55 622	0.23 523	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.08 116

zzzzzzz1	0.31 637	0.63 802	1.85 818	0.24 478	0.16 480	0.23 426	0.22 579	0.42 497	0.36 507	0.22 371	0.25 384	0.26 479	0.21 488	0.35 508	0.30 602	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.10 258

monster_256*512	0.18 280	0.15 410	0.25 135	0.23 417	0.13 301	0.22 401	0.21 542	0.42 497	0.31 432	0.19 318	0.22 343	0.24 443	0.17 406	0.19 163	0.17 342	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.09 175

HLf8	0.21 394	0.23 615	0.69 629	0.15 7	0.12 231	0.24 451	0.14 172	0.42 497	0.32 446	0.20 337	0.26 398	0.18 338	0.15 353	0.35 508	0.18 378	0.10 538	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.10 258

TestStereo_HLe17	0.21 394	0.24 628	0.77 665	0.17 48	0.11 169	0.22 401	0.17 344	0.42 497	0.31 432	0.20 337	0.25 384	0.18 338	0.15 353	0.39 539	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.08 116

MM-Stereo_test3	0.19 315	0.15 410	0.39 298	0.25 528	0.15 429	0.19 284	0.22 579	0.42 497	0.40 561	0.17 279	0.24 373	0.17 323	0.12 235	0.22 264	0.16 303	0.08 344	0.21 686	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.11 317

AIO-test1	0.21 394	0.22 594	0.56 537	0.31 696	0.24 697	0.21 367	0.16 296	0.42 497	0.37 523	0.17 279	0.26 398	0.18 338	0.12 235	0.29 429	0.15 260	0.08 344	0.07 239	0.10 540	0.11 610	0.07 247	0.10 258

GCST	0.50 743	0.67 808	0.82 684	1.04 838	0.55 808	0.38 666	0.11 31	0.42 497	0.33 465	0.42 690	0.35 521	0.29 514	0.18 445	0.50 593	0.23 523	0.70 831	0.42 818	0.79 838	0.62 837	0.63 819	0.47 786

CAS++	0.17 264	0.13 315	0.35 264	0.18 88	0.13 301	0.17 203	0.16 296	0.42 497	0.25 322	0.19 318	0.18 274	0.13 215	0.10 111	0.22 264	0.12 79	0.12 632	0.10 409	0.11 600	0.08 373	0.10 512	0.09 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CBFPSM	0.28 587	0.23 615	0.76 659	0.21 274	0.14 353	0.38 666	0.26 662	0.42 497	0.37 523	0.34 581	0.36 536	0.55 730	0.38 697	0.33 485	0.40 668	0.08 344	0.08 309	0.07 208	0.08 373	0.09 444	0.12 383

RAFT+CT+SA	0.23 459	0.24 628	0.48 408	0.25 528	0.18 552	0.23 426	0.29 694	0.42 497	0.38 534	0.24 397	0.39 574	0.20 378	0.17 406	0.34 501	0.17 342	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.12 653	0.09 444	0.13 423

test_5	0.25 520	0.25 645	0.57 551	0.27 614	0.18 552	0.25 473	0.29 694	0.42 497	0.39 550	0.29 478	0.40 584	0.27 486	0.23 513	0.35 508	0.19 419	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.14 470

EDNetEfficient	0.64 780	0.39 742	2.52 830	0.26 574	0.26 717	0.39 672	0.49 786	0.42 497	1.06 815	1.38 827	0.86 783	0.61 753	0.97 810	0.66 693	1.62 832	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.12 653	0.20 743	0.19 562

DN-CSS_ROB	0.24 493	0.33 705	0.69 629	0.25 528	0.14 353	0.26 494	0.13 119	0.42 497	0.35 490	0.30 501	0.42 606	0.22 404	0.20 475	0.34 501	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.09 175

PAM_32	0.26 544	0.10 122	0.63 601	0.24 478	0.19 589	0.51 736	0.26 662	0.43 510	0.30 420	0.32 544	0.28 424	0.60 750	0.28 601	0.29 429	0.20 451	0.08 344	0.14 528	0.08 333	0.10 569	0.07 247	0.15 493

DDVS	0.26 544	0.16 458	0.45 364	0.25 528	0.17 520	0.34 625	0.21 542	0.43 510	0.31 432	0.34 581	0.41 596	0.47 693	0.21 488	0.52 608	0.29 597	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.09 494	0.13 639	0.16 511

test_sample1	0.24 493	0.13 315	0.40 314	0.20 214	0.13 301	0.29 545	0.19 463	0.43 510	0.30 420	0.27 434	0.34 513	0.31 546	0.28 601	0.45 574	0.27 574	0.09 461	0.16 577	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.22 612

MyStereo06	0.23 459	0.15 410	0.74 651	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.22 579	0.43 510	0.25 322	0.36 615	0.24 373	0.34 577	0.18 445	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.12 481	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

ACVNet-DCA	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.43 510	0.32 446	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.23 625

1test111	0.22 423	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.43 510	0.32 446	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.36 520	0.28 583	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.23 625

mmm	0.25 520	0.15 410	0.44 358	0.23 417	0.20 621	0.28 520	0.21 542	0.43 510	0.32 446	0.31 518	0.40 584	0.30 536	0.24 534	0.31 463	0.28 583	0.09 461	0.21 686	0.11 600	0.12 653	0.10 512	0.26 672

anonymousdsp2	0.23 459	0.11 189	0.42 337	0.26 574	0.24 697	0.25 473	0.17 344	0.43 510	0.37 523	0.30 501	0.23 359	0.24 443	0.15 353	0.32 475	0.17 342	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.44 780

ToySt	0.28 587	0.19 543	0.68 626	0.22 349	0.19 589	0.31 582	0.31 716	0.43 510	0.43 598	0.28 449	0.38 556	0.42 655	0.32 662	0.33 485	0.32 624	0.08 344	0.14 528	0.10 540	0.12 653	0.11 572	0.24 642

TestStereo1	0.23 459	0.22 594	0.50 447	0.27 614	0.14 353	0.26 494	0.27 672	0.43 510	0.38 534	0.29 478	0.39 574	0.23 422	0.21 488	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

qqq	0.24 493	0.16 458	0.46 384	0.20 214	0.15 429	0.23 426	0.20 512	0.43 510	0.32 446	0.26 421	0.31 464	0.28 500	0.25 548	0.36 520	0.28 583	0.08 344	0.22 700	0.10 540	0.11 610	0.09 444	0.23 625

x	0.23 459	0.15 410	0.45 364	0.20 214	0.15 429	0.27 501	0.17 344	0.43 510	0.35 490	0.26 421	0.31 464	0.29 514	0.25 548	0.29 429	0.30 602	0.09 461	0.22 700	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.24 642

SA-5K	0.23 459	0.22 594	0.50 447	0.27 614	0.14 353	0.26 494	0.27 672	0.43 510	0.38 534	0.29 478	0.39 574	0.23 422	0.21 488	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

AACVNet	0.28 587	0.22 594	0.55 527	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.19 463	0.43 510	0.33 465	0.39 661	0.42 606	0.44 668	0.29 621	0.73 717	0.28 583	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.09 494	0.13 639	0.12 383

TransformOpticalFlow	0.24 493	0.14 370	0.57 551	0.24 478	0.11 169	0.21 367	0.19 463	0.43 510	0.34 478	0.30 501	0.43 620	0.36 597	0.31 647	0.61 660	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.08 116

XX-Stereo	0.25 520	0.11 189	1.09 748	0.35 739	0.38 784	0.23 426	0.13 119	0.43 510	0.19 181	0.20 337	0.40 584	0.31 546	0.10 111	0.33 485	0.13 154	0.08 344	0.11 447	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.10 258

FENet	0.22 423	0.13 315	0.48 408	0.22 349	0.12 231	0.27 501	0.18 413	0.43 510	0.37 523	0.31 518	0.32 476	0.29 514	0.23 513	0.27 374	0.24 535	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

DMCA-RVC	0.30 625	0.27 664	0.93 721	0.28 642	0.17 520	0.30 560	0.21 542	0.43 510	0.36 507	0.40 672	0.38 556	0.39 625	0.36 687	0.44 568	0.34 643	0.13 659	0.10 409	0.16 721	0.12 653	0.13 639	0.11 317

DIP-Stereo	0.20 349	0.13 315	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.12 63	0.43 510	0.26 346	0.27 434	0.32 476	0.21 395	0.17 406	0.26 358	0.20 451	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.10 258
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 315	0.10 122	0.49 425	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.18 413	0.43 510	0.20 201	0.31 518	0.45 646	0.20 378	0.14 329	0.18 132	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70

RAFT-Stereo	0.19 315	0.10 122	0.49 425	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.18 413	0.43 510	0.20 201	0.31 518	0.45 646	0.20 378	0.14 329	0.18 132	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
arf1	0.27 576	0.35 719	0.58 568	0.50 803	0.16 480	0.19 284	0.17 344	0.44 531	0.26 346	0.31 518	0.32 476	0.20 378	0.17 406	0.49 588	0.19 419	0.23 768	0.17 614	0.19 750	0.12 653	0.18 718	0.11 317

AIO-test2	0.22 423	0.27 664	0.54 516	0.29 663	0.16 480	0.22 401	0.16 296	0.44 531	0.43 598	0.17 279	0.29 434	0.16 298	0.11 171	0.27 374	0.14 212	0.19 749	0.07 239	0.10 540	0.11 610	0.08 338	0.09 175

PAM	0.26 544	0.11 189	0.63 601	0.25 528	0.18 552	0.53 745	0.29 694	0.44 531	0.28 378	0.36 615	0.27 415	0.59 744	0.26 567	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.12 481	0.07 208	0.10 569	0.07 247	0.13 423

Any-RAFT	0.18 280	0.09 74	0.33 244	0.19 148	0.10 117	0.29 545	0.16 296	0.44 531	0.32 446	0.25 411	0.27 415	0.29 514	0.16 379	0.23 291	0.13 154	0.08 344	0.07 239	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

fast-acv-ft	0.33 653	0.26 656	0.88 711	0.25 528	0.18 552	0.49 732	0.27 672	0.44 531	0.50 686	0.40 672	0.55 710	0.49 703	0.36 687	0.39 539	0.41 673	0.11 587	0.11 447	0.11 600	0.12 653	0.13 639	0.11 317

riskmin	0.24 493	0.10 122	0.43 346	0.32 706	0.26 717	0.33 610	0.19 463	0.44 531	0.30 420	0.24 397	0.27 415	0.37 605	0.25 548	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.18 639	0.09 451	0.13 689	0.10 512	0.27 680

IER	0.24 493	0.15 410	0.50 447	0.21 274	0.15 429	0.31 582	0.20 512	0.44 531	0.38 534	0.34 581	0.41 596	0.32 557	0.34 673	0.31 463	0.23 523	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.09 175

IPLGR	0.22 423	0.14 370	0.75 655	0.21 274	0.11 169	0.25 473	0.18 413	0.44 531	0.38 534	0.29 478	0.28 424	0.21 395	0.19 469	0.37 530	0.19 419	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.07 70

111	0.22 423	0.22 594	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.24 451	0.17 344	0.44 531	0.46 637	0.24 397	0.30 451	0.29 514	0.22 498	0.25 334	0.19 419	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.15 493

cf-r	0.26 544	0.22 594	0.66 617	0.22 349	0.14 353	0.28 520	0.22 579	0.44 531	0.42 585	0.32 544	0.42 606	0.43 662	0.27 577	0.44 568	0.27 574	0.11 587	0.07 239	0.08 333	0.10 569	0.08 338	0.09 175

TADF							0.19 463	0.45 541	0.40 561	0.33 558	0.21 324	0.24 443	0.17 406	0.51 599	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247

IGEV_i1	0.26 544	0.12 256	0.57 551	0.25 528	0.24 697	0.32 599	0.20 512	0.45 541	0.37 523	0.35 601	0.30 451	0.35 590	0.20 475	0.39 539	0.23 523	0.08 344	0.26 755	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.37 757

NLCSM	0.20 349	0.15 410	0.23 108	0.24 478	0.19 589	0.24 451	0.22 579	0.45 541	0.44 611	0.20 337	0.18 274	0.14 250	0.16 379	0.47 581	0.20 451	0.09 461	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.10 258

test_sample2	0.23 459	0.12 256	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.28 520	0.22 579	0.45 541	0.33 465	0.27 434	0.34 513	0.30 536	0.25 548	0.46 576	0.23 523	0.09 461	0.15 559	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.19 562

IPLG	0.23 459	0.19 543	0.65 612	0.21 274	0.12 231	0.28 520	0.17 344	0.45 541	0.32 446	0.33 558	0.32 476	0.16 298	0.17 406	0.50 593	0.23 523	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

PSMNet-ADL	0.26 544	0.16 458	0.39 298	0.27 614	0.14 353	0.32 599	0.22 579	0.45 541	0.37 523	0.28 449	0.34 513	0.41 639	0.28 601	0.61 660	0.32 624	0.11 587	0.10 409	0.09 451	0.11 610	0.10 512	0.13 423

Anonymous3	0.24 493	0.19 543	0.76 659	0.27 614	0.18 552	0.41 683	0.24 635	0.45 541	0.36 507	0.23 383	0.27 415	0.20 378	0.18 445	0.28 400	0.19 419	0.12 632	0.11 447	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.13 423

HCRNet	0.25 520	0.27 664	0.42 337	0.34 726	0.17 520	0.27 501	0.18 413	0.45 541	0.37 523	0.31 518	0.35 521	0.32 557	0.23 513	0.44 568	0.21 484	0.13 659	0.08 309	0.13 667	0.11 610	0.11 572	0.09 175

DMCA	0.24 493	0.18 523	0.51 468	0.23 417	0.14 353	0.27 501	0.20 512	0.45 541	0.40 561	0.32 544	0.33 500	0.33 568	0.25 548	0.27 374	0.30 602	0.11 587	0.08 309	0.10 540	0.08 373	0.11 572	0.12 383

HITNet	0.22 423	0.23 615	0.60 585	0.20 214	0.09 53	0.27 501	0.15 227	0.45 541	0.33 465	0.29 478	0.33 500	0.27 486	0.22 498	0.29 429	0.27 574	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317
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
SCION-MonSter(vits)	0.23 459	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.46 551	0.54 709	0.09 16	0.45 646	0.30 536	0.27 577	0.35 508	0.45 696	0.10 538	0.08 309	0.18 741	0.17 746	0.15 676	0.16 511

MWDA-net	0.29 610	0.22 594	0.56 537	0.26 574	0.21 644	0.35 642	0.32 723	0.46 551	0.48 661	0.39 661	0.41 596	0.33 568	0.39 704	0.55 622	0.40 668	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.11 317

Selective-IGEV-i16pc	0.33 653	0.12 256	1.65 808	0.21 274	0.14 353	0.74 780	0.30 703	0.46 551	0.44 611	0.21 348	0.32 476	0.26 479	0.14 329	0.71 713	0.19 419	0.15 700	0.10 409	0.08 333	0.09 494	0.11 572	0.12 383

z-ln-s-r	0.35 671	0.30 683	1.02 736	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.26 662	0.46 551	0.55 718	0.33 558	0.61 742	0.39 625	0.31 647	0.80 747	0.77 765	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.10 258

rvit_105_1	0.28 587	0.24 628	0.65 612	0.27 614	0.19 589	0.31 582	0.35 738	0.46 551	0.53 704	0.31 518	0.32 476	0.32 557	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.16 712	0.14 528	0.15 712	0.17 746	0.11 572	0.11 317

gwcnet-sp	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

scenet	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

ssnet	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

CFNet_pseudo	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.27 501	0.17 344	0.46 551	0.45 624	0.30 501	0.37 547	0.38 611	0.23 513	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.11 600	0.08 373	0.11 572	0.11 317

ARAFT	0.26 544	0.30 683	0.87 704	0.22 349	0.12 231	0.30 560	0.24 635	0.46 551	0.34 478	0.33 558	0.28 424	0.29 514	0.20 475	0.49 588	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.12 638	0.11 610	0.09 444	0.09 175

hitnet-ft	0.31 637	0.21 574	0.56 537	0.19 148	0.14 353	0.40 678	0.23 609	0.46 551	0.42 585	0.37 633	0.46 659	0.53 725	0.35 681	0.76 733	0.35 650	0.14 684	0.10 409	0.14 692	0.10 569	0.15 676	0.14 470

GwcNet-RSSM	0.28 587	0.25 645	0.61 592	0.22 349	0.14 353	0.28 520	0.24 635	0.46 551	0.44 611	0.33 558	0.46 659	0.41 639	0.28 601	0.55 622	0.31 614	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.09 175

ccs_rob	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.27 501	0.17 344	0.46 551	0.45 624	0.30 501	0.37 547	0.38 611	0.23 513	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.11 600	0.08 373	0.12 622	0.11 317

iResNet	0.25 520	0.22 594	0.62 596	0.26 574	0.11 169	0.31 582	0.23 609	0.46 551	0.45 624	0.34 581	0.43 620	0.27 486	0.23 513	0.36 520	0.37 660	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.10 258

noway7	0.30 625	0.63 802	1.95 820	0.24 478	0.12 231	0.23 426	0.19 463	0.47 565	0.33 465	0.21 348	0.23 359	0.24 443	0.20 475	0.23 291	0.29 597	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.10 512	0.10 258

ISRNet	0.28 587	0.15 410	0.54 516	0.27 614	0.19 589	0.24 451	0.15 227	0.47 565	0.45 624	0.40 672	0.49 676	0.42 655	0.27 577	0.33 485	0.30 602	0.20 755	0.12 481	0.17 731	0.16 734	0.16 686	0.21 597

DispNO	0.29 610	0.24 628	0.83 690	0.23 417	0.17 520	0.25 473	0.22 579	0.47 565	0.42 585	0.33 558	0.39 574	0.38 611	0.28 601	0.78 738	0.35 650	0.09 461	0.07 239	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

PCWNet_CMD	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.21 274	0.13 301	0.28 520	0.17 344	0.47 565	0.47 652	0.30 501	0.36 536	0.37 605	0.24 534	0.29 429	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.11 572	0.11 317

iinet-f	0.31 637	0.23 615	1.16 763	0.20 214	0.16 480	0.44 701	0.23 609	0.47 565	0.38 534	0.36 615	0.44 631	0.41 639	0.35 681	0.36 520	0.43 682	0.10 538	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.13 639	0.12 383

ICVP	0.24 493	0.13 315	0.45 364	0.26 574	0.14 353	0.30 560	0.25 650	0.47 565	0.35 490	0.29 478	0.43 620	0.35 590	0.25 548	0.28 400	0.25 549	0.12 632	0.09 360	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.28 587	0.19 543	0.54 516	0.24 478	0.17 520	0.47 718	0.22 579	0.47 565	0.53 704	0.40 672	0.43 620	0.36 597	0.34 673	0.40 545	0.35 650	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.09 175

acv_ft	0.26 544	0.18 523	0.56 537	0.24 478	0.19 589	0.34 625	0.21 542	0.47 565	0.45 624	0.39 661	0.41 596	0.38 611	0.28 601	0.28 400	0.36 654	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.09 175

GANet-RSSM	0.26 544	0.19 543	0.54 516	0.21 274	0.14 353	0.27 501	0.22 579	0.47 565	0.34 478	0.30 501	0.40 584	0.41 639	0.30 628	0.59 647	0.25 549	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

G-Net	0.47 736	0.26 656	1.02 736	0.34 726	0.28 728	0.89 795	0.35 738	0.47 565	0.46 637	0.68 781	1.20 806	0.64 766	0.59 768	0.61 660	0.60 738	0.16 712	0.14 528	0.17 731	0.13 689	0.22 754	0.21 597

MSMDNet	0.23 459	0.14 370	0.49 425	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.17 344	0.47 565	0.47 652	0.30 501	0.36 536	0.37 605	0.24 534	0.29 429	0.21 484	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.11 317

UCFNet_RVC	0.25 520	0.21 574	0.49 425	0.19 148	0.15 429	0.34 625	0.18 413	0.47 565	0.36 507	0.30 501	0.35 521	0.40 630	0.26 567	0.35 508	0.24 535	0.13 659	0.08 309	0.13 667	0.14 710	0.13 639	0.13 423

Selective-IGEV-i1	0.28 587	0.11 189	0.44 358	0.36 751	0.32 764	0.32 599	0.23 609	0.48 577	0.48 661	0.29 478	0.32 476	0.39 625	0.17 406	0.28 400	0.25 549	0.08 344	0.23 714	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.53 799

G2L-ROB	0.25 520	0.21 574	0.56 537	0.19 148	0.12 231	0.28 520	0.21 542	0.48 577	0.34 478	0.35 601	0.31 464	0.41 639	0.23 513	0.51 599	0.31 614	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.12 383

G2L-Stereo	0.27 576	0.23 615	0.61 592	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.19 463	0.48 577	0.37 523	0.33 558	0.38 556	0.40 630	0.23 513	0.61 660	0.33 634	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.11 317

UGAM-zero	0.26 544	0.11 189	0.56 537	0.20 214	0.16 480	0.28 520	0.18 413	0.48 577	0.25 322	0.31 518	0.28 424	0.56 735	0.32 662	0.66 693	0.17 342	0.07 165	0.10 409	0.07 208	0.09 494	0.07 247	0.31 714

SA	0.24 493	0.22 594	0.55 527	0.23 417	0.14 353	0.25 473	0.23 609	0.48 577	0.42 585	0.28 449	0.44 631	0.23 422	0.23 513	0.34 501	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.11 600	0.11 610	0.08 338	0.09 175

DAS	0.28 587	0.13 315	0.49 425	0.24 478	0.18 552	0.30 560	0.24 635	0.48 577	0.48 661	0.42 690	0.45 646	0.34 577	0.31 647	0.76 733	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.10 512	0.11 317

SepStereo	0.27 576	0.13 315	0.49 425	0.24 478	0.18 552	0.30 560	0.24 635	0.48 577	0.48 661	0.42 690	0.45 646	0.34 577	0.31 647	0.64 680	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.10 512	0.11 317

MIPNet	0.22 423	0.19 543	0.64 606	0.22 349	0.12 231	0.28 520	0.20 512	0.48 577	0.39 550	0.31 518	0.24 373	0.19 354	0.24 534	0.28 400	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

GANet-ADL	0.22 423	0.14 370	0.51 468	0.23 417	0.14 353	0.29 545	0.19 463	0.48 577	0.36 507	0.26 421	0.33 500	0.32 557	0.20 475	0.26 358	0.22 503	0.11 587	0.07 239	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317

EDNetEfficientorigin	7.48 861	0.57 792	139.59 895	0.25 528	0.17 520	0.44 701	0.30 703	0.48 577	1.04 813	1.29 824	1.02 798	0.82 790	0.87 805	0.76 733	1.02 791	0.10 538	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.22 754	0.25 655

ac_64	0.28 587	0.16 458	0.62 596	0.25 528	0.17 520	0.36 650	0.22 579	0.48 577	0.35 490	0.36 615	0.37 547	0.51 712	0.30 628	0.62 671	0.34 643	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

MCPF							0.20 512	0.49 588	0.46 637	0.24 397	0.33 500	0.41 639	0.24 534	0.89 768	0.26 561	0.07 165	0.22 700	0.08 333	0.07 269	0.07 247

SCION-MonSter	0.33 653	0.24 628	0.51 468	0.29 663	0.28 728	0.56 750	0.21 542	0.49 588	0.59 737	0.34 581	0.55 710	0.32 557	0.31 647	0.40 545	0.56 730	0.11 587	0.10 409	0.25 778	0.22 775	0.18 718	0.19 562

coex-ft	3.48 847	0.81 823	48.53 893	0.24 478	0.19 589	0.53 745	0.47 782	0.49 588	2.36 850	7.18 870	1.20 806	0.96 799	2.53 848	0.75 726	2.14 845	0.13 659	0.15 559	0.14 692	0.12 653	0.22 754	0.47 786

Anonymous_2	0.44 722	0.23 615	0.57 551	0.34 726	0.34 769	0.53 745	0.28 688	0.49 588	0.39 550	0.36 615	0.34 513	0.48 697	0.38 697	0.43 564	0.33 634	0.26 790	0.41 817	0.44 815	1.45 857	0.33 798	0.37 757

DSFCA	0.29 610	0.18 523	0.48 408	0.21 274	0.17 520	0.39 672	0.32 723	0.49 588	0.44 611	0.44 708	0.38 556	0.40 630	0.30 628	0.53 611	0.38 662	0.12 632	0.10 409	0.10 540	0.11 610	0.11 572	0.11 317

FADNet-RVC-Resample	0.31 637	0.32 699	1.16 763	0.27 614	0.17 520	0.33 610	0.21 542	0.49 588	0.40 561	0.36 615	0.38 556	0.34 577	0.27 577	0.54 617	0.27 574	0.10 538	0.10 409	0.14 692	0.13 689	0.13 639	0.18 542

STTStereo	0.30 625	0.24 628	0.83 690	0.25 528	0.17 520	0.30 560	0.24 635	0.49 588	0.39 550	0.39 661	0.41 596	0.44 668	0.28 601	0.41 552	0.30 602	0.13 659	0.13 505	0.13 667	0.16 734	0.12 622	0.12 383

BEATNet_4x	0.25 520	0.25 645	0.66 617	0.23 417	0.10 117	0.29 545	0.14 172	0.49 588	0.34 478	0.31 518	0.35 521	0.32 557	0.26 567	0.34 501	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.13 423

AANet_RVC	0.33 653	0.31 691	0.69 629	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.23 609	0.49 588	0.55 718	0.39 661	0.60 734	0.43 662	0.30 628	0.88 766	0.54 726	0.11 587	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.10 512	0.12 383

StereoDRNet-Refined	0.28 587	0.19 543	0.47 392	0.25 528	0.14 353	0.36 650	0.21 542	0.49 588	0.43 598	0.46 721	0.52 690	0.42 655	0.30 628	0.46 576	0.38 662	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.11 610	0.10 512	0.11 317
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AROF2	0.32 645	0.48 774	0.57 551	0.52 806	0.18 552	0.19 284	0.19 463	0.50 598	0.28 378	0.38 642	0.29 434	0.28 500	0.15 353	0.65 686	0.20 451	0.38 811	0.07 239	0.47 817	0.08 373	0.42 807	0.16 511

AHVO							0.30 703	0.50 598	0.42 585	0.28 449	0.53 699	0.41 639	0.30 628	0.57 637	0.50 712	0.11 587	0.15 559	0.12 638	0.10 569	0.13 639

DSFM							0.30 703	0.50 598	0.42 585	0.28 449	0.53 699	0.41 639	0.30 628	0.57 637	0.50 712	0.11 587	0.15 559	0.12 638	0.10 569	0.13 639

Hybrid-DGEV-2	0.23 459	0.20 559	0.53 502	0.24 478	0.13 301	0.28 520	0.15 227	0.50 598	0.45 624	0.28 449	0.26 398	0.25 459	0.26 567	0.29 429	0.20 451	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.10 258

DStereoRT	0.40 704	0.16 458	0.74 651	0.25 528	0.17 520	0.42 691	0.19 463	0.50 598	0.48 661	0.31 518	0.40 584	0.32 557	0.39 704	0.64 680	0.31 614	0.09 461	0.11 447	1.56 857	0.43 816	0.08 338	0.41 768

MyStereo8	0.25 520	0.20 559	0.69 629	0.24 478	0.17 520	0.31 582	0.16 296	0.50 598	0.32 446	0.29 478	0.38 556	0.25 459	0.19 469	0.33 485	0.29 597	0.08 344	0.20 675	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.16 511

MyStereo05	0.24 493	0.15 410	0.58 568	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.22 579	0.50 598	0.54 709	0.32 544	0.23 359	0.26 479	0.23 513	0.32 475	0.25 549	0.07 165	0.12 481	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

Sa-1000	0.24 493	0.20 559	0.53 502	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.23 609	0.50 598	0.41 573	0.30 501	0.50 680	0.26 479	0.19 469	0.33 485	0.16 303	0.08 344	0.10 409	0.10 540	0.11 610	0.08 338	0.08 116

STrans-v2	0.25 520	0.14 370	0.56 537	0.21 274	0.12 231	0.23 426	0.20 512	0.50 598	0.31 432	0.31 518	0.42 606	0.35 590	0.35 681	0.62 671	0.24 535	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.08 116

UPFNet	0.27 576	0.15 410	0.47 392	0.25 528	0.20 621	0.37 658	0.27 672	0.50 598	0.40 561	0.36 615	0.38 556	0.37 605	0.29 621	0.40 545	0.34 643	0.10 538	0.10 409	0.10 540	0.10 569	0.10 512	0.08 116

PSMNet-RSSM	0.26 544	0.21 574	0.50 447	0.21 274	0.14 353	0.25 473	0.21 542	0.50 598	0.38 534	0.31 518	0.45 646	0.40 630	0.27 577	0.53 611	0.24 535	0.12 632	0.08 309	0.11 600	0.13 689	0.10 512	0.10 258

SuperB	0.50 743	0.37 730	2.16 826	0.23 417	0.15 429	0.41 683	0.32 723	0.50 598	0.83 787	0.44 708	0.51 683	0.33 568	0.45 731	0.69 703	1.07 795	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.95 842	0.18 542

RASNet	0.30 625	0.19 543	0.59 578	0.23 417	0.19 589	0.33 610	0.20 512	0.50 598	0.41 573	0.31 518	0.44 631	0.47 693	0.38 697	0.79 742	0.40 668	0.09 461	0.07 239	0.07 208	0.09 494	0.08 338	0.10 258

DANet	0.37 682	0.25 645	0.67 620	0.37 753	0.22 663	0.42 691	0.25 650	0.50 598	0.44 611	0.52 746	0.50 680	0.59 744	0.42 722	0.78 738	0.53 722	0.13 659	0.12 481	0.14 692	0.12 653	0.17 702	0.21 597
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.30 625	0.20 559	0.45 364	0.28 642	0.17 520	0.37 658	0.25 650	0.50 598	0.45 624	0.46 721	0.47 666	0.51 712	0.34 673	0.56 630	0.38 662	0.10 538	0.10 409	0.11 600	0.11 610	0.10 512	0.11 317

AROF3	0.36 674	0.68 809	0.64 606	0.53 808	0.19 589	0.20 333	0.20 512	0.51 613	0.35 490	0.39 661	0.26 398	0.35 590	0.17 406	0.76 733	0.20 451	0.40 815	0.06 134	0.61 827	0.08 373	0.50 811	0.16 511

NLSM1	0.18 280	0.12 256	0.21 71	0.21 274	0.18 552	0.25 473	0.17 344	0.51 613	0.43 598	0.17 279	0.21 324	0.13 215	0.15 353	0.22 264	0.18 378	0.08 344	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.07 70

G2L-Stereo_test	0.26 544	0.22 594	0.54 516	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.24 635	0.51 613	0.40 561	0.38 642	0.37 547	0.40 630	0.26 567	0.53 611	0.32 624	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317

coex_refinement	0.28 587	0.22 594	0.50 447	0.23 417	0.15 429	0.31 582	0.20 512	0.51 613	0.43 598	0.35 601	0.42 606	0.45 674	0.27 577	0.56 630	0.41 673	0.10 538	0.07 239	0.07 208	0.07 269	0.11 572	0.12 383

MyStereo04	0.24 493	0.15 410	0.58 568	0.22 349	0.16 480	0.25 473	0.22 579	0.51 613	0.54 709	0.29 478	0.23 359	0.27 486	0.23 513	0.32 475	0.25 549	0.07 165	0.13 505	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

CFNet_ucs	0.25 520	0.14 370	0.51 468	0.20 214	0.15 429	0.29 545	0.18 413	0.51 613	0.46 637	0.32 544	0.42 606	0.38 611	0.23 513	0.31 463	0.22 503	0.11 587	0.08 309	0.12 638	0.09 494	0.13 639	0.13 423

GwcNet-ADL	0.23 459	0.15 410	0.58 568	0.24 478	0.13 301	0.23 426	0.24 635	0.51 613	0.41 573	0.28 449	0.29 434	0.30 536	0.20 475	0.27 374	0.28 583	0.09 461	0.07 239	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.11 317

GES	0.23 459	0.14 370	0.54 516	0.21 274	0.14 353	0.28 520	0.19 463	0.51 613	0.35 490	0.31 518	0.36 536	0.25 459	0.24 534	0.30 448	0.23 523	0.11 587	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.12 383

FADNet-RVC	0.34 664	0.43 757	0.97 728	0.25 528	0.20 621	0.33 610	0.20 512	0.51 613	0.42 585	0.34 581	0.40 584	0.41 639	0.29 621	0.65 686	0.36 654	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.15 722	0.19 732	0.20 584

base	0.40 704	0.30 683	2.38 828	0.28 642	0.20 621	0.37 658	0.19 463	0.52 622	0.40 561	0.43 701	0.52 690	0.27 486	0.26 567	0.69 703	0.33 634	0.21 761	0.13 505	0.16 721	0.15 722	0.11 572	0.14 470

MWSP-net	0.26 544	0.14 370	0.45 364	0.22 349	0.14 353	0.32 599	0.43 771	0.52 622	0.45 624	0.33 558	0.33 500	0.36 597	0.32 662	0.29 429	0.32 624	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.11 317

raft_robust	0.25 520	0.23 615	0.44 358	0.22 349	0.13 301	0.23 426	0.22 579	0.52 622	0.50 686	0.33 558	0.32 476	0.33 568	0.23 513	0.55 622	0.18 378	0.07 165	0.11 447	0.08 333	0.10 569	0.08 338	0.07 70

CRFU-Net	0.29 610	0.14 370	0.48 408	0.26 574	0.15 429	0.46 712	0.22 579	0.52 622	0.32 446	0.44 708	0.42 606	0.48 697	0.47 740	0.44 568	0.31 614	0.12 632	0.10 409	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.11 317

CSP-Net	0.28 587	0.17 496	0.41 327	0.22 349	0.14 353	0.44 701	0.24 635	0.52 622	0.42 585	0.42 690	0.44 631	0.42 655	0.27 577	0.66 693	0.30 602	0.12 632	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.10 258

delet	0.29 610	0.18 523	0.58 568	0.24 478	0.19 589	0.41 683	0.30 703	0.52 622	0.51 692	0.35 601	0.42 606	0.37 605	0.31 647	0.49 588	0.36 654	0.10 538	0.09 360	0.11 600	0.12 653	0.09 444	0.09 175

UNet	0.28 587	0.16 458	0.70 636	0.24 478	0.20 621	0.44 701	0.21 542	0.52 622	0.42 585	0.36 615	0.40 584	0.43 662	0.33 671	0.41 552	0.32 624	0.09 461	0.07 239	0.10 540	0.09 494	0.10 512	0.09 175

psmorigin	0.52 750	0.29 677	3.10 837	0.24 478	0.19 589	0.39 672	0.24 635	0.52 622	0.45 624	0.66 778	0.68 757	0.70 784	0.52 754	0.86 761	0.49 711	0.15 700	0.17 614	0.13 667	0.14 710	0.16 686	0.23 625

HGLStereo	0.29 610	0.19 543	0.60 585	0.24 478	0.21 644	0.33 610	0.23 609	0.52 622	0.44 611	0.36 615	0.49 676	0.41 639	0.35 681	0.46 576	0.34 643	0.11 587	0.11 447	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.12 383

CCAANet	0.26 544	0.18 523	0.56 537	0.22 349	0.15 429	0.29 545	0.17 344	0.52 622	0.39 550	0.27 434	0.49 676	0.32 557	0.25 548	0.63 674	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.10 569	0.08 338	0.11 317

FADNet_RVC	0.31 637	0.35 719	0.98 730	0.24 478	0.16 480	0.30 560	0.17 344	0.52 622	0.39 550	0.30 501	0.38 556	0.30 536	0.29 621	0.54 617	0.33 634	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.16 734	0.21 750	0.24 642

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 610	0.24 628	0.81 678	0.26 574	0.18 552	0.30 560	0.22 579	0.52 622	0.41 573	0.38 642	0.42 606	0.42 655	0.28 601	0.46 576	0.31 614	0.11 587	0.08 309	0.10 540	0.11 610	0.10 512	0.12 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.33 653	0.16 458	0.55 527	0.26 574	0.16 480	0.48 726	0.25 650	0.52 622	0.58 730	0.38 642	0.45 646	0.63 760	0.37 692	0.65 686	0.50 712	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.13 639	0.13 423

AANet	0.55 757	0.47 769	1.61 804	0.23 417	0.31 757	0.41 683	0.25 650	0.53 635	1.14 826	0.93 802	0.98 797	0.84 791	0.71 789	0.60 652	0.66 749	0.18 739	0.32 797	0.14 692	0.13 689	0.18 718	0.44 780

Select-FE	0.27 576	0.18 523	0.87 704	0.23 417	0.22 663	0.29 545	0.18 413	0.53 635	0.28 378	0.30 501	0.33 500	0.45 674	0.29 621	0.30 448	0.21 484	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.13 689	0.08 338	0.20 584

w-ln-seven-2	0.40 704	0.37 730	1.34 784	0.28 642	0.18 552	0.38 666	0.29 694	0.53 635	0.59 737	0.47 727	0.56 716	0.46 683	0.42 722	0.70 707	0.64 746	0.10 538	0.10 409	0.12 638	0.11 610	0.14 664	0.16 511

TCMNet	0.34 664	0.28 673	0.81 678	0.29 663	0.30 750	0.40 678	0.28 688	0.53 635	0.49 678	0.38 642	0.46 659	0.40 630	0.30 628	0.61 660	0.42 678	0.14 684	0.13 505	0.15 712	0.14 710	0.18 718	0.19 562

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 587	0.17 496	0.96 726	0.29 663	0.31 757	0.29 545	0.21 542	0.53 635	0.28 378	0.27 434	0.55 710	0.41 639	0.18 445	0.30 448	0.22 503	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.13 689	0.12 622	0.20 584

test_sample5	0.26 544	0.14 370	0.51 468	0.21 274	0.12 231	0.31 582	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.33 558	0.43 620	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.24 535	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

test_sample4	0.26 544	0.14 370	0.53 502	0.21 274	0.12 231	0.32 599	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.33 558	0.38 556	0.28 500	0.25 548	0.54 617	0.25 549	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.09 494	0.11 572	0.16 511

test_sample3	0.25 520	0.14 370	0.52 490	0.20 214	0.12 231	0.33 610	0.20 512	0.53 635	0.38 534	0.32 544	0.35 521	0.29 514	0.24 534	0.54 617	0.25 549	0.10 538	0.14 528	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.15 493

DualNet	0.26 544	0.14 370	0.51 468	0.21 274	0.12 231	0.31 582	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.34 581	0.44 631	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.24 535	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

SQANet	0.44 722	0.57 792	0.89 713	0.49 799	0.39 787	0.47 718	0.23 609	0.53 635	0.44 611	0.41 684	0.48 675	0.47 693	0.34 673	0.58 639	0.43 682	0.38 811	0.15 559	0.40 813	0.21 764	0.50 811	0.34 737

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 653	0.25 645	0.82 684	0.22 349	0.17 520	0.46 712	0.28 688	0.53 635	0.53 704	0.43 701	0.57 721	0.44 668	0.31 647	0.50 593	0.48 705	0.10 538	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.11 572	0.12 383

DDUNet	0.45 725	0.60 799	0.71 645	0.45 788	0.39 787	0.46 712	0.32 723	0.53 635	0.44 611	0.46 721	0.53 699	0.57 737	0.38 697	0.51 599	0.43 682	0.34 804	0.21 686	0.56 823	0.25 788	0.41 805	0.36 749

EAI-Stereo	0.29 610	0.11 189	0.38 287	0.22 349	0.18 552	0.33 610	1.66 851	0.53 635	0.27 367	0.27 434	0.50 680	0.17 323	0.16 379	0.25 334	0.25 549	0.07 165	0.07 239	0.07 208	0.11 610	0.07 247	0.10 258

RP	0.38 687	0.26 656	0.67 620	0.31 696	0.24 697	0.37 658	0.29 694	0.53 635	0.61 744	0.42 690	0.65 751	0.62 756	0.51 752	0.63 674	0.43 682	0.17 727	0.15 559	0.17 731	0.15 722	0.17 702	0.19 562

PA-Net	0.40 704	0.35 719	1.05 740	0.32 706	0.28 728	0.39 672	0.43 771	0.53 635	0.56 725	0.35 601	0.43 620	0.41 639	0.36 687	0.83 757	0.61 741	0.12 632	0.23 714	0.16 721	0.23 781	0.13 639	0.20 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.29 610	0.29 677	0.57 551	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.15 227	0.53 635	0.46 637	0.31 518	0.40 584	0.38 611	0.27 577	0.76 733	0.28 583	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.09 175

MEA-ACV	0.28 587	0.14 370	0.54 516	0.22 349	0.14 353	0.34 625	0.23 609	0.54 651	0.49 678	0.36 615	0.43 620	0.36 597	0.35 681	0.48 585	0.30 602	0.09 461	0.09 360	0.10 540	0.12 653	0.10 512	0.11 317

YMNet	0.33 653	0.26 656	0.64 606	0.28 642	0.23 679	0.48 726	0.27 672	0.54 651	0.47 652	0.49 734	0.56 716	0.51 712	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.16 577	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.14 470

YMNet_1	0.33 653	0.26 656	0.64 606	0.28 642	0.23 679	0.48 726	0.27 672	0.54 651	0.47 652	0.49 734	0.56 716	0.51 712	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.16 577	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.14 470

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 544	0.15 410	0.96 726	0.21 274	0.25 711	0.30 560	0.21 542	0.54 651	0.28 378	0.25 411	0.29 434	0.46 683	0.23 513	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.12 653	0.11 572	0.17 535

DualNet (step1)	0.31 637	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.41 552	0.26 561	0.24 778	0.21 686	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

test_sample9	0.45 725	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.70 707	1.01 788	0.24 778	1.93 864	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

test_sample7	0.28 587	0.16 458	0.47 392	0.21 274	0.14 353	0.29 545	0.22 579	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.41 552	0.26 561	0.14 684	0.21 686	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.25 655

test_sample6	0.27 576	0.15 410	0.50 447	0.22 349	0.12 231	0.30 560	0.22 579	0.54 651	0.39 550	0.34 581	0.44 631	0.29 514	0.25 548	0.58 639	0.26 561	0.11 587	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

SMFormer	0.27 576	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.34 643	0.10 538	0.16 577	0.08 333	0.09 494	0.10 512	0.16 511

tta	0.27 576	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.34 643	0.10 538	0.16 577	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.13 423

qqq1	0.26 544	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.21 484	0.10 538	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.13 423

fff1	0.26 544	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.21 484	0.10 538	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.13 423

SDNR	0.47 736	0.29 677	0.92 717	0.24 478	0.37 781	1.27 823	0.17 344	0.54 651	0.58 730	0.44 708	0.85 782	0.55 730	0.28 601	1.19 808	0.52 718	0.23 768	0.24 734	0.17 731	0.13 689	0.19 732	0.26 672

psmg	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.21 274	0.14 353	0.35 642	0.23 609	0.54 651	0.36 507	0.36 615	0.38 556	0.38 611	0.25 548	0.27 374	0.28 583	0.10 538	0.08 309	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

SACVNet	0.32 645	0.25 645	0.59 578	0.26 574	0.19 589	0.35 642	0.25 650	0.54 651	0.41 573	0.43 701	0.45 646	0.46 683	0.34 673	0.71 713	0.30 602	0.14 684	0.10 409	0.12 638	0.12 653	0.16 686	0.20 584

ADCRef	0.41 712	0.33 705	1.05 740	0.26 574	0.21 644	0.49 732	0.27 672	0.54 651	0.51 692	0.51 743	0.59 730	0.35 590	0.47 740	0.54 617	1.35 820	0.09 461	0.08 309	0.12 638	0.12 653	0.12 622	0.13 423

TDLM	0.32 645	0.27 664	0.52 490	0.30 677	0.15 429	0.33 610	0.32 723	0.54 651	0.50 686	0.44 708	0.43 620	0.39 625	0.30 628	0.92 779	0.30 602	0.14 684	0.09 360	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.14 470

PASM	0.49 742	0.41 752	1.15 761	0.37 753	0.35 774	0.42 691	0.42 769	0.54 651	0.65 755	0.54 758	0.54 705	0.63 760	0.48 744	0.94 784	0.51 717	0.27 794	0.30 786	0.30 792	0.33 805	0.29 786	0.29 701

DeepPruner_ROB	0.28 587	0.25 645	0.64 606	0.22 349	0.16 480	0.30 560	0.21 542	0.54 651	0.33 465	0.36 615	0.38 556	0.38 611	0.26 567	0.45 574	0.28 583	0.15 700	0.11 447	0.11 600	0.11 610	0.14 664	0.14 470

WQFJA1	0.19 315	0.12 256	0.20 51	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.19 463	0.55 670	0.55 718	0.16 251	0.17 252	0.15 276	0.17 406	0.20 203	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

NLMM	0.19 315	0.12 256	0.20 51	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.19 463	0.55 670	0.55 718	0.16 251	0.17 252	0.15 276	0.17 406	0.20 203	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

CoDeX	0.24 493	0.13 315	0.48 408	0.22 349	0.14 353	0.29 545	0.21 542	0.55 670	0.42 585	0.29 478	0.36 536	0.28 500	0.23 513	0.48 585	0.20 451	0.09 461	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

ADLNet2	0.31 637	0.23 615	0.77 665	0.23 417	0.18 552	0.36 650	0.24 635	0.55 670	0.54 709	0.33 558	0.38 556	0.45 674	0.31 647	0.70 707	0.36 654	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.12 622	0.11 317

RAFT + AFF	0.30 625	0.33 705	0.76 659	0.25 528	0.17 520	0.30 560	0.33 730	0.55 670	0.42 585	0.28 449	0.30 451	0.31 546	0.31 647	0.64 680	0.32 624	0.09 461	0.11 447	0.11 600	0.10 569	0.12 622	0.16 511

CVANet_RVC	0.34 664	0.25 645	0.77 665	0.27 614	0.17 520	0.34 625	0.28 688	0.55 670	0.50 686	0.43 701	0.46 659	0.44 668	0.31 647	0.90 772	0.27 574	0.15 700	0.10 409	0.14 692	0.14 710	0.15 676	0.15 493

iResNetv2_ROB	0.29 610	0.37 730	0.92 717	0.24 478	0.13 301	0.30 560	0.19 463	0.55 670	0.51 692	0.39 661	0.46 659	0.39 625	0.27 577	0.36 520	0.30 602	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.05 46	0.13 639	0.11 317

HSM	0.29 610	0.18 523	0.48 408	0.21 274	0.15 429	0.33 610	0.20 512	0.55 670	0.39 550	0.36 615	0.39 574	0.67 777	0.32 662	0.88 766	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.10 258

CBMV_ROB	0.36 674	0.21 574	0.57 551	0.22 349	0.14 353	0.35 642	0.20 512	0.55 670	0.47 652	0.52 746	0.58 725	0.45 674	0.53 759	0.75 726	0.50 712	0.18 739	0.19 653	0.23 771	0.21 764	0.15 676	0.20 584

NOSS_ROB	0.33 653	0.24 628	0.49 425	0.27 614	0.16 480	0.34 625	0.19 463	0.55 670	0.50 686	0.34 581	0.37 547	0.42 655	0.30 628	0.93 781	0.25 549	0.19 749	0.20 675	0.24 773	0.22 775	0.17 702	0.25 655

pmcnn	0.54 756	0.24 628	1.06 742	0.25 528	0.26 717	0.40 678	0.31 716	0.55 670	0.55 718	0.56 762	1.22 808	2.53 840	0.39 704	0.84 758	1.08 796	0.09 461	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.10 512	0.14 470

HBP-ISP	0.34 664	0.35 719	0.76 659	0.23 417	0.17 520	0.33 610	0.22 579	0.56 681	0.47 652	0.42 690	0.49 676	0.33 568	0.41 716	0.73 717	0.27 574	0.18 739	0.19 653	0.24 773	0.20 761	0.16 686	0.16 511

Wz-Net-LNSev	0.36 674	0.35 719	1.06 742	0.26 574	0.21 644	0.47 718	0.33 730	0.56 681	0.58 730	0.45 715	0.54 705	0.50 709	0.37 692	0.40 545	0.42 678	0.12 632	0.11 447	0.10 540	0.09 494	0.14 664	0.15 493

ADLNet	0.30 625	0.19 543	0.59 578	0.23 417	0.19 589	0.34 625	0.23 609	0.56 681	0.44 611	0.43 701	0.41 596	0.43 662	0.28 601	0.56 630	0.36 654	0.11 587	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.15 493

FADNet	0.34 664	0.43 757	0.88 711	0.24 478	0.22 663	0.37 658	0.19 463	0.56 681	0.49 678	0.32 544	0.36 536	0.43 662	0.32 662	0.65 686	0.30 602	0.17 727	0.16 577	0.14 692	0.16 734	0.25 766	0.21 597

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 687	0.43 757	0.72 650	0.35 739	0.19 589	0.51 736	0.25 650	0.56 681	0.39 550	0.42 690	0.47 666	0.47 693	0.27 577	0.74 721	0.32 624	0.38 811	0.19 653	0.27 781	0.17 746	0.29 786	0.27 680

ADCP+	0.48 739	0.36 727	1.47 796	0.26 574	0.22 663	0.57 753	0.40 763	0.56 681	0.54 709	0.46 721	0.52 690	0.46 683	0.53 759	0.59 647	1.93 841	0.10 538	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.14 664	0.15 493

ADCPNet	0.51 747	0.36 727	1.82 816	0.27 614	0.23 679	0.71 775	0.39 759	0.56 681	0.54 709	0.52 746	0.60 734	0.66 772	0.57 765	0.64 680	1.23 803	0.15 700	0.18 639	0.14 692	0.23 781	0.19 732	0.22 612

NCCL2	0.37 682	0.33 705	0.59 578	0.37 753	0.23 679	0.42 691	0.41 768	0.56 681	0.44 611	0.47 727	0.47 666	0.61 753	0.39 704	0.58 639	0.41 673	0.16 712	0.13 505	0.21 763	0.22 775	0.16 686	0.18 542

CBMV	0.36 674	0.25 645	0.61 592	0.24 478	0.14 353	0.42 691	0.33 730	0.56 681	0.52 702	0.54 758	0.52 690	0.51 712	0.58 766	0.63 674	0.43 682	0.15 700	0.16 577	0.18 741	0.16 734	0.13 639	0.19 562
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WQFJX	0.19 315	0.12 256	0.21 71	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.18 413	0.57 690	0.49 678	0.17 279	0.17 252	0.14 250	0.16 379	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.08 309	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.11 317

test_sample8	0.52 750	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.57 690	0.38 534	0.63 773	0.39 574	1.16 808	0.68 787	0.70 707	1.01 788	0.24 778	1.93 864	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

mmx	0.37 682	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.57 690	0.48 661	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.10 538	0.20 675	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.23 625

xxx	0.37 682	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.57 690	0.48 661	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.10 538	0.20 675	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.23 625

UDG	0.42 716	0.54 783	0.67 620	0.41 775	0.35 774	0.47 718	0.27 672	0.57 690	0.48 661	0.40 672	0.46 659	0.59 744	0.45 731	0.47 581	0.46 699	0.26 790	0.19 653	0.49 818	0.22 775	0.37 801	0.30 707

LMCR-Stereo	0.28 587	0.22 594	0.56 537	0.29 663	0.14 353	0.37 658	0.23 609	0.57 690	0.36 507	0.40 672	0.40 584	0.29 514	0.30 628	0.41 552	0.38 662	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.13 639	0.10 258

SFCPSM	0.23 459	0.12 256	0.51 468	0.21 274	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.57 690	0.41 573	0.29 478	0.32 476	0.23 422	0.22 498	0.28 400	0.20 451	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.10 569	0.09 444	0.09 175

psm_up	0.30 625	0.21 574	0.58 568	0.26 574	0.18 552	0.32 599	0.27 672	0.57 690	0.45 624	0.38 642	0.41 596	0.45 674	0.40 711	0.59 647	0.32 624	0.11 587	0.12 481	0.13 667	0.12 653	0.11 572	0.11 317

ADCL	0.50 743	0.30 683	1.15 761	0.28 642	0.19 589	0.77 784	0.64 804	0.57 690	0.73 778	0.57 765	0.73 767	0.55 730	0.60 770	0.66 693	1.53 828	0.11 587	0.10 409	0.13 667	0.13 689	0.15 676	0.16 511

AnyNet_C32	0.55 757	0.51 778	1.34 784	0.29 663	0.28 728	0.61 761	0.62 803	0.57 690	0.62 750	0.63 773	0.68 757	0.54 729	0.55 761	0.82 753	1.81 836	0.15 700	0.15 559	0.15 712	0.18 752	0.21 750	0.25 655

AdaStereo	0.25 520	0.17 496	0.47 392	0.25 528	0.13 301	0.33 610	0.17 344	0.57 690	0.43 598	0.34 581	0.38 556	0.35 590	0.21 488	0.32 475	0.24 535	0.14 684	0.06 134	0.13 667	0.09 494	0.11 572	0.09 175
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.27 576	0.27 664	0.48 408	0.21 274	0.12 231	0.32 599	0.17 344	0.57 690	0.55 718	0.39 661	0.44 631	0.37 605	0.28 601	0.43 564	0.28 583	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.09 444	0.11 317

XPNet_ROB	0.35 671	0.26 656	0.58 568	0.28 642	0.19 589	0.37 658	0.31 716	0.57 690	0.51 692	0.52 746	0.54 705	0.57 737	0.38 697	0.65 686	0.48 705	0.17 727	0.12 481	0.13 667	0.12 653	0.16 686	0.17 535

WCMA_ROB	0.55 757	0.27 664	0.76 659	0.26 574	0.22 663	0.62 762	0.36 745	0.57 690	0.58 730	0.97 808	1.40 816	1.28 815	0.94 809	0.80 747	0.80 769	0.20 755	0.17 614	0.16 721	0.16 734	0.19 732	0.29 701

relurobot		0.77 818		0.83 829	0.70 821	0.64 767	0.77 820	0.58 704	0.69 766	0.75 786	0.69 760	0.63 760	0.72 790	0.64 680	0.67 753	0.73 834		0.69 830	0.66 838	0.70 827	0.67 821

DStereoO	0.55 757	0.35 719	0.68 626	0.44 782	0.49 800	0.41 683	1.08 838	0.58 704	0.73 778	0.49 734	0.53 699	0.51 712	0.85 801	0.60 652	0.75 762	0.83 842	0.28 767	0.38 810	0.19 756	0.52 814	0.35 744

ITSA-stereo	0.26 544	0.16 458	0.39 298	0.24 478	0.11 169	0.28 520	0.18 413	0.58 704	0.59 737	0.32 544	0.32 476	0.33 568	0.28 601	0.51 599	0.34 643	0.11 587	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.15 493

LL-Strereo	0.32 645	0.33 705	0.77 665	0.26 574	0.24 697	0.22 401	0.23 609	0.58 704	0.44 611	0.35 601	0.32 476	0.41 639	0.40 711	0.93 781	0.25 549	0.08 344	0.13 505	0.11 600	0.09 494	0.09 444	0.22 612

Wz-Net-MNSev	0.39 692	0.35 719	0.99 732	0.26 574	0.21 644	0.59 759	0.39 759	0.58 704	0.61 744	0.49 734	0.56 716	0.53 725	0.37 692	0.61 660	0.47 703	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.11 610	0.15 676	0.15 493

TRStereo	0.22 423	0.21 574	0.62 596	0.40 768	0.19 589	0.22 401	0.16 296	0.58 704	0.30 420	0.21 348	0.21 324	0.22 404	0.13 294	0.27 374	0.14 212	0.09 461	0.09 360	0.09 451	0.11 610	0.06 128	0.19 562

GEStereo_RVC	0.29 610	0.24 628	0.60 585	0.27 614	0.16 480	0.33 610	0.25 650	0.58 704	0.56 725	0.35 601	0.38 556	0.34 577	0.25 548	0.51 599	0.29 597	0.12 632	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

GwcNet	0.37 682	0.29 677	1.12 754	0.25 528	0.24 697	0.48 726	0.27 672	0.58 704	0.60 741	0.39 661	0.54 705	0.51 712	0.34 673	0.60 652	0.46 699	0.13 659	0.12 481	0.12 638	0.11 610	0.13 639	0.15 493

S-Stereo	0.39 692	0.20 559	1.04 739	0.28 642	0.22 663	0.39 672	0.31 716	0.58 704	0.69 766	0.40 672	0.59 730	0.48 697	0.41 716	0.75 726	0.42 678	0.12 632	0.15 559	0.13 667	0.13 689	0.16 686	0.25 655

MSMD_ROB	0.63 778	0.34 715	0.70 636	0.30 677	0.25 711	0.88 794	0.35 738	0.58 704	0.67 760	1.13 820	1.52 820	1.75 828	1.05 816	0.90 772	0.60 738	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.27 797	0.25 766	0.27 680

SGM-Forest	0.42 716	0.44 762	0.92 717	0.24 478	0.16 480	0.45 709	0.40 763	0.58 704	0.50 686	0.54 758	0.63 746	0.52 720	0.51 752	0.91 774	0.66 749	0.17 727	0.17 614	0.17 731	0.15 722	0.15 676	0.21 597
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Light-Stereo-hy	0.52 750	0.33 705	1.11 752	0.33 719	0.28 728	0.72 776	0.30 703	0.59 715	0.52 702	0.62 772	0.57 721	1.43 818	0.39 704	0.79 742	0.46 699	0.16 712	0.24 734	0.50 819	0.40 814	0.28 783	0.32 721

zh-mn7	0.50 743	0.57 792	1.82 816	0.25 528	0.19 589	0.45 709	0.29 694	0.59 715	0.84 790	0.67 779	0.97 793	0.49 703	0.41 716	0.93 781	0.73 759	0.12 632	0.10 409	0.11 600	0.11 610	0.13 639	0.17 535

z-mn7	0.48 739	0.52 779	1.28 777	0.26 574	0.19 589	0.62 762	0.34 735	0.59 715	0.96 804	0.45 715	0.97 793	0.53 725	0.41 716	0.99 789	0.70 756	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.10 569	0.14 664	0.16 511

PSMNet-RUCA	0.39 692	0.47 769	0.84 694	0.46 793	0.41 790	0.34 625	0.26 662	0.59 715	0.46 637	0.40 672	0.51 683	0.44 668	0.33 671	0.43 564	0.31 614	0.25 786	0.14 528	0.33 803	0.21 764	0.32 796	0.23 625

ssnet_v2	0.30 625	0.21 574	0.63 601	0.23 417	0.15 429	0.40 678	0.30 703	0.59 715	0.48 661	0.40 672	0.37 547	0.46 683	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.11 447	0.11 600	0.11 610	0.12 622	0.11 317

BUS	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.25 528	0.14 353	0.44 701	0.17 344	0.59 715	0.36 507	0.34 581	0.35 521	0.31 546	0.22 498	0.27 374	0.22 503	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

BSDual-CNN	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.25 528	0.14 353	0.35 642	0.22 579	0.59 715	0.36 507	0.34 581	0.35 521	0.38 611	0.25 548	0.27 374	0.28 583	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

hknet	0.26 544	0.15 410	0.49 425	0.25 528	0.16 480	0.35 642	0.22 579	0.59 715	0.40 561	0.34 581	0.35 521	0.43 662	0.28 601	0.38 533	0.26 561	0.09 461	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

test_xeample	0.39 692	0.14 370	0.46 384	0.19 148	0.16 480	0.34 625	0.22 579	0.59 715	0.43 598	0.33 558	0.47 666	0.30 536	0.27 577	0.60 652	2.44 849	0.10 538	0.21 686	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.25 655

edge stereo	0.40 704	0.22 594	0.87 704	0.27 614	0.22 663	0.38 666	0.26 662	0.59 715	0.56 725	0.53 754	0.60 734	0.71 785	0.50 750	0.78 738	0.43 682	0.16 712	0.15 559	0.19 750	0.14 710	0.17 702	0.19 562

PS-NSSS	0.33 653	0.36 727	0.61 592	0.24 478	0.18 552	0.33 610	0.24 635	0.59 715	0.42 585	0.38 642	0.52 690	0.36 597	0.31 647	0.80 747	0.32 624	0.18 739	0.14 528	0.21 763	0.15 722	0.17 702	0.14 470

ETE_ROB	0.36 674	0.32 699	0.64 606	0.30 677	0.18 552	0.40 678	0.38 755	0.59 715	0.49 678	0.50 740	0.52 690	0.62 756	0.37 692	0.58 639	0.43 682	0.13 659	0.10 409	0.14 692	0.12 653	0.17 702	0.18 542

RT-IGEV	0.29 610	0.10 122	0.60 585	0.24 478	0.16 480	0.38 666	0.31 716	0.60 727	0.46 637	0.41 684	0.41 596	0.49 703	0.31 647	0.30 448	0.29 597	0.09 461	0.10 409	0.09 451	0.10 569	0.09 444	0.25 655

Selective-IGEV-i16pb	0.39 692	0.14 370	2.10 823	0.21 274	0.15 429	0.68 772	0.31 716	0.60 727	0.60 741	0.25 411	0.44 631	0.32 557	0.21 488	0.79 742	0.26 561	0.14 684	0.10 409	0.09 451	0.10 569	0.12 622	0.14 470

zh-sn7	0.52 750	0.64 804	1.77 813	0.30 677	0.20 621	0.47 718	0.40 763	0.60 727	0.65 755	0.53 754	0.82 778	0.52 720	0.59 768	1.10 798	0.96 784	0.13 659	0.13 505	0.13 667	0.13 689	0.17 702	0.20 584

iRaft-Stereo_20w	0.29 610	0.11 189	0.86 701	0.33 719	0.24 697	0.32 599	0.26 662	0.60 727	0.26 346	0.41 684	0.21 324	0.28 500	0.19 469	0.32 475	0.24 535	0.07 165	0.31 792	0.07 208	0.09 494	0.08 338	0.47 786

222	0.45 725	0.14 370	0.43 346	0.19 148	0.15 429	0.36 650	0.20 512	0.60 727	0.43 598	0.37 633	0.45 646	0.30 536	0.28 601	0.59 647	3.72 854	0.11 587	0.19 653	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.27 680

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 754	0.60 799	0.98 730	0.40 768	0.25 711	0.87 793	0.57 800	0.60 727	0.64 754	0.60 769	0.67 755	0.63 760	0.42 722	1.13 800	0.50 712	0.23 768	0.28 767	0.27 781	0.35 807	0.25 766	0.33 731

RGC	0.41 712	0.35 719	0.76 659	0.35 739	0.28 728	0.41 683	0.29 694	0.60 727	0.55 718	0.47 727	0.64 749	0.63 760	0.47 740	0.74 721	0.46 699	0.16 712	0.15 559	0.21 763	0.21 764	0.19 732	0.21 597

GANet	0.40 704	0.28 673	0.67 620	0.31 696	0.18 552	0.43 696	0.39 759	0.60 727	0.46 637	0.48 733	0.78 773	0.55 730	0.45 731	0.96 785	0.55 729	0.13 659	0.14 528	0.13 667	0.12 653	0.15 676	0.16 511

NVstereo2D	0.32 645	0.18 523	0.63 601	0.24 478	0.23 679	0.43 696	0.28 688	0.60 727	0.58 730	0.28 449	0.39 574	0.42 655	0.30 628	0.71 713	0.30 602	0.13 659	0.09 360	0.13 667	0.10 569	0.20 743	0.18 542

PWCDC_ROB	0.41 712	0.41 752	0.77 665	0.34 726	0.21 644	0.43 696	0.20 512	0.60 727	0.90 797	0.44 708	1.24 809	0.36 597	0.38 697	0.56 630	0.48 705	0.18 739	0.11 447	0.11 600	0.10 569	0.20 743	0.16 511

pcwnet_v2	0.32 645	0.16 458	1.22 774	0.23 417	0.19 589	0.32 599	0.19 463	0.61 737	0.61 744	0.37 633	0.45 646	0.35 590	0.29 621	0.37 530	0.26 561	0.14 684	0.11 447	0.12 638	0.11 610	0.14 664	0.18 542

xxxx	0.39 692	0.14 370	0.47 392	0.20 214	0.16 480	0.38 666	0.20 512	0.61 737	0.43 598	0.30 501	0.44 631	0.38 611	0.25 548	0.50 593	2.41 848	0.11 587	0.21 686	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.26 672

ADCMid	0.53 754	0.45 763	1.46 793	0.27 614	0.22 663	0.51 736	0.38 755	0.61 737	0.58 730	0.75 786	0.67 755	0.62 756	0.66 786	0.66 693	1.75 833	0.13 659	0.12 481	0.17 731	0.17 746	0.20 743	0.21 597

RYNet	0.38 687	0.23 615	0.65 612	0.26 574	0.28 728	0.62 762	0.33 730	0.61 737	0.62 750	0.42 690	0.39 574	0.58 743	0.40 711	0.89 768	0.57 734	0.11 587	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.19 732	0.22 612

NaN_ROB	0.44 722	0.38 738	0.94 724	0.30 677	0.20 621	0.52 742	0.49 786	0.61 737	0.60 741	0.56 762	0.47 666	0.49 703	0.42 722	1.24 811	0.76 764	0.12 632	0.18 639	0.12 638	0.13 689	0.12 622	0.18 542

DispFullNet	0.67 781	0.94 829	1.63 806	0.77 827	1.19 845	0.53 745	0.25 650	0.61 737	0.72 774	0.70 783	0.60 734	0.69 781	0.90 806	0.80 747	0.52 718	0.27 794	0.13 505	0.74 834	0.31 803	0.68 824	0.44 780

PWC_ROB	0.41 712	0.38 738	0.92 717	0.26 574	0.20 621	0.39 672	0.19 463	0.61 737	0.69 766	0.58 767	0.84 781	0.52 720	0.44 729	0.74 721	0.62 742	0.13 659	0.09 360	0.14 692	0.10 569	0.17 702	0.18 542

PSMNet_ROB	0.36 674	0.31 691	0.71 645	0.31 696	0.21 644	0.44 701	0.44 775	0.61 737	0.49 678	0.39 661	0.45 646	0.49 703	0.32 662	0.66 693	0.53 722	0.14 684	0.10 409	0.15 712	0.14 710	0.13 639	0.13 423

1111x	0.39 692	0.17 496	0.80 676	0.23 417	0.15 429	0.33 610	0.27 672	0.62 745	0.48 661	0.32 544	0.43 620	0.40 630	0.29 621	0.86 761	1.60 831	0.09 461	0.23 714	0.09 451	0.12 653	0.10 512	0.23 625

DGSMNet	0.63 778	0.32 699	1.01 734	0.54 809	0.73 826	0.62 762	1.36 848	0.62 745	0.58 730	0.38 642	0.62 745	0.52 720	0.34 673	0.65 686	0.47 703	0.54 821	0.61 846	0.67 829	0.61 836	0.65 821	0.69 825

FAT-Stereo	0.36 674	0.19 543	0.75 655	0.26 574	0.18 552	0.34 625	0.30 703	0.62 745	0.61 744	0.47 727	0.61 742	0.59 744	0.50 750	0.61 660	0.36 654	0.13 659	0.14 528	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.20 584

stereogan	0.39 692	0.20 559	0.78 670	0.28 642	0.22 663	0.65 769	0.26 662	0.62 745	0.65 755	0.45 715	0.60 734	0.67 777	0.45 731	0.69 703	0.37 660	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.12 653	0.20 743	0.19 562

WQFJX1	0.20 349	0.12 256	0.21 71	0.23 417	0.17 520	0.24 451	0.19 463	0.63 749	0.56 725	0.17 279	0.16 228	0.14 250	0.16 379	0.27 374	0.18 378	0.08 344	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

GASNet	0.39 692	0.58 796	1.27 776	0.35 739	0.23 679	0.35 642	0.23 609	0.63 749	0.56 725	0.41 684	0.38 556	0.45 674	0.30 628	0.81 752	0.42 678	0.16 712	0.11 447	0.14 692	0.14 710	0.23 759	0.12 383

NINENet	0.27 576	0.16 458	0.49 425	0.23 417	0.16 480	0.44 701	0.17 344	0.63 749	0.49 678	0.33 558	0.38 556	0.31 546	0.22 498	0.43 564	0.22 503	0.11 587	0.10 409	0.12 638	0.08 373	0.12 622	0.11 317

Syn2CoEx	0.39 692	0.39 742	1.08 747	0.35 739	0.21 644	0.41 683	0.29 694	0.63 749	0.51 692	0.43 701	0.56 716	0.45 674	0.45 731	0.69 703	0.39 666	0.17 727	0.14 528	0.16 721	0.12 653	0.13 639	0.16 511

StereoDRNet	0.34 664	0.28 673	0.70 636	0.28 642	0.21 644	0.43 696	0.30 703	0.63 749	0.51 692	0.47 727	0.40 584	0.48 697	0.31 647	0.58 639	0.44 689	0.12 632	0.10 409	0.12 638	0.11 610	0.13 639	0.13 423

LALA_ROB	0.38 687	0.31 691	0.65 612	0.30 677	0.21 644	0.46 712	0.39 759	0.63 749	0.54 709	0.53 754	0.52 690	0.69 781	0.36 687	0.52 608	0.48 705	0.18 739	0.11 447	0.16 721	0.14 710	0.17 702	0.16 511

Wz-Net-SNSev	0.45 725	0.53 782	1.42 792	0.31 696	0.21 644	0.44 701	0.45 776	0.64 755	0.68 764	0.46 721	0.66 753	0.62 756	0.40 711	0.78 738	0.65 747	0.12 632	0.11 447	0.12 638	0.13 689	0.17 702	0.19 562

AASNet	0.29 610	0.27 664	0.67 620	0.26 574	0.18 552	0.34 625	0.21 542	0.64 755	0.49 678	0.36 615	0.41 596	0.32 557	0.26 567	0.33 485	0.39 666	0.12 632	0.09 360	0.10 540	0.08 373	0.14 664	0.12 383

APVNet	0.38 687	0.26 656	0.87 704	0.26 574	0.22 663	0.52 742	0.35 738	0.64 755	0.46 637	0.40 672	0.52 690	0.48 697	0.39 704	0.84 758	0.48 705	0.13 659	0.14 528	0.15 712	0.16 734	0.16 686	0.16 511

AF-Net	0.40 704	0.31 691	0.74 651	0.33 719	0.24 697	0.43 696	0.30 703	0.64 755	0.67 760	0.44 708	0.69 760	0.65 768	0.52 754	0.59 647	0.48 705	0.16 712	0.12 481	0.19 750	0.14 710	0.16 686	0.14 470

DeepPrunerF	0.46 733	0.37 730	1.50 798	0.34 726	0.30 750	0.36 650	0.37 747	0.64 755	1.15 828	0.41 684	0.45 646	0.40 630	0.41 716	0.82 753	0.53 722	0.18 739	0.14 528	0.23 771	0.21 764	0.17 702	0.18 542

HSM-Net_RVC	0.28 587	0.12 256	0.48 408	0.19 148	0.11 169	0.35 642	0.21 542	0.64 755	0.44 611	0.40 672	0.43 620	0.50 709	0.27 577	0.75 726	0.25 549	0.08 344	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLMM1	0.21 394	0.13 315	0.21 71	0.23 417	0.18 552	0.24 451	0.20 512	0.65 761	0.69 766	0.18 305	0.18 274	0.13 215	0.14 329	0.25 334	0.19 419	0.08 344	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.10 258

w-ln-seven	0.45 725	0.40 746	1.40 791	0.27 614	0.22 663	0.58 755	0.33 730	0.65 761	0.83 787	0.59 768	0.63 746	0.53 725	0.39 704	0.66 693	0.81 771	0.12 632	0.11 447	0.13 667	0.12 653	0.16 686	0.17 535

WZ-Net	0.56 763	0.49 777	2.14 825	0.30 677	0.24 697	0.58 755	0.48 783	0.65 761	0.80 784	0.51 743	0.72 764	0.68 779	0.60 770	1.06 796	1.01 788	0.13 659	0.10 409	0.11 600	0.12 653	0.19 732	0.23 625

RTSC	0.43 720	0.37 730	0.95 725	0.30 677	0.20 621	0.50 735	0.23 609	0.65 761	0.86 793	0.56 762	0.54 705	0.51 712	0.36 687	0.71 713	0.92 779	0.13 659	0.14 528	0.11 600	0.13 689	0.18 718	0.19 562

LSM	1.68 834	0.48 774	2.91 835	2.28 855	17.60 874	0.52 742	0.55 796	0.65 761	0.78 782	0.84 797	1.11 801	0.63 760	0.55 761	0.79 742	0.53 722	0.16 712	0.25 746	0.18 741	0.21 764	0.25 766	2.37 854

CSAN	0.55 757	0.47 769	1.19 771	0.37 753	0.23 679	0.57 753	0.61 802	0.65 761	0.72 774	0.65 776	0.78 773	0.66 772	0.65 785	1.41 828	0.77 765	0.21 761	0.17 614	0.20 759	0.21 764	0.18 718	0.21 597

Wz-Net-TNSev	0.55 757	0.72 811	1.90 819	0.26 574	0.21 644	0.64 767	0.45 776	0.66 767	0.71 772	0.52 746	0.55 710	0.71 785	0.63 783	1.04 794	0.94 782	0.16 712	0.15 559	0.13 667	0.15 722	0.21 750	0.24 642

AnyNet_C01	0.68 783	0.69 810	2.64 832	0.33 719	0.27 726	0.93 797	0.64 804	0.66 767	0.65 755	0.70 783	0.97 793	0.75 787	0.63 783	1.01 791	1.52 827	0.17 727	0.16 577	0.17 731	0.17 746	0.24 763	0.28 689

otaku	0.60 770	0.73 813	1.13 758	0.64 815	0.45 799	0.73 779	0.37 747	0.67 769	0.67 760	0.52 746	0.75 771	0.66 772	0.46 738	0.74 721	0.59 737	0.55 822	0.34 806	0.56 823	0.36 809	0.65 821	0.49 791

Nwc_Net	0.39 692	0.29 677	0.84 694	0.32 706	0.24 697	0.45 709	0.30 703	0.67 769	0.51 692	0.39 661	0.70 762	0.59 744	0.48 744	0.61 660	0.45 696	0.16 712	0.12 481	0.19 750	0.21 764	0.14 664	0.15 493

XQC	0.47 736	0.45 763	1.07 744	0.40 768	0.28 728	0.58 755	0.38 755	0.67 769	0.76 781	0.53 754	0.47 666	0.59 744	0.47 740	0.74 721	0.80 769	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.16 734	0.26 770	0.24 642

RTS	0.81 799	0.56 788	4.76 844	0.37 753	0.30 750	1.11 810	0.52 792	0.67 769	1.07 816	0.76 790	0.91 787	0.60 750	0.61 776	1.64 834	1.24 804	0.15 700	0.13 505	0.15 712	0.15 722	0.22 754	0.24 642

RTSA	0.81 799	0.56 788	4.76 844	0.37 753	0.30 750	1.11 810	0.52 792	0.67 769	1.07 816	0.76 790	0.91 787	0.60 750	0.61 776	1.64 834	1.24 804	0.15 700	0.13 505	0.15 712	0.15 722	0.22 754	0.24 642

relubot	0.74 786	0.80 822	0.81 678	0.88 832	0.77 830	0.70 773	0.77 820	0.68 774	0.72 774	0.83 796	0.74 768	0.66 772	0.80 796	0.67 701	0.74 760	0.74 835	0.71 856	0.69 830	0.66 838	0.70 827	0.67 821

Ntro	0.61 774	0.75 816	1.16 763	0.67 817	0.50 802	0.76 781	0.37 747	0.68 774	0.71 772	0.50 740	0.59 730	0.65 768	0.52 754	0.79 742	0.58 736	0.58 825	0.32 797	0.57 826	0.34 806	0.69 826	0.50 795

ccnet	0.43 720	0.34 715	0.62 596	0.28 642	0.33 766	0.60 760	0.34 735	0.68 774	0.47 652	0.54 758	0.66 753	0.56 735	0.46 738	0.73 717	0.66 749	0.26 790	0.19 653	0.24 773	0.22 775	0.27 778	0.25 655

NCC-stereo	0.42 716	0.31 691	0.87 704	0.32 706	0.29 743	0.47 718	0.37 747	0.68 774	0.53 704	0.42 690	0.58 725	0.57 737	0.52 754	0.75 726	0.54 726	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.25 788	0.17 702	0.18 542

Abc-Net	0.42 716	0.31 691	0.87 704	0.32 706	0.29 743	0.47 718	0.37 747	0.68 774	0.53 704	0.42 690	0.58 725	0.57 737	0.52 754	0.75 726	0.54 726	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.25 788	0.17 702	0.18 542
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.45 725	0.52 779	0.87 704	0.39 763	0.20 621	0.51 736	0.50 788	0.68 774	0.67 760	0.47 727	0.46 659	0.50 709	0.43 726	0.91 774	0.40 668	0.28 797	0.21 686	0.32 799	0.19 756	0.28 783	0.23 625
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
DRN-Test	0.35 671	0.20 559	0.75 655	0.28 642	0.19 589	0.46 712	0.29 694	0.68 774	0.54 709	0.49 734	0.47 666	0.44 668	0.35 681	0.63 674	0.44 689	0.13 659	0.09 360	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.13 423

FCDSN-DC	0.67 781	0.38 738	0.83 690	0.37 753	0.30 750	0.66 770	0.37 747	0.69 781	0.70 770	1.15 822	1.53 821	1.70 827	1.38 828	1.00 790	0.83 772	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.27 778	0.32 721
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.46 733	0.55 784	0.86 701	0.38 761	0.23 679	0.51 736	0.30 703	0.69 781	0.51 692	0.46 721	0.51 683	0.48 697	0.38 697	0.96 785	0.40 668	0.36 807	0.23 714	0.56 823	0.25 788	0.34 799	0.22 612

MultiAttention	1.05 811	0.14 370	0.50 447	0.35 739	0.43 795	5.62 851	1.71 854	0.71 783	0.54 709	0.36 615	0.63 746	0.55 730	0.22 498	7.50 872	0.56 730	0.09 461	0.06 134	0.14 692	0.24 783	0.27 778	0.34 737

anonymity	0.57 765	0.55 784	0.74 651	0.48 798	0.63 814	0.56 750	0.43 771	0.71 783	0.51 692	0.64 775	0.55 710	0.57 737	0.61 776	0.65 686	0.57 734	0.55 822	0.55 839	0.50 819	0.54 827	0.51 813	0.61 810

ADCS	0.62 775	0.56 788	1.54 801	0.30 677	0.25 711	0.56 750	0.46 779	0.71 783	0.86 793	0.77 793	0.72 764	0.68 779	0.62 781	0.82 753	2.33 847	0.17 727	0.16 577	0.16 721	0.17 746	0.23 759	0.27 680

SANet	0.58 767	0.41 752	1.38 788	0.27 614	0.16 480	0.72 776	0.48 783	0.71 783	1.34 833	0.69 782	0.97 793	0.94 796	0.78 794	0.97 788	0.93 780	0.14 684	0.12 481	0.12 638	0.12 653	0.18 718	0.20 584

TARStereo(FT)	0.60 770	0.40 746	1.12 754	0.46 793	0.26 717	0.93 797	1.31 846	0.72 787	0.61 744	0.52 746	0.92 789	1.07 802	0.60 770	0.87 763	0.88 776	0.22 765	0.16 577	0.25 778	0.18 752	0.26 770	0.19 562

2222	0.60 770	0.40 746	1.12 754	0.46 793	0.26 717	0.93 797	1.31 846	0.72 787	0.61 744	0.52 746	0.92 789	1.07 802	0.60 770	0.87 763	0.88 776	0.22 765	0.16 577	0.25 778	0.18 752	0.26 770	0.19 562

SHD	0.45 725	0.34 715	0.89 713	0.37 753	0.28 728	0.46 712	0.23 609	0.72 787	0.96 804	0.65 776	0.61 742	0.61 753	0.48 744	0.64 680	0.69 755	0.16 712	0.16 577	0.16 721	0.16 734	0.21 750	0.25 655

Consistency-Raft	0.56 763	0.52 779	1.12 754	0.45 788	0.49 800	0.48 726	0.45 776	0.73 790	0.74 780	0.45 715	0.82 778	0.46 683	0.60 770	0.51 599	0.63 745	0.39 814	0.40 815	0.44 815	0.51 825	0.53 815	0.38 766

FBW_ROB	0.46 733	0.34 715	0.71 645	0.32 706	0.20 621	0.51 736	0.32 723	0.73 790	0.63 752	0.60 769	0.57 721	0.65 768	0.44 729	1.42 829	0.62 742	0.14 684	0.17 614	0.22 768	0.16 734	0.17 702	0.23 625

ACVNet-4b	0.76 793	0.90 827	1.67 809	0.73 824	0.51 805	0.80 789	0.31 716	0.74 792	0.81 785	0.51 743	0.72 764	0.94 796	0.43 726	1.01 791	1.32 815	1.18 854	0.22 700	0.77 836	0.45 817	0.70 827	0.50 795

NVStereoNet_ROB	0.74 786	0.64 804	1.20 773	0.55 812	0.43 795	0.54 749	0.48 783	0.75 793	0.87 796	0.88 799	1.72 829	1.06 801	1.03 815	1.29 815	0.98 787	0.35 806	0.42 818	0.41 814	0.48 820	0.38 802	0.43 777
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.45 725	0.37 730	0.89 713	0.44 782	0.37 781	0.70 773	0.35 738	0.75 793	0.78 782	0.45 715	0.53 699	0.65 768	0.40 711	0.68 702	0.52 718	0.22 765	0.12 481	0.21 763	0.19 756	0.26 770	0.22 612

SGM_RVC	0.57 765	0.22 594	0.60 585	0.26 574	0.16 480	0.97 804	0.46 779	0.76 795	0.90 797	1.03 815	0.92 789	1.16 808	0.93 808	1.21 809	0.72 758	0.17 727	0.16 577	0.16 721	0.16 734	0.16 686	0.24 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 786	0.84 824	1.16 763	0.64 815	0.70 821	0.79 786	0.71 812	0.77 796	0.85 791	0.79 795	0.86 783	0.69 781	0.80 796	0.73 717	0.65 747	0.66 829	0.59 844	0.61 827	0.58 834	0.68 824	0.71 826

SAMSARA	0.62 775	0.47 769	0.93 721	0.70 821	0.50 802	1.15 816	1.29 845	0.79 797	0.70 770	0.77 793	0.55 710	0.92 795	0.58 766	0.87 763	0.77 765	0.19 749	0.27 762	0.18 741	0.19 756	0.27 778	0.28 689

MDST_ROB	0.51 747	0.16 458	0.97 728	0.31 696	0.21 644	1.35 827	0.34 735	0.80 798	0.59 737	1.09 818	0.74 768	0.49 703	0.37 692	1.31 819	0.60 738	0.14 684	0.12 481	0.16 721	0.13 689	0.13 639	0.18 542

SPS-STEREO	0.74 786	0.72 811	1.18 770	0.52 806	0.57 810	0.76 781	0.50 788	0.80 798	0.66 759	0.97 808	0.88 786	0.94 796	0.74 791	1.08 797	1.04 793	0.58 825	0.51 832	0.50 819	0.50 824	0.56 816	0.72 827
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.60 770	0.31 691	0.71 645	0.22 349	0.17 520	0.66 770	0.36 745	0.81 800	0.63 752	1.48 838	1.32 813	1.65 825	0.83 800	1.18 807	0.74 760	0.17 727	0.17 614	0.17 731	0.14 710	0.17 702	0.19 562
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
UHP(FT)	0.75 790	0.55 784	1.46 793	0.45 788	0.28 728	1.13 814	0.75 816	0.82 801	1.24 829	0.95 804	1.26 810	1.09 804	0.97 810	1.15 803	1.25 806	0.23 768	0.25 746	0.31 795	0.28 798	0.31 788	0.28 689

mmmmmm	0.75 790	0.55 784	1.46 793	0.45 788	0.28 728	1.13 814	0.75 816	0.82 801	1.24 829	0.95 804	1.26 810	1.09 804	0.97 810	1.15 803	1.25 806	0.23 768	0.25 746	0.31 795	0.28 798	0.31 788	0.28 689

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 784	0.73 813	1.26 775	0.47 797	0.28 728	1.42 830	0.60 801	0.82 801	0.94 803	0.85 798	0.86 783	0.88 794	0.70 788	1.32 821	0.75 762	0.37 809	0.30 786	0.34 805	0.36 809	0.44 808	0.42 773

FC-DCNN	0.73 785	0.33 705	0.84 694	0.33 719	0.28 728	0.82 790	0.40 763	0.82 801	0.83 787	1.43 830	1.60 825	1.97 830	1.38 828	1.10 798	0.93 780	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.26 770	0.32 721

DStereoSA	1.00 809	0.46 765	1.33 783	0.68 818	0.86 838	1.26 822	2.25 857	0.83 805	1.41 835	0.57 765	1.92 833	0.57 737	2.07 843	0.96 785	1.84 839	0.36 807	0.55 839	0.28 788	0.53 826	0.45 809	0.90 834

MSAF-DinoV2	0.81 799	0.64 804	2.42 829	0.49 799	0.17 520	0.58 755	0.32 723	0.83 805	0.85 791	0.41 684	0.52 690	0.98 800	0.61 776	4.97 867	1.22 802	0.12 632	0.07 239	0.10 540	0.24 783	0.27 778	0.32 721

RainbowNet	0.76 793	1.00 833	1.29 780	0.82 828	0.63 814	0.79 786	0.52 792	0.83 805	0.93 800	0.61 771	0.79 776	0.79 788	0.62 781	0.82 753	0.67 753	0.80 841	0.55 839	0.79 838	0.49 821	0.81 834	0.62 811

MFN_U_SF_RVC	0.58 767	0.58 796	1.31 782	0.39 763	0.23 679	0.72 776	0.30 703	0.83 805	0.68 764	0.74 785	0.74 768	0.86 792	0.60 770	0.84 758	0.83 772	0.29 798	0.27 762	0.32 799	0.37 811	0.31 788	0.33 731

FINET	0.58 767	0.48 774	1.35 786	0.38 761	0.37 781	0.96 803	1.13 841	0.84 809	1.05 814	0.50 740	0.70 762	0.45 674	0.61 776	0.63 674	0.62 742	0.26 790	0.28 767	0.14 692	0.13 689	0.20 743	0.44 780

PVD	0.62 775	0.41 752	0.93 721	0.44 782	0.39 787	0.63 766	0.51 790	0.86 810	1.27 831	0.93 802	1.09 800	0.81 789	0.85 801	0.89 768	0.89 778	0.21 761	0.23 714	0.22 768	0.19 756	0.28 783	0.41 768

ELAS_RVC	0.80 796	0.40 746	1.10 749	0.40 768	0.35 774	0.93 797	1.10 839	0.87 811	1.12 824	1.40 828	1.39 814	1.27 814	1.55 837	1.13 800	1.13 797	0.29 798	0.27 762	0.30 792	0.28 798	0.31 788	0.36 749
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.80 796	0.43 757	1.61 804	0.43 781	0.36 779	0.83 791	0.55 796	0.88 812	1.13 825	1.09 818	1.60 825	1.58 823	1.17 818	1.21 809	1.31 814	0.27 794	0.25 746	0.32 799	0.31 803	0.35 800	0.37 757

FC-DCNN v2	0.75 790	0.33 705	0.82 684	0.33 719	0.28 728	0.85 792	0.40 763	0.88 812	0.86 793	1.46 832	1.65 827	2.08 832	1.40 830	1.14 802	0.95 783	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.26 770	0.32 721

ACVNet_1	0.77 795	0.92 828	1.79 815	0.73 824	0.53 806	0.78 785	0.42 769	0.88 812	0.90 797	0.75 786	0.76 772	1.32 816	0.80 796	1.04 794	0.70 756	0.57 824	0.32 797	0.72 833	0.35 807	0.70 827	0.50 795

DPSNet	0.51 747	0.26 656	1.16 763	0.28 642	0.21 644	0.76 781	0.56 799	0.89 815	0.82 786	0.49 734	0.51 683	0.64 766	0.81 799	0.89 768	0.85 774	0.17 727	0.16 577	0.13 667	0.13 689	0.26 770	0.27 680

LE_ROB	1.82 836	0.39 742	3.15 838	0.50 803	0.55 808	0.79 786	1.00 831	0.89 815	6.48 867	7.40 871	2.07 839	2.07 831	5.08 864	1.33 822	3.96 855	0.11 587	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.13 423

1111	0.83 802	0.37 730	1.60 803	0.41 775	0.29 743	1.25 820	1.11 840	0.90 817	1.02 812	1.02 812	1.18 805	1.25 812	1.31 825	1.74 837	1.75 833	0.23 768	0.19 653	0.22 768	0.21 764	0.31 788	0.34 737

MonStereo1	0.96 806	0.61 801	0.99 732	0.70 821	0.59 811	1.37 828	0.35 738	0.97 818	1.27 831	0.97 808	1.92 833	1.53 822	2.13 844	1.29 815	0.87 775	0.71 832	0.34 806	0.75 835	0.47 819	0.75 831	0.68 823

ELAS	0.80 796	0.40 746	0.91 716	0.39 763	0.35 774	1.52 832	0.81 825	0.97 818	0.98 807	1.47 837	1.58 823	1.19 810	1.33 826	1.01 791	1.21 801	0.29 798	0.27 762	0.30 792	0.29 802	0.32 796	0.36 749
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.05 811	1.26 844	4.77 847	0.73 824	0.50 802	1.25 820	0.97 830	1.05 820	0.93 800	0.67 779	0.78 773	0.87 793	0.85 801	2.14 845	1.83 838	0.40 815	0.42 818	0.32 799	0.28 798	0.45 809	0.43 777

SGM+DAISY	1.12 819	0.86 825	1.64 807	0.68 818	0.80 834	1.68 834	1.68 853	1.08 821	1.10 820	1.53 839	1.76 831	1.47 820	1.53 836	1.24 811	1.42 824	0.66 829	0.65 851	0.52 822	0.54 827	0.57 817	0.91 835

PWCK	1.05 811	1.29 845	2.12 824	0.92 833	0.42 792	1.27 823	1.01 832	1.14 822	1.14 826	1.16 823	1.14 803	1.25 812	0.90 806	1.77 840	1.15 798	0.89 845	0.51 832	0.87 840	0.54 827	1.02 844	0.57 804

JetBlue	1.20 821	0.89 826	2.53 831	0.59 813	0.76 827	3.16 847	2.09 855	1.16 823	0.93 800	0.95 804	1.12 802	1.65 825	1.27 823	2.15 846	1.87 840	0.43 818	0.37 812	0.38 810	0.39 813	0.62 818	0.63 813

ACVNet_2	0.94 803	0.98 832	1.71 811	0.83 829	0.63 814	1.02 808	0.64 804	1.16 823	1.43 837	1.02 812	1.39 814	1.47 820	0.86 804	1.16 805	0.79 768	0.63 828	0.43 821	0.78 837	0.49 821	0.80 833	0.57 804

PM Graph cmp D40	0.99 807	0.46 765	1.13 758	0.35 739	0.34 769	1.01 807	0.70 810	1.18 825	2.01 846	1.67 841	3.56 855	2.15 834	1.37 827	1.30 817	1.15 798	0.20 755	0.20 675	0.19 750	0.22 775	0.19 732	0.32 721

DStereoFS	1.07 815	0.76 817	1.10 749	0.70 821	0.70 821	1.87 836	1.39 849	1.20 826	1.66 840	1.01 811	1.58 823	1.20 811	2.60 849	1.40 827	1.32 815	0.40 815	0.47 825	0.31 795	0.41 815	0.38 802	0.91 835

PatchMatch Graph Cmp	1.11 817	0.46 765	1.28 777	0.34 726	0.33 766	0.98 805	0.66 807	1.21 827	2.45 852	1.81 845	4.16 858	2.69 844	1.41 831	1.31 819	1.76 835	0.20 755	0.20 675	0.19 750	0.21 764	0.19 732	0.32 721

PM Cens cmp D40	0.99 807	0.40 746	1.01 734	0.30 677	0.26 717	0.92 796	0.55 796	1.27 828	2.11 847	1.72 844	3.10 852	2.73 845	1.57 838	1.33 822	1.29 809	0.19 749	0.20 675	0.20 759	0.21 764	0.18 718	0.29 701

PatchMatch		0.46 765		0.33 719		1.00 806		1.28 829		1.67 841		2.61 841		1.50 830		0.20 755		0.19 750		0.19 732

IMH-64-1	0.94 803	0.95 830	1.07 744	0.98 835	0.76 827	0.93 797	0.72 813	1.30 830	1.11 822	0.91 800	1.45 817	1.14 806	1.00 813	1.25 813	0.97 785	0.77 836	0.51 832	0.97 842	0.55 830	0.90 836	0.66 819

IMH-64	0.94 803	0.95 830	1.07 744	0.98 835	0.76 827	0.93 797	0.72 813	1.30 830	1.11 822	0.91 800	1.45 817	1.14 806	1.00 813	1.25 813	0.97 785	0.77 836	0.51 832	0.97 842	0.55 830	0.90 836	0.66 819

fsdfsdds	1.30 824	0.43 757	1.72 812	0.44 782	0.59 811	2.20 839	1.16 843	1.33 832	2.37 851	2.10 854	4.08 857	3.14 848	1.98 842	1.16 805	1.46 826	0.23 768	0.20 675	0.35 807	0.25 788	0.40 804	0.40 767

WAO-6	1.11 817	1.01 835	1.17 769	0.96 834	0.79 831	1.30 825	0.78 822	1.36 833	1.99 845	1.04 816	1.54 822	1.59 824	1.27 823	1.37 826	1.30 810	0.78 838	0.55 839	1.03 846	0.75 845	0.87 835	0.72 827

IMH	1.09 816	1.04 837	1.29 780	1.03 837	0.79 831	1.11 810	0.69 809	1.40 834	1.42 836	1.02 812	1.71 828	1.42 817	1.19 821	1.78 841	1.03 792	1.14 852	0.56 843	1.00 844	0.58 834	0.93 839	0.68 823

WAO-7	1.05 811	1.00 833	1.19 771	0.83 829	0.67 820	1.22 819	0.84 827	1.43 835	1.56 839	1.13 820	1.75 830	1.46 819	1.25 822	1.56 832	1.28 808	0.61 827	0.62 849	0.70 832	0.68 841	0.66 823	0.62 811

PatchMatch Cens Cmp	1.24 823	0.39 742	1.02 736	0.29 663	0.25 711	1.11 810	0.66 807	1.46 836	2.84 854	1.69 843	3.57 856	4.87 857	1.90 840	1.58 833	1.82 837	0.20 755	0.20 675	0.20 759	0.20 761	0.18 718	0.29 701

UNDER WATER-64	1.61 831	1.30 846	2.93 836	1.33 847	0.96 841	2.20 839	1.25 844	1.47 837	3.15 855	1.46 832	1.31 812	2.61 841	2.22 846	1.69 836	1.93 841	1.13 851	0.67 854	1.29 852	0.94 852	1.26 850	1.09 841

LVE	1.18 820	1.16 839	1.67 809	1.04 838	0.81 835	1.32 826	0.82 826	1.49 838	1.94 843	1.08 817	1.90 832	1.89 829	1.07 817	1.51 831	1.04 793	0.96 848	0.61 846	0.94 841	0.69 842	0.92 838	0.79 832

notaker	1.49 827	1.44 848	1.77 813	1.42 849	1.08 843	1.19 817	0.87 829	1.51 839	1.40 834	1.53 839	3.41 854	2.40 838	1.94 841	1.83 843	1.57 830	1.14 852	0.69 855	1.38 854	0.88 851	1.39 855	1.03 839

Dean	1.22 822	1.17 840	1.97 821	1.04 838	0.79 831	1.21 818	0.76 818	1.51 839	1.96 844	1.30 826	1.98 838	2.14 833	1.18 820	1.30 817	1.15 798	0.83 842	0.61 846	1.01 845	0.69 842	0.97 843	0.77 831

ktn	1.80 835	1.46 849	1.49 797	1.44 850	1.14 844	1.50 831	1.07 835	1.53 841	3.90 861	2.77 859	4.62 859	3.42 849	1.49 833	1.74 837	1.40 823	1.45 856	0.77 857	1.46 855	0.99 854	1.41 856	1.00 838

UNDER WATER	1.64 833	1.34 847	2.72 834	1.40 848	1.04 842	1.70 835	1.14 842	1.57 842	3.58 856	1.46 832	1.46 819	2.82 846	2.43 847	1.74 837	2.04 844	1.08 850	0.63 850	1.31 853	0.94 852	1.29 851	1.10 842

SGM-ForestM	1.59 830	0.56 788	1.52 800	0.41 775	0.34 769	2.77 843	1.67 852	1.69 843	1.73 842	2.48 857	2.27 843	6.02 861	2.90 851	3.08 850	2.83 851	0.25 786	0.30 786	0.19 750	0.20 761	0.18 718	0.45 784

KSHMR	1.92 837	1.47 850	1.97 821	1.48 851	1.22 846	1.39 829	1.06 834	1.81 844	5.83 866	1.43 830	5.56 862	2.95 847	1.17 818	2.24 847	1.33 817	1.29 855	1.13 860	1.47 856	1.11 856	1.37 854	1.21 844

WAO-8	1.50 828	1.22 842	1.39 789	1.10 841	0.85 836	2.15 837	0.78 822	1.84 845	3.76 858	1.46 832	2.18 840	2.15 834	1.50 834	3.20 852	1.35 820	0.92 846	0.66 852	1.10 847	0.79 847	0.94 840	0.74 829

TorneroNet-64	1.47 826	1.15 838	1.51 799	1.11 844	0.86 838	2.27 841	0.76 818	1.84 845	3.76 858	1.29 824	2.22 842	2.68 843	1.46 832	1.81 842	1.55 829	0.79 839	0.51 832	1.10 847	0.67 840	1.31 852	0.81 833

Venus	1.50 828	1.22 842	1.39 789	1.10 841	0.85 836	2.15 837	0.78 822	1.84 845	3.76 858	1.46 832	2.18 840	2.15 834	1.50 834	3.20 852	1.35 820	0.92 846	0.66 852	1.10 847	0.79 847	0.94 840	0.74 829

HanzoNet	3.08 846	1.87 852	2.70 833	1.81 852	1.34 849	1.60 833	1.05 833	2.06 848	2.62 853	5.63 867	5.12 860	5.96 860	7.09 867	4.39 864	3.43 853	3.29 869	2.06 868	1.98 861	2.94 872	2.47 859	2.15 853

light-stereo	2.66 845	0.78 819	4.46 843	4.42 856	3.66 853	5.04 850	0.38 755	2.12 849	1.51 838	4.25 863	6.51 867	7.70 870	0.75 792	5.12 868	1.42 824	0.72 833	1.35 862	0.33 803	0.45 817	1.22 846	1.04 840

JetRed	2.35 843	2.70 853	6.11 855	1.14 845	1.38 850	6.03 859	3.61 863	2.12 849	1.72 841	1.99 852	1.97 837	2.15 834	1.59 839	2.49 849	4.19 858	1.05 849	1.60 863	1.10 847	1.02 855	1.72 857	1.41 849

TorneroNet	2.26 841	1.20 841	1.55 802	1.15 846	0.91 840	5.84 857	0.84 827	2.12 849	8.45 870	2.59 858	5.32 861	3.84 853	2.15 845	1.84 844	1.98 843	0.88 844	0.54 838	1.16 851	0.74 844	1.31 852	0.91 835

TARSTereo(ZeroShot)	2.00 839	0.32 699	3.20 839	0.34 726	1.29 847	3.01 845	2.29 858	2.19 852	4.74 862	3.23 861	6.28 864	4.28 854	3.02 853	1.35 824	1.33 817	0.25 786	0.19 653	0.24 773	0.81 849	0.31 788	1.26 846

TestStereooo	2.00 839	0.32 699	3.20 839	0.34 726	1.29 847	3.01 845	2.29 858	2.19 852	4.74 862	3.23 861	6.28 864	4.28 854	3.02 853	1.35 824	1.33 817	0.25 786	0.19 653	0.24 773	0.81 849	0.31 788	1.26 846

MADNet++	2.34 842	1.81 851	2.24 827	2.15 854	1.97 852	2.79 844	2.19 856	2.42 854	2.26 848	2.79 860	2.70 850	2.43 839	2.60 849	3.18 851	3.32 852	2.19 866	1.97 866	1.93 858	1.62 858	2.02 858	2.10 852

MANE	1.63 832	0.58 796	1.16 763	0.59 813	0.60 813	2.71 842	1.53 850	2.63 855	3.62 857	2.33 856	3.26 853	3.66 852	2.98 852	2.26 848	2.26 846	0.37 809	0.40 815	0.31 795	0.49 821	0.31 788	0.63 813

DLNR_Zeroshot_test	10.53 864	12.28 874	20.32 878	105.84 896	23.88 886	0.14 63	0.13 119	3.20 856	0.20 201	0.16 251	0.23 359	0.16 298	0.10 111	0.32 475	0.16 303	2.54 867	0.32 797	0.07 208	0.07 269	40.17 901	0.28 689

ply	1.98 838	0.66 807	0.40 314	0.54 809	0.63 814	0.49 732	0.43 771	3.21 857	1.08 818	0.32 544	1.94 835	3.54 850	3.37 855	4.52 865	5.87 868	1.70 857	0.91 858	2.09 867	1.75 865	3.55 861	2.57 855

xbf	2.50 844	0.57 792	0.40 314	0.54 809	0.63 814	4.64 848	4.97 871	3.21 857	1.08 818	2.08 853	1.94 835	3.54 850	3.37 855	4.52 865	5.87 868	1.70 857	0.91 858	2.09 867	1.75 865	3.55 861	2.57 855

DLNR-FE	10.53 864	12.31 875	20.33 880	105.85 897	23.36 885	0.14 63	0.13 119	3.25 859	0.20 201	0.16 251	0.23 359	0.16 298	0.10 111	0.31 463	0.16 303	2.59 868	0.32 797	0.07 208	0.07 269	40.66 902	0.28 689

DPSimNet_ROB	6.21 859	5.16 855	9.50 859	5.59 859	5.56 856	7.64 861	10.02 873	4.07 860	7.33 868	6.84 868	6.26 863	7.17 869	10.55 872	4.07 863	5.68 865	5.50 873	4.29 871	5.24 874	3.66 873	4.05 865	5.96 866

noway2	4.31 848	5.35 859	4.91 850	11.32 868	10.44 863	5.75 852	4.48 866	4.21 861	0.98 807	1.89 848	2.51 846	6.10 867	3.59 862	3.66 855	4.55 860	1.98 860	0.46 823	2.01 862	1.74 863	5.80 870	4.46 861

noway3	4.31 848	5.41 860	4.87 849	11.29 867	10.45 864	5.75 852	4.48 866	4.23 862	0.99 811	1.88 847	2.54 849	6.09 866	3.58 861	3.77 859	4.56 861	1.98 860	0.46 823	2.02 865	1.74 863	5.77 868	4.35 860

TCMNet-wrong-test	4.33 850	5.65 861	4.76 844	11.36 869	10.39 862	5.87 858	4.45 865	4.24 863	1.10 820	1.93 851	2.43 844	6.07 864	3.54 859	3.87 860	4.51 859	2.00 862	0.47 825	1.96 860	1.68 859	5.78 869	4.48 862

noway4	4.36 853	5.91 864	4.91 850	11.41 872	10.47 867	5.83 856	4.53 870	4.26 864	0.98 807	1.85 846	2.49 845	6.07 864	3.55 860	3.70 858	4.61 864	2.01 865	0.48 829	2.02 865	1.72 860	5.88 873	4.51 865

zzzz4	4.35 851	5.87 863	5.01 853	11.40 870	10.45 864	5.76 854	4.48 866	4.31 865	0.98 807	1.89 848	2.52 847	6.02 861	3.52 857	3.69 856	4.60 862	2.00 862	0.47 825	2.01 862	1.73 861	5.85 871	4.49 863

noway1	4.35 851	5.86 862	4.96 852	11.40 870	10.45 864	5.77 855	4.48 866	4.31 865	0.97 806	1.89 848	2.52 847	6.02 861	3.52 857	3.69 856	4.60 862	2.00 862	0.47 825	2.01 862	1.73 861	5.85 871	4.49 863

BEATNet-Init1	4.91 857	3.27 854	14.39 873	0.69 820	0.65 819	10.19 868	3.83 864	5.04 867	5.11 865	8.73 874	8.52 868	13.95 883	7.66 869	7.79 873	5.79 866	0.32 803	0.34 806	0.34 805	0.38 812	0.64 820	0.64 817

UHP(ZeroShot)	4.71 854	0.78 819	7.53 857	0.49 799	0.70 821	9.19 864	2.46 860	5.22 868	13.78 882	8.21 872	14.54 880	9.76 873	8.70 870	4.05 861	4.15 856	0.43 818	0.32 797	0.37 808	0.56 832	1.22 846	1.84 850

UHP	4.71 854	0.78 819	7.53 857	0.49 799	0.70 821	9.19 864	2.46 860	5.22 868	13.78 882	8.21 872	14.54 880	9.76 873	8.70 870	4.05 861	4.15 856	0.43 818	0.32 797	0.37 808	0.56 832	1.22 846	1.84 850

PML	15.86 874	13.12 876	7.07 856	5.22 857	7.66 858	32.93 884	64.30 899	5.37 870	10.12 872	25.87 898	67.29 903	20.25 885	13.20 884	10.09 875	6.81 872	5.94 875	2.00 867	6.03 880	2.18 868	9.13 878	2.62 857

DGTPSM_ROB	8.38 862	5.24 857	10.71 871	5.32 858	10.19 860	8.34 862	23.49 881	6.11 871	13.43 879	4.93 864	10.93 876	5.64 858	10.55 872	6.17 869	12.73 877	3.74 871	7.56 873	3.68 871	7.24 878	4.09 866	7.49 869

DPSMNet_ROB	8.44 863	5.25 858	10.87 872	5.59 859	10.27 861	8.34 862	23.51 882	6.12 872	13.47 880	4.96 865	10.94 877	5.65 859	10.55 872	6.25 870	12.77 878	4.01 872	7.62 874	3.75 872	7.27 879	4.16 867	7.54 870

USTest	6.84 860	5.16 855	5.45 854	7.18 861	7.26 857	14.27 871	22.53 877	8.48 873	9.29 871	5.44 866	6.42 866	6.27 868	6.69 866	6.83 871	8.49 873	1.95 859	3.27 869	2.16 869	2.54 870	3.76 863	3.31 859

LRCNet_RVC	10.94 868	14.45 877	9.66 862	15.38 873	8.02 859	1.08 809	0.35 738	8.72 874	0.72 774	12.63 883	15.84 882	9.73 872	6.52 865	8.58 874	6.38 871	20.33 895	5.39 872	23.79 896	21.95 896	15.35 882	13.96 877

tt	4.71 854	0.11 189	3.94 841	2.06 853	1.54 851	10.14 867	16.85 876	9.28 875	4.99 864	1.41 829	1.05 799	4.68 856	4.89 863	3.36 854	5.86 867	5.73 874	9.15 880	2.23 870	2.51 869	3.02 860	1.34 848

Selective-IGEV-i1pa	5.75 858	8.12 865	4.85 848	1.10 841	0.54 807	13.48 870	3.52 862	9.46 876	7.56 869	7.13 869	10.00 872	9.12 871	7.56 868	14.91 884	6.08 870	3.55 870	1.33 861	1.94 859	0.77 846	0.79 832	3.23 858

xxxxx1	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

tt_ll	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

ff	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

iinet-test	10.74 866	9.21 866	9.52 860	10.46 862	10.67 868	17.92 876	25.86 883	12.61 880	13.38 877	9.65 878	10.06 873	9.98 875	10.66 875	11.13 880	12.60 874	6.36 876	7.73 875	5.65 876	6.66 874	7.29 874	7.31 867

IINet	10.74 866	9.21 866	9.52 860	10.46 862	10.67 868	17.92 876	25.86 883	12.61 880	13.38 877	9.65 878	10.06 873	9.98 875	10.66 875	11.13 880	12.60 874	6.36 876	7.73 875	5.65 876	6.66 874	7.29 874	7.31 867

Anonymous_1	16.44 875	9.26 868	9.67 863	10.63 864	14.54 872	18.62 878	26.98 885	12.68 882	13.53 881	10.78 882	10.37 875	10.15 877	10.66 875	10.99 879	12.64 876	15.61 892	7.73 875	16.87 890	43.01 899	56.14 903	7.86 873

DPSM_ROB	11.46 869	9.79 872	10.18 866	11.11 865	11.31 870	19.08 879	27.38 886	13.42 883	14.23 884	10.34 880	11.13 878	10.97 881	11.33 882	11.89 882	13.49 879	6.74 878	8.19 878	6.00 878	7.05 876	7.74 876	7.76 871

DPSM	11.46 869	9.79 872	10.18 866	11.11 865	11.31 870	19.08 879	27.38 886	13.42 883	14.23 884	10.34 880	11.13 878	10.97 881	11.33 882	11.89 882	13.49 879	6.74 878	8.19 878	6.00 878	7.05 876	7.74 876	7.76 871

HaxPig	17.72 876	20.23 888	19.76 875	16.55 874	16.52 873	9.46 866	9.42 872	14.48 885	13.31 876	18.59 885	18.67 883	17.39 884	16.68 885	17.07 885	16.43 884	21.99 899	20.86 894	22.28 895	21.55 893	21.30 894	21.88 891

MEDIAN_ROB	21.20 877	24.56 892	23.42 886	19.57 875	19.62 878	13.29 869	11.21 874	18.04 886	17.02 886	22.07 897	21.92 885	20.84 886	20.24 886	21.02 886	19.68 885	25.59 900	24.08 895	26.20 897	25.19 897	25.31 897	25.19 894

RSGM-EC	29.37 887	17.55 878	9.85 864	35.22 890	33.16 890	26.01 882	45.63 888	20.07 887	17.60 887	18.98 886	23.47 894	30.02 897	23.62 896	41.06 901	44.49 902	58.94 903	34.33 901	32.95 902	20.18 889	33.70 899	20.62 889

acva	29.37 887	17.55 878	9.85 864	35.22 890	33.16 890	26.01 882	45.63 888	20.07 887	17.60 887	18.98 886	23.47 894	30.02 897	23.62 896	41.06 901	44.49 902	58.94 903	34.33 901	32.95 902	20.18 889	33.70 899	20.62 889

AVERAGE_ROB	25.43 886	29.01 893	27.22 887	24.60 887	24.16 887	17.78 875	12.87 875	22.39 889	21.40 889	26.72 899	26.08 896	25.18 896	24.52 898	25.07 896	23.57 886	29.94 901	28.36 900	30.60 898	29.57 898	29.83 898	29.66 895

RAFT-FEzeroshot	23.04 878	19.71 883	20.25 876	22.47 882	22.80 882	38.32 885	55.23 894	26.95 890	28.70 891	20.66 891	22.23 887	22.07 889	22.86 889	23.85 888	27.17 889	13.53 884	16.47 887	12.08 881	14.22 883	15.58 885	15.60 880

RAFT-FE	23.04 878	19.71 883	20.25 876	22.47 882	22.80 882	38.32 885	55.23 894	26.95 890	28.70 891	20.66 891	22.23 887	22.07 889	22.86 889	23.85 888	27.17 889	13.53 884	16.47 887	12.08 881	14.22 883	15.58 885	15.60 880

fast-reg	23.61 884	20.43 889	23.27 885	23.15 885	24.75 888	38.65 892	55.20 893	26.97 892	28.94 896	20.18 888	21.86 884	21.68 887	22.34 887	24.15 894	27.35 895	13.84 891	16.57 891	14.84 889	15.61 888	16.59 891	15.88 884

CasAABBNet	23.04 878	19.69 881	20.32 878	22.42 879	22.73 879	38.35 888	55.23 894	26.99 893	28.74 893	20.67 893	22.28 889	22.11 892	22.86 889	23.84 887	27.17 889	13.52 883	16.47 887	12.08 881	14.21 881	15.57 883	15.60 880

FlowAnything	23.08 881	19.70 882	20.48 881	22.45 881	22.73 879	38.34 887	55.18 891	27.00 894	28.79 894	20.83 896	22.42 893	22.10 891	22.83 888	23.85 888	27.23 893	13.53 884	16.54 890	12.10 886	14.29 887	15.59 887	15.58 879

LSM0	24.21 885	19.88 887	22.33 884	24.42 886	40.13 894	38.41 889	54.99 890	27.05 895	28.61 890	20.59 889	22.00 886	22.29 894	22.86 889	24.12 893	27.16 888	13.59 890	16.33 885	12.13 888	14.08 880	15.72 890	17.53 886

Selective-RAFT-Error	23.11 882	19.77 885	20.60 882	22.49 884	22.80 882	38.46 891	55.19 892	27.13 896	28.90 895	20.73 894	22.38 891	22.11 892	22.91 894	23.94 891	27.18 892	13.54 887	16.57 891	12.09 884	14.21 881	15.61 889	15.65 883

Hybrid-DGEV	23.11 882	19.81 886	20.81 883	22.43 880	22.74 881	38.45 890	55.25 897	27.21 897	28.95 897	20.63 890	22.37 890	22.03 888	22.89 893	23.96 892	27.14 887	13.54 887	16.46 886	12.09 884	14.23 885	15.57 883	15.57 878

RAFTStereoReplicaGSO							55.30 898	27.31 898	29.02 898	20.74 895	22.41 892	22.39 895	22.96 895	24.61 895	27.23 893	13.57 889	16.65 893	12.10 886	14.26 886	15.60 888

Light2-Stereo	43.73 894	19.67 880	35.52 892	51.48 894	32.90 889	24.02 881	0.51 790	31.67 899	2.29 849	64.84 904	36.95 901	36.23 903	11.28 881	91.36 904	39.49 897	47.38 902	9.52 884	114.50 905	106.27 904	62.26 904	56.43 896

test_example2	100.95 895	107.33 897	67.16 894	98.17 895	106.88 897	89.44 897	101.34 904	37.23 900	97.88 904	129.56 905	131.26 904	65.41 905	67.34 904	91.22 903	79.29 904	143.32 905	199.32 903	81.12 904	102.17 903	121.89 905	101.70 897

zzzzzz3	33.87 890	22.29 890	30.19 888	40.83 892	40.72 895	53.80 893	74.95 901	37.94 901	43.72 901	30.30 900	32.80 897	33.62 901	36.50 901	35.21 897	41.72 901	19.37 893	24.62 896	18.28 891	21.49 891	19.97 892	19.16 887

zzz1	33.89 891	22.31 891	30.41 889	40.83 892	40.73 896	53.80 893	74.90 900	37.96 902	43.78 902	30.32 901	32.84 898	33.63 902	36.50 901	35.24 898	41.71 900	19.38 894	24.63 897	18.29 892	21.50 892	19.98 893	19.16 887

zzzz2	34.79 892	29.98 894	31.25 890	34.15 888	34.21 892	57.99 895	83.40 902	41.08 903	43.61 899	31.19 902	33.64 899	32.74 899	34.05 899	35.64 899	40.72 898	20.38 896	24.84 898	18.37 893	21.57 894	23.52 895	23.57 892

noway5	34.79 892	29.98 894	31.25 890	34.15 888	34.21 892	57.99 895	83.40 902	41.08 903	43.61 899	31.19 902	33.64 899	32.74 899	34.05 899	35.64 899	40.72 898	20.38 896	24.84 898	18.37 893	21.57 894	23.52 895	23.57 892

Selective-IGEV-i16pa	31.25 889	41.63 896	4.08 842	0.51 805	0.38 784	97.61 898	0.73 815	61.16 905	60.81 903	17.49 884	65.92 902	39.64 904	53.28 903	107.35 905	27.39 896	20.46 898	3.81 870	4.39 873	1.97 867	0.41 805	16.06 885

ccccc		256.25 898		351.50 898	361.31 898	144.22 899		153.19 906		152.98 906		161.94 906		268.06 906		387.64 906	346.97 904	244.11 906	219.32 905	413.57 906

Low-res two-view benchmark