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

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 15	0.18 15	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 50	0.17 22	0.22 2	0.19 12	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 6	0.20 50	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 58	0.20 73	0.23 3	0.20 30	0.13 119	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 9	0.15 10	0.14 2	0.19 31	0.26 19	0.18 13	0.16 8	0.16 10	0.28 133	0.19 58	0.26 12	0.21 59	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 10	0.15 6	0.18 15	0.25 12	0.18 13	0.16 8	0.16 10	0.30 155	0.21 87	0.25 8	0.21 59	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 83	0.20 151	0.16 11	0.22 97	0.20 3	0.22 30	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 85	0.10 14	0.09 27	0.14 170	0.13 240	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 56	0.16 29	0.24 64	0.17 5	0.25 12	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 58	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 119	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 26	0.25 32	0.30 27	0.16 29	0.23 49	0.20 50	0.22 6	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 38	0.19 58	0.26 12	0.21 59	0.13 119	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 146	0.25 159	0.30 28	0.15 5	0.21 32	0.28 113	0.21 50	0.18 40	0.24 4	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 26	0.24 17	0.30 27	0.19 105	0.15 6	0.19 31	0.31 36	0.24 46	0.15 2	0.20 21	0.29 141	0.17 22	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 26	0.24 17	0.30 27	0.19 105	0.15 6	0.19 31	0.25 12	0.24 46	0.15 2	0.20 21	0.29 141	0.17 22	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 71	0.26 47	0.29 14	0.14 7	0.25 82	0.23 127	0.25 12	0.19 19	0.20 22	0.16 10	0.19 29	0.18 40	0.30 52	0.21 59	0.14 184	0.10 96	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 83	0.23 271	0.16 11	0.19 31	0.20 3	0.22 30	0.24 72	0.18 16	0.17 9	0.11 1	0.35 112	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 222	0.14 283	0.10 8	0.10 63

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 80	0.30 27	0.19 105	0.20 26	0.18 15	0.30 28	0.21 28	0.18 13	0.15 5	0.19 29	0.18 40	0.33 92	0.19 12	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 80	0.30 27	0.20 151	0.20 26	0.19 31	0.27 21	0.19 19	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 22	0.33 92	0.19 12	0.13 119	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 62	0.33 103	0.17 43	0.24 64	0.17 5	0.25 12	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 74	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 62	0.34 133	0.15 10	0.27 111	0.17 5	0.28 23	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 74	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 17	0.14 26	0.26 47	0.32 83	0.19 105	0.21 33	0.18 15	0.30 28	0.24 46	0.17 11	0.20 21	0.28 133	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 232	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

qqai	0.19 17	0.14 26	0.27 62	0.32 83	0.19 105	0.22 38	0.18 15	0.30 28	0.25 62	0.18 13	0.20 21	0.29 141	0.17 22	0.33 92	0.21 59	0.13 119	0.11 232	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

MGA	0.19 17	0.14 26	0.26 47	0.30 27	0.20 151	0.29 146	0.18 15	0.35 65	0.27 75	0.19 19	0.21 32	0.19 29	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 136

MSE-Stereo	0.19 17	0.14 26	0.25 32	0.30 27	0.19 105	0.25 82	0.18 15	0.42 131	0.27 75	0.19 19	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 136

DepthFocus	0.19 17	0.13 5	0.31 129	0.29 14	0.23 271	0.17 15	0.20 50	0.27 21	0.18 13	0.24 72	0.25 79	0.15 3	0.17 22	0.26 12	0.18 4	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.17 414	0.13 155	0.10 63

GeoVLM	0.19 17	0.14 26	0.24 17	0.30 27	0.19 105	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 46	0.21 32	0.20 21	0.29 141	0.20 73	0.29 32	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 17	0.14 26	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 18	0.21 77	0.32 45	0.28 89	0.20 22	0.35 173	0.18 23	0.17 22	0.31 63	0.24 146	0.14 184	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 17	0.14 26	0.24 17	0.30 27	0.19 105	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 46	0.21 32	0.20 21	0.29 141	0.19 58	0.29 32	0.21 59	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 17	0.13 5	0.25 32	0.31 56	0.16 29	0.19 21	0.17 5	0.42 131	0.24 46	0.23 57	0.21 32	0.17 9	0.16 18	0.45 207	0.19 12	0.13 119	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 136

S2M2_XL	0.19 17	0.18 193	0.27 62	0.27 3	0.20 151	0.15 6	0.16 4	0.22 6	0.15 5	0.21 32	0.26 92	0.17 9	0.17 22	0.24 4	0.21 59	0.17 379	0.16 484	0.15 222	0.13 240	0.15 274	0.12 199
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 17	0.14 26	0.29 89	0.34 133	0.16 29	0.26 93	0.17 5	0.32 45	0.20 26	0.21 32	0.15 5	0.23 74	0.20 73	0.32 75	0.20 30	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.11 136

dual_stereo	0.19 17	0.14 26	0.24 17	0.31 56	0.16 29	0.16 11	0.20 50	0.29 25	0.20 26	0.23 57	0.20 21	0.22 58	0.14 2	0.52 276	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 29	0.18 193	0.22 3	0.25 1	0.20 151	0.23 49	0.23 127	0.19 1	0.19 19	0.19 19	0.28 113	0.12 1	0.22 102	0.24 4	0.26 208	0.12 61	0.14 418	0.18 364	0.27 606	0.17 374	0.19 466

LGCAT	0.20 29	0.14 26	0.24 17	0.29 14	0.19 105	0.14 2	0.19 31	0.24 11	0.18 13	0.26 98	0.20 21	0.20 38	0.19 58	0.32 75	0.21 59	0.23 540	0.18 530	0.11 5	0.14 283	0.10 8	0.19 466

MCSU-Stereo	0.20 29	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 82	0.31 293	0.33 56	0.32 134	0.28 132	0.25 79	0.23 74	0.17 22	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.30 27	0.19 105	0.25 82	0.18 15	0.42 131	0.27 75	0.23 57	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 136

monster-pro	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.31 56	0.15 10	0.22 38	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 22	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 29	0.15 71	0.25 32	0.32 83	0.18 73	0.29 146	0.23 127	0.25 12	0.27 75	0.15 2	0.24 68	0.28 133	0.17 22	0.34 102	0.20 30	0.13 119	0.11 232	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 29	0.14 26	0.31 129	0.31 56	0.23 271	0.24 64	0.21 77	0.31 36	0.30 109	0.21 32	0.19 18	0.24 92	0.19 58	0.31 63	0.20 30	0.13 119	0.11 232	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 136

LACA3	0.20 29	0.17 150	0.25 32	0.29 14	0.15 10	0.32 206	0.25 159	0.29 25	0.22 30	0.23 57	0.21 32	0.21 50	0.22 102	0.44 202	0.19 12	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 29	0.15 71	0.26 47	0.30 27	0.15 10	0.29 146	0.29 244	0.30 28	0.22 30	0.21 32	0.23 52	0.28 133	0.20 73	0.34 102	0.19 12	0.13 119	0.10 96	0.10 1	0.09 15	0.12 104	0.09 6

Test_v1	0.20 29	0.14 26	0.22 3	0.28 9	0.18 73	0.24 64	0.21 77	0.39 99	0.31 120	0.21 32	0.22 45	0.17 9	0.17 22	0.34 102	0.19 12	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 29	0.14 26	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 248	0.17 5	0.40 111	0.22 30	0.21 32	0.21 32	0.20 38	0.24 128	0.33 92	0.25 178	0.13 119	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 29	0.13 5	0.26 47	0.30 27	0.19 105	0.23 49	0.18 15	0.36 73	0.26 69	0.20 22	0.23 52	0.27 127	0.16 18	0.30 52	0.23 126	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 29	0.14 26	0.23 7	0.30 27	0.17 43	0.29 146	0.20 50	0.39 99	0.22 30	0.22 51	0.21 32	0.26 117	0.20 73	0.30 52	0.20 30	0.13 119	0.12 304	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 29	0.15 71	0.26 47	0.33 103	0.19 105	0.23 49	0.18 15	0.41 122	0.34 150	0.22 51	0.21 32	0.19 29	0.18 40	0.28 19	0.22 85	0.14 184	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 63

MonStereo	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.31 56	0.15 10	0.22 38	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 22	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 29	0.13 5	0.27 62	0.33 103	0.18 73	0.17 15	0.21 77	0.32 45	0.23 39	0.25 84	0.34 165	0.22 58	0.24 128	0.27 17	0.21 59	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.31 56	0.15 10	0.22 38	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 22	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 29	0.12 2	0.23 7	0.31 56	0.20 151	0.23 49	0.19 31	0.40 111	0.29 101	0.22 51	0.34 165	0.20 38	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test3	0.20 29	0.13 5	0.27 62	0.33 103	0.17 43	0.38 289	0.18 15	0.30 28	0.19 19	0.24 72	0.15 5	0.26 117	0.17 22	0.32 75	0.21 59	0.13 119	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

MonSter	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.31 56	0.15 10	0.22 38	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 22	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.38 134	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LSFM	0.21 49	0.14 26	0.29 89	0.30 27	0.23 271	0.14 2	0.13 1	0.23 8	0.19 19	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 73	0.31 63	0.23 126	0.20 476	0.19 549	0.18 364	0.16 355	0.20 461	0.21 512

flow	0.21 49	0.14 26	0.29 89	0.30 27	0.23 271	0.14 2	0.13 1	0.23 8	0.19 19	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 73	0.30 52	0.23 126	0.20 476	0.19 549	0.18 364	0.16 355	0.20 461	0.21 512

over v1	0.21 49	0.19 240	0.26 47	0.35 180	0.13 1	0.35 248	0.20 50	0.31 36	0.16 9	0.23 57	0.23 52	0.25 107	0.27 178	0.41 163	0.22 85	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 199

over-8	0.21 49	0.19 240	0.27 62	0.35 180	0.13 1	0.33 218	0.21 77	0.34 61	0.17 10	0.21 32	0.22 45	0.26 117	0.25 142	0.41 163	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 136

over-9	0.21 49	0.19 240	0.27 62	0.35 180	0.13 1	0.33 218	0.21 77	0.35 65	0.17 10	0.21 32	0.22 45	0.26 117	0.25 142	0.41 163	0.20 30	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 136

depth_test_26	0.21 49	0.14 26	0.28 80	0.30 27	0.19 105	0.16 11	0.20 50	0.30 28	0.23 39	0.27 117	0.37 187	0.22 58	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 416	0.14 418	0.15 222	0.15 317	0.15 274	0.14 299

LCMNet	0.21 49	0.14 26	0.25 32	0.30 27	0.20 151	0.26 93	0.19 31	0.38 91	0.43 236	0.21 32	0.21 32	0.27 127	0.17 22	0.36 116	0.23 126	0.12 61	0.11 232	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 49	0.14 26	0.26 47	0.34 133	0.14 7	0.40 308	0.27 205	0.28 23	0.22 30	0.18 13	0.19 18	0.28 133	0.29 214	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.10 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 49	0.19 240	0.29 89	0.31 56	0.17 43	0.25 82	0.23 127	0.36 73	0.28 89	0.27 117	0.24 68	0.18 23	0.21 87	0.40 151	0.21 59	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

asd	0.21 49	0.18 193	0.29 89	0.32 83	0.18 73	0.27 111	0.22 97	0.35 65	0.22 30	0.31 159	0.22 45	0.19 29	0.21 87	0.44 202	0.21 59	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 49	0.20 292	0.29 89	0.30 27	0.17 43	0.24 64	0.26 182	0.32 45	0.28 89	0.32 174	0.28 113	0.19 29	0.17 22	0.29 32	0.21 59	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 49	0.20 292	0.29 89	0.30 27	0.17 43	0.24 64	0.26 182	0.32 45	0.28 89	0.32 174	0.28 113	0.19 29	0.17 22	0.29 32	0.21 59	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.09 6

4w-stereo	0.21 49	0.19 240	0.31 129	0.31 56	0.17 43	0.29 146	0.19 31	0.31 36	0.21 28	0.31 159	0.24 68	0.20 38	0.24 128	0.41 163	0.22 85	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 49	0.18 193	0.31 129	0.32 83	0.18 73	0.31 186	0.25 159	0.31 36	0.23 39	0.28 132	0.35 173	0.18 23	0.17 22	0.39 141	0.21 59	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 49	0.18 193	0.28 80	0.29 14	0.17 43	0.23 49	0.34 354	0.36 73	0.28 89	0.34 185	0.26 92	0.17 9	0.22 102	0.36 116	0.23 126	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 49	0.14 26	0.27 62	0.37 240	0.22 216	0.21 33	0.19 31	0.43 150	0.27 75	0.20 22	0.20 21	0.29 141	0.14 2	0.41 163	0.22 85	0.14 184	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.12 104	0.12 199

LG-G_1	0.21 49	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 13	0.21 32	0.21 32	0.26 117	0.19 58	0.37 126	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LG-G	0.21 49	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 13	0.21 32	0.21 32	0.26 117	0.19 58	0.37 126	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

StereoAnything_RVC	0.21 49	0.68 662	0.39 281	0.28 9	0.15 10	0.23 49	0.18 15	0.20 3	0.19 19	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 102	0.30 52	0.18 4	0.16 324	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 333	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 49	0.15 71	0.27 62	0.37 240	0.19 105	0.22 38	0.18 15	0.42 131	0.35 163	0.22 51	0.28 113	0.24 92	0.18 40	0.27 17	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

over-6	0.22 69	0.18 193	0.28 80	0.34 133	0.13 1	0.32 206	0.22 97	0.49 191	0.25 62	0.24 72	0.24 68	0.21 50	0.25 142	0.38 134	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 69	0.15 71	0.35 213	0.33 103	0.17 43	0.23 49	0.25 159	0.42 131	0.24 46	0.26 98	0.26 92	0.21 50	0.30 233	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

aanet-new-16k	0.22 69	0.17 150	0.35 213	0.37 240	0.17 43	0.26 93	0.18 15	0.41 122	0.37 190	0.28 132	0.23 52	0.25 107	0.26 162	0.29 32	0.21 59	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 69	0.16 100	0.35 213	0.33 103	0.18 73	0.24 64	0.24 147	0.45 165	0.27 75	0.23 57	0.35 173	0.20 38	0.26 162	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 136

AdaDepth	0.22 69	0.17 150	0.32 152	0.37 240	0.18 73	0.34 237	0.22 97	0.33 56	0.23 39	0.21 32	0.21 32	0.20 38	0.20 73	0.56 312	0.21 59	0.10 14	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.12 199

qwe	0.22 69	0.18 193	0.28 80	0.31 56	0.18 73	0.29 146	0.21 77	0.38 91	0.32 134	0.35 195	0.30 131	0.20 38	0.20 73	0.43 190	0.21 59	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6

2.25w	0.22 69	0.18 193	0.31 129	0.31 56	0.18 73	0.31 186	0.18 15	0.32 45	0.31 120	0.31 159	0.37 187	0.20 38	0.22 102	0.45 207	0.24 146	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

4.25_new	0.22 69	0.21 337	0.32 152	0.32 83	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 46	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 117	0.34 102	0.23 126	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 69	0.21 337	0.32 152	0.32 83	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 46	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 117	0.34 102	0.23 126	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 69	0.21 337	0.32 152	0.32 83	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 46	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 117	0.34 102	0.23 126	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 69	0.17 150	0.30 106	0.31 56	0.19 105	0.43 340	0.24 147	0.35 65	0.24 46	0.31 159	0.27 100	0.17 9	0.22 102	0.37 126	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 69	0.18 193	0.29 89	0.30 27	0.18 73	0.27 111	0.23 127	0.37 81	0.28 89	0.31 159	0.26 92	0.22 58	0.26 162	0.50 261	0.24 146	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 69	0.18 193	0.30 106	0.32 83	0.16 29	0.28 133	0.38 442	0.38 91	0.35 163	0.32 174	0.33 153	0.17 9	0.18 40	0.29 32	0.22 85	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.12 104	0.10 63

monsterstereo	0.22 69	0.14 26	0.26 47	0.34 133	0.18 73	0.21 33	0.20 50	0.37 81	0.35 163	0.33 181	0.40 202	0.19 29	0.18 40	0.45 207	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 155	0.08 1

monsters	0.22 69	0.14 26	0.26 47	0.31 56	0.19 105	0.23 49	0.19 31	0.44 158	0.33 142	0.36 200	0.30 131	0.16 6	0.18 40	0.43 190	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

SGD-Stereo	0.22 69	0.15 71	0.27 62	0.31 56	0.15 10	0.29 146	0.20 50	0.37 81	0.29 101	0.24 72	0.29 127	0.21 50	0.27 178	0.36 116	0.25 178	0.16 324	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.10 63

GREAT-IGEV	0.22 69	0.15 71	0.31 129	0.29 14	0.22 216	0.21 33	0.26 182	0.33 56	0.31 120	0.20 22	0.30 131	0.22 58	0.22 102	0.47 236	0.22 85	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 155	0.10 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 69	0.15 71	0.26 47	0.33 103	0.20 151	0.61 462	0.21 77	0.30 28	0.31 120	0.23 57	0.19 18	0.18 23	0.18 40	0.41 163	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 136

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 87	0.20 292	0.31 129	0.37 240	0.19 105	0.28 133	0.22 97	0.33 56	0.26 69	0.23 57	0.29 127	0.23 74	0.18 40	0.39 141	0.28 252	0.13 119	0.12 304	0.17 310	0.16 355	0.17 374	0.12 199

aanet-new-90k	0.23 87	0.16 100	0.45 367	0.35 180	0.17 43	0.33 218	0.27 205	0.38 91	0.26 69	0.20 22	0.24 68	0.21 50	0.35 293	0.46 226	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 207	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 87	0.16 100	0.41 306	0.35 180	0.17 43	0.38 289	0.25 159	0.36 73	0.25 62	0.23 57	0.31 146	0.24 92	0.35 293	0.43 190	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 87	0.17 150	0.39 281	0.34 133	0.18 73	0.38 289	0.20 50	0.36 73	0.26 69	0.24 72	0.28 113	0.25 107	0.35 293	0.25 8	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 87	0.17 150	0.30 106	0.35 180	0.16 29	0.35 248	0.25 159	0.40 111	0.30 109	0.25 84	0.24 68	0.25 107	0.36 321	0.41 163	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 87	0.16 100	0.37 246	0.34 133	0.16 29	0.24 64	0.24 147	0.43 150	0.36 173	0.26 98	0.27 100	0.23 74	0.35 293	0.28 19	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.36 214	0.17 43	0.26 93	0.26 182	0.33 56	0.30 109	0.27 117	0.30 131	0.23 74	0.34 287	0.42 177	0.18 4	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.15 274	0.10 63

aanet-new-32k	0.23 87	0.15 71	0.32 152	0.36 214	0.18 73	0.38 289	0.21 77	0.40 111	0.24 46	0.27 117	0.23 52	0.34 184	0.35 293	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.10 63

aanet-new-30k	0.23 87	0.15 71	0.32 152	0.36 214	0.18 73	0.38 289	0.21 77	0.40 111	0.24 46	0.27 117	0.23 52	0.34 184	0.35 293	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.10 63

aanet-new-28k	0.23 87	0.17 150	0.40 295	0.36 214	0.17 43	0.33 218	0.22 97	0.35 65	0.27 75	0.27 117	0.23 52	0.29 141	0.34 287	0.31 63	0.22 85	0.13 119	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.16 333	0.12 199

aanet-new-24k	0.23 87	0.16 100	0.29 89	0.35 180	0.17 43	0.39 302	0.23 127	0.35 65	0.30 109	0.30 155	0.27 100	0.25 107	0.32 256	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.10 63

aanet-new-22k	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.31 186	0.19 31	0.46 173	0.42 232	0.25 84	0.23 52	0.25 107	0.30 233	0.32 75	0.22 85	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 87	0.14 26	0.27 62	0.35 180	0.18 73	0.26 93	0.26 182	0.42 131	0.38 200	0.25 84	0.43 214	0.23 74	0.28 195	0.25 8	0.22 85	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 87	0.14 26	0.31 129	0.33 103	0.18 73	0.21 33	0.33 336	0.52 215	0.42 232	0.26 98	0.33 153	0.19 29	0.30 233	0.28 19	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 87	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.35 248	0.27 205	0.45 165	0.28 89	0.28 132	0.34 165	0.40 245	0.30 233	0.33 92	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 87	0.14 26	0.27 62	0.29 14	0.17 43	0.19 21	0.20 50	0.59 261	0.45 253	0.28 132	0.26 92	0.24 92	0.17 22	0.46 226	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 63

WQFJA1++	0.23 87	0.15 71	0.27 62	0.30 27	0.21 183	0.31 186	0.18 15	0.36 73	0.17 10	0.25 84	0.30 131	0.29 141	0.28 195	0.40 151	0.22 85	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.42 645	0.11 136

GEAStereo	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.25 341	0.36 263	0.30 264	0.42 131	0.28 89	0.26 98	0.28 113	0.24 92	0.21 87	0.32 75	0.22 85	0.18 416	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.12 199

GSStereo	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.25 341	0.36 263	0.30 264	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 87	0.32 75	0.22 85	0.16 324	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 207	0.12 199

Zero-FE251	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.20 151	0.44 349	0.19 31	0.37 81	0.25 62	0.27 117	0.29 127	0.38 222	0.24 128	0.32 75	0.22 85	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

3.25w_new	0.23 87	0.17 150	0.32 152	0.31 56	0.17 43	0.43 340	0.20 50	0.37 81	0.30 109	0.37 207	0.28 113	0.22 58	0.25 142	0.42 177	0.22 85	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

3.25w	0.23 87	0.17 150	0.32 152	0.31 56	0.17 43	0.43 340	0.20 50	0.37 81	0.30 109	0.37 207	0.28 113	0.22 58	0.25 142	0.42 177	0.22 85	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 87	0.16 100	0.32 152	0.39 312	0.21 183	0.18 18	0.21 77	0.34 61	0.26 69	0.28 132	0.51 252	0.28 133	0.29 214	0.26 12	0.24 146	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.12 199

AIO_rvc	0.23 87	0.16 100	0.32 152	0.34 133	0.19 105	0.26 93	0.33 336	0.40 111	0.22 30	0.26 98	0.24 68	0.34 184	0.15 8	0.51 269	0.24 146	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

AIO_test	0.23 87	0.16 100	0.28 80	0.34 133	0.20 151	0.30 166	0.39 464	0.38 91	0.25 62	0.25 84	0.28 113	0.32 166	0.22 102	0.38 134	0.25 178	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 87	0.14 26	0.26 47	0.32 83	0.19 105	0.12 1	0.17 5	0.29 25	0.29 101	0.21 32	0.15 5	0.22 58	0.22 102	0.40 151	0.22 85	0.14 184	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.15 274	0.86 693

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 113	0.16 100	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.36 263	0.17 5	0.37 81	0.37 190	0.29 146	0.23 52	0.23 74	0.24 128	0.29 32	0.22 85	0.16 324	0.15 451	0.21 486	0.17 414	0.19 441	0.15 333

small-zeroshot	0.24 113	0.23 400	0.25 32	0.27 3	0.26 389	0.23 49	0.30 264	0.19 1	0.27 75	0.21 32	0.32 149	0.14 2	0.26 162	0.24 4	0.30 282	0.27 583	0.17 505	0.22 502	0.32 639	0.20 461	0.24 548

Anonymus	0.24 113	0.14 26	0.29 89	0.37 240	0.23 271	0.30 166	0.22 97	0.39 99	0.32 134	0.23 57	0.20 21	0.38 222	0.26 162	0.45 207	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.13 240	0.12 104	0.13 251

TS12	0.24 113	0.15 71	0.29 89	0.37 240	0.17 43	0.32 206	0.26 182	0.42 131	0.24 46	0.31 159	0.51 252	0.25 107	0.27 178	0.40 151	0.29 274	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.13 155	0.10 63

aanet-new-60k	0.24 113	0.16 100	0.48 418	0.36 214	0.17 43	0.39 302	0.24 147	0.36 73	0.30 109	0.24 72	0.25 79	0.26 117	0.32 256	0.45 207	0.18 4	0.10 14	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.10 63

aanet-new-78k	0.24 113	0.17 150	0.51 460	0.36 214	0.16 29	0.26 93	0.29 244	0.36 73	0.29 101	0.22 51	0.29 127	0.23 74	0.37 331	0.42 177	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 207	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 113	0.19 240	0.39 281	0.41 394	0.17 43	0.33 218	0.22 97	0.41 122	0.37 190	0.27 117	0.23 52	0.22 58	0.35 293	0.29 32	0.24 146	0.12 61	0.08 2	0.14 170	0.11 153	0.16 333	0.11 136

Foundation-i1b	0.24 113	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.40 308	0.26 182	0.48 186	0.25 62	0.31 159	0.33 153	0.40 245	0.30 233	0.35 112	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 113	0.13 5	0.23 7	0.28 9	0.15 10	0.40 308	0.29 244	0.49 191	0.25 62	0.33 181	0.35 173	0.40 245	0.30 233	0.34 102	0.23 126	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LiteMatch	0.24 113	0.17 150	0.24 17	0.37 240	0.20 151	0.27 111	0.27 205	0.31 36	0.24 46	0.21 32	0.20 21	0.29 141	0.40 356	0.29 32	0.43 436	0.16 324	0.10 96	0.15 222	0.13 240	0.14 207	0.14 299

Selective-IGEV-i32	0.24 113	0.18 193	0.35 213	0.35 180	0.19 105	0.27 111	0.25 159	0.55 233	0.23 39	0.27 117	0.25 79	0.34 184	0.19 58	0.58 347	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

VIP-Stereo	0.24 113	0.17 150	0.29 89	0.32 83	0.21 183	0.64 490	0.19 31	0.31 36	0.37 190	0.23 57	0.30 131	0.27 127	0.19 58	0.47 236	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

gasm-f	0.24 113	0.16 100	0.27 62	0.33 103	0.25 341	0.25 82	0.36 403	0.42 131	0.28 89	0.26 98	0.35 173	0.24 92	0.30 233	0.36 116	0.23 126	0.18 416	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.15 274	0.12 199

3w_stereo	0.24 113	0.20 292	0.37 246	0.33 103	0.16 29	0.32 206	0.42 503	0.41 122	0.38 200	0.31 159	0.27 100	0.16 6	0.26 162	0.34 102	0.22 85	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.11 136

1w_stereo	0.24 113	0.15 71	0.29 89	0.34 133	0.18 73	0.31 186	0.41 492	0.40 111	0.43 236	0.31 159	0.38 191	0.17 9	0.24 128	0.45 207	0.23 126	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 113	0.18 193	0.40 295	0.39 312	0.20 151	0.22 38	0.27 205	0.32 45	0.36 173	0.26 98	0.44 216	0.22 58	0.16 18	0.37 126	0.27 229	0.11 36	0.12 304	0.16 262	0.15 317	0.13 155	0.09 6

HUF	0.24 113	0.16 100	0.33 173	0.32 83	0.18 73	0.25 82	0.40 476	0.42 131	0.34 150	0.25 84	0.23 52	0.32 166	0.28 195	0.34 102	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.10 63

GIP-stereo	0.24 113	0.18 193	0.30 106	0.37 240	0.24 307	0.26 93	0.20 50	0.46 173	0.36 173	0.24 72	0.39 196	0.35 199	0.20 73	0.31 63	0.21 59	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 136

RAStereo	0.24 113	0.17 150	0.29 89	0.40 356	0.21 183	0.23 49	0.26 182	0.42 131	0.45 253	0.23 57	0.34 165	0.30 155	0.19 58	0.34 102	0.25 178	0.15 264	0.12 304	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.11 136

IGEV++	0.24 113	0.17 150	0.31 129	0.38 280	0.22 216	0.24 64	0.22 97	0.50 202	0.23 39	0.28 132	0.35 173	0.30 155	0.22 102	0.31 63	0.28 252	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.13 251

Selective-IGEV	0.24 113	0.18 193	0.35 213	0.35 180	0.19 105	0.27 111	0.25 159	0.55 233	0.23 39	0.27 117	0.25 79	0.34 184	0.19 58	0.58 347	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

anonymous	0.25 134	0.29 526	0.26 47	0.29 14	0.24 307	0.19 21	0.21 77	0.23 8	0.26 69	0.25 84	0.30 131	0.16 6	0.21 87	0.21 1	0.36 369	0.17 379	0.19 549	0.28 595	0.29 620	0.28 573	0.24 548

PhaseNet	0.25 134	0.16 100	0.31 129	0.35 180	0.22 216	0.33 218	0.22 97	0.45 165	0.33 142	0.21 32	0.28 113	0.38 222	0.23 117	0.42 177	0.28 252	0.13 119	0.10 96	0.15 222	0.15 317	0.13 155	0.12 199

aanet-new-10k	0.25 134	0.18 193	0.44 354	0.38 280	0.18 73	0.45 358	0.21 77	0.44 158	0.35 163	0.27 117	0.31 146	0.25 107	0.30 233	0.28 19	0.21 59	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.16 333	0.10 63

aanet-new-14k	0.25 134	0.19 240	0.38 259	0.38 280	0.17 43	0.18 18	0.25 159	0.52 215	0.49 278	0.28 132	0.30 131	0.21 50	0.33 274	0.33 92	0.23 126	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.17 374	0.11 136

aanet-new-8k	0.25 134	0.19 240	0.32 152	0.37 240	0.20 151	0.40 308	0.29 244	0.49 191	0.39 212	0.24 72	0.25 79	0.22 58	0.34 287	0.49 253	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 134	0.16 100	0.33 173	0.38 280	0.20 151	0.46 364	0.27 205	0.41 122	0.34 150	0.28 132	0.38 191	0.24 92	0.35 293	0.29 32	0.24 146	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 134	0.14 26	0.30 106	0.34 133	0.21 183	0.44 349	0.25 159	0.44 158	0.35 163	0.27 117	0.35 173	0.37 213	0.35 293	0.28 19	0.26 208	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 134	0.14 26	0.74 574	0.33 103	0.19 105	0.29 146	0.22 97	0.38 91	0.29 101	0.25 84	0.22 45	0.23 74	0.32 256	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 596

zero-FE	0.25 134	0.15 71	0.30 106	0.35 180	0.29 480	0.19 21	0.20 50	0.35 65	0.31 120	0.26 98	0.27 100	0.29 141	0.29 214	0.33 92	0.24 146	0.17 379	0.10 96	0.14 170	0.10 88	0.64 680	0.12 199

GASTEREO	0.25 134	0.16 100	0.32 152	0.40 356	0.20 151	0.22 38	0.30 264	0.43 150	0.31 120	0.37 207	0.33 153	0.22 58	0.35 293	0.41 163	0.23 126	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.11 136

MSCF	0.25 134	0.16 100	0.33 173	0.39 312	0.20 151	0.20 26	0.31 293	0.43 150	0.31 120	0.36 200	0.33 153	0.23 74	0.35 293	0.36 116	0.23 126	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.13 155	0.11 136

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 134	0.31 541	0.24 17	0.51 588	0.19 105	0.29 146	0.22 97	0.40 111	0.37 190	0.26 98	0.24 68	0.24 92	0.31 250	0.44 202	0.22 85	0.14 184	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 207	0.10 63

IGEV-RUCA	0.25 134	0.16 100	0.34 196	0.39 312	0.27 425	0.33 218	0.20 50	0.38 91	0.36 173	0.26 98	0.31 146	0.25 107	0.21 87	0.48 247	0.24 146	0.20 476	0.11 232	0.13 113	0.10 88	0.17 374	0.15 333

fffft	0.25 134	0.17 150	0.37 246	0.36 214	0.22 216	0.28 133	0.36 403	0.42 131	0.24 46	0.36 200	0.23 52	0.27 127	0.22 102	0.52 276	0.27 229	0.12 61	0.09 27	0.16 262	0.12 193	0.12 104	0.12 199
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 134	0.18 193	0.34 196	0.37 240	0.18 73	0.28 133	0.30 264	0.48 186	0.27 75	0.29 146	0.30 131	0.32 166	0.17 22	0.52 276	0.23 126	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.10 63

RSM++	0.25 134	0.18 193	0.34 196	0.36 214	0.20 151	0.28 133	0.30 264	0.51 205	0.32 134	0.25 84	0.22 45	0.37 213	0.21 87	0.50 261	0.24 146	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.12 193	0.14 207	0.10 63

RSM	0.25 134	0.18 193	0.33 173	0.36 214	0.20 151	0.27 111	0.34 354	0.51 205	0.27 75	0.26 98	0.23 52	0.39 231	0.21 87	0.56 312	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.14 207	0.10 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 134	0.14 26	0.74 574	0.33 103	0.19 105	0.29 146	0.22 97	0.38 91	0.29 101	0.25 84	0.22 45	0.23 74	0.32 256	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 596

MoCha-V2	0.25 134	0.15 71	0.29 89	0.40 356	0.18 73	0.27 111	0.26 182	0.49 191	0.27 75	0.36 200	0.27 100	0.33 180	0.35 293	0.49 253	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.11 136

EGLCR-Stereo	0.25 134	0.16 100	0.33 173	0.34 133	0.20 151	0.35 248	0.20 50	0.52 215	0.36 173	0.28 132	0.27 100	0.41 257	0.18 40	0.45 207	0.26 208	0.14 184	0.10 96	0.16 262	0.14 283	0.13 155	0.11 136

DNS	0.26 154	0.17 150	0.36 228	0.37 240	0.22 216	0.33 218	0.23 127	0.47 177	0.30 109	0.34 185	0.34 165	0.45 291	0.24 128	0.28 19	0.21 59	0.19 450	0.11 232	0.13 113	0.12 193	0.16 333	0.16 384

DF	0.26 154	0.15 71	0.38 259	0.35 180	0.19 105	0.26 93	0.26 182	0.42 131	0.27 75	0.29 146	0.49 238	0.50 321	0.22 102	0.48 247	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 136

aanet-new	0.26 154	0.19 240	0.34 196	0.38 280	0.25 341	0.51 385	0.24 147	0.40 111	0.30 109	0.27 117	0.27 100	0.23 74	0.36 321	0.43 190	0.22 85	0.14 184	0.09 27	0.14 170	0.10 88	0.15 274	0.12 199

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 154	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.22 216	0.36 263	0.32 324	0.47 177	0.48 274	0.38 219	0.51 252	0.24 92	0.18 40	0.29 32	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.11 136

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 154	0.16 100	0.31 129	0.34 133	0.21 183	0.33 218	0.31 293	0.45 165	0.45 253	0.40 241	0.54 272	0.24 92	0.18 40	0.36 116	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 154	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.22 216	0.34 237	0.31 293	0.48 186	0.50 284	0.39 232	0.54 272	0.23 74	0.19 58	0.29 32	0.23 126	0.12 61	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

Foundation-i1	0.26 154	0.14 26	0.25 32	0.33 103	0.21 183	0.39 302	0.26 182	0.60 273	0.38 200	0.35 195	0.38 191	0.44 288	0.29 214	0.32 75	0.26 208	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

gcap_with_dpt	0.26 154	0.16 100	0.32 152	0.34 133	0.21 183	0.35 248	0.36 403	0.44 158	0.41 221	0.38 219	0.54 272	0.22 58	0.21 87	0.28 19	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

NLSM3	0.26 154	0.16 100	0.30 106	0.38 280	0.21 183	0.34 237	0.27 205	0.57 246	0.47 266	0.28 132	0.35 173	0.29 141	0.24 128	0.42 177	0.27 229	0.12 61	0.10 96	0.16 262	0.15 317	0.12 104	0.10 63

DDF-Stereo	0.26 154	0.15 71	0.30 106	0.36 214	0.29 480	0.19 21	0.20 50	0.32 45	0.31 120	0.26 98	0.26 92	0.29 141	0.29 214	0.38 134	0.24 146	0.17 379	0.10 96	0.14 170	0.10 88	0.70 683	0.12 199

Replicate-Monster	0.26 154	0.15 71	1.07 630	0.30 27	0.17 43	0.38 289	0.19 31	0.43 150	0.39 212	0.23 57	0.21 32	0.23 74	0.21 87	0.45 207	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 299

S2M2_L	0.26 154	0.22 378	0.33 173	0.31 56	0.25 341	0.24 64	0.13 1	0.35 65	0.41 221	0.25 84	0.36 182	0.30 155	0.25 142	0.30 52	0.26 208	0.22 522	0.19 549	0.17 310	0.19 474	0.21 488	0.18 431
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 154	0.18 193	0.34 196	0.35 180	0.24 307	0.23 49	0.28 235	0.51 205	0.36 173	0.31 159	0.36 182	0.37 213	0.20 73	0.57 324	0.22 85	0.13 119	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.16 333	0.12 199

SCV	0.26 154	0.19 240	0.33 173	0.35 180	0.21 183	0.27 111	0.34 354	0.56 237	0.28 89	0.24 72	0.28 113	0.37 213	0.23 117	0.49 253	0.22 85	0.18 416	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.15 274	0.11 136

castereo++	0.26 154	0.16 100	0.26 47	0.33 103	0.19 105	0.75 538	0.20 50	0.37 81	0.47 266	0.23 57	0.23 52	0.35 199	0.28 195	0.39 141	0.19 12	0.14 184	0.09 27	0.14 170	0.09 15	0.11 36	0.10 63

SMoEStereo_RVC	0.26 154	0.19 240	0.35 213	0.35 180	0.22 216	0.36 263	0.32 324	0.39 99	0.34 150	0.37 207	0.30 131	0.33 180	0.24 128	0.53 285	0.24 146	0.12 61	0.10 96	0.16 262	0.12 193	0.12 104	0.11 136

mms	0.26 154	0.21 337	0.33 173	0.37 240	0.25 341	0.30 166	0.33 336	0.40 111	0.32 134	0.28 132	0.34 165	0.34 184	0.20 73	0.45 207	0.26 208	0.12 61	0.11 232	0.16 262	0.12 193	0.14 207	0.11 136

ours_stereo	0.26 154	0.21 337	0.33 173	0.38 280	0.23 271	0.30 166	0.33 336	0.42 131	0.38 200	0.26 98	0.34 165	0.35 199	0.23 117	0.47 236	0.27 229	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.12 193	0.14 207	0.10 63

Occ-G	0.26 154	0.14 26	0.28 80	0.34 133	0.20 151	0.27 111	0.34 354	0.41 122	0.31 120	0.29 146	0.43 214	0.49 315	0.25 142	0.47 236	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.12 199

gcap-zeroshot	0.26 154	0.16 100	0.31 129	0.33 103	0.22 216	0.36 263	0.31 293	0.47 177	0.46 259	0.38 219	0.50 242	0.24 92	0.18 40	0.28 19	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

test_for_model	0.26 154	0.16 100	0.31 129	0.33 103	0.22 216	0.36 263	0.32 324	0.47 177	0.48 274	0.38 219	0.51 252	0.24 92	0.18 40	0.29 32	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.11 136

MaDis-Stereo	0.26 154	0.18 193	0.36 228	0.36 214	0.26 389	0.27 111	0.27 205	0.43 150	0.35 163	0.27 117	0.26 92	0.41 257	0.28 195	0.40 151	0.28 252	0.16 324	0.14 418	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.12 199

testlalala	0.26 154	0.16 100	0.31 129	0.33 103	0.22 216	0.36 263	0.31 293	0.47 177	0.46 259	0.38 219	0.50 242	0.24 92	0.18 40	0.28 19	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

CroCo-Stereo	0.26 154	0.22 378	0.36 228	0.48 543	0.22 216	0.20 26	0.29 244	0.51 205	0.44 244	0.28 132	0.23 52	0.42 268	0.26 162	0.29 32	0.26 208	0.15 264	0.13 378	0.13 113	0.11 153	0.16 333	0.12 199
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
BStereo	0.27 178	0.16 100	0.88 605	0.34 133	0.22 216	0.22 38	0.31 293	0.39 99	0.41 221	0.26 98	0.24 68	0.26 117	0.19 58	0.42 177	0.28 252	0.10 14	0.12 304	0.12 55	0.16 355	0.12 104	0.14 299

tt45	0.27 178	0.17 150	0.34 196	0.35 180	0.23 271	0.38 289	0.28 235	0.46 173	0.28 89	0.40 241	0.27 100	0.38 222	0.25 142	0.57 324	0.26 208	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.12 104	0.14 299

999	0.27 178	0.16 100	0.35 213	0.36 214	0.24 307	0.31 186	0.27 205	0.49 191	0.38 200	0.26 98	0.30 131	0.39 231	0.23 117	0.63 403	0.25 178	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.12 193	0.12 104	0.14 299

Pointernet	0.27 178	0.14 26	0.33 173	0.35 180	0.23 271	0.35 248	0.21 77	0.72 384	0.38 200	0.39 232	0.36 182	0.34 184	0.25 142	0.36 116	0.25 178	0.15 264	0.10 96	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

trnet	0.27 178	0.14 26	0.23 7	0.28 9	0.15 10	0.37 276	0.23 127	0.52 215	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.34 184	0.26 162	0.39 141	0.25 178	0.15 264	0.11 232	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

UniTT-Stereo	0.27 178	0.17 150	0.37 246	0.40 356	0.27 425	0.30 166	0.28 235	0.39 99	0.31 120	0.29 146	0.46 225	0.27 127	0.25 142	0.47 236	0.34 332	0.17 379	0.13 378	0.13 113	0.12 193	0.14 207	0.12 199

AEACV	0.27 178	0.17 150	0.31 129	0.34 133	0.45 629	0.26 93	0.28 235	0.37 81	0.32 134	0.30 155	0.46 225	0.31 163	0.37 331	0.36 116	0.24 146	0.14 184	0.10 96	0.15 222	0.12 193	0.13 155	0.11 136

LoS_RVC	0.27 178	0.16 100	0.27 62	0.32 83	0.30 499	0.44 349	0.34 354	0.41 122	0.33 142	0.31 159	0.51 252	0.29 141	0.32 256	0.36 116	0.28 252	0.11 36	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 466

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 186	0.51 631	1.28 654	0.31 56	0.19 105	0.22 38	0.22 97	0.45 165	0.28 89	0.23 57	0.32 149	0.25 107	0.24 128	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 232	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 136

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 186	0.23 400	1.22 649	0.34 133	0.21 183	0.29 146	0.21 77	0.41 122	0.33 142	0.24 72	0.30 131	0.32 166	0.28 195	0.33 92	0.20 30	0.12 61	0.11 232	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 136

VMStereo-Base	0.28 186	0.16 100	0.27 62	0.30 27	0.17 43	0.30 166	0.27 205	0.50 202	0.65 353	0.32 174	0.47 231	0.42 268	0.24 128	0.41 163	0.27 229	0.15 264	0.11 232	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.14 299

water-stereo	0.28 186	0.14 26	0.29 89	0.35 180	0.19 105	0.36 263	0.23 127	0.62 286	0.38 200	0.39 232	0.62 304	0.41 257	0.35 293	0.28 19	0.27 229	0.14 184	0.13 378	0.13 113	0.12 193	0.12 104	0.10 63

castereo	0.28 186	0.16 100	0.32 152	0.35 180	0.21 183	0.40 308	0.42 503	0.50 202	0.66 357	0.26 98	0.41 205	0.37 213	0.36 321	0.33 92	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

fffy	0.28 186	0.21 337	0.34 196	0.37 240	0.23 271	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.41 221	0.32 174	0.37 187	0.39 231	0.27 178	0.50 261	0.27 229	0.12 61	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.11 136

WCG-NET	0.28 186	0.15 71	0.33 173	0.33 103	0.19 105	0.33 218	0.27 205	0.39 99	0.80 449	0.46 273	0.49 238	0.39 231	0.25 142	0.40 151	0.25 178	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.10 63

GCAP-BAT	0.28 186	0.15 71	0.42 327	0.33 103	0.21 183	0.25 82	0.25 159	0.45 165	0.54 301	0.34 185	0.42 208	0.43 277	0.27 178	0.48 247	0.24 146	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.11 36	0.12 199

MGS-Stereo	0.28 186	0.19 240	0.40 295	0.36 214	0.23 271	0.37 276	0.30 264	0.39 99	0.44 244	0.31 159	0.51 252	0.40 245	0.24 128	0.43 190	0.26 208	0.15 264	0.12 304	0.15 222	0.13 240	0.14 207	0.13 251

GCAPDPT-zeroshot	0.28 186	0.15 71	0.42 327	0.33 103	0.21 183	0.25 82	0.25 159	0.45 165	0.54 301	0.34 185	0.42 208	0.43 277	0.27 178	0.48 247	0.24 146	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.11 36	0.12 199

GCAP-Stereo	0.28 186	0.19 240	0.40 295	0.38 280	0.19 105	0.38 289	0.23 127	0.57 246	0.41 221	0.45 266	0.49 238	0.39 231	0.27 178	0.33 92	0.23 126	0.14 184	0.12 304	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.11 136

CES	0.28 186	0.14 26	0.23 7	0.30 27	0.70 680	0.37 276	0.27 205	0.48 186	0.46 259	0.34 185	0.48 234	0.27 127	0.22 102	0.39 141	0.23 126	0.13 119	0.11 232	0.12 55	0.08 1	0.13 155	0.17 411

MC-Stereo	0.28 186	0.17 150	0.32 152	0.38 280	0.20 151	0.26 93	0.26 182	0.49 191	0.37 190	0.37 207	0.61 300	0.41 257	0.31 250	0.55 299	0.25 178	0.13 119	0.09 27	0.14 170	0.12 193	0.12 104	0.11 136

CroCo-Stereo Lap2	0.28 186	0.24 439	0.39 281	0.50 572	0.29 480	0.20 26	0.31 293	0.49 191	0.38 200	0.24 72	0.27 100	0.46 299	0.31 250	0.39 141	0.30 282	0.14 184	0.15 451	0.16 262	0.13 240	0.16 333	0.15 333

CREStereo	0.28 186	0.15 71	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 276	0.25 159	0.51 205	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.32 166	0.26 162	0.38 134	0.25 178	0.16 324	0.11 232	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 136
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
quiztm	0.29 201	0.19 240	0.35 213	0.40 356	0.23 271	0.27 111	0.33 336	0.63 296	0.39 212	0.45 266	0.60 295	0.39 231	0.18 40	0.40 151	0.26 208	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.14 207	0.10 63

DA	0.29 201	0.17 150	0.31 129	0.40 356	0.20 151	0.74 532	0.33 336	0.47 177	0.44 244	0.34 185	0.39 196	0.39 231	0.32 256	0.32 75	0.24 146	0.15 264	0.11 232	0.16 262	0.11 153	0.15 274	0.10 63

GGEV	0.29 201	0.17 150	0.31 129	0.40 356	0.20 151	0.74 532	0.33 336	0.47 177	0.44 244	0.34 185	0.39 196	0.39 231	0.32 256	0.32 75	0.24 146	0.15 264	0.11 232	0.16 262	0.11 153	0.15 274	0.10 63

FlowAnything_test	0.29 201	0.19 240	0.39 281	0.47 535	0.26 389	0.46 364	0.25 159	0.43 150	0.31 120	0.29 146	0.26 92	0.35 199	0.26 162	0.40 151	0.37 389	0.21 495	0.15 451	0.22 502	0.26 599	0.16 333	0.16 384

depthmonostereo	0.29 201	0.14 26	0.31 129	0.35 180	0.17 43	0.46 364	0.27 205	0.69 353	0.57 318	0.35 195	0.42 208	0.31 163	0.35 293	0.35 112	0.27 229	0.14 184	0.12 304	0.13 113	0.12 193	0.11 36	0.10 63

HART	0.29 201	0.16 100	0.32 152	0.40 356	0.21 183	0.32 206	0.26 182	0.62 286	0.31 120	0.33 181	0.65 314	0.41 257	0.22 102	0.55 299	0.25 178	0.12 61	0.10 96	0.15 222	0.11 153	0.15 274	0.11 136

ff7	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.36 214	0.26 389	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 153	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

IGEVStereo-DCA	0.29 201	0.22 378	0.38 259	0.35 180	0.27 425	0.37 276	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.30 131	0.35 199	0.27 178	0.51 269	0.22 85	0.15 264	0.12 304	0.16 262	0.12 193	0.13 155	0.15 333

ffff	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.36 214	0.26 389	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 153	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

rrr	0.29 201	0.22 378	0.41 306	0.35 180	0.27 425	0.37 276	0.32 324	0.52 215	0.42 232	0.38 219	0.30 131	0.35 199	0.27 178	0.51 269	0.22 85	0.15 264	0.12 304	0.16 262	0.13 240	0.13 155	0.14 299

11t	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.36 214	0.26 389	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 153	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

anonymousdsp	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.37 240	0.25 341	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 153	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

LoS	0.29 201	0.15 71	0.30 106	0.29 14	0.18 73	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.72 389	0.34 185	0.52 264	0.41 257	0.28 195	0.47 236	0.28 252	0.15 264	0.11 232	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.11 136
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.35 180	0.24 307	0.32 206	0.43 511	0.57 246	0.37 190	0.33 181	0.30 131	0.32 166	0.28 195	0.57 324	0.26 208	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.13 155	0.13 251

ccc-4	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.36 214	0.26 389	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 153	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

IGEV-Stereo	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.37 240	0.25 341	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 153	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 201	0.19 240	0.27 62	0.44 481	0.19 105	0.31 186	0.26 182	0.47 177	0.43 236	0.37 207	0.47 231	0.41 257	0.23 117	0.50 261	0.34 332	0.14 184	0.18 530	0.19 411	0.16 355	0.16 333	0.13 251

test_xeample3	0.29 201	0.21 337	0.41 306	0.35 180	0.26 389	0.35 248	0.32 324	0.56 237	0.36 173	0.43 258	0.32 149	0.34 184	0.28 195	0.54 292	0.23 126	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.12 193	0.14 207	0.13 251

DN	0.30 219	0.17 150	0.33 173	0.37 240	0.26 389	0.35 248	0.27 205	0.54 230	0.55 308	0.32 174	0.42 208	0.50 321	0.23 117	0.39 141	0.22 85	0.21 495	0.14 418	0.16 262	0.13 240	0.17 374	0.18 431

PSi22	0.30 219	0.18 193	0.30 106	0.36 214	0.19 105	0.30 166	0.19 31	0.42 131	0.73 396	0.27 117	0.32 149	0.57 355	0.43 373	0.77 513	0.25 178	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.14 207	0.11 136

Anonymus123	0.30 219	0.16 100	0.88 605	0.34 133	0.22 216	0.64 490	0.31 293	0.54 230	0.41 221	0.26 98	0.24 68	0.26 117	0.19 58	0.42 177	0.28 252	0.10 14	0.12 304	0.12 55	0.16 355	0.12 104	0.14 299

DilatedVolume-Stereo	0.30 219	0.15 71	0.34 196	0.33 103	0.20 151	0.53 399	0.25 159	0.56 237	0.43 236	0.56 317	0.50 242	0.35 199	0.29 214	0.49 253	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

MM-Stereo_test2	0.30 219	0.18 193	0.39 281	0.40 356	0.24 307	0.42 335	0.42 503	0.63 296	0.41 221	0.37 207	0.35 173	0.32 166	0.26 162	0.53 285	0.25 178	0.12 61	0.10 96	0.15 222	0.12 193	0.15 274	0.10 63

Reg-Stereo(zero)	0.30 219	0.16 100	0.28 80	0.34 133	0.18 73	0.32 206	0.20 50	0.63 296	0.68 368	0.50 289	0.52 264	0.51 327	0.30 233	0.45 207	0.25 178	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.11 136

CASnet	0.30 219	0.20 292	0.33 173	0.41 394	0.16 29	0.26 93	0.24 147	0.52 215	0.53 297	0.52 301	0.54 272	0.39 231	0.24 128	0.40 151	0.26 208	0.14 184	0.10 96	0.22 502	0.18 443	0.18 405	0.11 136
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 219	0.15 71	0.31 129	0.30 27	0.17 43	0.55 413	0.23 127	0.44 158	0.55 308	0.59 325	0.68 330	0.37 213	0.26 162	0.35 112	0.27 229	0.15 264	0.16 484	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.14 299

Weightmod_eth	0.31 227	0.19 240	0.31 129	0.35 180	0.18 73	0.45 358	0.35 380	0.62 286	0.39 212	0.44 261	0.39 196	0.48 307	0.41 364	0.45 207	0.23 126	0.17 379	0.16 484	0.15 222	0.14 283	0.15 274	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 227	0.28 514	0.44 354	0.42 440	0.29 480	0.34 237	0.31 293	0.44 158	0.40 217	0.39 232	0.44 216	0.40 245	0.32 256	0.42 177	0.29 274	0.23 540	0.17 505	0.19 411	0.16 355	0.20 461	0.15 333

rvit_stereo_0080	0.31 227	0.25 465	0.40 295	0.39 312	0.28 450	0.27 111	0.46 527	0.49 191	0.44 244	0.35 195	0.42 208	0.40 245	0.28 195	0.41 163	0.33 316	0.22 522	0.17 505	0.17 310	0.16 355	0.22 512	0.15 333

WCG-NET（raft）	0.31 227	0.15 71	0.36 228	0.32 83	0.19 105	0.35 248	0.27 205	0.51 205	0.78 438	0.45 266	0.55 282	0.48 307	0.27 178	0.54 292	0.26 208	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.11 153	0.12 104	0.11 136

whm_eth	0.31 227	0.25 465	0.40 295	0.39 312	0.28 450	0.27 111	0.46 527	0.49 191	0.44 244	0.35 195	0.42 208	0.40 245	0.28 195	0.41 163	0.33 316	0.22 522	0.17 505	0.17 310	0.16 355	0.22 512	0.15 333

plain	0.31 227	0.20 292	0.50 445	0.39 312	0.29 480	0.27 111	0.30 264	0.44 158	0.35 163	0.31 159	0.66 321	0.30 155	0.31 250	0.65 425	0.31 292	0.17 379	0.13 378	0.20 444	0.15 317	0.17 374	0.12 199

MIF-Stereo (partial)	0.31 227	0.18 193	0.37 246	0.41 394	0.31 521	0.28 133	0.23 127	0.47 177	0.42 232	0.31 159	0.63 305	0.36 209	0.35 293	0.57 324	0.31 292	0.17 379	0.13 378	0.19 411	0.17 414	0.18 405	0.14 299

Weightmod	0.32 234	0.18 193	0.30 106	0.34 133	0.19 105	0.54 406	0.34 354	0.56 237	0.50 284	0.41 248	0.52 264	0.48 307	0.33 274	0.46 226	0.29 274	0.15 264	0.23 592	0.16 262	0.15 317	0.14 207	0.11 136

SE	0.32 234	0.26 482	0.34 196	0.34 133	0.21 183	0.50 380	0.33 336	0.58 254	0.52 293	0.51 294	0.54 272	0.32 166	0.35 293	0.31 63	0.25 178	0.17 379	0.13 378	0.19 411	0.16 355	0.21 488	0.18 431

GGDA	0.32 234	0.18 193	0.32 152	0.31 56	0.21 183	0.31 186	0.26 182	0.59 261	0.66 357	0.50 289	0.68 330	0.40 245	0.36 321	0.55 299	0.35 351	0.15 264	0.11 232	0.13 113	0.12 193	0.15 274	0.15 333

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 234	0.38 586	2.34 693	0.33 103	0.19 105	0.20 26	0.22 97	0.43 150	0.29 101	0.22 51	0.25 79	0.22 58	0.26 162	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

RT-Monster	0.32 234	0.17 150	0.30 106	0.34 133	0.26 389	0.38 289	0.20 50	0.56 237	0.76 419	0.61 337	0.64 311	0.49 315	0.28 195	0.41 163	0.30 282	0.14 184	0.11 232	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.13 251

WQFJA1	0.32 234	0.19 240	0.34 196	0.39 312	0.26 389	0.62 470	0.30 264	0.56 237	0.47 266	0.37 207	0.39 196	0.38 222	0.33 274	0.50 261	0.42 428	0.14 184	0.18 530	0.16 262	0.14 283	0.14 207	0.13 251

WQFJX	0.32 234	0.18 193	0.33 173	0.39 312	0.27 425	0.60 459	0.30 264	0.53 227	0.47 266	0.39 232	0.38 191	0.34 184	0.33 274	0.61 380	0.40 414	0.14 184	0.17 505	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.14 299

NLMM	0.32 234	0.19 240	0.34 196	0.39 312	0.26 389	0.62 470	0.30 264	0.56 237	0.47 266	0.37 207	0.39 196	0.38 222	0.33 274	0.49 253	0.42 428	0.14 184	0.18 530	0.16 262	0.14 283	0.14 207	0.13 251

NLSM1	0.32 234	0.18 193	0.34 196	0.39 312	0.25 341	0.66 502	0.27 205	0.57 246	0.50 284	0.37 207	0.53 269	0.29 141	0.28 195	0.54 292	0.32 302	0.16 324	0.17 505	0.18 364	0.15 317	0.14 207	0.12 199

FE-Mocha	0.32 234	0.19 240	0.50 445	0.38 280	0.27 425	0.30 166	0.20 50	0.71 378	0.36 173	0.65 371	0.56 285	0.54 341	0.25 142	0.38 134	0.22 85	0.15 264	0.10 96	0.17 310	0.16 355	0.13 155	0.12 199

rvit_stereo_0081	0.32 234	0.24 439	0.47 397	0.43 461	0.26 389	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 316	0.22 522	0.16 484	0.19 411	0.16 355	0.19 441	0.13 251

rvit_stereo_0082	0.32 234	0.24 439	0.47 397	0.43 461	0.26 389	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 316	0.22 522	0.16 484	0.19 411	0.16 355	0.19 441	0.13 251

RAFT-Stereo-weight	0.32 234	0.18 193	0.33 173	0.39 312	0.22 216	0.26 93	0.29 244	0.67 334	0.80 449	0.53 304	0.51 252	0.58 364	0.20 73	0.47 236	0.27 229	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.11 136

CAS++	0.32 234	0.24 439	0.36 228	0.37 240	0.26 389	0.28 133	0.23 127	0.87 458	0.50 284	0.47 280	0.45 220	0.26 117	0.21 87	0.49 253	0.24 146	0.23 540	0.19 549	0.22 502	0.17 414	0.21 488	0.16 384
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 234	0.22 378	0.34 196	0.42 440	0.28 450	0.40 308	0.50 554	0.72 384	0.37 190	0.37 207	0.34 165	0.32 166	0.31 250	0.59 365	0.27 229	0.14 184	0.13 378	0.18 364	0.17 414	0.17 374	0.16 384

MSKI-zero shot	0.32 234	0.17 150	0.34 196	0.39 312	0.21 183	0.32 206	0.22 97	0.61 281	0.43 236	0.52 301	0.64 311	0.61 391	0.20 73	0.74 495	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.10 88	0.12 104	0.12 199

iRaftStereo_RVC	0.32 234	0.19 240	0.37 246	0.39 312	0.22 216	0.31 186	0.29 244	0.68 344	0.51 290	0.49 285	0.66 321	0.37 213	0.23 117	0.45 207	0.33 316	0.14 184	0.10 96	0.18 364	0.17 414	0.15 274	0.12 199

CREStereo++_RVC	0.32 234	0.15 71	0.23 7	0.31 56	0.24 307	0.27 111	0.22 97	0.46 173	0.88 498	0.46 273	0.80 392	0.30 155	0.26 162	0.36 116	0.33 316	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.51 686	0.13 155	0.09 6
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-TBD	0.32 234	0.53 642	0.26 47	0.51 588	0.20 151	0.37 276	0.24 147	0.40 111	0.73 396	0.54 310	0.69 334	0.31 163	0.25 142	0.32 75	0.27 229	0.16 324	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.13 155	0.11 136

PMTNet	0.32 234	0.16 100	0.24 17	0.29 14	0.18 73	0.45 358	0.22 97	0.56 237	0.63 340	0.46 273	0.54 272	0.39 231	0.34 287	0.48 247	0.24 146	0.75 691	0.10 96	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 136

ManiGeoR	0.33 254	0.17 150	0.43 342	0.31 56	0.22 216	0.40 308	0.27 205	0.73 395	0.49 278	0.40 241	0.63 305	0.40 245	0.32 256	0.62 390	0.41 420	0.16 324	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.16 384

HLf10	0.33 254	0.17 150	0.43 342	0.31 56	0.22 216	0.40 308	0.27 205	0.73 395	0.49 278	0.40 241	0.63 305	0.40 245	0.32 256	0.62 390	0.41 420	0.16 324	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.16 384

HLf8	0.33 254	0.17 150	0.39 281	0.30 27	0.22 216	0.43 340	0.27 205	0.71 378	0.67 362	0.44 261	0.60 295	0.36 209	0.30 233	0.58 347	0.35 351	0.18 416	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.17 374	0.18 431

TestStereo_HL2	0.33 254	0.18 193	0.33 173	0.31 56	0.22 216	0.32 206	0.25 159	0.58 254	0.61 325	0.54 310	0.68 330	0.41 257	0.36 321	0.57 324	0.36 369	0.16 324	0.11 232	0.13 113	0.11 153	0.15 274	0.16 384

WQFJX1	0.33 254	0.19 240	0.34 196	0.41 394	0.28 450	0.53 399	0.33 336	0.51 205	0.50 284	0.39 232	0.36 182	0.34 184	0.31 250	0.69 462	0.39 406	0.15 264	0.18 530	0.16 262	0.14 283	0.16 333	0.14 299

NLMM1	0.33 254	0.21 337	0.36 228	0.41 394	0.25 341	0.55 413	0.33 336	0.55 233	0.63 340	0.42 254	0.44 216	0.30 155	0.25 142	0.63 403	0.38 398	0.16 324	0.18 530	0.17 310	0.14 283	0.15 274	0.13 251

xyz-stereo-finetune	0.33 254	0.18 193	0.36 228	0.33 103	0.18 73	0.57 434	0.31 293	0.58 254	0.69 375	0.45 266	0.54 272	0.38 222	0.33 274	0.56 312	0.36 369	0.12 61	0.12 304	0.16 262	0.13 240	0.13 155	0.12 199

MM-Stereo_test1	0.33 254	0.19 240	0.36 228	0.41 394	0.23 271	0.36 263	0.45 523	0.58 254	0.54 301	0.60 329	0.50 242	0.38 222	0.37 331	0.60 371	0.26 208	0.15 264	0.13 378	0.17 310	0.14 283	0.15 274	0.12 199

tg	0.33 254	0.18 193	0.37 246	0.39 312	0.22 216	0.38 289	0.26 182	0.70 369	0.56 316	0.47 280	0.65 314	0.42 268	0.24 128	0.55 299	0.33 316	0.14 184	0.10 96	0.18 364	0.17 414	0.14 207	0.11 136

model_zeroshot	0.33 254	0.18 193	0.48 418	0.39 312	0.28 450	0.45 358	0.25 159	0.63 296	0.45 253	0.61 337	0.50 242	0.51 327	0.25 142	0.45 207	0.26 208	0.16 324	0.13 378	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.13 251

rvit_stereo_ft	0.33 254	0.25 465	0.47 397	0.52 601	0.32 538	0.33 218	0.47 535	0.49 191	0.50 284	0.34 185	0.41 205	0.41 257	0.32 256	0.48 247	0.34 332	0.22 522	0.14 418	0.19 411	0.18 443	0.19 441	0.14 299

4D-IteraStereo	0.33 254	0.18 193	0.40 295	0.40 356	0.24 307	0.32 206	0.27 205	0.58 254	0.72 389	0.65 371	0.54 272	0.42 268	0.23 117	0.45 207	0.28 252	0.14 184	0.09 27	0.19 411	0.16 355	0.16 333	0.11 136

HLF11	0.34 266	0.17 150	0.42 327	0.30 27	0.23 271	0.36 263	0.22 97	0.69 353	0.48 274	0.49 285	0.66 321	0.43 277	0.37 331	0.70 469	0.45 463	0.15 264	0.12 304	0.13 113	0.11 153	0.15 274	0.17 411

TestStereo_HLe17	0.34 266	0.17 150	0.46 384	0.32 83	0.21 183	0.42 335	0.31 293	0.70 369	0.66 357	0.46 273	0.68 330	0.36 209	0.30 233	0.61 380	0.36 369	0.16 324	0.10 96	0.14 170	0.13 240	0.15 274	0.15 333

TestStereo-Hl	0.34 266	0.20 292	0.32 152	0.32 83	0.22 216	0.32 206	0.27 205	0.64 311	0.59 321	0.50 289	0.67 327	0.46 299	0.45 389	0.60 371	0.34 332	0.14 184	0.11 232	0.13 113	0.13 240	0.15 274	0.15 333

NLCSM	0.34 266	0.21 337	0.34 196	0.44 481	0.29 480	0.54 406	0.36 403	0.52 215	0.47 266	0.46 273	0.37 187	0.34 184	0.34 287	0.71 475	0.41 420	0.16 324	0.17 505	0.17 310	0.16 355	0.17 374	0.16 384

IGEV-FE	0.34 266	0.18 193	0.67 540	0.39 312	0.28 450	0.30 166	0.25 159	0.74 399	0.31 120	0.62 341	0.57 287	0.54 341	0.25 142	0.53 285	0.27 229	0.14 184	0.10 96	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.12 199

MM-Stereo_test3	0.34 266	0.19 240	0.31 129	0.41 394	0.25 341	0.35 248	0.44 520	0.72 384	0.92 528	0.46 273	0.52 264	0.41 257	0.29 214	0.44 202	0.28 252	0.16 324	0.15 451	0.17 310	0.13 240	0.14 207	0.13 251

rvit_stereo_0083	0.34 266	0.24 439	0.50 445	0.44 481	0.27 425	0.34 237	0.35 380	0.45 165	0.62 329	0.37 207	0.47 231	0.42 268	0.35 293	0.40 151	0.36 369	0.22 522	0.20 564	0.20 444	0.17 414	0.20 461	0.14 299

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 266	0.27 500	0.45 367	0.36 214	0.25 341	0.48 373	0.30 264	0.58 254	0.90 516	0.42 254	0.36 182	0.30 155	0.29 214	0.49 253	0.30 282	0.16 324	0.14 418	0.18 364	0.15 317	0.18 405	0.15 333

AE-Stereo	0.34 266	0.21 337	0.42 327	0.48 543	0.31 521	0.48 373	0.35 380	0.61 281	0.62 329	0.32 174	0.55 282	0.52 333	0.27 178	0.47 236	0.29 274	0.13 119	0.13 378	0.18 364	0.16 355	0.15 274	0.12 199

IGEV_Zeroshot_test	0.34 266	0.18 193	0.67 540	0.39 312	0.28 450	0.30 166	0.25 159	0.74 399	0.31 120	0.62 341	0.57 287	0.54 341	0.25 142	0.53 285	0.27 229	0.14 184	0.10 96	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.12 199

RAFT-Test	0.34 266	0.18 193	0.37 246	0.38 280	0.23 271	0.50 380	0.23 127	0.69 353	0.40 217	0.60 329	0.85 427	0.61 391	0.28 195	0.46 226	0.27 229	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.12 199

CAS	0.34 266	0.13 5	0.25 32	1.28 698	0.30 499	0.46 364	0.38 442	0.48 186	0.47 266	0.34 185	0.52 264	0.24 92	0.19 58	0.29 32	0.27 229	0.69 689	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.15 333

test-3	0.34 266	0.16 100	0.43 342	0.39 312	0.21 183	0.43 340	0.22 97	0.63 296	0.78 438	0.71 416	0.45 220	0.64 406	0.27 178	0.43 190	0.31 292	0.12 61	0.09 27	0.17 310	0.13 240	0.12 104	0.10 63

test_1	0.34 266	0.16 100	0.43 342	0.39 312	0.21 183	0.43 340	0.23 127	0.63 296	0.78 438	0.68 395	0.45 220	0.64 406	0.27 178	0.43 190	0.31 292	0.12 61	0.09 27	0.17 310	0.13 240	0.12 104	0.10 63

cross-raft	0.34 266	0.20 292	0.37 246	0.44 481	0.23 271	0.32 206	0.35 380	0.74 399	0.40 217	0.60 329	0.77 367	0.57 355	0.27 178	0.43 190	0.28 252	0.12 61	0.10 96	0.15 222	0.13 240	0.15 274	0.11 136

raftrobust	0.34 266	0.19 240	0.36 228	0.41 394	0.27 425	0.30 166	0.25 159	0.71 378	0.63 340	0.58 323	0.55 282	0.45 291	0.46 396	0.51 269	0.29 274	0.16 324	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.12 104	0.13 251

EAI-Stereo	0.34 266	0.19 240	0.44 354	0.39 312	0.21 183	0.31 186	0.30 264	1.15 581	0.30 109	0.49 285	0.75 357	0.36 209	0.28 195	0.62 390	0.27 229	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.13 240	0.13 155	0.12 199

CFNet-RSSM	0.34 266	0.17 150	0.45 367	0.39 312	0.22 216	0.35 248	0.23 127	0.73 395	0.84 472	0.65 371	0.54 272	0.57 355	0.28 195	0.46 226	0.26 208	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.12 193	0.13 155	0.11 136

Gwc-CoAtRS	0.34 266	0.17 150	0.44 354	0.39 312	0.23 271	0.34 237	0.22 97	0.70 369	0.75 410	0.60 329	0.59 293	0.58 364	0.29 214	0.45 207	0.26 208	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.12 104	0.12 199

ACVNet-DCA	0.35 285	0.23 400	0.33 173	0.41 394	0.22 216	0.55 413	0.38 442	0.85 447	0.54 301	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.19 411	0.13 240	0.18 405	0.17 411

EKT-Stereo	0.35 285	0.23 400	0.39 281	0.43 461	0.29 480	0.38 289	0.31 293	0.69 353	0.64 348	0.45 266	0.63 305	0.49 315	0.27 178	0.56 312	0.33 316	0.18 416	0.14 418	0.18 364	0.15 317	0.16 333	0.16 384

Any-RAFT	0.35 285	0.16 100	0.30 106	0.34 133	0.21 183	0.52 391	0.22 97	0.88 463	0.73 396	0.53 304	0.73 346	0.64 406	0.28 195	0.46 226	0.24 146	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.12 199

HH	0.35 285	0.20 292	0.47 397	0.40 356	0.25 341	0.33 218	0.31 293	0.76 413	0.38 200	0.43 258	0.57 287	0.79 491	0.44 384	0.71 475	0.25 178	0.15 264	0.11 232	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.12 199

HanStereo	0.35 285	0.20 292	0.47 397	0.40 356	0.25 341	0.33 218	0.31 293	0.76 413	0.38 200	0.43 258	0.57 287	0.79 491	0.44 384	0.71 475	0.25 178	0.15 264	0.11 232	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.12 199

LL-Strereo2	0.35 285	0.24 439	0.48 418	0.41 394	0.26 389	0.35 248	0.24 147	0.67 334	0.44 244	0.54 310	0.51 252	0.66 424	0.25 142	0.66 434	0.30 282	0.14 184	0.12 304	0.23 524	0.20 501	0.18 405	0.13 251

anonymousdsp2	0.35 285	0.20 292	0.43 342	0.37 240	0.24 307	0.48 373	0.31 293	0.86 451	0.65 353	0.55 314	0.50 242	0.50 321	0.34 287	0.56 312	0.31 292	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.10 88	0.16 333	0.14 299

Selective-RAFT	0.35 285	0.23 400	0.51 460	0.44 481	0.21 183	0.64 490	0.27 205	0.59 261	0.63 340	0.40 241	0.38 191	0.55 346	0.40 356	0.57 324	0.35 351	0.13 119	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.16 333	0.13 251

RCA-Stereo	0.35 285	0.17 150	0.34 196	0.38 280	0.22 216	0.31 186	0.34 354	0.68 344	1.24 633	0.45 266	0.65 314	0.47 302	0.43 373	0.38 134	0.27 229	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.11 136

Patchmatch Stereo++	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333
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
PSM-adaLoss	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.31 293	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.56 312	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

ROB_FTStereo_v2	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.31 293	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.57 355	0.38 337	0.57 324	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

ROB_FTStereo	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.25 82	0.21 77	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.57 324	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

HUI-Stereo	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.22 97	0.60 273	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.50 261	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

iGMRVC	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.30 264	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

iRAFT	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

RAFT-IKP	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.28 235	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.57 355	0.38 337	0.58 347	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

sCroCo_RVC	0.35 285	0.28 514	0.69 551	0.51 588	0.39 594	0.41 328	0.31 293	0.49 191	0.45 253	0.31 159	0.48 234	0.38 222	0.32 256	0.46 226	0.32 302	0.21 495	0.22 582	0.19 411	0.19 474	0.21 488	0.20 492

SMOE	0.36 303	0.20 292	0.35 213	0.36 214	0.17 43	0.63 482	0.41 492	0.65 313	0.55 308	0.54 310	0.72 341	0.49 315	0.38 337	0.40 151	0.30 282	0.19 450	0.12 304	0.28 595	0.15 317	0.19 441	0.14 299

xyz-stereo-finetune2	0.36 303	0.19 240	0.38 259	0.32 83	0.19 105	0.82 571	0.29 244	0.52 215	0.32 134	0.51 294	0.78 379	0.43 277	0.45 389	0.69 462	0.44 454	0.13 119	0.12 304	0.17 310	0.13 240	0.12 104	0.13 251

1test111	0.36 303	0.23 400	0.33 173	0.41 394	0.22 216	0.55 413	0.38 442	0.85 447	0.54 301	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.55 299	0.45 463	0.16 324	0.10 96	0.19 411	0.13 240	0.18 405	0.17 411

11t1	0.36 303	0.21 337	0.42 327	0.35 180	0.22 216	0.62 470	0.29 244	0.69 353	0.43 236	0.60 329	0.53 269	0.53 337	0.48 407	0.56 312	0.40 414	0.18 416	0.14 418	0.16 262	0.13 240	0.17 374	0.17 411

tt1	0.36 303	0.24 439	0.32 152	0.41 394	0.22 216	0.54 406	0.38 442	0.68 344	1.04 585	0.41 248	0.46 225	0.35 199	0.45 389	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.19 411	0.13 240	0.16 333	0.16 384

knoymous	0.36 303	0.20 292	0.31 129	0.31 56	0.22 216	0.36 263	0.29 244	0.61 281	0.64 348	0.67 389	0.70 338	0.60 385	0.40 356	0.58 347	0.34 332	0.17 379	0.11 232	0.20 444	0.11 153	0.17 374	0.18 431

DCANet-4	0.36 303	0.20 292	0.48 418	0.34 133	0.19 105	0.29 146	0.30 264	0.66 324	0.92 528	0.69 403	0.78 379	0.40 245	0.47 402	0.45 207	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 251

test_4	0.36 303	0.18 193	0.31 129	0.44 481	0.25 341	0.20 26	0.34 354	0.56 237	0.41 221	0.59 325	1.45 634	0.43 277	0.25 142	0.63 403	0.28 252	0.12 61	0.10 96	0.17 310	0.19 474	0.15 274	0.11 136

test_3	0.36 303	0.19 240	0.44 354	0.44 481	0.23 271	0.48 373	0.36 403	0.66 324	0.82 462	0.64 362	0.45 220	0.68 432	0.25 142	0.41 163	0.31 292	0.12 61	0.10 96	0.18 364	0.16 355	0.15 274	0.11 136

NRIStereo	0.36 303	0.20 292	0.45 367	0.41 394	0.23 271	0.34 237	0.26 182	0.65 313	0.55 308	0.64 362	0.63 305	0.56 349	0.37 331	0.65 425	0.37 389	0.15 264	0.11 232	0.18 364	0.15 317	0.17 374	0.14 299

DeepStereo_RVC	0.36 303	0.21 337	0.47 397	0.40 356	0.24 307	0.26 93	0.22 97	0.60 273	0.38 200	0.69 403	0.67 327	0.57 355	0.51 426	0.56 312	0.39 406	0.16 324	0.12 304	0.18 364	0.15 317	0.19 441	0.18 431

CRE-IMP	0.36 303	0.23 400	0.49 431	0.42 440	0.24 307	0.41 328	0.21 77	0.57 246	0.41 221	0.65 371	0.72 341	0.53 337	0.37 331	0.61 380	0.38 398	0.17 379	0.11 232	0.19 411	0.15 317	0.21 488	0.18 431

test-1	0.36 303	0.19 240	0.71 560	0.46 527	0.26 389	0.44 349	0.36 403	0.60 273	0.59 321	0.48 283	0.67 327	0.53 337	0.36 321	0.40 151	0.29 274	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.14 283	0.15 274	0.16 384

s12784h	0.36 303	0.15 71	0.24 17	0.34 133	0.15 10	0.77 545	0.29 244	0.80 430	0.83 467	0.56 317	0.57 287	0.43 277	0.40 356	0.57 324	0.33 316	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.09 15	0.14 207	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 303	0.21 337	0.37 246	0.42 440	0.26 389	0.35 248	0.38 442	0.63 296	0.64 348	0.50 289	0.72 341	0.51 327	0.29 214	0.59 365	0.36 369	0.16 324	0.14 418	0.15 222	0.13 240	0.17 374	0.16 384

DCANet	0.36 303	0.16 100	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.30 166	0.30 264	0.68 344	0.91 523	0.70 409	0.77 367	0.43 277	0.57 462	0.45 207	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.12 199

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 303	0.17 150	0.41 306	0.35 180	0.19 105	0.33 218	0.29 244	0.65 313	0.73 396	0.68 395	1.01 504	0.56 349	0.40 356	0.42 177	0.30 282	0.11 36	0.09 27	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.10 63

S0	0.37 320	0.18 193	0.33 173	0.40 356	0.21 183	0.79 552	0.56 593	0.63 296	0.45 253	0.53 304	0.61 300	0.44 288	0.36 321	0.45 207	0.31 292	0.22 522	0.21 574	0.26 573	0.22 542	0.16 333	0.12 199

TestStereo_HL3	0.37 320	0.19 240	0.49 431	0.34 133	0.24 307	0.51 385	0.39 464	0.60 273	0.43 236	0.61 337	0.83 411	0.56 349	0.46 396	0.55 299	0.28 252	0.15 264	0.11 232	0.14 170	0.13 240	0.14 207	0.17 411

H2IRNET	0.37 320	0.20 292	0.33 173	0.38 280	0.25 341	0.27 111	0.23 127	0.59 261	0.72 389	0.39 232	0.90 454	0.74 472	0.55 453	0.52 276	0.43 436	0.15 264	0.13 378	0.18 364	0.20 501	0.16 333	0.13 251

cc1	0.37 320	0.23 400	0.33 173	0.41 394	0.22 216	0.55 413	0.38 442	0.67 334	1.06 595	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.19 411	0.13 240	0.16 333	0.15 333

DCRE	0.37 320	0.18 193	0.46 384	0.45 506	0.32 538	0.42 335	0.37 420	0.63 296	0.51 290	0.47 280	0.94 465	0.56 349	0.36 321	0.52 276	0.32 302	0.14 184	0.13 378	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.13 251

fff	0.37 320	0.16 100	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.29 146	0.30 264	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 251

ADStereo(finetuned)	0.37 320	0.16 100	0.49 431	0.34 133	0.19 105	0.30 166	0.30 264	0.68 344	0.91 523	0.70 409	0.77 367	0.43 277	0.69 540	0.45 207	0.33 316	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.12 199

MIPNet	0.37 320	0.21 337	0.59 498	0.39 312	0.25 341	0.50 380	0.28 235	0.77 416	0.70 376	0.65 371	0.60 295	0.40 245	0.49 411	0.44 202	0.37 389	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.13 251

GMOStereo	0.37 320	0.19 240	0.38 259	0.43 461	0.24 307	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.18 443	0.15 274	0.11 136

error version	0.37 320	0.19 240	0.38 259	0.43 461	0.24 307	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.18 443	0.15 274	0.11 136

test-v	0.37 320	0.19 240	0.38 259	0.43 461	0.24 307	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.18 443	0.15 274	0.11 136

TRStereo	0.37 320	0.27 500	0.59 498	0.47 535	0.41 606	0.29 146	0.30 264	0.84 444	0.59 321	0.52 301	0.41 205	0.52 333	0.26 162	0.73 488	0.27 229	0.17 379	0.12 304	0.19 411	0.19 474	0.13 155	0.11 136

test-2	0.37 320	0.19 240	0.38 259	0.43 461	0.24 307	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.18 443	0.15 274	0.11 136

rafts_anoy	0.37 320	0.21 337	0.36 228	0.41 394	0.26 389	0.30 166	0.33 336	0.67 334	0.90 516	0.58 323	0.66 321	0.45 291	0.33 274	0.47 236	0.39 406	0.16 324	0.11 232	0.21 486	0.23 559	0.17 374	0.14 299

XX-Stereo	0.37 320	0.17 150	0.45 367	0.55 625	0.36 571	0.38 289	0.20 50	0.60 273	0.30 109	0.46 273	1.30 606	0.73 466	0.26 162	0.56 312	0.26 208	0.16 324	0.11 232	0.17 310	0.16 355	0.14 207	0.10 63

csc	0.37 320	0.16 100	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.29 146	0.30 264	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 251

cscssc	0.37 320	0.16 100	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.29 146	0.30 264	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 251

Lsterematch	0.38 337	0.17 150	0.38 259	0.37 240	0.20 151	0.42 335	0.27 205	0.57 246	0.71 387	0.66 384	1.02 513	0.49 315	0.40 356	0.57 324	0.43 436	0.16 324	0.10 96	0.15 222	0.13 240	0.14 207	0.14 299

AIO-test1	0.38 337	0.18 193	0.38 259	0.50 572	0.24 307	0.46 364	0.30 264	0.70 369	1.19 624	0.40 241	0.71 340	0.45 291	0.29 214	0.53 285	0.27 229	0.15 264	0.13 378	0.19 411	0.21 524	0.13 155	0.17 411

rvit_0105_6	0.38 337	0.28 514	0.64 524	0.50 572	0.30 499	0.39 302	0.38 442	0.51 205	0.67 362	0.40 241	0.45 220	0.50 321	0.41 364	0.54 292	0.36 369	0.27 583	0.26 617	0.24 541	0.21 524	0.22 512	0.16 384

MyStereo06	0.38 337	0.21 337	0.61 506	0.41 394	0.28 450	0.41 328	0.50 554	0.95 491	0.35 163	0.62 341	0.54 272	0.76 481	0.27 178	0.50 261	0.29 274	0.14 184	0.13 378	0.18 364	0.17 414	0.17 374	0.15 333

MIM_Stereo	0.38 337	0.17 150	0.53 473	0.37 240	0.24 307	0.27 111	0.24 147	0.70 369	0.54 301	0.72 427	1.00 501	0.63 400	0.29 214	0.64 418	0.38 398	0.13 119	0.14 418	0.17 310	0.16 355	0.14 207	0.11 136

riskmin	0.38 337	0.20 292	0.39 281	0.32 83	0.23 271	0.53 399	0.30 264	0.63 296	0.80 449	0.49 285	0.56 285	0.73 466	0.58 472	0.55 299	0.36 369	0.17 379	0.11 232	0.19 411	0.13 240	0.19 441	0.20 492

NF-Stereo	0.38 337	0.20 292	0.45 367	0.41 394	0.25 341	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.57 355	0.30 233	0.67 445	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.16 333	0.27 573

OCTAStereo	0.38 337	0.20 292	0.46 384	0.41 394	0.25 341	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.16 333	0.27 573

PSM-softLoss	0.38 337	0.20 292	0.48 418	0.41 394	0.26 389	0.30 166	0.35 380	0.69 353	0.46 259	0.62 341	0.82 405	0.59 379	0.33 274	0.70 469	0.39 406	0.19 450	0.12 304	0.20 444	0.18 443	0.16 333	0.22 532

KMStereo	0.38 337	0.20 292	0.48 418	0.41 394	0.26 389	0.30 166	0.35 380	0.69 353	0.46 259	0.62 341	0.82 405	0.59 379	0.33 274	0.70 469	0.39 406	0.19 450	0.12 304	0.20 444	0.18 443	0.16 333	0.22 532

RE-Stereo	0.38 337	0.20 292	0.46 384	0.41 394	0.25 341	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.16 333	0.27 573

Pruner-Stereo	0.38 337	0.20 292	0.45 367	0.40 356	0.25 341	0.22 38	0.24 147	0.67 334	0.55 308	0.89 538	0.76 363	0.68 432	0.29 214	0.62 390	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.17 414	0.17 374	0.18 431

TVStereo	0.38 337	0.20 292	0.46 384	0.41 394	0.25 341	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.16 333	0.27 573

TestStereo	0.38 337	0.31 541	0.40 295	0.45 506	0.20 151	0.40 308	0.37 420	0.66 324	0.65 353	0.53 304	0.78 379	0.47 302	0.40 356	0.55 299	0.37 389	0.18 416	0.13 378	0.20 444	0.15 317	0.22 512	0.13 251

raft+_RVC	0.38 337	0.19 240	0.35 213	0.37 240	0.25 341	0.45 358	0.37 420	0.78 422	0.89 513	0.51 294	0.78 379	0.50 321	0.29 214	0.53 285	0.40 414	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.14 207	0.12 199

RALAANet	0.38 337	0.23 400	0.48 418	0.42 440	0.29 480	0.35 248	0.25 159	0.86 451	0.64 348	0.67 389	0.65 314	0.60 385	0.29 214	0.60 371	0.34 332	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.21 488	0.13 251

AFF-stereo	0.38 337	0.19 240	0.39 281	0.37 240	0.21 183	0.27 111	0.31 293	0.65 313	0.66 357	0.64 362	1.13 558	0.76 481	0.39 350	0.55 299	0.33 316	0.11 36	0.09 27	0.16 262	0.16 355	0.13 155	0.11 136

AIO-test2	0.39 354	0.21 337	0.41 306	0.47 535	0.25 341	0.45 358	0.35 380	0.77 416	1.27 643	0.36 200	0.87 438	0.37 213	0.30 233	0.47 236	0.27 229	0.15 264	0.13 378	0.21 486	0.23 559	0.15 274	0.13 251

xx1	0.39 354	0.23 400	0.33 173	0.41 394	0.22 216	0.55 413	0.38 442	0.67 334	1.06 595	0.41 248	0.50 242	0.65 419	0.53 435	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.20 444	0.19 474	0.18 405	0.17 411

x	0.39 354	0.24 439	0.41 306	0.34 133	0.23 271	0.52 391	0.32 324	0.86 451	0.52 293	0.57 321	0.70 338	0.59 379	0.50 421	0.49 253	0.46 474	0.17 379	0.15 451	0.17 310	0.15 317	0.17 374	0.16 384

DisPM	0.39 354	0.19 240	0.44 354	0.41 394	0.27 425	0.24 64	0.31 293	0.65 313	0.57 318	0.87 524	0.87 438	0.60 385	0.32 256	0.76 505	0.32 302	0.18 416	0.12 304	0.19 411	0.17 414	0.15 274	0.20 492

RAFT+CT+SA	0.39 354	0.23 400	0.36 228	0.51 588	0.27 425	0.29 146	0.46 527	0.75 406	0.80 449	0.51 294	0.89 450	0.41 257	0.40 356	0.78 518	0.32 302	0.14 184	0.11 232	0.18 364	0.18 443	0.15 274	0.14 299

iRaft-Stereo_20w	0.39 354	0.19 240	0.57 493	0.37 240	0.27 425	0.31 186	0.24 147	1.44 665	0.29 101	0.69 403	0.53 269	0.60 385	0.42 367	0.83 541	0.27 229	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.13 240	0.15 274	0.13 251

IPLG	0.39 354	0.20 292	0.59 498	0.40 356	0.24 307	0.54 406	0.27 205	0.75 406	0.63 340	0.84 505	0.81 399	0.32 166	0.32 256	0.60 371	0.45 463	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.13 155	0.12 199

IPLGR	0.39 354	0.21 337	0.63 519	0.39 312	0.22 216	0.49 378	0.29 244	0.76 413	0.74 405	0.78 457	0.77 367	0.44 288	0.42 367	0.47 236	0.38 398	0.13 119	0.12 304	0.16 262	0.14 283	0.15 274	0.13 251

GMStereo	0.39 354	0.37 576	0.54 478	0.40 356	0.26 389	0.42 335	0.36 403	0.59 261	1.04 585	0.55 314	0.51 252	0.37 213	0.35 293	0.54 292	0.41 420	0.19 450	0.13 378	0.16 262	0.17 414	0.24 542	0.18 431
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 354	0.21 337	0.50 445	0.41 394	0.28 450	0.62 470	0.27 205	0.77 416	0.40 217	0.64 362	0.86 430	0.52 333	0.33 274	0.66 434	0.42 428	0.15 264	0.13 378	0.17 310	0.14 283	0.15 274	0.15 333
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 354	0.18 193	0.42 327	0.42 440	0.26 389	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 302	0.15 264	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.14 207	0.13 251

RAFT-Stereo	0.39 354	0.18 193	0.42 327	0.42 440	0.26 389	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 302	0.15 264	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.14 207	0.13 251
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 366	0.20 292	0.35 213	0.39 312	0.24 307	0.71 522	0.42 503	0.62 286	0.61 325	0.60 329	0.97 491	0.39 231	0.46 396	0.42 177	0.32 302	0.30 609	0.17 505	0.31 616	0.31 631	0.18 405	0.13 251

SME	0.40 366	0.20 292	0.35 213	0.36 214	0.19 105	0.79 552	0.31 293	0.79 426	0.73 396	0.56 317	0.77 367	0.43 277	0.51 426	0.57 324	0.36 369	0.16 324	0.17 505	0.19 411	0.19 474	0.18 405	0.16 384

MyStereo8	0.40 366	0.20 292	0.54 478	0.41 394	0.29 480	0.53 399	0.29 244	0.65 313	0.49 278	0.71 416	0.98 493	0.58 364	0.43 373	0.50 261	0.51 500	0.15 264	0.12 304	0.16 262	0.14 283	0.19 441	0.19 466

qqq	0.40 366	0.26 482	0.44 354	0.36 214	0.22 216	0.46 364	0.36 403	0.85 447	0.54 301	0.56 317	0.69 334	0.65 419	0.53 435	0.55 299	0.45 463	0.17 379	0.16 484	0.20 444	0.19 474	0.18 405	0.17 411

IPLGR_C	0.40 366	0.21 337	0.64 524	0.45 506	0.33 550	0.52 391	0.34 354	0.66 324	0.62 329	0.82 486	0.92 461	0.45 291	0.32 256	0.52 276	0.46 474	0.17 379	0.12 304	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.14 299

ACRE	0.40 366	0.21 337	0.65 530	0.45 506	0.33 550	0.51 385	0.33 336	0.66 324	0.63 340	0.80 464	0.92 461	0.45 291	0.32 256	0.52 276	0.45 463	0.16 324	0.12 304	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.14 299

PFNet+	0.40 366	0.19 240	0.49 431	0.39 312	0.25 341	0.28 133	0.23 127	0.64 311	0.70 376	0.85 509	0.79 389	0.64 406	0.35 293	0.72 481	0.34 332	0.19 450	0.14 418	0.23 524	0.20 501	0.16 333	0.20 492

SST-Stereo	0.40 366	0.19 240	0.45 367	0.42 440	0.25 341	0.25 82	0.21 77	0.66 324	0.47 266	1.08 622	0.79 389	0.72 455	0.43 373	0.77 513	0.35 351	0.16 324	0.11 232	0.20 444	0.16 355	0.19 441	0.15 333

RAFT_R40	0.40 366	0.19 240	0.44 354	0.43 461	0.25 341	0.23 49	0.26 182	0.67 334	0.67 362	0.98 585	0.78 379	0.72 455	0.43 373	0.76 505	0.35 351	0.16 324	0.11 232	0.20 444	0.16 355	0.18 405	0.14 299

RAFT-345	0.40 366	0.18 193	0.40 295	0.38 280	0.22 216	0.33 218	0.26 182	0.61 281	0.51 290	0.74 438	1.79 658	0.45 291	0.33 274	0.66 434	0.36 369	0.14 184	0.11 232	0.18 364	0.14 283	0.13 155	0.13 251

sAnonymous2	0.40 366	0.39 594	0.85 598	0.48 543	0.37 578	0.40 308	0.46 527	0.57 246	0.52 293	0.38 219	0.46 225	0.35 199	0.42 367	0.43 190	0.30 282	0.19 450	0.14 418	0.18 364	0.17 414	0.57 674	0.44 658

CroCo_RVC	0.40 366	0.39 594	0.85 598	0.48 543	0.37 578	0.40 308	0.46 527	0.57 246	0.52 293	0.38 219	0.46 225	0.35 199	0.42 367	0.43 190	0.30 282	0.19 450	0.14 418	0.18 364	0.17 414	0.57 674	0.44 658

111	0.40 366	0.17 150	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.52 391	0.28 235	0.74 399	1.16 618	0.50 289	0.91 457	0.63 400	0.48 407	0.61 380	0.35 351	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.12 193	0.13 155	0.13 251

Hybrid-DGEV-2	0.41 379	0.21 337	0.42 327	0.47 535	0.29 480	0.59 452	0.23 127	0.82 436	0.99 560	0.64 362	0.63 305	0.60 385	0.65 519	0.58 347	0.33 316	0.14 184	0.12 304	0.18 364	0.16 355	0.14 207	0.12 199

rvit_0105_4	0.41 379	0.29 526	0.71 560	0.50 572	0.29 480	0.41 328	0.41 492	0.55 233	0.73 396	0.45 266	0.48 234	0.55 346	0.44 384	0.57 324	0.36 369	0.28 595	0.26 617	0.25 554	0.22 542	0.23 529	0.18 431

raft_robust	0.41 379	0.23 400	0.36 228	0.42 440	0.21 183	0.40 308	0.33 336	0.79 426	0.98 555	0.79 462	0.87 438	0.39 231	0.33 274	0.84 546	0.29 274	0.13 119	0.12 304	0.16 262	0.17 414	0.15 274	0.12 199

CIPLG	0.41 379	0.21 337	0.63 519	0.45 506	0.33 550	0.52 391	0.33 336	0.65 313	0.60 324	0.82 486	0.96 478	0.46 299	0.32 256	0.55 299	0.44 454	0.16 324	0.12 304	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.14 299

LCNet	0.41 379	0.20 292	0.32 152	0.44 481	0.24 307	0.47 370	0.29 244	0.67 334	0.53 297	0.72 427	1.03 518	0.66 424	0.60 483	0.58 347	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.19 411	0.19 474	0.21 488	0.36 630

HHNet	0.41 379	0.17 150	0.41 306	0.34 133	0.37 578	0.33 218	0.34 354	0.69 353	0.75 410	0.86 516	1.30 606	0.52 333	0.32 256	0.52 276	0.35 351	0.15 264	0.11 232	0.19 411	0.15 317	0.15 274	0.24 548

AnonymousM	0.41 379	0.81 674	0.29 89	0.34 133	0.22 216	0.28 133	0.38 442	0.53 227	0.41 221	0.70 409	0.49 238	0.47 302	0.27 178	0.41 163	0.31 292	0.15 264	0.12 304	1.51 701	0.26 599	0.12 104	0.10 63

HITNet	0.41 379	0.26 482	0.45 367	0.33 103	0.17 43	0.63 482	0.30 264	0.93 479	0.64 348	0.71 416	0.82 405	0.64 406	0.52 430	0.59 365	0.43 436	0.14 184	0.10 96	0.15 222	0.13 240	0.19 441	0.12 199
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
rvit_0105_5	0.42 387	0.31 541	0.73 569	0.50 572	0.29 480	0.44 349	0.42 503	0.61 281	0.74 405	0.51 294	0.51 252	0.60 385	0.47 402	0.57 324	0.38 398	0.27 583	0.25 610	0.25 554	0.23 559	0.22 512	0.18 431

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 387	0.20 292	0.74 574	0.38 280	0.43 618	0.39 302	0.26 182	0.94 484	0.49 278	0.53 304	0.77 367	0.93 545	0.45 389	0.63 403	0.24 146	0.16 324	0.10 96	0.17 310	0.18 443	0.20 461	0.20 492

test_sample2	0.42 387	0.22 378	0.43 342	0.33 103	0.21 183	0.58 440	0.39 464	0.95 491	0.67 362	0.63 350	0.77 367	0.69 437	0.57 462	0.61 380	0.38 398	0.19 450	0.14 418	0.18 364	0.16 355	0.19 441	0.18 431

test_sample1	0.42 387	0.22 378	0.46 384	0.34 133	0.23 271	0.58 440	0.35 380	0.99 504	0.49 278	0.62 341	0.75 357	0.69 437	0.61 489	0.58 347	0.44 454	0.18 416	0.14 418	0.17 310	0.15 317	0.17 374	0.17 411

StereoVision	0.42 387	0.28 514	0.45 367	0.49 558	0.28 450	0.38 289	0.38 442	0.72 384	0.62 329	0.44 261	1.14 563	0.54 341	0.39 350	0.56 312	0.34 332	0.21 495	0.24 602	0.25 554	0.24 575	0.26 558	0.16 384

GANet-ADL	0.42 387	0.25 465	0.45 367	0.43 461	0.29 480	0.54 406	0.35 380	0.89 465	0.86 485	0.63 350	0.72 341	0.68 432	0.42 367	0.52 276	0.41 420	0.21 495	0.14 418	0.15 222	0.13 240	0.18 405	0.19 466

OMP-Stereo	0.42 387	0.22 378	0.46 384	0.52 601	0.24 307	0.36 263	0.25 159	0.71 378	0.78 438	0.77 453	0.64 311	0.89 530	0.39 350	0.91 577	0.35 351	0.15 264	0.12 304	0.20 444	0.15 317	0.15 274	0.12 199

PFNet	0.42 387	0.18 193	0.58 497	0.43 461	0.24 307	0.43 340	0.32 324	0.74 399	0.78 438	1.00 592	0.74 355	0.68 432	0.39 350	0.72 481	0.37 389	0.16 324	0.10 96	0.20 444	0.15 317	0.16 333	0.13 251

IRAFT_RVC	0.42 387	0.20 292	0.48 418	0.44 481	0.24 307	0.27 111	0.54 582	0.74 399	0.77 428	0.76 447	0.80 392	0.73 466	0.51 426	0.70 469	0.36 369	0.17 379	0.10 96	0.21 486	0.16 355	0.16 333	0.14 299

FENet	0.42 387	0.22 378	0.38 259	0.39 312	0.24 307	0.55 413	0.32 324	0.79 426	0.70 376	0.71 416	0.72 341	0.63 400	0.57 462	0.62 390	0.44 454	0.19 450	0.13 378	0.19 411	0.17 414	0.18 405	0.19 466

IGEV_i1	0.43 397	0.22 378	0.50 445	0.39 312	0.22 216	0.64 490	0.40 476	0.96 495	0.61 325	0.68 395	0.69 334	0.75 474	0.45 389	0.72 481	0.41 420	0.15 264	0.13 378	0.16 262	0.13 240	0.17 374	0.16 384

FACV-RUCA	0.43 397	0.28 514	0.47 397	0.45 506	0.33 550	0.58 440	0.34 354	0.82 436	0.73 396	0.57 321	0.84 417	0.47 302	0.50 421	0.54 292	0.39 406	0.22 522	0.15 451	0.35 632	0.16 355	0.28 573	0.21 512

TestStereo1	0.43 397	0.23 400	0.41 306	0.51 588	0.24 307	0.34 237	0.40 476	0.77 416	0.90 516	0.68 395	0.96 478	0.48 307	0.46 396	0.91 577	0.32 302	0.16 324	0.13 378	0.18 364	0.15 317	0.14 207	0.13 251

test_5	0.43 397	0.24 439	0.43 342	0.52 601	0.28 450	0.28 133	0.42 503	0.72 384	0.82 462	0.62 341	0.91 457	0.72 455	0.55 453	0.79 525	0.35 351	0.14 184	0.11 232	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.16 384

SA-5K	0.43 397	0.23 400	0.41 306	0.51 588	0.24 307	0.34 237	0.40 476	0.77 416	0.90 516	0.68 395	0.96 478	0.48 307	0.46 396	0.91 577	0.32 302	0.16 324	0.13 378	0.18 364	0.15 317	0.14 207	0.13 251

dd	0.43 397	0.38 586	0.55 483	0.44 481	0.25 341	0.47 370	0.38 442	0.70 369	1.05 589	0.59 325	0.65 314	0.42 268	0.39 350	0.66 434	0.50 490	0.24 553	0.15 451	0.21 486	0.15 317	0.22 512	0.18 431

IIG-Stereo	0.43 397	0.21 337	0.44 354	0.50 572	0.25 341	0.44 349	0.21 77	0.71 378	0.76 419	0.83 498	0.95 474	0.83 505	0.43 373	0.90 570	0.35 351	0.15 264	0.12 304	0.19 411	0.14 283	0.15 274	0.11 136

DN-CSS_ROB	0.43 397	0.26 482	0.62 509	0.40 356	0.29 480	0.44 349	0.27 205	0.77 416	0.75 410	0.72 427	1.09 544	0.48 307	0.43 373	0.69 462	0.37 389	0.15 264	0.12 304	0.21 486	0.19 474	0.18 405	0.16 384

Selective-IGEV-i1	0.44 405	0.20 292	0.53 473	0.41 394	0.22 216	0.62 470	0.50 554	1.01 519	0.88 498	0.63 350	0.81 399	0.79 491	0.38 337	0.54 292	0.38 398	0.16 324	0.13 378	0.15 222	0.13 240	0.15 274	0.15 333

MyStereo05	0.44 405	0.21 337	0.45 367	0.41 394	0.28 450	0.41 328	0.50 554	0.93 479	1.09 606	0.76 447	0.61 300	0.51 327	0.57 462	0.73 488	0.42 428	0.14 184	0.13 378	0.18 364	0.17 414	0.17 374	0.15 333

MyStereo04	0.44 405	0.22 378	0.44 354	0.42 440	0.28 450	0.40 308	0.50 554	1.00 509	1.08 604	0.62 341	0.58 292	0.55 346	0.57 462	0.71 475	0.44 454	0.14 184	0.13 378	0.18 364	0.17 414	0.17 374	0.16 384

mmm	0.44 405	0.27 500	0.46 384	0.38 280	0.24 307	0.61 462	0.35 380	0.94 484	0.53 297	0.72 427	1.05 528	0.63 400	0.50 421	0.57 324	0.45 463	0.18 416	0.15 451	0.23 524	0.20 501	0.20 461	0.18 431

ffm	0.44 405	0.26 482	0.49 431	0.37 240	0.25 341	0.55 413	0.37 420	0.68 344	1.04 585	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.25 554	0.21 524	0.16 333	0.16 384

SA	0.44 405	0.25 465	0.46 384	0.46 527	0.24 307	0.43 340	0.36 403	0.75 406	0.96 548	0.59 325	1.03 518	0.48 307	0.52 430	0.94 593	0.32 302	0.16 324	0.12 304	0.21 486	0.19 474	0.15 274	0.13 251

GwcNet-ADL	0.44 405	0.22 378	0.48 418	0.45 506	0.30 499	0.40 308	0.37 420	0.92 477	0.97 551	0.71 416	0.78 379	0.61 391	0.42 367	0.62 390	0.50 490	0.19 450	0.14 418	0.15 222	0.14 283	0.18 405	0.18 431

TransformOpticalFlow	0.44 405	0.20 292	0.47 397	0.41 394	0.23 271	0.37 276	0.47 535	0.94 484	0.76 419	0.65 371	1.14 563	0.73 466	0.56 460	0.76 505	0.32 302	0.15 264	0.10 96	0.17 310	0.15 317	0.14 207	0.13 251

GMM-Stereo	0.44 405	0.19 240	0.36 228	0.42 440	0.25 341	0.51 385	0.47 535	0.71 378	0.53 297	0.76 447	1.37 615	0.76 481	0.38 337	0.60 371	0.33 316	0.15 264	0.10 96	0.20 444	0.19 474	0.16 333	0.27 573

GES	0.44 405	0.23 400	0.57 493	0.40 356	0.30 499	0.59 452	0.36 403	0.96 495	0.68 368	0.74 438	0.83 411	0.47 302	0.48 407	0.67 445	0.43 436	0.22 522	0.16 484	0.17 310	0.16 355	0.18 405	0.23 539

HCRNet	0.44 405	0.34 558	0.41 306	0.53 611	0.26 389	0.53 399	0.29 244	0.83 441	0.63 340	0.71 416	0.81 399	0.77 487	0.50 421	0.66 434	0.36 369	0.24 553	0.16 484	0.24 541	0.20 501	0.21 488	0.18 431

Hybrid-DGEV-03	0.45 416	0.19 240	0.33 173	0.43 461	0.27 425	0.56 428	0.26 182	0.65 313	0.74 405	0.94 566	1.92 665	0.61 391	0.30 233	0.55 299	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.18 364	0.16 355	0.14 207	0.11 136

DFGA-Net	0.45 416	0.29 526	0.80 594	0.42 440	0.32 538	0.53 399	0.35 380	0.78 422	0.89 513	0.66 384	0.75 357	0.48 307	0.39 350	0.74 495	0.60 532	0.15 264	0.13 378	0.19 411	0.18 443	0.20 461	0.17 411

fast-iter	0.45 416	0.21 337	0.36 228	0.34 133	0.35 566	0.28 133	0.31 293	0.72 384	0.46 259	0.87 524	1.13 558	1.09 593	0.76 574	0.69 462	0.56 522	0.12 61	0.10 96	0.17 310	0.17 414	0.17 374	0.15 333

CoSv	0.45 416	0.21 337	0.36 228	0.34 133	0.35 566	0.28 133	0.31 293	0.72 384	0.46 259	0.87 524	1.13 558	1.09 593	0.76 574	0.69 462	0.56 522	0.12 61	0.10 96	0.17 310	0.17 414	0.17 374	0.15 333

U	0.45 416	0.16 100	0.32 152	0.40 356	0.71 681	3.55 714	0.20 50	0.41 122	0.38 200	0.26 98	0.23 52	0.24 92	0.22 102	0.26 12	0.22 85	0.15 264	0.09 27	0.88 692	0.13 240	0.13 155	0.11 136

CASS	0.45 416	0.27 500	0.42 327	0.48 543	0.22 216	0.61 462	0.34 354	0.97 499	0.62 329	0.71 416	0.85 427	0.61 391	0.55 453	0.57 324	0.41 420	0.29 602	0.16 484	0.22 502	0.18 443	0.22 512	0.28 580
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 416	0.25 465	0.43 342	0.45 506	0.28 450	0.70 517	0.34 354	0.94 484	0.76 419	0.75 440	0.80 392	0.65 419	0.49 411	0.64 418	0.51 500	0.20 476	0.14 418	0.22 502	0.19 474	0.18 405	0.18 431

RAFT_CTSACE	0.45 416	0.20 292	0.44 354	0.45 506	0.27 425	0.34 237	0.39 464	0.60 273	0.73 396	0.76 447	1.44 631	0.83 505	0.38 337	1.08 616	0.26 208	0.12 61	0.13 378	0.18 364	0.16 355	0.15 274	0.11 136

iRaft-Stereo_5w	0.45 416	0.21 337	0.48 418	0.42 440	0.28 450	0.31 186	0.54 582	0.63 296	0.62 329	0.62 341	0.89 450	1.01 568	0.69 540	0.75 501	0.66 551	0.13 119	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.14 207	0.15 333

RAFT	0.45 416	0.22 378	0.45 367	0.47 535	0.26 389	0.54 406	0.47 535	0.66 324	0.58 320	0.80 464	0.82 405	0.94 547	0.57 462	0.75 501	0.34 332	0.17 379	0.15 451	0.22 502	0.20 501	0.16 333	0.12 199

DMCA	0.45 416	0.26 482	0.50 445	0.38 280	0.28 450	0.51 385	0.34 354	0.93 479	0.68 368	0.75 440	0.83 411	0.79 491	0.53 435	0.51 269	0.54 515	0.21 495	0.16 484	0.21 486	0.16 355	0.19 441	0.21 512

Select-FE	0.46 427	0.24 439	0.88 605	0.42 440	0.35 566	0.33 218	0.19 31	0.90 470	0.37 190	0.60 329	1.01 504	0.97 554	0.80 592	0.72 481	0.28 252	0.16 324	0.12 304	0.17 310	0.20 501	0.15 274	0.24 548

PAM_32	0.46 427	0.19 240	0.67 540	0.39 312	0.24 307	0.75 538	0.27 205	0.95 491	0.34 150	0.68 395	0.44 216	1.91 677	0.65 519	0.62 390	0.26 208	0.15 264	0.10 96	0.16 262	0.15 317	0.14 207	0.13 251

PAM	0.46 427	0.19 240	0.70 555	0.40 356	0.26 389	0.75 538	0.33 336	0.85 447	0.34 150	0.70 409	0.46 225	1.83 672	0.63 502	0.61 380	0.26 208	0.15 264	0.10 96	0.16 262	0.14 283	0.14 207	0.13 251

UGAM-zero	0.46 427	0.19 240	0.62 509	0.37 240	0.23 271	0.34 237	0.21 77	1.15 581	0.39 212	0.66 384	0.61 300	1.70 669	0.91 617	0.75 501	0.25 178	0.14 184	0.11 232	0.15 222	0.12 193	0.13 155	0.13 251

test_sample3	0.46 427	0.25 465	0.50 445	0.35 180	0.23 271	0.69 512	0.37 420	1.15 581	0.81 457	0.75 440	0.79 389	0.66 424	0.49 411	0.63 403	0.46 474	0.21 495	0.15 451	0.20 444	0.19 474	0.21 488	0.19 466

IER	0.46 427	0.23 400	0.50 445	0.38 280	0.28 450	0.69 512	0.35 380	0.80 430	0.66 357	0.83 498	0.94 465	0.75 474	0.77 581	0.60 371	0.42 428	0.17 379	0.14 418	0.17 310	0.17 414	0.17 374	0.15 333

BSDual-CNN	0.46 427	0.25 465	0.43 342	0.45 506	0.28 450	0.77 545	0.40 476	0.94 484	0.76 419	0.75 440	0.80 392	0.76 481	0.54 447	0.64 418	0.43 436	0.20 476	0.14 418	0.22 502	0.19 474	0.18 405	0.18 431

STrans-v2	0.46 427	0.20 292	0.48 418	0.40 356	0.24 307	0.55 413	0.50 554	1.07 543	0.73 396	0.65 371	1.05 528	0.72 455	0.69 540	0.72 481	0.33 316	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.14 283	0.13 155	0.12 199

Prome-Stereo	0.46 427	0.19 240	0.35 213	0.44 481	0.26 389	0.40 308	0.45 523	0.68 344	0.44 244	0.96 575	1.84 661	0.59 379	0.67 530	0.61 380	0.32 302	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.14 283	0.16 333	0.29 587

ICVP	0.46 427	0.25 465	0.38 259	0.48 543	0.28 450	0.58 440	0.43 511	1.00 509	0.70 376	0.67 389	0.95 474	0.75 474	0.55 453	0.53 285	0.54 515	0.23 540	0.17 505	0.19 411	0.17 414	0.19 441	0.20 492
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 427	0.34 558	0.86 603	0.50 572	0.37 578	0.81 563	0.50 554	0.72 384	0.65 353	0.51 294	0.65 314	0.45 291	0.45 389	0.64 418	0.38 398	0.24 553	0.24 602	0.22 502	0.21 524	0.23 529	0.23 539

CFNet_pseudo	0.46 427	0.24 439	0.52 466	0.37 240	0.27 425	0.58 440	0.30 264	0.86 451	0.88 498	0.82 486	1.03 518	0.75 474	0.47 402	0.58 347	0.44 454	0.17 379	0.12 304	0.24 541	0.16 355	0.24 542	0.19 466

ACVNet	0.46 427	0.23 400	0.36 228	0.39 312	0.28 450	0.58 440	0.40 476	0.87 458	0.80 449	0.64 362	0.96 478	0.79 491	0.60 483	0.63 403	0.67 554	0.17 379	0.15 451	0.16 262	0.15 317	0.18 405	0.15 333

BEATNet_4x	0.46 427	0.32 545	0.56 489	0.37 240	0.19 105	0.63 482	0.35 380	1.01 519	0.72 389	0.77 453	0.83 411	0.70 442	0.59 479	0.68 456	0.53 510	0.16 324	0.12 304	0.16 262	0.14 283	0.24 542	0.16 384

ccs_rob	0.46 427	0.24 439	0.52 466	0.37 240	0.27 425	0.58 440	0.31 293	0.86 451	0.88 498	0.82 486	1.02 513	0.75 474	0.47 402	0.58 347	0.44 454	0.17 379	0.12 304	0.24 541	0.16 355	0.24 542	0.19 466

G2L-ROB	0.47 442	0.19 240	0.42 327	0.35 180	0.22 216	0.57 434	0.42 503	1.14 577	0.71 387	0.84 505	0.75 357	1.09 593	0.53 435	0.74 495	0.53 510	0.17 379	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.17 374	0.19 466

rvit_0105_3	0.47 442	0.34 558	0.77 590	0.54 618	0.31 521	0.49 378	0.47 535	0.63 296	0.79 447	0.65 371	0.59 293	0.64 406	0.50 421	0.65 425	0.39 406	0.29 602	0.27 626	0.29 606	0.28 614	0.21 488	0.20 492

rvit_stereo_0075_2	0.47 442	0.37 576	0.70 555	0.53 611	0.46 637	0.43 340	0.36 403	0.81 434	0.67 362	0.55 314	0.74 355	0.59 379	0.43 373	0.63 403	0.43 436	0.32 625	0.23 592	0.35 632	0.25 584	0.30 587	0.25 557

test_sample5	0.47 442	0.26 482	0.49 431	0.36 214	0.22 216	0.64 490	0.39 464	1.13 568	0.81 457	0.77 453	0.94 465	0.64 406	0.54 447	0.65 425	0.43 436	0.21 495	0.16 484	0.22 502	0.20 501	0.22 512	0.20 492

test_sample4	0.47 442	0.26 482	0.50 445	0.35 180	0.22 216	0.69 512	0.38 442	1.15 581	0.81 457	0.78 457	0.82 405	0.62 398	0.53 435	0.63 403	0.44 454	0.21 495	0.15 451	0.21 486	0.19 474	0.21 488	0.19 466

DispNO	0.47 442	0.23 400	0.71 560	0.39 312	0.31 521	0.60 459	0.38 442	0.89 465	0.77 428	0.75 440	0.84 417	0.72 455	0.54 447	0.73 488	0.46 474	0.19 450	0.14 418	0.20 444	0.18 443	0.16 333	0.17 411

CoDeX	0.47 442	0.20 292	0.49 431	0.42 440	0.25 341	0.75 538	0.36 403	1.27 633	0.80 449	0.82 486	0.96 478	0.62 398	0.57 462	0.60 371	0.36 369	0.17 379	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.16 333	0.14 299

ARAFT	0.47 442	0.24 439	0.79 592	0.42 440	0.25 341	0.55 413	0.55 587	0.75 406	0.81 457	0.89 538	0.75 357	0.73 466	0.47 402	0.88 562	0.37 389	0.15 264	0.12 304	0.23 524	0.22 542	0.14 207	0.13 251

SFCPSM	0.47 442	0.21 337	0.55 483	0.40 356	0.27 425	0.87 582	0.37 420	1.33 644	0.77 428	0.80 464	0.84 417	0.54 341	0.49 411	0.57 324	0.37 389	0.18 416	0.13 378	0.18 364	0.20 501	0.16 333	0.15 333

cf-r	0.47 442	0.23 400	0.41 306	0.39 312	0.23 271	0.59 452	0.37 420	0.88 463	0.85 480	0.72 427	1.05 528	0.94 547	0.62 496	0.56 312	0.54 515	0.21 495	0.14 418	0.17 310	0.19 474	0.15 274	0.15 333

GANet-RSSM	0.47 442	0.21 337	0.37 246	0.38 280	0.25 341	0.58 440	0.36 403	1.07 543	0.78 438	0.68 395	1.01 504	0.86 515	0.67 530	0.62 390	0.44 454	0.21 495	0.15 451	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.17 411

CCAANet	0.47 442	0.20 292	0.47 397	0.41 394	0.28 450	0.67 507	0.31 293	0.99 504	0.75 410	0.63 350	1.22 585	0.69 437	0.52 430	0.79 525	0.42 428	0.14 184	0.13 378	0.19 411	0.19 474	0.15 274	0.19 466

MLCV	0.47 442	0.24 439	0.61 506	0.37 240	0.17 43	0.61 462	0.33 336	0.80 430	0.87 494	0.94 566	1.13 558	0.72 455	0.43 373	0.89 568	0.51 500	0.13 119	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.14 207	0.12 199

G2L-Stereo_test	0.48 455	0.20 292	0.40 295	0.34 133	0.23 271	0.57 434	0.58 598	1.10 554	0.77 428	0.86 516	0.94 465	0.95 549	0.54 447	0.68 456	0.60 532	0.16 324	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.15 333

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 455	0.21 337	1.26 653	0.39 312	0.51 650	0.28 133	0.30 264	1.25 629	0.44 244	0.68 395	1.11 547	0.86 515	0.33 274	0.67 445	0.27 229	0.15 264	0.11 232	0.17 310	0.20 501	0.22 512	0.24 548

DualNet	0.48 455	0.26 482	0.49 431	0.36 214	0.22 216	0.64 490	0.39 464	1.13 568	0.81 457	0.80 464	1.03 518	0.64 406	0.54 447	0.65 425	0.43 436	0.21 495	0.16 484	0.22 502	0.20 501	0.22 512	0.20 492

PCWNet_CMD	0.48 455	0.24 439	0.52 466	0.39 312	0.27 425	0.63 482	0.30 264	0.95 491	0.96 548	0.86 516	1.07 538	0.79 491	0.44 384	0.57 324	0.43 436	0.17 379	0.12 304	0.21 486	0.16 355	0.24 542	0.19 466

gwcnet-sp	0.48 455	0.23 400	0.70 555	0.40 356	0.26 389	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 416	0.17 505	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.18 431

scenet	0.48 455	0.23 400	0.70 555	0.40 356	0.26 389	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 416	0.17 505	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.18 431

ssnet	0.48 455	0.23 400	0.70 555	0.40 356	0.26 389	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 416	0.17 505	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.18 431

Sa-1000	0.48 455	0.24 439	0.41 306	0.45 506	0.25 341	0.59 452	0.34 354	0.81 434	0.93 534	0.82 486	1.50 638	0.53 337	0.45 389	0.92 580	0.30 282	0.15 264	0.12 304	0.21 486	0.19 474	0.15 274	0.13 251

UDGNet	0.48 455	0.77 671	0.50 445	0.48 543	0.31 521	0.41 328	0.34 354	0.70 369	0.92 528	0.65 371	0.60 295	0.58 364	0.43 373	0.63 403	0.41 420	0.32 625	0.15 451	0.66 683	0.19 474	0.36 623	0.21 512

PSMNet-ADL	0.48 455	0.27 500	0.40 295	0.48 543	0.30 499	0.68 510	0.37 420	0.90 470	0.80 449	0.61 337	0.80 392	0.92 542	0.62 496	0.72 481	0.63 543	0.23 540	0.18 530	0.18 364	0.20 501	0.22 512	0.20 492

PSM-AAD	0.48 455	0.20 292	0.37 246	0.43 461	0.23 271	0.56 428	0.50 554	0.65 313	0.70 376	1.07 618	1.12 551	0.58 364	0.92 622	0.61 380	0.32 302	0.15 264	0.11 232	0.25 554	0.26 599	0.18 405	0.43 657

KYRaft	0.48 455	0.20 292	0.38 259	0.44 481	0.23 271	0.44 349	0.37 420	0.66 324	0.41 221	0.94 566	1.73 654	0.79 491	0.41 364	0.63 403	0.31 292	0.16 324	0.11 232	0.18 364	0.22 542	0.16 333	0.78 688

ASMatch	0.48 455	0.19 240	0.45 367	0.39 312	0.28 450	0.37 276	0.26 182	0.74 399	0.68 368	0.76 447	2.34 678	0.61 391	0.52 430	0.62 390	0.37 389	0.14 184	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.14 207	0.21 512

DEmStereo	0.48 455	0.17 150	0.50 445	0.38 280	0.25 341	0.59 452	0.34 354	0.63 296	0.74 405	0.89 538	1.66 650	0.58 364	1.06 644	0.60 371	0.42 428	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.16 355	0.14 207	0.15 333

PSMNet-RSSM	0.48 455	0.22 378	0.38 259	0.42 440	0.25 341	0.50 380	0.37 420	1.10 554	0.77 428	0.70 409	1.06 535	0.84 508	0.64 513	0.62 390	0.47 481	0.23 540	0.15 451	0.23 524	0.25 584	0.20 461	0.19 466

CFNet-ft	0.48 455	0.23 400	0.36 228	0.40 356	0.26 389	0.64 490	0.37 420	0.87 458	0.85 480	0.64 362	1.00 501	1.01 568	0.64 513	0.61 380	0.53 510	0.23 540	0.15 451	0.24 541	0.21 524	0.23 529	0.18 431

MSMDNet	0.48 455	0.24 439	0.52 466	0.39 312	0.27 425	0.63 482	0.30 264	0.96 495	0.96 548	0.86 516	1.07 538	0.79 491	0.44 384	0.57 324	0.43 436	0.17 379	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.23 529	0.19 466

CFNet_RVC	0.48 455	0.23 400	0.36 228	0.40 356	0.26 389	0.64 490	0.37 420	0.87 458	0.85 480	0.64 362	1.00 501	1.01 568	0.64 513	0.61 380	0.53 510	0.23 540	0.15 451	0.24 541	0.21 524	0.23 529	0.18 431

G2L-Stereo	0.49 473	0.23 400	0.48 418	0.43 461	0.26 389	0.47 370	0.42 503	0.93 479	0.78 438	0.84 505	0.86 430	0.91 537	0.52 430	0.78 518	0.70 562	0.20 476	0.17 505	0.22 502	0.18 443	0.17 374	0.21 512

DCVSM-stereo	0.49 473	0.27 500	0.53 473	0.39 312	0.29 480	0.51 385	0.26 182	0.75 406	0.75 410	1.11 628	0.75 357	1.05 581	0.72 561	0.60 371	0.47 481	0.20 476	0.19 549	0.24 541	0.20 501	0.25 551	0.30 596

test_sample6	0.49 473	0.26 482	0.50 445	0.37 240	0.22 216	0.63 482	0.40 476	1.12 566	0.83 467	0.80 464	1.03 518	0.66 424	0.55 453	0.67 445	0.46 474	0.22 522	0.16 484	0.22 502	0.22 542	0.23 529	0.21 512

qqq1	0.49 473	0.23 400	0.62 509	0.34 133	0.20 151	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.34 332	0.19 450	0.15 451	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.14 299

fff1	0.49 473	0.23 400	0.62 509	0.34 133	0.20 151	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.34 332	0.19 450	0.15 451	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.14 299

ff1	0.49 473	0.26 482	0.49 431	0.37 240	0.25 341	0.55 413	0.37 420	0.68 344	1.04 585	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 604	0.16 324	0.10 96	0.25 554	0.21 524	0.16 333	0.16 384

GMStereo_Zeroshot	0.49 473	0.44 612	0.74 574	0.49 558	0.27 425	0.56 428	0.29 244	0.73 395	0.76 419	0.86 516	0.94 465	0.91 537	0.36 321	0.74 495	0.43 436	0.26 573	0.14 418	0.26 573	0.15 317	0.36 623	0.18 431

ToySt	0.49 473	0.27 500	0.75 580	0.40 356	0.27 425	0.64 490	0.49 549	0.84 444	0.77 428	0.60 329	0.83 411	0.88 526	0.66 527	0.70 469	0.56 522	0.16 324	0.17 505	0.21 486	0.20 501	0.21 488	0.19 466

anonymousa	0.49 473	0.20 292	0.42 327	0.38 280	0.23 271	0.91 586	0.35 380	0.75 406	0.62 329	0.85 509	1.54 643	1.06 583	0.66 527	0.51 269	0.43 436	0.16 324	0.13 378	0.19 411	0.21 524	0.16 333	0.14 299

hknet	0.49 473	0.25 465	0.51 460	0.45 506	0.29 480	0.77 545	0.40 476	0.94 484	0.83 467	0.75 440	0.80 392	0.97 554	0.61 489	0.73 488	0.45 463	0.18 416	0.14 418	0.22 502	0.19 474	0.18 405	0.18 431

psmg	0.49 473	0.25 465	0.43 342	0.41 394	0.28 450	0.85 578	0.43 511	0.99 504	0.76 419	0.91 551	0.94 465	0.76 481	0.54 447	0.64 418	0.43 436	0.20 476	0.15 451	0.20 444	0.20 501	0.18 405	0.18 431

DRaft	0.49 473	0.17 150	0.47 397	0.37 240	0.25 341	0.58 440	0.40 476	0.65 313	0.85 480	1.02 600	1.75 657	0.50 321	0.82 597	0.63 403	0.40 414	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.16 355	0.14 207	0.15 333

GrayStereo	0.49 473	0.19 240	0.42 327	0.46 527	0.28 450	0.53 399	0.67 624	0.69 353	0.63 340	1.02 600	1.47 637	0.78 489	0.76 574	0.56 312	0.33 316	0.14 184	0.12 304	0.17 310	0.17 414	0.15 274	0.29 587

GwcNet-RSSM	0.49 473	0.24 439	0.42 327	0.40 356	0.23 271	0.55 413	0.38 442	0.93 479	0.93 534	0.71 416	1.16 574	0.86 515	0.60 483	0.62 390	0.66 551	0.21 495	0.14 418	0.19 411	0.20 501	0.16 333	0.15 333

UCFNet_RVC	0.49 473	0.26 482	0.35 213	0.39 312	0.26 389	0.64 490	0.36 403	1.15 581	0.84 472	0.67 389	0.88 446	0.88 526	0.59 479	0.58 347	0.45 463	0.24 553	0.17 505	0.27 587	0.27 606	0.25 551	0.23 539

iResNet	0.49 473	0.29 526	0.79 592	0.42 440	0.21 183	0.61 462	0.40 476	0.82 436	0.99 560	0.87 524	1.12 551	0.69 437	0.53 435	0.78 518	0.51 500	0.15 264	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.17 374	0.15 333

PStereo	0.50 489	0.75 667	0.42 327	0.37 240	0.28 450	0.55 413	0.46 527	0.54 230	0.88 498	0.53 304	0.33 153	0.51 327	0.51 426	0.78 518	0.67 554	0.51 677	0.25 610	0.30 615	0.27 606	0.59 677	0.49 674

CFNet_ucs	0.50 489	0.24 439	0.55 483	0.38 280	0.31 521	0.58 440	0.33 336	0.98 502	0.93 534	0.88 534	1.19 582	0.80 500	0.49 411	0.63 403	0.43 436	0.21 495	0.15 451	0.26 573	0.18 443	0.26 558	0.22 532

NINENet	0.50 489	0.29 526	0.51 460	0.45 506	0.32 538	0.70 517	0.34 354	1.10 554	0.88 498	0.80 464	0.94 465	0.65 419	0.49 411	0.73 488	0.51 500	0.22 522	0.20 564	0.25 554	0.18 443	0.22 512	0.21 512

AACVNet	0.50 489	0.23 400	0.49 431	0.46 527	0.29 480	0.52 391	0.38 442	0.90 470	0.55 308	0.81 477	1.03 518	1.00 564	0.70 553	0.83 541	0.54 515	0.21 495	0.18 530	0.24 541	0.18 443	0.23 529	0.20 492

CrosDoStereo	0.50 489	0.18 193	0.45 367	0.38 280	0.24 307	0.40 308	1.18 689	0.67 334	0.86 485	0.94 566	1.37 615	0.63 400	0.77 581	0.65 425	0.45 463	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.18 443	0.14 207	0.14 299

DeepStereo_LL	0.50 489	0.18 193	0.45 367	0.38 280	0.24 307	0.40 308	1.18 689	0.67 334	0.86 485	0.94 566	1.37 615	0.63 400	0.77 581	0.65 425	0.45 463	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.18 443	0.14 207	0.14 299

THIR-Stereo	0.50 489	0.18 193	0.45 367	0.38 280	0.23 271	0.75 538	0.67 624	0.66 324	0.87 494	1.02 600	1.40 621	0.72 455	0.76 574	0.62 390	0.42 428	0.15 264	0.11 232	0.17 310	0.18 443	0.14 207	0.15 333

AdaStereo	0.50 489	0.32 545	0.47 397	0.48 543	0.25 341	0.67 507	0.32 324	1.17 594	0.88 498	0.75 440	0.99 498	0.75 474	0.49 411	0.67 445	0.46 474	0.27 583	0.12 304	0.28 595	0.18 443	0.23 529	0.18 431
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.
SMFormer	0.51 497	0.23 400	0.62 509	0.34 133	0.20 151	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 450	0.15 451	0.18 364	0.16 355	0.18 405	0.18 431

tta	0.51 497	0.23 400	0.62 509	0.34 133	0.20 151	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 450	0.15 451	0.18 364	0.16 355	0.15 274	0.14 299

DAS	0.51 497	0.25 465	0.60 504	0.48 543	0.31 521	0.58 440	0.41 492	0.83 441	0.97 551	0.89 538	1.12 551	0.70 442	0.75 571	0.82 533	0.43 436	0.17 379	0.13 378	0.18 364	0.15 317	0.20 461	0.18 431

SepStereo	0.51 497	0.25 465	0.60 504	0.48 543	0.31 521	0.58 440	0.41 492	0.83 441	0.97 551	0.89 538	1.12 551	0.70 442	0.75 571	0.93 586	0.43 436	0.17 379	0.13 378	0.18 364	0.15 317	0.20 461	0.18 431

acv_ft	0.51 497	0.23 400	0.56 489	0.44 481	0.28 450	0.86 581	0.39 464	0.91 475	0.80 449	0.97 580	0.96 478	0.79 491	0.59 479	0.63 403	0.87 601	0.17 379	0.15 451	0.16 262	0.15 317	0.17 374	0.15 333

DMCA-RVC	0.51 497	0.30 536	0.59 498	0.50 572	0.32 538	0.54 406	0.38 442	0.86 451	0.68 368	0.94 566	0.86 430	0.91 537	0.68 536	0.70 469	0.59 530	0.23 540	0.18 530	0.31 616	0.23 559	0.26 558	0.19 466

CFNet	0.51 497	0.29 526	0.46 384	0.41 394	0.27 425	0.70 517	0.32 324	1.13 568	1.00 567	0.72 427	1.07 538	0.85 510	0.60 483	0.76 505	0.52 507	0.19 450	0.14 418	0.23 524	0.23 559	0.21 488	0.16 384

HSM	0.51 497	0.24 439	0.41 306	0.39 312	0.24 307	0.75 538	0.40 476	1.22 613	0.75 410	0.81 477	0.91 457	1.21 615	0.69 540	0.87 559	0.46 474	0.17 379	0.13 378	0.17 310	0.14 283	0.17 374	0.17 411

RT-IGEV	0.52 505	0.19 240	0.59 498	0.40 356	0.25 341	0.79 552	0.62 611	1.15 581	0.74 405	0.89 538	0.99 498	1.18 614	0.61 489	0.65 425	0.31 292	0.19 450	0.13 378	0.17 310	0.13 240	0.15 274	0.20 492

DDVS	0.52 505	0.30 536	0.56 489	0.41 394	0.31 521	0.71 522	0.34 354	0.91 475	0.67 362	0.85 509	0.89 450	1.12 601	0.46 396	0.86 557	0.60 532	0.22 522	0.16 484	0.22 502	0.18 443	0.25 551	0.26 563

UGAM	0.52 505	0.22 378	0.46 384	0.45 506	0.25 341	0.41 328	0.52 573	0.62 286	1.16 618	0.76 447	1.13 558	1.32 633	0.57 462	1.00 599	0.53 510	0.17 379	0.14 418	0.25 554	0.21 524	0.15 274	0.13 251

test_sample7	0.52 505	0.29 526	0.50 445	0.36 214	0.27 425	0.62 470	0.41 492	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.26 573	0.20 564	0.27 587	0.26 599	0.27 569	0.24 548

ac_64	0.52 505	0.22 378	0.50 445	0.45 506	0.28 450	0.80 558	0.45 523	1.02 523	0.61 325	0.91 551	0.83 411	1.07 588	0.68 536	0.74 495	0.70 562	0.21 495	0.18 530	0.20 444	0.19 474	0.18 405	0.15 333

iResNetv2_ROB	0.52 505	0.27 500	0.69 551	0.38 280	0.25 341	0.62 470	0.35 380	1.17 594	1.01 571	0.99 587	1.06 535	0.88 526	0.67 530	0.66 434	0.39 406	0.19 450	0.13 378	0.15 222	0.11 153	0.18 405	0.16 384

iResNet_ROB	0.52 505	0.21 337	0.53 473	0.37 240	0.21 183	0.61 462	0.29 244	1.51 674	1.32 650	0.90 546	1.02 513	0.80 500	0.62 496	0.76 505	0.43 436	0.16 324	0.12 304	0.13 113	0.09 15	0.15 274	0.18 431

coex_refinement	0.53 512	0.21 337	0.39 281	0.44 481	0.30 499	0.76 544	0.39 464	1.09 551	0.90 516	0.85 509	1.12 551	1.00 564	0.56 460	0.63 403	0.81 585	0.21 495	0.13 378	0.16 262	0.16 355	0.20 461	0.21 512

ITSA-stereo	0.53 512	0.28 514	0.52 466	0.40 356	0.23 271	0.56 428	0.34 354	1.24 625	1.24 633	0.80 464	0.81 399	0.72 455	0.58 472	0.82 533	0.65 548	0.21 495	0.17 505	0.23 524	0.21 524	0.22 512	0.26 563

mmx	0.53 512	0.26 482	0.49 431	0.37 240	0.25 341	0.55 413	0.37 420	1.16 589	1.03 579	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 604	0.20 476	0.15 451	0.25 554	0.21 524	0.22 512	0.20 492

xxx	0.53 512	0.26 482	0.49 431	0.37 240	0.25 341	0.55 413	0.37 420	1.16 589	1.03 579	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 604	0.20 476	0.15 451	0.25 554	0.21 524	0.22 512	0.20 492

AASNet	0.53 512	0.25 465	0.52 466	0.49 558	0.32 538	0.74 532	0.40 476	1.50 671	0.86 485	0.86 516	0.92 461	0.64 406	0.59 479	0.59 365	0.79 580	0.23 540	0.19 549	0.20 444	0.16 355	0.21 488	0.19 466

LMCR-Stereo	0.53 512	0.30 536	0.53 473	0.58 636	0.30 499	0.83 574	0.36 403	1.19 598	0.76 419	0.88 534	1.04 524	0.56 349	0.62 496	0.82 533	0.67 554	0.19 450	0.15 451	0.19 411	0.14 283	0.23 529	0.17 411

RAFT + AFF	0.53 512	0.29 526	0.75 580	0.51 588	0.32 538	0.63 482	0.60 604	1.00 509	0.91 523	0.78 457	0.87 438	0.83 505	0.58 472	0.80 527	0.47 481	0.17 379	0.20 564	0.23 524	0.22 542	0.18 405	0.18 431

UPFNet	0.53 512	0.24 439	0.51 460	0.45 506	0.38 588	0.84 577	0.49 549	0.99 504	0.75 410	0.87 524	0.88 446	0.86 515	0.64 513	0.80 527	0.71 567	0.20 476	0.20 564	0.20 444	0.20 501	0.19 441	0.15 333

RASNet	0.53 512	0.22 378	0.52 466	0.38 280	0.22 216	0.68 510	0.38 442	0.97 499	0.88 498	0.73 433	1.04 524	1.03 575	0.92 622	0.90 570	0.86 595	0.16 324	0.14 418	0.14 170	0.17 414	0.15 274	0.13 251

HSM-Net_RVC	0.53 512	0.22 378	0.35 213	0.37 240	0.21 183	0.85 578	0.37 420	1.23 618	0.93 534	0.90 546	1.15 569	1.26 620	0.63 502	0.72 481	0.48 485	0.17 379	0.13 378	0.16 262	0.15 317	0.17 374	0.15 333
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 512	0.32 545	0.64 524	0.44 481	0.30 499	0.66 502	0.44 520	1.04 530	0.88 498	0.91 551	0.91 457	0.99 560	0.60 483	0.68 456	0.60 532	0.21 495	0.17 505	0.22 502	0.22 542	0.21 488	0.21 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 512	0.34 558	0.59 498	0.41 394	0.30 499	0.50 380	0.43 511	1.19 598	0.70 376	0.85 509	1.05 528	0.86 515	0.55 453	0.84 546	0.51 500	0.29 602	0.23 592	0.22 502	0.22 542	0.26 558	0.25 557

rvit_105_1	0.54 524	0.40 599	0.76 585	0.58 636	0.37 578	0.59 452	0.68 629	0.70 369	0.94 541	0.82 486	0.69 334	0.73 466	0.58 472	0.78 518	0.54 515	0.32 625	0.29 635	0.31 616	0.34 645	0.23 529	0.20 492

UNet	0.54 524	0.26 482	0.66 536	0.44 481	0.40 599	0.99 605	0.41 492	0.98 502	0.75 410	0.83 498	0.89 450	1.04 577	0.72 561	0.73 488	0.62 539	0.19 450	0.14 418	0.20 444	0.17 414	0.20 461	0.17 411

1111x	0.55 526	0.22 378	0.46 384	0.38 280	0.20 151	0.66 502	0.43 511	1.23 618	0.99 560	0.71 416	0.99 498	0.95 549	0.69 540	0.90 570	1.08 642	0.18 416	0.17 505	0.18 364	0.19 474	0.20 461	0.18 431

ADLNet2	0.55 526	0.25 465	0.65 530	0.47 535	0.30 499	0.83 574	0.50 554	1.05 535	0.95 547	0.80 464	0.98 493	0.99 560	0.69 540	0.77 513	0.73 570	0.20 476	0.16 484	0.17 310	0.18 443	0.21 488	0.21 512

GEStereo_RVC	0.55 526	0.29 526	0.63 519	0.49 558	0.31 521	0.70 517	0.54 582	1.22 613	0.92 528	0.82 486	0.85 427	0.85 510	0.63 502	0.90 570	0.65 548	0.24 553	0.16 484	0.19 411	0.16 355	0.21 488	0.22 532

ADLNet	0.55 526	0.27 500	0.51 460	0.44 481	0.35 566	0.78 549	0.46 527	1.08 547	0.86 485	0.99 587	0.98 493	0.92 542	0.63 502	0.69 462	0.81 585	0.22 522	0.16 484	0.22 502	0.22 542	0.21 488	0.21 512

MMNet	0.55 526	0.25 465	0.61 506	0.43 461	0.34 559	1.07 619	0.39 464	0.87 458	0.91 523	0.91 551	0.93 464	0.86 515	0.76 574	0.81 530	0.76 575	0.15 264	0.14 418	0.18 364	0.19 474	0.20 461	0.16 384

delet	0.55 526	0.24 439	0.55 483	0.44 481	0.33 550	1.07 619	0.50 554	1.00 509	0.86 485	0.85 509	0.96 478	0.90 535	0.63 502	0.83 541	0.74 573	0.18 416	0.18 530	0.20 444	0.21 524	0.16 333	0.15 333

psm_up	0.55 526	0.26 482	0.47 397	0.49 558	0.32 538	0.65 500	0.56 593	1.04 530	0.82 462	0.82 486	0.88 446	1.01 568	0.94 628	0.74 495	0.61 536	0.21 495	0.25 610	0.26 573	0.23 559	0.21 488	0.20 492

hitnet-ft	0.55 526	0.27 500	0.39 281	0.41 394	0.28 450	0.78 549	0.40 476	0.92 477	0.90 516	0.82 486	1.01 504	1.13 607	0.70 553	0.78 518	0.67 554	0.28 595	0.20 564	0.28 595	0.22 542	0.29 578	0.26 563

DSFCA	0.55 526	0.25 465	0.62 509	0.40 356	0.36 571	0.74 532	0.52 573	1.04 530	0.82 462	1.06 615	0.84 417	0.89 530	0.63 502	0.99 596	0.58 525	0.25 563	0.21 574	0.21 486	0.21 524	0.21 488	0.19 466

FADNet_RVC	0.55 526	0.37 576	1.17 643	0.44 481	0.31 521	0.56 428	0.34 354	1.06 539	0.88 498	0.67 389	0.90 454	0.61 391	0.65 519	0.93 586	0.70 562	0.21 495	0.18 530	0.26 573	0.23 559	0.31 593	0.28 580

STTStereo	0.55 526	0.37 576	0.76 585	0.44 481	0.31 521	0.60 459	0.44 520	0.96 495	0.86 485	0.99 587	0.90 454	0.96 552	0.58 472	0.71 475	0.61 536	0.25 563	0.23 592	0.26 573	0.32 639	0.24 542	0.23 539

Selective-IGEV-i16pc	0.56 537	0.20 292	1.13 636	0.40 356	0.31 521	2.00 688	0.66 621	0.68 344	1.11 608	0.51 294	0.81 399	0.68 432	0.36 321	0.67 445	0.40 414	0.31 613	0.17 505	0.17 310	0.18 443	0.19 441	0.20 492

ISRNet	0.56 537	0.24 439	0.66 536	0.56 628	0.36 571	0.44 349	0.25 159	0.82 436	0.84 472	1.07 618	1.25 594	0.91 537	0.60 483	0.66 434	0.58 525	0.35 644	0.26 617	0.36 637	0.33 643	0.30 587	0.42 651

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 537	3.08 727	2.43 696	0.31 56	0.18 73	0.29 146	0.20 50	0.37 81	0.32 134	0.28 132	0.24 68	0.18 23	0.18 40	0.31 63	0.22 85	1.09 703	0.08 2	0.17 310	0.16 355	0.14 207	0.97 702

CSP-Net	0.56 537	0.27 500	0.49 431	0.41 394	0.28 450	1.22 645	0.50 554	1.23 618	0.72 389	0.95 574	0.95 474	0.89 530	0.62 496	0.83 541	0.62 539	0.26 573	0.17 505	0.17 310	0.17 414	0.18 405	0.17 411

FTStereo	0.56 537	0.20 292	0.37 246	0.41 394	0.25 341	0.40 308	0.79 657	0.66 324	0.43 236	1.09 624	3.27 700	0.70 442	0.73 564	0.55 299	0.33 316	0.14 184	0.13 378	0.19 411	0.17 414	0.15 274	0.30 596

RAFT-RH_RVC	0.56 537	0.17 150	0.41 306	0.37 240	0.23 271	0.57 434	0.24 147	0.60 273	0.70 376	1.19 638	3.94 712	0.56 349	0.38 337	0.65 425	0.36 369	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.14 283	0.12 104	0.13 251

HGLStereo	0.56 537	0.28 514	0.57 493	0.50 572	0.37 578	0.80 558	0.45 523	1.02 523	0.78 438	0.86 516	1.14 563	0.89 530	0.82 597	0.76 505	0.73 570	0.21 495	0.20 564	0.19 411	0.18 443	0.19 441	0.21 512

FADNet-RVC-Resample	0.56 537	0.33 553	1.16 639	0.49 558	0.34 559	0.71 522	0.43 511	1.01 519	0.93 534	0.82 486	0.87 438	0.74 472	0.67 530	0.73 488	0.45 463	0.18 416	0.18 530	0.26 573	0.27 606	0.26 558	0.27 573

DualNet (step1)	0.57 545	0.36 569	0.72 565	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.41 659	0.20 564	0.40 650	0.41 664	0.36 623	0.33 615

LL-Strereo	0.57 545	0.27 500	0.68 545	0.48 543	0.34 559	0.39 302	0.48 543	0.94 484	0.97 551	0.83 498	0.78 379	1.10 597	1.18 656	1.33 651	0.49 488	0.17 379	0.14 418	0.22 502	0.19 474	0.16 333	0.17 411

CRFU-Net	0.57 545	0.27 500	0.57 493	0.46 527	0.30 499	1.20 643	0.52 573	1.10 554	0.56 316	1.00 592	0.98 493	1.06 583	0.79 588	0.81 530	0.71 567	0.21 495	0.19 549	0.18 364	0.16 355	0.18 405	0.19 466

TDLM	0.57 545	0.33 553	0.49 431	0.51 588	0.30 499	0.66 502	0.73 649	1.03 527	1.01 571	0.82 486	1.10 546	0.84 508	0.70 553	0.86 557	0.58 525	0.28 595	0.17 505	0.25 554	0.22 542	0.26 558	0.19 466

CVANet_RVC	0.57 545	0.33 553	0.44 354	0.47 535	0.32 538	0.67 507	0.61 609	1.05 535	0.93 534	0.85 509	1.04 524	1.01 568	0.73 564	0.83 541	0.52 507	0.29 602	0.19 549	0.27 587	0.25 584	0.31 593	0.21 512

AANet_RVC	0.57 545	0.32 545	0.54 478	0.45 506	0.27 425	0.57 434	0.48 543	1.00 509	1.28 645	0.86 516	1.33 610	0.87 521	0.58 472	1.07 613	0.75 574	0.18 416	0.12 304	0.15 222	0.13 240	0.18 405	0.18 431

NOSS_ROB	0.57 545	0.39 594	0.39 281	0.44 481	0.30 499	0.73 531	0.54 582	1.03 527	1.08 604	0.67 389	0.87 438	0.76 481	0.57 462	0.77 513	0.47 481	0.38 652	0.38 671	0.44 658	0.42 668	0.37 628	0.34 623

ssnet_v2	0.58 552	0.28 514	0.56 489	0.43 461	0.29 480	0.95 595	0.59 601	1.13 568	0.99 560	0.93 563	0.80 392	0.99 560	0.64 513	0.82 533	0.94 620	0.25 563	0.22 582	0.23 524	0.24 575	0.20 461	0.19 466

dad	0.58 552	0.50 627	0.64 524	0.43 461	0.30 499	0.59 452	0.36 403	0.78 422	1.25 639	1.01 597	1.17 576	1.15 611	0.53 435	0.68 456	0.50 490	0.35 644	0.23 592	0.37 642	0.21 524	0.29 578	0.20 492

SACVNet	0.58 552	0.34 558	0.55 483	0.55 625	0.36 571	0.63 482	0.48 543	1.13 568	0.77 428	1.02 600	1.06 535	1.02 573	0.74 567	0.90 570	0.51 500	0.27 583	0.21 574	0.25 554	0.24 575	0.29 578	0.36 630

pcwnet_v2	0.58 552	0.28 514	0.84 597	0.45 506	0.35 566	0.61 462	0.35 380	1.27 633	1.21 628	0.99 587	1.27 597	0.72 455	0.58 472	0.67 445	0.48 485	0.27 583	0.21 574	0.24 541	0.23 559	0.29 578	0.29 587

PS-NSSS	0.58 552	0.44 612	0.62 509	0.42 440	0.33 550	0.66 502	0.58 598	1.02 523	0.86 485	0.77 453	1.28 599	0.72 455	0.64 513	0.82 533	0.59 530	0.31 613	0.26 617	0.40 650	0.27 606	0.33 606	0.26 563

StereoDRNet-Refined	0.58 552	0.32 545	0.54 478	0.46 527	0.30 499	0.96 598	0.40 476	1.00 509	0.94 541	1.12 629	1.08 541	0.96 552	0.67 530	0.90 570	0.89 614	0.17 379	0.13 378	0.22 502	0.21 524	0.20 461	0.19 466
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 552	0.28 514	0.47 397	0.49 558	0.32 538	0.77 545	0.50 554	0.99 504	0.92 528	1.04 609	1.14 563	1.21 615	0.69 540	0.88 562	0.69 559	0.20 476	0.20 564	0.22 502	0.22 542	0.21 488	0.18 431

CBFPSM	0.59 559	0.22 378	1.31 659	0.38 280	0.27 425	1.12 631	0.65 618	0.79 426	0.82 462	0.80 464	0.81 399	1.35 642	0.87 610	0.67 445	0.76 575	0.16 324	0.15 451	0.15 222	0.16 355	0.17 374	0.22 532

HBP-ISP	0.59 559	0.45 616	0.43 342	0.45 506	0.33 550	0.70 517	0.28 235	1.11 560	1.00 567	0.83 498	1.18 578	0.65 419	0.68 536	0.88 562	0.52 507	0.35 644	0.38 671	0.47 663	0.41 664	0.38 632	0.31 606

CBMV_ROB	0.59 559	0.37 576	0.38 259	0.39 312	0.28 450	0.74 532	0.28 235	1.00 509	0.98 555	0.94 566	1.25 594	0.81 503	0.78 586	0.87 559	0.50 490	0.36 648	0.37 669	0.43 656	0.40 659	0.33 606	0.30 596

FADNet-RVC	0.60 562	0.53 642	1.14 638	0.46 527	0.39 594	0.61 462	0.39 464	1.12 566	0.87 494	0.70 409	0.84 417	1.04 577	0.55 453	0.94 593	0.69 559	0.26 573	0.25 610	0.28 595	0.28 614	0.31 593	0.31 606

NVstereo2D	0.60 562	0.30 536	0.75 580	0.48 543	0.43 618	0.89 583	0.48 543	1.05 535	1.15 617	0.66 384	0.86 430	0.88 526	0.70 553	0.99 596	0.65 548	0.32 625	0.15 451	0.28 595	0.20 501	0.40 635	0.36 630

FADNet	0.61 564	0.51 631	1.10 632	0.45 506	0.44 625	0.65 500	0.41 492	1.19 598	1.05 589	0.70 409	0.84 417	0.98 558	0.66 527	0.82 533	0.50 490	0.29 602	0.30 640	0.27 587	0.30 623	0.46 654	0.35 628

ACV-stereo	0.62 565	0.34 558	1.00 621	0.43 461	0.31 521	1.20 643	0.40 476	0.75 406	0.83 467	0.64 362	0.77 367	2.10 681	1.03 641	0.81 530	0.64 546	0.21 495	0.17 505	0.18 364	0.18 443	0.21 488	0.21 512

SGM-Forest	0.62 565	0.32 545	0.39 281	0.43 461	0.30 499	1.02 609	0.55 587	1.09 551	1.05 589	1.06 615	1.18 578	1.10 597	0.67 530	0.88 562	0.62 539	0.31 613	0.33 661	0.33 628	0.30 623	0.30 587	0.28 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 567	0.28 514	0.99 620	0.40 356	0.30 499	1.03 612	0.56 593	1.10 554	0.99 560	0.97 580	1.22 585	1.06 583	0.69 540	1.07 613	0.95 623	0.19 450	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.22 512	0.21 512

fast-acv-ft	0.64 568	0.30 536	0.73 569	0.45 506	0.34 559	1.17 639	0.49 549	0.86 451	0.98 555	1.02 600	1.36 612	1.29 625	0.85 605	0.76 505	0.81 585	0.21 495	0.23 592	0.23 524	0.23 559	0.21 488	0.20 492

StereoDRNet	0.64 568	0.33 553	0.68 545	0.51 588	0.43 618	1.03 612	0.53 578	1.47 667	0.99 560	1.10 626	0.87 438	1.07 588	0.71 557	0.82 533	0.88 604	0.23 540	0.19 549	0.25 554	0.23 559	0.27 569	0.19 466

PSMNet_ROB	0.64 568	0.37 576	0.65 530	0.56 628	0.42 612	0.97 600	0.83 660	1.21 605	0.92 528	0.79 462	1.02 513	1.08 590	0.63 502	0.82 533	0.91 618	0.29 602	0.20 564	0.31 616	0.31 631	0.26 558	0.23 539

CBMV	0.64 568	0.35 564	0.41 306	0.42 440	0.25 341	1.01 607	0.77 653	1.13 568	1.09 606	1.17 634	1.22 585	1.04 577	0.75 571	0.88 562	0.63 543	0.28 595	0.30 640	0.34 630	0.30 623	0.26 558	0.26 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 572	0.36 569	1.30 658	0.39 312	0.26 389	0.57 434	0.63 613	0.80 430	1.03 579	0.80 464	1.43 628	0.91 537	0.76 574	1.08 616	1.87 684	0.16 324	0.12 304	0.17 310	0.14 283	0.20 461	0.16 384

TCMNet	0.66 572	0.39 594	0.98 619	0.59 640	0.61 670	0.96 598	0.55 587	1.05 535	0.90 516	0.84 505	1.14 563	0.89 530	0.65 519	0.85 552	1.01 635	0.26 573	0.26 617	0.31 616	0.28 614	0.32 599	0.29 587

YMNet	0.66 572	0.38 586	0.90 610	0.52 601	0.46 637	1.08 623	0.49 549	1.00 509	0.77 428	1.18 636	1.29 603	1.12 601	0.74 567	0.85 552	0.86 595	0.27 583	0.31 649	0.25 554	0.25 584	0.24 542	0.23 539

YMNet_1	0.66 572	0.38 586	0.90 610	0.52 601	0.46 637	1.08 623	0.49 549	1.00 509	0.77 428	1.18 636	1.29 603	1.12 601	0.74 567	0.85 552	0.86 595	0.27 583	0.31 649	0.25 554	0.25 584	0.24 542	0.23 539

DRN-Test	0.66 572	0.32 545	0.66 536	0.50 572	0.39 594	1.15 635	0.61 609	1.49 670	1.01 571	1.12 629	1.08 541	1.06 583	0.69 540	0.77 513	0.94 620	0.23 540	0.17 505	0.26 573	0.25 584	0.25 551	0.21 512

iinet-f	0.67 577	0.26 482	2.15 690	0.39 312	0.31 521	1.19 642	0.56 593	0.84 444	0.84 472	0.80 464	1.17 576	1.05 581	0.84 604	0.71 475	1.21 653	0.20 476	0.18 530	0.17 310	0.15 317	0.20 461	0.20 492

GASNet	0.67 577	0.72 664	0.96 616	0.70 672	0.48 642	0.62 470	0.47 535	1.08 547	1.03 579	0.94 566	0.82 405	0.93 545	0.83 602	1.33 651	0.80 582	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.28 614	0.44 647	0.24 548

FINET	0.67 577	0.42 605	1.00 621	0.46 527	0.43 618	0.83 574	0.89 668	1.08 547	1.50 666	0.87 524	1.14 563	0.71 446	0.68 536	0.92 580	0.70 562	0.36 648	0.30 640	0.26 573	0.24 575	0.35 617	0.33 615

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 577	0.81 674	0.73 569	0.53 611	0.37 578	1.40 657	0.53 578	1.04 530	0.79 447	0.88 534	0.94 465	0.95 549	0.53 435	0.93 586	0.58 525	0.39 654	0.30 640	0.57 678	0.31 631	0.53 668	0.30 596

PA-Net	0.67 577	0.43 607	0.83 596	0.50 572	0.53 655	0.94 592	0.68 629	1.10 554	1.14 616	0.80 464	0.88 446	0.87 521	0.77 581	1.02 605	0.88 604	0.24 553	0.41 678	0.29 606	0.44 669	0.26 558	0.34 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 582	0.36 569	1.10 632	0.51 588	0.42 612	1.08 623	0.50 554	1.21 605	1.16 618	1.00 592	1.37 615	1.06 583	0.79 588	0.92 580	0.94 620	0.25 563	0.24 602	0.24 541	0.22 542	0.23 529	0.26 563

NaN_ROB	0.69 582	0.44 612	0.69 551	0.51 588	0.33 550	0.97 600	1.06 683	1.22 613	1.19 624	1.24 648	0.96 478	1.08 590	0.78 586	1.20 633	0.67 554	0.24 553	0.30 640	0.23 524	0.24 575	0.23 529	0.25 557

GANet	0.70 584	0.37 576	0.55 483	0.51 588	0.34 559	0.94 592	0.96 676	1.08 547	0.94 541	1.04 609	1.98 669	1.13 607	0.88 614	1.12 623	0.66 551	0.25 563	0.26 617	0.27 587	0.22 542	0.31 593	0.22 532

DISCO	0.70 584	0.26 482	0.68 545	0.44 481	0.31 521	1.14 633	0.51 570	1.23 618	1.23 631	0.81 477	1.05 528	1.50 657	0.85 605	1.82 682	1.03 636	0.19 450	0.15 451	0.18 364	0.16 355	0.24 542	0.23 539

XPNet_ROB	0.70 584	0.35 564	0.68 545	0.52 601	0.40 599	0.79 552	0.85 666	1.16 589	0.94 541	1.33 655	1.15 569	1.38 644	0.83 602	1.03 607	0.90 616	0.32 625	0.25 610	0.26 573	0.24 575	0.31 593	0.28 580

ETE_ROB	0.70 584	0.49 623	0.73 569	0.56 628	0.36 571	0.79 552	0.87 667	1.14 577	0.93 534	1.19 638	1.18 578	1.39 645	0.82 597	0.99 596	0.80 582	0.26 573	0.21 574	0.31 616	0.26 599	0.33 606	0.34 623

Wz-Net-LNSev	0.71 588	0.51 631	1.36 668	0.50 572	0.41 606	1.15 635	0.69 634	1.21 605	1.07 601	1.02 600	1.12 551	1.08 590	0.87 610	0.89 568	0.89 614	0.24 553	0.22 582	0.21 486	0.19 474	0.26 558	0.26 563

APVNet	0.71 588	0.37 576	0.89 609	0.56 628	0.45 629	1.18 641	0.68 629	1.41 661	0.85 480	0.81 477	1.15 569	1.04 577	0.81 593	1.10 620	1.17 650	0.26 573	0.28 630	0.32 623	0.31 631	0.29 578	0.30 596

Syn2CoEx	0.71 588	0.51 631	0.95 614	0.64 655	0.45 629	0.91 586	0.53 578	1.48 668	1.13 613	0.93 563	1.35 611	1.02 573	0.99 636	0.92 580	0.80 582	0.30 609	0.27 626	0.28 595	0.24 575	0.23 529	0.24 548

DANet	0.71 588	0.45 616	0.91 612	0.59 640	0.40 599	0.81 563	0.40 476	0.97 499	0.84 472	1.20 643	1.22 585	1.33 636	0.88 614	1.16 627	1.24 654	0.27 583	0.23 592	0.31 616	0.25 584	0.35 617	0.32 610
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 592	0.35 564	0.64 524	0.53 611	0.67 676	1.31 653	0.67 624	1.20 603	1.18 622	1.05 611	0.87 438	1.27 622	0.93 627	0.93 586	1.27 658	0.22 522	0.16 484	0.26 573	0.23 559	0.40 635	0.39 644

NCCL2	0.72 592	0.41 603	0.65 530	0.64 655	0.44 625	0.98 604	1.20 691	1.11 560	1.00 567	0.98 585	0.96 478	1.49 656	0.87 610	0.90 570	0.79 580	0.31 613	0.26 617	0.39 647	0.39 657	0.32 599	0.32 610

FAT-Stereo	0.73 594	0.33 553	0.75 580	0.49 558	0.37 578	0.71 522	0.59 601	1.36 653	1.30 648	1.03 608	1.40 621	1.59 666	1.15 652	0.87 559	0.86 595	0.28 595	0.28 630	0.28 595	0.23 559	0.28 573	0.38 641

DStereoRT	0.74 595	0.19 240	0.50 445	0.51 588	0.33 550	1.10 627	0.34 354	0.82 436	0.76 419	0.78 457	1.05 528	0.51 327	0.73 564	0.76 505	0.48 485	0.16 324	0.13 378	3.96 733	1.37 723	0.19 441	0.14 299

S-Stereo	0.74 595	0.35 564	0.96 616	0.56 628	0.45 629	0.82 571	0.60 604	1.24 625	1.60 678	0.96 575	1.41 623	1.12 601	0.94 628	0.80 527	1.04 639	0.26 573	0.31 649	0.28 595	0.25 584	0.32 599	0.47 668

LALA_ROB	0.74 595	0.43 607	0.69 551	0.54 618	0.40 599	1.01 607	0.95 675	1.21 605	1.07 601	1.22 645	1.12 551	1.56 663	0.79 588	1.04 609	0.86 595	0.33 634	0.22 582	0.35 632	0.30 623	0.35 617	0.31 606

w-ln-seven-2	0.76 598	0.43 607	2.32 692	0.52 601	0.38 588	0.90 585	0.65 618	1.11 560	1.12 612	1.19 638	1.28 599	1.09 593	0.99 636	1.07 613	0.87 601	0.20 476	0.19 549	0.23 524	0.22 542	0.26 558	0.22 532

PSMNet-RUCA	0.76 598	0.75 667	1.08 631	1.01 689	0.90 686	0.69 512	0.50 554	1.11 560	1.03 579	0.78 457	1.11 547	0.80 500	0.72 561	0.88 562	0.63 543	0.53 683	0.27 626	0.76 686	0.46 670	0.66 681	0.47 668

Wz-Net-MNSev	0.76 598	0.40 599	1.34 663	0.50 572	0.40 599	1.44 663	0.83 660	1.15 581	1.16 618	1.25 650	1.20 583	1.13 607	0.81 593	1.16 627	1.00 634	0.22 522	0.19 549	0.24 541	0.23 559	0.28 573	0.26 563

DGSMNet	0.76 598	0.55 644	1.29 657	0.58 636	0.62 671	0.94 592	0.70 639	1.26 631	1.11 608	0.83 498	1.24 592	1.00 564	0.71 557	1.03 607	0.81 585	0.34 640	0.29 635	0.41 654	0.40 659	0.57 674	0.55 681

RP	0.76 598	0.36 569	0.63 519	0.66 663	0.58 667	0.80 558	0.55 587	1.14 577	1.22 630	0.97 580	1.65 648	1.43 650	1.32 666	1.01 600	0.84 590	0.33 634	0.30 640	0.36 637	0.30 623	0.34 612	0.34 623

edge stereo	0.76 598	0.38 586	0.74 574	0.52 601	0.43 618	0.80 558	0.53 578	1.28 636	1.06 595	1.28 651	1.38 620	1.81 671	1.11 649	1.08 616	0.85 594	0.33 634	0.32 655	0.41 654	0.28 614	0.32 599	0.36 630

NCC-stereo	0.78 604	0.40 599	0.76 585	0.61 648	0.67 676	0.81 563	0.69 634	1.54 679	1.11 608	0.90 546	1.36 612	1.33 636	1.16 653	1.19 631	0.88 604	0.31 613	0.30 640	0.37 642	0.48 679	0.33 606	0.33 615

Nwc_Net	0.78 604	0.38 586	0.73 569	0.60 646	0.55 659	1.05 617	0.55 587	1.67 688	1.05 589	0.88 534	1.86 663	1.40 647	1.09 647	1.10 620	0.87 601	0.30 609	0.25 610	0.36 637	0.38 653	0.29 578	0.29 587

Abc-Net	0.78 604	0.40 599	0.76 585	0.61 648	0.67 676	0.81 563	0.69 634	1.54 679	1.11 608	0.90 546	1.36 612	1.33 636	1.16 653	1.19 631	0.88 604	0.31 613	0.30 640	0.37 642	0.48 679	0.33 606	0.33 615
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 607	0.59 649	0.71 560	0.65 660	0.65 674	0.92 591	0.58 598	1.29 637	1.05 589	1.07 618	1.45 634	1.47 654	1.03 641	1.21 637	0.88 604	0.32 625	0.30 640	0.48 668	0.40 659	0.37 628	0.37 635

stereogan	0.80 608	0.31 541	0.71 560	0.59 640	0.50 646	1.72 680	0.48 543	1.35 650	1.37 653	1.00 592	1.46 636	1.56 663	0.95 631	1.29 646	0.84 590	0.28 595	0.29 635	0.29 606	0.25 584	0.38 632	0.38 641

ADCRef	0.80 608	0.43 607	1.32 661	0.50 572	0.45 629	1.07 619	0.51 570	1.07 543	0.98 555	1.17 634	1.42 625	0.87 521	0.91 617	0.85 552	3.19 704	0.18 416	0.16 484	0.23 524	0.23 559	0.22 512	0.21 512

GANetREF_RVC	0.80 608	0.75 667	0.86 603	0.66 663	0.42 612	1.15 635	0.98 677	1.14 577	1.19 624	1.01 597	1.02 513	1.10 597	0.90 616	1.15 625	0.76 575	0.48 672	0.39 675	0.57 678	0.38 653	0.63 679	0.46 663
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
AF-Net	0.81 611	0.39 594	0.68 545	0.64 655	0.54 657	0.91 586	0.51 570	1.61 684	1.31 649	0.96 575	2.02 671	1.46 651	1.26 664	1.11 622	0.99 630	0.32 625	0.24 602	0.39 647	0.27 606	0.30 587	0.25 557

SQANet	0.82 612	0.74 666	0.67 540	1.13 693	0.98 694	1.11 628	0.47 535	1.07 543	0.83 467	0.91 551	1.05 528	1.03 575	0.74 567	1.01 600	0.64 546	0.61 686	0.24 602	1.03 696	0.35 648	1.18 699	0.58 682

Anonymous_2	0.82 612	0.44 612	0.63 519	0.40 356	0.43 618	0.80 558	0.52 573	0.72 384	0.77 428	0.71 416	0.60 295	0.87 521	0.76 574	0.75 501	0.58 525	0.52 679	0.54 693	0.54 676	4.82 735	0.56 672	0.40 647

ccnet	0.82 612	0.57 647	0.75 580	0.54 618	0.59 668	1.09 626	0.66 621	1.38 656	0.94 541	1.12 629	1.44 631	1.29 625	0.92 622	0.95 595	1.24 654	0.49 674	0.42 680	0.50 673	0.47 677	0.51 663	0.46 663

psmorigin	0.82 612	0.51 631	2.09 688	0.49 558	0.41 606	0.85 578	0.50 554	1.04 530	0.88 498	1.45 660	1.43 628	1.50 657	1.06 644	1.22 639	0.97 626	0.31 613	0.32 655	0.27 587	0.27 606	0.33 606	0.42 651

CC-Net-ROB	0.82 612	0.96 686	0.85 598	0.58 636	0.45 629	1.27 651	0.70 639	1.17 594	1.02 574	0.83 498	1.23 590	0.90 535	0.77 581	1.06 610	0.69 559	0.46 668	0.34 663	1.71 704	0.38 653	0.59 677	0.36 630

GCST	0.83 617	1.22 697	0.74 574	1.58 701	1.01 696	1.06 618	0.23 127	0.78 422	0.78 438	0.97 580	0.65 314	0.78 489	0.35 293	0.92 580	0.34 332	0.96 697	0.65 699	1.20 698	0.81 702	0.91 688	0.70 685

aanetorigin	0.83 617	0.56 645	1.87 685	0.49 558	0.38 588	0.56 428	0.66 621	0.70 369	1.00 567	2.42 701	2.02 671	1.31 628	1.18 656	0.93 586	1.13 649	0.20 476	0.18 530	0.20 444	0.19 474	0.27 569	0.30 596

CSAN	0.83 617	0.49 623	0.77 590	0.60 646	0.41 606	1.14 633	1.06 683	1.19 598	1.46 664	1.32 653	1.43 628	1.37 643	1.19 658	1.27 645	0.86 595	0.39 654	0.31 649	0.36 637	0.37 650	0.35 617	0.34 623

SDNR	0.86 620	0.37 576	1.47 674	0.40 356	0.38 588	3.38 713	0.33 336	0.90 470	0.98 555	0.99 587	2.09 674	0.59 379	0.71 557	1.29 646	0.70 562	0.51 677	0.56 695	0.36 637	0.26 599	0.43 646	0.46 663

RTSC	0.87 621	0.48 619	1.23 650	0.52 601	0.37 578	1.13 632	0.50 554	1.34 646	1.79 684	1.51 664	1.24 592	1.12 601	0.81 593	1.62 670	2.16 690	0.25 563	0.19 549	0.23 524	0.24 575	0.30 587	0.31 606

PWC_ROB	0.87 621	0.52 639	1.28 654	0.50 572	0.32 538	0.91 586	0.37 420	1.36 653	1.46 664	1.61 671	2.59 689	1.16 612	1.01 640	1.34 653	1.40 666	0.25 563	0.18 530	0.28 595	0.20 501	0.29 578	0.28 580

UDG	0.88 623	0.82 677	0.67 540	1.00 688	0.96 691	1.02 609	0.57 597	1.13 568	0.99 560	0.90 546	0.97 491	1.31 628	0.99 636	0.85 552	0.84 590	0.54 684	0.32 655	1.77 705	0.40 659	0.94 690	0.66 684

FBW_ROB	0.88 623	0.50 627	0.85 598	0.55 625	0.40 599	1.17 639	0.78 655	1.50 671	1.37 653	1.33 655	1.27 597	1.48 655	1.00 639	2.57 706	0.98 629	0.25 563	0.32 655	0.45 659	0.30 623	0.34 612	0.28 580

XQC	0.89 625	0.65 658	1.31 659	0.67 666	0.52 654	1.22 645	0.68 629	1.26 631	1.52 667	1.14 632	1.11 547	1.28 624	1.04 643	1.40 661	1.77 678	0.38 652	0.24 602	0.37 642	0.31 631	0.53 668	0.47 668

DeepPrunerF	0.89 625	0.52 639	3.43 704	0.68 669	0.81 683	0.72 530	0.72 647	1.22 613	1.99 690	0.93 563	1.01 504	0.87 521	0.86 607	1.08 616	0.95 623	0.34 640	0.28 630	0.43 656	0.39 657	0.30 587	0.32 610

PWCDC_ROB	0.89 625	0.49 623	0.80 594	0.74 676	0.40 599	1.03 612	0.39 464	1.33 644	2.35 701	1.02 600	3.77 707	0.81 503	0.92 622	1.20 633	0.90 616	0.34 640	0.22 582	0.24 541	0.20 501	0.34 612	0.29 587

PASM	0.90 628	0.64 657	1.69 679	0.69 671	0.69 679	0.78 549	0.84 663	1.03 527	1.26 642	1.19 638	1.15 569	1.31 628	0.98 635	1.24 641	1.03 636	0.52 679	0.56 695	0.59 681	0.66 694	0.56 672	0.54 680

Wz-Net-SNSev	0.91 629	0.73 665	2.13 689	0.56 628	0.45 629	0.95 595	1.13 688	1.34 646	1.24 633	1.02 600	1.30 606	1.46 651	0.86 607	1.81 681	1.50 668	0.25 563	0.23 592	0.25 554	0.26 599	0.32 599	0.29 587

MDST_ROB	0.91 629	0.27 500	0.85 598	0.63 654	0.41 606	2.53 696	0.71 645	1.60 682	1.13 613	2.83 708	1.73 654	0.97 554	0.69 540	1.61 669	0.73 570	0.25 563	0.22 582	0.32 623	0.28 614	0.25 551	0.24 548

PDISCO_ROB	0.91 629	0.48 619	1.06 627	0.99 686	0.97 692	1.67 678	0.63 613	1.64 686	1.59 675	1.06 615	1.18 578	1.31 628	0.79 588	1.55 664	0.97 626	0.49 674	0.22 582	0.45 659	0.40 659	0.45 651	0.37 635

SHD	0.93 632	0.50 627	1.18 644	0.59 640	0.46 637	0.97 600	0.48 543	1.70 690	2.15 692	1.58 668	1.37 615	1.42 648	1.19 658	1.31 649	1.60 671	0.31 613	0.26 617	0.32 623	0.33 643	0.40 635	0.42 651

G-Net	0.95 633	0.46 618	1.04 625	0.64 655	0.48 642	2.12 692	0.64 616	1.01 519	0.87 494	1.75 680	2.82 696	1.30 627	1.64 687	1.06 610	0.96 625	0.36 648	0.29 635	0.35 632	0.25 584	0.45 651	0.42 651

DStereoO	0.96 634	0.70 663	0.72 565	0.62 652	0.45 629	0.74 532	0.92 673	1.09 551	1.29 647	1.19 638	1.23 590	0.99 560	1.71 689	1.29 646	0.99 630	2.01 720	0.35 665	0.77 687	0.30 623	1.42 701	0.38 641

w-ln-seven	0.96 634	0.48 619	2.41 695	0.54 618	0.50 646	1.41 659	0.70 639	1.67 688	1.81 685	1.49 661	1.50 638	1.26 620	0.87 610	1.15 625	1.80 682	0.23 540	0.21 574	0.25 554	0.25 584	0.31 593	0.26 563

anonymity	0.97 636	0.89 681	1.05 626	0.92 684	1.03 697	0.97 600	0.81 659	1.29 637	0.91 523	1.07 618	0.98 493	1.00 564	0.95 631	1.02 605	0.92 619	0.96 697	0.95 719	0.90 693	0.91 709	0.92 689	0.94 696

SGM_RVC	0.97 636	0.28 514	0.41 306	0.39 312	0.22 216	1.55 669	0.73 649	1.51 674	1.25 639	2.25 697	1.92 665	2.58 693	1.56 681	2.02 691	1.19 652	0.27 583	0.27 626	0.27 587	0.25 584	0.25 551	0.25 557
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 638	0.42 605	1.88 686	0.53 611	0.41 606	1.59 672	1.26 697	2.21 701	1.43 659	1.10 626	1.11 547	1.46 651	1.95 698	1.34 653	1.26 656	0.34 640	0.25 610	0.25 554	0.21 524	0.46 654	0.37 635

z-mn7	1.00 639	0.50 627	1.70 681	0.53 611	0.36 571	1.75 681	0.71 645	1.22 613	2.28 696	0.96 575	2.54 685	1.42 648	0.95 631	2.19 698	1.54 669	0.22 522	0.19 549	0.21 486	0.20 501	0.27 569	0.25 557

Consistency-Raft	1.01 640	0.81 674	1.24 651	0.84 681	0.97 692	0.81 563	0.84 663	1.30 640	1.59 675	1.05 611	1.68 653	1.12 601	0.91 617	0.92 580	1.11 644	0.65 687	0.74 703	0.79 689	0.90 706	1.06 697	0.79 690

xxxx	1.01 640	0.22 378	0.43 342	0.36 214	0.21 183	0.82 571	0.36 403	1.32 642	0.88 498	0.71 416	0.94 465	0.97 554	0.63 502	0.64 418	10.58 727	0.20 476	0.16 484	0.18 364	0.17 414	0.19 441	0.19 466

test_xeample	1.01 640	0.21 337	0.42 327	0.35 180	0.21 183	0.71 522	0.39 464	1.23 618	0.86 485	0.81 477	1.04 524	0.69 437	0.61 489	0.69 462	10.93 728	0.19 450	0.15 451	0.18 364	0.17 414	0.18 405	0.17 411

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 643	0.57 647	1.51 676	0.67 666	0.50 646	2.57 697	1.66 713	1.20 603	1.43 659	1.38 657	1.57 645	1.33 636	0.92 622	1.64 673	0.88 604	0.37 651	0.39 675	0.46 662	0.60 691	0.41 641	0.40 647

ADCPNet	1.03 644	0.48 619	2.70 697	0.54 618	0.42 612	1.40 657	0.75 651	1.13 568	1.07 601	1.22 645	1.42 625	1.68 668	1.09 647	1.36 658	3.45 708	0.30 609	0.28 630	0.29 606	0.32 639	0.37 628	0.35 628

MSAF-DinoV2	1.04 645	0.38 586	1.32 661	0.54 618	0.29 480	0.89 583	0.72 647	1.52 677	1.24 633	1.05 611	1.41 623	2.98 696	1.49 676	2.74 707	2.83 702	0.22 522	0.14 418	0.20 444	0.22 542	0.32 599	0.32 610

otaku	1.04 645	0.93 683	0.88 605	1.33 699	1.05 699	1.66 676	0.70 639	1.40 660	1.18 622	1.08 622	1.32 609	1.33 636	0.91 617	1.23 640	0.76 575	0.72 690	0.46 690	1.24 699	0.50 684	1.40 700	0.75 686

SuperB	1.04 645	0.37 576	4.81 712	0.43 461	0.31 521	0.99 605	0.46 527	1.02 523	2.09 691	1.09 624	1.09 544	0.75 474	0.81 593	1.06 610	1.76 677	0.19 450	0.15 451	0.17 310	0.15 317	2.82 726	0.26 563

ADCL	1.04 645	0.38 586	1.35 664	0.50 572	0.39 594	1.61 673	0.89 668	1.29 637	1.39 656	1.29 652	1.50 638	1.24 618	1.24 661	1.37 659	4.87 716	0.21 495	0.19 549	0.25 554	0.25 584	0.29 578	0.27 573

test_sample9	1.05 649	0.36 569	0.72 565	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	1.20 633	1.36 662	0.41 659	8.41 735	0.40 650	0.41 664	0.36 623	0.33 615

DDUNet	1.06 650	2.56 724	0.68 545	1.21 695	1.26 702	1.03 612	0.69 634	1.11 560	0.94 541	0.96 575	1.22 585	1.27 622	0.82 597	0.93 586	0.72 569	0.84 694	0.38 671	1.99 708	0.60 691	1.10 698	0.85 692

ADCP+	1.06 650	0.35 564	1.51 676	0.49 558	0.51 650	1.45 664	0.55 587	1.25 629	1.03 579	1.16 633	1.15 569	1.10 597	1.07 646	1.56 666	6.75 723	0.19 450	0.16 484	0.23 524	0.21 524	0.28 573	0.21 512

Selective-IGEV-i16pb	1.07 652	0.24 439	9.45 719	0.41 394	0.32 538	1.76 682	0.59 601	1.00 509	1.54 670	0.66 384	1.20 583	0.98 558	0.57 462	0.78 518	0.62 539	0.27 583	0.17 505	0.18 364	0.20 501	0.21 488	0.23 539

SAMSARA	1.07 652	0.65 658	1.19 645	1.06 692	0.90 686	1.76 682	1.76 717	1.46 666	1.44 662	1.51 664	1.16 574	2.00 680	1.14 651	1.48 662	1.31 660	0.39 654	0.44 687	0.35 632	0.38 653	0.49 660	0.49 674

SANet	1.07 652	0.41 603	1.06 627	0.48 543	0.30 499	1.41 659	0.94 674	1.42 662	3.36 713	1.58 668	2.43 682	2.33 688	1.70 688	1.34 653	1.07 641	0.28 595	0.24 602	0.26 573	0.23 559	0.34 612	0.30 596

zh-mn7	1.08 655	0.65 658	4.00 708	0.52 601	0.38 588	1.16 638	0.62 611	1.15 581	1.77 683	1.74 679	2.31 675	1.17 613	0.91 617	2.10 693	1.77 678	0.24 553	0.21 574	0.22 502	0.22 542	0.25 551	0.28 580

zh-sn7	1.09 656	0.75 667	3.23 702	0.57 634	0.42 612	1.11 628	0.89 668	1.19 598	1.27 643	1.41 659	1.98 669	1.25 619	1.47 675	1.99 690	2.62 699	0.26 573	0.26 617	0.26 573	0.27 606	0.35 617	0.30 596

Ntro	1.09 656	0.97 689	0.91 612	1.44 700	1.19 701	1.69 679	0.80 658	1.35 650	1.25 639	1.00 592	1.29 603	1.31 628	0.97 634	1.26 643	0.84 590	0.84 694	0.43 685	1.36 700	0.50 684	1.56 702	0.78 688

MFN_U_SF_RVC	1.09 656	0.59 649	1.97 687	0.67 666	0.44 625	1.93 686	0.60 604	1.85 694	1.36 651	1.61 671	1.54 643	1.95 679	1.37 669	1.64 673	1.73 674	0.40 658	0.37 669	0.45 659	0.48 679	0.44 647	0.44 658

AANet	1.13 659	1.01 691	2.99 700	0.44 481	0.37 578	0.91 586	0.54 582	1.27 633	2.31 699	2.35 699	2.37 681	2.22 683	1.53 677	1.18 630	1.43 667	0.32 625	0.23 592	0.28 595	0.25 584	0.35 617	0.33 615

Wz-Net-TNSev	1.14 660	1.06 694	4.32 711	0.49 558	0.42 612	1.51 667	1.11 687	1.48 668	1.40 658	1.22 645	1.26 596	1.58 665	1.43 673	1.76 679	1.70 673	0.32 625	0.31 649	0.26 573	0.30 623	0.41 641	0.41 650

ADCMid	1.14 660	0.52 639	2.23 691	0.53 611	0.43 618	1.07 619	0.75 651	1.23 618	1.05 589	2.15 693	1.44 631	1.50 657	1.43 673	1.56 666	5.01 717	0.26 573	0.24 602	0.29 606	0.31 631	0.37 628	0.33 615

MFMNet_re	1.14 660	0.97 689	1.19 645	0.99 686	0.95 690	1.25 649	1.22 694	1.39 657	1.55 671	1.69 678	1.67 652	1.21 615	1.53 677	1.12 623	0.99 630	0.87 696	0.75 707	0.79 689	0.75 698	0.90 687	0.94 696

WCMA_ROB	1.14 660	0.36 569	0.76 585	0.49 558	0.44 625	1.23 647	0.67 624	1.11 560	1.23 631	2.84 709	3.95 713	3.28 703	1.83 694	1.25 642	0.99 630	0.44 664	0.34 663	0.34 630	0.37 650	0.41 641	0.40 647

AnyNet_C32	1.16 664	0.62 655	2.40 694	0.57 634	0.55 659	1.41 659	1.34 703	1.18 597	1.24 633	1.49 661	1.42 625	1.39 645	1.20 660	1.55 664	4.82 715	0.29 602	0.28 630	0.29 606	0.34 645	0.38 632	0.42 651

222	1.18 665	0.22 378	0.44 354	0.37 240	0.22 216	0.79 552	0.37 420	1.31 641	0.89 513	0.92 559	1.08 541	0.72 455	0.71 557	0.66 434	13.89 731	0.20 476	0.15 451	0.17 310	0.16 355	0.18 405	0.19 466

WZ-Net	1.19 666	0.59 649	4.07 709	0.62 652	0.51 650	1.34 654	1.31 702	1.32 642	1.74 682	1.53 667	1.65 648	1.74 670	1.28 665	2.25 700	2.01 687	0.27 583	0.21 574	0.23 524	0.25 584	0.40 635	0.39 644

MSMD_ROB	1.21 667	0.49 623	0.62 509	0.59 640	0.50 646	1.62 675	0.67 624	1.23 618	1.24 633	2.45 702	3.77 707	3.09 700	2.98 714	1.32 650	0.81 585	0.45 666	0.41 678	0.49 671	0.51 686	0.47 657	0.44 658

pmcnn	1.23 668	0.29 526	0.96 616	0.40 356	0.23 271	0.95 595	0.69 634	1.16 589	1.28 645	1.67 677	2.33 677	11.15 731	0.86 607	0.93 586	0.88 604	0.15 264	0.12 304	0.12 55	0.10 88	0.15 274	0.15 333

NVStereoNet_ROB	1.24 669	0.90 682	1.13 636	0.86 682	0.88 685	1.11 628	0.99 679	1.42 662	1.53 668	1.59 670	2.48 683	2.24 685	1.53 677	1.96 689	1.30 659	0.76 692	0.70 700	0.78 688	1.00 712	0.71 684	0.88 694
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 670	0.36 569	0.72 565	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.13 568	0.75 410	1.50 663	0.95 474	3.29 704	1.59 683	1.20 633	1.36 662	0.41 659	8.41 735	0.40 650	0.41 664	0.36 623	0.33 615

SPS-STEREO	1.25 670	0.93 683	1.06 627	1.04 690	1.03 697	1.41 659	0.91 672	1.51 674	1.19 624	2.09 691	1.83 660	1.94 678	1.39 670	1.62 670	1.39 665	0.97 699	0.94 718	0.90 693	0.89 705	0.96 692	0.96 699
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 672	0.67 661	1.28 654	0.74 676	0.62 671	1.50 666	0.84 663	1.99 697	2.96 708	2.18 694	2.36 680	1.85 675	1.95 698	1.92 686	1.94 685	0.39 654	0.36 668	0.49 671	0.37 650	0.51 663	0.64 683

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 673	0.87 680	1.76 683	0.86 682	0.56 662	4.29 718	1.79 718	1.50 671	1.98 689	1.61 671	1.85 662	1.84 673	1.41 671	1.89 684	1.36 662	0.48 672	0.40 677	0.56 677	0.57 689	0.69 682	0.48 671

MeshStereo	1.34 673	0.43 607	0.54 478	0.44 481	0.34 559	1.66 676	0.60 604	1.94 695	1.37 653	4.47 722	3.25 698	4.71 713	1.94 697	1.92 686	1.17 650	0.35 644	0.35 665	0.37 642	0.31 631	0.32 599	0.32 610
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
RainbowNet	1.35 675	1.49 705	1.19 645	1.88 709	1.45 703	1.48 665	1.07 685	1.61 684	1.55 671	1.20 643	1.59 646	1.54 661	1.13 650	1.34 653	0.97 626	1.36 712	0.70 700	1.82 706	0.79 701	1.71 705	1.07 705

ACVNet-4b	1.35 675	1.31 700	1.10 632	1.90 710	1.59 705	1.92 685	0.77 653	1.52 677	1.62 679	1.05 611	1.60 647	2.11 682	0.94 628	1.64 673	0.77 579	1.30 709	0.35 665	2.03 712	0.67 695	1.88 713	0.84 691

SGM+DAISY	1.35 675	0.94 685	1.25 652	0.96 685	1.00 695	1.52 668	1.02 682	1.34 646	1.21 628	2.64 704	2.65 691	2.44 690	1.56 681	1.64 673	1.26 656	0.97 699	0.95 719	0.90 693	0.90 706	0.94 690	0.96 699

FCDSN-DC	1.39 678	0.56 645	0.65 530	0.74 676	0.59 668	1.38 656	0.63 613	1.35 650	1.39 656	3.26 716	4.50 719	4.61 711	2.63 709	1.58 668	1.03 636	0.46 668	0.42 680	0.48 668	0.47 677	0.50 662	0.50 676
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 679	0.20 292	0.48 418	0.44 481	0.25 341	0.29 146	0.31 293	0.65 313	0.68 368	0.97 580	0.86 430	0.67 431	0.62 496	0.64 418	20.63 736	0.16 324	0.11 232	0.19 411	0.15 317	0.19 441	0.12 199

ACVNet_1	1.46 680	1.33 701	1.12 635	1.91 711	1.62 706	1.83 684	0.98 677	2.00 698	1.85 687	1.39 658	1.53 642	2.32 687	1.53 677	1.34 653	1.11 644	1.30 709	0.50 692	2.06 714	0.58 690	1.93 715	0.95 698

EDNetEfficient	1.46 680	0.80 673	6.12 714	0.47 535	0.39 594	0.69 512	0.83 660	0.90 470	2.77 707	3.50 718	1.96 668	1.66 667	2.03 700	1.26 643	4.18 713	0.21 495	0.18 530	0.21 486	0.20 501	0.41 641	0.39 644

ADCS	1.51 682	0.61 652	3.42 703	0.59 640	0.51 650	1.27 651	1.08 686	1.59 681	1.81 685	1.91 687	1.66 650	1.51 660	1.42 672	1.94 688	8.60 725	0.33 634	0.32 655	0.33 628	0.36 649	0.44 647	0.42 651

AnyNet_C01	1.56 683	1.05 692	7.45 716	0.64 655	0.54 657	1.99 687	1.38 705	1.43 664	1.36 651	1.63 674	1.92 665	1.84 673	1.33 668	2.40 702	4.03 710	0.33 634	0.32 655	0.32 623	0.34 645	0.44 647	0.45 662

FC-DCNN	1.59 684	0.51 631	0.66 536	0.61 648	0.49 644	1.56 670	0.70 639	1.66 687	1.53 668	4.64 723	4.62 720	5.85 720	3.34 718	1.84 683	1.11 644	0.46 668	0.42 680	0.47 663	0.46 670	0.48 658	0.46 663

DispFullNet	1.60 685	2.63 725	2.75 698	2.56 720	1.79 713	1.24 648	0.47 535	1.37 655	1.45 663	1.87 683	1.50 638	1.55 662	2.46 704	2.04 692	1.04 639	0.59 685	0.18 530	2.32 717	0.68 696	2.29 719	1.14 707

ELAS_RVC	1.60 685	0.61 652	1.01 623	0.70 672	0.56 662	2.00 688	1.89 720	1.96 696	2.65 704	3.33 717	3.26 699	3.03 697	3.41 719	2.49 704	2.09 689	0.52 679	0.45 688	0.50 673	0.48 679	0.54 670	0.52 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 687	0.61 652	0.95 614	0.68 669	0.55 659	3.01 711	1.55 711	2.39 703	2.33 700	3.64 719	3.89 711	2.75 694	2.90 713	2.15 696	2.27 696	0.52 679	0.45 688	0.50 673	0.48 679	0.54 670	0.52 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 688	0.51 631	0.65 530	0.61 648	0.49 644	1.61 673	0.70 639	1.75 693	1.56 674	4.74 726	4.91 722	6.46 724	3.31 716	1.91 685	1.11 644	0.46 668	0.42 680	0.47 663	0.46 670	0.48 658	0.46 663

ACVNet_2	1.65 688	1.27 699	1.41 671	1.75 705	1.62 706	2.22 693	1.20 691	2.30 702	2.62 703	1.78 681	2.56 686	3.03 697	1.61 684	1.54 663	1.12 648	1.06 702	0.58 697	1.82 706	0.70 697	1.82 709	0.96 699

DStereoSA	1.73 690	0.63 656	1.57 678	0.80 680	0.79 682	1.26 650	1.30 698	1.34 646	1.43 659	1.24 648	7.52 729	0.92 542	7.68 726	1.65 677	2.29 697	0.41 659	0.29 635	0.63 682	0.60 691	1.04 695	1.18 712

IMH-64-1	1.86 691	1.62 710	1.16 639	2.20 714	1.89 715	2.33 694	1.30 698	2.89 707	2.29 697	1.66 675	2.80 694	2.49 691	1.61 684	2.10 693	1.78 680	1.60 713	0.74 703	2.43 718	1.02 713	2.12 716	1.17 710

IMH-64	1.86 691	1.62 710	1.16 639	2.20 714	1.89 715	2.33 694	1.30 698	2.89 707	2.29 697	1.66 675	2.80 694	2.49 691	1.61 684	2.10 693	1.78 680	1.60 713	0.74 703	2.43 718	1.02 713	2.12 716	1.17 710

DStereoFS	1.87 693	0.85 679	1.03 624	0.75 679	0.62 671	2.04 690	0.65 618	1.74 692	1.55 671	1.52 666	1.90 664	2.36 689	12.92 731	3.85 717	1.74 675	0.44 664	0.31 649	0.82 691	0.46 670	0.84 686	1.10 706

WAO-7	1.90 694	1.20 696	1.35 664	1.27 697	1.06 700	2.84 704	1.56 712	3.23 712	3.06 711	2.23 696	3.33 703	3.17 701	2.28 703	3.12 708	2.21 691	1.02 701	0.91 714	1.06 697	1.03 715	1.04 695	0.97 702

PWCK	1.92 695	1.66 713	3.12 701	1.65 702	0.91 688	2.84 704	2.26 724	2.10 699	2.41 702	2.36 700	2.31 675	2.22 683	1.82 692	3.43 711	2.03 688	1.61 715	0.71 702	1.51 701	0.82 703	1.69 704	0.91 695

MonStereo1	1.98 696	1.48 704	1.43 673	1.81 708	1.69 711	2.88 707	0.78 655	2.47 704	3.47 714	2.20 695	4.36 718	3.39 706	2.50 706	2.18 697	1.58 670	1.19 704	0.54 693	1.65 703	0.87 704	1.78 707	1.29 716

Dean	1.98 696	1.36 702	1.36 668	2.12 713	1.81 714	2.74 699	1.36 704	3.37 716	3.80 718	2.08 690	3.32 702	3.21 702	1.82 692	1.71 678	1.67 672	1.27 706	0.77 709	1.99 708	0.90 706	1.86 710	1.03 704

RTS	1.98 696	0.96 686	11.36 723	0.65 660	0.57 665	2.77 702	1.40 706	1.39 657	2.26 694	1.89 684	2.56 686	1.32 633	1.25 662	5.20 721	4.05 711	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.29 620	0.40 635	0.37 635

RTSA	1.98 696	0.96 686	11.36 723	0.65 660	0.57 665	2.77 702	1.40 706	1.39 657	2.26 694	1.89 684	2.56 686	1.32 633	1.25 662	5.20 721	4.05 711	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.29 620	0.40 635	0.37 635

WAO-6	2.04 700	1.50 706	1.16 639	1.70 703	1.67 710	2.69 698	1.44 709	3.06 709	3.63 717	1.98 688	3.27 700	3.54 709	2.07 701	2.36 701	2.22 693	1.31 711	0.91 714	2.04 713	1.22 722	1.73 706	1.27 715

IMH	2.04 700	1.62 710	1.20 648	2.20 714	1.89 715	2.91 710	1.30 698	3.11 710	3.03 709	1.81 682	3.35 704	3.03 697	1.90 695	2.48 703	1.80 682	1.66 716	0.77 709	2.45 720	1.04 716	2.15 718	1.19 714

LVE	2.12 702	1.44 703	1.36 668	1.99 712	1.78 712	2.75 700	1.79 718	2.82 706	3.95 719	1.90 686	4.33 717	3.52 708	1.81 691	2.24 699	1.74 675	1.74 717	0.87 712	2.06 714	1.13 718	1.91 714	1.35 717

MADNet+	2.23 703	2.43 721	10.85 722	1.22 696	0.91 688	2.76 701	1.40 706	2.12 700	1.67 681	1.32 653	1.74 656	1.86 676	1.74 690	6.25 723	4.41 714	0.65 687	0.64 698	0.58 680	0.54 688	0.80 685	0.76 687

KSHMR	2.57 704	1.93 716	1.69 679	2.63 722	2.42 722	2.86 706	2.07 721	3.27 714	6.50 723	2.49 703	3.36 705	3.41 707	1.92 696	2.49 704	1.94 685	2.13 723	1.40 726	2.79 728	1.50 726	2.73 724	1.77 720

notaker	2.76 705	2.29 720	1.80 684	2.96 724	2.58 726	2.90 709	1.75 716	3.24 713	3.05 710	2.78 707	4.24 716	6.15 723	2.51 707	3.34 710	2.75 701	2.31 725	1.18 722	3.00 729	1.65 727	2.84 727	1.97 722

JetBlue	2.78 706	1.26 698	7.04 715	1.16 694	1.48 704	8.00 726	6.02 731	2.60 705	1.92 688	2.12 692	2.64 690	3.34 705	3.05 715	6.49 724	3.39 706	0.78 693	0.76 708	0.75 685	0.76 699	0.97 694	1.18 712

WAO-8	2.92 707	1.55 708	1.35 664	1.79 706	1.63 708	5.23 720	1.22 694	4.58 723	12.56 730	2.84 709	4.07 715	4.83 714	2.72 711	3.49 712	2.25 694	1.27 706	0.91 714	1.99 708	1.15 720	1.86 710	1.15 708

Venus	2.92 707	1.55 708	1.35 664	1.79 706	1.63 708	5.23 720	1.22 694	4.58 723	12.56 730	2.84 709	4.06 714	4.83 714	2.72 711	3.49 712	2.25 694	1.27 706	0.91 714	1.99 708	1.15 720	1.86 710	1.15 708

ktn	2.98 709	2.25 719	1.73 682	2.84 723	2.53 725	3.76 717	2.15 722	3.70 718	5.47 722	2.75 706	5.17 726	5.94 721	2.48 705	3.23 709	2.46 698	2.34 727	1.44 727	2.78 727	2.03 729	2.45 722	2.01 724

TorneroNet-64	3.44 710	1.86 714	1.42 672	2.58 721	2.28 720	6.87 723	1.68 714	4.70 725	12.03 727	2.31 698	5.59 727	8.25 727	2.55 708	3.97 718	2.73 700	1.81 718	0.74 703	2.57 722	1.07 717	2.35 720	1.44 718

UNDER WATER	3.46 711	2.07 718	3.64 706	3.09 725	2.48 723	3.75 716	2.42 726	3.31 715	13.77 732	2.90 713	2.95 697	5.84 719	3.69 720	3.69 714	3.48 709	2.07 722	1.11 721	2.70 726	1.40 724	2.84 727	1.98 723

light-stereo	3.53 712	1.05 692	10.69 721	9.45 733	6.82 730	2.10 691	0.64 616	3.71 719	2.70 706	4.77 727	4.98 723	6.83 725	1.32 666	6.71 725	1.35 661	1.20 705	1.29 725	0.66 683	0.77 700	1.79 708	1.85 721

UNDER WATER-64	3.53 712	2.01 717	3.94 707	3.22 727	2.49 724	5.41 722	2.60 727	3.43 717	12.41 729	3.03 714	2.68 692	6.07 722	4.04 721	3.79 716	3.33 705	2.02 721	1.24 724	2.63 723	1.46 725	2.78 725	2.08 725

MultiAttention	3.58 714	0.24 439	0.62 509	0.54 618	0.34 559	22.90 736	2.72 728	1.60 682	1.13 613	0.80 464	1.81 659	1.14 610	0.43 373	35.29 748	0.61 536	0.17 379	0.12 304	0.23 524	0.23 559	0.34 612	0.29 587

DPSimNet_ROB	3.58 714	2.45 722	8.57 717	2.53 718	2.37 721	2.88 707	3.77 730	3.14 711	3.23 712	4.71 725	3.86 710	4.68 712	4.87 724	4.07 719	5.62 718	2.33 726	2.33 729	2.47 721	2.52 730	2.51 723	2.64 727

MADNet++	4.03 716	2.70 726	3.44 705	3.72 729	3.44 729	4.44 719	3.52 729	3.95 721	3.61 716	4.46 721	4.98 723	4.10 710	4.58 723	7.00 727	5.89 719	3.74 729	3.67 733	3.27 731	2.71 732	3.70 731	3.66 730

SGM-ForestM	4.04 717	0.32 545	0.46 384	0.43 461	0.27 425	7.50 725	1.45 710	3.84 720	4.24 720	8.19 731	6.76 728	19.00 741	9.08 727	10.74 732	6.62 722	0.31 613	0.33 661	0.32 623	0.32 639	0.29 578	0.29 587

MANE	4.13 718	0.51 631	0.64 524	0.66 663	0.56 662	6.89 724	0.99 679	7.55 728	12.04 728	6.68 730	8.57 731	10.69 730	9.45 728	7.59 729	6.39 721	0.49 674	0.43 685	0.48 668	0.98 710	0.49 660	0.48 671

xyz-stereo	4.23 719	0.17 150	61.76 757	0.34 133	0.16 29	12.16 730	0.37 420	0.58 254	0.68 368	1.01 597	3.36 705	0.77 487	0.82 597	1.21 637	0.40 414	0.12 61	0.10 96	0.16 262	0.11 153	0.13 155	0.10 63

LE_ROB	4.42 720	0.24 439	2.75 698	0.42 440	0.23 271	1.57 671	0.90 671	1.71 691	17.88 741	16.56 743	4.88 721	5.17 718	18.85 743	1.63 672	14.62 732	0.17 379	0.14 418	0.16 262	0.16 355	0.19 441	0.17 411

TorneroNet	4.53 721	1.89 715	1.48 675	2.55 719	2.27 719	13.78 733	1.69 715	4.84 727	23.73 747	2.89 712	7.70 730	7.06 726	2.69 710	4.26 720	3.42 707	1.84 719	0.77 709	2.68 724	1.13 718	2.42 721	1.47 719

LSM	4.74 722	0.77 671	10.16 720	0.70 672	56.56 752	1.02 609	1.00 681	1.24 625	1.62 679	2.04 689	2.34 678	1.33 636	1.17 655	1.38 660	1.09 643	0.33 634	0.49 691	0.39 647	0.46 670	0.51 663	10.09 734

JetRed	5.27 723	5.84 728	12.81 726	2.36 717	2.83 727	12.23 731	10.50 734	4.46 722	3.60 715	3.86 720	3.83 709	4.85 716	4.18 722	6.78 726	11.96 729	2.17 724	2.96 732	2.18 716	1.97 728	3.38 730	2.68 728

tt	6.20 724	0.20 292	5.89 713	3.55 728	2.07 718	11.26 729	19.21 736	11.74 732	5.46 721	2.69 705	2.04 673	4.87 717	6.25 725	3.70 715	7.09 724	8.32 736	11.17 744	4.93 734	5.41 737	5.74 732	2.37 726

coex-ft	6.43 725	1.51 707	87.33 758	0.49 558	0.38 588	1.34 654	1.21 693	1.16 589	8.09 725	12.12 733	2.79 693	2.77 695	3.31 716	1.16 627	3.15 703	0.24 553	0.23 592	0.27 587	0.24 575	0.45 651	0.37 635

HanzoNet	6.76 726	2.45 722	4.22 710	3.19 726	2.94 728	3.62 715	2.28 725	4.79 726	7.20 724	14.00 739	13.19 738	17.49 737	22.30 744	13.25 733	6.19 720	4.20 730	1.93 728	3.10 730	2.56 731	3.35 729	2.88 729

TCMNet-wrong-test	8.97 727	10.42 732	8.74 718	19.56 735	17.61 735	12.53 732	9.01 733	13.59 734	2.18 693	4.64 723	5.11 725	14.63 733	11.09 730	7.19 728	9.73 726	5.56 735	0.89 713	3.77 732	3.11 733	10.34 736	9.80 733

EDNetEfficientorigin	9.93 728	1.15 695	175.16 759	0.48 543	0.36 571	1.04 616	0.68 629	1.24 625	2.69 705	3.17 715	2.50 684	2.30 686	2.07 701	1.76 679	2.21 691	0.20 476	0.18 530	0.24 541	0.19 474	0.51 663	0.50 676

DGTPSM_ROB	12.07 729	8.00 729	20.99 730	8.93 731	16.78 733	10.67 727	30.87 740	9.01 730	15.16 734	6.50 728	15.41 742	9.04 728	14.85 733	9.25 730	21.67 738	4.57 731	8.57 737	5.08 735	9.28 738	5.90 733	10.95 735

DPSMNet_ROB	12.08 730	8.00 729	21.00 731	8.97 732	16.79 734	10.67 727	30.89 741	9.02 731	15.17 735	6.51 729	15.41 742	9.04 728	14.85 733	9.27 731	21.67 738	4.58 732	8.57 737	5.09 737	9.29 741	5.90 733	10.95 735

USTest	12.99 731	14.18 733	20.00 729	16.24 734	14.97 732	20.80 735	31.95 742	16.20 737	10.91 726	8.79 732	9.48 732	13.94 732	10.50 729	16.11 734	21.44 737	3.17 728	4.82 734	5.08 735	5.36 736	8.81 735	7.13 732

BEATNet-Init1	15.13 732	0.82 677	50.86 756	0.72 675	0.53 655	38.10 748	7.03 732	11.83 733	14.25 733	29.78 754	30.17 754	48.21 757	22.64 745	26.78 745	18.11 735	0.42 663	0.38 671	0.47 663	0.46 670	0.51 663	0.48 671

Selective-IGEV-i1pa	15.35 733	22.27 742	18.31 728	1.71 704	0.87 684	28.61 747	12.26 735	25.48 748	20.48 745	19.78 744	22.75 744	28.20 746	22.64 745	29.07 746	17.31 734	12.88 742	2.88 730	6.84 738	0.99 711	1.67 703	12.03 742

iinet-test	16.76 734	17.57 734	22.97 733	19.69 736	18.39 736	24.48 737	34.18 743	20.02 738	15.35 736	12.55 734	12.85 733	18.13 739	15.39 736	19.59 735	24.25 740	8.86 738	8.72 739	8.95 740	9.28 738	12.74 737	11.26 738

IINet	16.76 734	17.57 734	22.97 733	19.69 736	18.39 736	24.48 737	34.18 743	20.02 738	15.35 736	12.55 734	12.85 733	18.13 739	15.39 736	19.59 735	24.25 740	8.86 738	8.72 739	8.95 740	9.28 738	12.74 737	11.26 738

DPSM_ROB	17.78 736	18.63 737	24.31 739	20.90 739	19.47 738	25.97 740	36.21 746	21.23 745	16.24 739	13.38 737	14.06 740	19.18 742	16.30 738	20.78 738	25.67 743	9.38 740	9.23 742	9.49 742	9.82 742	13.51 740	11.91 740

DPSM	17.78 736	18.63 737	24.31 739	20.90 739	19.47 738	25.97 740	36.21 746	21.23 745	16.24 739	13.38 737	14.06 740	19.18 742	16.30 738	20.78 738	25.67 743	9.38 740	9.23 742	9.49 742	9.82 742	13.51 740	11.91 740

DLNR-FE	20.05 738	36.38 746	38.08 743	170.06 759	60.08 753	0.23 49	0.20 50	14.13 736	0.36 173	0.44 261	0.66 321	0.43 277	0.21 87	0.63 403	0.28 252	5.38 733	0.10 96	0.15 222	0.11 153	73.09 758	0.11 136

DLNR_Zeroshot_test	20.09 739	36.28 745	38.04 742	169.85 758	61.80 754	0.23 49	0.20 50	13.88 735	0.37 190	0.44 261	0.66 321	0.43 277	0.21 87	0.62 390	0.28 252	5.46 734	0.10 96	0.15 222	0.11 153	72.60 757	0.11 136

LRCNet_RVC	21.24 740	31.15 744	21.41 732	28.98 742	23.82 741	3.13 712	0.60 604	20.96 744	1.59 675	25.58 745	28.15 750	21.99 744	14.79 732	21.94 744	16.41 733	28.89 755	14.87 745	33.53 752	31.28 752	29.51 753	26.16 750

HaxPig	31.96 741	37.24 747	34.27 741	24.37 741	24.88 742	18.26 734	19.86 737	20.64 743	28.52 748	35.97 755	38.75 755	25.57 745	28.72 748	33.88 747	34.39 748	35.94 756	38.87 757	37.80 753	40.48 755	39.68 754	41.15 755

Anonymous_1	33.25 742	18.26 736	23.92 735	20.54 738	21.28 740	25.59 739	35.94 745	22.01 747	15.57 738	13.33 736	13.49 739	18.08 738	15.29 735	20.36 737	24.60 742	16.28 746	8.84 741	66.59 756	118.00 758	155.73 761	11.23 737

fast-reg	35.48 743	37.51 753	48.70 751	42.44 751	40.46 751	52.73 756	73.11 754	42.56 751	32.38 749	26.19 746	27.27 745	36.81 749	30.62 749	41.02 751	51.32 751	18.30 747	18.53 750	19.10 744	19.67 745	27.14 742	23.66 743

RAFT-FEzeroshot	35.73 744	37.45 749	48.67 749	42.23 747	39.22 747	52.25 750	73.13 756	42.62 754	32.59 751	26.71 748	27.70 746	38.57 751	32.57 750	41.68 755	51.67 756	18.75 749	18.58 753	19.15 746	19.78 747	27.21 746	23.98 746

RAFT-FE	35.73 744	37.45 749	48.67 749	42.23 747	39.22 747	52.25 750	73.13 756	42.62 754	32.59 751	26.71 748	27.70 746	38.57 751	32.57 750	41.68 755	51.67 756	18.75 749	18.58 753	19.15 746	19.78 747	27.21 746	23.98 746

CasAABBNet	35.74 746	37.43 748	48.72 752	42.22 746	39.20 745	52.24 749	73.12 755	42.61 753	32.62 754	26.78 751	27.95 748	38.58 753	32.60 752	41.67 753	51.65 755	18.74 748	18.57 752	19.15 746	19.77 746	27.20 744	23.98 746

Hybrid-DGEV	35.78 747	37.50 752	48.96 755	42.25 749	39.20 745	52.33 754	73.10 753	42.63 756	32.52 750	26.62 747	28.31 753	38.50 750	32.87 753	41.67 753	51.55 752	18.77 752	18.56 751	19.18 750	19.83 750	27.20 744	23.97 745

FlowAnything	35.81 748	37.53 754	48.80 753	42.20 745	39.22 747	52.25 750	73.16 758	42.56 751	32.89 756	26.76 750	28.30 751	38.69 755	33.09 755	41.63 752	51.62 754	18.76 751	18.59 756	19.21 751	19.92 751	27.16 743	23.91 744

Selective-RAFT-Error	35.84 749	37.49 751	48.83 754	42.26 750	39.24 750	52.30 753	73.09 752	42.66 757	32.61 753	26.80 752	28.30 751	38.84 756	33.51 756	41.68 755	51.59 753	18.82 753	18.58 753	19.17 749	19.80 749	27.28 748	24.05 749

xxxxx1	36.64 750	19.51 739	24.21 736	61.66 753	64.63 755	27.28 743	40.10 748	20.25 740	18.63 742	14.07 740	12.97 735	17.26 734	17.36 740	21.70 741	27.93 745	13.18 743	18.50 747	111.26 759	133.37 759	29.24 750	39.73 752

tt_ll	36.64 750	19.51 739	24.21 736	61.66 753	64.63 755	27.28 743	40.10 748	20.25 740	18.63 742	14.07 740	12.97 735	17.26 734	17.36 740	21.70 741	27.93 745	13.18 743	18.50 747	111.26 759	133.37 759	29.24 750	39.73 752

ff	36.64 750	19.51 739	24.21 736	61.66 753	64.63 755	27.28 743	40.10 748	20.25 740	18.63 742	14.07 740	12.97 735	17.26 734	17.36 740	21.70 741	27.93 745	13.18 743	18.50 747	111.26 759	133.37 759	29.24 750	39.73 752

MEDIAN_ROB	37.38 753	40.85 757	40.60 745	32.31 743	31.85 743	27.20 742	24.55 738	29.10 749	33.19 757	42.09 759	41.76 757	33.35 747	34.39 757	39.78 750	37.07 749	43.64 758	44.10 759	44.12 755	43.40 757	41.51 756	42.76 757

AVERAGE_ROB	37.58 754	40.13 756	40.15 744	34.81 744	33.82 744	28.55 746	25.10 739	32.02 750	34.06 758	41.28 758	40.66 756	34.46 748	34.81 758	39.18 749	37.57 750	42.78 757	43.44 758	43.82 754	43.03 756	40.47 755	41.51 756

LSM0	38.95 755	37.60 755	48.58 748	43.57 752	91.06 758	52.57 755	72.57 751	43.17 758	32.63 755	26.97 753	27.97 749	38.65 754	32.94 754	41.86 758	51.78 758	18.89 754	18.41 746	19.13 745	19.63 744	27.29 749	33.77 751

PML	40.80 756	29.24 743	11.87 725	7.20 730	14.47 731	92.13 759	213.69 762	7.63 729	23.35 746	74.72 761	190.14 762	50.17 758	26.15 747	21.39 740	12.70 730	8.76 737	2.92 731	8.45 739	3.25 734	13.26 739	4.42 731

RSGM-EC	74.81 757	63.03 758	41.60 746	97.74 756	92.11 759	74.93 757	114.81 759	53.77 759	38.96 759	39.88 756	48.98 758	90.73 759	64.81 759	139.63 759	128.53 760	93.27 759	53.96 760	95.12 757	38.31 753	81.45 759	44.63 758

acva	74.81 757	63.03 758	41.60 746	97.74 756	92.11 759	74.93 757	114.81 759	53.77 759	38.96 759	39.88 756	48.98 758	90.73 759	64.81 759	139.63 759	128.53 760	93.27 759	53.96 760	95.12 757	38.31 753	81.45 759	44.63 758

Selective-IGEV-i16pa	78.59 759	120.99 760	16.46 727	1.04 690	0.66 675	181.07 761	2.17 723	153.90 762	139.75 762	56.45 760	153.05 760	107.32 761	157.92 762	200.46 762	96.57 759	94.09 761	1.23 723	2.69 725	0.31 631	0.96 692	84.68 760

test_example2	176.61 760	205.14 761	198.86 760	188.60 760	190.98 761	152.67 760	170.61 761	94.86 761	123.55 761	178.88 762	179.48 761	158.94 762	141.34 761	192.61 761	198.96 762	203.76 762	236.37 762	164.13 762	173.55 762	218.58 762	160.41 761

GS-Stereo							0.30 264	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 87	0.32 75	0.22 85	0.16 324	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 207	0.12 199

FSD					0.46 637	0.48 373	0.52 573	0.53 227	0.48 274	0.48 283	0.48 234	0.49 315	0.48 407	0.51 269	0.49 488	0.45 666	0.42 680	0.47 663	0.46 670	0.46 654

ccccc		429.19 762		507.10 761	501.20 762	356.95 762		380.82 763		334.51 763		372.86 763		499.17 763		561.44 763	431.22 763	334.28 763	290.86 763	540.88 763

ASD4		8.86 731

Low-res two-view benchmark