Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

VeloStereo	0.09 185	0.04 1	0.12 317	0.14 71	0.11 539	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.13 631

flow	0.09 185	0.04 1	0.12 317	0.14 71	0.11 539	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.13 631

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.06 1	0.13 128	0.11 121	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 185	0.08 378	0.11 268	0.13 23	0.10 486	0.08 94	0.06 1	0.10 40	0.10 88	0.10 247	0.09 174	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.13 636	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.10 566	0.08 488
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.25w_new	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.07 5	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.07 5	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.13 373	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.07 5	0.13 128	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.07 133	0.09 288	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

BEATNet_4x	0.12 398	0.08 378	0.14 414	0.18 411	0.07 142	0.15 451	0.07 5	0.22 417	0.18 374	0.16 448	0.19 424	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

over v1	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.10 40	0.05 4	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.10 335	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

over-8	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.13 128	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

over-9	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.13 128	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

asd	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.16 230	0.07 142	0.08 94	0.08 9	0.11 67	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.08 9	0.10 40	0.15 269	0.08 141	0.10 213	0.07 133	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.04 78

4.25_new	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.08 9	0.18 320	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 78

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.08 28	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.08 28	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

GCST	0.37 685	0.42 704	0.26 615	1.02 730	0.39 705	0.18 525	0.08 9	0.20 363	0.17 340	0.28 630	0.25 522	0.15 419	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.64 726	0.43 720	0.75 722	0.65 726	0.63 719	0.46 717

DN-CSS_ROB	0.13 426	0.13 598	0.16 499	0.18 411	0.10 486	0.16 483	0.08 9	0.22 417	0.18 374	0.17 467	0.22 472	0.13 367	0.13 448	0.12 311	0.13 423	0.05 52	0.05 286	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.06 327

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.19 487	0.07 142	0.10 217	0.09 25	0.12 94	0.09 60	0.09 196	0.09 174	0.07 133	0.08 241	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.07 398	0.05 215

over-6	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.10 217	0.09 25	0.17 285	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.09 288	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.05 176	0.05 215

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

aanet-new-16k	0.08 92	0.08 378	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.09 25	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

BStereo	0.08 92	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.07 47	0.09 25	0.15 205	0.16 309	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.07 406	0.04 50	0.04 78

Anonymus123	0.09 185	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.11 274	0.09 25	0.18 320	0.16 309	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.07 406	0.04 50	0.04 78

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.05 5	0.09 25	0.11 67	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.13 128	0.13 208	0.05 2	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

S2M2_XL	0.08 92	0.06 125	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.09 152	0.09 25	0.07 7	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.06 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.75w	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.16 230	0.07 142	0.07 47	0.09 25	0.16 246	0.09 60	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 125	0.06 5	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.12 94	0.08 30	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

DCVSM-stereo	0.14 463	0.09 462	0.16 499	0.16 230	0.10 486	0.15 451	0.09 25	0.19 351	0.23 461	0.20 537	0.23 481	0.26 572	0.15 490	0.18 525	0.14 466	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.08 487	0.10 566	0.12 608

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.04 1	0.09 25	0.10 40	0.09 60	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

LL-Strereo2	0.10 264	0.10 525	0.15 463	0.18 411	0.08 234	0.15 451	0.09 25	0.17 285	0.14 241	0.14 392	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.16 467	0.10 217	0.05 52	0.05 286	0.10 561	0.07 406	0.06 311	0.05 215

DIP-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.09 25	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.15 508	0.10 525	0.17 530	0.17 317	0.08 234	0.18 525	0.09 25	0.28 544	0.25 500	0.19 514	0.24 494	0.24 548	0.17 541	0.17 501	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.10 577	0.07 398	0.06 327

monster-pro	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.09 26	0.14 241	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-14k	0.08 92	0.09 462	0.08 62	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.14 162	0.15 269	0.06 26	0.08 135	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

RT-Monster	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.08 234	0.11 274	0.10 42	0.17 285	0.18 374	0.13 364	0.10 213	0.09 243	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

PSi22	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.16 230	0.07 142	0.08 94	0.10 42	0.14 162	0.08 30	0.08 141	0.06 25	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

VMStereo-Base	0.09 185	0.05 45	0.10 205	0.13 23	0.07 142	0.10 217	0.10 42	0.16 246	0.13 208	0.10 247	0.15 348	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.11 1	0.05 2	0.10 217	0.10 42	0.14 162	0.09 60	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.12 329	0.10 42	0.11 67	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.03 1	0.02 1

MonStereo	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.08 94	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.08 94	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asda	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.06 16	0.10 42	0.16 246	0.10 88	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.18 320	0.11 121	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.10 42	0.14 162	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.10 42	0.14 162	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

3w_stereo	0.08 92	0.09 462	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.08 94	0.10 42	0.20 363	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

2w_stereo	0.08 92	0.08 378	0.09 136	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.10 42	0.20 363	0.15 269	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.14 162	0.14 241	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 78

monsterstereo	0.07 7	0.06 125	0.06 5	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.10 42	0.16 246	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.08 30	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.05 5	0.10 42	0.11 67	0.09 60	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.07 398	0.06 327

AIO-test2	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.23 635	0.08 234	0.11 274	0.10 42	0.23 441	0.23 461	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.09 535	0.05 176	0.05 215

MonSter	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.04 1	0.10 42	0.11 67	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

rvit_stereo_0075_2	0.17 552	0.12 570	0.25 612	0.23 635	0.16 651	0.13 387	0.10 42	0.30 573	0.27 524	0.20 537	0.28 562	0.22 524	0.15 490	0.18 525	0.13 423	0.16 670	0.10 611	0.17 666	0.10 577	0.10 566	0.09 535

Pointernet	0.09 185	0.04 1	0.09 136	0.16 230	0.08 234	0.13 387	0.10 42	0.15 205	0.17 340	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

MaDis-Stereo	0.09 185	0.09 462	0.08 62	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.10 42	0.16 246	0.16 309	0.09 196	0.11 268	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.13 423	0.07 360	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

raftrobust	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.09 152	0.10 42	0.18 320	0.16 309	0.10 247	0.09 174	0.12 334	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215

RALAANet	0.11 318	0.08 378	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.10 42	0.20 363	0.15 269	0.14 392	0.13 311	0.16 434	0.09 288	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

UCFNet_RVC	0.14 463	0.08 378	0.13 373	0.11 1	0.10 486	0.20 566	0.10 42	0.24 465	0.22 449	0.17 467	0.20 436	0.23 542	0.15 490	0.17 501	0.15 499	0.12 610	0.07 520	0.10 561	0.13 643	0.11 589	0.10 567

HITNet	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.06 33	0.11 274	0.10 42	0.18 320	0.18 374	0.13 364	0.16 361	0.14 390	0.11 373	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.06 311	0.05 215
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
GREATEN-IGEV_RVC	0.09 185	0.08 378	0.08 62	0.21 591	0.09 370	0.08 94	0.11 71	0.10 40	0.09 60	0.07 80	0.10 213	0.05 5	0.06 71	0.14 404	0.11 307	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

SE	0.10 264	0.10 525	0.08 62	0.19 487	0.09 370	0.11 274	0.11 71	0.15 205	0.11 121	0.10 247	0.16 361	0.09 243	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.04 78

depth_test_26	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.07 47	0.11 71	0.12 94	0.11 121	0.09 196	0.07 69	0.08 201	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.07 417

HLF11	0.11 318	0.05 45	0.13 373	0.12 7	0.08 234	0.14 424	0.11 71	0.22 417	0.10 88	0.12 329	0.23 481	0.11 312	0.11 373	0.14 404	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.08 468	0.08 488

TestStereo_HL3	0.11 318	0.05 45	0.16 499	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.11 71	0.20 363	0.09 60	0.15 419	0.30 581	0.13 367	0.12 406	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.07 417

aanet-new-32k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.11 71	0.14 162	0.12 164	0.09 196	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.05 2	0.08 94	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.08 201	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.05 2	0.08 94	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.08 201	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

LACA3	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.13 23	0.05 2	0.09 152	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.08 141	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.07 7	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.11 71	0.11 67	0.10 88	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.08 241	0.09 64	0.07 1	0.07 360	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.04 78

LACA1	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.11 71	0.10 40	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.07 186	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.04 78

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.11 71	0.15 205	0.12 164	0.06 26	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 30	0.10 217	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

DispViT+	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.05 5	0.11 71	0.18 320	0.16 309	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.14 71	0.07 142	0.11 274	0.11 71	0.11 67	0.07 20	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

BridgeDepth	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.09 26	0.06 8	0.04 1	0.07 69	0.10 281	0.09 288	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	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
252Zero-FE	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.11 71	0.13 128	0.14 241	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.06 327

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.04 1	0.06 44	0.06 71	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 205	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.11 71	0.09 26	0.04 2	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.06 16	0.11 71	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.07 47	0.11 71	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Reg-Stereo(zero)	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.12 329	0.11 71	0.15 205	0.10 88	0.12 329	0.09 174	0.10 281	0.08 241	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 620	0.17 530	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

trnet	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.12 7	0.05 2	0.12 329	0.11 71	0.13 128	0.10 88	0.08 141	0.13 311	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

MIF-Stereo (partial)	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.19 487	0.10 486	0.10 217	0.11 71	0.17 285	0.18 374	0.14 392	0.16 361	0.09 243	0.11 373	0.12 311	0.12 376	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.07 417

UniTT-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.13 387	0.11 71	0.12 94	0.11 121	0.10 247	0.12 291	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.05 215

CASnet	0.09 185	0.09 462	0.09 136	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.18 320	0.14 241	0.11 284	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.10 561	0.08 487	0.05 176	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.14 424	0.11 71	0.15 205	0.15 269	0.09 196	0.09 174	0.12 334	0.09 288	0.15 432	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Patchmatch Stereo++	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417
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
ROB_FTStereo	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

iRAFT	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

raft+_RVC	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.10 217	0.11 71	0.24 465	0.20 418	0.12 329	0.15 348	0.12 334	0.08 241	0.12 311	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

AdaStereo	0.15 508	0.11 552	0.15 463	0.18 411	0.09 370	0.20 566	0.11 71	0.32 596	0.28 539	0.20 537	0.23 481	0.20 497	0.13 448	0.19 541	0.14 466	0.12 610	0.05 286	0.10 561	0.07 406	0.09 533	0.07 417
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.
CBMV	0.19 578	0.14 610	0.17 530	0.18 411	0.10 486	0.20 566	0.11 71	0.29 559	0.30 556	0.29 639	0.30 581	0.30 609	0.23 605	0.27 628	0.19 561	0.13 636	0.15 672	0.17 666	0.16 669	0.10 566	0.10 567
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LGCAT	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.11 1	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.07 7	0.08 30	0.09 196	0.07 69	0.07 133	0.08 241	0.12 311	0.11 307	0.10 553	0.09 589	0.04 1	0.05 202	0.04 50	0.09 535

ManiGeoR	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.12 108	0.24 465	0.14 241	0.12 329	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

HLf10	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.12 108	0.24 465	0.14 241	0.12 329	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

HLf8	0.11 318	0.05 45	0.13 373	0.11 1	0.08 234	0.15 451	0.12 108	0.22 417	0.15 269	0.13 364	0.17 385	0.12 334	0.10 335	0.14 404	0.12 376	0.09 509	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.08 468	0.08 488

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.05 2	0.07 69	0.07 133	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

DNS	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.08 201	0.05 15	0.17 501	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.03 1	0.13 626	0.09 535

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.06 1	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.08 13	0.09 60	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.05 215

aanet-new-90k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.12 94	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.11 67	0.10 88	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.11 67	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.11 67	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

aanet-new-28k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.09 60	0.09 196	0.08 135	0.08 201	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.08 30	0.06 26	0.09 174	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.17 317	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.09 26	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.07 186	0.09 64	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 92	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.07 142	0.08 94	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

aanet-new-8k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.19 487	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.16 246	0.15 269	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

aanet-new	0.08 92	0.09 462	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.10 217	0.12 108	0.15 205	0.12 164	0.08 141	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 92	0.07 251	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.15 205	0.14 241	0.08 141	0.11 268	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

Foundation-i1c-attn	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.12 108	0.12 94	0.10 88	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.10 88	0.09 196	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 92	0.04 1	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.07 47	0.12 108	0.10 40	0.05 4	0.09 196	0.05 7	0.07 133	0.04 1	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.04 78

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 108	0.06 1	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.13 128	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

GeoVLM	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.10 217	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

gcap_with_dpt	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.13 208	0.08 141	0.12 291	0.04 1	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.12 108	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

DStereoRT	0.16 531	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.09 370	0.12 329	0.12 108	0.28 544	0.22 449	0.12 329	0.20 436	0.11 312	0.10 335	0.15 432	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.96 732	0.09 535	0.05 176	0.04 78

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.07 80	0.06 25	0.04 1	0.04 1	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

HiDET	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.12 94	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LCMNet	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.13 23	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.10 40	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.12 329	0.12 108	0.11 67	0.10 88	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

DA	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.03 2

GGEV	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.12 108	0.09 26	0.07 20	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

GASTEREO	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.19 487	0.07 142	0.07 47	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.04 1	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

MSCF	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.04 1	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

DVStereo	0.09 185	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.12 108	0.14 162	0.16 309	0.11 284	0.11 268	0.09 243	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.09 152	0.12 108	0.14 162	0.10 88	0.06 26	0.09 174	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.09 26	0.09 60	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.05 2	0.12 329	0.12 108	0.11 67	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.09 243	0.09 288	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

G2L-Stereo	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.12 108	0.27 524	0.22 449	0.16 448	0.27 548	0.21 506	0.13 448	0.17 501	0.18 548	0.09 509	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

ISRNet	0.18 566	0.08 378	0.19 566	0.19 487	0.13 598	0.15 451	0.12 108	0.30 573	0.32 571	0.21 552	0.25 522	0.27 580	0.17 541	0.17 501	0.20 567	0.20 685	0.08 553	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.17 677

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.22 611	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.04 78

castereo++	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.05 2	0.14 424	0.12 108	0.11 67	0.15 269	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.10 217	0.12 108	0.10 40	0.12 164	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

ACV-stereo	0.15 508	0.10 525	0.28 627	0.18 411	0.12 575	0.14 424	0.12 108	0.23 441	0.21 435	0.19 514	0.23 481	0.22 524	0.15 490	0.23 607	0.17 530	0.07 360	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

AIO-Stereo	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.15 205	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.07 133	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

RSM++	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.11 67	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.03 2

RSM	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.12 94	0.10 88	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

test_for_model	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

MIM_Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.12 108	0.20 363	0.14 241	0.13 364	0.13 311	0.09 243	0.05 15	0.12 311	0.08 28	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

testlalala	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.13 128	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.12 108	0.11 67	0.16 309	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

iRaft-Stereo_5w	0.12 398	0.09 462	0.12 317	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.21 390	0.21 435	0.19 514	0.14 327	0.11 312	0.09 288	0.20 566	0.16 515	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.06 327

PFNet+	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.16 230	0.09 370	0.05 5	0.12 108	0.17 285	0.21 435	0.16 448	0.19 424	0.14 390	0.10 335	0.11 211	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.11 595

OMP-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.14 414	0.18 411	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.21 390	0.21 435	0.13 364	0.14 327	0.11 312	0.12 406	0.11 211	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

IIG-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.12 108	0.22 417	0.17 340	0.14 392	0.17 385	0.11 312	0.12 406	0.12 311	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

PSM-adaLoss	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

ROB_FTStereo_v2	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

HUI-Stereo	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

SST-Stereo	0.10 264	0.07 251	0.15 463	0.18 411	0.09 370	0.06 16	0.12 108	0.17 285	0.11 121	0.15 419	0.17 385	0.13 367	0.12 406	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

Pruner-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.06 16	0.12 108	0.17 285	0.17 340	0.13 364	0.19 424	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.08 488

DeepStereo_RVC	0.11 318	0.08 378	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.08 94	0.12 108	0.17 285	0.12 164	0.13 364	0.14 327	0.12 334	0.12 406	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.08 488

iGMRVC	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

RAFT-RH_RVC	0.11 318	0.06 125	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.12 329	0.12 108	0.17 285	0.12 164	0.13 364	0.41 655	0.11 312	0.10 335	0.13 369	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.05 202	0.04 50	0.06 327

RAFT-345	0.11 318	0.07 251	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.08 94	0.12 108	0.15 205	0.10 88	0.11 284	0.36 618	0.09 243	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.04 50	0.05 215

CRE-IMP	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.10 217	0.12 108	0.18 320	0.10 88	0.14 392	0.13 311	0.13 367	0.12 406	0.12 311	0.11 307	0.07 360	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.08 488

RAFT-IKP	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

CREStereo++_RVC	0.08 92	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.14 162	0.14 241	0.10 247	0.14 327	0.08 201	0.07 186	0.09 64	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78
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
XX-Stereo	0.09 185	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.09 370	0.15 451	0.12 108	0.20 363	0.10 88	0.10 247	0.14 327	0.07 133	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

iResNetv2_ROB	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.16 483	0.12 108	0.25 484	0.35 599	0.21 552	0.29 574	0.24 548	0.13 448	0.14 404	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.09 533	0.08 488

NOSS_ROB	0.19 578	0.12 570	0.18 554	0.16 230	0.12 575	0.15 451	0.12 108	0.30 573	0.32 571	0.20 537	0.22 472	0.27 580	0.23 605	0.21 583	0.16 515	0.16 670	0.18 687	0.23 685	0.21 684	0.12 606	0.13 631

FAST (zero-shot)	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.13 598	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.08 30	0.08 141	0.06 25	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.07 406	0.05 176	0.08 488

DNSM	0.09 185	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.08 201	0.05 15	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.13 626	0.10 567

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.08 234	0.04 1	0.13 187	0.08 13	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.06 1	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.04 78

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.07 142	0.06 16	0.13 187	0.09 26	0.08 30	0.05 2	0.10 213	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

anonymous	0.08 92	0.05 45	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.05 5	0.13 187	0.10 40	0.14 241	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.07 7	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.08 13	0.08 30	0.07 80	0.09 174	0.06 44	0.05 15	0.07 7	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SME	0.11 318	0.09 462	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.20 566	0.13 187	0.21 390	0.17 340	0.12 329	0.13 311	0.10 281	0.12 406	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.06 311	0.05 215

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.10 40	0.09 60	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

TS12	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.21 591	0.07 142	0.11 274	0.13 187	0.11 67	0.09 60	0.10 247	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.09 64	0.12 376	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

DF	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.13 187	0.10 40	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.11 211	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

LiteMatch*	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.13 187	0.14 162	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.17 317	0.07 142	0.08 94	0.13 187	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

aanet-new-36k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.11 67	0.13 208	0.08 141	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.05 2	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.12 164	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 92	0.09 462	0.07 13	0.20 556	0.08 234	0.08 94	0.13 187	0.12 94	0.13 208	0.08 141	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 92	0.06 125	0.15 463	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.13 187	0.13 128	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.13 187	0.14 162	0.14 241	0.08 141	0.13 311	0.05 5	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 92	0.06 125	0.17 530	0.15 131	0.06 33	0.06 16	0.13 187	0.13 128	0.13 208	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.05 2	0.13 387	0.13 187	0.12 94	0.09 60	0.11 284	0.11 268	0.11 312	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Foundation-i1	0.09 185	0.04 1	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.16 246	0.14 241	0.10 247	0.10 213	0.11 312	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.05 215

Hybrid-DGEV-2	0.11 318	0.06 125	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.09 152	0.13 187	0.28 544	0.29 546	0.11 284	0.11 268	0.09 243	0.12 406	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.06 8	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.08 241	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

DLNR-FE	10.43 751	1.83 737	19.53 769	120.75 775	13.06 758	0.06 16	0.13 187	0.23 441	0.10 88	0.07 80	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.13 636	0.04 25	0.06 209	0.04 65	52.01 777	0.04 78

Select-FE	0.11 318	0.06 125	0.20 578	0.15 131	0.11 539	0.11 274	0.13 187	0.21 390	0.18 374	0.09 196	0.11 268	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.08 487	0.06 311	0.08 488

IGEV-FE	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.13 187	0.17 285	0.11 121	0.10 247	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

DDF-Stereo	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.15 131	0.10 486	0.06 16	0.13 187	0.09 26	0.14 241	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.08 468	0.05 215

water-stereo	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.13 208	0.11 284	0.12 291	0.08 201	0.09 288	0.07 7	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

depthmonostereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.14 162	0.14 241	0.10 247	0.10 213	0.09 243	0.11 373	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 30	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

DFGA-Net	0.13 426	0.11 552	0.18 554	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.13 187	0.22 417	0.25 500	0.16 448	0.16 361	0.13 367	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.05 176	0.05 215

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.04 1	0.13 187	0.10 40	0.10 88	0.05 2	0.11 268	0.07 133	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

SCV	0.08 92	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.13 187	0.10 40	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.06 311	0.04 78

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 62	0.12 7	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.06 1	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

HUF	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.13 128	0.13 208	0.07 80	0.07 69	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

AIO-test1	0.10 264	0.07 251	0.10 205	0.23 635	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.21 390	0.14 241	0.11 284	0.12 291	0.09 243	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.10 577	0.03 1	0.06 327

GIP-stereo	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.14 162	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.04 1	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.07 7	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.05 2	0.05 5	0.13 187	0.12 94	0.08 30	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

UGAM-zero	0.09 185	0.05 45	0.15 463	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.13 187	0.19 351	0.15 269	0.11 284	0.15 348	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

U	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.10 486	0.10 217	0.13 187	0.12 94	0.17 340	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.07 7	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.06 311	0.05 215

WCG-NET（raft）	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.13 187	0.15 205	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

DualNet (step1)	0.16 531	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.16 467	0.16 515	0.15 654	0.06 444	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

test_sample9	0.18 566	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.19 541	0.17 530	0.15 654	0.30 712	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

test_sample8	0.19 578	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.31 585	0.21 435	0.27 615	0.22 472	0.36 648	0.25 620	0.19 541	0.17 530	0.15 654	0.30 712	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

IGEV++	0.08 92	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GMStereo_Zeroshot	0.16 531	0.13 598	0.24 607	0.20 556	0.10 486	0.17 506	0.13 187	0.29 559	0.25 500	0.23 581	0.32 594	0.25 562	0.11 373	0.19 541	0.14 466	0.09 509	0.06 444	0.11 593	0.06 303	0.12 606	0.08 488

IGEV_Zeroshot_test	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.13 187	0.17 285	0.11 121	0.10 247	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

MSKI-zero shot	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.07 142	0.10 217	0.13 187	0.14 162	0.13 208	0.09 196	0.09 174	0.09 243	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

DLNR_Zeroshot_test	10.40 750	1.82 736	19.49 768	120.77 776	13.11 759	0.06 16	0.13 187	0.23 441	0.10 88	0.07 80	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.13 636	0.04 25	0.06 209	0.04 65	51.54 776	0.04 78

SQANet	0.23 628	0.23 673	0.30 638	0.30 687	0.19 677	0.27 645	0.13 187	0.29 559	0.33 578	0.24 590	0.37 624	0.31 622	0.22 597	0.27 628	0.23 608	0.15 654	0.10 611	0.21 680	0.16 669	0.21 683	0.15 657

AEACV	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.13 598	0.14 424	0.13 187	0.14 162	0.09 60	0.07 80	0.09 174	0.07 133	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

CAS	0.08 92	0.04 1	0.07 13	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.13 187	0.12 94	0.09 60	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

Selective-RAFT	0.11 318	0.10 525	0.11 268	0.21 591	0.08 234	0.16 483	0.13 187	0.20 363	0.22 449	0.10 247	0.10 213	0.11 312	0.10 335	0.15 432	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

RCA-Stereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.18 320	0.14 241	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.07 186	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

HBP-ISP	0.18 566	0.13 598	0.16 499	0.15 131	0.11 539	0.08 94	0.13 187	0.28 544	0.29 546	0.22 568	0.33 607	0.21 506	0.25 620	0.23 607	0.17 530	0.14 650	0.16 680	0.21 680	0.17 676	0.10 566	0.08 488

DisPM	0.11 318	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.09 370	0.06 16	0.13 187	0.17 285	0.17 340	0.14 392	0.20 436	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.11 595

GLC_STEREO	0.11 318	0.07 251	0.11 268	0.17 317	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.24 478	0.12 329	0.13 311	0.12 334	0.08 241	0.18 525	0.11 307	0.06 176	0.08 553	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

TRStereo	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.15 131	0.12 575	0.10 217	0.13 187	0.18 320	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.04 78

HHNet	0.11 318	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.14 620	0.07 47	0.13 187	0.20 363	0.17 340	0.14 392	0.25 522	0.11 312	0.08 241	0.13 369	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.09 535

AAGNet	0.11 318	0.07 251	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.18 320	0.13 208	0.16 448	0.21 460	0.13 367	0.14 472	0.11 211	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

PSM-softLoss	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.24 465	0.17 340	0.14 392	0.19 424	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.12 608

KMStereo	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.24 465	0.17 340	0.14 392	0.19 424	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.12 608

RAFT_R40	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.06 16	0.13 187	0.17 285	0.16 309	0.14 392	0.18 413	0.15 419	0.12 406	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

AnonymousM	0.09 185	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.19 351	0.14 241	0.13 364	0.11 268	0.09 243	0.08 241	0.13 369	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.05 202	0.05 176	0.05 215

sAnonymous2	0.13 426	0.12 570	0.24 607	0.20 556	0.12 575	0.17 506	0.13 187	0.26 502	0.21 435	0.11 284	0.11 268	0.13 367	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.09 509	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.15 658	0.10 567

CroCo_RVC	0.13 426	0.12 570	0.24 607	0.20 556	0.12 575	0.17 506	0.13 187	0.26 502	0.21 435	0.11 284	0.11 268	0.13 367	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.09 509	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.15 658	0.10 567

GES	0.14 463	0.08 378	0.16 499	0.15 131	0.10 486	0.13 387	0.13 187	0.28 544	0.25 500	0.16 448	0.23 481	0.18 470	0.13 448	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.09 535

CCAANet	0.14 463	0.06 125	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.16 483	0.13 187	0.30 573	0.24 478	0.16 448	0.32 594	0.18 470	0.17 541	0.17 501	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.09 535	0.06 311	0.09 535

FADNet_RVC	0.16 531	0.14 610	0.40 665	0.20 556	0.11 539	0.13 387	0.13 187	0.26 502	0.22 449	0.21 552	0.23 481	0.20 497	0.17 541	0.14 404	0.16 515	0.08 445	0.08 553	0.12 613	0.09 535	0.11 589	0.10 567

FADNet	0.21 603	0.22 670	0.36 656	0.18 411	0.17 666	0.24 614	0.13 187	0.31 585	0.31 564	0.23 581	0.25 522	0.27 580	0.21 588	0.19 541	0.15 499	0.13 636	0.15 672	0.12 613	0.15 664	0.16 667	0.18 680

CBMV_ROB	0.19 578	0.13 598	0.17 530	0.16 230	0.11 539	0.15 451	0.13 187	0.26 502	0.28 539	0.27 615	0.30 581	0.27 580	0.24 611	0.23 607	0.16 515	0.15 654	0.17 685	0.22 684	0.20 682	0.10 566	0.11 595

PWC_ROB	0.21 603	0.16 628	0.26 615	0.18 411	0.11 539	0.22 593	0.13 187	0.32 596	0.49 669	0.30 644	0.40 644	0.32 631	0.24 611	0.31 650	0.22 596	0.10 553	0.07 520	0.11 593	0.08 487	0.11 589	0.10 567

GELT-Stereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.21 390	0.17 340	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.03 1	0.03 2

SMOE	0.10 264	0.08 378	0.09 136	0.18 411	0.07 142	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.13 208	0.11 284	0.13 311	0.12 334	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.06 311	0.04 78

PhaseNet	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.20 363	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.09 243	0.10 335	0.13 369	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

TestStereo_HL2	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.18 374	0.13 364	0.21 460	0.12 334	0.10 335	0.12 311	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

GGDA	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.14 261	0.19 351	0.19 394	0.13 364	0.20 436	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.07 417

TestStereo-Hl	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.15 451	0.14 261	0.20 363	0.17 340	0.13 364	0.16 361	0.12 334	0.11 373	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

quiztm	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.14 162	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.14 261	0.11 67	0.08 30	0.05 2	0.07 69	0.08 201	0.08 241	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.12 94	0.11 121	0.07 80	0.11 268	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.13 128	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 92	0.06 125	0.07 13	0.17 317	0.06 33	0.07 47	0.14 261	0.13 128	0.16 309	0.05 2	0.10 213	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 92	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.06 16	0.14 261	0.14 162	0.14 241	0.07 80	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 92	0.05 45	0.12 317	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.12 94	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

IGEV_i1	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.19 550	0.14 261	0.18 320	0.22 449	0.18 497	0.18 413	0.16 434	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

Hybrid-DGEV-03	0.10 264	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.08 234	0.16 483	0.14 261	0.15 205	0.14 241	0.13 364	0.16 361	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.04 78

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.14 261	0.07 7	0.10 88	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

GEAStereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

GSStereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

GS-Stereo							0.14 261	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

gasm-f	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

zero-FE	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.15 131	0.10 486	0.05 5	0.14 261	0.09 26	0.14 241	0.07 80	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.08 468	0.05 215

FlowAnything_test	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.14 261	0.20 363	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.12 334	0.12 406	0.13 369	0.11 307	0.09 509	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.06 311	0.09 535

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.13 23	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.09 26	0.09 60	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.09 370	0.09 152	0.14 261	0.21 390	0.10 88	0.19 514	0.17 385	0.14 390	0.09 288	0.16 467	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

CoSv	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.09 370	0.09 152	0.14 261	0.21 390	0.10 88	0.19 514	0.17 385	0.14 390	0.09 288	0.16 467	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

AIO_rvc	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.14 261	0.09 26	0.08 30	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.04 1	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.14 261	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 92	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.13 208	0.09 196	0.07 69	0.07 133	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

999	0.09 185	0.05 45	0.13 373	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.15 205	0.11 121	0.10 247	0.08 135	0.08 201	0.08 241	0.16 467	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.05 215

DDVS	0.15 508	0.10 525	0.21 588	0.16 230	0.12 575	0.15 451	0.14 261	0.25 484	0.19 394	0.18 497	0.29 574	0.27 580	0.12 406	0.19 541	0.15 499	0.09 509	0.06 444	0.09 512	0.07 406	0.11 589	0.11 595

rvit_stereo_0081_aga	0.11 318	0.09 462	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.14 162	0.19 394	0.10 247	0.18 413	0.16 434	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.06 327

WCG-NET	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.14 261	0.13 128	0.13 208	0.06 26	0.09 174	0.07 133	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

rvit_stereo_0081	0.11 318	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.14 162	0.24 478	0.11 284	0.13 311	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

model_zeroshot	0.10 264	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.13 208	0.11 284	0.10 213	0.12 334	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

GCAP-BAT	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.14 162	0.16 309	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

ITSA-stereo	0.15 508	0.10 525	0.14 414	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.30 573	0.49 669	0.17 467	0.19 424	0.22 524	0.15 490	0.17 501	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.08 468	0.08 488

rvit_stereo_0082	0.11 318	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.14 162	0.24 478	0.11 284	0.13 311	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

Occ-G	0.08 92	0.05 45	0.06 5	0.14 71	0.07 142	0.08 94	0.14 261	0.13 128	0.15 269	0.07 80	0.11 268	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 185	0.10 525	0.31 640	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.11 211	0.07 1	0.12 610	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.05 215

RAFT-Stereo-weight	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.19 351	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

CAS++	0.11 318	0.07 251	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.24 465	0.14 241	0.11 284	0.09 174	0.11 312	0.07 186	0.14 404	0.09 110	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.07 406	0.07 398	0.08 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.20 556	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.08 30	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MyStereo8	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.15 131	0.09 370	0.18 525	0.14 261	0.19 351	0.22 449	0.12 329	0.18 413	0.11 312	0.10 335	0.16 467	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.09 535

EKT-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.15 131	0.10 486	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.21 435	0.11 284	0.08 135	0.12 334	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

PCWNet_CMD	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.14 261	0.29 559	0.36 603	0.14 392	0.20 436	0.21 506	0.12 406	0.17 501	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

CFNet_ucs	0.15 508	0.08 378	0.16 499	0.16 230	0.11 539	0.14 424	0.14 261	0.30 573	0.34 590	0.16 448	0.24 494	0.23 542	0.14 472	0.18 525	0.15 499	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.09 535

GCAPDPT-zeroshot	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.14 162	0.16 309	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

Any-RAFT	0.10 264	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.07 142	0.13 387	0.14 261	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.12 291	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

SDNR	0.19 578	0.08 378	0.19 566	0.16 230	0.12 575	0.77 720	0.14 261	0.25 484	0.32 571	0.19 514	0.24 494	0.19 485	0.13 448	0.19 541	0.15 499	0.16 670	0.18 687	0.14 642	0.11 611	0.08 468	0.11 595

anonymousdsp2	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.16 230	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.22 449	0.13 364	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.14 404	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

iinet-f	0.16 531	0.06 125	0.45 672	0.14 71	0.10 486	0.21 584	0.14 261	0.27 524	0.23 461	0.21 552	0.24 494	0.21 506	0.15 490	0.18 525	0.21 587	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.09 533	0.10 567

CES	0.08 92	0.04 1	0.08 62	0.14 71	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.09 60	0.08 141	0.09 174	0.11 312	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

knoymous	0.11 318	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.07 142	0.15 451	0.14 261	0.19 351	0.13 208	0.11 284	0.17 385	0.13 367	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

riskmin	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.14 424	0.14 261	0.18 320	0.14 241	0.11 284	0.14 327	0.16 434	0.11 373	0.14 404	0.12 376	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.08 488

MC-Stereo	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.12 94	0.10 88	0.09 196	0.12 291	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

x	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.18 525	0.14 261	0.22 417	0.20 418	0.15 419	0.19 424	0.19 485	0.17 541	0.18 525	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

BUS	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.22 611	0.10 486	0.19 550	0.14 261	0.34 625	0.19 394	0.17 467	0.22 472	0.16 434	0.13 448	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

CRFU-Net	0.16 531	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.19 550	0.14 261	0.26 502	0.20 418	0.28 630	0.27 548	0.29 599	0.17 541	0.19 541	0.17 530	0.09 509	0.09 589	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.08 488

NINENet	0.16 531	0.10 525	0.15 463	0.17 317	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.40 669	0.36 603	0.18 497	0.21 460	0.16 434	0.13 448	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.08 553	0.10 561	0.07 406	0.10 566	0.09 535

IPLG	0.10 264	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.20 363	0.15 269	0.12 329	0.17 385	0.07 133	0.07 186	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

MIPNet	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.24 478	0.11 284	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.13 369	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

test-3	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.12 94	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.04 78

test_1	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.12 94	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.04 78

STrans-v2	0.10 264	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.21 390	0.11 121	0.11 284	0.15 348	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

NF-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

OCTAStereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

NRIStereo	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.18 411	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.16 246	0.15 269	0.12 329	0.14 327	0.13 367	0.12 406	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.07 417

ASMatch	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.16 230	0.10 486	0.07 47	0.14 261	0.17 285	0.17 340	0.12 329	0.16 361	0.16 434	0.10 335	0.13 369	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.08 488

RE-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

TVStereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

rafts_anoy	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.17 285	0.14 241	0.13 364	0.13 311	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.09 512	0.11 611	0.07 398	0.06 327

TANstereo	0.09 185	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.11 274	0.14 261	0.15 205	0.19 394	0.11 284	0.15 348	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

CFNet_pseudo	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.27 524	0.34 590	0.14 392	0.21 460	0.22 524	0.13 448	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.07 398	0.07 417

RALCasStereoNet	0.10 264	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.17 285	0.11 121	0.12 329	0.17 385	0.14 390	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

sCroCo_RVC	0.12 398	0.09 462	0.23 603	0.24 644	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.17 285	0.14 241	0.10 247	0.13 311	0.12 334	0.07 186	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.05 176	0.07 417

111	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.21 390	0.23 461	0.11 284	0.12 291	0.14 390	0.11 373	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.05 215

psmorigin	0.25 647	0.15 620	0.34 655	0.17 317	0.13 598	0.23 609	0.14 261	0.34 625	0.33 578	0.41 680	0.55 684	0.41 671	0.37 680	0.34 663	0.27 650	0.11 585	0.15 672	0.11 593	0.11 611	0.12 606	0.16 668

Gwc-CoAtRS	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.17 285	0.17 340	0.08 141	0.10 213	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

CREStereo	0.09 185	0.04 1	0.08 62	0.11 1	0.06 33	0.13 387	0.14 261	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.13 311	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.06 327
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.12 7	0.06 33	0.12 329	0.14 261	0.15 205	0.11 121	0.09 196	0.13 311	0.10 281	0.07 186	0.13 369	0.10 217	0.15 654	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.07 398	0.06 327

FADNet-RVC-Resample	0.16 531	0.11 552	0.31 640	0.22 611	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.25 484	0.24 478	0.24 590	0.27 548	0.20 497	0.15 490	0.16 467	0.15 499	0.07 360	0.08 553	0.12 613	0.10 577	0.09 533	0.10 567

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 612	0.21 666	0.24 607	0.26 660	0.11 539	0.23 609	0.14 261	0.39 665	0.24 478	0.32 656	0.36 618	0.30 609	0.21 588	0.19 541	0.21 587	0.17 675	0.14 666	0.21 680	0.16 669	0.12 606	0.12 608

R-Stereo Train	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.23 441	0.11 121	0.12 329	0.19 424	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215

RAFT-Stereo	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.23 441	0.11 121	0.12 329	0.19 424	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 463	0.07 251	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.14 261	0.29 559	0.20 418	0.17 467	0.25 522	0.21 506	0.18 556	0.20 566	0.19 561	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.08 487	0.06 311	0.06 327

MSMDNet	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.14 261	0.29 559	0.36 603	0.14 392	0.21 460	0.21 506	0.12 406	0.17 501	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

ccs_rob	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.27 524	0.34 590	0.14 392	0.21 460	0.22 524	0.13 448	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

HSM	0.15 508	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.16 483	0.14 261	0.28 544	0.25 500	0.19 514	0.23 481	0.37 653	0.16 518	0.20 566	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.06 327

iResNet_ROB	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.14 71	0.07 142	0.18 525	0.14 261	0.26 502	0.31 564	0.22 568	0.25 522	0.23 542	0.15 490	0.15 432	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.08 468	0.08 488

noway7	0.10 264	0.07 251	0.13 373	0.20 556	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.28 544	0.16 309	0.11 284	0.11 268	0.07 133	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.12 7	0.07 142	0.08 94	0.15 350	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.10 213	0.05 5	0.07 186	0.06 1	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

Weightmod	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.12 164	0.11 284	0.10 213	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.08 553	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.03 2

Anonymus	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.15 205	0.10 88	0.07 80	0.06 25	0.07 133	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.06 327

TestStereo_HLe17	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.15 350	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.14 327	0.11 312	0.09 288	0.13 369	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.06 327

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.12 94	0.11 121	0.06 26	0.11 268	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.15 490	0.10 129	0.14 466	0.07 360	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.06 327

Lsterematch	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.16 230	0.07 142	0.13 387	0.15 350	0.14 162	0.17 340	0.16 448	0.18 413	0.15 419	0.15 490	0.12 311	0.14 466	0.07 360	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.06 327

FE-Mocha	0.09 185	0.06 125	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.18 320	0.16 309	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

xyz-stereo	0.13 426	0.07 251	0.20 578	0.15 131	0.05 2	0.20 566	0.15 350	0.17 285	0.31 564	0.15 419	0.29 574	0.26 572	0.16 518	0.13 369	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

coex_refinement	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.15 350	0.26 502	0.29 546	0.18 497	0.20 436	0.22 524	0.17 541	0.16 467	0.18 548	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.09 533	0.08 488

SCV_C0	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.16 230	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

FACV-RUCA	0.13 426	0.11 552	0.12 317	0.19 487	0.12 575	0.15 451	0.15 350	0.22 417	0.20 418	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.16 518	0.14 404	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.10 566	0.08 488

castereo	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.15 350	0.14 162	0.18 374	0.08 141	0.10 213	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

PAM_32	0.09 185	0.05 45	0.17 530	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.09 243	0.07 186	0.14 404	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.06 327

rvit_stereo_0083	0.12 398	0.08 378	0.17 530	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.14 162	0.26 514	0.11 284	0.14 327	0.13 367	0.10 335	0.12 311	0.12 376	0.10 553	0.08 553	0.09 512	0.07 406	0.07 398	0.05 215

rvit_stereo_0080	0.10 264	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.14 390	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.05 215

H2IRNET	0.10 264	0.09 462	0.09 136	0.18 411	0.09 370	0.12 329	0.15 350	0.14 162	0.21 435	0.10 247	0.10 213	0.10 281	0.10 335	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.06 311	0.05 215

MGS-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.12 317	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.15 350	0.12 94	0.12 164	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

AE-Stereo	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.19 394	0.09 196	0.14 327	0.12 334	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

CoDeX	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.23 441	0.27 524	0.13 364	0.17 385	0.16 434	0.11 373	0.14 404	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

ACVNet-DCA	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.07 417

xx1	0.11 318	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.16 246	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.16 434	0.16 518	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

1test111	0.11 318	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.15 432	0.16 515	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.07 417

cc1	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.16 246	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

11t1	0.12 398	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.17 506	0.15 350	0.18 320	0.15 269	0.15 419	0.15 348	0.16 434	0.16 518	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

ff7	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

IGEVStereo-DCA	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.10 486	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ffff	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

11t	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

whm_eth	0.10 264	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.14 390	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.05 215

plain	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.13 208	0.13 364	0.15 348	0.09 243	0.12 406	0.13 369	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.06 327

RAFT-Test	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.13 208	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

4D-IteraStereo	0.09 185	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.10 247	0.11 268	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.03 1	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.05 215

LoS_RVC	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.15 350	0.11 67	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.06 44	0.09 288	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.03 2

anonymousdsp	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

CBFPSM	0.14 463	0.06 125	0.26 615	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.22 417	0.23 461	0.20 537	0.27 548	0.24 548	0.16 518	0.16 467	0.18 548	0.06 176	0.06 444	0.06 209	0.07 406	0.07 398	0.07 417

ProNet	0.09 185	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.15 205	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.06 327

qqq	0.13 426	0.09 462	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.15 419	0.19 424	0.16 434	0.16 518	0.15 432	0.16 515	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

ccc-4	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

BSDual-CNN	0.15 508	0.09 462	0.14 414	0.22 611	0.10 486	0.14 424	0.15 350	0.34 625	0.19 394	0.17 467	0.22 472	0.25 562	0.16 518	0.15 432	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

hknet	0.15 508	0.11 552	0.13 373	0.22 611	0.11 539	0.14 424	0.15 350	0.34 625	0.25 500	0.17 467	0.22 472	0.22 524	0.18 556	0.17 501	0.12 376	0.07 360	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

IGEV-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.14 392	0.11 268	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

iRaft-Stereo_20w	0.09 185	0.05 45	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.18 320	0.10 88	0.11 284	0.08 135	0.08 201	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

IPLGR_C	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.14 392	0.10 213	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

AASNet	0.16 531	0.08 378	0.12 317	0.19 487	0.09 370	0.18 525	0.15 350	0.37 653	0.37 610	0.19 514	0.23 481	0.20 497	0.16 518	0.17 501	0.20 567	0.10 553	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.09 535

ACRE	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.14 241	0.14 392	0.10 213	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

AACVNet	0.16 531	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.10 486	0.18 525	0.15 350	0.23 441	0.24 478	0.27 615	0.27 548	0.28 590	0.17 541	0.19 541	0.16 515	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.07 406	0.10 566	0.09 535

GANet-ADL	0.13 426	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.10 486	0.18 525	0.15 350	0.30 573	0.20 418	0.13 364	0.18 413	0.19 485	0.12 406	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.08 488

CrosDoStereo	0.12 398	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.15 419	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

LCNet	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.15 348	0.16 434	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.15 657

TransformOpticalFlow	0.10 264	0.08 378	0.13 373	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.19 351	0.15 269	0.12 329	0.17 385	0.11 312	0.11 373	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

PSM-AAD	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.20 363	0.13 208	0.12 329	0.14 327	0.18 470	0.11 373	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.14 650

FTStereo	0.12 398	0.06 125	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.21 390	0.18 374	0.12 329	0.24 494	0.12 334	0.12 406	0.13 369	0.13 423	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.10 567

KYRaft	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.22 417	0.12 164	0.13 364	0.16 361	0.20 497	0.10 335	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.06 311	0.16 668

DeepStereo_LL	0.12 398	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.15 419	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

DEmStereo	0.12 398	0.06 125	0.14 414	0.14 71	0.10 486	0.16 483	0.15 350	0.16 246	0.24 478	0.17 467	0.24 494	0.13 367	0.14 472	0.12 311	0.13 423	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

PFNet	0.12 398	0.06 125	0.17 530	0.17 317	0.08 234	0.09 152	0.15 350	0.26 502	0.20 418	0.16 448	0.16 361	0.14 390	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

IRAFT_RVC	0.12 398	0.08 378	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.07 47	0.15 350	0.24 465	0.23 461	0.14 392	0.14 327	0.15 419	0.12 406	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.06 327

GMM-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.11 284	0.15 348	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.09 535

Prome-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.22 417	0.13 208	0.12 329	0.17 385	0.13 367	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.09 535

pcwnet_v2	0.19 578	0.10 525	0.26 615	0.17 317	0.14 620	0.18 525	0.15 350	0.37 653	0.46 658	0.19 514	0.24 494	0.21 506	0.19 572	0.20 566	0.19 561	0.13 636	0.10 611	0.10 561	0.10 577	0.11 589	0.13 631

test_xeample3	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.13 208	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

EAI-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.16 246	0.09 60	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.09 64	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.04 78

CFNet-RSSM	0.09 185	0.07 251	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.16 246	0.17 340	0.08 141	0.12 291	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

FENet	0.13 426	0.08 378	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.14 424	0.15 350	0.22 417	0.23 461	0.17 467	0.23 481	0.16 434	0.12 406	0.14 404	0.15 499	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

FADNet-RVC	0.20 590	0.20 660	0.38 662	0.21 591	0.16 651	0.20 566	0.15 350	0.26 502	0.26 514	0.26 609	0.32 594	0.26 572	0.21 588	0.22 596	0.19 561	0.12 610	0.13 655	0.12 613	0.14 647	0.13 626	0.18 680

SHD	0.26 656	0.15 620	0.30 638	0.24 644	0.18 673	0.22 593	0.15 350	0.38 661	0.71 712	0.32 656	0.41 655	0.36 648	0.28 645	0.32 657	0.29 662	0.12 610	0.11 624	0.14 642	0.13 643	0.16 667	0.20 686

HSM-Net_RVC	0.14 463	0.08 378	0.11 268	0.15 131	0.08 234	0.15 451	0.15 350	0.27 524	0.29 546	0.19 514	0.21 460	0.29 599	0.14 472	0.17 501	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.16 531	0.11 552	0.15 463	0.17 317	0.10 486	0.17 506	0.15 350	0.32 596	0.21 435	0.19 514	0.21 460	0.22 524	0.18 556	0.20 566	0.15 499	0.13 636	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.11 589	0.10 567

PWCDC_ROB	0.20 590	0.13 598	0.22 594	0.24 644	0.11 539	0.19 550	0.15 350	0.33 616	0.54 682	0.29 639	0.50 677	0.21 506	0.15 490	0.27 628	0.20 567	0.11 585	0.09 589	0.10 561	0.08 487	0.11 589	0.09 535

WCMA_ROB	0.24 635	0.11 552	0.22 594	0.17 317	0.14 620	0.32 661	0.15 350	0.32 596	0.32 571	0.38 671	0.53 680	0.40 669	0.34 673	0.34 663	0.25 631	0.11 585	0.12 640	0.12 613	0.10 577	0.14 642	0.14 650

pmcnn	0.15 508	0.07 251	0.19 566	0.15 131	0.07 142	0.20 566	0.15 350	0.24 465	0.26 514	0.21 552	0.34 611	0.28 590	0.18 556	0.18 525	0.17 530	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.07 398	0.06 327

Weightmod_eth	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.08 141	0.08 135	0.09 243	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.07 520	0.06 209	0.07 406	0.04 50	0.03 2

AANet	0.30 673	0.19 654	1.03 724	0.16 230	0.13 598	0.22 593	0.16 424	0.30 573	0.62 699	0.60 701	0.52 679	0.46 683	0.38 681	0.23 607	0.32 678	0.12 610	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.13 626	0.12 608

Selective-IGEV-i16pc	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.15 131	0.11 539	0.38 684	0.16 424	0.23 441	0.16 309	0.10 247	0.15 348	0.09 243	0.06 71	0.13 369	0.10 217	0.10 553	0.08 553	0.06 209	0.07 406	0.09 533	0.09 535

Selective-IGEV-i16pb	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.15 131	0.11 539	0.41 689	0.16 424	0.28 544	0.23 461	0.11 284	0.20 436	0.10 281	0.07 186	0.17 501	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.06 209	0.08 487	0.09 533	0.10 567

Selective-IGEV-i1	0.13 426	0.07 251	0.12 317	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.16 424	0.22 417	0.30 556	0.16 448	0.17 385	0.16 434	0.10 335	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

WQFJX	0.10 264	0.07 251	0.09 136	0.21 591	0.09 370	0.12 329	0.16 424	0.18 320	0.17 340	0.12 329	0.10 213	0.07 133	0.09 288	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.07 520	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

NLSM3	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.18 320	0.16 309	0.06 26	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.07 406	0.03 1	0.03 2

NLSM1	0.10 264	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.13 387	0.16 424	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.10 213	0.06 44	0.10 335	0.10 129	0.11 307	0.07 360	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.05 176	0.05 215

MSAF-DinoV2	0.22 612	0.11 552	0.23 603	0.17 317	0.10 486	0.27 645	0.16 424	0.37 653	0.55 683	0.21 552	0.27 548	0.47 687	0.27 634	0.35 669	0.39 695	0.09 509	0.06 444	0.07 324	0.09 535	0.12 606	0.10 567

G2L-ROB	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.13 23	0.08 234	0.14 424	0.16 424	0.25 484	0.18 374	0.19 514	0.18 413	0.20 497	0.14 472	0.17 501	0.16 515	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.09 535

G2L-Stereo_test	0.14 463	0.07 251	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.16 424	0.30 573	0.28 539	0.20 537	0.23 481	0.20 497	0.16 518	0.17 501	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.06 327

HART	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.08 141	0.10 213	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.04 78

tt45	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.09 196	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

mms	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.16 230	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.03 2

ours_stereo	0.09 185	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.12 311	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.03 2

tg	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.20 363	0.12 164	0.08 141	0.11 268	0.11 312	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.04 78

PAM	0.10 264	0.05 45	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.16 424	0.15 205	0.16 309	0.12 329	0.09 174	0.09 243	0.07 186	0.13 369	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.06 327

rvit_0105_6	0.14 463	0.09 462	0.18 554	0.17 317	0.10 486	0.10 217	0.16 424	0.19 351	0.26 514	0.12 329	0.18 413	0.17 456	0.12 406	0.18 525	0.12 376	0.15 654	0.11 624	0.12 613	0.10 577	0.09 533	0.06 327

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 318	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.13 598	0.13 387	0.16 424	0.23 441	0.17 340	0.10 247	0.12 291	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.08 488

test_sample7	0.15 508	0.10 525	0.16 499	0.14 71	0.11 539	0.16 483	0.16 424	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.16 467	0.16 515	0.12 610	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.10 566	0.10 567

test_sample1	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.13 23	0.08 234	0.19 550	0.16 424	0.20 363	0.15 269	0.14 392	0.22 472	0.18 470	0.16 518	0.17 501	0.14 466	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.07 417

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.15 451	0.16 424	0.18 320	0.18 374	0.10 247	0.09 174	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.07 398	0.06 327

rrr	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.10 486	0.11 274	0.16 424	0.16 246	0.15 269	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

tt1	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.12 329	0.16 424	0.15 205	0.19 394	0.09 196	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

HH	0.09 185	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

HanStereo	0.09 185	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

GASNet	0.22 612	0.23 673	0.33 647	0.26 660	0.17 666	0.26 635	0.16 424	0.44 686	0.42 638	0.27 615	0.24 494	0.30 609	0.15 490	0.27 628	0.18 548	0.12 610	0.08 553	0.12 613	0.11 611	0.16 667	0.07 417

IER	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.16 424	0.25 484	0.26 514	0.18 497	0.25 522	0.17 456	0.20 584	0.16 467	0.14 466	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

UDGNet	0.14 463	0.13 598	0.16 499	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.16 424	0.21 390	0.27 524	0.20 537	0.20 436	0.16 434	0.13 448	0.16 467	0.13 423	0.10 553	0.06 444	0.09 512	0.07 406	0.06 311	0.07 417

ADLNet2	0.16 531	0.09 462	0.13 373	0.16 230	0.09 370	0.20 566	0.16 424	0.31 585	0.39 621	0.16 448	0.20 436	0.20 497	0.18 556	0.21 583	0.22 596	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.07 417

THIR-Stereo	0.12 398	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.08 234	0.14 424	0.16 424	0.17 285	0.25 500	0.16 448	0.24 494	0.14 390	0.12 406	0.12 311	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

GrayStereo	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.09 370	0.09 152	0.16 424	0.18 320	0.17 340	0.14 392	0.17 385	0.17 456	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.10 567

XX-TBD	0.09 185	0.06 125	0.07 13	0.14 71	0.07 142	0.12 329	0.16 424	0.14 162	0.13 208	0.11 284	0.12 291	0.09 243	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.06 33	0.10 217	0.16 424	0.17 285	0.14 241	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.09 288	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.03 2

AFF-stereo	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.17 285	0.09 60	0.10 247	0.12 291	0.09 243	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.03 2

GMStereo	0.13 426	0.14 610	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.15 451	0.16 424	0.20 363	0.24 478	0.16 448	0.17 385	0.10 281	0.10 335	0.16 467	0.13 423	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.15 451	0.16 424	0.28 544	0.27 524	0.14 392	0.17 385	0.12 334	0.13 448	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.06 327

EDNetEfficientorigin	7.91 746	0.31 694	153.02 776	0.19 487	0.09 370	0.21 584	0.16 424	0.22 417	0.59 692	0.72 710	0.67 700	0.42 672	0.50 707	0.24 617	0.39 695	0.08 445	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.12 606	0.10 567

PSMNet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.15 131	0.08 234	0.13 387	0.16 424	0.24 465	0.24 478	0.16 448	0.28 562	0.22 524	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.11 585	0.06 444	0.09 512	0.12 632	0.08 468	0.07 417

edge stereo	0.22 612	0.13 598	0.20 578	0.21 591	0.13 598	0.23 609	0.16 424	0.32 596	0.42 638	0.32 656	0.40 644	0.38 657	0.35 676	0.25 623	0.24 621	0.13 636	0.11 624	0.14 642	0.11 611	0.12 606	0.13 631

RTSC	0.23 628	0.12 570	0.28 627	0.21 591	0.13 598	0.28 652	0.16 424	0.35 640	0.66 708	0.27 615	0.33 607	0.30 609	0.21 588	0.31 650	0.29 662	0.10 553	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.13 626	0.13 631

LE_ROB	0.50 702	0.07 251	0.14 414	0.15 131	0.08 234	0.24 614	0.16 424	0.22 417	1.81 742	4.63 747	0.67 700	0.47 687	0.44 699	0.20 566	0.29 662	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

monster_256*512	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.21 591	0.10 486	0.12 329	0.17 466	0.26 502	0.18 374	0.12 329	0.12 291	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

RT-IGEV	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.15 131	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.24 465	0.27 524	0.16 448	0.17 385	0.17 456	0.10 335	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.07 398	0.07 417

WQFJA1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.20 556	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.17 285	0.17 340	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

WQFJX1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.22 611	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.18 320	0.17 340	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.10 335	0.11 211	0.09 110	0.07 360	0.08 553	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

NLMM	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.20 556	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.17 285	0.17 340	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

LG-Stereo	0.08 92	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.17 466	0.11 67	0.08 30	0.05 2	0.07 69	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.04 78

fffft	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.07 69	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.05 215
1: 1. 1
fffy	0.09 185	0.08 378	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.13 387	0.17 466	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.05 215

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 318	0.05 45	0.14 414	0.15 131	0.20 680	0.09 152	0.17 466	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.14 327	0.10 281	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.09 535

rvit_stereo_ft	0.12 398	0.07 251	0.13 373	0.19 487	0.10 486	0.12 329	0.17 466	0.16 246	0.16 309	0.12 329	0.13 311	0.15 419	0.10 335	0.14 404	0.13 423	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

test_sample3	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.14 71	0.09 370	0.19 550	0.17 466	0.26 502	0.18 374	0.16 448	0.22 472	0.19 485	0.15 490	0.17 501	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.09 533	0.08 488

SMFormer	0.14 463	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.06 327

tta	0.14 463	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.06 327

qqq1	0.13 426	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

fff1	0.13 426	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

ffm	0.12 398	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.06 327

ff1	0.13 426	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.06 327

mmx	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.27 524	0.25 500	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.08 468	0.08 488

xxx	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.27 524	0.25 500	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.08 468	0.08 488

gwcnet-sp	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

scenet	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

CASS	0.13 426	0.12 570	0.11 268	0.23 635	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.18 320	0.19 394	0.17 467	0.18 413	0.15 419	0.15 490	0.14 404	0.14 466	0.09 509	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.09 533	0.07 417
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.16 230	0.11 539	0.11 274	0.17 466	0.18 320	0.17 340	0.11 284	0.18 413	0.10 281	0.10 335	0.15 432	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.04 78

anonymousa	0.13 426	0.07 251	0.13 373	0.18 411	0.09 370	0.13 387	0.17 466	0.19 351	0.29 546	0.15 419	0.24 494	0.15 419	0.14 472	0.14 404	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.09 535	0.05 176	0.06 327

ssnet	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

DCANet-4	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.18 320	0.19 394	0.13 364	0.16 361	0.09 243	0.14 472	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

fff	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

ADStereo(finetuned)	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.13 364	0.17 385	0.10 281	0.12 406	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

psmg	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.17 466	0.29 559	0.19 394	0.17 467	0.21 460	0.25 562	0.16 518	0.15 432	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.06 327

CSP-Net	0.16 531	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.19 550	0.17 466	0.25 484	0.32 571	0.25 603	0.30 581	0.24 548	0.15 490	0.21 583	0.18 548	0.09 509	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

DAS	0.15 508	0.08 378	0.18 554	0.19 487	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.27 524	0.29 546	0.18 497	0.25 522	0.21 506	0.15 490	0.16 467	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

SepStereo	0.15 508	0.08 378	0.18 554	0.19 487	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.27 524	0.29 546	0.18 497	0.25 522	0.21 506	0.15 490	0.25 623	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

IPLGR	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.17 466	0.21 390	0.24 478	0.11 284	0.12 291	0.11 312	0.08 241	0.12 311	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

DRaft	0.12 398	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.14 424	0.17 466	0.21 390	0.30 556	0.17 467	0.28 562	0.10 281	0.15 490	0.10 129	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

iRaftStereo_RVC	0.10 264	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.09 370	0.11 274	0.17 466	0.18 320	0.12 164	0.09 196	0.12 291	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.04 78

GEStereo_RVC	0.17 552	0.12 570	0.15 463	0.22 611	0.11 539	0.19 550	0.17 466	0.32 596	0.48 660	0.20 537	0.25 522	0.17 456	0.13 448	0.21 583	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.08 488

Anonymous3	0.16 531	0.13 598	0.33 647	0.26 660	0.14 620	0.27 645	0.17 466	0.28 544	0.28 539	0.15 419	0.17 385	0.14 390	0.10 335	0.15 432	0.12 376	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.08 468	0.11 595

ADLNet	0.16 531	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.10 486	0.16 483	0.17 466	0.32 596	0.27 524	0.22 568	0.27 548	0.24 548	0.16 518	0.18 525	0.21 587	0.10 553	0.06 444	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

HCRNet	0.16 531	0.24 676	0.12 317	0.35 694	0.11 539	0.15 451	0.17 466	0.26 502	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.21 506	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.11 585	0.07 520	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.07 417

DCANet	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.13 364	0.17 385	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

csc	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

cscssc	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

acv_ft	0.15 508	0.09 462	0.15 463	0.19 487	0.10 486	0.16 483	0.17 466	0.25 484	0.33 578	0.19 514	0.26 539	0.21 506	0.17 541	0.17 501	0.18 548	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

GANet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.13 23	0.08 234	0.14 424	0.17 466	0.22 417	0.21 435	0.17 467	0.24 494	0.23 542	0.15 490	0.16 467	0.15 499	0.10 553	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

MFN_U_SF_RVC	0.32 677	0.21 666	0.55 685	0.30 687	0.15 640	0.34 671	0.17 466	0.52 703	0.46 658	0.46 691	0.55 684	0.59 698	0.39 684	0.35 669	0.37 691	0.15 654	0.14 666	0.18 675	0.21 684	0.16 667	0.15 657

DMCA	0.14 463	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.23 441	0.27 524	0.14 392	0.19 424	0.17 456	0.18 556	0.15 432	0.17 530	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.09 533	0.10 567

CVANet_RVC	0.18 566	0.10 525	0.14 414	0.21 591	0.10 486	0.18 525	0.17 466	0.34 625	0.33 578	0.22 568	0.31 590	0.28 590	0.18 556	0.23 607	0.17 530	0.12 610	0.08 553	0.12 613	0.11 611	0.09 533	0.07 417

PS-NSSS	0.20 590	0.21 666	0.23 603	0.20 556	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.36 647	0.25 500	0.27 615	0.33 607	0.27 580	0.24 611	0.20 566	0.20 567	0.15 654	0.12 640	0.17 666	0.14 647	0.10 566	0.08 488

MLCV	0.12 398	0.07 251	0.16 499	0.18 411	0.06 33	0.15 451	0.17 466	0.19 351	0.21 435	0.18 497	0.25 522	0.17 456	0.13 448	0.14 404	0.13 423	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

DispFullNet	0.27 658	0.21 666	0.65 698	0.28 676	0.16 651	0.26 635	0.17 466	0.33 616	0.58 691	0.27 615	0.38 630	0.43 675	0.23 605	0.38 682	0.23 608	0.12 610	0.06 444	0.19 677	0.11 611	0.21 683	0.15 657

zzzzzzz1	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.21 591	0.10 486	0.12 329	0.18 516	0.22 417	0.20 418	0.13 364	0.12 291	0.08 201	0.08 241	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

DN	0.10 264	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.09 370	0.12 329	0.18 516	0.17 285	0.16 309	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.11 585	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.09 535

MonStereo1	0.47 701	0.26 682	0.58 691	0.28 676	0.20 680	0.39 686	0.18 516	0.49 696	0.64 704	0.52 694	0.87 715	1.01 716	0.57 714	0.50 700	0.56 714	0.53 719	0.31 715	0.54 716	0.40 710	0.33 707	0.34 707

z-ln-s-r	0.17 552	0.10 525	0.40 665	0.19 487	0.08 234	0.17 506	0.18 516	0.22 417	0.33 578	0.18 497	0.40 644	0.22 524	0.17 541	0.20 566	0.23 608	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.05 215

MM-Stereo_test2	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.18 516	0.15 205	0.14 241	0.07 80	0.10 213	0.07 133	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.12 329	0.18 516	0.21 390	0.20 418	0.09 196	0.11 268	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

RAStereo	0.10 264	0.09 462	0.08 62	0.20 556	0.08 234	0.13 387	0.18 516	0.15 205	0.17 340	0.10 247	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

test_sample5	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

test_sample4	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.08 234	0.19 550	0.18 516	0.26 502	0.17 340	0.16 448	0.25 522	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.08 488

test_sample2	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.18 516	0.21 390	0.16 309	0.14 392	0.20 436	0.19 485	0.15 490	0.15 432	0.12 376	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

MyStereo07	0.10 264	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.15 205	0.15 269	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.07 186	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.06 327

MyStereo06	0.10 264	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.18 516	0.19 351	0.12 164	0.12 329	0.08 135	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.06 327

MyStereo05	0.13 426	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.18 516	0.27 524	0.35 599	0.17 467	0.14 327	0.15 419	0.11 373	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.06 327

MyStereo04	0.13 426	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.29 559	0.38 617	0.17 467	0.14 327	0.16 434	0.10 335	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.06 327

mmm	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.17 317	0.09 370	0.17 506	0.18 516	0.21 390	0.15 269	0.15 419	0.23 481	0.21 506	0.16 518	0.16 467	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

DualNet	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

ACVNet-4b	0.39 686	0.53 707	0.55 685	0.45 704	0.24 691	0.47 693	0.18 516	0.49 696	0.64 704	0.42 683	0.45 668	0.60 699	0.27 634	0.34 663	0.24 621	0.33 706	0.14 666	0.48 710	0.42 712	0.30 702	0.26 699

LL-Strereo	0.13 426	0.09 462	0.11 268	0.20 556	0.10 486	0.11 274	0.18 516	0.32 596	0.24 478	0.15 419	0.15 348	0.14 390	0.13 448	0.19 541	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.04 50	0.05 215

dd	0.15 508	0.16 628	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.18 516	0.21 390	0.25 500	0.23 581	0.20 436	0.21 506	0.09 288	0.21 583	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.06 327

dad	0.17 552	0.20 660	0.20 578	0.16 230	0.11 539	0.20 566	0.18 516	0.21 390	0.28 539	0.30 644	0.24 494	0.29 599	0.13 448	0.19 541	0.16 515	0.18 676	0.09 589	0.11 593	0.09 535	0.11 589	0.07 417

SACVNet	0.18 566	0.12 570	0.14 414	0.17 317	0.13 598	0.22 593	0.18 516	0.31 585	0.30 556	0.23 581	0.31 590	0.30 609	0.22 597	0.22 596	0.17 530	0.11 585	0.08 553	0.10 561	0.10 577	0.12 606	0.14 650

s12784h	0.09 185	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.05 2	0.16 483	0.18 516	0.15 205	0.15 269	0.10 247	0.11 268	0.11 312	0.11 373	0.10 129	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

222	0.16 531	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.24 614	0.18 516	0.30 573	0.20 418	0.17 467	0.28 562	0.17 456	0.16 518	0.15 432	0.40 698	0.10 553	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.08 488

xxxx	0.15 508	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.23 609	0.18 516	0.31 585	0.19 394	0.14 392	0.28 562	0.22 524	0.14 472	0.15 432	0.26 642	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

ARAFT	0.12 398	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.20 363	0.12 164	0.12 329	0.13 311	0.14 390	0.11 373	0.15 432	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.10 561	0.09 535	0.05 176	0.04 78

ac_64	0.16 531	0.08 378	0.15 463	0.18 411	0.10 486	0.22 593	0.18 516	0.24 465	0.21 435	0.18 497	0.24 494	0.29 599	0.18 556	0.19 541	0.22 596	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.07 398	0.06 327

HGLStereo	0.17 552	0.08 378	0.19 566	0.17 317	0.12 575	0.18 525	0.18 516	0.31 585	0.32 571	0.21 552	0.32 594	0.25 562	0.18 556	0.19 541	0.20 567	0.09 509	0.09 589	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.10 567

CFNet-ft	0.14 463	0.07 251	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.16 483	0.18 516	0.22 417	0.24 478	0.17 467	0.26 539	0.24 548	0.14 472	0.16 467	0.14 466	0.11 585	0.06 444	0.08 424	0.09 535	0.09 533	0.08 488

FAT-Stereo	0.20 590	0.12 570	0.22 594	0.21 591	0.12 575	0.17 506	0.18 516	0.34 625	0.39 621	0.27 615	0.37 624	0.34 642	0.32 666	0.21 583	0.20 567	0.09 509	0.11 624	0.10 561	0.09 535	0.11 589	0.14 650

DMCA-RVC	0.17 552	0.10 525	0.15 463	0.24 644	0.11 539	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.24 478	0.21 552	0.26 539	0.25 562	0.27 634	0.18 525	0.20 567	0.12 610	0.08 553	0.13 628	0.10 577	0.10 566	0.08 488

S-Stereo	0.20 590	0.12 570	0.25 612	0.21 591	0.13 598	0.20 566	0.18 516	0.32 596	0.43 645	0.23 581	0.36 618	0.28 590	0.30 657	0.19 541	0.22 596	0.09 509	0.12 640	0.10 561	0.10 577	0.13 626	0.13 631

SuperB	0.20 590	0.10 525	0.56 688	0.16 230	0.09 370	0.18 525	0.18 516	0.24 465	0.50 672	0.26 609	0.39 638	0.17 456	0.21 588	0.22 596	0.21 587	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.12 606	0.10 567

ADCRef	0.19 578	0.12 570	0.41 668	0.20 556	0.12 575	0.22 593	0.18 516	0.32 596	0.36 603	0.26 609	0.32 594	0.17 456	0.23 605	0.24 617	0.24 621	0.07 360	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

TDLM	0.17 552	0.12 570	0.13 373	0.24 644	0.10 486	0.18 525	0.18 516	0.36 647	0.30 556	0.21 552	0.28 562	0.28 590	0.18 556	0.23 607	0.18 548	0.11 585	0.07 520	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.08 488

CFNet_RVC	0.14 463	0.07 251	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.16 483	0.18 516	0.22 417	0.24 478	0.17 467	0.26 539	0.24 548	0.14 472	0.16 467	0.14 466	0.11 585	0.06 444	0.08 424	0.09 535	0.09 533	0.08 488

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 552	0.10 525	0.22 594	0.20 556	0.10 486	0.15 451	0.18 516	0.31 585	0.25 500	0.21 552	0.30 581	0.25 562	0.17 541	0.21 583	0.20 567	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.08 488
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	0.17 552	0.12 570	0.15 463	0.20 556	0.09 370	0.18 525	0.18 516	0.26 502	0.23 461	0.26 609	0.40 644	0.22 524	0.17 541	0.21 583	0.20 567	0.08 445	0.05 286	0.09 512	0.10 577	0.07 398	0.07 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 426	0.10 525	0.18 554	0.19 487	0.08 234	0.13 387	0.18 516	0.20 363	0.26 514	0.15 419	0.23 481	0.15 419	0.13 448	0.14 404	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

DISCO	0.19 578	0.09 462	0.22 594	0.17 317	0.10 486	0.25 625	0.18 516	0.27 524	0.44 650	0.22 568	0.31 590	0.33 635	0.26 626	0.28 640	0.28 658	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.09 535

DLCB_ROB	0.18 566	0.10 525	0.15 463	0.23 635	0.11 539	0.24 614	0.18 516	0.29 559	0.28 539	0.27 615	0.28 562	0.28 590	0.24 611	0.19 541	0.20 567	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.07 398	0.07 417

SGM_RVC	0.23 628	0.12 570	0.15 463	0.15 131	0.09 370	0.33 668	0.18 516	0.34 625	0.31 564	0.44 687	0.37 624	0.53 695	0.35 676	0.35 669	0.24 621	0.13 636	0.13 655	0.13 628	0.13 643	0.10 566	0.11 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S	0.12 398	0.08 378	0.09 136	0.20 556	0.08 234	0.13 387	0.19 557	0.17 285	0.16 309	0.13 364	0.11 268	0.13 367	0.10 335	0.11 211	0.13 423	0.09 509	0.07 520	0.13 628	0.15 664	0.06 311	0.04 78

DStereoO	0.24 635	0.18 650	0.18 554	0.20 556	0.14 620	0.21 584	0.19 557	0.32 596	0.41 630	0.29 639	0.21 460	0.32 631	0.27 634	0.41 694	0.27 650	0.46 715	0.12 640	0.31 703	0.11 611	0.15 658	0.12 608

NLCSM	0.11 318	0.09 462	0.09 136	0.23 635	0.11 539	0.12 329	0.19 557	0.18 320	0.18 374	0.12 329	0.11 268	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.07 360	0.08 553	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.05 215

xyz-stereo-finetune2	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.19 557	0.17 285	0.12 164	0.15 419	0.15 348	0.17 456	0.12 406	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.06 327

xyz-stereo-finetune	0.11 318	0.08 378	0.13 373	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.19 557	0.17 285	0.19 394	0.12 329	0.14 327	0.15 419	0.10 335	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.05 215

MM-Stereo_test3	0.10 264	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.07 142	0.12 329	0.19 557	0.24 465	0.19 394	0.06 26	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

PSMNet-RUCA	0.27 658	0.33 696	0.41 668	0.36 696	0.32 704	0.18 525	0.19 557	0.42 680	0.30 556	0.33 660	0.41 655	0.39 665	0.25 620	0.31 650	0.20 567	0.18 676	0.10 611	0.25 687	0.15 664	0.21 683	0.16 668

rvit_0105_4	0.14 463	0.09 462	0.17 530	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.19 557	0.23 441	0.27 524	0.14 392	0.20 436	0.17 456	0.13 448	0.17 501	0.13 423	0.15 654	0.11 624	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.06 327

test_sample6	0.14 463	0.08 378	0.13 373	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.19 557	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.19 485	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

CroCo-Stereo Lap2	0.09 185	0.09 462	0.08 62	0.22 611	0.09 370	0.09 152	0.19 557	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.05 215

CroCo-Stereo	0.09 185	0.08 378	0.08 62	0.22 611	0.09 370	0.09 152	0.19 557	0.15 205	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.08 201	0.06 71	0.08 30	0.07 1	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.04 78
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
psm_up	0.18 566	0.10 525	0.18 554	0.20 556	0.11 539	0.17 506	0.19 557	0.37 653	0.34 590	0.21 552	0.28 562	0.29 599	0.24 611	0.20 566	0.22 596	0.09 509	0.10 611	0.11 593	0.11 611	0.08 468	0.08 488

UNet	0.17 552	0.09 462	0.18 554	0.19 487	0.12 575	0.27 645	0.19 557	0.33 616	0.29 546	0.21 552	0.24 494	0.23 542	0.19 572	0.19 541	0.18 548	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.06 327

aanetorigin	0.22 612	0.17 639	0.56 688	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.19 557	0.20 363	0.33 578	0.49 692	0.48 672	0.29 599	0.27 634	0.20 566	0.23 608	0.08 445	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.10 566	0.09 535

GwcNet	0.20 590	0.13 598	0.19 566	0.18 411	0.12 575	0.24 614	0.19 557	0.35 640	0.43 645	0.20 537	0.32 594	0.33 635	0.20 584	0.22 596	0.24 621	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.09 533	0.10 567

cf-r	0.13 426	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.14 424	0.19 557	0.20 363	0.25 500	0.17 467	0.25 522	0.21 506	0.16 518	0.14 404	0.14 466	0.10 553	0.05 286	0.06 209	0.08 487	0.06 311	0.06 327

DSFCA	0.16 531	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.10 486	0.20 566	0.19 557	0.28 544	0.31 564	0.23 581	0.24 494	0.22 524	0.15 490	0.19 541	0.20 567	0.10 553	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

stereogan	0.22 612	0.11 552	0.21 588	0.20 556	0.12 575	0.31 660	0.19 557	0.35 640	0.44 650	0.22 568	0.39 638	0.35 646	0.27 634	0.33 660	0.22 596	0.10 553	0.12 640	0.10 561	0.10 577	0.14 642	0.13 631

CC-Net-ROB	0.28 663	0.31 694	0.36 656	0.29 685	0.15 640	0.25 625	0.19 557	0.45 689	0.33 578	0.39 673	0.37 624	0.39 665	0.31 661	0.27 628	0.26 642	0.24 700	0.19 690	0.30 702	0.23 691	0.18 678	0.15 657

DANet	0.21 603	0.15 620	0.28 627	0.25 655	0.13 598	0.22 593	0.19 557	0.27 524	0.27 524	0.28 630	0.32 594	0.35 646	0.31 661	0.31 650	0.23 608	0.11 585	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.13 626	0.11 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet_RVC	0.16 531	0.10 525	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.18 525	0.19 557	0.26 502	0.31 564	0.22 568	0.35 615	0.21 506	0.21 588	0.22 596	0.16 515	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327

SGM-ForestM	0.32 677	0.12 570	0.16 499	0.16 230	0.11 539	0.39 686	0.19 557	0.41 675	0.50 672	0.52 694	0.54 682	1.32 727	0.42 696	0.40 691	0.27 650	0.14 650	0.16 680	0.16 663	0.16 669	0.12 606	0.12 608

MDST_ROB	0.22 612	0.10 525	0.17 530	0.18 411	0.11 539	0.37 681	0.19 557	0.43 684	0.41 630	0.39 673	0.39 638	0.29 599	0.21 588	0.26 625	0.18 548	0.11 585	0.10 611	0.14 642	0.11 611	0.10 566	0.08 488

XPNet_ROB	0.22 612	0.11 552	0.19 566	0.22 611	0.13 598	0.22 593	0.19 557	0.34 625	0.40 627	0.30 644	0.39 638	0.39 665	0.26 626	0.26 625	0.28 658	0.15 654	0.10 611	0.10 561	0.10 577	0.13 626	0.12 608

PStereo	0.20 590	0.22 670	0.20 578	0.17 317	0.10 486	0.13 387	0.20 581	0.27 524	0.38 617	0.20 537	0.14 327	0.28 590	0.31 661	0.24 617	0.31 676	0.18 676	0.13 655	0.15 655	0.11 611	0.12 606	0.12 608

DStereoFS	0.27 658	0.22 670	0.31 640	0.22 611	0.15 640	0.22 593	0.20 581	0.50 700	0.48 660	0.28 630	0.44 666	0.33 635	0.34 673	0.52 704	0.29 662	0.12 610	0.11 624	0.15 655	0.13 643	0.16 667	0.16 668

DStereoSA	0.25 647	0.19 654	0.37 660	0.26 660	0.17 666	0.22 593	0.20 581	0.49 696	0.59 692	0.22 568	0.29 574	0.29 599	0.33 668	0.39 686	0.28 658	0.12 610	0.11 624	0.16 663	0.14 647	0.14 642	0.12 608

NLMM1	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.22 611	0.10 486	0.12 329	0.20 581	0.18 320	0.20 418	0.12 329	0.11 268	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.08 445	0.08 553	0.07 324	0.06 303	0.04 50	0.04 78

UGAM	0.13 426	0.10 525	0.09 136	0.22 611	0.08 234	0.12 329	0.20 581	0.17 285	0.23 461	0.21 552	0.16 361	0.13 367	0.13 448	0.19 541	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.13 628	0.11 611	0.07 398	0.05 215

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 566	0.09 462	0.29 635	0.15 131	0.10 486	0.22 593	0.20 581	0.26 502	0.39 621	0.25 603	0.42 661	0.24 548	0.15 490	0.20 566	0.19 561	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.10 566	0.09 535

UDG	0.21 603	0.17 639	0.19 566	0.23 635	0.15 640	0.30 659	0.20 581	0.33 616	0.35 599	0.23 581	0.28 562	0.31 622	0.27 634	0.20 566	0.22 596	0.15 654	0.12 640	0.13 628	0.09 535	0.14 642	0.14 650

GwcNet-ADL	0.13 426	0.08 378	0.14 414	0.20 556	0.09 370	0.11 274	0.20 581	0.30 573	0.24 478	0.13 364	0.14 327	0.18 470	0.14 472	0.13 369	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.06 327

PSMNet-ADL	0.15 508	0.12 570	0.13 373	0.22 611	0.09 370	0.13 387	0.20 581	0.26 502	0.23 461	0.18 497	0.20 436	0.24 548	0.16 518	0.18 525	0.17 530	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.11 611	0.08 468	0.07 417

LMCR-Stereo	0.15 508	0.08 378	0.13 373	0.21 591	0.09 370	0.17 506	0.20 581	0.27 524	0.19 394	0.24 590	0.24 494	0.23 542	0.17 541	0.20 566	0.17 530	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.10 566	0.08 488

DGSMNet	0.24 635	0.19 654	0.33 647	0.21 591	0.24 691	0.24 614	0.20 581	0.35 640	0.41 630	0.24 590	0.32 594	0.38 657	0.21 588	0.29 646	0.23 608	0.12 610	0.11 624	0.14 642	0.16 669	0.23 687	0.23 691

test_xeample	0.15 508	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.21 584	0.20 581	0.28 544	0.20 418	0.16 448	0.29 574	0.19 485	0.16 518	0.15 432	0.26 642	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

Syn2CoEx	0.21 603	0.16 628	0.27 622	0.29 685	0.14 620	0.26 635	0.20 581	0.33 616	0.31 564	0.28 630	0.36 618	0.27 580	0.25 620	0.19 541	0.24 621	0.16 670	0.12 640	0.14 642	0.11 611	0.09 533	0.08 488

MMNet	0.17 552	0.09 462	0.16 499	0.20 556	0.11 539	0.27 645	0.20 581	0.25 484	0.41 630	0.22 568	0.30 581	0.21 506	0.20 584	0.17 501	0.20 567	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

EDNetEfficient	0.29 667	0.24 676	1.13 726	0.18 411	0.10 486	0.19 550	0.20 581	0.20 363	0.60 696	0.74 714	0.56 689	0.31 622	0.39 684	0.22 596	0.30 669	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.09 535

ACVNet	0.15 508	0.09 462	0.15 463	0.13 23	0.12 575	0.14 424	0.20 581	0.22 417	0.33 578	0.17 467	0.26 539	0.21 506	0.16 518	0.17 501	0.21 587	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

hitnet-ft	0.18 566	0.09 462	0.17 530	0.14 71	0.09 370	0.26 635	0.20 581	0.25 484	0.26 514	0.24 590	0.32 594	0.31 622	0.22 597	0.24 617	0.21 587	0.12 610	0.07 520	0.10 561	0.08 487	0.12 606	0.11 595

GwcNet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.15 131	0.08 234	0.15 451	0.20 581	0.21 390	0.27 524	0.18 497	0.27 548	0.22 524	0.16 518	0.14 404	0.15 499	0.10 553	0.05 286	0.07 324	0.09 535	0.07 398	0.07 417

RP	0.21 603	0.13 598	0.21 588	0.23 635	0.11 539	0.21 584	0.20 581	0.25 484	0.44 650	0.21 552	0.38 630	0.36 648	0.24 611	0.27 628	0.25 631	0.11 585	0.12 640	0.13 628	0.12 632	0.12 606	0.14 650

RTS	0.45 697	0.19 654	3.26 735	0.24 644	0.15 640	0.74 714	0.20 581	0.36 647	0.76 719	0.42 683	0.43 664	0.31 622	0.41 692	0.53 707	0.35 686	0.10 553	0.08 553	0.13 628	0.12 632	0.15 658	0.15 657

RTSA	0.45 697	0.19 654	3.26 735	0.24 644	0.15 640	0.74 714	0.20 581	0.36 647	0.76 719	0.42 683	0.43 664	0.31 622	0.41 692	0.53 707	0.35 686	0.10 553	0.08 553	0.13 628	0.12 632	0.15 658	0.15 657

w-ln-seven-2	0.20 590	0.14 610	0.37 660	0.22 611	0.12 575	0.20 566	0.21 602	0.28 544	0.37 610	0.25 603	0.37 624	0.27 580	0.22 597	0.21 583	0.23 608	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.10 566	0.09 535

DispNO	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.12 575	0.11 274	0.21 602	0.23 441	0.29 546	0.17 467	0.23 481	0.18 470	0.17 541	0.15 432	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.06 327

StereoVision	0.13 426	0.12 570	0.09 136	0.24 644	0.10 486	0.15 451	0.21 602	0.21 390	0.20 418	0.12 329	0.24 494	0.10 281	0.10 335	0.16 467	0.10 217	0.09 509	0.11 624	0.12 613	0.12 632	0.06 311	0.05 215

fast-acv-ft	0.18 566	0.11 552	0.19 566	0.19 487	0.12 575	0.24 614	0.21 602	0.25 484	0.34 590	0.22 568	0.34 611	0.27 580	0.20 584	0.21 583	0.23 608	0.09 509	0.09 589	0.08 424	0.10 577	0.08 468	0.07 417

ssnet_v2	0.17 552	0.10 525	0.17 530	0.17 317	0.11 539	0.21 584	0.21 602	0.33 616	0.25 500	0.22 568	0.22 472	0.27 580	0.18 556	0.22 596	0.20 567	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

ICVP	0.15 508	0.09 462	0.12 317	0.22 611	0.09 370	0.17 506	0.21 602	0.25 484	0.23 461	0.18 497	0.30 581	0.26 572	0.18 556	0.17 501	0.14 466	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 426	0.14 610	0.11 268	0.23 635	0.08 234	0.15 451	0.21 602	0.20 363	0.23 461	0.14 392	0.24 494	0.16 434	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.05 52	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.09 533	0.05 215

ccnet	0.29 667	0.28 689	0.23 603	0.20 556	0.28 698	0.41 689	0.21 602	0.45 689	0.33 578	0.36 666	0.46 669	0.36 648	0.30 657	0.39 686	0.42 702	0.23 698	0.14 666	0.21 680	0.17 676	0.23 687	0.18 680

delet	0.17 552	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.11 539	0.20 566	0.21 602	0.30 573	0.37 610	0.17 467	0.26 539	0.19 485	0.19 572	0.19 541	0.21 587	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.11 611	0.06 311	0.06 327

STTStereo	0.18 566	0.12 570	0.27 622	0.20 556	0.11 539	0.16 483	0.21 602	0.29 559	0.23 461	0.21 552	0.30 581	0.29 599	0.18 556	0.20 566	0.19 561	0.12 610	0.11 624	0.11 593	0.14 647	0.09 533	0.08 488

zh-mn7	0.25 647	0.14 610	0.56 688	0.19 487	0.14 620	0.24 614	0.22 612	0.34 625	0.62 699	0.35 663	0.65 698	0.31 622	0.25 620	0.31 650	0.25 631	0.09 509	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.09 533	0.11 595

w-ln-seven	0.24 635	0.14 610	0.55 685	0.19 487	0.14 620	0.26 635	0.22 612	0.35 640	0.60 696	0.29 639	0.39 638	0.30 609	0.22 597	0.21 583	0.26 642	0.09 509	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.11 589	0.10 567

coex-ft	3.30 734	0.34 697	59.09 775	0.18 411	0.13 598	0.26 635	0.22 612	0.27 524	0.72 713	1.90 743	0.70 704	0.44 677	0.45 702	0.29 646	0.41 701	0.09 509	0.09 589	0.12 613	0.09 535	0.14 642	0.13 631

Anonymous_2	0.22 612	0.17 639	0.28 627	0.15 131	0.16 651	0.32 661	0.22 612	0.22 417	0.17 340	0.23 581	0.24 494	0.26 572	0.27 634	0.27 628	0.23 608	0.22 694	0.25 708	0.17 666	0.17 676	0.17 675	0.17 677

Sa-1000	0.12 398	0.08 378	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.14 424	0.22 612	0.22 417	0.18 374	0.15 419	0.20 436	0.17 456	0.11 373	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.09 535	0.05 176	0.05 215

test_4	0.10 264	0.10 525	0.08 62	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.22 612	0.15 205	0.17 340	0.12 329	0.18 413	0.12 334	0.09 288	0.08 30	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.03 2

GANet	0.21 603	0.12 570	0.21 588	0.24 644	0.13 598	0.22 593	0.22 612	0.41 675	0.26 514	0.31 650	0.42 661	0.37 653	0.28 645	0.23 607	0.22 596	0.10 553	0.12 640	0.10 561	0.09 535	0.10 566	0.08 488

DRN-Test	0.19 578	0.11 552	0.20 578	0.22 611	0.10 486	0.22 593	0.22 612	0.39 665	0.37 610	0.24 590	0.32 594	0.26 572	0.21 588	0.22 596	0.24 621	0.11 585	0.07 520	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.07 417

StereoDRNet	0.18 566	0.11 552	0.17 530	0.22 611	0.11 539	0.21 584	0.22 612	0.37 653	0.33 578	0.24 590	0.28 562	0.30 609	0.19 572	0.20 566	0.20 567	0.09 509	0.08 553	0.11 593	0.09 535	0.09 533	0.07 417

FBW_ROB	0.24 635	0.17 639	0.22 594	0.26 660	0.14 620	0.25 625	0.22 612	0.41 675	0.41 630	0.41 680	0.41 655	0.42 672	0.27 634	0.31 650	0.23 608	0.09 509	0.14 666	0.14 642	0.12 632	0.11 589	0.09 535

SGM-Forest	0.20 590	0.14 610	0.18 554	0.19 487	0.13 598	0.20 566	0.22 612	0.33 616	0.30 556	0.24 590	0.29 574	0.28 590	0.19 572	0.23 607	0.17 530	0.15 654	0.16 680	0.15 655	0.14 647	0.12 606	0.12 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
S0	0.12 398	0.08 378	0.08 62	0.20 556	0.07 142	0.18 525	0.23 623	0.15 205	0.15 269	0.10 247	0.10 213	0.13 367	0.08 241	0.12 311	0.11 307	0.09 509	0.10 611	0.14 642	0.14 647	0.05 176	0.04 78

light-stereo	0.42 693	0.26 682	0.59 693	0.60 712	0.49 712	0.32 661	0.23 623	0.46 691	0.52 681	0.56 700	0.58 694	0.76 711	0.32 666	0.48 698	0.29 662	0.32 704	0.24 706	0.27 691	0.33 706	0.46 710	0.39 711

YMNet	0.20 590	0.12 570	0.19 566	0.20 556	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.32 596	0.34 590	0.27 615	0.34 611	0.30 609	0.18 556	0.18 525	0.22 596	0.10 553	0.13 655	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

YMNet_1	0.20 590	0.12 570	0.19 566	0.20 556	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.32 596	0.34 590	0.27 615	0.34 611	0.30 609	0.18 556	0.18 525	0.22 596	0.10 553	0.13 655	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

rvit_0105_5	0.14 463	0.09 462	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.23 623	0.24 465	0.27 524	0.14 392	0.15 348	0.18 470	0.12 406	0.17 501	0.14 466	0.14 650	0.11 624	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.06 327

Wz-Net-SNSev	0.25 647	0.17 639	0.44 671	0.25 655	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.38 661	0.56 686	0.30 644	0.55 684	0.39 665	0.26 626	0.23 607	0.30 669	0.10 553	0.09 589	0.09 512	0.10 577	0.11 589	0.11 595

Wz-Net-LNSev	0.22 612	0.16 628	0.38 662	0.21 591	0.13 598	0.25 625	0.23 623	0.32 596	0.43 645	0.30 644	0.41 655	0.31 622	0.18 556	0.22 596	0.25 631	0.10 553	0.09 589	0.08 424	0.08 487	0.12 606	0.11 595

FINET	0.21 603	0.18 650	0.26 615	0.18 411	0.16 651	0.23 609	0.23 623	0.32 596	0.48 660	0.25 603	0.32 594	0.22 524	0.22 597	0.22 596	0.17 530	0.18 676	0.16 680	0.11 593	0.10 577	0.15 658	0.13 631

UPFNet	0.16 531	0.08 378	0.12 317	0.20 556	0.12 575	0.20 566	0.23 623	0.28 544	0.26 514	0.17 467	0.24 494	0.22 524	0.19 572	0.19 541	0.21 587	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.08 468	0.06 327

RGC	0.25 647	0.20 660	0.29 635	0.28 676	0.16 651	0.22 593	0.23 623	0.32 596	0.44 650	0.27 615	0.40 644	0.38 657	0.27 634	0.36 675	0.22 596	0.11 585	0.13 655	0.17 666	0.17 676	0.14 642	0.16 668

G-Net	0.24 635	0.16 628	0.36 656	0.22 611	0.16 651	0.51 697	0.23 623	0.29 559	0.34 590	0.36 666	0.38 630	0.31 622	0.29 653	0.27 628	0.26 642	0.11 585	0.09 589	0.12 613	0.09 535	0.16 667	0.13 631

ADCS	0.29 667	0.18 650	0.45 672	0.21 591	0.17 666	0.28 652	0.23 623	0.41 675	0.63 703	0.40 676	0.49 673	0.40 669	0.36 678	0.39 686	0.40 698	0.13 636	0.12 640	0.13 628	0.14 647	0.16 667	0.16 668

NVstereo2D	0.19 578	0.10 525	0.15 463	0.17 317	0.15 640	0.28 652	0.23 623	0.44 686	0.42 638	0.15 419	0.27 548	0.25 562	0.19 572	0.22 596	0.17 530	0.09 509	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.15 658	0.09 535

NCCL2	0.23 628	0.15 620	0.17 530	0.34 692	0.18 673	0.24 614	0.23 623	0.34 625	0.28 539	0.31 650	0.38 630	0.38 657	0.28 645	0.23 607	0.24 621	0.15 654	0.12 640	0.18 675	0.21 684	0.13 626	0.13 631

zh-sn7	0.25 647	0.17 639	0.50 679	0.24 644	0.13 598	0.25 625	0.24 637	0.34 625	0.48 660	0.28 630	0.54 682	0.28 590	0.31 661	0.36 675	0.32 678	0.10 553	0.10 611	0.11 593	0.10 577	0.12 606	0.12 608

TCMNet	0.19 578	0.12 570	0.19 566	0.20 556	0.18 673	0.20 566	0.24 637	0.27 524	0.36 603	0.23 581	0.26 539	0.25 562	0.19 572	0.19 541	0.23 608	0.13 636	0.11 624	0.11 593	0.12 632	0.13 626	0.12 608

otaku	0.39 686	0.37 700	0.52 681	0.44 703	0.28 698	0.58 701	0.24 637	0.41 675	0.62 699	0.40 676	0.49 673	0.46 683	0.33 668	0.40 691	0.32 678	0.30 703	0.30 712	0.39 707	0.33 706	0.29 701	0.28 700

Ntro	0.40 689	0.40 702	0.53 682	0.46 707	0.30 702	0.65 707	0.24 637	0.46 691	0.68 710	0.41 680	0.49 673	0.48 689	0.42 696	0.39 686	0.31 676	0.32 704	0.28 710	0.37 706	0.30 703	0.32 706	0.29 701

Wz-Net-MNSev	0.22 612	0.13 598	0.31 640	0.20 556	0.14 620	0.36 680	0.24 637	0.33 616	0.44 650	0.28 630	0.40 644	0.38 657	0.19 572	0.24 617	0.25 631	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.12 606	0.10 567

raft_robust	0.13 426	0.10 525	0.07 13	0.18 411	0.08 234	0.13 387	0.24 637	0.28 544	0.33 578	0.20 537	0.19 424	0.14 390	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.04 78

RAFT_CTSACE	0.12 398	0.09 462	0.10 205	0.22 611	0.08 234	0.12 329	0.24 637	0.18 320	0.16 309	0.20 537	0.27 548	0.13 367	0.07 186	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.04 50	0.04 78

SA	0.12 398	0.09 462	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.24 637	0.23 441	0.18 374	0.17 467	0.27 548	0.14 390	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.05 176	0.04 78

DDUNet	0.22 612	0.17 639	0.21 588	0.22 611	0.15 640	0.25 625	0.24 637	0.29 559	0.30 556	0.31 650	0.36 618	0.33 635	0.25 620	0.24 617	0.20 567	0.18 676	0.13 655	0.17 666	0.11 611	0.16 667	0.16 668

RAFT	0.13 426	0.09 462	0.11 268	0.18 411	0.08 234	0.15 451	0.24 637	0.20 363	0.19 394	0.21 552	0.21 460	0.17 456	0.12 406	0.16 467	0.09 110	0.06 176	0.07 520	0.10 561	0.09 535	0.05 176	0.05 215

test-1	0.10 264	0.07 251	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.11 274	0.24 637	0.14 162	0.18 374	0.09 196	0.07 69	0.09 243	0.08 241	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

RAFT + AFF	0.13 426	0.07 251	0.20 578	0.20 556	0.10 486	0.14 424	0.24 637	0.26 502	0.20 418	0.11 284	0.10 213	0.12 334	0.10 335	0.15 432	0.12 376	0.07 360	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.08 488

AF-Net	0.22 612	0.17 639	0.17 530	0.26 660	0.13 598	0.25 625	0.24 637	0.32 596	0.50 672	0.25 603	0.33 607	0.38 657	0.26 626	0.28 640	0.25 631	0.11 585	0.10 611	0.16 663	0.11 611	0.11 589	0.10 567

SANet	0.24 635	0.14 610	0.28 627	0.21 591	0.11 539	0.27 645	0.24 637	0.38 661	0.64 704	0.36 666	0.40 644	0.43 675	0.26 626	0.27 628	0.24 621	0.12 610	0.09 589	0.10 561	0.09 535	0.13 626	0.11 595

MeshStereo	0.27 658	0.13 598	0.18 554	0.15 131	0.11 539	0.32 661	0.24 637	0.40 669	0.36 603	0.52 694	0.57 692	0.67 706	0.40 687	0.35 669	0.26 642	0.14 650	0.13 655	0.13 628	0.11 611	0.11 589	0.10 567
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
FSD					0.22 686	0.25 625	0.25 652	0.27 524	0.26 514	0.25 603	0.26 539	0.25 562	0.27 634	0.27 628	0.24 621	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.25 694

z-mn7	0.24 635	0.14 610	0.45 672	0.19 487	0.13 598	0.28 652	0.25 652	0.34 625	0.62 699	0.27 615	0.56 689	0.29 599	0.24 611	0.32 657	0.25 631	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.10 566	0.10 567

rvit_0105_3	0.15 508	0.09 462	0.14 414	0.19 487	0.12 575	0.15 451	0.25 652	0.25 484	0.29 546	0.15 419	0.17 385	0.20 497	0.13 448	0.17 501	0.14 466	0.13 636	0.11 624	0.12 613	0.14 647	0.07 398	0.06 327

1111x	0.15 508	0.08 378	0.12 317	0.18 411	0.07 142	0.18 525	0.25 652	0.31 585	0.24 478	0.17 467	0.24 494	0.26 572	0.15 490	0.13 369	0.23 608	0.07 360	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.07 398	0.06 327

ToySt	0.17 552	0.11 552	0.18 554	0.17 317	0.11 539	0.16 483	0.25 652	0.24 465	0.33 578	0.19 514	0.24 494	0.26 572	0.24 611	0.19 541	0.20 567	0.07 360	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.09 533	0.08 488

cross-raft	0.10 264	0.09 462	0.09 136	0.19 487	0.07 142	0.11 274	0.25 652	0.13 128	0.15 269	0.08 141	0.11 268	0.12 334	0.10 335	0.09 64	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

ADCPNet	0.25 647	0.16 628	0.61 695	0.21 591	0.15 640	0.35 679	0.25 652	0.32 596	0.35 599	0.30 644	0.40 644	0.36 648	0.28 645	0.28 640	0.32 678	0.12 610	0.10 611	0.11 593	0.12 632	0.14 642	0.13 631

LSM	0.33 680	0.20 660	0.58 691	0.26 660	0.60 722	0.34 671	0.25 652	0.42 680	0.48 660	0.45 688	0.58 694	0.42 672	0.36 678	0.35 669	0.25 631	0.12 610	0.20 693	0.14 642	0.16 669	0.19 681	0.33 706

MSMD_ROB	0.31 675	0.26 682	0.26 615	0.24 644	0.21 684	0.34 671	0.25 652	0.34 625	0.39 621	0.40 676	0.69 702	0.45 679	0.40 687	0.34 663	0.27 650	0.20 685	0.19 690	0.26 688	0.25 693	0.23 687	0.22 690

test_3	0.10 264	0.09 462	0.10 205	0.20 556	0.08 234	0.13 387	0.26 661	0.14 162	0.21 435	0.10 247	0.10 213	0.09 243	0.09 288	0.08 30	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.04 50	0.04 78

Nwc_Net	0.23 628	0.16 628	0.21 588	0.25 655	0.14 620	0.24 614	0.26 661	0.37 653	0.38 617	0.22 568	0.41 655	0.30 609	0.28 645	0.28 640	0.25 631	0.11 585	0.10 611	0.17 666	0.20 682	0.10 566	0.10 567

ADCMid	0.25 647	0.15 620	0.40 665	0.20 556	0.14 620	0.25 625	0.26 661	0.34 625	0.38 617	0.36 666	0.44 666	0.34 642	0.40 687	0.35 669	0.33 683	0.10 553	0.09 589	0.11 593	0.11 611	0.13 626	0.12 608

ADCP+	0.20 590	0.10 525	0.33 647	0.20 556	0.12 575	0.22 593	0.26 661	0.31 585	0.34 590	0.26 609	0.37 624	0.22 524	0.22 597	0.27 628	0.27 650	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.09 533	0.10 567

RYNet	0.22 612	0.12 570	0.22 594	0.19 487	0.17 666	0.46 691	0.26 661	0.38 661	0.48 660	0.24 590	0.28 562	0.34 642	0.23 605	0.20 566	0.30 669	0.10 553	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.13 626	0.15 657

NaN_ROB	0.22 612	0.19 654	0.24 607	0.25 655	0.13 598	0.29 656	0.26 661	0.33 616	0.41 630	0.31 650	0.31 590	0.32 631	0.23 605	0.30 649	0.21 587	0.11 585	0.17 685	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

PDISCO_ROB	0.27 658	0.16 628	0.26 615	0.28 676	0.20 680	0.32 661	0.26 661	0.44 686	0.57 688	0.28 630	0.40 644	0.45 679	0.29 653	0.33 660	0.34 685	0.12 610	0.09 589	0.17 666	0.16 669	0.17 675	0.13 631

rvit_105_1	0.19 578	0.11 552	0.25 612	0.21 591	0.16 651	0.21 584	0.27 668	0.31 585	0.41 630	0.19 514	0.20 436	0.22 524	0.17 541	0.19 541	0.17 530	0.12 610	0.12 640	0.13 628	0.15 664	0.08 468	0.07 417

ACVNet_1	0.44 695	0.49 706	0.60 694	0.45 704	0.28 698	0.49 696	0.27 668	0.57 710	0.72 713	0.62 703	0.58 694	0.74 710	0.49 706	0.50 700	0.35 686	0.26 701	0.24 706	0.39 707	0.29 701	0.31 705	0.24 692

Wz-Net-TNSev	0.29 667	0.20 660	0.65 698	0.19 487	0.15 640	0.38 684	0.27 668	0.35 640	0.55 683	0.34 662	0.42 661	0.45 679	0.38 681	0.32 657	0.30 669	0.12 610	0.13 655	0.10 561	0.12 632	0.15 658	0.14 650

XQC	0.28 663	0.23 673	0.51 680	0.28 676	0.19 677	0.34 671	0.27 668	0.36 647	0.57 688	0.31 650	0.30 581	0.37 653	0.30 657	0.38 682	0.38 693	0.13 636	0.09 589	0.15 655	0.12 632	0.17 675	0.18 680

AnyNet_C01	0.36 684	0.25 681	1.37 729	0.22 611	0.17 666	0.48 695	0.27 668	0.35 640	0.39 621	0.39 673	0.74 708	0.46 683	0.38 681	0.45 696	0.47 707	0.13 636	0.13 655	0.13 628	0.14 647	0.14 642	0.15 657

LALA_ROB	0.25 647	0.16 628	0.22 594	0.26 660	0.17 666	0.27 645	0.27 668	0.42 680	0.37 610	0.33 660	0.38 630	0.51 691	0.26 626	0.28 640	0.27 650	0.16 670	0.09 589	0.12 613	0.11 611	0.13 626	0.12 608

Selective-IGEV-i16pa	18.58 759	3.30 739	1.09 725	0.21 591	0.18 673	103.68 777	0.28 674	19.87 764	40.73 773	4.16 746	56.45 777	8.07 751	2.59 746	123.95 778	5.89 749	0.18 676	0.12 640	0.09 512	0.12 632	0.12 606	0.51 718

FC-DCNN v2	0.33 680	0.27 685	0.28 627	0.26 660	0.23 689	0.37 681	0.28 674	0.40 669	0.43 645	0.45 688	0.56 689	0.51 691	0.40 687	0.37 680	0.29 662	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.24 692

RAFT+CT+SA	0.13 426	0.11 552	0.09 136	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.28 674	0.22 417	0.22 449	0.15 419	0.26 539	0.10 281	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

GMOStereo	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 674	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

error version	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 674	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-v	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 674	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-2	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 674	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

FCDSN-DC	0.33 680	0.28 689	0.28 627	0.30 687	0.24 691	0.39 686	0.28 674	0.42 680	0.42 638	0.43 686	0.53 680	0.51 691	0.41 692	0.36 675	0.30 669	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.24 692
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.24 635	0.17 639	0.42 670	0.26 660	0.16 651	0.22 593	0.28 674	0.37 653	0.50 672	0.26 609	0.29 574	0.24 548	0.28 645	0.21 583	0.22 596	0.15 654	0.11 624	0.20 679	0.18 680	0.12 606	0.13 631

FC-DCNN	0.33 680	0.27 685	0.28 627	0.26 660	0.23 689	0.37 681	0.28 674	0.40 669	0.43 645	0.45 688	0.55 684	0.51 691	0.40 687	0.37 680	0.30 669	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.24 692

TestStereo1	0.13 426	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.29 684	0.23 441	0.16 309	0.17 467	0.20 436	0.16 434	0.10 335	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

test_5	0.14 463	0.12 570	0.08 62	0.20 556	0.10 486	0.14 424	0.29 684	0.21 390	0.24 478	0.18 497	0.28 562	0.11 312	0.15 490	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

SA-5K	0.13 426	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.29 684	0.23 441	0.16 309	0.17 467	0.20 436	0.16 434	0.10 335	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

WZ-Net	0.28 663	0.17 639	0.78 715	0.22 611	0.16 651	0.34 671	0.29 684	0.39 665	0.57 688	0.24 590	0.55 684	0.37 653	0.24 611	0.33 660	0.35 686	0.09 509	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.14 642	0.16 668

BEATNet-Init1	0.52 703	0.27 685	0.62 696	0.30 687	0.21 684	0.76 718	0.29 684	0.54 706	0.65 707	0.86 722	0.95 720	2.07 736	0.62 719	0.56 711	0.42 702	0.18 676	0.18 687	0.23 685	0.22 687	0.22 686	0.21 688

ADCL	0.24 635	0.11 552	0.47 677	0.22 611	0.12 575	0.34 671	0.29 684	0.29 559	0.56 686	0.24 590	0.46 669	0.30 609	0.30 657	0.29 646	0.29 662	0.08 445	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.10 566	0.10 567

ETE_ROB	0.23 628	0.17 639	0.22 594	0.25 655	0.13 598	0.26 635	0.29 684	0.31 585	0.36 603	0.28 630	0.36 618	0.45 679	0.26 626	0.27 628	0.26 642	0.11 585	0.08 553	0.12 613	0.09 535	0.14 642	0.13 631

LRCNet_RVC	10.62 754	13.42 761	7.30 746	18.92 759	2.07 739	0.33 668	0.30 691	5.59 749	0.48 660	13.03 759	17.94 759	8.87 752	5.65 748	4.79 746	1.89 737	23.51 773	2.73 751	27.55 776	25.71 776	16.07 768	16.33 769

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 673	0.24 676	0.29 635	0.36 696	0.16 651	0.34 671	0.30 691	0.32 596	0.42 638	0.40 676	0.46 669	0.38 657	0.31 661	0.34 663	0.28 658	0.19 683	0.20 693	0.26 688	0.29 701	0.18 678	0.19 685

NCC-stereo	0.24 635	0.15 620	0.31 640	0.26 660	0.16 651	0.20 566	0.30 691	0.40 669	0.40 627	0.24 590	0.38 630	0.33 635	0.28 645	0.36 675	0.27 650	0.12 610	0.11 624	0.15 655	0.22 687	0.13 626	0.13 631

Abc-Net	0.24 635	0.15 620	0.31 640	0.26 660	0.16 651	0.20 566	0.30 691	0.40 669	0.40 627	0.24 590	0.38 630	0.33 635	0.28 645	0.36 675	0.27 650	0.12 610	0.11 624	0.15 655	0.22 687	0.13 626	0.13 631
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 656	0.16 628	0.36 656	0.20 556	0.16 651	0.25 625	0.30 691	0.32 596	0.44 650	0.31 650	0.49 673	0.30 609	0.33 668	0.40 691	0.33 683	0.12 610	0.12 640	0.12 613	0.14 647	0.14 642	0.15 657

PASM	0.32 677	0.24 676	0.48 678	0.28 676	0.27 697	0.29 656	0.30 691	0.34 625	0.49 669	0.35 663	0.39 638	0.46 683	0.34 673	0.34 663	0.35 686	0.23 698	0.25 708	0.26 688	0.28 700	0.23 687	0.21 688

APVNet	0.22 612	0.12 570	0.19 566	0.18 411	0.14 620	0.32 661	0.31 697	0.39 665	0.32 571	0.27 615	0.40 644	0.30 609	0.29 653	0.26 625	0.25 631	0.11 585	0.12 640	0.11 593	0.14 647	0.12 606	0.12 608

MANE	0.45 697	0.27 685	0.27 622	0.27 673	0.24 691	0.47 693	0.31 697	0.55 707	0.59 692	0.72 710	1.13 729	1.15 721	0.61 717	0.52 704	0.37 691	0.21 689	0.20 693	0.27 691	0.31 705	0.25 694	0.24 692

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 694	0.39 701	0.54 683	0.40 699	0.20 680	0.64 706	0.32 699	0.53 705	0.72 713	0.71 708	0.72 705	0.61 700	0.54 709	0.51 702	0.46 706	0.20 685	0.19 690	0.29 700	0.30 703	0.23 687	0.18 680

NVStereoNet_ROB	0.46 700	0.36 699	0.46 676	0.41 701	0.28 698	0.34 671	0.34 700	0.48 694	0.60 696	0.72 710	0.93 718	0.70 709	0.66 720	0.47 697	0.60 717	0.22 694	0.33 716	0.34 705	0.34 709	0.30 702	0.30 703
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.21 603	0.11 552	0.15 463	0.27 673	0.15 640	0.24 614	0.35 701	0.43 684	0.37 610	0.27 615	0.32 594	0.32 631	0.22 597	0.21 583	0.26 642	0.12 610	0.08 553	0.13 628	0.11 611	0.09 533	0.09 535

PWCK	0.71 712	0.94 726	0.95 722	0.76 717	0.31 703	0.74 714	0.36 702	0.90 720	0.90 724	0.96 728	0.75 710	0.95 715	0.61 717	0.87 726	0.66 720	0.72 728	0.46 721	0.75 722	0.49 716	0.69 726	0.44 716

ELAS_RVC	0.41 691	0.29 692	0.33 647	0.28 676	0.24 691	0.54 699	0.36 702	0.49 696	0.59 692	0.72 710	0.74 708	0.65 704	0.54 709	0.54 709	0.40 698	0.22 694	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.26 699	0.25 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 691	0.29 692	0.33 647	0.27 673	0.24 691	0.60 704	0.36 702	0.50 700	0.50 672	0.71 708	0.79 712	0.67 706	0.54 709	0.51 702	0.42 702	0.22 694	0.20 693	0.27 691	0.26 694	0.26 699	0.25 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.54 705	0.61 711	0.70 713	0.57 711	0.43 709	0.65 707	0.37 705	0.60 712	0.87 723	0.50 693	0.66 699	0.64 702	0.47 704	0.49 699	0.43 705	0.47 716	0.48 726	0.52 714	0.41 711	0.52 713	0.40 714

PA-Net	0.23 628	0.18 650	0.33 647	0.28 676	0.22 686	0.21 584	0.38 706	0.29 559	0.39 621	0.22 568	0.32 594	0.25 562	0.26 626	0.20 566	0.25 631	0.09 509	0.23 705	0.15 655	0.22 687	0.09 533	0.13 631
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 704	0.58 709	0.65 698	0.41 701	0.61 723	0.53 698	0.41 707	0.56 708	0.41 630	0.55 698	0.50 677	0.49 690	0.55 712	0.58 712	0.50 712	0.58 722	0.50 730	0.51 712	0.51 719	0.51 712	0.57 720

Consistency-Raft	0.44 695	0.40 702	0.45 672	0.37 698	0.43 709	0.46 691	0.41 707	0.57 710	0.55 683	0.32 656	0.73 706	0.33 635	0.48 705	0.42 695	0.49 709	0.39 709	0.35 717	0.45 709	0.51 719	0.42 709	0.29 701

GANetREF_RVC	0.31 675	0.34 697	0.27 622	0.35 694	0.16 651	0.32 661	0.41 707	0.48 694	0.51 679	0.35 663	0.35 615	0.34 642	0.33 668	0.39 686	0.32 678	0.27 702	0.20 693	0.29 700	0.15 664	0.18 678	0.17 677
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
DPSNet	0.28 663	0.16 628	0.31 640	0.18 411	0.13 598	0.54 699	0.42 710	0.51 702	0.67 709	0.29 639	0.38 630	0.38 657	0.29 653	0.31 650	0.23 608	0.11 585	0.10 611	0.11 593	0.08 487	0.20 682	0.16 668

CSAN	0.29 667	0.24 676	0.27 622	0.34 692	0.19 677	0.33 668	0.42 710	0.37 653	0.50 672	0.38 671	0.40 644	0.44 677	0.33 668	0.28 640	0.30 669	0.20 685	0.16 680	0.19 677	0.19 681	0.14 642	0.15 657

Selective-IGEV-i1pa	2.80 733	3.51 741	0.67 706	0.28 676	0.14 620	10.22 748	0.43 712	4.36 745	3.63 746	3.53 745	6.92 747	3.47 739	1.97 744	13.41 759	2.26 740	0.36 708	0.15 672	0.13 628	0.10 577	0.15 658	0.35 709

PVD	0.39 686	0.20 660	0.39 664	0.31 691	0.22 686	0.29 656	0.43 712	0.52 703	0.96 726	0.55 698	0.79 712	0.53 695	0.59 716	0.52 704	0.38 693	0.19 683	0.14 666	0.17 666	0.14 647	0.24 693	0.31 704

SPS-STEREO	0.57 707	0.58 709	0.65 698	0.45 704	0.55 717	0.62 705	0.44 714	0.62 713	0.50 672	0.68 706	0.64 697	0.66 705	0.57 714	0.61 713	0.60 717	0.62 725	0.47 725	0.51 712	0.49 716	0.55 717	0.58 721
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 709	0.61 711	0.68 707	0.71 715	0.51 713	0.59 702	0.49 715	0.91 721	0.85 721	0.74 714	1.02 722	0.81 712	0.78 725	0.79 718	0.49 709	0.42 711	0.46 721	0.71 719	0.47 714	0.52 713	0.39 711

IMH-64	0.65 709	0.61 711	0.68 707	0.71 715	0.51 713	0.59 702	0.49 715	0.91 721	0.85 721	0.74 714	1.02 722	0.81 712	0.78 725	0.79 718	0.49 709	0.42 711	0.46 721	0.71 719	0.47 714	0.52 713	0.39 711

ACVNet_2	0.66 711	0.66 715	0.68 707	0.63 713	0.41 707	0.71 712	0.49 715	0.96 725	1.39 735	0.89 724	1.09 725	1.04 717	0.73 723	0.54 709	0.47 707	0.43 713	0.40 719	0.53 715	0.44 713	0.47 711	0.35 709

SGM+DAISY	0.56 706	0.57 708	0.65 698	0.40 699	0.54 715	0.66 709	0.49 715	0.56 708	0.45 656	0.66 704	0.69 702	0.67 706	0.56 713	0.63 714	0.56 714	0.59 723	0.48 726	0.50 711	0.50 718	0.52 713	0.58 721

IMH	0.71 712	0.64 714	0.68 707	0.76 717	0.54 715	0.69 710	0.54 719	0.98 727	1.10 728	0.82 718	1.09 725	0.89 714	0.88 730	0.87 726	0.52 713	0.44 714	0.50 730	0.75 722	0.51 719	0.56 718	0.41 715

TorneroNet-64	0.76 716	0.72 718	0.74 714	0.78 719	0.58 721	0.91 725	0.56 720	0.84 719	1.29 732	0.66 704	0.90 716	1.40 729	0.75 724	0.85 724	0.67 723	0.49 717	0.46 721	0.72 721	0.59 722	0.67 723	0.53 719

MFMNet_re	0.64 708	0.66 715	0.65 698	0.51 708	0.69 727	0.69 710	0.57 721	0.64 714	0.73 717	0.60 701	0.73 706	0.62 701	0.67 721	0.65 715	0.60 717	0.66 727	0.58 739	0.63 717	0.59 722	0.68 724	0.69 730

WAO-6	0.81 718	0.80 721	0.62 696	0.86 724	0.63 724	0.76 718	0.58 722	0.98 727	1.54 740	0.90 726	0.96 721	1.07 719	1.03 735	0.70 717	0.66 720	0.72 728	0.49 728	0.90 730	0.71 729	0.68 724	0.58 721

TorneroNet	0.82 719	0.74 719	0.81 719	0.84 722	0.63 724	0.99 727	0.63 723	0.96 725	1.16 729	0.80 717	1.11 727	1.36 728	0.86 729	0.93 729	0.80 728	0.56 720	0.49 728	0.78 727	0.66 727	0.73 729	0.63 729

Dean	0.87 721	0.86 725	0.79 717	0.81 721	0.56 718	0.90 722	0.63 723	1.15 741	1.73 741	1.15 736	1.15 730	1.31 726	0.99 734	0.81 720	0.81 729	0.57 721	0.56 737	0.77 726	0.64 725	0.66 722	0.58 721

JetBlue	0.71 712	0.45 705	1.14 727	0.51 708	0.47 711	2.02 736	0.64 725	0.75 716	0.70 711	0.69 707	0.77 711	1.22 723	0.83 727	1.03 733	1.01 733	0.40 710	0.28 710	0.33 704	0.33 706	0.30 702	0.34 707

LVE	0.83 720	0.85 724	0.85 720	0.80 720	0.56 718	1.04 731	0.65 726	1.05 731	1.47 738	0.96 728	1.22 733	1.10 720	0.85 728	0.83 721	0.71 725	0.49 717	0.55 736	0.76 725	0.60 724	0.65 721	0.59 726

WAO-8	0.91 722	0.81 722	0.65 698	0.94 727	0.69 727	0.90 722	0.67 727	1.07 735	1.83 743	1.06 733	1.45 735	1.30 724	1.07 736	0.84 722	0.78 726	0.74 730	0.53 733	0.86 728	0.75 730	0.69 726	0.62 727

Venus	0.91 722	0.81 722	0.65 698	0.94 727	0.69 727	0.90 722	0.67 727	1.07 735	1.83 743	1.06 733	1.45 735	1.30 724	1.07 736	0.84 722	0.78 726	0.74 730	0.53 733	0.86 728	0.75 730	0.69 726	0.62 727

WAO-7	0.79 717	0.78 720	0.54 683	0.85 723	0.67 726	0.74 714	0.68 729	1.05 731	1.32 733	0.90 726	1.20 732	1.04 717	0.92 731	0.69 716	0.66 720	0.60 724	0.62 740	0.67 718	0.68 728	0.64 720	0.58 721

notaker	0.97 725	1.11 729	0.98 723	1.13 732	0.81 731	0.73 713	0.68 729	0.93 723	1.16 729	1.18 738	1.18 731	1.41 730	1.16 740	1.08 735	0.69 724	0.81 733	0.64 741	1.17 735	0.79 732	0.98 733	0.80 734

HanzoNet	1.29 730	1.26 733	1.19 728	1.12 731	0.85 732	1.02 730	0.83 731	1.03 730	1.48 739	1.64 741	1.61 737	2.50 738	1.72 743	1.61 737	1.61 736	1.26 743	0.80 743	1.31 738	1.01 737	1.02 735	0.86 735

UNDER WATER	0.97 725	0.97 728	1.42 730	0.99 729	0.70 730	1.12 733	0.84 732	0.80 718	1.08 727	1.01 730	0.90 716	1.55 733	1.22 742	1.03 733	1.00 732	0.78 732	0.53 733	1.02 733	0.87 734	0.80 731	0.74 732

UNDER WATER-64	0.95 724	0.94 726	1.43 731	0.87 725	0.56 718	1.18 734	0.87 733	0.77 717	0.94 725	1.04 731	0.85 714	1.58 734	1.21 741	0.94 730	0.96 731	0.87 734	0.57 738	1.03 734	0.88 735	0.78 730	0.73 731

ktn	1.01 727	1.21 731	0.80 718	1.23 734	0.86 733	1.01 729	0.87 733	0.94 724	1.39 735	1.04 731	1.12 728	1.15 721	1.07 736	0.94 730	0.59 716	1.28 744	0.71 742	1.38 739	0.83 733	1.02 735	0.75 733

KSHMR	1.09 728	1.17 730	0.88 721	1.25 735	1.00 735	0.99 727	0.96 735	1.13 739	1.37 734	1.16 737	1.29 734	1.41 730	0.96 733	1.01 732	0.92 730	1.03 742	1.08 744	1.20 736	1.03 738	1.01 734	0.97 736

MADNet+	0.75 715	0.71 717	3.70 738	0.66 714	0.41 707	0.98 726	0.97 736	0.69 715	0.73 717	0.52 694	0.57 692	0.64 702	0.68 722	0.86 725	1.01 733	0.34 707	0.36 718	0.28 699	0.23 691	0.36 708	0.31 704

DPSimNet_ROB	1.11 729	1.23 732	0.78 715	1.13 732	0.88 734	1.10 732	1.13 737	1.16 742	1.23 731	1.43 740	1.02 722	1.41 730	1.10 739	0.90 728	1.60 735	1.46 745	0.51 732	1.21 737	1.03 738	0.90 732	1.01 738

SAMSARA	0.40 689	0.28 689	0.33 647	0.55 710	0.39 705	0.82 721	1.23 738	0.47 693	0.51 679	0.36 666	0.35 615	0.55 697	0.39 684	0.38 682	0.39 695	0.15 654	0.20 693	0.15 655	0.14 647	0.23 687	0.20 686

MultiAttention	0.29 667	0.08 378	0.14 414	0.19 487	0.12 575	1.45 735	1.33 739	0.36 647	0.37 610	0.19 514	0.21 460	0.24 548	0.11 373	0.38 682	0.18 548	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.10 566	0.09 535

MADNet++	1.95 732	1.75 735	1.59 732	1.82 736	1.69 738	2.33 737	1.40 740	2.35 744	2.09 745	2.57 744	2.36 745	2.24 737	2.17 745	2.28 738	2.34 742	1.87 746	1.66 746	1.54 740	1.34 740	1.92 738	1.77 740

JetRed	1.62 731	1.46 734	2.98 733	0.92 726	1.21 736	4.99 744	1.53 741	1.27 743	1.39 735	1.83 742	1.74 738	1.60 735	0.95 732	1.41 736	2.45 744	0.90 736	1.60 745	0.93 731	0.90 736	1.35 737	0.99 737

TCMNet-wrong-test	3.67 740	5.48 751	3.89 741	12.18 750	11.75 752	4.65 743	3.88 742	1.06 733	0.72 713	1.09 735	2.15 744	6.30 747	0.53 708	3.43 745	2.36 743	0.89 735	0.20 693	1.87 742	1.69 741	5.57 746	3.62 746

zzzz4	3.62 736	5.55 753	4.00 744	12.27 754	11.85 756	4.49 738	3.91 743	1.10 738	0.42 638	0.85 720	2.01 741	6.20 745	0.44 699	3.00 740	2.25 738	0.94 738	0.15 672	1.93 745	1.76 742	5.70 749	3.67 747

noway2	3.60 735	5.21 749	3.74 739	12.26 752	11.84 753	4.51 740	3.91 743	1.00 729	0.48 660	0.89 724	1.98 739	6.35 749	0.41 692	2.90 739	2.47 745	0.93 737	0.13 655	1.92 744	1.77 746	5.66 747	3.67 747

noway3	3.64 738	5.28 750	3.79 740	12.26 752	11.84 753	4.53 741	3.92 745	1.06 733	0.48 660	0.88 723	1.98 739	6.32 748	0.46 703	3.32 743	2.57 746	0.95 741	0.15 672	1.93 745	1.76 742	5.67 748	3.69 750

noway1	3.62 736	5.55 753	3.97 742	12.27 754	11.85 756	4.50 739	3.92 745	1.09 737	0.42 638	0.85 720	2.01 741	6.22 746	0.44 699	3.00 740	2.25 738	0.94 738	0.15 672	1.93 745	1.76 742	5.70 749	3.67 747

noway4	3.64 738	5.53 752	3.97 742	12.24 751	11.84 753	4.58 742	3.96 747	1.14 740	0.45 656	0.82 718	2.01 741	6.19 744	0.43 698	3.04 742	2.29 741	0.94 738	0.15 672	1.93 745	1.76 742	5.75 751	3.71 751

HaxPig	15.71 758	18.52 772	19.18 767	16.89 758	15.89 760	7.73 745	7.60 748	13.31 762	10.82 753	15.42 760	14.91 758	15.98 761	14.92 761	15.58 760	15.98 761	18.95 768	16.73 761	19.46 772	18.08 768	19.26 769	19.05 772

MEDIAN_ROB	20.38 762	24.04 773	23.31 770	21.23 760	21.71 763	10.40 750	7.92 749	17.64 763	15.50 763	20.12 764	19.70 760	20.34 762	20.32 762	21.19 761	21.13 764	23.81 774	21.81 770	24.98 775	23.76 775	24.71 774	23.93 775

AVERAGE_ROB	24.90 771	29.20 776	28.14 773	24.89 769	24.64 771	17.75 756	11.12 750	21.45 765	19.93 764	25.12 773	24.46 771	25.12 773	25.46 773	24.69 772	22.83 765	29.76 775	27.13 775	28.97 777	27.95 777	29.91 775	29.47 776

tt	4.67 741	0.06 125	3.55 737	2.02 737	1.55 737	10.25 749	16.71 751	8.91 754	5.03 747	1.31 739	0.94 719	4.71 740	4.76 747	3.33 744	5.87 748	6.06 754	10.30 760	1.88 743	2.11 748	2.75 740	1.21 739

USTest	6.22 742	2.73 738	3.00 734	6.57 744	7.29 744	14.37 751	21.57 752	7.00 753	9.56 752	5.34 750	6.10 746	5.72 743	7.64 750	6.41 749	6.96 750	1.97 747	3.42 752	1.64 741	2.15 749	2.66 739	2.36 741

xxxxx1	7.79 743	5.02 746	7.31 747	3.12 738	3.85 740	16.35 753	22.88 753	5.86 750	8.69 749	7.97 751	8.54 748	9.12 753	8.27 751	10.18 751	10.92 751	2.42 748	2.45 748	3.56 751	12.37 757	3.77 741	3.06 743

tt_ll	7.79 743	5.02 746	7.31 747	3.12 738	3.85 740	16.35 753	22.88 753	5.86 750	8.69 749	7.97 751	8.54 748	9.12 753	8.27 751	10.18 751	10.92 751	2.42 748	2.45 748	3.56 751	12.37 757	3.77 741	3.06 743

ff	7.79 743	5.02 746	7.31 747	3.12 738	3.85 740	16.35 753	22.88 753	5.86 750	8.69 749	7.97 751	8.54 748	9.12 753	8.27 751	10.18 751	10.92 751	2.42 748	2.45 748	3.56 751	12.37 757	3.77 741	3.06 743

DGTPSM_ROB	8.06 747	4.48 742	8.63 755	5.35 741	10.72 746	8.32 746	22.97 756	5.46 747	13.35 756	5.12 748	9.92 753	5.08 741	10.40 754	5.52 747	12.58 754	3.79 751	8.00 753	3.50 749	7.02 754	3.83 744	7.14 755

DPSMNet_ROB	8.06 747	4.48 742	8.63 755	5.37 743	10.74 747	8.32 746	22.98 757	5.46 747	13.36 757	5.12 748	9.92 753	5.08 741	10.40 754	5.53 748	12.58 754	3.80 752	8.00 753	3.50 749	7.02 754	3.83 744	7.14 755

PML	8.91 749	9.34 760	6.13 745	5.35 741	6.41 743	14.99 752	23.38 758	5.27 746	6.83 748	18.04 763	28.19 772	7.67 750	6.83 749	7.85 750	5.75 747	5.35 753	1.83 747	5.95 759	1.93 747	8.64 756	2.52 742

iinet-test	10.48 752	8.09 756	7.54 751	10.26 745	10.94 748	18.00 757	25.26 759	11.33 758	13.28 754	9.69 755	9.85 751	9.42 756	11.17 756	11.02 755	12.78 757	6.59 756	8.30 755	5.56 754	6.56 750	6.89 752	7.02 753

IINet	10.48 752	8.09 756	7.54 751	10.26 745	10.94 748	18.00 757	25.26 759	11.33 758	13.28 754	9.69 755	9.85 751	9.42 756	11.17 756	11.02 755	12.78 757	6.59 756	8.30 755	5.56 754	6.56 750	6.89 752	7.02 753

Anonymous_1	10.96 755	7.92 755	7.46 750	10.33 747	10.06 745	18.65 759	26.34 761	11.06 757	13.44 758	9.40 754	10.05 755	9.67 758	11.23 758	10.73 754	12.72 756	6.42 755	8.38 757	5.77 756	10.61 756	12.12 757	6.77 752

DPSM_ROB	11.15 756	8.58 758	8.00 753	10.88 748	11.58 750	19.10 760	26.71 762	12.05 760	14.07 761	10.36 757	10.84 756	10.33 759	11.86 759	11.70 757	13.54 759	6.99 758	8.79 758	5.89 757	6.95 752	7.29 754	7.42 757

DPSM	11.15 756	8.58 758	8.00 753	10.88 748	11.58 750	19.10 760	26.71 762	12.05 760	14.07 761	10.36 757	10.84 756	10.33 759	11.86 759	11.70 757	13.54 759	6.99 758	8.79 758	5.89 757	6.95 752	7.29 754	7.42 757

RSGM-EC	20.36 760	4.73 744	0.68 707	16.76 756	16.92 761	21.28 762	27.18 764	10.46 755	14.04 759	18.00 761	21.31 762	22.24 771	21.82 763	22.57 762	17.63 762	62.81 776	33.79 776	20.14 773	18.10 769	20.18 770	16.45 770

acva	20.36 760	4.73 744	0.68 707	16.76 756	16.92 761	21.28 762	27.18 764	10.46 755	14.04 759	18.00 761	21.31 762	22.24 771	21.82 763	22.57 762	17.63 762	62.81 776	33.79 776	20.14 773	18.10 769	20.18 770	16.45 770

LSM0	22.87 770	17.28 764	18.96 764	22.19 767	29.04 772	38.42 771	53.71 766	24.28 771	28.31 765	20.78 771	21.00 761	21.43 770	24.16 772	23.50 770	27.39 769	14.09 766	17.38 762	11.84 766	14.04 764	14.73 766	14.89 760

FlowAnything	22.44 766	17.35 768	16.14 761	22.07 766	23.23 764	38.39 769	53.77 767	24.25 770	28.44 769	20.96 772	21.82 768	20.70 764	23.84 766	23.49 769	27.14 766	14.04 760	17.79 769	11.75 760	14.15 766	14.65 760	14.89 760

fast-reg	22.85 769	17.43 771	19.15 766	22.22 768	24.34 770	38.36 767	53.78 768	24.23 769	28.52 771	20.55 765	22.05 770	20.54 763	23.77 765	23.21 764	27.31 767	14.18 767	17.47 763	14.33 767	14.96 767	15.81 767	14.81 759

Hybrid-DGEV	22.47 767	17.40 770	16.14 761	22.00 761	23.29 766	38.36 767	53.80 769	24.43 773	28.63 772	20.59 766	21.81 767	20.88 766	23.91 768	23.45 768	27.42 770	14.08 764	17.69 764	11.83 762	14.06 765	14.65 760	14.93 762

CasAABBNet	22.42 763	17.33 765	16.01 759	22.01 762	23.28 765	38.32 764	53.80 769	24.14 768	28.41 768	20.60 767	21.77 766	20.89 769	23.91 768	23.43 767	27.36 768	14.07 761	17.69 764	11.83 762	14.01 761	14.67 762	14.95 763

RAFT-FEzeroshot	22.43 764	17.33 765	15.98 757	22.02 763	23.31 767	38.34 765	53.82 771	24.05 766	28.39 766	20.61 768	21.76 764	20.88 766	23.92 770	23.41 765	27.42 770	14.07 761	17.69 764	11.83 762	14.02 762	14.69 763	14.97 764

RAFT-FE	22.43 764	17.33 765	15.98 757	22.02 763	23.31 767	38.34 765	53.82 771	24.05 766	28.39 766	20.61 768	21.76 764	20.88 766	23.92 770	23.41 765	27.42 770	14.07 761	17.69 764	11.83 762	14.02 762	14.69 763	14.97 764

Selective-RAFT-Error	22.47 767	17.37 769	16.09 760	22.06 765	23.34 769	38.39 769	53.83 773	24.29 772	28.47 770	20.74 770	21.83 769	20.81 765	23.90 767	23.54 771	27.53 773	14.08 764	17.69 764	11.82 761	14.00 760	14.69 763	15.00 766

zzz1	32.32 773	13.62 763	19.04 765	39.10 772	40.27 775	58.39 775	73.98 774	33.31 776	42.69 777	31.39 775	33.04 774	30.66 775	36.33 776	37.52 776	43.96 776	20.74 770	26.81 774	16.53 769	20.80 772	12.35 759	15.78 767

zzzzzz3	32.30 772	13.60 762	18.91 763	39.10 772	40.27 775	58.35 774	74.04 775	33.28 775	42.63 774	31.37 774	33.03 773	30.65 774	36.33 776	37.51 775	43.96 776	20.73 769	26.80 773	16.52 768	20.79 771	12.34 758	15.78 767

zzzz2	33.88 774	26.18 774	24.44 771	33.40 770	35.10 773	58.13 772	81.44 776	37.02 777	42.64 775	31.75 776	33.25 775	31.23 776	35.81 774	34.90 773	40.56 774	21.21 771	26.75 771	18.05 770	21.21 773	22.06 772	22.50 773

noway5	33.88 774	26.18 774	24.44 771	33.40 770	35.10 773	58.13 772	81.44 776	37.02 777	42.64 775	31.75 776	33.25 775	31.23 776	35.81 774	34.90 773	40.56 774	21.21 771	26.75 771	18.05 770	21.21 773	22.06 772	22.50 773

test_example2	98.32 776	94.13 777	45.89 774	96.35 774	109.85 777	88.61 776	95.45 778	25.75 774	94.37 778	130.00 779	126.06 778	58.17 778	74.63 778	88.51 777	79.96 778	150.23 778	221.02 778	77.62 778	99.10 778	113.75 778	96.94 777

ccccc		285.66 778		368.85 777	370.60 778	123.16 778		115.05 779		126.68 778		122.83 779		252.94 779		384.56 779	353.86 779	254.69 779	223.00 779	425.87 779

ASD4		3.38 740

Low-res two-view benchmark