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

2w_stereo	0.08 80	0.08 338	0.09 120	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.10 35	0.20 331	0.15 235	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.06 1	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.12 5	0.05 2	0.09 132	0.13 166	0.06 1	0.09 48	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.04 1	0.09 20	0.10 31	0.09 48	0.06 23	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

monster-pro	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.13 16	0.05 2	0.09 132	0.11 64	0.08 10	0.08 24	0.08 123	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.07 4	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.12 96	0.12 81	0.10 69	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.10 69	0.09 174	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1	0.09 167	0.04 1	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.16 218	0.14 210	0.10 219	0.10 188	0.11 278	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.05 202

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.04 1	0.06 12	0.12 96	0.06 1	0.05 4	0.06 23	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.14 231	0.07 6	0.10 69	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.11 1	0.05 2	0.10 194	0.10 35	0.14 139	0.09 48	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.07 177	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.08 79	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.08 79	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 167	0.06 102	0.08 56	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.13 178	0.11 254	0.12 259	0.08 178	0.09 259	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 41	0.06 65	0.07 4	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.04 1	0.13 166	0.10 31	0.10 69	0.05 2	0.11 238	0.07 119	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

MonSter	0.07 7	0.06 102	0.05 1	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.10 35	0.15 180	0.15 235	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.15 109	0.05 2	0.05 4	0.13 166	0.12 81	0.08 24	0.07 70	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

U	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.10 445	0.10 194	0.13 166	0.12 81	0.17 301	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.06 285	0.05 202

GMOStereo	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

error version	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

test-v	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

test-2	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.28 627	0.13 109	0.17 301	0.11 254	0.17 343	0.14 344	0.12 362	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.07 373	0.04 48	0.04 71

test-1	0.10 235	0.07 220	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.11 245	0.24 590	0.14 139	0.18 332	0.09 174	0.07 63	0.09 213	0.08 225	0.07 4	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

DN	0.10 235	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.09 333	0.12 297	0.18 473	0.17 257	0.16 272	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.11 539	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.09 495

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.17 291	0.07 128	0.08 79	0.13 166	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.08 24	0.06 23	0.09 152	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 80	0.06 102	0.07 11	0.17 291	0.06 27	0.07 39	0.14 231	0.13 109	0.16 272	0.05 2	0.10 188	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 80	0.06 102	0.17 484	0.15 109	0.06 27	0.06 12	0.13 166	0.13 109	0.13 178	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.05 2	0.08 79	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.08 178	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.05 2	0.08 79	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 23	0.08 178	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 120	0.12 5	0.05 2	0.06 12	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 23	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.04 71

Foundation-i1a	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.13 16	0.05 2	0.13 348	0.13 166	0.12 81	0.09 48	0.11 254	0.11 238	0.11 278	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

DepthFocus	0.08 80	0.04 1	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.07 39	0.12 96	0.10 31	0.05 4	0.09 174	0.05 7	0.07 119	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.04 71

LACA1	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.14 57	0.05 2	0.09 132	0.11 64	0.10 31	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.07 177	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 71

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.11 64	0.15 180	0.12 137	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 201	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.05 4	0.12 96	0.12 81	0.09 48	0.07 70	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.09 18	0.06 6	0.04 1	0.07 63	0.10 248	0.09 259	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.07 7	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.13 109	0.13 178	0.05 2	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

depthmonostereo	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.14 139	0.14 210	0.10 219	0.10 188	0.09 213	0.11 331	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.08 7	0.10 31	0.15 235	0.08 123	0.10 188	0.07 119	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 71

4.5_new	0.07 7	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.10 35	0.14 139	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.10 35	0.14 139	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 80	0.09 418	0.10 184	0.17 291	0.07 128	0.08 79	0.10 35	0.20 331	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 102	0.06 5	0.16 204	0.06 27	0.08 79	0.10 35	0.16 218	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.07 177	0.08 25	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 102	0.06 5	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.12 81	0.08 24	0.09 174	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.09 18	0.09 48	0.06 23	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 184	0.15 109	0.05 2	0.07 39	0.11 64	0.09 18	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.08 25	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

SGD-Stereo	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.05 2	0.12 297	0.12 96	0.11 54	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.09 213	0.09 259	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.14 231	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.08 25	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

castereo++	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.05 2	0.14 382	0.12 96	0.11 54	0.15 235	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

CroCo-Stereo Lap2	0.09 167	0.09 418	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.09 132	0.19 513	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.05 202

test_4	0.10 235	0.10 480	0.08 56	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.22 566	0.15 180	0.17 301	0.12 295	0.18 370	0.12 298	0.09 259	0.08 25	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.03 2

test_3	0.10 235	0.09 418	0.10 184	0.20 515	0.08 207	0.13 348	0.26 614	0.14 139	0.21 390	0.10 219	0.10 188	0.09 213	0.09 259	0.08 25	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.04 48	0.04 71

CroCo-Stereo	0.09 167	0.08 338	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.09 132	0.19 513	0.15 180	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.08 178	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.04 71
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
PointNet	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.14 231	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 63	0.08 178	0.08 225	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

TS12	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.21 547	0.07 128	0.11 245	0.13 166	0.11 54	0.09 48	0.10 219	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.09 58	0.12 342	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.11 54	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.11 54	0.13 178	0.08 123	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.17 291	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.09 18	0.11 100	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.07 177	0.09 58	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 80	0.08 338	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.09 20	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 80	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.07 128	0.08 79	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

aanet-new-12k	0.08 80	0.09 418	0.07 11	0.20 515	0.08 207	0.08 79	0.13 166	0.12 81	0.13 178	0.08 123	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

aanet-new-14k	0.08 80	0.09 418	0.08 56	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.14 139	0.15 235	0.06 23	0.08 117	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.12 81	0.11 100	0.07 70	0.11 238	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 80	0.06 102	0.15 418	0.14 57	0.06 27	0.08 79	0.13 166	0.13 109	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.15 314	0.12 81	0.11 100	0.06 23	0.11 238	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 80	0.07 220	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.15 180	0.14 210	0.08 123	0.11 238	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 80	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.06 12	0.14 231	0.14 139	0.14 210	0.07 70	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 38	0.06 5	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.11 64	0.11 54	0.10 69	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.08 225	0.09 58	0.07 1	0.07 331	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.04 71

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.12 96	0.07 6	0.07 15	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

BStereo	0.08 80	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.07 39	0.09 20	0.15 180	0.16 272	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.07 373	0.04 48	0.04 71

Wave_Phase_stereo	0.09 167	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.11 245	0.09 20	0.18 290	0.16 272	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.07 373	0.04 48	0.04 71

NLSM3	0.09 167	0.06 102	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.18 290	0.16 272	0.06 23	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.06 183	0.07 373	0.03 1	0.03 2

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.06 6	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.08 225	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

FE-Mocha	0.09 167	0.06 102	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.18 290	0.16 272	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

DDF-Stereo	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.15 109	0.10 445	0.06 12	0.13 166	0.09 18	0.14 210	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.08 428	0.05 202

252Zero-FE	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.07 128	0.12 297	0.11 64	0.13 109	0.14 210	0.06 23	0.05 7	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.06 298

Zero-FE251	0.07 7	0.05 38	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.12 297	0.12 96	0.11 54	0.10 69	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.09 20	0.11 54	0.07 15	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.05 202

zero-FE	0.08 80	0.04 1	0.09 120	0.15 109	0.10 445	0.05 4	0.14 231	0.09 18	0.14 210	0.07 70	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.08 428	0.05 202

GGEV	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.12 96	0.09 18	0.07 15	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.04 11	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

S2M2_XL	0.08 80	0.06 102	0.12 283	0.12 5	0.08 207	0.09 132	0.09 20	0.07 6	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.06 298
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4w-stereo	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.08 7	0.18 290	0.12 137	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.11 281	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

3.75w	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.16 204	0.07 128	0.07 39	0.09 20	0.16 218	0.09 48	0.07 70	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.10 201	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.16 204	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.14 139	0.14 210	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 71

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.09 132	0.12 96	0.14 139	0.10 69	0.06 23	0.09 152	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.05 4	0.10 35	0.11 54	0.09 48	0.06 23	0.06 23	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.07 364	0.06 298

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.05 2	0.06 12	0.11 64	0.08 10	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LG-Stereo	0.08 80	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.07 128	0.10 194	0.17 424	0.11 54	0.08 24	0.05 2	0.07 63	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.04 11	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.04 71

SCV	0.08 80	0.09 418	0.08 56	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.13 166	0.10 31	0.12 137	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.06 285	0.04 71

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 574	0.17 484	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 10	0.08 24	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 58	0.08 25	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

IGEV-RUCA	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.10 194	0.12 96	0.10 31	0.12 137	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

castereo	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.15 314	0.14 139	0.18 332	0.08 123	0.10 188	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

UGAM-zero	0.09 167	0.05 38	0.15 418	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.13 166	0.19 320	0.15 235	0.11 254	0.15 308	0.07 119	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.04 1	0.10 35	0.11 54	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

RAStereo	0.10 235	0.09 418	0.08 56	0.20 515	0.08 207	0.13 348	0.18 473	0.15 180	0.17 301	0.10 219	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

Occ-G	0.08 80	0.05 38	0.06 5	0.14 57	0.07 128	0.08 79	0.14 231	0.13 109	0.15 235	0.07 70	0.11 238	0.07 119	0.05 14	0.09 58	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

gcap-zeroshot	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

test_for_model	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.13 166	0.09 18	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.06 41	0.05 14	0.09 58	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

MoCha-V2	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.20 515	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.08 24	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MaDis-Stereo	0.09 167	0.09 418	0.08 56	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.10 35	0.16 218	0.16 272	0.09 174	0.11 238	0.06 41	0.06 65	0.09 58	0.13 384	0.07 331	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

UniTT-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.13 348	0.11 64	0.12 81	0.11 100	0.10 219	0.12 259	0.05 5	0.07 177	0.09 58	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.05 202

testlalala	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.12 96	0.15 180	0.15 235	0.08 123	0.12 259	0.05 5	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.03 1	0.04 71

CAS	0.08 80	0.04 1	0.07 11	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.13 166	0.12 81	0.09 48	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.09 58	0.08 25	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.04 71

cross-raft	0.10 235	0.09 418	0.09 120	0.19 449	0.07 128	0.11 245	0.25 605	0.13 109	0.15 235	0.08 123	0.11 238	0.12 298	0.10 298	0.09 58	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

CREStereo++_RVC	0.08 80	0.04 1	0.06 5	0.13 16	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.14 139	0.14 210	0.10 219	0.14 291	0.08 178	0.07 177	0.09 58	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71
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
EAI-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.15 314	0.16 218	0.09 48	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.09 58	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.05 185	0.05 163	0.04 71

R-Stereo Train	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.23 399	0.11 100	0.12 295	0.19 381	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202

RAFT-Stereo	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.23 399	0.11 100	0.12 295	0.19 381	0.11 278	0.08 225	0.09 58	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.09 20	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

CAR	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.07 39	0.08 7	0.12 81	0.08 24	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

aanet-new-90k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.12 96	0.12 81	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.11 54	0.10 69	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.05 2	0.07 39	0.13 166	0.12 81	0.12 137	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.11 54	0.12 137	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

aanet-new-32k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.11 64	0.10 31	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.11 64	0.14 139	0.12 137	0.09 174	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 80	0.07 220	0.08 56	0.19 449	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.16 218	0.15 235	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

aanet-new	0.08 80	0.09 418	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.10 194	0.12 96	0.15 180	0.12 137	0.08 123	0.08 117	0.05 5	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.13 109	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 80	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.11 245	0.13 166	0.14 139	0.14 210	0.08 123	0.13 277	0.05 5	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 80	0.05 38	0.12 283	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.12 81	0.12 137	0.07 70	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

RT-Monster	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.08 207	0.11 245	0.10 35	0.17 257	0.18 332	0.13 325	0.10 188	0.09 213	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

LiteMatch	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.15 444	0.10 120	0.14 422	0.07 331	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.06 285	0.06 298

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.13 109	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

GeoVLM	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.10 194	0.12 96	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.08 225	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 202

gcap_with_dpt	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.13 178	0.08 123	0.12 259	0.04 1	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.04 71

WQFJA1++	0.08 80	0.04 1	0.11 239	0.14 57	0.07 128	0.11 245	0.11 64	0.11 54	0.07 15	0.07 70	0.07 63	0.07 119	0.06 65	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

NLSM1	0.10 235	0.07 220	0.07 11	0.19 449	0.08 207	0.13 348	0.16 383	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.10 188	0.06 41	0.10 298	0.10 120	0.11 281	0.07 331	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.05 163	0.05 202

MonSter++	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.09 132	0.12 96	0.13 109	0.08 24	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.08 225	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.12 297	0.10 35	0.11 54	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.03 1	0.02 1

gasm-f	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

DLNR-FE	10.43 699	1.83 690	19.53 714	120.75 718	13.06 706	0.06 12	0.13 166	0.23 399	0.10 69	0.07 70	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.13 590	0.04 25	0.06 183	0.04 55	52.01 720	0.04 71

asda	0.07 7	0.08 338	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.06 12	0.10 35	0.16 218	0.10 69	0.06 23	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 120	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.16 204	0.07 128	0.08 79	0.08 7	0.11 54	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 338	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.18 290	0.11 100	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 48	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 220	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.06 1	0.13 109	0.11 100	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.05 2	0.07 39	0.11 64	0.08 10	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 184	0.15 109	0.06 27	0.07 39	0.09 20	0.08 10	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.06 298

MM-Stereo_test1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.12 297	0.18 473	0.21 354	0.20 374	0.09 174	0.11 238	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

HART	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.10 194	0.16 383	0.13 109	0.11 100	0.08 123	0.10 188	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.04 71

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.13 16	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.09 18	0.09 48	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.14 231	0.09 18	0.08 24	0.07 70	0.08 117	0.07 119	0.04 1	0.10 120	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.13 109	0.13 178	0.07 70	0.07 63	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

AIO-test2	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.23 588	0.08 207	0.11 245	0.10 35	0.23 399	0.23 416	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.05 14	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.09 493	0.05 163	0.05 202

GIP-stereo	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.14 139	0.11 100	0.07 70	0.08 117	0.05 5	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 38	0.07 11	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.13 166	0.07 6	0.13 178	0.06 23	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.04 71

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 283	0.05 38	0.14 370	0.15 109	0.20 633	0.09 132	0.17 424	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.14 291	0.10 248	0.07 177	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.09 495

RSM++	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.11 54	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.19 320	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

H2IRNET	0.10 235	0.09 418	0.09 120	0.18 381	0.09 333	0.12 297	0.15 314	0.14 139	0.21 390	0.10 219	0.10 188	0.10 248	0.10 298	0.10 120	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.06 285	0.05 202

MGS-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.12 283	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.15 314	0.12 81	0.12 137	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

ACVNet-DCA	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.07 385

xx1	0.11 283	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.16 218	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.16 389	0.16 472	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

cc1	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.16 218	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

IGEVStereo-DCA	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.10 445	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

rrr	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.10 445	0.11 245	0.16 383	0.16 218	0.15 235	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

ffm	0.12 354	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.06 298

tt1	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.12 297	0.16 383	0.15 180	0.19 351	0.09 174	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.10 120	0.07 1	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

DLNR_Zeroshot_test	10.40 698	1.82 689	19.49 713	120.77 719	13.11 707	0.06 12	0.13 166	0.23 399	0.10 69	0.07 70	0.10 188	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.13 590	0.04 25	0.06 183	0.04 55	51.54 719	0.04 71

CASnet	0.09 167	0.09 418	0.09 120	0.19 449	0.06 27	0.07 39	0.11 64	0.18 290	0.14 210	0.11 254	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.10 518	0.08 446	0.05 163	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.13 552	0.14 382	0.13 166	0.14 139	0.09 48	0.07 70	0.09 152	0.07 119	0.08 225	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

HH	0.09 167	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

HanStereo	0.09 167	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.07 177	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

LoS_RVC	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.15 109	0.07 128	0.08 79	0.15 314	0.11 54	0.10 69	0.08 123	0.09 152	0.06 41	0.09 259	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.04 48	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 102	0.08 56	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.13 109	0.07 15	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.12 96	0.11 54	0.16 272	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.05 14	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

Sa-1000	0.12 354	0.08 338	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.14 382	0.22 566	0.22 378	0.18 332	0.15 374	0.20 393	0.17 411	0.11 331	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.09 470	0.09 493	0.05 163	0.05 202

iRaft-Stereo_20w	0.09 167	0.05 38	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.18 290	0.10 69	0.11 254	0.08 117	0.08 178	0.05 14	0.10 120	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

TRStereo	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.15 109	0.12 529	0.10 194	0.13 166	0.18 290	0.18 332	0.09 174	0.09 152	0.09 213	0.06 65	0.10 120	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.04 71

SST-Stereo	0.10 235	0.07 220	0.15 418	0.18 381	0.09 333	0.06 12	0.12 96	0.17 257	0.11 100	0.15 374	0.17 343	0.13 324	0.12 362	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

RAFT_R40	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.06 12	0.13 166	0.17 257	0.16 272	0.14 347	0.18 370	0.15 373	0.12 362	0.10 120	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

DRaft	0.12 354	0.06 102	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.14 382	0.17 424	0.21 354	0.30 510	0.17 421	0.28 516	0.10 248	0.15 444	0.10 120	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

s12784h	0.09 167	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.05 2	0.16 438	0.18 473	0.15 180	0.15 235	0.10 219	0.11 238	0.11 278	0.11 331	0.10 120	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

XX-TBD	0.09 167	0.06 102	0.07 11	0.14 57	0.07 128	0.12 297	0.16 383	0.14 139	0.13 178	0.11 254	0.12 259	0.09 213	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

sAnonymous2	0.13 380	0.12 524	0.24 560	0.20 515	0.12 529	0.17 460	0.13 166	0.26 458	0.21 390	0.11 254	0.11 238	0.13 324	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.09 467	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.15 611	0.10 524

CroCo_RVC	0.13 380	0.12 524	0.24 560	0.20 515	0.12 529	0.17 460	0.13 166	0.26 458	0.21 390	0.11 254	0.11 238	0.13 324	0.08 225	0.10 120	0.10 201	0.09 467	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.15 611	0.10 524

test_xeample3	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.13 178	0.10 219	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.10 120	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

DF	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.13 166	0.10 31	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.08 225	0.11 191	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

LiteMatch*	0.08 80	0.04 1	0.11 239	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.13 166	0.14 139	0.09 48	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 220	0.08 56	0.18 381	0.06 27	0.07 39	0.10 35	0.09 18	0.14 210	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

VMStereo-Base	0.09 167	0.05 38	0.10 184	0.13 16	0.07 128	0.10 194	0.10 35	0.16 218	0.13 178	0.10 219	0.15 308	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.06 298

DispViT+	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.13 16	0.06 27	0.05 4	0.11 64	0.18 290	0.16 272	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJX1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.22 564	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.18 290	0.17 301	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.10 298	0.11 191	0.09 101	0.07 331	0.08 512	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

NLMM1	0.11 283	0.09 418	0.07 11	0.22 564	0.10 445	0.12 297	0.20 536	0.18 290	0.20 374	0.12 295	0.11 238	0.07 119	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.08 407	0.08 512	0.07 293	0.06 275	0.04 48	0.04 71

HiDET	0.08 80	0.04 1	0.10 184	0.13 16	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.12 81	0.11 100	0.06 23	0.07 63	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

LCMNet	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.13 16	0.07 128	0.09 132	0.12 96	0.10 31	0.11 100	0.06 23	0.08 117	0.06 41	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

NLCSM	0.11 283	0.09 418	0.09 120	0.23 588	0.11 495	0.12 297	0.19 513	0.18 290	0.18 332	0.12 295	0.11 238	0.07 119	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.07 331	0.08 512	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.05 202

GEAStereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.10 188	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

GSStereo	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.13 16	0.08 207	0.08 79	0.14 231	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

GS-Stereo							0.14 231	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.05 5	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

IGEV-FE	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.13 166	0.17 257	0.11 100	0.10 219	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

MSCF	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.04 1	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

DilatedVolume-Stereo	0.09 167	0.05 38	0.08 56	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.12 96	0.14 139	0.16 272	0.11 254	0.11 238	0.09 213	0.09 259	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 102	0.07 11	0.15 109	0.06 27	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.08 25	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 23	0.05 7	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.08 25	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.05 202

S2M2_L	0.09 167	0.08 338	0.11 239	0.13 16	0.10 445	0.08 79	0.06 1	0.10 31	0.10 69	0.10 219	0.09 152	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.13 590	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.10 524	0.08 451
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 235	0.07 220	0.07 11	0.18 381	0.07 128	0.12 297	0.19 513	0.24 423	0.19 351	0.06 23	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.04 71

Reg-Stereo(zero)	0.08 80	0.05 38	0.08 56	0.16 204	0.06 27	0.12 297	0.11 64	0.15 180	0.10 69	0.12 295	0.09 152	0.10 248	0.08 225	0.11 191	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

SCV_C0	0.08 80	0.07 220	0.07 11	0.16 204	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.07 1	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.22 564	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.04 71

AIO-test1	0.10 235	0.07 220	0.10 184	0.23 588	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.21 354	0.14 210	0.11 254	0.12 259	0.09 213	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.09 470	0.10 533	0.03 1	0.06 298

fffft	0.09 167	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.07 63	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.05 202
1: 1. 1
mms	0.09 167	0.07 220	0.08 56	0.16 204	0.08 207	0.10 194	0.16 383	0.12 81	0.11 100	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.06 65	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.03 2

tg	0.10 235	0.06 102	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.20 331	0.12 137	0.08 123	0.11 238	0.11 278	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.04 71

rvit_stereo_0081	0.11 283	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.14 139	0.24 433	0.11 254	0.13 277	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

rvit_stereo_0082	0.11 283	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.14 139	0.24 433	0.11 254	0.13 277	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

Pointernet	0.09 167	0.04 1	0.09 120	0.16 204	0.08 207	0.13 348	0.10 35	0.15 180	0.17 301	0.09 174	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 283	0.05 38	0.11 239	0.15 109	0.13 552	0.13 348	0.16 383	0.23 399	0.17 301	0.10 219	0.12 259	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.08 451

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 167	0.10 480	0.31 593	0.15 109	0.06 27	0.08 79	0.14 231	0.10 31	0.10 69	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.04 1	0.11 191	0.07 1	0.12 564	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.05 163	0.05 202

AIO-Stereo	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.15 180	0.09 48	0.08 123	0.08 117	0.07 119	0.05 14	0.11 191	0.08 25	0.05 51	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

RSM	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.12 81	0.10 69	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.05 14	0.11 191	0.09 101	0.04 11	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

trnet	0.08 80	0.05 38	0.07 11	0.12 5	0.05 2	0.12 297	0.11 64	0.13 109	0.10 69	0.08 123	0.13 277	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.05 202

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 235	0.08 338	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.15 408	0.16 383	0.18 290	0.18 332	0.10 219	0.09 152	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.07 364	0.06 298

MyStereo06	0.10 235	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.18 473	0.19 320	0.12 137	0.12 295	0.08 117	0.07 119	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.06 298

AE-Stereo	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.19 351	0.09 174	0.14 291	0.12 298	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

ff7	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

ffff	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

11t	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

IGEV_Zeroshot_test	0.09 167	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.13 166	0.17 257	0.11 100	0.10 219	0.06 23	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

EKT-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.15 109	0.10 445	0.13 348	0.14 231	0.18 290	0.21 390	0.11 254	0.08 117	0.12 298	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

4D-IteraStereo	0.09 167	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.10 219	0.11 238	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.03 1	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.05 202

anonymousdsp	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

ProNet	0.09 167	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.15 314	0.15 180	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.07 119	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.06 298

MC-Stereo	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.06 27	0.10 194	0.14 231	0.12 81	0.10 69	0.09 174	0.12 259	0.09 213	0.06 65	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

DCANet-4	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.18 290	0.19 351	0.13 325	0.16 321	0.09 213	0.14 426	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

ccc-4	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.10 219	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

fff	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

ADStereo(finetuned)	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.13 325	0.17 343	0.10 248	0.12 362	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

DisPM	0.11 283	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.09 333	0.06 12	0.13 166	0.17 257	0.17 301	0.14 347	0.20 393	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.11 551

raft_robust	0.13 380	0.10 480	0.07 11	0.18 381	0.08 207	0.13 348	0.24 590	0.28 499	0.33 532	0.20 491	0.19 381	0.14 344	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.04 71

RAFT+CT+SA	0.13 380	0.11 506	0.09 120	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.28 627	0.22 378	0.22 404	0.15 374	0.26 493	0.10 248	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

SA	0.12 354	0.09 418	0.08 56	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.24 590	0.23 399	0.18 332	0.17 421	0.27 502	0.14 344	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.05 163	0.04 71

IGEV-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.12 137	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.06 65	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.12 81	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.04 71

test_1	0.08 80	0.06 102	0.09 120	0.17 291	0.07 128	0.07 39	0.14 231	0.12 81	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.07 119	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.04 71

CrosDoStereo	0.12 354	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.15 373	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

PFNet+	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.16 204	0.09 333	0.05 4	0.12 96	0.17 257	0.21 390	0.16 402	0.19 381	0.14 344	0.10 298	0.11 191	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.11 551

Patchmatch Stereo++	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 283	0.07 220	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.18 290	0.13 178	0.16 402	0.21 416	0.13 324	0.14 426	0.11 191	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.05 202

STrans-v2	0.10 235	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.21 354	0.11 100	0.11 254	0.15 308	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

TransformOpticalFlow	0.10 235	0.08 338	0.13 333	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.19 320	0.15 235	0.12 295	0.17 343	0.11 278	0.11 331	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.05 202

OMP-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.14 370	0.18 381	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.21 354	0.21 390	0.13 325	0.14 291	0.11 278	0.12 362	0.11 191	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

NF-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

OCTAStereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

PSM-softLoss	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.24 423	0.17 301	0.14 347	0.19 381	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.12 564

KMStereo	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.08 79	0.13 166	0.24 423	0.17 301	0.14 347	0.19 381	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.12 564

PSM-adaLoss	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

PSM-AAD	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.20 331	0.13 178	0.12 295	0.14 291	0.18 425	0.11 331	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.05 266	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.14 603

ROB_FTStereo_v2	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

ROB_FTStereo	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

HUI-Stereo	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

DeepStereo_LL	0.12 354	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.15 373	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

RE-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

Pruner-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.06 12	0.12 96	0.17 257	0.17 301	0.13 325	0.19 381	0.13 324	0.09 259	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.08 451

TVStereo	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.10 194	0.14 231	0.23 399	0.19 351	0.12 295	0.17 343	0.12 298	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.12 564

iGMRVC	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

RAFT-345	0.11 283	0.07 220	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.08 79	0.12 96	0.15 180	0.10 69	0.11 254	0.36 570	0.09 213	0.09 259	0.11 191	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.04 48	0.05 202

iRAFT	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.06 12	0.11 64	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

GMM-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.11 254	0.15 308	0.13 324	0.11 331	0.11 191	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.09 495

RAFT-IKP	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.06 12	0.12 96	0.16 218	0.13 178	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.11 191	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.07 385

rafts_anoy	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.17 257	0.14 210	0.13 325	0.13 277	0.12 298	0.10 298	0.11 191	0.12 342	0.07 331	0.04 25	0.09 470	0.11 567	0.07 364	0.06 298

iRaftStereo_RVC	0.10 235	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.09 333	0.11 245	0.17 424	0.18 290	0.12 137	0.09 174	0.12 259	0.10 248	0.07 177	0.11 191	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.04 48	0.04 71

DCANet	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.13 325	0.17 343	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

csc	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

cscssc	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.09 132	0.17 424	0.16 218	0.20 374	0.13 325	0.16 321	0.10 248	0.11 331	0.11 191	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.06 27	0.10 194	0.16 383	0.17 257	0.14 210	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.09 259	0.11 191	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 167	0.07 220	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.15 314	0.16 218	0.17 301	0.08 123	0.12 259	0.10 248	0.09 259	0.11 191	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

CREStereo	0.09 167	0.04 1	0.08 56	0.11 1	0.06 27	0.13 348	0.14 231	0.14 139	0.10 69	0.08 123	0.13 277	0.09 213	0.08 225	0.11 191	0.10 201	0.08 407	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.06 285	0.06 298
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
aanet-new-28k	0.08 80	0.07 220	0.09 120	0.18 381	0.06 27	0.08 79	0.12 96	0.10 31	0.09 48	0.09 174	0.08 117	0.08 178	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

PSi22	0.08 80	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.07 128	0.08 79	0.10 35	0.14 139	0.08 24	0.08 123	0.06 23	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 71

Lsterematch	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.07 128	0.13 348	0.15 314	0.14 139	0.17 301	0.16 402	0.18 370	0.15 373	0.15 444	0.12 284	0.14 422	0.07 331	0.04 25	0.06 183	0.06 275	0.06 285	0.06 298

Hybrid-DGEV-2	0.11 283	0.06 102	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.09 132	0.13 166	0.28 499	0.29 500	0.11 254	0.11 238	0.09 213	0.12 362	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

WQFJA1	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.20 515	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.17 257	0.17 301	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

WQFJX	0.10 235	0.07 220	0.09 120	0.21 547	0.09 333	0.12 297	0.16 383	0.18 290	0.17 301	0.12 295	0.10 188	0.07 119	0.09 259	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.07 482	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

NLMM	0.10 235	0.07 220	0.08 56	0.20 515	0.09 333	0.12 297	0.17 424	0.17 257	0.17 301	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

Select-FE	0.11 283	0.06 102	0.20 532	0.15 109	0.11 495	0.11 245	0.13 166	0.21 354	0.18 332	0.09 174	0.11 238	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.08 446	0.06 285	0.08 451

GASTEREO	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.19 449	0.07 128	0.07 39	0.12 96	0.14 139	0.11 100	0.10 219	0.09 152	0.07 119	0.04 1	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

4.25_new	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 338	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.09 132	0.08 7	0.14 139	0.08 24	0.07 70	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.18 473	0.15 180	0.14 210	0.07 70	0.10 188	0.07 119	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 80	0.06 102	0.12 283	0.16 204	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.13 178	0.09 174	0.07 63	0.07 119	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

ours_stereo	0.09 167	0.07 220	0.09 120	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.16 383	0.11 54	0.12 137	0.08 123	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.12 284	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.03 2

rvit_stereo_0083	0.12 354	0.08 338	0.17 484	0.16 204	0.09 333	0.11 245	0.15 314	0.14 139	0.26 468	0.11 254	0.14 291	0.13 324	0.10 298	0.12 284	0.12 342	0.10 508	0.08 512	0.09 470	0.07 373	0.07 364	0.05 202

rvit_stereo_0081_aga	0.11 283	0.09 418	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.14 139	0.19 351	0.10 219	0.18 370	0.16 389	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.06 298

model_zeroshot	0.10 235	0.04 1	0.11 239	0.15 109	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.20 331	0.13 178	0.11 254	0.10 188	0.12 298	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

rvit_stereo_0080	0.10 235	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.14 344	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.05 202

MyStereo07	0.10 235	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.15 180	0.15 235	0.09 174	0.06 23	0.06 41	0.07 177	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.06 298

whm_eth	0.10 235	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.10 188	0.14 344	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.05 202

MSKI-zero shot	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.07 128	0.10 194	0.13 166	0.14 139	0.13 178	0.09 174	0.09 152	0.09 213	0.06 65	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

MIF-Stereo (partial)	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.19 449	0.10 445	0.10 194	0.11 64	0.17 257	0.18 332	0.14 347	0.16 321	0.09 213	0.11 331	0.12 284	0.12 342	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.07 385

MIM_Stereo	0.09 167	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.07 128	0.06 12	0.12 96	0.20 331	0.14 210	0.13 325	0.13 277	0.09 213	0.05 14	0.12 284	0.08 25	0.05 51	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

Any-RAFT	0.10 235	0.05 38	0.09 120	0.14 57	0.07 128	0.13 348	0.14 231	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.12 259	0.12 298	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

RAFT-Test	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.15 314	0.16 218	0.13 178	0.09 174	0.10 188	0.10 248	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

CES	0.08 80	0.04 1	0.08 56	0.14 57	0.07 128	0.09 132	0.14 231	0.11 54	0.09 48	0.08 123	0.09 152	0.11 278	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202

RCA-Stereo	0.09 167	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.18 290	0.14 210	0.09 174	0.10 188	0.08 178	0.07 177	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.04 71

TestStereo1	0.13 380	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.29 637	0.23 399	0.16 272	0.17 421	0.20 393	0.16 389	0.10 298	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

test_5	0.14 417	0.12 524	0.08 56	0.20 515	0.10 445	0.14 382	0.29 637	0.21 354	0.24 433	0.18 451	0.28 516	0.11 278	0.15 444	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

SA-5K	0.13 380	0.08 338	0.08 56	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.29 637	0.23 399	0.16 272	0.17 421	0.20 393	0.16 389	0.10 298	0.12 284	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

IPLGR	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.17 424	0.21 354	0.24 433	0.11 254	0.12 259	0.11 278	0.08 225	0.12 284	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

LCNet	0.11 283	0.07 220	0.09 120	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.21 354	0.15 235	0.11 254	0.15 308	0.16 389	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.15 610

IIG-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.12 96	0.22 378	0.17 301	0.14 347	0.17 343	0.11 278	0.12 362	0.12 284	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

KYRaft	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.08 79	0.15 314	0.22 378	0.12 137	0.13 325	0.16 321	0.20 451	0.10 298	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.08 446	0.06 285	0.16 621

DEmStereo	0.12 354	0.06 102	0.14 370	0.14 57	0.10 445	0.16 438	0.15 314	0.16 218	0.24 433	0.17 421	0.24 448	0.13 324	0.14 426	0.12 284	0.13 384	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

THIR-Stereo	0.12 354	0.07 220	0.11 239	0.15 109	0.08 207	0.14 382	0.16 383	0.17 257	0.25 454	0.16 402	0.24 448	0.14 344	0.12 362	0.12 284	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.05 163	0.05 202

PFNet	0.12 354	0.06 102	0.17 484	0.17 291	0.08 207	0.09 132	0.15 314	0.26 458	0.20 374	0.16 402	0.16 321	0.14 344	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

GrayStereo	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.19 449	0.09 333	0.09 132	0.16 383	0.18 290	0.17 301	0.14 347	0.17 343	0.17 411	0.11 331	0.12 284	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.10 524

DeepStereo_RVC	0.11 283	0.08 338	0.16 454	0.18 381	0.08 207	0.08 79	0.12 96	0.17 257	0.12 137	0.13 325	0.14 291	0.12 298	0.12 362	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.08 451

IRAFT_RVC	0.12 354	0.08 338	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.07 39	0.15 314	0.24 423	0.23 416	0.14 347	0.14 291	0.15 373	0.12 362	0.12 284	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.06 298

CRE-IMP	0.11 283	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.08 207	0.10 194	0.12 96	0.18 290	0.10 69	0.14 347	0.13 277	0.13 324	0.12 362	0.12 284	0.11 281	0.07 331	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.08 451

Prome-Stereo	0.11 283	0.06 102	0.10 184	0.18 381	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.22 378	0.13 178	0.12 295	0.17 343	0.13 324	0.08 225	0.12 284	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.09 495

raft+_RVC	0.11 283	0.07 220	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.10 194	0.11 64	0.24 423	0.20 374	0.12 295	0.15 308	0.12 298	0.08 225	0.12 284	0.13 384	0.07 331	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.05 202

TANstereo	0.09 167	0.04 1	0.08 56	0.13 16	0.06 27	0.11 245	0.14 231	0.15 180	0.19 351	0.11 254	0.15 308	0.10 248	0.06 65	0.12 284	0.09 101	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

raftrobust	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.08 207	0.09 132	0.10 35	0.18 290	0.16 272	0.10 219	0.09 152	0.12 298	0.07 177	0.12 284	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.05 202

RALCasStereoNet	0.10 235	0.06 102	0.09 120	0.16 204	0.08 207	0.12 297	0.14 231	0.17 257	0.11 100	0.12 295	0.17 343	0.14 344	0.10 298	0.12 284	0.11 281	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

RALAANet	0.11 283	0.08 338	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.10 35	0.20 331	0.15 235	0.14 347	0.13 277	0.16 389	0.09 259	0.12 284	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.04 71

XX-Stereo	0.09 167	0.05 38	0.08 56	0.17 291	0.09 333	0.15 408	0.12 96	0.20 331	0.10 69	0.10 219	0.14 291	0.07 119	0.06 65	0.12 284	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.04 48	0.04 71

AFF-stereo	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.17 291	0.07 128	0.10 194	0.16 383	0.17 257	0.09 48	0.10 219	0.12 259	0.09 213	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.07 373	0.04 48	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 167	0.06 102	0.10 184	0.16 204	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.17 257	0.17 301	0.08 123	0.10 188	0.12 298	0.09 259	0.12 284	0.09 101	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.04 48	0.04 71

DN-CSS_ROB	0.13 380	0.13 552	0.16 454	0.18 381	0.10 445	0.16 438	0.08 7	0.22 378	0.18 332	0.17 421	0.22 427	0.13 324	0.13 402	0.12 284	0.13 384	0.05 51	0.05 266	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.06 298

Selective-IGEV-i16pc	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.15 109	0.11 495	0.38 637	0.16 383	0.23 399	0.16 272	0.10 219	0.15 308	0.09 213	0.06 65	0.13 336	0.10 201	0.10 508	0.08 512	0.06 183	0.07 373	0.09 491	0.09 495

Hybrid-DGEV-03	0.10 235	0.06 102	0.09 120	0.18 381	0.08 207	0.16 438	0.14 231	0.15 180	0.14 210	0.13 325	0.16 321	0.12 298	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.04 71

FlowAnything_test	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.09 333	0.07 39	0.14 231	0.20 331	0.11 100	0.09 174	0.09 152	0.12 298	0.12 362	0.13 336	0.11 281	0.09 467	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.06 285	0.09 495

xyz-stereo-finetune2	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.19 513	0.17 257	0.12 137	0.15 374	0.15 308	0.17 411	0.12 362	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.06 298

xyz-stereo-finetune	0.11 283	0.08 338	0.13 333	0.14 57	0.06 27	0.10 194	0.19 513	0.17 257	0.19 351	0.12 295	0.14 291	0.15 373	0.10 298	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.05 202

xyz-stereo	0.13 380	0.07 220	0.20 532	0.15 109	0.05 2	0.20 519	0.15 314	0.17 257	0.31 518	0.15 374	0.29 528	0.26 526	0.16 472	0.13 336	0.12 342	0.05 51	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

tt45	0.09 167	0.06 102	0.11 239	0.15 109	0.07 128	0.11 245	0.16 383	0.13 109	0.11 100	0.09 174	0.06 23	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

fffy	0.09 167	0.08 338	0.09 120	0.16 204	0.07 128	0.13 348	0.17 424	0.13 109	0.12 137	0.08 123	0.09 152	0.08 178	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.04 48	0.05 202

PAM	0.10 235	0.05 38	0.16 454	0.15 109	0.08 207	0.09 132	0.16 383	0.15 180	0.16 272	0.12 295	0.09 152	0.09 213	0.07 177	0.13 336	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.06 298

WCG-NET	0.08 80	0.05 38	0.09 120	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.14 231	0.13 109	0.13 178	0.06 23	0.09 152	0.07 119	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.14 139	0.16 272	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

WCG-NET（raft）	0.08 80	0.05 38	0.10 184	0.15 109	0.06 27	0.11 245	0.13 166	0.15 180	0.12 137	0.08 123	0.07 63	0.06 41	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.04 71

IGEV++	0.08 80	0.06 102	0.08 56	0.18 381	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.10 31	0.09 48	0.08 123	0.08 117	0.06 41	0.06 65	0.13 336	0.09 101	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

1111x	0.15 462	0.08 338	0.12 283	0.18 381	0.07 128	0.18 479	0.25 605	0.31 538	0.24 433	0.17 421	0.24 448	0.26 526	0.15 444	0.13 336	0.23 562	0.07 331	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.07 364	0.06 298

plain	0.10 235	0.08 338	0.10 184	0.19 449	0.09 333	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.13 178	0.13 325	0.15 308	0.09 213	0.12 362	0.13 336	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.09 470	0.06 275	0.06 285	0.06 298

GCAPDPT-zeroshot	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.11 245	0.14 231	0.14 139	0.16 272	0.07 70	0.10 188	0.08 178	0.06 65	0.13 336	0.08 25	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.04 48	0.04 71

GCAP-Stereo	0.09 167	0.07 220	0.13 333	0.18 381	0.06 27	0.11 245	0.07 3	0.13 109	0.12 137	0.09 174	0.10 188	0.07 119	0.09 259	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.04 48	0.05 202

knoymous	0.11 283	0.05 38	0.12 283	0.13 16	0.07 128	0.15 408	0.14 231	0.19 320	0.13 178	0.11 254	0.17 343	0.13 324	0.09 259	0.13 336	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

RAFT_CTSACE	0.12 354	0.09 418	0.10 184	0.22 564	0.08 207	0.12 297	0.24 590	0.18 290	0.16 272	0.20 491	0.27 502	0.13 324	0.07 177	0.13 336	0.09 101	0.05 51	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.04 48	0.04 71

MIPNet	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.20 331	0.24 433	0.11 254	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.13 336	0.12 342	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

GwcNet-ADL	0.13 380	0.08 338	0.14 370	0.20 515	0.09 333	0.11 245	0.20 536	0.30 527	0.24 433	0.13 325	0.14 291	0.18 425	0.14 426	0.13 336	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.06 298

HHNet	0.11 283	0.06 102	0.16 454	0.15 109	0.14 573	0.07 39	0.13 166	0.20 331	0.17 301	0.14 347	0.25 476	0.11 278	0.08 225	0.13 336	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.09 495

NRIStereo	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.18 381	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.16 218	0.15 235	0.12 295	0.14 291	0.13 324	0.12 362	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.07 385

FTStereo	0.12 354	0.06 102	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.07 39	0.15 314	0.21 354	0.18 332	0.12 295	0.24 448	0.12 298	0.12 362	0.13 336	0.13 384	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.10 524

ASMatch	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.16 204	0.10 445	0.07 39	0.14 231	0.17 257	0.17 301	0.12 295	0.16 321	0.16 389	0.10 298	0.13 336	0.10 201	0.05 51	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.08 451

RAFT-RH_RVC	0.11 283	0.06 102	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.12 297	0.12 96	0.17 257	0.12 137	0.13 325	0.41 608	0.11 278	0.10 298	0.13 336	0.12 342	0.05 51	0.04 25	0.08 387	0.05 185	0.04 48	0.06 298

AnonymousM	0.09 167	0.05 38	0.10 184	0.14 57	0.06 27	0.09 132	0.13 166	0.19 320	0.14 210	0.13 325	0.11 238	0.09 213	0.08 225	0.13 336	0.10 201	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.05 185	0.05 163	0.05 202

111	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.15 109	0.07 128	0.10 194	0.14 231	0.21 354	0.23 416	0.11 254	0.12 259	0.14 344	0.11 331	0.13 336	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.04 55	0.05 163	0.05 202

PMTNet	0.09 167	0.05 38	0.09 120	0.12 5	0.06 27	0.12 297	0.14 231	0.15 180	0.11 100	0.09 174	0.13 277	0.10 248	0.07 177	0.13 336	0.10 201	0.15 608	0.04 25	0.05 45	0.03 1	0.07 364	0.06 298

RT-IGEV	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.15 109	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.24 423	0.27 478	0.16 402	0.17 343	0.17 411	0.10 298	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.07 364	0.07 385

Selective-IGEV-i1	0.13 380	0.07 220	0.12 283	0.19 449	0.08 207	0.18 479	0.16 383	0.22 378	0.30 510	0.16 402	0.17 343	0.16 389	0.10 298	0.14 365	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

FACV-RUCA	0.13 380	0.11 506	0.12 283	0.19 449	0.12 529	0.15 408	0.15 314	0.22 378	0.20 374	0.15 374	0.16 321	0.14 344	0.16 472	0.14 365	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.10 524	0.08 451

PAM_32	0.09 167	0.05 38	0.17 484	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.15 314	0.14 139	0.15 235	0.09 174	0.08 117	0.09 213	0.07 177	0.14 365	0.08 25	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.06 298

rvit_stereo_ft	0.12 354	0.07 220	0.13 333	0.19 449	0.10 445	0.12 297	0.17 424	0.16 218	0.16 272	0.12 295	0.13 277	0.15 373	0.10 298	0.14 365	0.13 384	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.05 202

CAS++	0.11 283	0.07 220	0.11 239	0.14 57	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.24 423	0.14 210	0.11 254	0.09 152	0.11 278	0.07 177	0.14 365	0.09 101	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.07 373	0.07 364	0.08 451
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.23 399	0.27 478	0.13 325	0.17 343	0.16 389	0.11 331	0.14 365	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.05 202

ff1	0.13 380	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.15 180	0.19 351	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.06 298

mmx	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.27 480	0.25 454	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.08 428	0.08 451

xxx	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.17 424	0.27 480	0.25 454	0.15 374	0.25 476	0.19 439	0.13 402	0.14 365	0.20 521	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.08 428	0.08 451

anonymousdsp2	0.11 283	0.07 220	0.10 184	0.16 204	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.18 290	0.22 404	0.13 325	0.14 291	0.12 298	0.09 259	0.14 365	0.11 281	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.06 285	0.05 202

CASS	0.13 380	0.12 524	0.11 239	0.23 588	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.18 290	0.19 351	0.17 421	0.18 370	0.15 373	0.15 444	0.14 365	0.14 422	0.09 467	0.06 410	0.10 518	0.08 446	0.09 491	0.07 385
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 380	0.07 220	0.13 333	0.18 381	0.09 333	0.13 348	0.17 424	0.19 320	0.29 500	0.15 374	0.24 448	0.15 373	0.14 426	0.14 365	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.09 493	0.05 163	0.06 298

riskmin	0.11 283	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.14 382	0.14 231	0.18 290	0.14 210	0.11 254	0.14 291	0.16 389	0.11 331	0.14 365	0.12 342	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.08 451

IPLG	0.10 235	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.08 207	0.11 245	0.14 231	0.20 331	0.15 235	0.12 295	0.17 343	0.07 119	0.07 177	0.14 365	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.04 71

sCroCo_RVC	0.12 354	0.09 418	0.23 556	0.24 597	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.17 257	0.14 210	0.10 219	0.13 277	0.12 298	0.07 177	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.05 163	0.07 385

SFCPSM	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.15 408	0.16 383	0.28 499	0.27 478	0.14 347	0.17 343	0.12 298	0.13 402	0.14 365	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.06 298

FENet	0.13 380	0.08 338	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.14 382	0.15 314	0.22 378	0.23 416	0.17 421	0.23 436	0.16 389	0.12 362	0.14 365	0.15 453	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

cf-r	0.13 380	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.14 382	0.19 513	0.20 331	0.25 454	0.17 421	0.25 476	0.21 460	0.16 472	0.14 365	0.14 422	0.10 508	0.05 266	0.06 183	0.08 446	0.06 285	0.06 298

GwcNet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.15 109	0.08 207	0.15 408	0.20 536	0.21 354	0.27 478	0.18 451	0.27 502	0.22 478	0.16 472	0.14 365	0.15 453	0.10 508	0.05 266	0.07 293	0.09 493	0.07 364	0.07 385

FADNet_RVC	0.16 485	0.14 564	0.40 618	0.20 515	0.11 495	0.13 348	0.13 166	0.26 458	0.22 404	0.21 505	0.23 436	0.20 451	0.17 495	0.14 365	0.16 469	0.08 407	0.08 512	0.12 569	0.09 493	0.11 547	0.10 524

iResNetv2_ROB	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.16 438	0.12 96	0.25 440	0.35 553	0.21 505	0.29 528	0.24 502	0.13 402	0.14 365	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.04 55	0.09 491	0.08 451

MLCV	0.12 354	0.07 220	0.16 454	0.18 381	0.06 27	0.15 408	0.17 424	0.19 320	0.21 390	0.18 451	0.25 476	0.17 411	0.13 402	0.14 365	0.13 384	0.05 51	0.04 25	0.05 45	0.04 55	0.05 163	0.04 71

iResNet	0.13 380	0.10 480	0.18 508	0.19 449	0.08 207	0.13 348	0.18 473	0.20 331	0.26 468	0.15 374	0.23 436	0.15 373	0.13 402	0.14 365	0.14 422	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

DStereoRT	0.16 485	0.06 102	0.11 239	0.19 449	0.09 333	0.12 297	0.12 96	0.28 499	0.22 404	0.12 295	0.20 393	0.11 278	0.10 298	0.15 389	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.96 685	0.09 493	0.05 163	0.04 71

test_sample6	0.14 417	0.08 338	0.13 333	0.16 204	0.08 207	0.17 460	0.19 513	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.19 439	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

test_sample2	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.18 473	0.21 354	0.16 272	0.14 347	0.20 393	0.19 439	0.15 444	0.15 389	0.12 342	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

DispNO	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.12 529	0.11 245	0.21 556	0.23 399	0.29 500	0.17 421	0.23 436	0.18 425	0.17 495	0.15 389	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.06 298

SMFormer	0.14 417	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.06 298

tta	0.14 417	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.06 285	0.06 298

qqq1	0.13 380	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

fff1	0.13 380	0.07 220	0.17 484	0.14 57	0.08 207	0.16 438	0.17 424	0.26 458	0.27 478	0.19 468	0.20 393	0.18 425	0.15 444	0.15 389	0.11 281	0.08 407	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

MyStereo05	0.13 380	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.18 473	0.27 480	0.35 553	0.17 421	0.14 291	0.15 373	0.11 331	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.06 285	0.06 298

MyStereo04	0.13 380	0.07 220	0.10 184	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.29 513	0.38 571	0.17 421	0.14 291	0.16 389	0.10 298	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.06 285	0.06 298

1test111	0.11 283	0.08 338	0.12 283	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.09 174	0.09 152	0.06 41	0.06 65	0.15 389	0.16 469	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.07 385

11t1	0.12 354	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.17 460	0.15 314	0.18 290	0.15 235	0.15 374	0.15 308	0.16 389	0.16 472	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.07 385

LoS	0.09 167	0.05 38	0.11 239	0.13 16	0.07 128	0.14 382	0.11 64	0.15 180	0.15 235	0.09 174	0.09 152	0.12 298	0.09 259	0.15 389	0.10 201	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.03 1	0.05 163	0.05 202
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

scenet	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

DCRE	0.11 283	0.07 220	0.13 333	0.16 204	0.11 495	0.11 245	0.17 424	0.18 290	0.17 301	0.11 254	0.18 370	0.10 248	0.10 298	0.15 389	0.11 281	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.04 71

Selective-RAFT	0.11 283	0.10 480	0.11 239	0.21 547	0.08 207	0.16 438	0.13 166	0.20 331	0.22 404	0.10 219	0.10 188	0.11 278	0.10 298	0.15 389	0.11 281	0.05 51	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.05 202

ssnet	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.18 381	0.09 333	0.16 438	0.17 424	0.24 423	0.24 433	0.18 451	0.24 448	0.15 373	0.16 472	0.15 389	0.15 453	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

qqq	0.13 380	0.09 418	0.15 418	0.16 204	0.08 207	0.13 348	0.15 314	0.23 399	0.16 272	0.15 374	0.19 381	0.16 389	0.16 472	0.15 389	0.16 469	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.07 385

BUS	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.22 564	0.10 445	0.19 503	0.14 231	0.34 578	0.19 351	0.17 421	0.22 427	0.16 389	0.13 402	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

NINENet	0.16 485	0.10 480	0.15 418	0.17 291	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.40 622	0.36 557	0.18 451	0.21 416	0.16 389	0.13 402	0.15 389	0.13 384	0.08 407	0.08 512	0.10 518	0.07 373	0.10 524	0.09 495

BSDual-CNN	0.15 462	0.09 418	0.14 370	0.22 564	0.10 445	0.14 382	0.15 314	0.34 578	0.19 351	0.17 421	0.22 427	0.25 516	0.16 472	0.15 389	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

psmg	0.14 417	0.09 418	0.14 370	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.17 424	0.29 513	0.19 351	0.17 421	0.21 416	0.25 516	0.16 472	0.15 389	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.06 298

Anonymous3	0.16 485	0.13 552	0.33 600	0.26 613	0.14 573	0.27 598	0.17 424	0.28 499	0.28 493	0.15 374	0.17 343	0.14 344	0.10 298	0.15 389	0.12 342	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.08 428	0.11 551

HCRNet	0.16 485	0.24 629	0.12 283	0.35 647	0.11 495	0.15 408	0.17 424	0.26 458	0.22 404	0.19 468	0.24 448	0.21 460	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.11 539	0.07 482	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.07 385

222	0.16 485	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.24 567	0.18 473	0.30 527	0.20 374	0.17 421	0.28 516	0.17 411	0.16 472	0.15 389	0.40 651	0.10 508	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.08 451

xxxx	0.15 462	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.23 562	0.18 473	0.31 538	0.19 351	0.14 347	0.28 516	0.22 478	0.14 426	0.15 389	0.26 596	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

test_xeample	0.15 462	0.06 102	0.13 333	0.14 57	0.08 207	0.21 536	0.20 536	0.28 499	0.20 374	0.16 402	0.29 528	0.19 439	0.16 472	0.15 389	0.26 596	0.09 467	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

ARAFT	0.12 354	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.09 333	0.14 382	0.18 473	0.20 331	0.12 137	0.12 295	0.13 277	0.14 344	0.11 331	0.15 389	0.12 342	0.06 166	0.05 266	0.10 518	0.09 493	0.05 163	0.04 71

RAFT + AFF	0.13 380	0.07 220	0.20 532	0.20 515	0.10 445	0.14 382	0.24 590	0.26 458	0.20 374	0.11 254	0.10 188	0.12 298	0.10 298	0.15 389	0.12 342	0.07 331	0.06 410	0.09 470	0.08 446	0.06 285	0.08 451

PSMNet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.15 109	0.08 207	0.13 348	0.16 383	0.24 423	0.24 433	0.16 402	0.28 516	0.22 478	0.14 426	0.15 389	0.13 384	0.11 539	0.06 410	0.09 470	0.12 587	0.08 428	0.07 385

DMCA	0.14 417	0.09 418	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.17 424	0.23 399	0.27 478	0.14 347	0.19 381	0.17 411	0.18 510	0.15 389	0.17 484	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.09 491	0.10 524

DIP-Stereo	0.11 283	0.07 220	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.09 20	0.16 218	0.16 272	0.11 254	0.16 321	0.14 344	0.12 362	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 235	0.06 102	0.12 283	0.14 57	0.06 27	0.11 245	0.10 35	0.18 290	0.18 332	0.13 325	0.16 321	0.14 344	0.11 331	0.15 389	0.13 384	0.06 166	0.04 25	0.04 1	0.04 55	0.06 285	0.05 202
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
iResNet_ROB	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.14 57	0.07 128	0.18 479	0.14 231	0.26 458	0.31 518	0.22 521	0.25 476	0.23 496	0.15 444	0.15 389	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.08 428	0.08 451

IGEV_i1	0.12 354	0.07 220	0.12 283	0.16 204	0.08 207	0.19 503	0.14 231	0.18 290	0.22 404	0.18 451	0.18 370	0.16 389	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.06 285	0.06 298

DFGA-Net	0.13 380	0.11 506	0.18 508	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.13 166	0.22 378	0.25 454	0.16 402	0.16 321	0.13 324	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.05 163	0.05 202

coex_refinement	0.14 417	0.07 220	0.12 283	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.15 314	0.26 458	0.29 500	0.18 451	0.20 393	0.22 478	0.17 495	0.16 424	0.18 502	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.09 491	0.08 451

HI	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.13 16	0.09 333	0.09 132	0.14 231	0.21 354	0.10 69	0.19 468	0.17 343	0.14 344	0.09 259	0.16 424	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

CoSv	0.11 283	0.06 102	0.11 239	0.13 16	0.09 333	0.09 132	0.14 231	0.21 354	0.10 69	0.19 468	0.17 343	0.14 344	0.09 259	0.16 424	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 293	0.08 446	0.07 364	0.06 298

999	0.09 167	0.05 38	0.13 333	0.15 109	0.08 207	0.10 194	0.14 231	0.15 180	0.11 100	0.10 219	0.08 117	0.08 178	0.08 225	0.16 424	0.10 201	0.06 166	0.04 25	0.06 183	0.05 185	0.04 48	0.05 202

GCST	0.37 638	0.42 657	0.26 568	1.02 683	0.39 658	0.18 479	0.08 7	0.20 331	0.17 301	0.28 583	0.25 476	0.15 373	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.64 679	0.43 668	0.75 675	0.65 679	0.63 672	0.46 670

DualNet (step1)	0.16 485	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.16 424	0.16 469	0.15 608	0.06 410	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

test_sample7	0.15 462	0.10 480	0.16 454	0.14 57	0.11 495	0.16 438	0.16 383	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.16 424	0.16 469	0.12 564	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.10 524	0.10 524

test_sample5	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

test_sample4	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.08 207	0.19 503	0.18 473	0.26 458	0.17 301	0.16 402	0.25 476	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.08 451

MyStereo8	0.12 354	0.07 220	0.15 418	0.15 109	0.09 333	0.18 479	0.14 231	0.19 320	0.22 404	0.12 295	0.18 370	0.11 278	0.10 298	0.16 424	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.05 185	0.08 428	0.09 495

mmm	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.17 291	0.09 333	0.17 460	0.18 473	0.21 354	0.15 235	0.15 374	0.23 436	0.21 460	0.16 472	0.16 424	0.17 484	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

DualNet	0.14 417	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.17 301	0.17 421	0.27 502	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.08 451

StereoVision	0.13 380	0.12 524	0.09 120	0.24 597	0.10 445	0.15 408	0.21 556	0.21 354	0.20 374	0.12 295	0.24 448	0.10 248	0.10 298	0.16 424	0.10 201	0.09 467	0.11 578	0.12 569	0.12 587	0.06 285	0.05 202

LL-Strereo2	0.10 235	0.10 480	0.15 418	0.18 381	0.08 207	0.15 408	0.09 20	0.17 257	0.14 210	0.14 347	0.10 188	0.09 213	0.07 177	0.16 424	0.10 201	0.05 51	0.05 266	0.10 518	0.07 373	0.06 285	0.05 202

CBFPSM	0.14 417	0.06 102	0.26 568	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.15 314	0.22 378	0.23 416	0.20 491	0.27 502	0.24 502	0.16 472	0.16 424	0.18 502	0.06 166	0.06 410	0.06 183	0.07 373	0.07 364	0.07 385

IER	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.16 383	0.25 440	0.26 468	0.18 451	0.25 476	0.17 411	0.20 538	0.16 424	0.14 422	0.08 407	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.07 385

CIPLG	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.14 347	0.11 238	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

UDGNet	0.14 417	0.13 552	0.16 454	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.16 383	0.21 354	0.27 478	0.20 491	0.20 393	0.16 389	0.13 402	0.16 424	0.13 384	0.10 508	0.06 410	0.09 470	0.07 373	0.06 285	0.07 385

DAS	0.15 462	0.08 338	0.18 508	0.19 449	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.27 480	0.29 500	0.18 451	0.25 476	0.21 460	0.15 444	0.16 424	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

IPLGR_C	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.15 235	0.14 347	0.10 188	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

ACRE	0.11 283	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.08 207	0.12 297	0.15 314	0.17 257	0.14 210	0.14 347	0.10 188	0.16 389	0.09 259	0.16 424	0.11 281	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.05 163	0.06 298

GANet-ADL	0.13 380	0.07 220	0.15 418	0.17 291	0.10 445	0.18 479	0.15 314	0.30 527	0.20 374	0.13 325	0.18 370	0.19 439	0.12 362	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.05 185	0.07 364	0.08 451

RAFT	0.13 380	0.09 418	0.11 239	0.18 381	0.08 207	0.15 408	0.24 590	0.20 331	0.19 351	0.21 505	0.21 416	0.17 411	0.12 362	0.16 424	0.09 101	0.06 166	0.07 482	0.10 518	0.09 493	0.05 163	0.05 202

TestStereo	0.13 380	0.14 564	0.11 239	0.23 588	0.08 207	0.15 408	0.21 556	0.20 331	0.23 416	0.14 347	0.24 448	0.16 389	0.12 362	0.16 424	0.14 422	0.05 51	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.09 491	0.05 202

GES	0.14 417	0.08 338	0.16 454	0.15 109	0.10 445	0.13 348	0.13 166	0.28 499	0.25 454	0.16 402	0.23 436	0.18 425	0.13 402	0.16 424	0.13 384	0.08 407	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.08 428	0.09 495

GMStereo	0.13 380	0.14 564	0.14 370	0.18 381	0.09 333	0.15 408	0.16 383	0.20 331	0.24 433	0.16 402	0.17 343	0.10 248	0.10 298	0.16 424	0.13 384	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.13 16	0.08 207	0.14 382	0.17 424	0.22 378	0.21 390	0.17 421	0.24 448	0.23 496	0.15 444	0.16 424	0.15 453	0.10 508	0.06 410	0.07 293	0.08 446	0.08 428	0.07 385

CFNet-ft	0.14 417	0.07 220	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.16 438	0.18 473	0.22 378	0.24 433	0.17 421	0.26 493	0.24 502	0.14 426	0.16 424	0.14 422	0.11 539	0.06 410	0.08 387	0.09 493	0.09 491	0.08 451

CCAANet	0.14 417	0.06 102	0.11 239	0.16 204	0.08 207	0.22 545	0.14 231	0.26 458	0.18 332	0.16 402	0.36 570	0.15 373	0.17 495	0.16 424	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.05 163	0.07 385

FADNet-RVC-Resample	0.16 485	0.11 506	0.31 593	0.22 564	0.11 495	0.19 503	0.14 231	0.25 440	0.24 433	0.24 543	0.27 502	0.20 451	0.15 444	0.16 424	0.15 453	0.07 331	0.08 512	0.12 569	0.10 533	0.09 491	0.10 524

BEATNet_4x	0.12 354	0.08 338	0.14 370	0.18 381	0.07 128	0.15 408	0.07 3	0.22 378	0.18 332	0.16 402	0.19 381	0.18 425	0.14 426	0.16 424	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.06 285	0.06 298

CFNet_RVC	0.14 417	0.07 220	0.15 418	0.12 5	0.09 333	0.16 438	0.18 473	0.22 378	0.24 433	0.17 421	0.26 493	0.24 502	0.14 426	0.16 424	0.14 422	0.11 539	0.06 410	0.08 387	0.09 493	0.09 491	0.08 451

Selective-IGEV-i16pb	0.14 417	0.08 338	0.17 484	0.15 109	0.11 495	0.41 642	0.16 383	0.28 499	0.23 416	0.11 254	0.20 393	0.10 248	0.07 177	0.17 458	0.12 342	0.10 508	0.07 482	0.06 183	0.08 446	0.09 491	0.10 524

G2L-ROB	0.13 380	0.06 102	0.13 333	0.13 16	0.08 207	0.14 382	0.16 383	0.25 440	0.18 332	0.19 468	0.18 370	0.20 451	0.14 426	0.17 458	0.16 469	0.08 407	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.08 428	0.09 495

G2L-Stereo_test	0.14 417	0.07 220	0.11 239	0.13 16	0.08 207	0.12 297	0.16 383	0.30 527	0.28 493	0.20 491	0.23 436	0.20 451	0.16 472	0.17 458	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.05 185	0.07 364	0.06 298

G2L-Stereo	0.14 417	0.07 220	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.13 348	0.12 96	0.27 480	0.22 404	0.16 402	0.27 502	0.21 460	0.13 402	0.17 458	0.18 502	0.09 467	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

ISRNet	0.18 520	0.08 338	0.19 520	0.19 449	0.13 552	0.15 408	0.12 96	0.30 527	0.32 525	0.21 505	0.25 476	0.27 534	0.17 495	0.17 458	0.20 521	0.20 638	0.08 512	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.17 630

rvit_0105_5	0.14 417	0.09 418	0.13 333	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.23 577	0.24 423	0.27 478	0.14 347	0.15 308	0.18 425	0.12 362	0.17 458	0.14 422	0.14 604	0.11 578	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.06 298

rvit_0105_4	0.14 417	0.09 418	0.17 484	0.17 291	0.10 445	0.12 297	0.19 513	0.23 399	0.27 478	0.14 347	0.20 393	0.17 411	0.13 402	0.17 458	0.13 384	0.15 608	0.11 578	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.06 298

rvit_0105_3	0.15 462	0.09 418	0.14 370	0.19 449	0.12 529	0.15 408	0.25 605	0.25 440	0.29 500	0.15 374	0.17 343	0.20 451	0.13 402	0.17 458	0.14 422	0.13 590	0.11 578	0.12 569	0.14 602	0.07 364	0.06 298

ITSA-stereo	0.15 462	0.10 480	0.14 370	0.19 449	0.08 207	0.12 297	0.14 231	0.30 527	0.49 617	0.17 421	0.19 381	0.22 478	0.15 444	0.17 458	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.08 428	0.08 451

test_sample3	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.14 57	0.09 333	0.19 503	0.17 424	0.26 458	0.18 332	0.16 402	0.22 427	0.19 439	0.15 444	0.17 458	0.13 384	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.06 275	0.09 491	0.08 451

test_sample1	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.13 16	0.08 207	0.19 503	0.16 383	0.20 331	0.15 235	0.14 347	0.22 427	0.18 425	0.16 472	0.17 458	0.14 422	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.07 385

PCWNet_CMD	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.14 231	0.29 513	0.36 557	0.14 347	0.20 393	0.21 460	0.12 362	0.17 458	0.13 384	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

hknet	0.15 462	0.11 506	0.13 333	0.22 564	0.11 495	0.14 382	0.15 314	0.34 578	0.25 454	0.17 421	0.22 427	0.22 478	0.18 510	0.17 458	0.12 342	0.07 331	0.06 410	0.10 518	0.09 493	0.07 364	0.07 385

AASNet	0.16 485	0.08 338	0.12 283	0.19 449	0.09 333	0.18 479	0.15 314	0.37 606	0.37 564	0.19 468	0.23 436	0.20 451	0.16 472	0.17 458	0.20 521	0.10 508	0.08 512	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.09 495

ICVP	0.15 462	0.09 418	0.12 283	0.22 564	0.09 333	0.17 460	0.21 556	0.25 440	0.23 416	0.18 451	0.30 535	0.26 526	0.18 510	0.17 458	0.14 422	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 506	0.09 418	0.16 454	0.20 515	0.11 495	0.27 598	0.20 536	0.25 440	0.41 583	0.22 521	0.30 535	0.21 460	0.20 538	0.17 458	0.20 521	0.06 166	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

ACVNet	0.15 462	0.09 418	0.15 418	0.13 16	0.12 529	0.14 382	0.20 536	0.22 378	0.33 532	0.17 421	0.26 493	0.21 460	0.16 472	0.17 458	0.21 541	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

acv_ft	0.15 462	0.09 418	0.15 418	0.19 449	0.10 445	0.16 438	0.17 424	0.25 440	0.33 532	0.19 468	0.26 493	0.21 460	0.17 495	0.17 458	0.18 502	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

MSMDNet	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.17 291	0.09 333	0.14 382	0.14 231	0.29 513	0.36 557	0.14 347	0.21 416	0.21 460	0.12 362	0.17 458	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

HSM-Net_RVC	0.14 417	0.08 338	0.11 239	0.15 109	0.08 207	0.15 408	0.15 314	0.27 480	0.29 500	0.19 468	0.21 416	0.29 552	0.14 426	0.17 458	0.13 384	0.06 166	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 462	0.10 480	0.17 484	0.17 291	0.08 207	0.18 479	0.09 20	0.28 499	0.25 454	0.19 468	0.24 448	0.24 502	0.17 495	0.17 458	0.14 422	0.08 407	0.06 410	0.09 470	0.10 533	0.07 364	0.06 298

UCFNet_RVC	0.14 417	0.08 338	0.13 333	0.11 1	0.10 445	0.20 519	0.10 35	0.24 423	0.22 404	0.17 421	0.20 393	0.23 496	0.15 444	0.17 458	0.15 453	0.12 564	0.07 482	0.10 518	0.13 598	0.11 547	0.10 524

YMNet	0.20 544	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.32 549	0.34 544	0.27 568	0.34 563	0.30 562	0.18 510	0.18 480	0.22 550	0.10 508	0.13 609	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

YMNet_1	0.20 544	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.32 549	0.34 544	0.27 568	0.34 563	0.30 562	0.18 510	0.18 480	0.22 550	0.10 508	0.13 609	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

rvit_0105_6	0.14 417	0.09 418	0.18 508	0.17 291	0.10 445	0.10 194	0.16 383	0.19 320	0.26 468	0.12 295	0.18 370	0.17 411	0.12 362	0.18 480	0.12 342	0.15 608	0.11 578	0.12 569	0.10 533	0.09 491	0.06 298

DCVSM-stereo	0.14 417	0.09 418	0.16 454	0.16 204	0.10 445	0.15 408	0.09 20	0.19 320	0.23 416	0.20 491	0.23 436	0.26 526	0.15 444	0.18 480	0.14 422	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.08 446	0.10 524	0.12 564

rvit_stereo_0075_2	0.17 506	0.12 524	0.25 565	0.23 588	0.16 604	0.13 348	0.10 35	0.30 527	0.27 478	0.20 491	0.28 516	0.22 478	0.15 444	0.18 480	0.13 384	0.16 624	0.10 566	0.17 619	0.10 533	0.10 524	0.09 495

CFNet_ucs	0.15 462	0.08 338	0.16 454	0.16 204	0.11 495	0.14 382	0.14 231	0.30 527	0.34 544	0.16 402	0.24 448	0.23 496	0.14 426	0.18 480	0.15 453	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.09 495

iinet-f	0.16 485	0.06 102	0.45 625	0.14 57	0.10 445	0.21 536	0.14 231	0.27 480	0.23 416	0.21 505	0.24 448	0.21 460	0.15 444	0.18 480	0.21 541	0.09 467	0.07 482	0.07 293	0.06 275	0.09 491	0.10 524

x	0.13 380	0.07 220	0.14 370	0.14 57	0.08 207	0.18 479	0.14 231	0.22 378	0.20 374	0.15 374	0.19 381	0.19 439	0.17 495	0.18 480	0.18 502	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

GLC_STEREO	0.11 283	0.07 220	0.11 239	0.17 291	0.07 128	0.09 132	0.13 166	0.15 180	0.24 433	0.12 295	0.13 277	0.12 298	0.08 225	0.18 480	0.11 281	0.06 166	0.08 512	0.08 387	0.06 275	0.05 163	0.05 202

PSMNet-ADL	0.15 462	0.12 524	0.13 333	0.22 564	0.09 333	0.13 348	0.20 536	0.26 458	0.23 416	0.18 451	0.20 393	0.24 502	0.16 472	0.18 480	0.17 484	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.11 567	0.08 428	0.07 385

CFNet_pseudo	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.13 348	0.14 231	0.27 480	0.34 544	0.14 347	0.21 416	0.22 478	0.13 402	0.18 480	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.06 275	0.07 364	0.07 385

ADLNet	0.16 485	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.10 445	0.16 438	0.17 424	0.32 549	0.27 478	0.22 521	0.27 502	0.24 502	0.16 472	0.18 480	0.21 541	0.10 508	0.06 410	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

DMCA-RVC	0.17 506	0.10 480	0.15 418	0.24 597	0.11 495	0.18 479	0.18 473	0.25 440	0.24 433	0.21 505	0.26 493	0.25 516	0.27 588	0.18 480	0.20 521	0.12 564	0.08 512	0.13 584	0.10 533	0.10 524	0.08 451

ccs_rob	0.14 417	0.08 338	0.15 418	0.16 204	0.09 333	0.12 297	0.14 231	0.27 480	0.34 544	0.14 347	0.21 416	0.22 478	0.13 402	0.18 480	0.14 422	0.07 331	0.05 266	0.08 387	0.07 373	0.07 364	0.07 385

pmcnn	0.15 462	0.07 220	0.19 520	0.15 109	0.07 128	0.20 519	0.15 314	0.24 423	0.26 468	0.21 505	0.34 563	0.28 544	0.18 510	0.18 480	0.17 484	0.07 331	0.05 266	0.05 45	0.04 55	0.07 364	0.06 298

TCMNet	0.19 532	0.12 524	0.19 520	0.20 515	0.18 626	0.20 519	0.24 590	0.27 480	0.36 557	0.23 534	0.26 493	0.25 516	0.19 526	0.19 495	0.23 562	0.13 590	0.11 578	0.11 549	0.12 587	0.13 581	0.12 564

DDVS	0.15 462	0.10 480	0.21 541	0.16 204	0.12 529	0.15 408	0.14 231	0.25 440	0.19 351	0.18 451	0.29 528	0.27 534	0.12 362	0.19 495	0.15 453	0.09 467	0.06 410	0.09 470	0.07 373	0.11 547	0.11 551

rvit_105_1	0.19 532	0.11 506	0.25 565	0.21 547	0.16 604	0.21 536	0.27 621	0.31 538	0.41 583	0.19 468	0.20 393	0.22 478	0.17 495	0.19 495	0.17 484	0.12 564	0.12 594	0.13 584	0.15 618	0.08 428	0.07 385

UGAM	0.13 380	0.10 480	0.09 120	0.22 564	0.08 207	0.12 297	0.20 536	0.17 257	0.23 416	0.21 505	0.16 321	0.13 324	0.13 402	0.19 495	0.12 342	0.07 331	0.05 266	0.13 584	0.11 567	0.07 364	0.05 202

test_sample9	0.18 520	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.27 480	0.23 416	0.20 491	0.20 393	0.24 502	0.19 526	0.19 495	0.17 484	0.15 608	0.30 660	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

test_sample8	0.19 532	0.12 524	0.20 532	0.12 5	0.14 573	0.17 460	0.13 166	0.31 538	0.21 390	0.27 568	0.22 427	0.36 601	0.25 574	0.19 495	0.17 484	0.15 608	0.30 660	0.14 597	0.14 602	0.14 595	0.12 564

GMStereo_Zeroshot	0.16 485	0.13 552	0.24 560	0.20 515	0.10 445	0.17 460	0.13 166	0.29 513	0.25 454	0.23 534	0.32 547	0.25 516	0.11 331	0.19 495	0.14 422	0.09 467	0.06 410	0.11 549	0.06 275	0.12 562	0.08 451

LL-Strereo	0.13 380	0.09 418	0.11 239	0.20 515	0.10 445	0.11 245	0.18 473	0.32 549	0.24 433	0.15 374	0.15 308	0.14 344	0.13 402	0.19 495	0.11 281	0.06 166	0.04 25	0.09 470	0.08 446	0.04 48	0.05 202

SDNR	0.19 532	0.08 338	0.19 520	0.16 204	0.12 529	0.77 673	0.14 231	0.25 440	0.32 525	0.19 468	0.24 448	0.19 439	0.13 402	0.19 495	0.15 453	0.16 624	0.18 635	0.14 597	0.11 567	0.08 428	0.11 551

ToySt	0.17 506	0.11 506	0.18 508	0.17 291	0.11 495	0.16 438	0.25 605	0.24 423	0.33 532	0.19 468	0.24 448	0.26 526	0.24 565	0.19 495	0.20 521	0.07 331	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.09 491	0.08 451

CRFU-Net	0.16 485	0.08 338	0.14 370	0.17 291	0.09 333	0.19 503	0.14 231	0.26 458	0.20 374	0.28 583	0.27 502	0.29 552	0.17 495	0.19 495	0.17 484	0.09 467	0.09 545	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.08 451

dad	0.17 506	0.20 614	0.20 532	0.16 204	0.11 495	0.20 519	0.18 473	0.21 354	0.28 493	0.30 597	0.24 448	0.29 552	0.13 402	0.19 495	0.16 469	0.18 630	0.09 545	0.11 549	0.09 493	0.11 547	0.07 385

AACVNet	0.16 485	0.08 338	0.14 370	0.15 109	0.10 445	0.18 479	0.15 314	0.23 399	0.24 433	0.27 568	0.27 502	0.28 544	0.17 495	0.19 495	0.16 469	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.07 373	0.10 524	0.09 495

Syn2CoEx	0.21 556	0.16 582	0.27 575	0.29 638	0.14 573	0.26 588	0.20 536	0.33 569	0.31 518	0.28 583	0.36 570	0.27 534	0.25 574	0.19 495	0.24 575	0.16 624	0.12 594	0.14 597	0.11 567	0.09 491	0.08 451

delet	0.17 506	0.08 338	0.17 484	0.19 449	0.11 495	0.20 519	0.21 556	0.30 527	0.37 564	0.17 421	0.26 493	0.19 439	0.19 526	0.19 495	0.21 541	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.11 567	0.06 285	0.06 298

UNet	0.17 506	0.09 418	0.18 508	0.19 449	0.12 529	0.27 598	0.19 513	0.33 569	0.29 500	0.21 505	0.24 448	0.23 496	0.19 526	0.19 495	0.18 502	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.08 428	0.06 298

UPFNet	0.16 485	0.08 338	0.12 283	0.20 515	0.12 529	0.20 519	0.23 577	0.28 499	0.26 468	0.17 421	0.24 448	0.22 478	0.19 526	0.19 495	0.21 541	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.08 428	0.06 298

ac_64	0.16 485	0.08 338	0.15 418	0.18 381	0.10 445	0.22 545	0.18 473	0.24 423	0.21 390	0.18 451	0.24 448	0.29 552	0.18 510	0.19 495	0.22 550	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.09 493	0.07 364	0.06 298

HGLStereo	0.17 506	0.08 338	0.19 520	0.17 291	0.12 529	0.18 479	0.18 473	0.31 538	0.32 525	0.21 505	0.32 547	0.25 516	0.18 510	0.19 495	0.20 521	0.09 467	0.09 545	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.10 524

DSFCA	0.16 485	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.10 445	0.20 519	0.19 513	0.28 499	0.31 518	0.23 534	0.24 448	0.22 478	0.15 444	0.19 495	0.20 521	0.10 508	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

FADNet	0.21 556	0.22 624	0.36 609	0.18 381	0.17 619	0.24 567	0.13 166	0.31 538	0.31 518	0.23 534	0.25 476	0.27 534	0.21 542	0.19 495	0.15 453	0.13 590	0.15 624	0.12 569	0.15 618	0.16 620	0.18 633

S-Stereo	0.20 544	0.12 524	0.25 565	0.21 547	0.13 552	0.20 519	0.18 473	0.32 549	0.43 596	0.23 534	0.36 570	0.28 544	0.30 611	0.19 495	0.22 550	0.09 467	0.12 594	0.10 518	0.10 533	0.13 581	0.13 586

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 565	0.21 620	0.24 560	0.26 613	0.11 495	0.23 562	0.14 231	0.39 618	0.24 433	0.32 609	0.36 570	0.30 562	0.21 542	0.19 495	0.21 541	0.17 629	0.14 618	0.21 633	0.16 622	0.12 562	0.12 564

AdaStereo	0.15 462	0.11 506	0.15 418	0.18 381	0.09 333	0.20 519	0.11 64	0.32 549	0.28 493	0.20 491	0.23 436	0.20 451	0.13 402	0.19 495	0.14 422	0.12 564	0.05 266	0.10 518	0.07 373	0.09 491	0.07 385
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.
DLCB_ROB	0.18 520	0.10 480	0.15 418	0.23 588	0.11 495	0.24 567	0.18 473	0.29 513	0.28 493	0.27 568	0.28 516	0.28 544	0.24 565	0.19 495	0.20 521	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.07 364	0.07 385

z-ln-s-r	0.17 506	0.10 480	0.40 618	0.19 449	0.08 207	0.17 460	0.18 473	0.22 378	0.33 532	0.18 451	0.40 597	0.22 478	0.17 495	0.20 520	0.23 562	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.05 202

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 520	0.09 418	0.29 588	0.15 109	0.10 445	0.22 545	0.20 536	0.26 458	0.39 574	0.25 556	0.42 614	0.24 502	0.15 444	0.20 520	0.19 515	0.07 331	0.05 266	0.06 183	0.05 185	0.10 524	0.09 495

iRaft-Stereo_5w	0.12 354	0.09 418	0.12 283	0.19 449	0.08 207	0.09 132	0.12 96	0.21 354	0.21 390	0.19 468	0.14 291	0.11 278	0.09 259	0.20 520	0.16 469	0.05 51	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.05 163	0.06 298

UDG	0.21 556	0.17 593	0.19 520	0.23 588	0.15 593	0.30 612	0.20 536	0.33 569	0.35 553	0.23 534	0.28 516	0.31 575	0.27 588	0.20 520	0.22 550	0.15 608	0.12 594	0.13 584	0.09 493	0.14 595	0.14 603

LMCR-Stereo	0.15 462	0.08 338	0.13 333	0.21 547	0.09 333	0.17 460	0.20 536	0.27 480	0.19 351	0.24 543	0.24 448	0.23 496	0.17 495	0.20 520	0.17 484	0.07 331	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.10 524	0.08 451

pcwnet_v2	0.19 532	0.10 480	0.26 568	0.17 291	0.14 573	0.18 479	0.15 314	0.37 606	0.46 608	0.19 468	0.24 448	0.21 460	0.19 526	0.20 520	0.19 515	0.13 590	0.10 566	0.10 518	0.10 533	0.11 547	0.13 586

psm_up	0.18 520	0.10 480	0.18 508	0.20 515	0.11 495	0.17 460	0.19 513	0.37 606	0.34 544	0.21 505	0.28 516	0.29 552	0.24 565	0.20 520	0.22 550	0.09 467	0.10 566	0.11 549	0.11 567	0.08 428	0.08 451

aanetorigin	0.22 565	0.17 593	0.56 641	0.17 291	0.10 445	0.15 408	0.19 513	0.20 331	0.33 532	0.49 645	0.48 625	0.29 552	0.27 588	0.20 520	0.23 562	0.08 407	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.10 524	0.09 495

STTStereo	0.18 520	0.12 524	0.27 575	0.20 515	0.11 495	0.16 438	0.21 556	0.29 513	0.23 416	0.21 505	0.30 535	0.29 552	0.18 510	0.20 520	0.19 515	0.12 564	0.11 578	0.11 549	0.14 602	0.09 491	0.08 451

RASNet	0.14 417	0.07 220	0.14 370	0.16 204	0.08 207	0.18 479	0.14 231	0.29 513	0.20 374	0.17 421	0.25 476	0.21 460	0.18 510	0.20 520	0.19 515	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.08 446	0.06 285	0.06 298

RYNet	0.22 565	0.12 524	0.22 547	0.19 449	0.17 619	0.46 644	0.26 614	0.38 614	0.48 610	0.24 543	0.28 516	0.34 595	0.23 559	0.20 520	0.30 623	0.10 508	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.13 581	0.15 610

PA-Net	0.23 581	0.18 604	0.33 600	0.28 629	0.22 639	0.21 536	0.38 659	0.29 513	0.39 574	0.22 521	0.32 547	0.25 516	0.26 580	0.20 520	0.25 585	0.09 467	0.23 653	0.15 609	0.22 640	0.09 491	0.13 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.16 485	0.11 506	0.15 418	0.17 291	0.10 445	0.17 460	0.15 314	0.32 549	0.21 390	0.19 468	0.21 416	0.22 478	0.18 510	0.20 520	0.15 453	0.13 590	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.11 547	0.10 524

PS-NSSS	0.20 544	0.21 620	0.23 556	0.20 515	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.36 600	0.25 454	0.27 568	0.33 559	0.27 534	0.24 565	0.20 520	0.20 521	0.15 608	0.12 594	0.17 619	0.14 602	0.10 524	0.08 451

HSM	0.15 462	0.08 338	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.16 438	0.14 231	0.28 499	0.25 454	0.19 468	0.23 436	0.37 606	0.16 472	0.20 520	0.15 453	0.07 331	0.05 266	0.07 293	0.06 275	0.07 364	0.06 298

StereoDRNet	0.18 520	0.11 506	0.17 484	0.22 564	0.11 495	0.21 536	0.22 566	0.37 606	0.33 532	0.24 543	0.28 516	0.30 562	0.19 526	0.20 520	0.20 521	0.09 467	0.08 512	0.11 549	0.09 493	0.09 491	0.07 385

LE_ROB	0.50 655	0.07 220	0.14 370	0.15 109	0.08 207	0.24 567	0.16 383	0.22 378	1.81 690	4.63 695	0.67 653	0.47 640	0.44 650	0.20 520	0.29 616	0.07 331	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 428	0.06 298

w-ln-seven-2	0.20 544	0.14 564	0.37 613	0.22 564	0.12 529	0.20 519	0.21 556	0.28 499	0.37 564	0.25 556	0.37 577	0.27 534	0.22 551	0.21 537	0.23 562	0.08 407	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.10 524	0.09 495

w-ln-seven	0.24 588	0.14 564	0.55 638	0.19 449	0.14 573	0.26 588	0.22 566	0.35 593	0.60 644	0.29 592	0.39 591	0.30 562	0.22 551	0.21 537	0.26 596	0.09 467	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.11 547	0.10 524

fast-acv-ft	0.18 520	0.11 506	0.19 520	0.19 449	0.12 529	0.24 567	0.21 556	0.25 440	0.34 544	0.22 521	0.34 563	0.27 534	0.20 538	0.21 537	0.23 562	0.09 467	0.09 545	0.08 387	0.10 533	0.08 428	0.07 385

CSP-Net	0.16 485	0.09 418	0.14 370	0.16 204	0.09 333	0.19 503	0.17 424	0.25 440	0.32 525	0.25 556	0.30 535	0.24 502	0.15 444	0.21 537	0.18 502	0.09 467	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.08 428	0.07 385

dd	0.15 462	0.16 582	0.16 454	0.19 449	0.09 333	0.15 408	0.18 473	0.21 354	0.25 454	0.23 534	0.20 393	0.21 460	0.09 259	0.21 537	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.06 275	0.08 428	0.06 298

ADLNet2	0.16 485	0.09 418	0.13 333	0.16 204	0.09 333	0.20 519	0.16 383	0.31 538	0.39 574	0.16 402	0.20 393	0.20 451	0.18 510	0.21 537	0.22 550	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.07 385

GEStereo_RVC	0.17 506	0.12 524	0.15 418	0.22 564	0.11 495	0.19 503	0.17 424	0.32 549	0.48 610	0.20 491	0.25 476	0.17 411	0.13 402	0.21 537	0.16 469	0.10 508	0.06 410	0.08 387	0.07 373	0.09 491	0.08 451

FAT-Stereo	0.20 544	0.12 524	0.22 547	0.21 547	0.12 529	0.17 460	0.18 473	0.34 578	0.39 574	0.27 568	0.37 577	0.34 595	0.32 619	0.21 537	0.20 521	0.09 467	0.11 578	0.10 518	0.09 493	0.11 547	0.14 603

DeepPrunerF	0.24 588	0.17 593	0.42 623	0.26 613	0.16 604	0.22 545	0.28 627	0.37 606	0.50 620	0.26 562	0.29 528	0.24 502	0.28 599	0.21 537	0.22 550	0.15 608	0.11 578	0.20 632	0.18 633	0.12 562	0.13 586

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 506	0.10 480	0.22 547	0.20 515	0.10 445	0.15 408	0.18 473	0.31 538	0.25 454	0.21 505	0.30 535	0.25 516	0.17 495	0.21 537	0.20 521	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.07 364	0.08 451
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 506	0.12 524	0.15 418	0.20 515	0.09 333	0.18 479	0.18 473	0.26 458	0.23 416	0.26 562	0.40 597	0.22 478	0.17 495	0.21 537	0.20 521	0.08 407	0.05 266	0.09 470	0.10 533	0.07 364	0.07 385
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 532	0.12 524	0.18 508	0.16 204	0.12 529	0.15 408	0.12 96	0.30 527	0.32 525	0.20 491	0.22 427	0.27 534	0.23 559	0.21 537	0.16 469	0.16 624	0.18 635	0.23 638	0.21 637	0.12 562	0.13 586

PSMNet_ROB	0.21 556	0.11 506	0.15 418	0.27 626	0.15 593	0.24 567	0.35 654	0.43 637	0.37 564	0.27 568	0.32 547	0.32 584	0.22 551	0.21 537	0.26 596	0.12 564	0.08 512	0.13 584	0.11 567	0.09 491	0.09 495

ssnet_v2	0.17 506	0.10 480	0.17 484	0.17 291	0.11 495	0.21 536	0.21 556	0.33 569	0.25 454	0.22 521	0.22 427	0.27 534	0.18 510	0.22 550	0.20 521	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

Wz-Net-LNSev	0.22 565	0.16 582	0.38 615	0.21 547	0.13 552	0.25 578	0.23 577	0.32 549	0.43 596	0.30 597	0.41 608	0.31 575	0.18 510	0.22 550	0.25 585	0.10 508	0.09 545	0.08 387	0.08 446	0.12 562	0.11 551

SACVNet	0.18 520	0.12 524	0.14 370	0.17 291	0.13 552	0.22 545	0.18 473	0.31 538	0.30 510	0.23 534	0.31 543	0.30 562	0.22 551	0.22 550	0.17 484	0.11 539	0.08 512	0.10 518	0.10 533	0.12 562	0.14 603

FINET	0.21 556	0.18 604	0.26 568	0.18 381	0.16 604	0.23 562	0.23 577	0.32 549	0.48 610	0.25 556	0.32 547	0.22 478	0.22 551	0.22 550	0.17 484	0.18 630	0.16 628	0.11 549	0.10 533	0.15 611	0.13 586

EDNetEfficient	0.29 620	0.24 629	1.13 679	0.18 381	0.10 445	0.19 503	0.20 536	0.20 331	0.60 644	0.74 667	0.56 642	0.31 575	0.39 637	0.22 550	0.30 623	0.09 467	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.11 547	0.09 495

GwcNet	0.20 544	0.13 552	0.19 520	0.18 381	0.12 529	0.24 567	0.19 513	0.35 593	0.43 596	0.20 491	0.32 547	0.33 588	0.20 538	0.22 550	0.24 575	0.11 539	0.09 545	0.09 470	0.09 493	0.09 491	0.10 524

FADNet-RVC	0.20 544	0.20 614	0.38 615	0.21 547	0.16 604	0.20 519	0.15 314	0.26 458	0.26 468	0.26 562	0.32 547	0.26 526	0.21 542	0.22 550	0.19 515	0.12 564	0.13 609	0.12 569	0.14 602	0.13 581	0.18 633

SuperB	0.20 544	0.10 480	0.56 641	0.16 204	0.09 333	0.18 479	0.18 473	0.24 423	0.50 620	0.26 562	0.39 591	0.17 411	0.21 542	0.22 550	0.21 541	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.12 562	0.10 524

AANet_RVC	0.16 485	0.10 480	0.10 184	0.18 381	0.09 333	0.18 479	0.19 513	0.26 458	0.31 518	0.22 521	0.35 567	0.21 460	0.21 542	0.22 550	0.16 469	0.06 166	0.05 266	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.06 298

NVstereo2D	0.19 532	0.10 480	0.15 418	0.17 291	0.15 593	0.28 605	0.23 577	0.44 639	0.42 591	0.15 374	0.27 502	0.25 516	0.19 526	0.22 550	0.17 484	0.09 467	0.06 410	0.10 518	0.08 446	0.15 611	0.09 495

DRN-Test	0.19 532	0.11 506	0.20 532	0.22 564	0.10 445	0.22 545	0.22 566	0.39 618	0.37 564	0.24 543	0.32 547	0.26 526	0.21 542	0.22 550	0.24 575	0.11 539	0.07 482	0.11 549	0.10 533	0.09 491	0.07 385

AANet	0.30 626	0.19 608	1.03 677	0.16 204	0.13 552	0.22 545	0.16 383	0.30 527	0.62 647	0.60 654	0.52 632	0.46 636	0.38 634	0.23 561	0.32 631	0.12 564	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.13 581	0.12 564

ACV-stereo	0.15 462	0.10 480	0.28 580	0.18 381	0.12 529	0.14 382	0.12 96	0.23 399	0.21 390	0.19 468	0.23 436	0.22 478	0.15 444	0.23 561	0.17 484	0.07 331	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.07 364	0.07 385

HBP-ISP	0.18 520	0.13 552	0.16 454	0.15 109	0.11 495	0.08 79	0.13 166	0.28 499	0.29 500	0.22 521	0.33 559	0.21 460	0.25 574	0.23 561	0.17 484	0.14 604	0.16 628	0.21 633	0.17 629	0.10 524	0.08 451

Wz-Net-SNSev	0.25 600	0.17 593	0.44 624	0.25 608	0.14 573	0.26 588	0.23 577	0.38 614	0.56 634	0.30 597	0.55 637	0.39 618	0.26 580	0.23 561	0.30 623	0.10 508	0.09 545	0.09 470	0.10 533	0.11 547	0.11 551

GANet	0.21 556	0.12 524	0.21 541	0.24 597	0.13 552	0.22 545	0.22 566	0.41 628	0.26 468	0.31 603	0.42 614	0.37 606	0.28 599	0.23 561	0.22 550	0.10 508	0.12 594	0.10 518	0.09 493	0.10 524	0.08 451

TDLM	0.17 506	0.12 524	0.13 333	0.24 597	0.10 445	0.18 479	0.18 473	0.36 600	0.30 510	0.21 505	0.28 516	0.28 544	0.18 510	0.23 561	0.18 502	0.11 539	0.07 482	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.08 451

CVANet_RVC	0.18 520	0.10 480	0.14 370	0.21 547	0.10 445	0.18 479	0.17 424	0.34 578	0.33 532	0.22 521	0.31 543	0.28 544	0.18 510	0.23 561	0.17 484	0.12 564	0.08 512	0.12 569	0.11 567	0.09 491	0.07 385

NCCL2	0.23 581	0.15 574	0.17 484	0.34 645	0.18 626	0.24 567	0.23 577	0.34 578	0.28 493	0.31 603	0.38 583	0.38 610	0.28 599	0.23 561	0.24 575	0.15 608	0.12 594	0.18 628	0.21 637	0.13 581	0.13 586

CBMV_ROB	0.19 532	0.13 552	0.17 484	0.16 204	0.11 495	0.15 408	0.13 166	0.26 458	0.28 493	0.27 568	0.30 535	0.27 534	0.24 565	0.23 561	0.16 469	0.15 608	0.17 633	0.22 637	0.20 635	0.10 524	0.11 551

SGM-Forest	0.20 544	0.14 564	0.18 508	0.19 449	0.13 552	0.20 519	0.22 566	0.33 569	0.30 510	0.24 543	0.29 528	0.28 544	0.19 526	0.23 561	0.17 484	0.15 608	0.16 628	0.15 609	0.14 602	0.12 562	0.12 564
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	0.22 565	0.13 552	0.31 593	0.20 515	0.14 573	0.36 633	0.24 590	0.33 569	0.44 601	0.28 583	0.40 597	0.38 610	0.19 526	0.24 571	0.25 585	0.09 467	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.12 562	0.10 524

DDUNet	0.22 565	0.17 593	0.21 541	0.22 564	0.15 593	0.25 578	0.24 590	0.29 513	0.30 510	0.31 603	0.36 570	0.33 588	0.25 574	0.24 571	0.20 521	0.18 630	0.13 609	0.17 619	0.11 567	0.16 620	0.16 621

EDNetEfficientorigin	7.91 694	0.31 647	153.02 719	0.19 449	0.09 333	0.21 536	0.16 383	0.22 378	0.59 640	0.72 663	0.67 653	0.42 625	0.50 655	0.24 571	0.39 648	0.08 407	0.07 482	0.08 387	0.07 373	0.12 562	0.10 524

hitnet-ft	0.18 520	0.09 418	0.17 484	0.14 57	0.09 333	0.26 588	0.20 536	0.25 440	0.26 468	0.24 543	0.32 547	0.31 575	0.22 551	0.24 571	0.21 541	0.12 564	0.07 482	0.10 518	0.08 446	0.12 562	0.11 551

ADCRef	0.19 532	0.12 524	0.41 621	0.20 515	0.12 529	0.22 545	0.18 473	0.32 549	0.36 557	0.26 562	0.32 547	0.17 411	0.23 559	0.24 571	0.24 575	0.07 331	0.06 410	0.09 470	0.09 493	0.08 428	0.08 451

SepStereo	0.15 462	0.08 338	0.18 508	0.19 449	0.10 445	0.19 503	0.17 424	0.27 480	0.29 500	0.18 451	0.25 476	0.21 460	0.15 444	0.25 576	0.12 342	0.08 407	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 364	0.07 385

edge stereo	0.22 565	0.13 552	0.20 532	0.21 547	0.13 552	0.23 562	0.16 383	0.32 549	0.42 591	0.32 609	0.40 597	0.38 610	0.35 629	0.25 576	0.24 575	0.13 590	0.11 578	0.14 597	0.11 567	0.12 562	0.13 586

APVNet	0.22 565	0.12 524	0.19 520	0.18 381	0.14 573	0.32 614	0.31 650	0.39 618	0.32 525	0.27 568	0.40 597	0.30 562	0.29 607	0.26 578	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.11 549	0.14 602	0.12 562	0.12 564

MDST_ROB	0.22 565	0.10 480	0.17 484	0.18 381	0.11 495	0.37 634	0.19 513	0.43 637	0.41 583	0.39 626	0.39 591	0.29 552	0.21 542	0.26 578	0.18 502	0.11 539	0.10 566	0.14 597	0.11 567	0.10 524	0.08 451

XPNet_ROB	0.22 565	0.11 506	0.19 520	0.22 564	0.13 552	0.22 545	0.19 513	0.34 578	0.40 580	0.30 597	0.39 591	0.39 618	0.26 580	0.26 578	0.28 612	0.15 608	0.10 566	0.10 518	0.10 533	0.13 581	0.12 564

FSD					0.22 639	0.25 578	0.25 605	0.27 480	0.26 468	0.25 556	0.26 493	0.25 516	0.27 588	0.27 581	0.24 575	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647

SQANet	0.23 581	0.23 626	0.30 591	0.30 640	0.19 630	0.27 598	0.13 166	0.29 513	0.33 532	0.24 543	0.37 577	0.31 575	0.22 551	0.27 581	0.23 562	0.15 608	0.10 566	0.21 633	0.16 622	0.21 636	0.15 610

GASNet	0.22 565	0.23 626	0.33 600	0.26 613	0.17 619	0.26 588	0.16 383	0.44 639	0.42 591	0.27 568	0.24 448	0.30 562	0.15 444	0.27 581	0.18 502	0.12 564	0.08 512	0.12 569	0.11 567	0.16 620	0.07 385

Anonymous_2	0.22 565	0.17 593	0.28 580	0.15 109	0.16 604	0.32 614	0.22 566	0.22 378	0.17 301	0.23 534	0.24 448	0.26 526	0.27 588	0.27 581	0.23 562	0.22 647	0.25 656	0.17 619	0.17 629	0.17 628	0.17 630

RP	0.21 556	0.13 552	0.21 541	0.23 588	0.11 495	0.21 536	0.20 536	0.25 440	0.44 601	0.21 505	0.38 583	0.36 601	0.24 565	0.27 581	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.13 584	0.12 587	0.12 562	0.14 603

G-Net	0.24 588	0.16 582	0.36 609	0.22 564	0.16 604	0.51 650	0.23 577	0.29 513	0.34 544	0.36 619	0.38 583	0.31 575	0.29 607	0.27 581	0.26 596	0.11 539	0.09 545	0.12 569	0.09 493	0.16 620	0.13 586

ADCP+	0.20 544	0.10 480	0.33 600	0.20 515	0.12 529	0.22 545	0.26 614	0.31 538	0.34 544	0.26 562	0.37 577	0.22 478	0.22 551	0.27 581	0.27 604	0.09 467	0.06 410	0.08 387	0.08 446	0.09 491	0.10 524

CC-Net-ROB	0.28 616	0.31 647	0.36 609	0.29 638	0.15 593	0.25 578	0.19 513	0.45 642	0.33 532	0.39 626	0.37 577	0.39 618	0.31 615	0.27 581	0.26 596	0.24 653	0.19 638	0.30 655	0.23 644	0.18 631	0.15 610

SANet	0.24 588	0.14 564	0.28 580	0.21 547	0.11 495	0.27 598	0.24 590	0.38 614	0.64 652	0.36 619	0.40 597	0.43 628	0.26 580	0.27 581	0.24 575	0.12 564	0.09 545	0.10 518	0.09 493	0.13 581	0.11 551

ETE_ROB	0.23 581	0.17 593	0.22 547	0.25 608	0.13 552	0.26 588	0.29 637	0.31 538	0.36 557	0.28 583	0.36 570	0.45 632	0.26 580	0.27 581	0.26 596	0.11 539	0.08 512	0.12 569	0.09 493	0.14 595	0.13 586

PWCDC_ROB	0.20 544	0.13 552	0.22 547	0.24 597	0.11 495	0.19 503	0.15 314	0.33 569	0.54 630	0.29 592	0.50 630	0.21 460	0.15 444	0.27 581	0.20 521	0.11 539	0.09 545	0.10 518	0.08 446	0.11 547	0.09 495

CBMV	0.19 532	0.14 564	0.17 484	0.18 381	0.10 445	0.20 519	0.11 64	0.29 513	0.30 510	0.29 592	0.30 535	0.30 562	0.23 559	0.27 581	0.19 515	0.13 590	0.15 624	0.17 619	0.16 622	0.10 524	0.10 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AF-Net	0.22 565	0.17 593	0.17 484	0.26 613	0.13 552	0.25 578	0.24 590	0.32 549	0.50 620	0.25 556	0.33 559	0.38 610	0.26 580	0.28 593	0.25 585	0.11 539	0.10 566	0.16 616	0.11 567	0.11 547	0.10 524

Nwc_Net	0.23 581	0.16 582	0.21 541	0.25 608	0.14 573	0.24 567	0.26 614	0.37 606	0.38 571	0.22 521	0.41 608	0.30 562	0.28 599	0.28 593	0.25 585	0.11 539	0.10 566	0.17 619	0.20 635	0.10 524	0.10 524

ADCPNet	0.25 600	0.16 582	0.61 648	0.21 547	0.15 593	0.35 632	0.25 605	0.32 549	0.35 553	0.30 597	0.40 597	0.36 601	0.28 599	0.28 593	0.32 631	0.12 564	0.10 566	0.11 549	0.12 587	0.14 595	0.13 586

DISCO	0.19 532	0.09 418	0.22 547	0.17 291	0.10 445	0.25 578	0.18 473	0.27 480	0.44 601	0.22 521	0.31 543	0.33 588	0.26 580	0.28 593	0.28 612	0.08 407	0.06 410	0.07 293	0.07 373	0.09 491	0.09 495

CSAN	0.29 620	0.24 629	0.27 575	0.34 645	0.19 630	0.33 621	0.42 663	0.37 606	0.50 620	0.38 624	0.40 597	0.44 630	0.33 621	0.28 593	0.30 623	0.20 638	0.16 628	0.19 630	0.19 634	0.14 595	0.15 610

LALA_ROB	0.25 600	0.16 582	0.22 547	0.26 613	0.17 619	0.27 598	0.27 621	0.42 633	0.37 564	0.33 613	0.38 583	0.51 644	0.26 580	0.28 593	0.27 604	0.16 624	0.09 545	0.12 569	0.11 567	0.13 581	0.12 564

coex-ft	3.30 687	0.34 650	59.09 718	0.18 381	0.13 552	0.26 588	0.22 566	0.27 480	0.72 661	1.90 691	0.70 657	0.44 630	0.45 651	0.29 599	0.41 654	0.09 467	0.09 545	0.12 569	0.09 493	0.14 595	0.13 586

DGSMNet	0.24 588	0.19 608	0.33 600	0.21 547	0.24 644	0.24 567	0.20 536	0.35 593	0.41 583	0.24 543	0.32 547	0.38 610	0.21 542	0.29 599	0.23 562	0.12 564	0.11 578	0.14 597	0.16 622	0.23 640	0.23 644

ADCL	0.24 588	0.11 506	0.47 630	0.22 564	0.12 529	0.34 624	0.29 637	0.29 513	0.56 634	0.24 543	0.46 622	0.30 562	0.30 611	0.29 599	0.29 616	0.08 407	0.07 482	0.09 470	0.09 493	0.10 524	0.10 524

NaN_ROB	0.22 565	0.19 608	0.24 560	0.25 608	0.13 552	0.29 609	0.26 614	0.33 569	0.41 583	0.31 603	0.31 543	0.32 584	0.23 559	0.30 602	0.21 541	0.11 539	0.17 633	0.10 518	0.10 533	0.08 428	0.09 495

zh-mn7	0.25 600	0.14 564	0.56 641	0.19 449	0.14 573	0.24 567	0.22 566	0.34 578	0.62 647	0.35 616	0.65 651	0.31 575	0.25 574	0.31 603	0.25 585	0.09 467	0.08 512	0.09 470	0.09 493	0.09 491	0.11 551

PSMNet-RUCA	0.27 611	0.33 649	0.41 621	0.36 649	0.32 657	0.18 479	0.19 513	0.42 633	0.30 510	0.33 613	0.41 608	0.39 618	0.25 574	0.31 603	0.20 521	0.18 630	0.10 566	0.25 640	0.15 618	0.21 636	0.16 621

RTSC	0.23 581	0.12 524	0.28 580	0.21 547	0.13 552	0.28 605	0.16 383	0.35 593	0.66 656	0.27 568	0.33 559	0.30 562	0.21 542	0.31 603	0.29 616	0.10 508	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.13 581	0.13 586

DANet	0.21 556	0.15 574	0.28 580	0.25 608	0.13 552	0.22 545	0.19 513	0.27 480	0.27 478	0.28 583	0.32 547	0.35 599	0.31 615	0.31 603	0.23 562	0.11 539	0.09 545	0.11 549	0.10 533	0.13 581	0.11 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 616	0.16 582	0.31 593	0.18 381	0.13 552	0.54 652	0.42 663	0.51 655	0.67 657	0.29 592	0.38 583	0.38 610	0.29 607	0.31 603	0.23 562	0.11 539	0.10 566	0.11 549	0.08 446	0.20 635	0.16 621

FBW_ROB	0.24 588	0.17 593	0.22 547	0.26 613	0.14 573	0.25 578	0.22 566	0.41 628	0.41 583	0.41 633	0.41 608	0.42 625	0.27 588	0.31 603	0.23 562	0.09 467	0.14 618	0.14 597	0.12 587	0.11 547	0.09 495

PWC_ROB	0.21 556	0.16 582	0.26 568	0.18 381	0.11 495	0.22 545	0.13 166	0.32 549	0.49 617	0.30 597	0.40 597	0.32 584	0.24 565	0.31 603	0.22 550	0.10 508	0.07 482	0.11 549	0.08 446	0.11 547	0.10 524

z-mn7	0.24 588	0.14 564	0.45 625	0.19 449	0.13 552	0.28 605	0.25 605	0.34 578	0.62 647	0.27 568	0.56 642	0.29 552	0.24 565	0.32 610	0.25 585	0.08 407	0.08 512	0.08 387	0.08 446	0.10 524	0.10 524

Wz-Net-TNSev	0.29 620	0.20 614	0.65 651	0.19 449	0.15 593	0.38 637	0.27 621	0.35 593	0.55 631	0.34 615	0.42 614	0.45 632	0.38 634	0.32 610	0.30 623	0.12 564	0.13 609	0.10 518	0.12 587	0.15 611	0.14 603

SHD	0.26 609	0.15 574	0.30 591	0.24 597	0.18 626	0.22 545	0.15 314	0.38 614	0.71 660	0.32 609	0.41 608	0.36 601	0.28 599	0.32 610	0.29 616	0.12 564	0.11 578	0.14 597	0.13 598	0.16 620	0.20 639

WZ-Net	0.28 616	0.17 593	0.78 668	0.22 564	0.16 604	0.34 624	0.29 637	0.39 618	0.57 636	0.24 543	0.55 637	0.37 606	0.24 565	0.33 613	0.35 639	0.09 467	0.08 512	0.09 470	0.10 533	0.14 595	0.16 621

stereogan	0.22 565	0.11 506	0.21 541	0.20 515	0.12 529	0.31 613	0.19 513	0.35 593	0.44 601	0.22 521	0.39 591	0.35 599	0.27 588	0.33 613	0.22 550	0.10 508	0.12 594	0.10 518	0.10 533	0.14 595	0.13 586

PDISCO_ROB	0.27 611	0.16 582	0.26 568	0.28 629	0.20 633	0.32 614	0.26 614	0.44 639	0.57 636	0.28 583	0.40 597	0.45 632	0.29 607	0.33 613	0.34 638	0.12 564	0.09 545	0.17 619	0.16 622	0.17 628	0.13 586

ACVNet-4b	0.39 639	0.53 660	0.55 638	0.45 657	0.24 644	0.47 646	0.18 473	0.49 649	0.64 652	0.42 636	0.45 621	0.60 652	0.27 588	0.34 616	0.24 575	0.33 659	0.14 618	0.48 663	0.42 665	0.30 655	0.26 652

psmorigin	0.25 600	0.15 574	0.34 608	0.17 291	0.13 552	0.23 562	0.14 231	0.34 578	0.33 532	0.41 633	0.55 637	0.41 624	0.37 633	0.34 616	0.27 604	0.11 539	0.15 624	0.11 549	0.11 567	0.12 562	0.16 621

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 626	0.24 629	0.29 588	0.36 649	0.16 604	0.34 624	0.30 644	0.32 549	0.42 591	0.40 629	0.46 622	0.38 610	0.31 615	0.34 616	0.28 612	0.19 636	0.20 641	0.26 641	0.29 654	0.18 631	0.19 638

PASM	0.32 630	0.24 629	0.48 631	0.28 629	0.27 650	0.29 609	0.30 644	0.34 578	0.49 617	0.35 616	0.39 591	0.46 636	0.34 626	0.34 616	0.35 639	0.23 651	0.25 656	0.26 641	0.28 653	0.23 640	0.21 641

MSMD_ROB	0.31 628	0.26 635	0.26 568	0.24 597	0.21 637	0.34 624	0.25 605	0.34 578	0.39 574	0.40 629	0.69 655	0.45 632	0.40 640	0.34 616	0.27 604	0.20 638	0.19 638	0.26 641	0.25 646	0.23 640	0.22 643

WCMA_ROB	0.24 588	0.11 506	0.22 547	0.17 291	0.14 573	0.32 614	0.15 314	0.32 549	0.32 525	0.38 624	0.53 633	0.40 622	0.34 626	0.34 616	0.25 585	0.11 539	0.12 594	0.12 569	0.10 533	0.14 595	0.14 603

MSAF-DinoV2	0.22 565	0.11 506	0.23 556	0.17 291	0.10 445	0.27 598	0.16 383	0.37 606	0.55 631	0.21 505	0.27 502	0.47 640	0.27 588	0.35 622	0.39 648	0.09 467	0.06 410	0.07 293	0.09 493	0.12 562	0.10 524

MFN_U_SF_RVC	0.32 630	0.21 620	0.55 638	0.30 640	0.15 593	0.34 624	0.17 424	0.52 656	0.46 608	0.46 644	0.55 637	0.59 651	0.39 637	0.35 622	0.37 644	0.15 608	0.14 618	0.18 628	0.21 637	0.16 620	0.15 610

ADCMid	0.25 600	0.15 574	0.40 618	0.20 515	0.14 573	0.25 578	0.26 614	0.34 578	0.38 571	0.36 619	0.44 619	0.34 595	0.40 640	0.35 622	0.33 636	0.10 508	0.09 545	0.11 549	0.11 567	0.13 581	0.12 564

LSM	0.33 633	0.20 614	0.58 644	0.26 613	0.60 675	0.34 624	0.25 605	0.42 633	0.48 610	0.45 641	0.58 647	0.42 625	0.36 631	0.35 622	0.25 585	0.12 564	0.20 641	0.14 597	0.16 622	0.19 634	0.33 659

SGM_RVC	0.23 581	0.12 524	0.15 418	0.15 109	0.09 333	0.33 621	0.18 473	0.34 578	0.31 518	0.44 640	0.37 577	0.53 648	0.35 629	0.35 622	0.24 575	0.13 590	0.13 609	0.13 584	0.13 598	0.10 524	0.11 551
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 611	0.13 552	0.18 508	0.15 109	0.11 495	0.32 614	0.24 590	0.40 622	0.36 557	0.52 647	0.57 645	0.67 659	0.40 640	0.35 622	0.26 596	0.14 604	0.13 609	0.13 584	0.11 567	0.11 547	0.10 524
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
zh-sn7	0.25 600	0.17 593	0.50 632	0.24 597	0.13 552	0.25 578	0.24 590	0.34 578	0.48 610	0.28 583	0.54 635	0.28 544	0.31 615	0.36 628	0.32 631	0.10 508	0.10 566	0.11 549	0.10 533	0.12 562	0.12 564

FCDSN-DC	0.33 633	0.28 642	0.28 580	0.30 640	0.24 644	0.39 639	0.28 627	0.42 633	0.42 591	0.43 639	0.53 633	0.51 644	0.41 645	0.36 628	0.30 623	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.25 600	0.20 614	0.29 588	0.28 629	0.16 604	0.22 545	0.23 577	0.32 549	0.44 601	0.27 568	0.40 597	0.38 610	0.27 588	0.36 628	0.22 550	0.11 539	0.13 609	0.17 619	0.17 629	0.14 595	0.16 621

NCC-stereo	0.24 588	0.15 574	0.31 593	0.26 613	0.16 604	0.20 519	0.30 644	0.40 622	0.40 580	0.24 543	0.38 583	0.33 588	0.28 599	0.36 628	0.27 604	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.22 640	0.13 581	0.13 586

Abc-Net	0.24 588	0.15 574	0.31 593	0.26 613	0.16 604	0.20 519	0.30 644	0.40 622	0.40 580	0.24 543	0.38 583	0.33 588	0.28 599	0.36 628	0.27 604	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.22 640	0.13 581	0.13 586
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	0.33 633	0.27 638	0.28 580	0.26 613	0.23 642	0.37 634	0.28 627	0.40 622	0.43 596	0.45 641	0.56 642	0.51 644	0.40 640	0.37 633	0.29 616	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645

FC-DCNN	0.33 633	0.27 638	0.28 580	0.26 613	0.23 642	0.37 634	0.28 627	0.40 622	0.43 596	0.45 641	0.55 637	0.51 644	0.40 640	0.37 633	0.30 623	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.25 647	0.24 645

MultiAttention	0.29 620	0.08 338	0.14 370	0.19 449	0.12 529	1.45 688	1.33 692	0.36 600	0.37 564	0.19 468	0.21 416	0.24 502	0.11 331	0.38 635	0.18 502	0.06 166	0.05 266	0.08 387	0.08 446	0.10 524	0.09 495

SAMSARA	0.40 642	0.28 642	0.33 600	0.55 663	0.39 658	0.82 674	1.23 691	0.47 646	0.51 627	0.36 619	0.35 567	0.55 650	0.39 637	0.38 635	0.39 648	0.15 608	0.20 641	0.15 609	0.14 602	0.23 640	0.20 639

XQC	0.28 616	0.23 626	0.51 633	0.28 629	0.19 630	0.34 624	0.27 621	0.36 600	0.57 636	0.31 603	0.30 535	0.37 606	0.30 611	0.38 635	0.38 646	0.13 590	0.09 545	0.15 609	0.12 587	0.17 628	0.18 633

DispFullNet	0.27 611	0.21 620	0.65 651	0.28 629	0.16 604	0.26 588	0.17 424	0.33 569	0.58 639	0.27 568	0.38 583	0.43 628	0.23 559	0.38 635	0.23 562	0.12 564	0.06 410	0.19 630	0.11 567	0.21 636	0.15 610

DStereoSA	0.25 600	0.19 608	0.37 613	0.26 613	0.17 619	0.22 545	0.20 536	0.49 649	0.59 640	0.22 521	0.29 528	0.29 552	0.33 621	0.39 639	0.28 612	0.12 564	0.11 578	0.16 616	0.14 602	0.14 595	0.12 564

Ntro	0.40 642	0.40 655	0.53 635	0.46 660	0.30 655	0.65 660	0.24 590	0.46 644	0.68 658	0.41 633	0.49 626	0.48 642	0.42 648	0.39 639	0.31 630	0.32 657	0.28 658	0.37 659	0.30 656	0.32 659	0.29 654

ccnet	0.29 620	0.28 642	0.23 556	0.20 515	0.28 651	0.41 642	0.21 556	0.45 642	0.33 532	0.36 619	0.46 622	0.36 601	0.30 611	0.39 639	0.42 655	0.23 651	0.14 618	0.21 633	0.17 629	0.23 640	0.18 633

ADCS	0.29 620	0.18 604	0.45 625	0.21 547	0.17 619	0.28 605	0.23 577	0.41 628	0.63 651	0.40 629	0.49 626	0.40 622	0.36 631	0.39 639	0.40 651	0.13 590	0.12 594	0.13 584	0.14 602	0.16 620	0.16 621

GANetREF_RVC	0.31 628	0.34 650	0.27 575	0.35 647	0.16 604	0.32 614	0.41 660	0.48 647	0.51 627	0.35 616	0.35 567	0.34 595	0.33 621	0.39 639	0.32 631	0.27 655	0.20 641	0.29 653	0.15 618	0.18 631	0.17 630
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
otaku	0.39 639	0.37 653	0.52 634	0.44 656	0.28 651	0.58 654	0.24 590	0.41 628	0.62 647	0.40 629	0.49 626	0.46 636	0.33 621	0.40 644	0.32 631	0.30 656	0.30 660	0.39 660	0.33 659	0.29 654	0.28 653

AnyNet_C32	0.26 609	0.16 582	0.36 609	0.20 515	0.16 604	0.25 578	0.30 644	0.32 549	0.44 601	0.31 603	0.49 626	0.30 562	0.33 621	0.40 644	0.33 636	0.12 564	0.12 594	0.12 569	0.14 602	0.14 595	0.15 610

SGM-ForestM	0.32 630	0.12 524	0.16 454	0.16 204	0.11 495	0.39 639	0.19 513	0.41 628	0.50 620	0.52 647	0.54 635	1.32 680	0.42 648	0.40 644	0.27 604	0.14 604	0.16 628	0.16 616	0.16 622	0.12 562	0.12 564

DStereoO	0.24 588	0.18 604	0.18 508	0.20 515	0.14 573	0.21 536	0.19 513	0.32 549	0.41 583	0.29 592	0.21 416	0.32 584	0.27 588	0.41 647	0.27 604	0.46 668	0.12 594	0.31 656	0.11 567	0.15 611	0.12 564

Consistency-Raft	0.44 648	0.40 655	0.45 625	0.37 651	0.43 662	0.46 644	0.41 660	0.57 663	0.55 631	0.32 609	0.73 659	0.33 588	0.48 653	0.42 648	0.49 662	0.39 662	0.35 665	0.45 662	0.51 672	0.42 662	0.29 654

AnyNet_C01	0.36 637	0.25 634	1.37 682	0.22 564	0.17 619	0.48 648	0.27 621	0.35 593	0.39 574	0.39 626	0.74 661	0.46 636	0.38 634	0.45 649	0.47 660	0.13 590	0.13 609	0.13 584	0.14 602	0.14 595	0.15 610

NVStereoNet_ROB	0.46 653	0.36 652	0.46 629	0.41 654	0.28 651	0.34 624	0.34 653	0.48 647	0.60 644	0.72 663	0.93 671	0.70 662	0.66 668	0.47 650	0.60 670	0.22 647	0.33 664	0.34 658	0.34 662	0.30 655	0.30 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
light-stereo	0.42 646	0.26 635	0.59 646	0.60 665	0.49 665	0.32 614	0.23 577	0.46 644	0.52 629	0.56 653	0.58 647	0.76 664	0.32 619	0.48 651	0.29 616	0.32 657	0.24 654	0.27 644	0.33 659	0.46 663	0.39 664

RainbowNet	0.54 658	0.61 664	0.70 666	0.57 664	0.43 662	0.65 660	0.37 658	0.60 665	0.87 671	0.50 646	0.66 652	0.64 655	0.47 652	0.49 652	0.43 658	0.47 669	0.48 674	0.52 667	0.41 664	0.52 666	0.40 667

MonStereo1	0.47 654	0.26 635	0.58 644	0.28 629	0.20 633	0.39 639	0.18 473	0.49 649	0.64 652	0.52 647	0.87 668	1.01 669	0.57 662	0.50 653	0.56 667	0.53 672	0.31 663	0.54 669	0.40 663	0.33 660	0.34 660

ACVNet_1	0.44 648	0.49 659	0.60 647	0.45 657	0.28 651	0.49 649	0.27 621	0.57 663	0.72 661	0.62 656	0.58 647	0.74 663	0.49 654	0.50 653	0.35 639	0.26 654	0.24 654	0.39 660	0.29 654	0.31 658	0.24 645

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 647	0.39 654	0.54 636	0.40 652	0.20 633	0.64 659	0.32 652	0.53 658	0.72 661	0.71 661	0.72 658	0.61 653	0.54 657	0.51 655	0.46 659	0.20 638	0.19 638	0.29 653	0.30 656	0.23 640	0.18 633

ELAS	0.41 644	0.29 645	0.33 600	0.27 626	0.24 644	0.60 657	0.36 655	0.50 653	0.50 620	0.71 661	0.79 665	0.67 659	0.54 657	0.51 655	0.42 655	0.22 647	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.26 652	0.25 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.27 611	0.22 624	0.31 593	0.22 564	0.15 593	0.22 545	0.20 536	0.50 653	0.48 610	0.28 583	0.44 619	0.33 588	0.34 626	0.52 657	0.29 616	0.12 564	0.11 578	0.15 609	0.13 598	0.16 620	0.16 621

PVD	0.39 639	0.20 614	0.39 617	0.31 644	0.22 639	0.29 609	0.43 665	0.52 656	0.96 674	0.55 651	0.79 665	0.53 648	0.59 664	0.52 657	0.38 646	0.19 636	0.14 618	0.17 619	0.14 602	0.24 646	0.31 657

MANE	0.45 650	0.27 638	0.27 575	0.27 626	0.24 644	0.47 646	0.31 650	0.55 660	0.59 640	0.72 663	1.13 682	1.15 674	0.61 665	0.52 657	0.37 644	0.21 642	0.20 641	0.27 644	0.31 658	0.25 647	0.24 645

RTS	0.45 650	0.19 608	3.26 688	0.24 597	0.15 593	0.74 667	0.20 536	0.36 600	0.76 667	0.42 636	0.43 617	0.31 575	0.41 645	0.53 660	0.35 639	0.10 508	0.08 512	0.13 584	0.12 587	0.15 611	0.15 610

RTSA	0.45 650	0.19 608	3.26 688	0.24 597	0.15 593	0.74 667	0.20 536	0.36 600	0.76 667	0.42 636	0.43 617	0.31 575	0.41 645	0.53 660	0.35 639	0.10 508	0.08 512	0.13 584	0.12 587	0.15 611	0.15 610

ACVNet_2	0.66 664	0.66 668	0.68 660	0.63 666	0.41 660	0.71 665	0.49 668	0.96 678	1.39 683	0.89 673	1.09 678	1.04 670	0.73 671	0.54 662	0.47 660	0.43 666	0.40 667	0.53 668	0.44 666	0.47 664	0.35 662

ELAS_RVC	0.41 644	0.29 645	0.33 600	0.28 629	0.24 644	0.54 652	0.36 655	0.49 649	0.59 640	0.72 663	0.74 661	0.65 657	0.54 657	0.54 662	0.40 651	0.22 647	0.20 641	0.27 644	0.26 647	0.26 652	0.25 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	0.52 656	0.27 638	0.62 649	0.30 640	0.21 637	0.76 671	0.29 637	0.54 659	0.65 655	0.86 672	0.95 673	2.07 689	0.62 667	0.56 664	0.42 655	0.18 630	0.18 635	0.23 638	0.22 640	0.22 639	0.21 641

anonymity	0.53 657	0.58 662	0.65 651	0.41 654	0.61 676	0.53 651	0.41 660	0.56 661	0.41 583	0.55 651	0.50 630	0.49 643	0.55 660	0.58 665	0.50 665	0.58 675	0.50 678	0.51 665	0.51 672	0.51 665	0.57 673

SPS-STEREO	0.57 660	0.58 662	0.65 651	0.45 657	0.55 670	0.62 658	0.44 667	0.62 666	0.50 620	0.68 659	0.64 650	0.66 658	0.57 662	0.61 666	0.60 670	0.62 678	0.47 673	0.51 665	0.49 669	0.55 670	0.58 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 659	0.57 661	0.65 651	0.40 652	0.54 668	0.66 662	0.49 668	0.56 661	0.45 607	0.66 657	0.69 655	0.67 659	0.56 661	0.63 667	0.56 667	0.59 676	0.48 674	0.50 664	0.50 671	0.52 666	0.58 674

MFMNet_re	0.64 661	0.66 668	0.65 651	0.51 661	0.69 680	0.69 663	0.57 674	0.64 667	0.73 665	0.60 654	0.73 659	0.62 654	0.67 669	0.65 668	0.60 670	0.66 680	0.58 687	0.63 670	0.59 675	0.68 677	0.69 683

WAO-7	0.79 670	0.78 673	0.54 636	0.85 676	0.67 679	0.74 667	0.68 682	1.05 683	1.32 681	0.90 674	1.20 685	1.04 670	0.92 679	0.69 669	0.66 673	0.60 677	0.62 688	0.67 671	0.68 681	0.64 673	0.58 674

WAO-6	0.81 671	0.80 674	0.62 649	0.86 677	0.63 677	0.76 671	0.58 675	0.98 680	1.54 688	0.90 674	0.96 674	1.07 672	1.03 683	0.70 670	0.66 673	0.72 681	0.49 676	0.90 683	0.71 682	0.68 677	0.58 674

IMH-64-1	0.65 662	0.61 664	0.68 660	0.71 668	0.51 666	0.59 655	0.49 668	0.91 674	0.85 669	0.74 667	1.02 675	0.81 665	0.78 673	0.79 671	0.49 662	0.42 664	0.46 669	0.71 672	0.47 667	0.52 666	0.39 664

IMH-64	0.65 662	0.61 664	0.68 660	0.71 668	0.51 666	0.59 655	0.49 668	0.91 674	0.85 669	0.74 667	1.02 675	0.81 665	0.78 673	0.79 671	0.49 662	0.42 664	0.46 669	0.71 672	0.47 667	0.52 666	0.39 664

Dean	0.87 674	0.86 678	0.79 670	0.81 674	0.56 671	0.90 675	0.63 676	1.15 689	1.73 689	1.15 684	1.15 683	1.31 679	0.99 682	0.81 673	0.81 682	0.57 674	0.56 685	0.77 679	0.64 678	0.66 675	0.58 674

LVE	0.83 673	0.85 677	0.85 673	0.80 673	0.56 671	1.04 684	0.65 679	1.05 683	1.47 686	0.96 676	1.22 686	1.10 673	0.85 676	0.83 674	0.71 678	0.49 670	0.55 684	0.76 678	0.60 677	0.65 674	0.59 679

WAO-8	0.91 675	0.81 675	0.65 651	0.94 680	0.69 680	0.90 675	0.67 680	1.07 686	1.83 691	1.06 681	1.45 688	1.30 677	1.07 684	0.84 675	0.78 679	0.74 683	0.53 681	0.86 681	0.75 683	0.69 679	0.62 680

Venus	0.91 675	0.81 675	0.65 651	0.94 680	0.69 680	0.90 675	0.67 680	1.07 686	1.83 691	1.06 681	1.45 688	1.30 677	1.07 684	0.84 675	0.78 679	0.74 683	0.53 681	0.86 681	0.75 683	0.69 679	0.62 680

TorneroNet-64	0.76 669	0.72 671	0.74 667	0.78 672	0.58 674	0.91 678	0.56 673	0.84 672	1.29 680	0.66 657	0.90 669	1.40 682	0.75 672	0.85 677	0.67 676	0.49 670	0.46 669	0.72 674	0.59 675	0.67 676	0.53 672

MADNet+	0.75 668	0.71 670	3.70 691	0.66 667	0.41 660	0.98 679	0.97 689	0.69 668	0.73 665	0.52 647	0.57 645	0.64 655	0.68 670	0.86 678	1.01 686	0.34 660	0.36 666	0.28 652	0.23 644	0.36 661	0.31 657

IMH	0.71 665	0.64 667	0.68 660	0.76 670	0.54 668	0.69 663	0.54 672	0.98 680	1.10 676	0.82 671	1.09 678	0.89 667	0.88 678	0.87 679	0.52 666	0.44 667	0.50 678	0.75 675	0.51 672	0.56 671	0.41 668

PWCK	0.71 665	0.94 679	0.95 675	0.76 670	0.31 656	0.74 667	0.36 655	0.90 673	0.90 672	0.96 676	0.75 663	0.95 668	0.61 665	0.87 679	0.66 673	0.72 681	0.46 669	0.75 675	0.49 669	0.69 679	0.44 669

DPSimNet_ROB	1.11 682	1.23 685	0.78 668	1.13 685	0.88 687	1.10 685	1.13 690	1.16 690	1.23 679	1.43 688	1.02 675	1.41 683	1.10 687	0.90 681	1.60 688	1.46 693	0.51 680	1.21 690	1.03 691	0.90 685	1.01 691

TorneroNet	0.82 672	0.74 672	0.81 672	0.84 675	0.63 677	0.99 680	0.63 676	0.96 678	1.16 677	0.80 670	1.11 680	1.36 681	0.86 677	0.93 682	0.80 681	0.56 673	0.49 676	0.78 680	0.66 680	0.73 682	0.63 682

UNDER WATER-64	0.95 677	0.94 679	1.43 684	0.87 678	0.56 671	1.18 687	0.87 686	0.77 670	0.94 673	1.04 679	0.85 667	1.58 687	1.21 689	0.94 683	0.96 684	0.87 687	0.57 686	1.03 687	0.88 688	0.78 683	0.73 684

ktn	1.01 680	1.21 684	0.80 671	1.23 687	0.86 686	1.01 682	0.87 686	0.94 677	1.39 683	1.04 679	1.12 681	1.15 674	1.07 684	0.94 683	0.59 669	1.28 692	0.71 690	1.38 692	0.83 686	1.02 688	0.75 686

KSHMR	1.09 681	1.17 683	0.88 674	1.25 688	1.00 688	0.99 680	0.96 688	1.13 688	1.37 682	1.16 685	1.29 687	1.41 683	0.96 681	1.01 685	0.92 683	1.03 690	1.08 692	1.20 689	1.03 691	1.01 687	0.97 689

JetBlue	0.71 665	0.45 658	1.14 680	0.51 661	0.47 664	2.02 689	0.64 678	0.75 669	0.70 659	0.69 660	0.77 664	1.22 676	0.83 675	1.03 686	1.01 686	0.40 663	0.28 658	0.33 657	0.33 659	0.30 655	0.34 660

UNDER WATER	0.97 678	0.97 681	1.42 683	0.99 682	0.70 683	1.12 686	0.84 685	0.80 671	1.08 675	1.01 678	0.90 669	1.55 686	1.22 690	1.03 686	1.00 685	0.78 685	0.53 681	1.02 686	0.87 687	0.80 684	0.74 685

notaker	0.97 678	1.11 682	0.98 676	1.13 685	0.81 684	0.73 666	0.68 682	0.93 676	1.16 677	1.18 686	1.18 684	1.41 683	1.16 688	1.08 688	0.69 677	0.81 686	0.64 689	1.17 688	0.79 685	0.98 686	0.80 687

JetRed	1.62 684	1.46 687	2.98 686	0.92 679	1.21 689	4.99 692	1.53 694	1.27 691	1.39 683	1.83 690	1.74 691	1.60 688	0.95 680	1.41 689	2.45 694	0.90 689	1.60 693	0.93 684	0.90 689	1.35 690	0.99 690

HanzoNet	1.29 683	1.26 686	1.19 681	1.12 684	0.85 685	1.02 683	0.83 684	1.03 682	1.48 687	1.64 689	1.61 690	2.50 691	1.72 691	1.61 690	1.61 689	1.26 691	0.80 691	1.31 691	1.01 690	1.02 688	0.86 688

MADNet++	1.95 685	1.75 688	1.59 685	1.82 689	1.69 691	2.33 690	1.40 693	2.35 692	2.09 693	2.57 692	2.36 693	2.24 690	2.17 693	2.28 691	2.34 692	1.87 694	1.66 694	1.54 693	1.34 693	1.92 691	1.77 693

tt	4.67 689	0.06 102	3.55 690	2.02 690	1.55 690	10.25 697	16.71 699	8.91 702	5.03 695	1.31 687	0.94 672	4.71 693	4.76 695	3.33 692	5.87 696	6.06 702	10.30 708	1.88 696	2.11 696	2.75 693	1.21 692

TCMNet-wrong-test	3.67 688	5.48 702	3.89 692	12.18 703	11.75 705	4.65 691	3.88 695	1.06 685	0.72 661	1.09 683	2.15 692	6.30 697	0.53 656	3.43 693	2.36 693	0.89 688	0.20 641	1.87 695	1.69 694	5.57 699	3.62 699

LRCNet_RVC	10.62 702	13.42 709	7.30 694	18.92 707	2.07 692	0.33 621	0.30 644	5.59 697	0.48 610	13.03 707	17.94 707	8.87 700	5.65 696	4.79 694	1.89 690	23.51 716	2.73 699	27.55 719	25.71 719	16.07 713	16.33 714

DGTPSM_ROB	8.06 695	4.48 695	8.63 703	5.35 694	10.72 699	8.32 694	22.97 704	5.46 695	13.35 704	5.12 696	9.92 701	5.08 694	10.40 702	5.52 695	12.58 702	3.79 699	8.00 701	3.50 697	7.02 702	3.83 697	7.14 703

DPSMNet_ROB	8.06 695	4.48 695	8.63 703	5.37 696	10.74 700	8.32 694	22.98 705	5.46 695	13.36 705	5.12 696	9.92 701	5.08 694	10.40 702	5.53 696	12.58 702	3.80 700	8.00 701	3.50 697	7.02 702	3.83 697	7.14 703

USTest	6.22 690	2.73 691	3.00 687	6.57 697	7.29 697	14.37 699	21.57 700	7.00 701	9.56 700	5.34 698	6.10 694	5.72 696	7.64 698	6.41 697	6.96 698	1.97 695	3.42 700	1.64 694	2.15 697	2.66 692	2.36 694

PML	8.91 697	9.34 708	6.13 693	5.35 694	6.41 696	14.99 700	23.38 706	5.27 694	6.83 696	18.04 711	28.19 719	7.67 698	6.83 697	7.85 698	5.75 695	5.35 701	1.83 695	5.95 707	1.93 695	8.64 704	2.52 695

xxxxx1	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

tt_ll	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

ff	7.79 691	5.02 699	7.31 695	3.12 691	3.85 693	16.35 701	22.88 701	5.86 698	8.69 697	7.97 699	8.54 696	9.12 701	8.27 699	10.18 699	10.92 699	2.42 696	2.45 696	3.56 699	12.37 705	3.77 694	3.06 696

Anonymous_1	10.96 703	7.92 703	7.46 698	10.33 700	10.06 698	18.65 707	26.34 709	11.06 705	13.44 706	9.40 702	10.05 703	9.67 706	11.23 706	10.73 702	12.72 704	6.42 703	8.38 705	5.77 704	10.61 704	12.12 705	6.77 700

iinet-test	10.48 700	8.09 704	7.54 699	10.26 698	10.94 701	18.00 705	25.26 707	11.33 706	13.28 702	9.69 703	9.85 699	9.42 704	11.17 704	11.02 703	12.78 705	6.59 704	8.30 703	5.56 702	6.56 698	6.89 700	7.02 701

IINet	10.48 700	8.09 704	7.54 699	10.26 698	10.94 701	18.00 705	25.26 707	11.33 706	13.28 702	9.69 703	9.85 699	9.42 704	11.17 704	11.02 703	12.78 705	6.59 704	8.30 703	5.56 702	6.56 698	6.89 700	7.02 701

DPSM_ROB	11.15 704	8.58 706	8.00 701	10.88 701	11.58 703	19.10 708	26.71 710	12.05 708	14.07 709	10.36 705	10.84 704	10.33 707	11.86 707	11.70 705	13.54 707	6.99 706	8.79 706	5.89 705	6.95 700	7.29 702	7.42 705

DPSM	11.15 704	8.58 706	8.00 701	10.88 701	11.58 703	19.10 708	26.71 710	12.05 708	14.07 709	10.36 705	10.84 704	10.33 707	11.86 707	11.70 705	13.54 707	6.99 706	8.79 706	5.89 705	6.95 700	7.29 702	7.42 705

Selective-IGEV-i1pa	2.80 686	3.51 694	0.67 659	0.28 629	0.14 573	10.22 696	0.43 665	4.36 693	3.63 694	3.53 693	6.92 695	3.47 692	1.97 692	13.41 707	2.26 691	0.36 661	0.15 624	0.13 584	0.10 533	0.15 611	0.35 662

HaxPig	15.71 706	18.52 717	19.18 712	16.89 706	15.89 708	7.73 693	7.60 696	13.31 710	10.82 701	15.42 708	14.91 706	15.98 709	14.92 709	15.58 708	15.98 709	18.95 715	16.73 709	19.46 715	18.08 715	19.26 714	19.05 717

MEDIAN_ROB	20.38 710	24.04 718	23.31 715	21.23 708	21.71 711	10.40 698	7.92 697	17.64 711	15.50 711	20.12 712	19.70 708	20.34 710	20.32 710	21.19 709	21.13 712	23.81 717	21.81 717	24.98 718	23.76 718	24.71 717	23.93 718

RSGM-EC	20.36 708	4.73 697	0.68 660	16.76 704	16.92 709	21.28 710	27.18 712	10.46 703	14.04 707	18.00 709	21.31 710	22.24 718	21.82 711	22.57 710	17.63 710	62.81 719	33.79 719	20.14 716	18.10 716	20.18 715	16.45 715

acva	20.36 708	4.73 697	0.68 660	16.76 704	16.92 709	21.28 710	27.18 712	10.46 703	14.04 707	18.00 709	21.31 710	22.24 718	21.82 711	22.57 710	17.63 710	62.81 719	33.79 719	20.14 716	18.10 716	20.18 715	16.45 715

RAFT-FEzeroshot	22.43 712	17.33 711	15.98 705	22.02 711	23.31 715	38.34 713	53.82 718	24.05 714	28.39 714	20.61 715	21.76 712	20.88 713	23.92 717	23.41 712	27.42 717	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.02 710	14.69 709	14.97 711

RAFT-FE	22.43 712	17.33 711	15.98 705	22.02 711	23.31 715	38.34 713	53.82 718	24.05 714	28.39 714	20.61 715	21.76 712	20.88 713	23.92 717	23.41 712	27.42 717	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.02 710	14.69 709	14.97 711

CasAABBNet	22.42 711	17.33 711	16.01 707	22.01 710	23.28 713	38.32 712	53.80 716	24.14 716	28.41 716	20.60 714	21.77 714	20.89 716	23.91 715	23.43 714	27.36 715	14.07 709	17.69 711	11.83 710	14.01 709	14.67 708	14.95 710

Hybrid-DGEV	22.47 715	17.40 716	16.14 709	22.00 709	23.29 714	38.36 715	53.80 716	24.43 720	28.63 719	20.59 713	21.81 715	20.88 713	23.91 715	23.45 715	27.42 717	14.08 712	17.69 711	11.83 710	14.06 713	14.65 706	14.93 709

FlowAnything	22.44 714	17.35 714	16.14 709	22.07 714	23.23 712	38.39 716	53.77 715	24.25 717	28.44 717	20.96 719	21.82 716	20.70 711	23.84 713	23.49 716	27.14 714	14.04 708	17.79 716	11.75 708	14.15 714	14.65 706	14.89 707

LSM0	22.87 717	17.28 710	18.96 711	22.19 715	29.04 719	38.42 718	53.71 714	24.28 718	28.31 713	20.78 718	21.00 709	21.43 717	24.16 719	23.50 717	27.39 716	14.09 714	17.38 710	11.84 714	14.04 712	14.73 712	14.89 707

Selective-RAFT-Error	22.47 715	17.37 715	16.09 708	22.06 713	23.34 717	38.39 716	53.83 720	24.29 719	28.47 718	20.74 717	21.83 717	20.81 712	23.90 714	23.54 718	27.53 720	14.08 712	17.69 711	11.82 709	14.00 708	14.69 709	15.00 713

AVERAGE_ROB	24.90 718	29.20 719	28.14 716	24.89 716	24.64 718	17.75 704	11.12 698	21.45 713	19.93 712	25.12 720	24.46 718	25.12 720	25.46 720	24.69 719	22.83 713	29.76 718	27.13 718	28.97 720	27.95 720	29.91 718	29.47 719

test_example2	98.32 719	94.13 720	45.89 717	96.35 717	109.85 720	88.61 719	95.45 721	25.75 721	94.37 721	130.00 722	126.06 721	58.17 721	74.63 721	88.51 720	79.96 721	150.23 721	221.02 721	77.62 721	99.10 721	113.75 721	96.94 720

Selective-IGEV-i16pa	18.58 707	3.30 692	1.09 678	0.21 547	0.18 626	103.68 720	0.28 627	19.87 712	40.73 720	4.16 694	56.45 720	8.07 699	2.59 694	123.95 721	5.89 697	0.18 630	0.12 594	0.09 470	0.12 587	0.12 562	0.51 671

ccccc		285.66 721		368.85 720	370.60 721	123.16 721		115.05 722		126.68 721		122.83 722		252.94 722		384.56 722	353.86 722	254.69 722	223.00 722	425.87 722

ASD4		3.38 693

Low-res two-view benchmark