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

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.12 40	0.14 11	0.13 31	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 37	0.12 7	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.11 26	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 98	0.08 15	0.11 2	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 1	0.12 40	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 60	0.08 15	0.11 2	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 148	0.13 1	0.16 28	0.07 3	0.15 62	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 16	0.07 3	0.09 30	0.10 83	0.13 15	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 58	0.09 60	0.09 1	0.14 115	0.10 1	0.14 49	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 2	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.08 29	0.12 24	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 16	0.07 3	0.10 60	0.09 37	0.11 2	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 91	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 17	0.16 219	0.12 5	0.11 13	0.09 16	0.13 95	0.06 1	0.09 37	0.11 2	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.07 247

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 111	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.15 16	0.12 23	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.08 15	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.17 30	0.16 80	0.12 98	0.13 95	0.12 133	0.08 15	0.15 76	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.11 17	0.12 40	0.17 30	0.14 49	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.06 250	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 111	0.09 60	0.11 17	0.12 40	0.16 22	0.14 49	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.10 133	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.10 38	0.10 41	0.08 6	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.09 16	0.10 41	0.08 6	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.17 30	0.14 49	0.08 2	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 148	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.14 11	0.13 31	0.11 64	0.09 16	0.10 60	0.10 83	0.16 106	0.09 1	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 134	0.15 7	0.11 193	0.10 15	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 98	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 15	0.10 6	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 229	0.20 121	0.16 28	0.07 3	0.16 106	0.13 80	0.17 30	0.14 49	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.09 1	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 33	0.13 80	0.22 111	0.16 80	0.09 16	0.10 41	0.08 6	0.08 15	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.13 80	0.11 2	0.13 31	0.10 38	0.09 16	0.08 6	0.06 1	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.08 327	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 106	0.10 10	0.20 76	0.14 49	0.09 16	0.10 41	0.09 30	0.12 161	0.13 15	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.19 55	0.15 68	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.18 43	0.19 151	0.10 38	0.10 41	0.11 98	0.10 83	0.15 76	0.13 178	0.06 49	0.06 250	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.11 13	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.06 250	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 186	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 111	0.10 133	0.13 33	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.08 29	0.11 17	0.09 4	0.20 76	0.12 23	0.11 64	0.11 54	0.08 6	0.08 15	0.23 263	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 147

S2M2_XL	0.10 9	0.09 91	0.21 134	0.14 3	0.10 133	0.09 1	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 38	0.11 54	0.09 30	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.06 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 148	0.15 24	0.17 58	0.10 133	0.16 106	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.10 83	0.16 106	0.11 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 148	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.08 6	0.11 125	0.16 106	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.12 24	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.09 16	0.07 3	0.08 6	0.08 15	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.12 24	0.13 80	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 58	0.08 29	0.16 106	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.10 38	0.07 3	0.10 60	0.08 15	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 16	0.07 3	0.10 60	0.06 1	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 124	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.07 3	0.15 62	0.11 26	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 16	0.07 3	0.09 30	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.06 147

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.08 29	0.09 1	0.13 80	0.24 153	0.13 31	0.10 38	0.09 16	0.09 30	0.08 15	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LSFM	0.11 48	0.07 4	0.18 90	0.16 28	0.12 271	0.09 1	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.13 549

flow	0.11 48	0.07 4	0.18 90	0.16 28	0.12 271	0.09 1	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.17 124	0.12 120	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.13 549

over v1	0.11 48	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.06 1	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.10 6	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.14 248	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

over-8	0.11 48	0.13 362	0.16 50	0.20 246	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.10 6	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

over-9	0.11 48	0.13 362	0.16 50	0.19 169	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.20 76	0.11 13	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

anonymous	0.11 48	0.11 229	0.17 73	0.15 7	0.10 133	0.12 24	0.14 115	0.13 8	0.14 49	0.11 64	0.13 95	0.08 6	0.10 83	0.13 15	0.15 252	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.10 439	0.08 333

depth_test_26	0.11 48	0.07 4	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 98	0.16 169	0.11 98	0.08 15	0.14 35	0.10 6	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.08 333

LGCAT	0.11 48	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 24	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.12 120	0.11 502	0.11 578	0.05 1	0.06 158	0.05 7	0.12 529

LiteMatch*	0.11 48	0.07 4	0.22 151	0.16 28	0.10 133	0.13 33	0.13 80	0.18 43	0.14 49	0.09 16	0.09 16	0.09 30	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 48	0.10 148	0.26 200	0.18 111	0.09 60	0.14 44	0.14 115	0.20 76	0.13 31	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.11 125	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 48	0.09 91	0.17 73	0.18 111	0.10 133	0.15 62	0.16 219	0.23 134	0.15 68	0.10 38	0.16 169	0.09 30	0.11 125	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.08 333

MatchStereo	0.11 48	0.08 44	0.23 166	0.16 28	0.07 3	0.09 1	0.12 40	0.20 76	0.17 110	0.10 38	0.15 150	0.08 6	0.08 15	0.14 35	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 48	0.09 91	0.20 121	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.13 80	0.16 22	0.13 31	0.10 38	0.10 41	0.09 30	0.09 37	0.19 183	0.12 120	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.16 80	0.11 64	0.11 54	0.08 6	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 48	0.10 148	0.14 8	0.17 58	0.10 133	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.17 110	0.14 164	0.13 95	0.09 30	0.09 37	0.18 153	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.18 132	0.14 164	0.17 188	0.09 30	0.10 83	0.18 153	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 48	0.11 229	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.08 6	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 48	0.11 229	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.08 6	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 48	0.10 148	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 62	0.15 169	0.20 76	0.15 68	0.12 98	0.13 95	0.10 60	0.09 37	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 48	0.09 91	0.14 8	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.16 80	0.14 164	0.13 95	0.08 6	0.10 83	0.16 106	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 110	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 110	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.11 193	0.18 173	0.12 40	0.23 134	0.14 49	0.13 133	0.11 54	0.08 6	0.10 83	0.16 106	0.11 48	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 48	0.10 148	0.14 8	0.17 58	0.09 60	0.17 145	0.09 4	0.22 111	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.09 30	0.11 125	0.19 183	0.13 178	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 48	0.10 148	0.15 24	0.18 111	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.14 135	0.08 6	0.11 125	0.13 15	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 48	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.12 271	0.14 44	0.12 40	0.25 171	0.17 110	0.13 133	0.16 169	0.08 6	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 48	0.09 91	0.13 1	0.17 58	0.12 271	0.15 62	0.11 26	0.23 134	0.15 68	0.14 164	0.12 75	0.08 6	0.09 37	0.21 233	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 48	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 193	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.16 80	0.11 64	0.15 150	0.09 30	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 48	0.07 4	0.17 73	0.19 169	0.11 193	0.13 33	0.11 26	0.22 111	0.15 68	0.11 64	0.12 75	0.12 133	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 277	0.06 147

LG-G_1	0.11 48	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

LG-G	0.11 48	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

SGD-Stereo	0.11 48	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.07 3	0.17 145	0.13 80	0.18 43	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.11 48	0.08 300	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 48	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.14 11	0.16 80	0.11 64	0.10 41	0.09 30	0.08 15	0.21 233	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 48	0.08 44	0.15 24	0.19 169	0.11 193	0.14 44	0.10 10	0.22 111	0.18 132	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 85	0.12 292	0.17 73	0.22 376	0.10 133	0.15 62	0.13 80	0.18 43	0.14 49	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.08 15	0.20 207	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

over-6	0.12 85	0.13 362	0.19 103	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.11 26	0.26 193	0.16 80	0.10 38	0.10 41	0.10 60	0.13 211	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

small-zeroshot	0.12 85	0.10 148	0.18 90	0.15 7	0.11 193	0.12 24	0.18 322	0.13 8	0.15 68	0.10 38	0.14 135	0.07 2	0.11 125	0.10 1	0.15 252	0.16 619	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.09 407

Anonymus	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.19 169	0.10 133	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.09 16	0.14 186	0.12 161	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

TS12	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.23 134	0.16 80	0.14 164	0.19 219	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 252	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 85	0.11 229	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 80	0.09 16	0.11 54	0.09 30	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 85	0.11 229	0.32 279	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.12 75	0.11 98	0.11 125	0.19 183	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 85	0.10 148	0.27 212	0.19 169	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.21 93	0.15 68	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 49	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 125	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 85	0.12 292	0.28 230	0.19 169	0.08 29	0.17 145	0.15 169	0.22 111	0.18 132	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 85	0.11 229	0.26 200	0.19 169	0.07 3	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.18 132	0.12 98	0.15 150	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 85	0.13 362	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.14 135	0.09 30	0.13 211	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

aanet-new-32k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 85	0.11 229	0.35 319	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 49	0.12 98	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.07 191	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 85	0.11 229	0.22 151	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.15 68	0.13 133	0.16 169	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 85	0.11 229	0.28 230	0.20 246	0.08 29	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.19 151	0.12 98	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 85	0.11 229	0.26 200	0.20 246	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.12 133	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 85	0.12 292	0.27 212	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.12 98	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 85	0.11 229	0.23 166	0.22 376	0.09 60	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.19 151	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.13 211	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.04 2	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 85	0.11 229	0.25 190	0.21 304	0.08 29	0.13 33	0.14 115	0.25 171	0.21 203	0.12 98	0.15 150	0.09 30	0.14 248	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 85	0.11 229	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.15 169	0.26 193	0.20 181	0.11 64	0.12 75	0.10 60	0.13 211	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 85	0.10 148	0.21 134	0.21 304	0.11 193	0.20 251	0.16 219	0.21 93	0.17 110	0.12 98	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 85	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.13 354	0.20 251	0.16 219	0.23 134	0.18 132	0.12 98	0.15 150	0.14 186	0.13 211	0.13 15	0.12 120	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 85	0.09 91	0.17 73	0.19 169	0.11 193	0.14 44	0.16 219	0.21 93	0.20 181	0.10 38	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.12 7	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 85	0.08 44	0.29 244	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.19 627

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 85	0.09 91	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.13 33	0.16 219	0.25 171	0.21 203	0.11 64	0.16 169	0.09 30	0.11 125	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.07 3	0.15 62	0.15 169	0.24 153	0.17 110	0.13 133	0.15 150	0.16 230	0.13 211	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.16 80	0.14 164	0.15 150	0.17 242	0.12 161	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 173	0.16 219	0.25 171	0.16 80	0.16 214	0.16 169	0.18 256	0.13 211	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 85	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.17 271	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.21 391	0.14 35	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

Selective-IGEV-i32	0.12 85	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 85	0.09 91	0.21 134	0.18 111	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.24 153	0.20 181	0.16 214	0.21 251	0.09 30	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 85	0.07 4	0.19 103	0.15 7	0.16 499	0.10 15	0.12 40	0.26 193	0.23 248	0.13 133	0.11 54	0.10 60	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 85	0.12 292	0.21 134	0.18 111	0.11 193	0.24 363	0.12 40	0.19 55	0.18 132	0.10 38	0.13 95	0.11 98	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.20 76	0.14 49	0.12 98	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

GSStereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.17 58	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

gasm-f	0.12 85	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.20 76	0.14 49	0.12 98	0.19 219	0.10 60	0.11 125	0.16 106	0.11 48	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.09 367	0.08 333

Replicate-Monster	0.12 85	0.10 148	0.32 279	0.16 28	0.08 29	0.17 145	0.10 10	0.22 111	0.19 151	0.11 64	0.10 41	0.10 60	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 333

3w_stereo	0.12 85	0.11 229	0.18 90	0.18 111	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.07 2	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 85	0.08 44	0.14 8	0.18 111	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.08 6	0.12 161	0.16 106	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 85	0.09 91	0.25 190	0.16 28	0.11 193	0.14 44	0.16 219	0.17 30	0.17 110	0.10 38	0.15 150	0.09 30	0.09 37	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 391	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.10 467
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 85	0.11 229	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.17 271	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.13 154	0.08 15	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

AIO_test	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.19 169	0.11 193	0.15 62	0.17 271	0.19 55	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.09 37	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

GIP-stereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.29 250	0.18 132	0.11 64	0.16 169	0.13 154	0.09 37	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.18 111	0.13 354	0.09 1	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 38	0.08 15	0.10 60	0.10 83	0.21 233	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 588	0.24 666

RSM++	0.12 85	0.09 91	0.19 103	0.20 246	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.21 93	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.14 186	0.09 37	0.20 207	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.05 35

RSM	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.23 134	0.18 132	0.13 133	0.13 95	0.15 208	0.09 37	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 85	0.08 44	0.29 244	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.19 627

Selective-IGEV	0.12 85	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 135	0.11 229	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.19 55	0.17 110	0.14 164	0.11 54	0.11 98	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.08 300	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.09 367	0.08 333

PhaseNet	0.13 135	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.11 64	0.12 75	0.16 230	0.12 161	0.19 183	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.07 247

DF	0.13 135	0.09 91	0.21 134	0.18 111	0.10 133	0.17 145	0.15 169	0.25 171	0.17 110	0.13 133	0.22 265	0.19 276	0.11 125	0.20 207	0.14 216	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.06 147

aanet-new-78k	0.13 135	0.11 229	0.44 447	0.21 304	0.08 29	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.16 80	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.13 211	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new	0.13 135	0.11 229	0.30 255	0.20 246	0.13 354	0.20 251	0.14 115	0.23 134	0.16 80	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.15 268	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 135	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.18 111	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.23 134	0.21 203	0.16 214	0.22 265	0.10 60	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 135	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.16 214	0.21 251	0.09 30	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 135	0.11 229	0.38 367	0.17 58	0.11 193	0.17 145	0.14 115	0.23 134	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.13 154	0.11 125	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 135	0.07 4	0.16 50	0.17 58	0.11 193	0.17 145	0.16 219	0.32 294	0.22 222	0.15 185	0.17 188	0.20 291	0.13 211	0.14 35	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 135	0.08 44	0.22 151	0.15 7	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.24 153	0.25 280	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

BStereo	0.13 135	0.10 148	0.42 424	0.18 111	0.11 193	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.22 222	0.12 98	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.16 106	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

NLSM3	0.13 135	0.10 148	0.17 73	0.21 304	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.24 265	0.11 64	0.15 150	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 252	0.05 9	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.19 103	0.19 169	0.16 499	0.12 24	0.15 169	0.18 43	0.18 132	0.11 64	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.23 263	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.21 639	0.06 147

GASTEREO	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.23 436	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.19 183	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.06 104	0.06 147

MSCF	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.22 376	0.10 133	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.18 153	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.06 104	0.06 147

water-stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 121	0.19 169	0.10 133	0.17 145	0.14 115	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.23 274	0.15 208	0.15 268	0.12 7	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.20 246	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 80	0.12 98	0.19 219	0.15 208	0.11 125	0.13 15	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.07 191	0.06 147

LG-Stereo	0.13 135	0.10 148	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.18 322	0.21 93	0.18 132	0.11 64	0.17 188	0.09 30	0.09 37	0.15 76	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

S2M2_L	0.13 135	0.11 229	0.20 121	0.16 28	0.12 271	0.12 24	0.07 1	0.18 43	0.20 181	0.12 98	0.15 150	0.14 186	0.12 161	0.15 76	0.14 216	0.13 563	0.09 520	0.09 364	0.10 483	0.11 489	0.09 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 135	0.14 416	0.19 103	0.26 566	0.09 60	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.18 132	0.12 98	0.11 54	0.10 60	0.13 211	0.21 233	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 135	0.37 655	0.36 339	0.14 3	0.07 3	0.11 17	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 83	0.20 207	0.10 6	0.09 405	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 653	0.05 35

castereo++	0.13 135	0.10 148	0.18 90	0.18 111	0.10 133	0.27 418	0.13 80	0.23 134	0.23 248	0.11 64	0.13 95	0.16 230	0.10 83	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.19 169	0.10 133	0.17 145	0.19 371	0.22 111	0.16 80	0.14 164	0.11 54	0.13 154	0.10 83	0.24 279	0.18 342	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.06 147
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 135	0.10 148	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.19 55	0.19 151	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.11 125	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

mms	0.13 135	0.11 229	0.19 103	0.19 169	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.20 76	0.17 110	0.13 133	0.17 188	0.14 186	0.09 37	0.24 279	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.07 247

ours_stereo	0.13 135	0.11 229	0.23 166	0.20 246	0.11 193	0.17 145	0.18 322	0.20 76	0.19 151	0.13 133	0.18 209	0.14 186	0.10 83	0.23 263	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.05 35

RAStereo	0.13 135	0.12 292	0.27 212	0.22 376	0.11 193	0.15 62	0.18 322	0.23 134	0.23 248	0.13 133	0.17 188	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.05 35

Occ-G	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.17 58	0.10 133	0.15 62	0.19 371	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.19 219	0.21 305	0.11 125	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.06 147

Pointernet	0.13 135	0.07 4	0.27 212	0.19 169	0.11 193	0.20 251	0.12 40	0.31 282	0.24 265	0.15 185	0.15 150	0.13 154	0.11 125	0.17 124	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 135	0.10 148	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.16 80	0.13 133	0.15 150	0.13 154	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

gcap-zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 58	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 135	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.15 7	0.07 3	0.21 285	0.12 40	0.24 153	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.15 208	0.13 211	0.18 153	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MoCha-V2	0.13 135	0.08 44	0.26 200	0.23 436	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.16 80	0.15 185	0.15 150	0.13 154	0.14 248	0.20 207	0.11 48	0.06 49	0.07 391	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

IGEV++	0.13 135	0.10 148	0.23 166	0.21 304	0.10 133	0.15 62	0.15 169	0.29 250	0.16 80	0.12 98	0.15 150	0.12 133	0.12 161	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

testlalala	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 58	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 135	0.09 91	0.23 166	0.18 111	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.14 49	0.13 133	0.17 188	0.13 154	0.16 293	0.16 106	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.06 147

LoS_RVC	0.13 135	0.10 148	0.19 103	0.18 111	0.16 499	0.20 251	0.18 322	0.20 76	0.17 110	0.13 133	0.19 219	0.12 133	0.15 268	0.17 124	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 529

EGLCR-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 121	0.18 111	0.09 60	0.21 285	0.13 80	0.27 209	0.21 203	0.13 133	0.10 41	0.15 208	0.09 37	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

CREStereo	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.14 3	0.08 29	0.22 317	0.15 169	0.25 171	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.14 186	0.13 211	0.18 153	0.13 178	0.09 405	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 176	0.21 563	0.47 475	0.17 58	0.12 271	0.15 62	0.14 115	0.24 153	0.16 80	0.11 64	0.14 135	0.12 133	0.10 83	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.07 247

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 176	0.19 535	0.70 598	0.17 58	0.12 271	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.10 38	0.12 75	0.10 60	0.10 83	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.05 7	0.07 247

PSi22	0.14 176	0.13 362	0.29 244	0.19 169	0.09 60	0.17 145	0.12 40	0.28 233	0.23 248	0.13 133	0.14 135	0.22 317	0.13 211	0.29 382	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 191	0.06 147

Anonymus123	0.14 176	0.10 148	0.42 424	0.18 111	0.11 193	0.36 554	0.14 115	0.28 233	0.22 222	0.12 98	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.16 106	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

252Zero-FE	0.14 176	0.07 4	0.17 73	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.21 93	0.19 151	0.77 677	0.11 54	0.08 6	0.08 15	0.13 15	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

Zero-FE251	0.14 176	0.09 91	0.24 176	0.17 58	0.09 60	0.20 251	0.13 80	0.20 76	0.14 49	0.61 657	0.13 95	0.13 154	0.11 125	0.14 35	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 176	0.10 148	0.18 90	0.21 304	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

GGEV	0.14 176	0.10 148	0.18 90	0.21 304	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

FlowAnything_test	0.14 176	0.11 229	0.21 134	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.16 219	0.25 171	0.16 80	0.15 185	0.13 95	0.15 208	0.14 248	0.18 153	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.12 563	0.08 277	0.09 407

depthmonostereo	0.14 176	0.09 91	0.19 103	0.19 169	0.08 29	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.23 248	0.16 214	0.18 209	0.14 186	0.17 325	0.19 183	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 176	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.21 285	0.14 115	0.24 153	0.21 203	0.21 281	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 176	0.11 229	0.25 190	0.19 169	0.12 271	0.15 62	0.16 219	0.30 270	0.22 222	0.13 133	0.15 150	0.13 154	0.09 37	0.24 279	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.09 367	0.06 147

SCV	0.14 176	0.14 416	0.24 176	0.21 304	0.11 193	0.15 62	0.16 219	0.31 282	0.18 132	0.11 64	0.15 150	0.13 154	0.10 83	0.23 263	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.06 147

castereo	0.14 176	0.10 148	0.19 103	0.18 111	0.10 133	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.13 133	0.18 209	0.16 230	0.16 293	0.15 76	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

tt45	0.14 176	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.11 193	0.23 340	0.18 322	0.22 111	0.17 110	0.15 185	0.13 95	0.14 186	0.10 83	0.30 398	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.07 247

999	0.14 176	0.08 44	0.24 176	0.19 169	0.11 193	0.20 251	0.17 271	0.24 153	0.18 132	0.13 133	0.16 169	0.14 186	0.11 125	0.36 444	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

fffy	0.14 176	0.11 229	0.24 176	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.18 322	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.13 211	0.25 309	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.06 147

WCG-NET	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.18 111	0.08 29	0.18 173	0.17 271	0.21 93	0.28 322	0.18 252	0.21 251	0.15 208	0.12 161	0.18 153	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.17 58	0.08 29	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.26 292	0.18 252	0.19 219	0.20 291	0.12 161	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 176	0.11 229	0.32 279	0.19 169	0.11 193	0.18 173	0.17 271	0.20 76	0.22 222	0.14 164	0.24 288	0.15 208	0.10 83	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.10 439	0.06 147

ff7	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

IGEVStereo-DCA	0.14 176	0.11 229	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

ffff	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

11t	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

MaDis-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.26 200	0.19 169	0.14 405	0.16 106	0.13 80	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.14 135	0.14 186	0.11 125	0.17 124	0.17 313	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.06 147

UniTT-Stereo	0.14 176	0.10 148	0.30 255	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.13 80	0.19 55	0.18 132	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.11 125	0.18 153	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.06 147

CASnet	0.14 176	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.22 290	0.20 236	0.15 208	0.11 125	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.11 505	0.09 435	0.08 277	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 176	0.14 416	0.33 296	0.20 246	0.09 60	0.21 285	0.10 10	0.26 193	0.20 181	0.18 252	0.19 219	0.15 208	0.13 211	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.06 147

anonymousdsp	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247

LoS	0.14 176	0.08 44	0.27 212	0.16 28	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.26 193	0.26 292	0.15 185	0.18 209	0.18 256	0.13 211	0.22 253	0.14 216	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 176	0.08 44	0.19 103	0.17 58	0.22 615	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.14 164	0.17 188	0.14 186	0.10 83	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 277	0.18 620

ProNet	0.14 176	0.12 292	0.25 190	0.19 169	0.11 193	0.19 208	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.13 95	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.07 247

MC-Stereo	0.14 176	0.09 91	0.25 190	0.21 304	0.09 60	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.18 252	0.23 274	0.16 230	0.13 211	0.22 253	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

ccc-4	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

IGEV-Stereo	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.24 176	0.25 532	0.11 193	0.11 17	0.18 322	0.32 294	0.23 248	0.12 98	0.12 75	0.18 256	0.12 161	0.14 35	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.06 147
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
quiztm	0.15 212	0.15 455	0.25 190	0.22 376	0.14 405	0.17 145	0.17 271	0.33 309	0.21 203	0.18 252	0.21 251	0.14 186	0.10 83	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.05 35

DN	0.15 212	0.08 44	0.27 212	0.19 169	0.14 405	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.24 265	0.14 164	0.16 169	0.18 256	0.10 83	0.21 233	0.13 178	0.11 502	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.10 467

RT-Monster	0.15 212	0.08 44	0.21 134	0.17 58	0.14 405	0.20 251	0.11 26	0.29 250	0.32 382	0.24 313	0.22 265	0.17 242	0.13 211	0.18 153	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

MM-Stereo_test2	0.15 212	0.10 148	0.44 447	0.23 436	0.11 193	0.21 285	0.21 454	0.27 209	0.22 222	0.15 185	0.16 169	0.13 154	0.11 125	0.20 207	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.05 35

HART	0.15 212	0.11 229	0.30 255	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.16 219	0.30 270	0.19 151	0.15 185	0.25 300	0.17 242	0.09 37	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.07 391	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.06 147

HUF	0.15 212	0.11 229	0.38 367	0.17 58	0.11 193	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.20 181	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.11 125	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.20 666	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.14 573

rvit_stereo_0080	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 252	0.11 502	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.07 247

RAFT-Stereo-weight	0.15 212	0.09 91	0.26 200	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.36 364	0.29 341	0.24 313	0.20 236	0.19 276	0.10 83	0.18 153	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.05 35

whm_eth	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 252	0.11 502	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.07 247

CAS	0.15 212	0.07 4	0.21 134	0.41 673	0.16 499	0.20 251	0.18 322	0.22 111	0.19 151	0.15 185	0.19 219	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.13 178	0.29 680	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.14 573

CroCo-Stereo Lap2	0.15 212	0.15 455	0.28 230	0.25 532	0.18 545	0.11 17	0.19 371	0.28 233	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.12 161	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

GLC_STEREO	0.15 212	0.10 148	0.24 176	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.23 134	0.27 303	0.17 233	0.20 236	0.17 242	0.11 125	0.23 263	0.16 281	0.07 131	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.06 147

CREStereo++_RVC	0.15 212	0.08 44	0.26 200	0.17 58	0.11 193	0.18 173	0.13 80	0.22 111	0.30 357	0.21 281	0.30 358	0.13 154	0.11 125	0.16 106	0.15 252	0.07 131	0.04 2	0.06 53	0.15 616	0.06 104	0.05 35
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 212	0.09 91	0.28 230	0.16 28	0.08 29	0.25 383	0.14 115	0.23 134	0.28 322	0.24 313	0.30 358	0.16 230	0.12 161	0.17 124	0.13 178	0.08 300	0.07 391	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

XX-TBD	0.15 212	0.18 519	0.28 230	0.22 376	0.10 133	0.22 317	0.15 169	0.22 111	0.27 303	0.22 290	0.26 311	0.14 186	0.12 161	0.16 106	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147

PMTNet	0.15 212	0.08 44	0.23 166	0.15 7	0.09 60	0.23 340	0.16 219	0.25 171	0.23 248	0.17 233	0.21 251	0.16 230	0.14 248	0.22 253	0.13 178	0.29 680	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147

Weightmod_eth	0.16 228	0.11 229	0.20 121	0.21 304	0.13 354	0.20 251	0.18 322	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.25 300	0.19 276	0.17 325	0.25 309	0.14 216	0.16 619	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.05 35

Weightmod	0.16 228	0.12 292	0.19 103	0.20 246	0.10 133	0.24 363	0.17 271	0.25 171	0.21 203	0.18 252	0.29 342	0.19 276	0.15 268	0.27 348	0.16 281	0.09 405	0.10 553	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.08 333

SE	0.16 228	0.14 416	0.19 103	0.21 304	0.11 193	0.23 340	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.20 267	0.27 320	0.15 208	0.17 325	0.15 76	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.08 333

FE-Mocha	0.16 228	0.10 148	0.33 296	0.19 169	0.13 354	0.19 208	0.15 169	0.35 345	0.22 222	0.24 313	0.24 288	0.20 291	0.14 248	0.17 124	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

zero-FE	0.16 228	0.08 44	0.81 624	0.19 169	0.18 545	0.12 24	0.15 169	0.19 55	0.19 151	0.10 38	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.21 233	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.19 627	0.06 147

xyz-stereo-finetune	0.16 228	0.12 292	0.23 166	0.16 28	0.08 29	0.23 340	0.20 423	0.29 250	0.31 371	0.19 260	0.22 265	0.19 276	0.15 268	0.29 382	0.20 399	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.06 147

Reg-Stereo(zero)	0.16 228	0.07 4	0.36 339	0.19 169	0.10 133	0.19 208	0.14 115	0.28 233	0.24 265	0.22 290	0.20 236	0.24 354	0.18 355	0.21 233	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.06 147

tg	0.16 228	0.11 229	0.25 190	0.21 304	0.11 193	0.23 340	0.15 169	0.34 321	0.24 265	0.20 267	0.25 300	0.19 276	0.12 161	0.24 279	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.07 247

rvit_stereo_0083	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.17 271	0.22 111	0.34 406	0.16 214	0.21 251	0.19 276	0.16 293	0.21 233	0.16 281	0.11 502	0.10 553	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0081_aga	0.16 228	0.14 416	0.28 230	0.21 304	0.13 354	0.19 208	0.17 271	0.23 134	0.24 265	0.17 233	0.21 251	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.14 216	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0081	0.16 228	0.11 229	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0082	0.16 228	0.11 229	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

CAS++	0.16 228	0.12 292	0.27 212	0.18 111	0.12 271	0.17 145	0.15 169	0.42 436	0.24 265	0.19 260	0.18 209	0.13 154	0.10 83	0.21 233	0.12 120	0.12 542	0.10 553	0.11 505	0.08 327	0.10 439	0.09 407
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.29 250	0.21 203	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.13 211	0.25 309	0.13 178	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

MIF-Stereo (partial)	0.16 228	0.10 148	0.34 308	0.21 304	0.15 466	0.15 62	0.13 80	0.28 233	0.25 280	0.17 233	0.26 311	0.15 208	0.16 293	0.25 309	0.17 313	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.08 333

RCA-Stereo	0.16 228	0.09 91	0.25 190	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.36 364	0.35 422	0.20 267	0.25 300	0.17 242	0.17 325	0.18 153	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

test-3	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 193	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.26 336	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.06 147

test_1	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 193	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.06 147

iRaftStereo_RVC	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.11 193	0.20 251	0.17 271	0.32 294	0.23 248	0.20 267	0.25 300	0.18 256	0.12 161	0.20 207	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.07 247

raftrobust	0.16 228	0.13 362	0.29 244	0.22 376	0.15 466	0.19 208	0.13 80	0.32 294	0.26 292	0.26 336	0.20 236	0.19 276	0.17 325	0.21 233	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

test_xeample3	0.16 228	0.11 229	0.56 540	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.35 345	0.20 181	0.16 214	0.12 75	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.07 247

SMOE	0.17 249	0.11 229	0.21 134	0.20 246	0.09 60	0.26 407	0.21 454	0.30 270	0.23 248	0.21 281	0.27 320	0.21 305	0.17 325	0.18 153	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.12 544	0.07 242	0.11 489	0.07 247

NLSM1	0.17 249	0.10 148	0.17 73	0.21 304	0.18 545	0.25 383	0.17 271	0.47 488	0.40 489	0.16 214	0.21 251	0.13 154	0.15 268	0.21 233	0.18 342	0.08 300	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.06 147

xyz-stereo-finetune2	0.17 249	0.11 229	0.26 200	0.16 28	0.09 60	0.27 418	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.22 290	0.28 328	0.21 305	0.22 408	0.37 447	0.22 447	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.07 247

MM-Stereo_test3	0.17 249	0.12 292	0.29 244	0.23 436	0.14 405	0.19 208	0.22 482	0.39 395	0.36 435	0.16 214	0.24 288	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.14 216	0.07 131	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.06 147

MM-Stereo_test1	0.17 249	0.10 148	0.39 383	0.23 436	0.11 193	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.06 147

model_zeroshot	0.17 249	0.11 229	0.39 383	0.20 246	0.12 271	0.24 363	0.15 169	0.34 321	0.22 222	0.30 420	0.20 236	0.22 317	0.12 161	0.24 279	0.14 216	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.07 247

rvit_stereo_ft	0.17 249	0.14 416	0.30 255	0.25 532	0.14 405	0.17 145	0.21 454	0.28 233	0.26 292	0.16 214	0.19 219	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.17 313	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.07 247

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 249	0.13 362	0.24 176	0.19 169	0.13 354	0.24 363	0.17 271	0.30 270	0.37 446	0.43 599	0.17 188	0.13 154	0.12 161	0.19 183	0.15 252	0.08 300	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.08 333

AE-Stereo	0.17 249	0.11 229	0.31 270	0.24 492	0.14 405	0.23 340	0.18 322	0.34 321	0.29 341	0.15 185	0.25 300	0.21 305	0.13 211	0.20 207	0.14 216	0.07 131	0.08 483	0.09 364	0.10 483	0.07 191	0.06 147

rrr	0.17 249	0.11 229	0.57 543	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.35 345	0.22 222	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

plain	0.17 249	0.13 362	0.43 437	0.21 304	0.13 354	0.16 106	0.17 271	0.27 209	0.22 222	0.16 214	0.26 311	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.07 242	0.10 439	0.07 247

MSKI-zero shot	0.17 249	0.09 91	0.43 437	0.20 246	0.11 193	0.21 285	0.15 169	0.32 294	0.21 203	0.23 298	0.24 288	0.23 339	0.10 83	0.31 405	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

Any-RAFT	0.17 249	0.08 44	0.31 270	0.19 169	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.42 436	0.30 357	0.24 313	0.27 320	0.27 396	0.16 293	0.21 233	0.12 120	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

RAFT-Test	0.17 249	0.10 148	0.38 367	0.19 169	0.12 271	0.25 383	0.17 271	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.29 342	0.27 396	0.14 248	0.20 207	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

4D-IteraStereo	0.17 249	0.16 484	0.50 502	0.21 304	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.28 233	0.28 322	0.23 298	0.20 236	0.20 291	0.11 125	0.19 183	0.14 216	0.06 49	0.04 2	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.06 147

anonymousdsp2	0.17 249	0.10 148	0.28 230	0.20 246	0.11 193	0.25 383	0.17 271	0.41 422	0.31 371	0.23 298	0.23 274	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.07 247

knoymous	0.17 249	0.09 91	0.32 279	0.17 58	0.11 193	0.21 285	0.17 271	0.32 294	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.27 396	0.16 293	0.23 263	0.16 281	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.06 158	0.09 367	0.09 407

Selective-RAFT	0.17 249	0.12 292	0.30 255	0.24 492	0.10 133	0.29 460	0.15 169	0.32 294	0.31 371	0.17 233	0.17 188	0.21 305	0.18 355	0.28 363	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.06 147

AnonymousM	0.17 249	0.19 535	0.24 176	0.18 111	0.10 133	0.18 173	0.17 271	0.30 270	0.23 248	0.26 336	0.20 236	0.18 256	0.14 248	0.19 183	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.38 685	0.15 616	0.06 104	0.05 35

cross-raft	0.17 249	0.12 292	0.41 414	0.23 436	0.10 133	0.20 251	0.24 531	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.29 423	0.15 268	0.17 124	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

test-1	0.17 249	0.11 229	0.40 391	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.34 321	0.26 292	0.20 267	0.24 288	0.22 317	0.14 248	0.16 106	0.20 399	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.08 333

s12784h	0.17 249	0.09 91	0.26 200	0.18 111	0.07 3	0.32 509	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.23 298	0.25 300	0.18 256	0.17 325	0.25 309	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 249	0.14 416	0.32 279	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.17 271	0.32 294	0.30 357	0.25 323	0.33 406	0.20 291	0.17 325	0.19 183	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 249	0.10 148	0.40 391	0.20 246	0.11 193	0.20 251	0.15 169	0.36 364	0.30 357	0.23 298	0.21 251	0.26 386	0.15 268	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 249	0.10 148	0.37 348	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.32 294	0.28 322	0.23 298	0.23 274	0.27 396	0.15 268	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

S0	0.18 274	0.13 362	0.21 134	0.23 436	0.11 193	0.33 520	0.26 562	0.27 209	0.21 203	0.21 281	0.26 311	0.20 291	0.16 293	0.19 183	0.17 313	0.12 542	0.11 578	0.14 593	0.14 606	0.10 439	0.07 247

ManiGeoR	0.18 274	0.15 455	0.55 533	0.15 7	0.11 193	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.08 333

HLf10	0.18 274	0.15 455	0.55 533	0.15 7	0.11 193	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.08 333

TestStereo_HL2	0.18 274	0.14 416	0.34 308	0.17 58	0.11 193	0.20 251	0.15 169	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.29 342	0.19 276	0.17 325	0.39 458	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.08 333

GGDA	0.18 274	0.14 416	0.33 296	0.17 58	0.10 133	0.20 251	0.16 219	0.33 309	0.31 371	0.22 290	0.28 328	0.19 276	0.16 293	0.38 453	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.08 333

TestStereo-Hl	0.18 274	0.11 229	0.31 270	0.17 58	0.10 133	0.22 317	0.16 219	0.36 364	0.29 341	0.23 298	0.26 311	0.22 317	0.19 371	0.38 453	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.07 191	0.07 247

Lsterematch	0.18 274	0.13 362	0.33 296	0.19 169	0.10 133	0.23 340	0.17 271	0.25 171	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.24 354	0.21 391	0.23 263	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

WQFJA1	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 131	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

WQFJX1	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.23 436	0.17 523	0.24 363	0.19 371	0.58 624	0.52 607	0.16 214	0.16 169	0.14 186	0.15 268	0.26 328	0.17 313	0.08 300	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.06 147

WQFJX	0.18 274	0.10 148	0.17 73	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.18 322	0.53 570	0.45 544	0.17 233	0.16 169	0.14 186	0.16 293	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.08 483	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

NLMM	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 131	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IGEV-FE	0.18 274	0.10 148	0.65 580	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

H2IRNET	0.18 274	0.13 362	0.35 319	0.21 304	0.12 271	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.30 357	0.17 233	0.31 373	0.25 364	0.20 382	0.24 279	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.06 147

ACVNet-DCA	0.18 274	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.09 407

cc1	0.18 274	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.08 333

11t1	0.18 274	0.10 148	0.30 255	0.20 246	0.11 193	0.27 418	0.17 271	0.35 345	0.23 248	0.25 323	0.23 274	0.23 339	0.23 422	0.25 309	0.18 342	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

tt1	0.18 274	0.14 416	0.35 319	0.23 436	0.11 193	0.30 480	0.19 371	0.35 345	0.44 532	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.08 333

IGEV_Zeroshot_test	0.18 274	0.10 148	0.65 580	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

MIM_Stereo	0.18 274	0.12 292	0.38 367	0.20 246	0.11 193	0.17 145	0.14 115	0.35 345	0.25 280	0.27 346	0.35 427	0.23 339	0.13 211	0.27 348	0.16 281	0.06 49	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.06 147

HH	0.18 274	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.06 147

HanStereo	0.18 274	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.06 147

LL-Strereo2	0.18 274	0.18 519	0.39 383	0.22 376	0.12 271	0.24 363	0.13 80	0.31 282	0.23 248	0.24 313	0.20 236	0.24 354	0.12 161	0.26 328	0.15 252	0.06 49	0.06 250	0.12 544	0.09 435	0.08 277	0.07 247

riskmin	0.18 274	0.09 91	0.34 308	0.18 111	0.12 271	0.24 363	0.16 219	0.34 321	0.28 322	0.21 281	0.23 274	0.33 467	0.24 440	0.23 263	0.17 313	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.06 158	0.10 439	0.10 467

test_4	0.18 274	0.12 292	0.34 308	0.23 436	0.12 271	0.18 173	0.22 482	0.26 193	0.24 265	0.24 313	0.47 564	0.22 317	0.13 211	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.07 191	0.05 35

GMOStereo	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

error version	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

test-v	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

test_3	0.18 274	0.11 229	0.32 279	0.24 492	0.11 193	0.22 317	0.25 548	0.31 282	0.31 371	0.25 323	0.18 209	0.23 339	0.13 211	0.25 309	0.19 376	0.06 49	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.07 191	0.06 147

Patchmatch Stereo++	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333
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
NRIStereo	0.18 274	0.11 229	0.35 319	0.23 436	0.11 193	0.24 363	0.20 423	0.29 250	0.26 292	0.26 336	0.25 300	0.25 364	0.18 355	0.34 426	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.08 333

PSM-adaLoss	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

ROB_FTStereo_v2	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

ROB_FTStereo	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

HUI-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.22 253	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

DeepStereo_RVC	0.18 274	0.11 229	0.40 391	0.21 304	0.11 193	0.19 208	0.16 219	0.28 233	0.22 222	0.27 346	0.27 320	0.23 339	0.28 508	0.24 279	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.10 467

iGMRVC	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.27 348	0.17 313	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

iRAFT	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

CRE-IMP	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.11 193	0.24 363	0.17 271	0.29 250	0.21 203	0.27 346	0.26 311	0.24 354	0.17 325	0.23 263	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.10 439	0.10 467

test-2	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

rafts_anoy	0.18 274	0.15 455	0.35 319	0.22 376	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.32 294	0.30 357	0.23 298	0.25 300	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.19 376	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.12 563	0.09 367	0.08 333

raft+_RVC	0.18 274	0.14 416	0.32 279	0.21 304	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.38 383	0.34 406	0.21 281	0.28 328	0.20 291	0.15 268	0.24 279	0.19 376	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.08 333

RALCasStereoNet	0.18 274	0.15 455	0.33 296	0.21 304	0.14 405	0.21 285	0.18 322	0.31 282	0.25 280	0.21 281	0.29 342	0.22 317	0.15 268	0.27 348	0.17 313	0.08 300	0.10 553	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

sCroCo_RVC	0.18 274	0.14 416	0.49 491	0.27 594	0.18 545	0.22 317	0.17 271	0.27 209	0.23 248	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.14 248	0.21 233	0.15 252	0.10 459	0.11 578	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

DCANet	0.18 274	0.13 362	0.40 391	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.23 422	0.20 207	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.07 247

AFF-stereo	0.18 274	0.15 455	0.32 279	0.21 304	0.10 133	0.18 173	0.18 322	0.33 309	0.27 303	0.25 323	0.37 446	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.33 296	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.12 40	0.42 436	0.25 280	0.27 346	0.32 383	0.21 305	0.17 325	0.25 309	0.20 399	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.08 333
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	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

RAFT-Stereo	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 323	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.31 373	0.20 291	0.20 382	0.18 153	0.17 313	0.12 542	0.09 520	0.15 609	0.16 628	0.11 489	0.12 529

HLF11	0.19 323	0.14 416	0.54 526	0.15 7	0.12 271	0.21 285	0.12 40	0.37 375	0.24 265	0.20 267	0.29 342	0.18 256	0.18 355	0.37 447	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.09 407

HLf8	0.19 323	0.16 484	0.55 533	0.15 7	0.12 271	0.24 363	0.14 115	0.40 408	0.31 371	0.20 267	0.26 311	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.17 313	0.10 459	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

TestStereo_HLe17	0.19 323	0.17 504	0.64 578	0.16 28	0.11 193	0.21 285	0.17 271	0.40 408	0.30 357	0.19 260	0.25 300	0.17 242	0.15 268	0.38 453	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

NLMM1	0.19 323	0.12 292	0.16 50	0.23 436	0.18 545	0.24 363	0.20 423	0.59 630	0.65 648	0.18 252	0.17 188	0.13 154	0.14 248	0.25 309	0.18 342	0.08 300	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

NLCSM	0.19 323	0.12 292	0.18 90	0.24 492	0.19 572	0.24 363	0.21 454	0.42 436	0.40 489	0.19 260	0.18 209	0.14 186	0.16 293	0.47 488	0.19 376	0.08 300	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

AIO-test1	0.19 323	0.14 416	0.41 414	0.27 594	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.39 395	0.36 435	0.17 233	0.26 311	0.18 256	0.13 211	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.06 104	0.09 407

rvit_0105_6	0.19 323	0.14 416	0.34 308	0.23 436	0.14 405	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.37 446	0.18 252	0.22 265	0.23 339	0.17 325	0.26 328	0.17 313	0.15 603	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 333

1test111	0.19 323	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.34 426	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.09 407

DCANet-4	0.19 323	0.10 148	0.52 519	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.36 364	0.39 471	0.29 388	0.30 358	0.17 242	0.22 408	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

fff	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

ADStereo(finetuned)	0.19 323	0.13 362	0.49 491	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.31 554	0.21 233	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.07 247

x	0.19 323	0.11 229	0.29 244	0.20 246	0.11 193	0.26 407	0.18 322	0.41 422	0.29 341	0.25 323	0.29 342	0.28 412	0.24 440	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.08 333

DisPM	0.19 323	0.10 148	0.35 319	0.23 436	0.13 354	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.29 341	0.33 473	0.34 416	0.23 339	0.16 293	0.33 419	0.16 281	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.11 505

iRaft-Stereo_20w	0.19 323	0.10 148	0.46 467	0.19 169	0.13 354	0.25 383	0.19 371	0.52 558	0.19 151	0.29 388	0.21 251	0.22 317	0.20 382	0.28 363	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.08 277	0.08 333

TRStereo	0.19 323	0.17 504	0.47 475	0.23 436	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.52 558	0.28 322	0.20 267	0.19 219	0.21 305	0.13 211	0.24 279	0.13 178	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.11 524	0.06 104	0.06 147

Pruner-Stereo	0.19 323	0.11 229	0.34 308	0.29 618	0.12 271	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.32 383	0.25 364	0.15 268	0.24 279	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.09 407

RALAANet	0.19 323	0.18 519	0.37 348	0.23 436	0.14 405	0.23 340	0.13 80	0.37 375	0.29 341	0.28 359	0.26 311	0.25 364	0.15 268	0.26 328	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.06 147

csc	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

cscssc	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

GMStereo	0.19 323	0.25 595	0.40 391	0.21 304	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.29 250	0.40 489	0.25 323	0.23 274	0.16 230	0.15 268	0.25 309	0.19 376	0.09 405	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.08 333
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 344	0.14 416	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.26 407	0.16 219	0.31 282	0.27 303	0.32 460	0.58 616	0.23 339	0.15 268	0.23 263	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.06 147

fast-iter	0.20 344	0.13 362	0.33 296	0.18 111	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.07 247

CoSv	0.20 344	0.13 362	0.33 296	0.18 111	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.07 247

AIO-test2	0.20 344	0.20 548	0.36 339	0.26 566	0.15 466	0.22 317	0.16 219	0.42 436	0.42 509	0.16 214	0.29 342	0.15 208	0.11 125	0.26 328	0.13 178	0.18 643	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.07 191	0.07 247

rvit_0105_4	0.20 344	0.15 455	0.38 367	0.23 436	0.14 405	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.39 471	0.19 260	0.24 288	0.25 364	0.19 371	0.27 348	0.17 313	0.16 619	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 333

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 344	0.72 697	0.70 598	0.17 58	0.08 29	0.15 62	0.15 169	0.18 43	0.16 80	0.13 133	0.12 75	0.09 30	0.08 15	0.16 106	0.13 178	0.35 687	0.04 2	0.08 266	0.07 242	0.11 489	0.23 661

test_sample1	0.20 344	0.10 148	0.28 230	0.19 169	0.12 271	0.28 438	0.19 371	0.41 422	0.25 280	0.26 336	0.31 373	0.29 423	0.26 472	0.44 478	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.09 407

MyStereo06	0.20 344	0.12 292	0.57 543	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.40 408	0.21 203	0.30 420	0.24 288	0.31 449	0.18 355	0.22 253	0.18 342	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

xx1	0.20 344	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.28 412	0.24 440	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.09 435	0.09 367	0.09 407

GCAPDPT-zeroshot	0.20 344	0.08 44	1.14 676	0.29 618	0.43 681	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 125	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

DCRE	0.20 344	0.13 362	0.40 391	0.21 304	0.15 466	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.22 290	0.80 663	0.23 339	0.16 293	0.23 263	0.15 252	0.07 131	0.07 391	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.06 147

qqq	0.20 344	0.12 292	0.31 270	0.20 246	0.11 193	0.23 340	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.24 313	0.28 328	0.28 412	0.24 440	0.34 426	0.22 447	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.09 367	0.09 407

PFNet+	0.20 344	0.10 148	0.37 348	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.19 371	0.29 250	0.34 406	0.33 473	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.32 412	0.17 313	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.12 529

NF-Stereo	0.20 344	0.10 148	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

OCTAStereo	0.20 344	0.10 148	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

RE-Stereo	0.20 344	0.10 148	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

TVStereo	0.20 344	0.10 148	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

sAnonymous2	0.20 344	0.21 563	0.58 548	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 216	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.23 649	0.17 607

CroCo_RVC	0.20 344	0.21 563	0.58 548	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 216	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.23 649	0.17 607

111	0.20 344	0.17 504	0.40 391	0.18 111	0.09 60	0.24 363	0.17 271	0.41 422	0.45 544	0.23 298	0.29 342	0.29 423	0.21 391	0.24 279	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.08 333

HITNet	0.20 344	0.17 504	0.43 437	0.19 169	0.08 29	0.27 418	0.14 115	0.42 436	0.30 357	0.29 388	0.32 383	0.27 396	0.21 391	0.28 363	0.25 490	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.06 147
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
SME	0.21 365	0.20 548	0.29 244	0.23 436	0.11 193	0.36 554	0.17 271	0.37 375	0.29 341	0.24 313	0.28 328	0.19 276	0.21 391	0.53 518	0.21 426	0.10 459	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.08 333

TestStereo_HL3	0.21 365	0.13 362	0.77 610	0.17 58	0.11 193	0.23 340	0.16 219	0.34 321	0.20 181	0.27 346	0.38 461	0.23 339	0.19 371	0.41 468	0.14 216	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.08 333

DNS	0.21 365	0.09 91	0.27 212	0.24 492	0.11 193	0.29 460	0.16 219	0.27 209	0.16 80	1.35 705	0.18 209	0.17 242	0.12 161	0.14 35	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.12 529

IGEV_i1	0.21 365	0.11 229	0.43 437	0.22 376	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.43 450	0.30 357	0.29 388	0.30 358	0.31 449	0.20 382	0.33 419	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.08 333

Selective-IGEV-i1	0.21 365	0.10 148	0.31 270	0.23 436	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.46 479	0.42 509	0.27 346	0.32 383	0.33 467	0.17 325	0.25 309	0.19 376	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.09 407

Hybrid-DGEV-2	0.21 365	0.15 455	0.34 308	0.24 492	0.13 354	0.28 438	0.14 115	0.48 501	0.44 532	0.27 346	0.24 288	0.25 364	0.25 462	0.28 363	0.19 376	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.07 247

FACV-RUCA	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.23 436	0.23 628	0.26 407	0.19 371	0.39 395	0.34 406	0.25 323	0.32 383	0.21 305	0.24 440	0.24 279	0.19 376	0.10 459	0.07 391	0.15 609	0.08 327	0.16 588	0.13 549

IGEV-RUCA	0.21 365	0.08 44	0.23 166	0.19 169	0.19 572	0.28 438	0.24 531	0.23 134	0.21 203	0.20 267	0.23 274	0.28 412	0.49 643	0.26 328	0.18 342	0.09 405	0.08 483	0.18 636	0.13 591	0.17 605	0.17 607

rvit_0105_5	0.21 365	0.15 455	0.38 367	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.24 531	0.36 364	0.39 471	0.21 281	0.23 274	0.26 386	0.19 371	0.26 328	0.19 376	0.15 603	0.13 610	0.12 544	0.12 563	0.10 439	0.09 407

GCAP-BAT	0.21 365	0.08 44	1.22 681	0.29 618	0.43 681	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 125	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

test_sample2	0.21 365	0.10 148	0.28 230	0.19 169	0.11 193	0.27 418	0.21 454	0.43 450	0.29 341	0.26 336	0.31 373	0.30 440	0.24 440	0.45 481	0.18 342	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.09 407

mmm	0.21 365	0.12 292	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.28 438	0.21 454	0.41 422	0.27 303	0.29 388	0.38 461	0.29 423	0.24 440	0.29 382	0.22 447	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.10 439	0.09 407

CASS	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.11 193	0.28 438	0.19 371	0.39 395	0.30 357	0.32 460	0.34 416	0.25 364	0.24 440	0.25 309	0.20 399	0.13 563	0.08 483	0.11 505	0.09 435	0.11 489	0.11 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.07 247

RAFT_CTSACE	0.21 365	0.16 484	0.41 414	0.25 532	0.15 466	0.22 317	0.24 531	0.32 294	0.28 322	0.33 473	0.51 582	0.29 423	0.17 325	0.32 412	0.13 178	0.06 49	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.06 147

RAFT+CT+SA	0.21 365	0.18 519	0.33 296	0.25 532	0.18 545	0.23 340	0.29 592	0.40 408	0.36 435	0.24 313	0.38 461	0.18 256	0.16 293	0.32 412	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.12 563	0.09 367	0.09 407

SA-5K	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.07 247

CIPLG	0.21 365	0.21 563	0.55 533	0.23 436	0.15 466	0.25 383	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.33 406	0.22 317	0.15 268	0.26 328	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

IPLG	0.21 365	0.15 455	0.53 523	0.21 304	0.12 271	0.28 438	0.17 271	0.42 436	0.30 357	0.33 473	0.32 383	0.15 208	0.17 325	0.50 500	0.21 426	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IPLGR_C	0.21 365	0.22 577	0.60 556	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

MIPNet	0.21 365	0.15 455	0.52 519	0.21 304	0.12 271	0.27 418	0.20 423	0.45 468	0.37 446	0.30 420	0.23 274	0.19 276	0.24 440	0.27 348	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IPLGR	0.21 365	0.13 362	0.61 559	0.21 304	0.11 193	0.25 383	0.18 322	0.41 422	0.37 446	0.28 359	0.27 320	0.21 305	0.19 371	0.37 447	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

ACRE	0.21 365	0.20 548	0.62 567	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

GANet-ADL	0.21 365	0.12 292	0.45 459	0.23 436	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.46 479	0.35 422	0.25 323	0.32 383	0.32 459	0.19 371	0.24 279	0.20 399	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.10 467

LCNet	0.21 365	0.11 229	0.29 244	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.19 371	0.34 321	0.26 292	0.28 359	0.35 427	0.26 386	0.30 537	0.35 435	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.13 548	0.22 654

PSM-softLoss	0.21 365	0.10 148	0.39 383	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.12 529

KMStereo	0.21 365	0.10 148	0.39 383	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.12 529

SST-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.37 348	0.24 492	0.13 354	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.24 265	0.34 493	0.33 406	0.29 423	0.25 462	0.56 538	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.07 247

RAFT_R40	0.21 365	0.10 148	0.37 348	0.24 492	0.13 354	0.18 173	0.18 322	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.33 406	0.30 440	0.24 440	0.55 527	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.07 247

RAFT-345	0.21 365	0.10 148	0.46 467	0.22 376	0.11 193	0.20 251	0.16 219	0.26 193	0.25 280	0.27 346	0.66 642	0.21 305	0.16 293	0.55 527	0.21 426	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.06 147

RAFT	0.21 365	0.17 504	0.32 279	0.24 492	0.12 271	0.25 383	0.27 569	0.35 345	0.28 322	0.33 473	0.33 406	0.38 509	0.22 408	0.29 382	0.17 313	0.08 300	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.10 439	0.06 147

GMM-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.43 437	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.25 548	0.37 375	0.27 303	0.30 420	0.45 547	0.27 396	0.21 391	0.31 405	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.19 627

Prome-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.36 364	0.25 280	0.33 473	0.59 619	0.24 354	0.28 508	0.29 382	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.20 639

TestStereo	0.21 365	0.19 535	0.40 391	0.25 532	0.10 133	0.22 317	0.21 454	0.31 282	0.31 371	0.23 298	0.34 416	0.22 317	0.18 355	0.62 574	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.07 242	0.11 489	0.06 147

XX-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.83 631	0.26 566	0.17 523	0.23 340	0.13 80	0.40 408	0.18 132	0.20 267	0.41 494	0.31 449	0.10 83	0.32 412	0.12 120	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.33 296	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.46 671	0.46 479	0.20 181	0.25 323	0.50 576	0.17 242	0.16 293	0.24 279	0.23 468	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.10 483	0.06 104	0.07 247

FENet	0.21 365	0.11 229	0.45 459	0.21 304	0.12 271	0.26 407	0.17 271	0.41 422	0.35 422	0.30 420	0.31 373	0.29 423	0.23 422	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

MyStereo8	0.22 402	0.15 455	0.63 570	0.21 304	0.17 523	0.31 496	0.16 219	0.36 364	0.32 382	0.28 359	0.36 437	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.28 515	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.12 529

ffm	0.22 402	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.27 348	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.08 333

StereoVision	0.22 402	0.18 519	0.37 348	0.27 594	0.17 523	0.23 340	0.22 482	0.38 383	0.31 371	0.20 267	0.51 582	0.22 317	0.16 293	0.28 363	0.18 342	0.11 502	0.12 598	0.13 566	0.13 591	0.10 439	0.07 247

raft_robust	0.22 402	0.17 504	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.23 340	0.22 482	0.49 511	0.48 577	0.32 460	0.32 383	0.26 386	0.23 422	0.53 518	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.10 483	0.08 277	0.06 147

Sa-1000	0.22 402	0.15 455	0.35 319	0.23 436	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.47 488	0.39 471	0.30 420	0.50 576	0.26 386	0.19 371	0.33 419	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.08 277	0.06 147

SA	0.22 402	0.16 484	0.36 339	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.23 509	0.45 468	0.40 489	0.27 346	0.44 535	0.23 339	0.23 422	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.08 277	0.06 147

dd	0.22 402	0.26 606	0.40 391	0.22 376	0.12 271	0.25 383	0.21 454	0.32 294	0.44 532	0.29 388	0.28 328	0.25 364	0.16 293	0.30 398	0.25 490	0.12 542	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.11 489	0.09 407

GwcNet-ADL	0.22 402	0.14 416	0.58 548	0.24 492	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.49 511	0.40 489	0.27 346	0.29 342	0.30 440	0.20 382	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.09 367	0.09 407

HHNet	0.22 402	0.12 292	0.52 519	0.18 111	0.18 545	0.20 251	0.20 423	0.34 321	0.31 371	0.32 460	0.59 619	0.20 291	0.21 391	0.24 279	0.31 543	0.08 300	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.11 505

KYRaft	0.22 402	0.10 148	0.30 255	0.23 436	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.35 345	0.24 265	0.35 510	0.54 600	0.34 476	0.26 472	0.29 382	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.08 277	0.31 679

IRAFT_RVC	0.22 402	0.12 292	0.39 383	0.26 566	0.11 193	0.18 173	0.24 531	0.40 408	0.37 446	0.31 438	0.30 358	0.29 423	0.24 440	0.55 527	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.07 247

GES	0.22 402	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.14 405	0.27 418	0.19 371	0.49 511	0.33 396	0.30 420	0.36 437	0.25 364	0.23 422	0.29 382	0.22 447	0.10 459	0.08 483	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.11 505

SFCPSM	0.22 402	0.10 148	0.51 512	0.21 304	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.55 589	0.39 471	0.29 388	0.32 383	0.23 339	0.21 391	0.27 348	0.19 376	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.08 333

DMCA	0.22 402	0.14 416	0.36 339	0.22 376	0.14 405	0.27 418	0.20 423	0.43 450	0.38 461	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.24 440	0.24 279	0.28 515	0.11 502	0.08 483	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.11 505

BEATNet_4x	0.22 402	0.18 519	0.47 475	0.22 376	0.10 133	0.28 438	0.14 115	0.46 479	0.32 382	0.31 438	0.34 416	0.31 449	0.25 462	0.31 405	0.29 527	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.10 439	0.08 333

MLCV	0.22 402	0.16 484	0.44 447	0.21 304	0.08 29	0.29 460	0.19 371	0.38 383	0.37 446	0.38 549	0.44 535	0.31 449	0.21 391	0.41 468	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

DN-CSS_ROB	0.22 402	0.25 595	0.47 475	0.24 492	0.14 405	0.25 383	0.12 40	0.40 408	0.33 396	0.29 388	0.42 511	0.22 317	0.20 382	0.33 419	0.19 376	0.07 131	0.06 250	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.07 247

Select-FE	0.23 419	0.14 416	0.78 611	0.22 376	0.18 545	0.22 317	0.13 80	0.43 450	0.26 292	0.28 359	0.33 406	0.39 521	0.29 523	0.27 348	0.19 376	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.13 591	0.08 277	0.12 529

G2L-ROB	0.23 419	0.15 455	0.41 414	0.19 169	0.12 271	0.27 418	0.21 454	0.47 488	0.33 396	0.34 493	0.31 373	0.41 543	0.22 408	0.49 496	0.26 504	0.09 405	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.10 467

DFGA-Net	0.23 419	0.24 590	0.49 491	0.22 376	0.15 466	0.25 383	0.17 271	0.39 395	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.21 305	0.17 325	0.59 555	0.28 515	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.08 333

PAM_32	0.23 419	0.10 148	0.63 570	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.19 371	0.36 364	0.23 248	0.29 388	0.28 328	0.56 627	0.28 508	0.27 348	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.09 407

PAM	0.23 419	0.10 148	0.63 570	0.22 376	0.15 466	0.34 534	0.21 454	0.37 375	0.22 222	0.31 438	0.27 320	0.55 623	0.26 472	0.26 328	0.17 313	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.09 435	0.07 191	0.09 407

rvit_0105_3	0.23 419	0.17 504	0.40 391	0.25 532	0.15 466	0.24 363	0.28 585	0.38 383	0.41 501	0.25 323	0.25 300	0.28 412	0.21 391	0.28 363	0.20 399	0.15 603	0.13 610	0.14 593	0.15 616	0.10 439	0.09 407

UGAM-zero	0.23 419	0.10 148	0.54 526	0.19 169	0.13 354	0.21 285	0.14 115	0.44 458	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.51 606	0.33 564	0.65 590	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.06 104	0.07 247

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 419	0.13 362	0.83 631	0.20 246	0.21 599	0.23 340	0.17 271	0.48 501	0.27 303	0.23 298	0.29 342	0.39 521	0.23 422	0.25 309	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.11 524	0.11 489	0.10 467

test_sample3	0.23 419	0.12 292	0.43 437	0.19 169	0.12 271	0.32 509	0.20 423	0.50 522	0.34 406	0.31 438	0.33 406	0.29 423	0.22 408	0.53 518	0.22 447	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.10 439	0.10 467

MyStereo05	0.23 419	0.12 292	0.57 543	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.48 501	0.52 607	0.31 438	0.23 274	0.25 364	0.22 408	0.30 398	0.21 426	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

MyStereo04	0.23 419	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.49 511	0.52 607	0.28 359	0.23 274	0.27 396	0.23 422	0.30 398	0.22 447	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

CoDeX	0.23 419	0.12 292	0.46 467	0.21 304	0.14 405	0.29 460	0.21 454	0.53 570	0.41 501	0.29 388	0.35 427	0.29 423	0.22 408	0.48 491	0.19 376	0.09 405	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247

PCWNet_CMD	0.23 419	0.13 362	0.48 485	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.11 489	0.09 407

anonymousa	0.23 419	0.11 229	0.50 502	0.21 304	0.16 499	0.31 496	0.20 423	0.36 364	0.35 422	0.32 460	0.50 576	0.39 521	0.26 472	0.22 253	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.11 524	0.07 191	0.08 333

BUS	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.43 604	0.17 271	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.32 459	0.20 382	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

IER	0.23 419	0.12 292	0.39 383	0.20 246	0.14 405	0.31 496	0.19 371	0.42 436	0.36 435	0.33 473	0.40 486	0.32 459	0.33 564	0.29 382	0.22 447	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.08 333

test_5	0.23 419	0.19 535	0.38 367	0.26 566	0.18 545	0.25 383	0.29 592	0.40 408	0.37 446	0.29 388	0.40 486	0.25 364	0.22 408	0.34 426	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.10 467

BSDual-CNN	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

iRaft-Stereo_5w	0.23 419	0.18 519	0.44 447	0.22 376	0.13 354	0.19 208	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.34 476	0.23 422	0.65 590	0.27 510	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.08 333

psmg	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.21 304	0.14 405	0.35 549	0.23 509	0.51 539	0.34 406	0.35 510	0.38 461	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.09 367	0.08 333

UDGNet	0.23 419	0.31 637	0.38 367	0.24 492	0.14 405	0.24 363	0.18 322	0.32 294	0.43 517	0.29 388	0.28 328	0.24 354	0.19 371	0.29 382	0.20 399	0.15 603	0.07 391	0.21 650	0.11 524	0.14 566	0.10 467

OMP-Stereo	0.23 419	0.14 416	0.35 319	0.29 618	0.13 354	0.21 285	0.16 219	0.37 375	0.33 396	0.34 493	0.30 358	0.34 476	0.19 371	0.70 604	0.24 480	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IIG-Stereo	0.23 419	0.13 362	0.35 319	0.29 618	0.12 271	0.23 340	0.14 115	0.38 383	0.31 371	0.34 493	0.37 446	0.33 467	0.21 391	0.70 604	0.26 504	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.07 191	0.06 147

ASMatch	0.23 419	0.11 229	0.51 512	0.24 492	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.28 322	0.28 359	0.68 646	0.27 396	0.26 472	0.50 500	0.22 447	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.11 505

PFNet	0.23 419	0.10 148	0.57 543	0.24 492	0.14 405	0.22 317	0.19 371	0.39 395	0.33 396	0.35 510	0.32 383	0.27 396	0.19 371	0.64 583	0.22 447	0.09 405	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.07 247

ICVP	0.23 419	0.13 362	0.44 447	0.26 566	0.14 405	0.29 460	0.25 548	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.43 524	0.35 490	0.25 462	0.26 328	0.23 468	0.12 542	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.10 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 419	0.18 519	0.63 570	0.27 594	0.18 545	0.41 588	0.23 509	0.43 450	0.35 422	0.23 298	0.27 320	0.20 291	0.18 355	0.27 348	0.18 342	0.12 542	0.11 578	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.12 529

CFNet_pseudo	0.23 419	0.13 362	0.47 475	0.19 169	0.13 354	0.26 407	0.16 219	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.08 327	0.11 489	0.09 407

ACVNet	0.23 419	0.13 362	0.35 319	0.18 111	0.15 466	0.27 418	0.23 509	0.39 395	0.44 532	0.28 359	0.41 494	0.38 509	0.26 472	0.27 348	0.32 548	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.07 247

MSMDNet	0.23 419	0.13 362	0.48 485	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.09 407

ccs_rob	0.23 419	0.13 362	0.47 475	0.20 246	0.13 354	0.26 407	0.17 271	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.08 327	0.11 489	0.09 407

G2L-Stereo_test	0.24 450	0.16 484	0.38 367	0.19 169	0.13 354	0.27 418	0.24 531	0.49 511	0.38 461	0.37 534	0.37 446	0.40 536	0.24 440	0.52 511	0.28 515	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.09 367	0.08 333

DCVSM-stereo	0.24 450	0.13 362	0.52 519	0.20 246	0.14 405	0.26 407	0.13 80	0.34 321	0.34 406	0.41 583	0.33 406	0.47 582	0.29 523	0.30 398	0.22 447	0.10 459	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.12 530	0.15 585

rvit_stereo_0075_2	0.24 450	0.17 504	0.50 502	0.26 566	0.22 615	0.22 317	0.15 169	0.40 408	0.35 422	0.27 346	0.37 446	0.29 423	0.20 382	0.28 363	0.19 376	0.17 632	0.12 598	0.19 644	0.12 563	0.13 548	0.13 549

test_sample5	0.24 450	0.13 362	0.42 424	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.32 460	0.41 494	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

test_sample4	0.24 450	0.13 362	0.43 437	0.20 246	0.12 271	0.32 509	0.21 454	0.51 539	0.34 406	0.31 438	0.37 446	0.28 412	0.23 422	0.53 518	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

tta	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 459	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.07 247

qqq1	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

fff1	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

DualNet	0.24 450	0.13 362	0.42 424	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.33 473	0.43 524	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

GMStereo_Zeroshot	0.24 450	0.21 563	0.45 459	0.26 566	0.13 354	0.28 438	0.15 169	0.39 395	0.35 422	0.37 534	0.43 524	0.40 536	0.17 325	0.34 426	0.20 399	0.12 542	0.07 391	0.13 566	0.07 242	0.16 588	0.09 407

CFNet_ucs	0.24 450	0.13 362	0.50 502	0.20 246	0.15 466	0.28 438	0.17 271	0.49 511	0.45 544	0.32 460	0.42 511	0.39 521	0.22 408	0.31 405	0.21 426	0.11 502	0.08 483	0.12 544	0.09 435	0.12 530	0.11 505

gwcnet-sp	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

scenet	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

ToySt	0.24 450	0.16 484	0.48 485	0.21 304	0.13 354	0.29 460	0.29 592	0.39 395	0.39 471	0.27 346	0.35 427	0.39 521	0.31 554	0.31 405	0.29 527	0.08 300	0.09 520	0.10 446	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ssnet	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

STrans-v2	0.24 450	0.13 362	0.54 526	0.21 304	0.12 271	0.23 340	0.21 454	0.47 488	0.28 322	0.31 438	0.42 511	0.36 495	0.35 578	0.62 574	0.23 468	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.06 147

TransformOpticalFlow	0.24 450	0.13 362	0.56 540	0.23 436	0.11 193	0.21 285	0.19 371	0.40 408	0.32 382	0.30 420	0.43 524	0.36 495	0.31 554	0.61 566	0.20 399	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.07 247

DRaft	0.24 450	0.10 148	0.34 308	0.18 111	0.12 271	0.28 438	0.23 509	0.33 309	0.39 471	0.38 549	0.61 631	0.21 305	0.41 610	0.48 491	0.42 600	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.08 333

HCRNet	0.24 450	0.25 595	0.33 296	0.34 649	0.16 499	0.27 418	0.18 322	0.43 450	0.35 422	0.30 420	0.35 427	0.32 459	0.22 408	0.44 478	0.20 399	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.10 439	0.09 407

ARAFT	0.24 450	0.21 563	0.78 611	0.22 376	0.12 271	0.29 460	0.24 531	0.43 450	0.32 382	0.33 473	0.28 328	0.28 412	0.19 371	0.49 496	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.12 544	0.11 524	0.09 367	0.06 147

cf-r	0.24 450	0.15 455	0.44 447	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.22 482	0.42 436	0.40 489	0.30 420	0.42 511	0.42 552	0.26 472	0.43 474	0.25 490	0.11 502	0.06 250	0.08 266	0.10 483	0.08 277	0.08 333

GANet-RSSM	0.24 450	0.14 416	0.36 339	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.21 454	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.39 475	0.39 521	0.28 508	0.58 549	0.23 468	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.09 407

PSMNet-RSSM	0.24 450	0.15 455	0.36 339	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.20 423	0.48 501	0.37 446	0.30 420	0.44 535	0.38 509	0.26 472	0.52 511	0.22 447	0.12 542	0.07 391	0.11 505	0.13 591	0.10 439	0.09 407

CFNet-ft	0.24 450	0.15 455	0.35 319	0.18 111	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 542	0.07 391	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 407

CFNet_RVC	0.24 450	0.15 455	0.35 319	0.18 111	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 542	0.07 391	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 407

UCFNet_RVC	0.24 450	0.16 484	0.34 308	0.18 111	0.15 466	0.33 520	0.16 219	0.46 479	0.35 422	0.29 388	0.35 427	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.22 447	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.14 606	0.13 548	0.12 529

AdaStereo	0.24 450	0.16 484	0.37 348	0.24 492	0.12 271	0.32 509	0.17 271	0.54 579	0.42 509	0.33 473	0.38 461	0.35 490	0.21 391	0.30 398	0.22 447	0.14 588	0.06 250	0.13 566	0.08 327	0.11 489	0.08 333
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 450	0.18 519	0.61 559	0.25 532	0.11 193	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.43 517	0.33 473	0.43 524	0.27 396	0.22 408	0.34 426	0.26 504	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

RT-IGEV	0.25 478	0.10 148	0.48 485	0.22 376	0.14 405	0.31 496	0.28 585	0.53 570	0.39 471	0.36 526	0.41 494	0.44 567	0.30 537	0.28 363	0.27 510	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.10 467

G2L-Stereo	0.25 478	0.16 484	0.47 475	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.18 322	0.46 479	0.35 422	0.33 473	0.37 446	0.40 536	0.22 408	0.60 559	0.30 535	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.09 407

DDVS	0.25 478	0.15 455	0.39 383	0.24 492	0.17 523	0.34 534	0.21 454	0.41 422	0.30 357	0.33 473	0.41 494	0.48 588	0.21 391	0.52 511	0.27 510	0.11 502	0.09 520	0.11 505	0.09 435	0.13 548	0.14 573

ITSA-stereo	0.25 478	0.15 455	0.33 296	0.23 436	0.11 193	0.27 418	0.18 322	0.56 605	0.59 632	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.28 508	0.49 496	0.30 535	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.13 549

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 478	0.14 416	0.95 654	0.21 304	0.27 650	0.20 251	0.19 371	0.48 501	0.25 280	0.26 336	0.55 604	0.34 476	0.18 355	0.25 309	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.12 563	0.12 530	0.12 529

test_sample7	0.25 478	0.15 455	0.35 319	0.20 246	0.14 405	0.28 438	0.21 454	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.14 588	0.09 520	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

test_sample6	0.25 478	0.13 362	0.41 414	0.21 304	0.11 193	0.30 480	0.22 482	0.51 539	0.35 422	0.33 473	0.43 524	0.30 440	0.24 440	0.57 542	0.22 447	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.10 467

SMFormer	0.25 478	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 459	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.09 407

NINENet	0.25 478	0.15 455	0.37 348	0.23 436	0.16 499	0.43 604	0.17 271	0.60 639	0.46 562	0.32 460	0.37 446	0.32 459	0.20 382	0.42 472	0.21 426	0.10 459	0.10 553	0.12 544	0.08 327	0.11 489	0.10 467

hknet	0.25 478	0.14 416	0.40 391	0.25 532	0.15 466	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.37 446	0.34 493	0.35 427	0.43 556	0.27 491	0.37 447	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

PSMNet-ADL	0.25 478	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.14 405	0.31 496	0.22 482	0.44 458	0.36 435	0.27 346	0.33 406	0.41 543	0.28 508	0.61 566	0.29 527	0.11 502	0.09 520	0.09 364	0.11 524	0.10 439	0.10 467

PSM-AAD	0.25 478	0.10 148	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.26 407	0.38 648	0.34 321	0.28 322	0.35 510	0.39 475	0.28 412	0.79 684	0.30 398	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.12 544	0.11 524	0.08 277	0.21 648

GrayStereo	0.25 478	0.09 91	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.23 340	0.47 675	0.34 321	0.30 357	0.39 564	0.47 564	0.30 440	0.79 684	0.29 382	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.13 549

RAFT-RH_RVC	0.25 478	0.11 229	0.45 459	0.21 304	0.12 271	0.25 383	0.14 115	0.27 209	0.27 303	0.38 549	1.15 688	0.23 339	0.17 325	0.57 542	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.06 104	0.07 247

UPFNet	0.25 478	0.12 292	0.38 367	0.24 492	0.19 572	0.37 561	0.28 585	0.48 501	0.38 461	0.34 493	0.37 446	0.37 501	0.28 508	0.39 458	0.33 555	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.10 439	0.08 333

acv_ft	0.25 478	0.13 362	0.40 391	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.21 454	0.45 468	0.44 532	0.38 549	0.41 494	0.38 509	0.27 491	0.27 348	0.35 564	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.11 489	0.07 247

CCAANet	0.25 478	0.13 362	0.51 512	0.22 376	0.15 466	0.29 460	0.17 271	0.49 511	0.37 446	0.26 336	0.49 572	0.32 459	0.24 440	0.62 574	0.23 468	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.10 483	0.08 277	0.10 467

iResNet_ROB	0.25 478	0.19 535	0.40 391	0.20 246	0.12 271	0.30 480	0.16 219	0.55 589	0.53 612	0.38 549	0.43 524	0.37 501	0.26 472	0.38 453	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.09 367	0.09 407

PStereo	0.26 496	0.37 655	0.34 308	0.21 304	0.13 354	0.25 383	0.25 548	0.33 309	0.47 567	0.26 336	0.17 188	0.29 423	0.34 573	0.35 435	0.37 571	0.23 657	0.15 635	0.17 627	0.13 591	0.23 649	0.21 648

coex_refinement	0.26 496	0.16 484	0.36 339	0.23 436	0.15 466	0.31 496	0.20 423	0.49 511	0.42 509	0.35 510	0.42 511	0.45 572	0.27 491	0.55 527	0.33 555	0.10 459	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.10 439	0.10 467

UGAM	0.26 496	0.14 416	0.45 459	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.25 548	0.32 294	0.41 501	0.31 438	0.42 511	0.41 543	0.22 408	0.92 666	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.14 593	0.12 563	0.10 439	0.07 247

SepStereo	0.26 496	0.12 292	0.42 424	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.64 583	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

AACVNet	0.26 496	0.16 484	0.37 348	0.22 376	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.41 422	0.31 371	0.38 549	0.42 511	0.43 556	0.28 508	0.73 615	0.25 490	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.09 435	0.13 548	0.11 505

DEmStereo	0.26 496	0.09 91	0.47 475	0.19 169	0.12 271	0.30 480	0.25 548	0.28 233	0.36 435	0.36 526	0.58 616	0.25 364	0.48 642	0.53 518	0.44 606	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.07 247

LMCR-Stereo	0.26 496	0.18 519	0.49 491	0.28 615	0.14 405	0.36 554	0.23 509	0.54 579	0.34 406	0.39 564	0.40 486	0.29 423	0.29 523	0.37 447	0.27 510	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.13 548	0.09 407

GwcNet-RSSM	0.26 496	0.17 504	0.46 467	0.21 304	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.44 458	0.42 509	0.31 438	0.45 547	0.40 536	0.26 472	0.55 527	0.28 515	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.08 333

DeepPruner_ROB	0.26 496	0.19 535	0.44 447	0.21 304	0.16 499	0.30 480	0.21 454	0.52 558	0.32 382	0.35 510	0.38 461	0.39 521	0.26 472	0.42 472	0.24 480	0.15 603	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.14 566	0.13 549

ISRNet	0.27 505	0.13 362	0.45 459	0.26 566	0.19 572	0.24 363	0.14 115	0.45 468	0.43 517	0.39 564	0.48 570	0.42 552	0.27 491	0.32 412	0.29 527	0.20 652	0.12 598	0.17 627	0.16 628	0.16 588	0.20 639

rvit_105_1	0.27 505	0.19 535	0.46 467	0.27 594	0.19 572	0.30 480	0.35 633	0.44 458	0.51 598	0.31 438	0.31 373	0.31 449	0.26 472	0.35 435	0.25 490	0.15 603	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.11 489	0.10 467

DispNO	0.27 505	0.18 519	0.62 567	0.23 436	0.17 523	0.25 383	0.22 482	0.45 468	0.41 501	0.32 460	0.39 475	0.38 509	0.27 491	0.77 635	0.27 510	0.09 405	0.07 391	0.10 446	0.10 483	0.08 277	0.08 333

CBFPSM	0.27 505	0.16 484	0.67 586	0.20 246	0.14 405	0.38 569	0.25 548	0.40 408	0.36 435	0.33 473	0.36 437	0.56 627	0.38 595	0.32 412	0.38 574	0.08 300	0.08 483	0.07 165	0.08 327	0.09 367	0.11 505

CSP-Net	0.27 505	0.15 455	0.30 255	0.21 304	0.14 405	0.44 606	0.24 531	0.50 522	0.40 489	0.41 583	0.43 524	0.42 552	0.26 472	0.66 594	0.28 515	0.12 542	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.09 407

DAS	0.27 505	0.12 292	0.42 424	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.75 624	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

AASNet	0.27 505	0.19 535	0.49 491	0.26 566	0.17 523	0.34 534	0.20 423	0.62 651	0.48 577	0.35 510	0.40 486	0.32 459	0.25 462	0.28 363	0.34 560	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.08 327	0.13 548	0.11 505

GEStereo_RVC	0.27 505	0.20 548	0.44 447	0.27 594	0.16 499	0.33 520	0.25 548	0.56 605	0.54 616	0.34 493	0.38 461	0.34 476	0.25 462	0.51 505	0.28 515	0.12 542	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.11 505

RAFT + AFF	0.27 505	0.23 586	0.50 502	0.25 532	0.17 523	0.30 480	0.33 627	0.52 558	0.40 489	0.28 359	0.30 358	0.30 440	0.31 554	0.62 574	0.24 480	0.09 405	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.11 505

MMNet	0.27 505	0.14 416	0.49 491	0.24 492	0.17 523	0.47 620	0.22 482	0.45 468	0.51 598	0.39 564	0.41 494	0.36 495	0.33 564	0.39 458	0.34 560	0.08 300	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.08 333

delet	0.27 505	0.14 416	0.40 391	0.23 436	0.19 572	0.41 588	0.29 592	0.49 511	0.48 577	0.33 473	0.41 494	0.37 501	0.30 537	0.48 491	0.34 560	0.09 405	0.09 520	0.11 505	0.12 563	0.08 277	0.08 333

ac_64	0.27 505	0.13 362	0.41 414	0.24 492	0.17 523	0.36 554	0.22 482	0.46 479	0.33 396	0.35 510	0.36 437	0.52 612	0.30 537	0.62 574	0.32 548	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.09 367	0.08 333

HGLStereo	0.27 505	0.14 416	0.46 467	0.24 492	0.21 599	0.33 520	0.23 509	0.50 522	0.42 509	0.35 510	0.48 570	0.41 543	0.33 564	0.45 481	0.33 555	0.11 502	0.10 553	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.12 529

DSFCA	0.27 505	0.13 362	0.36 339	0.20 246	0.17 523	0.38 569	0.31 608	0.47 488	0.43 517	0.43 599	0.37 446	0.39 521	0.29 523	0.52 511	0.32 548	0.12 542	0.10 553	0.10 446	0.11 524	0.11 489	0.10 467

DMCA-RVC	0.27 505	0.21 563	0.61 559	0.28 615	0.17 523	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.35 422	0.40 574	0.37 446	0.39 521	0.36 582	0.43 474	0.30 535	0.13 563	0.10 553	0.15 609	0.11 524	0.13 548	0.10 467

HSM-Net_RVC	0.27 505	0.11 229	0.42 424	0.19 169	0.11 193	0.34 534	0.20 423	0.62 651	0.43 517	0.40 574	0.43 524	0.50 602	0.26 472	0.76 629	0.22 447	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 505	0.20 548	0.44 447	0.22 376	0.14 405	0.33 520	0.14 115	0.51 539	0.45 544	0.30 420	0.40 486	0.38 509	0.27 491	0.76 629	0.25 490	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.08 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 505	0.21 563	0.59 554	0.25 532	0.18 545	0.29 460	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.38 549	0.41 494	0.43 556	0.27 491	0.43 474	0.29 527	0.11 502	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.10 439	0.11 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 505	0.26 606	0.72 603	0.23 436	0.13 354	0.29 460	0.18 322	0.52 558	0.49 586	0.37 534	0.45 547	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.12 530	0.09 407

StereoDRNet-Refined	0.27 505	0.17 504	0.35 319	0.25 532	0.14 405	0.37 561	0.21 454	0.47 488	0.41 501	0.44 606	0.51 582	0.41 543	0.28 508	0.45 481	0.37 571	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.11 524	0.10 439	0.10 467
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 525	0.19 535	0.50 502	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.23 657	0.09 520	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

ssnet_v2	0.28 525	0.16 484	0.44 447	0.22 376	0.15 466	0.40 584	0.30 603	0.57 615	0.46 562	0.38 549	0.36 437	0.47 582	0.29 523	0.38 453	0.39 582	0.13 563	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.11 505

CRFU-Net	0.28 525	0.14 416	0.45 459	0.25 532	0.15 466	0.45 612	0.23 509	0.50 522	0.30 357	0.43 599	0.41 494	0.48 588	0.46 633	0.43 474	0.29 527	0.11 502	0.10 553	0.09 364	0.08 327	0.10 439	0.10 467

dad	0.28 525	0.31 637	0.44 447	0.21 304	0.14 405	0.30 480	0.20 423	0.33 309	0.49 586	0.44 606	0.44 535	0.45 572	0.21 391	0.41 468	0.26 504	0.20 652	0.11 578	0.20 648	0.11 524	0.14 566	0.10 467

FTStereo	0.28 525	0.10 148	0.43 437	0.23 436	0.13 354	0.21 285	0.53 685	0.34 321	0.26 292	0.38 549	0.95 677	0.30 440	0.56 655	0.32 412	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.19 627

ADLNet	0.28 525	0.15 455	0.42 424	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.23 509	0.53 570	0.43 517	0.42 593	0.41 494	0.44 567	0.27 491	0.55 527	0.35 564	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.12 529

UNet	0.28 525	0.14 416	0.69 592	0.23 436	0.20 591	0.44 606	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.43 556	0.33 564	0.40 466	0.31 543	0.09 405	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

STTStereo	0.28 525	0.20 548	0.61 559	0.25 532	0.17 523	0.29 460	0.24 531	0.47 488	0.39 471	0.39 564	0.41 494	0.44 567	0.28 508	0.40 466	0.28 515	0.13 563	0.12 598	0.13 566	0.16 628	0.12 530	0.11 505

RASNet	0.28 525	0.14 416	0.44 447	0.22 376	0.18 545	0.32 509	0.19 371	0.48 501	0.38 461	0.29 388	0.43 524	0.47 582	0.37 591	0.79 639	0.36 570	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.09 435	0.07 191	0.07 247

HSM	0.28 525	0.16 484	0.35 319	0.20 246	0.15 466	0.33 520	0.19 371	0.53 570	0.37 446	0.36 526	0.38 461	0.67 662	0.31 554	0.89 661	0.23 468	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.08 333

DLCB_ROB	0.28 525	0.16 484	0.34 308	0.27 594	0.16 499	0.38 569	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.46 614	0.46 557	0.51 606	0.33 564	0.53 518	0.33 555	0.10 459	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.10 439	0.09 407

ACV-stereo	0.29 536	0.18 519	0.79 618	0.23 436	0.16 499	0.47 620	0.19 371	0.36 364	0.34 406	0.29 388	0.33 406	0.67 662	0.42 619	0.54 525	0.30 535	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.11 505

ff1	0.29 536	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.08 300	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.08 333

LL-Strereo	0.29 536	0.25 595	0.58 548	0.25 532	0.21 599	0.23 340	0.24 531	0.55 589	0.42 509	0.34 493	0.32 383	0.41 543	0.40 606	0.94 670	0.23 468	0.08 300	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.09 367	0.09 407

THIR-Stereo	0.29 536	0.12 292	0.41 414	0.19 169	0.11 193	0.28 438	0.72 699	0.32 294	0.35 422	0.37 534	0.65 640	0.34 476	0.50 645	0.57 542	0.45 609	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.07 247

psm_up	0.29 536	0.16 484	0.41 414	0.26 566	0.17 523	0.32 509	0.26 562	0.55 589	0.43 517	0.36 526	0.40 486	0.45 572	0.37 591	0.58 549	0.30 535	0.11 502	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.10 439	0.10 467

hitnet-ft	0.29 536	0.17 504	0.40 391	0.19 169	0.14 405	0.39 578	0.23 509	0.44 458	0.41 501	0.36 526	0.46 557	0.53 617	0.34 573	0.76 629	0.32 548	0.14 588	0.10 553	0.13 566	0.10 483	0.15 580	0.13 549

FADNet-RVC-Resample	0.29 536	0.25 595	0.93 651	0.26 566	0.16 499	0.32 509	0.21 454	0.47 488	0.39 471	0.35 510	0.38 461	0.33 467	0.27 491	0.53 518	0.24 480	0.10 459	0.10 553	0.14 593	0.13 591	0.13 548	0.16 594

iinet-f	0.30 543	0.18 519	1.03 665	0.20 246	0.15 466	0.44 606	0.22 482	0.45 468	0.37 446	0.35 510	0.44 535	0.41 543	0.34 573	0.34 426	0.40 589	0.10 459	0.09 520	0.08 266	0.08 327	0.13 548	0.11 505

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 543	0.20 548	0.70 598	0.21 304	0.17 523	0.46 614	0.27 569	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.55 604	0.43 556	0.30 537	0.46 484	0.38 574	0.09 405	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.11 489	0.10 467

SACVNet	0.30 543	0.20 548	0.41 414	0.25 532	0.18 545	0.34 534	0.25 548	0.52 558	0.40 489	0.41 583	0.44 535	0.46 580	0.32 561	0.71 607	0.25 490	0.13 563	0.10 553	0.12 544	0.12 563	0.16 588	0.17 607

ADLNet2	0.30 543	0.17 504	0.72 603	0.23 436	0.17 523	0.36 554	0.24 531	0.52 558	0.51 598	0.32 460	0.38 461	0.45 572	0.30 537	0.69 601	0.35 564	0.10 459	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.12 530	0.10 467

FADNet_RVC	0.30 543	0.28 616	0.83 631	0.23 436	0.15 466	0.30 480	0.17 271	0.49 511	0.37 446	0.30 420	0.38 461	0.30 440	0.27 491	0.52 511	0.31 543	0.14 588	0.14 620	0.14 593	0.16 628	0.21 639	0.23 661

TDLM	0.30 543	0.21 563	0.38 367	0.28 615	0.15 466	0.33 520	0.32 616	0.52 558	0.47 567	0.38 549	0.43 524	0.39 521	0.29 523	0.91 665	0.28 515	0.14 588	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.12 530	0.10 467

CVANet_RVC	0.30 543	0.19 535	0.41 414	0.26 566	0.16 499	0.33 520	0.26 562	0.52 558	0.47 567	0.40 574	0.46 557	0.43 556	0.31 554	0.89 661	0.26 504	0.14 588	0.09 520	0.14 593	0.13 591	0.14 566	0.10 467

mmx	0.31 550	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

xxx	0.31 550	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

fast-acv-ft	0.31 550	0.20 548	0.81 624	0.24 492	0.18 545	0.46 614	0.27 569	0.41 422	0.49 586	0.39 564	0.55 604	0.49 594	0.35 578	0.37 447	0.38 574	0.11 502	0.11 578	0.11 505	0.12 563	0.12 530	0.09 407

CrosDoStereo	0.31 550	0.10 148	0.49 491	0.18 111	0.12 271	0.22 317	1.11 722	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 631	0.28 412	0.46 633	0.61 566	0.57 633	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

DeepStereo_LL	0.31 550	0.10 148	0.49 491	0.18 111	0.12 271	0.22 317	1.11 722	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 631	0.28 412	0.46 633	0.61 566	0.57 633	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

FADNet-RVC	0.31 550	0.35 647	0.78 611	0.25 532	0.20 591	0.33 520	0.20 423	0.49 511	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.41 543	0.29 523	0.63 581	0.31 543	0.13 563	0.14 620	0.14 593	0.15 616	0.19 627	0.19 627

AANet_RVC	0.31 550	0.22 577	0.50 502	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.24 531	0.47 488	0.54 616	0.38 549	0.60 624	0.43 556	0.29 523	0.87 656	0.40 589	0.11 502	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.09 367	0.09 407

NVstereo2D	0.31 550	0.16 484	0.54 526	0.24 492	0.22 615	0.42 595	0.28 585	0.58 624	0.56 625	0.28 359	0.38 461	0.40 536	0.30 537	0.71 607	0.28 515	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.10 483	0.19 627	0.16 594

NOSS_ROB	0.31 550	0.20 548	0.35 319	0.24 492	0.16 499	0.32 509	0.19 371	0.52 558	0.48 577	0.33 473	0.36 437	0.42 552	0.28 508	0.93 668	0.24 480	0.19 649	0.20 666	0.24 659	0.22 661	0.17 605	0.17 607

z-ln-s-r	0.32 559	0.21 563	0.82 628	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.26 562	0.43 450	0.50 594	0.32 460	0.60 624	0.39 521	0.29 523	0.73 615	0.66 654	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.08 333

YMNet	0.32 559	0.22 577	0.58 548	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 625	0.56 611	0.51 606	0.30 537	0.39 458	0.40 589	0.13 563	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

YMNet_1	0.32 559	0.22 577	0.58 548	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 625	0.56 611	0.51 606	0.30 537	0.39 458	0.40 589	0.13 563	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

1111x	0.32 559	0.11 229	0.40 391	0.22 376	0.11 193	0.32 509	0.26 562	0.59 630	0.43 517	0.31 438	0.41 494	0.39 521	0.28 508	0.76 629	1.37 703	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.08 333

pcwnet_v2	0.32 559	0.15 455	1.26 685	0.23 436	0.18 545	0.32 509	0.18 322	0.59 630	0.60 636	0.36 526	0.45 547	0.35 490	0.29 523	0.36 444	0.25 490	0.14 588	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.15 585

FADNet	0.32 559	0.36 650	0.74 608	0.23 436	0.22 615	0.37 561	0.19 371	0.53 570	0.48 577	0.32 460	0.36 437	0.43 556	0.32 561	0.64 583	0.25 490	0.16 619	0.16 643	0.14 593	0.16 628	0.24 653	0.19 627

PS-NSSS	0.32 559	0.30 630	0.46 467	0.23 436	0.17 523	0.33 520	0.24 531	0.57 615	0.41 501	0.37 534	0.52 590	0.35 490	0.30 537	0.80 643	0.30 535	0.17 632	0.14 620	0.21 650	0.15 616	0.15 580	0.13 549

StereoDRNet	0.32 559	0.22 577	0.61 559	0.27 594	0.21 599	0.42 595	0.30 603	0.61 643	0.48 577	0.46 614	0.39 475	0.48 588	0.30 537	0.57 542	0.40 589	0.11 502	0.09 520	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.10 467

DISCO	0.32 559	0.13 362	0.51 512	0.25 532	0.16 499	0.48 626	0.25 548	0.50 522	0.57 628	0.37 534	0.45 547	0.62 646	0.36 582	0.64 583	0.49 620	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.11 505

Selective-IGEV-i16pc	0.33 568	0.10 148	1.71 703	0.21 304	0.14 405	0.74 673	0.31 608	0.42 436	0.41 501	0.21 281	0.32 383	0.26 386	0.14 248	0.71 607	0.19 376	0.14 588	0.10 553	0.08 266	0.09 435	0.11 489	0.11 505

TCMNet	0.33 568	0.23 586	0.72 603	0.29 618	0.30 664	0.40 584	0.28 585	0.50 522	0.47 567	0.37 534	0.45 547	0.40 536	0.29 523	0.60 559	0.39 582	0.14 588	0.13 610	0.15 609	0.14 606	0.17 605	0.15 585

HBP-ISP	0.33 568	0.30 630	0.72 603	0.22 376	0.16 499	0.32 509	0.22 482	0.54 579	0.44 532	0.41 583	0.49 572	0.33 467	0.38 595	0.73 615	0.25 490	0.18 643	0.19 661	0.24 659	0.20 650	0.16 588	0.13 549

AAGNet	0.33 568	0.11 229	0.37 348	0.25 532	0.16 499	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.35 510	0.35 427	0.27 396	0.30 537	0.44 478	2.66 724	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.08 277	0.06 147

DRN-Test	0.33 568	0.17 504	0.61 559	0.27 594	0.19 572	0.46 614	0.29 592	0.65 660	0.51 598	0.47 621	0.46 557	0.44 567	0.34 573	0.62 574	0.41 597	0.12 542	0.08 483	0.13 566	0.12 563	0.12 530	0.10 467

CBMV_ROB	0.33 568	0.18 519	0.53 523	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.20 423	0.51 539	0.45 544	0.51 633	0.55 604	0.45 572	0.42 619	0.71 607	0.32 548	0.18 643	0.19 661	0.23 657	0.21 653	0.14 566	0.15 585

XPNet_ROB	0.33 568	0.20 548	0.43 437	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.31 608	0.55 589	0.50 594	0.51 633	0.53 597	0.58 635	0.37 591	0.63 581	0.45 609	0.17 632	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.14 573

PSMNet_ROB	0.33 568	0.24 590	0.54 526	0.31 635	0.21 599	0.42 595	0.43 664	0.59 630	0.47 567	0.37 534	0.44 535	0.49 594	0.31 554	0.64 583	0.43 601	0.14 588	0.10 553	0.15 609	0.14 606	0.13 548	0.11 505

CBMV	0.33 568	0.21 563	0.54 526	0.23 436	0.13 354	0.42 595	0.33 627	0.53 570	0.48 577	0.52 639	0.49 572	0.50 602	0.41 610	0.56 538	0.31 543	0.15 603	0.16 643	0.18 636	0.16 628	0.13 548	0.13 549
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 577	0.29 623	0.91 647	0.26 566	0.21 599	0.47 620	0.31 608	0.54 579	0.54 616	0.44 606	0.52 590	0.50 602	0.35 578	0.39 458	0.39 582	0.11 502	0.11 578	0.10 446	0.09 435	0.14 566	0.13 549

xxxx	0.34 577	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.37 561	0.20 423	0.58 624	0.38 461	0.29 388	0.42 511	0.38 509	0.24 440	0.46 484	2.20 720	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.09 407

test_xeample	0.34 577	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.33 520	0.23 509	0.55 589	0.38 461	0.32 460	0.45 547	0.29 423	0.26 472	0.57 542	2.24 722	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.09 407

FINET	0.34 577	0.27 613	0.80 621	0.24 492	0.24 636	0.36 554	0.34 629	0.54 579	0.72 663	0.39 564	0.47 564	0.32 459	0.30 537	0.51 505	0.32 548	0.19 649	0.17 650	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

ETE_ROB	0.34 577	0.26 606	0.45 459	0.29 618	0.18 545	0.40 584	0.37 642	0.57 615	0.47 567	0.50 628	0.50 576	0.62 646	0.36 582	0.55 527	0.38 574	0.13 563	0.10 553	0.14 593	0.12 563	0.16 588	0.16 594

DStereoRT	0.35 582	0.13 362	0.51 512	0.25 532	0.16 499	0.42 595	0.19 371	0.48 501	0.39 471	0.30 420	0.39 475	0.24 354	0.39 601	0.64 583	0.30 535	0.08 300	0.07 391	1.54 727	0.41 694	0.08 277	0.11 505

GwcNet	0.35 582	0.23 586	0.88 643	0.25 532	0.24 636	0.48 626	0.27 569	0.55 589	0.57 628	0.38 549	0.52 590	0.51 606	0.32 561	0.60 559	0.41 597	0.13 563	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.13 548	0.14 573

RP	0.35 582	0.22 577	0.51 512	0.31 635	0.24 636	0.37 561	0.28 585	0.50 522	0.58 631	0.40 574	0.63 637	0.61 644	0.47 636	0.61 566	0.39 582	0.16 619	0.15 635	0.17 627	0.15 616	0.17 605	0.17 607

DANet	0.35 582	0.23 586	0.60 556	0.36 660	0.22 615	0.39 578	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.52 639	0.50 576	0.59 637	0.41 610	0.76 629	0.49 620	0.13 563	0.11 578	0.14 593	0.12 563	0.17 605	0.15 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 582	0.26 606	0.49 491	0.36 660	0.22 615	0.41 588	0.41 659	0.53 570	0.42 509	0.47 621	0.46 557	0.61 644	0.39 601	0.55 527	0.37 571	0.16 619	0.13 610	0.21 650	0.21 653	0.16 588	0.16 594

w-ln-seven-2	0.36 587	0.29 623	1.06 667	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.30 603	0.50 522	0.54 616	0.45 610	0.55 604	0.45 572	0.41 610	0.62 574	0.49 620	0.10 459	0.10 553	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.11 505

GASNet	0.36 587	0.46 671	0.88 643	0.34 649	0.23 628	0.35 549	0.22 482	0.60 639	0.53 612	0.40 574	0.37 446	0.45 572	0.30 537	0.79 639	0.35 564	0.15 603	0.10 553	0.14 593	0.14 606	0.22 646	0.12 529

Wz-Net-MNSev	0.36 587	0.26 606	0.79 618	0.26 566	0.21 599	0.59 654	0.38 648	0.55 589	0.56 625	0.48 625	0.54 600	0.53 617	0.36 582	0.60 559	0.44 606	0.11 502	0.09 520	0.11 505	0.11 524	0.15 580	0.13 549

APVNet	0.36 587	0.20 548	0.70 598	0.26 566	0.22 615	0.52 644	0.35 633	0.61 643	0.44 532	0.38 549	0.52 590	0.48 588	0.38 595	0.84 652	0.46 615	0.13 563	0.14 620	0.15 609	0.16 628	0.16 588	0.15 585

Syn2CoEx	0.36 587	0.31 637	0.78 611	0.34 649	0.21 599	0.41 588	0.28 585	0.61 643	0.49 586	0.42 593	0.56 611	0.45 572	0.44 624	0.69 601	0.38 574	0.17 632	0.14 620	0.15 609	0.12 563	0.13 548	0.12 529

FAT-Stereo	0.36 587	0.18 519	0.73 607	0.26 566	0.18 545	0.33 520	0.29 592	0.60 639	0.59 632	0.46 614	0.60 624	0.60 640	0.50 645	0.61 566	0.34 560	0.13 563	0.14 620	0.13 566	0.12 563	0.14 566	0.18 620

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 587	0.36 650	0.53 523	0.34 649	0.19 572	0.51 635	0.24 531	0.55 589	0.38 461	0.41 583	0.47 564	0.47 582	0.27 491	0.73 615	0.30 535	0.36 688	0.19 661	0.27 662	0.17 638	0.26 662	0.23 661

GANet	0.36 587	0.22 577	0.49 491	0.29 618	0.17 523	0.41 588	0.38 648	0.57 615	0.45 544	0.46 614	0.75 657	0.55 623	0.40 606	0.94 670	0.41 597	0.13 563	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.14 566	0.11 505

LALA_ROB	0.36 587	0.25 595	0.46 467	0.30 629	0.21 599	0.47 620	0.39 653	0.61 643	0.51 598	0.52 639	0.51 582	0.69 668	0.36 582	0.50 500	0.43 601	0.17 632	0.11 578	0.16 621	0.14 606	0.17 605	0.15 585

SGM-Forest	0.36 587	0.17 504	0.47 475	0.23 436	0.16 499	0.45 612	0.41 659	0.55 589	0.48 577	0.52 639	0.60 624	0.52 612	0.41 610	0.85 653	0.50 626	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.15 616	0.15 580	0.15 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 597	0.41 666	0.66 585	0.46 680	0.41 678	0.34 534	0.25 548	0.57 615	0.45 544	0.39 564	0.52 590	0.43 556	0.33 564	0.41 468	0.29 527	0.25 668	0.14 620	0.33 682	0.21 653	0.31 675	0.22 654

Anonymous_2	0.37 597	0.21 563	0.47 475	0.20 246	0.21 599	0.42 595	0.26 562	0.38 383	0.29 341	0.33 473	0.30 358	0.44 567	0.38 595	0.36 444	0.29 527	0.26 669	0.29 687	0.44 690	1.41 728	0.34 679	0.21 648

AF-Net	0.37 597	0.26 606	0.56 540	0.32 641	0.23 628	0.41 588	0.29 592	0.61 643	0.64 647	0.42 593	0.68 646	0.65 657	0.49 643	0.57 542	0.44 606	0.15 603	0.11 578	0.19 644	0.14 606	0.15 580	0.13 549

stereogan	0.37 597	0.17 504	0.65 580	0.27 594	0.22 615	0.62 660	0.26 562	0.59 630	0.63 646	0.43 599	0.60 624	0.67 662	0.42 619	0.68 599	0.35 564	0.13 563	0.14 620	0.14 593	0.12 563	0.19 627	0.17 607

Nwc_Net	0.37 597	0.25 595	0.68 591	0.31 635	0.24 636	0.44 606	0.30 603	0.65 660	0.50 594	0.37 534	0.69 650	0.58 635	0.45 627	0.60 559	0.40 589	0.15 603	0.12 598	0.19 644	0.21 653	0.14 566	0.13 549

RYNet	0.37 597	0.18 519	0.59 554	0.25 532	0.28 655	0.61 658	0.32 616	0.59 630	0.59 632	0.41 583	0.38 461	0.57 632	0.39 601	0.87 656	0.53 631	0.11 502	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.18 619	0.18 620

PA-Net	0.37 597	0.28 616	0.83 631	0.31 635	0.28 655	0.39 578	0.42 662	0.51 539	0.55 622	0.34 493	0.42 511	0.41 543	0.36 582	0.79 639	0.49 620	0.12 542	0.23 677	0.16 621	0.23 663	0.12 530	0.18 620
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 604	0.12 292	0.38 367	0.42 674	3.88 730	0.21 285	0.17 271	0.35 345	0.28 322	0.20 267	0.20 236	0.23 339	0.15 268	0.28 363	0.16 281	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

S-Stereo	0.38 604	0.20 548	1.05 666	0.27 594	0.22 615	0.38 569	0.32 616	0.55 589	0.66 650	0.39 564	0.59 619	0.49 594	0.41 610	0.75 624	0.40 589	0.12 542	0.15 635	0.13 566	0.13 591	0.16 588	0.21 648

ADCRef	0.38 604	0.24 590	0.88 643	0.26 566	0.21 599	0.49 631	0.27 569	0.52 558	0.48 577	0.50 628	0.58 616	0.35 490	0.47 636	0.48 491	1.29 702	0.09 405	0.08 483	0.12 544	0.12 563	0.11 489	0.11 505

PWC_ROB	0.38 604	0.29 623	0.69 592	0.25 532	0.20 591	0.38 569	0.19 371	0.58 624	0.67 653	0.57 652	0.85 669	0.51 606	0.40 606	0.71 607	0.52 629	0.13 563	0.09 520	0.14 593	0.10 483	0.17 605	0.14 573

PWCDC_ROB	0.38 604	0.30 630	0.60 556	0.33 647	0.20 591	0.42 595	0.19 371	0.58 624	0.89 684	0.42 593	1.26 692	0.36 495	0.34 573	0.50 500	0.38 574	0.18 643	0.11 578	0.11 505	0.09 435	0.19 627	0.13 549

Selective-IGEV-i16pb	0.39 609	0.12 292	2.18 707	0.21 304	0.15 466	0.68 667	0.32 616	0.56 605	0.57 628	0.25 323	0.44 535	0.33 467	0.21 391	0.80 643	0.25 490	0.14 588	0.10 553	0.09 364	0.10 483	0.12 530	0.13 549

aanetorigin	0.39 609	0.29 623	1.09 670	0.24 492	0.19 572	0.28 438	0.37 642	0.33 309	0.47 567	0.94 688	0.82 666	0.52 612	0.54 651	0.49 496	0.50 626	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.16 588	0.15 585

RGC	0.39 609	0.32 642	0.64 578	0.34 649	0.27 650	0.40 584	0.29 592	0.57 615	0.53 612	0.45 610	0.64 639	0.62 646	0.45 627	0.72 613	0.39 582	0.15 603	0.15 635	0.21 650	0.20 650	0.18 619	0.19 627

NCC-stereo	0.39 609	0.25 595	0.69 592	0.32 641	0.28 655	0.46 614	0.36 638	0.65 660	0.52 607	0.40 574	0.57 614	0.56 627	0.47 636	0.73 615	0.45 609	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 670	0.16 588	0.16 594

edge stereo	0.39 609	0.22 577	0.81 624	0.27 594	0.22 615	0.37 561	0.24 531	0.56 605	0.54 616	0.53 645	0.60 624	0.71 671	0.50 645	0.78 637	0.40 589	0.16 619	0.14 620	0.19 644	0.14 606	0.16 588	0.17 607

Abc-Net	0.39 609	0.25 595	0.69 592	0.32 641	0.28 655	0.46 614	0.36 638	0.65 660	0.52 607	0.40 574	0.57 614	0.56 627	0.47 636	0.73 615	0.45 609	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 670	0.16 588	0.16 594
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 609	0.28 616	0.78 611	0.27 594	0.18 545	0.49 631	0.22 482	0.59 630	0.84 682	0.55 649	0.53 597	0.49 594	0.36 582	0.67 598	0.82 668	0.13 563	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.17 605	0.17 607

SQANet	0.40 616	0.48 675	0.67 586	0.48 682	0.39 675	0.48 626	0.22 482	0.51 539	0.43 517	0.40 574	0.47 564	0.47 582	0.33 564	0.54 525	0.32 548	0.36 688	0.15 635	0.40 688	0.21 653	0.45 688	0.31 679

UDG	0.40 616	0.46 671	0.49 491	0.40 672	0.35 672	0.47 620	0.27 569	0.54 579	0.47 567	0.39 564	0.45 547	0.59 637	0.44 624	0.46 484	0.39 582	0.26 669	0.19 661	0.48 692	0.22 661	0.34 679	0.26 670

DDUNet	0.41 618	0.50 680	0.48 485	0.44 677	0.39 675	0.46 614	0.32 616	0.50 522	0.43 517	0.45 610	0.52 590	0.57 632	0.36 582	0.48 491	0.33 555	0.33 685	0.21 668	0.55 696	0.25 670	0.37 683	0.32 682

222	0.41 618	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.36 554	0.20 423	0.57 615	0.39 471	0.35 510	0.44 535	0.30 440	0.27 491	0.55 527	3.56 727	0.11 502	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.09 407

NaN_ROB	0.41 618	0.28 616	0.62 567	0.30 629	0.19 572	0.51 635	0.47 675	0.58 624	0.59 632	0.56 650	0.47 564	0.49 594	0.41 610	1.21 694	0.64 651	0.12 542	0.18 656	0.12 544	0.13 591	0.11 489	0.14 573

w-ln-seven	0.42 621	0.30 630	1.18 678	0.26 566	0.22 615	0.58 651	0.31 608	0.62 651	0.81 674	0.58 653	0.61 631	0.53 617	0.36 582	0.57 542	0.65 653	0.11 502	0.10 553	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.13 549

test_sample9	0.42 621	0.19 535	0.50 502	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.66 594	0.91 675	0.23 657	1.82 729	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

SDNR	0.42 621	0.21 563	0.82 628	0.21 304	0.18 545	1.27 705	0.17 271	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.81 664	0.38 509	0.27 491	1.19 691	0.38 574	0.23 657	0.24 679	0.17 627	0.13 591	0.17 605	0.20 639

ccnet	0.42 621	0.31 637	0.48 485	0.27 594	0.32 668	0.60 657	0.32 616	0.65 660	0.46 562	0.53 645	0.66 642	0.56 627	0.45 627	0.72 613	0.61 644	0.26 669	0.19 661	0.24 659	0.21 653	0.26 662	0.22 654

SHD	0.42 621	0.27 613	0.81 624	0.31 635	0.25 644	0.42 595	0.22 482	0.66 666	0.94 693	0.63 660	0.60 624	0.59 637	0.47 636	0.59 555	0.58 638	0.15 603	0.13 610	0.16 621	0.16 628	0.20 636	0.22 654

Wz-Net-SNSev	0.43 626	0.41 666	1.27 686	0.30 629	0.21 599	0.44 606	0.41 659	0.61 643	0.65 648	0.46 614	0.65 640	0.62 646	0.39 601	0.74 623	0.59 639	0.12 542	0.11 578	0.12 544	0.13 591	0.16 588	0.14 573

XQC	0.43 626	0.37 655	0.96 656	0.34 649	0.25 644	0.53 645	0.34 629	0.60 639	0.73 666	0.51 633	0.46 557	0.57 632	0.47 636	0.70 604	0.72 659	0.17 632	0.12 598	0.18 636	0.15 616	0.25 655	0.23 661

CC-Net-ROB	0.43 626	0.47 673	0.65 580	0.37 666	0.23 628	0.51 635	0.29 592	0.66 666	0.49 586	0.46 614	0.51 582	0.48 588	0.38 595	0.96 674	0.35 564	0.34 686	0.23 677	0.55 696	0.25 670	0.31 675	0.20 639

GANetREF_RVC	0.43 626	0.47 673	0.69 592	0.38 668	0.20 591	0.51 635	0.48 679	0.66 666	0.66 650	0.46 614	0.46 557	0.50 602	0.44 624	0.90 664	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.32 679	0.18 644	0.27 667	0.22 654
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
FBW_ROB	0.43 626	0.26 606	0.54 526	0.31 635	0.20 591	0.51 635	0.32 616	0.70 677	0.60 636	0.59 654	0.55 604	0.65 657	0.41 610	1.40 704	0.51 628	0.13 563	0.17 650	0.21 650	0.16 628	0.17 605	0.18 620

PDISCO_ROB	0.43 626	0.30 630	0.67 586	0.43 675	0.36 673	0.67 665	0.32 616	0.72 680	0.76 668	0.43 599	0.53 597	0.63 654	0.40 606	0.66 594	0.47 617	0.21 654	0.12 598	0.21 650	0.19 648	0.25 655	0.20 639

WQFJA1++	0.44 632	0.07 4	0.63 570	0.18 111	0.13 354	0.15 62	0.11 26	0.20 76	0.11 13	2.05 722	0.12 75	0.23 339	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 734	0.07 247

z-mn7	0.44 632	0.40 662	1.09 670	0.25 532	0.18 545	0.61 658	0.34 629	0.56 605	0.93 691	0.43 599	0.96 678	0.53 617	0.39 601	0.94 670	0.59 639	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.14 566	0.13 549

DeepPrunerF	0.44 632	0.29 623	1.29 688	0.33 647	0.30 664	0.35 549	0.36 638	0.62 651	1.15 704	0.40 574	0.44 535	0.39 521	0.41 610	0.80 643	0.52 629	0.18 643	0.14 620	0.23 657	0.21 653	0.17 605	0.17 607

ADCP+	0.45 635	0.24 590	1.15 677	0.25 532	0.22 615	0.56 647	0.39 653	0.54 579	0.51 598	0.44 606	0.51 582	0.46 580	0.52 650	0.56 538	1.89 716	0.10 459	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.14 566	0.13 549

PASM	0.45 635	0.35 647	0.90 646	0.35 658	0.33 669	0.39 578	0.38 648	0.50 522	0.61 640	0.52 639	0.51 582	0.62 646	0.45 627	0.93 668	0.48 618	0.26 669	0.29 687	0.29 674	0.33 683	0.29 673	0.26 670

DStereoO	0.46 637	0.32 642	0.51 512	0.36 660	0.29 663	0.38 569	0.45 668	0.55 589	0.60 636	0.47 621	0.49 572	0.48 588	0.73 681	0.59 555	0.69 657	0.81 712	0.18 656	0.38 685	0.19 648	0.46 689	0.20 639

zh-mn7	0.46 637	0.45 670	1.48 694	0.25 532	0.19 572	0.44 606	0.29 592	0.56 605	0.82 675	0.65 664	0.96 678	0.49 594	0.38 595	0.88 659	0.63 649	0.12 542	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.13 548	0.14 573

G-Net	0.46 637	0.25 595	0.86 640	0.34 649	0.28 655	0.90 689	0.35 633	0.47 488	0.45 544	0.68 667	1.22 690	0.64 656	0.60 662	0.61 566	0.57 633	0.16 619	0.14 620	0.17 627	0.13 591	0.22 646	0.19 627

GCST	0.47 640	0.60 689	0.57 543	1.04 714	0.48 688	0.38 569	0.11 26	0.40 408	0.32 382	0.41 583	0.34 416	0.29 423	0.17 325	0.46 484	0.19 376	0.69 704	0.42 699	0.79 709	0.62 712	0.62 697	0.46 694

ADCL	0.47 640	0.22 577	1.00 660	0.27 594	0.19 572	0.74 673	0.64 694	0.54 579	0.69 658	0.56 650	0.71 651	0.55 623	0.60 662	0.60 559	1.43 704	0.11 502	0.09 520	0.13 566	0.13 591	0.14 566	0.14 573

DPSNet	0.47 640	0.24 590	0.93 651	0.27 594	0.20 591	0.75 676	0.57 688	0.84 695	0.79 672	0.47 621	0.51 582	0.60 640	0.69 677	0.87 656	0.71 658	0.16 619	0.13 610	0.12 544	0.10 483	0.25 655	0.21 648

zh-sn7	0.48 643	0.51 682	1.43 693	0.29 618	0.20 591	0.47 620	0.39 653	0.57 615	0.62 642	0.52 639	0.81 664	0.52 612	0.56 655	1.05 683	0.87 672	0.12 542	0.13 610	0.13 566	0.13 591	0.17 605	0.16 594

ADCPNet	0.48 643	0.29 623	1.60 699	0.27 594	0.23 628	0.70 671	0.38 648	0.53 570	0.51 598	0.51 633	0.59 619	0.67 662	0.56 655	0.60 559	1.14 690	0.15 603	0.18 656	0.14 593	0.23 663	0.19 627	0.19 627

MDST_ROB	0.48 643	0.14 416	0.95 654	0.30 629	0.21 599	1.33 708	0.32 616	0.77 685	0.56 625	1.06 696	0.71 651	0.49 594	0.35 578	1.26 697	0.38 574	0.13 563	0.11 578	0.16 621	0.13 591	0.12 530	0.12 529

AANet	0.49 646	0.42 668	1.56 697	0.22 376	0.19 572	0.39 578	0.25 548	0.52 558	0.92 688	0.92 685	0.93 676	0.84 678	0.67 674	0.59 555	0.59 639	0.15 603	0.11 578	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

test_sample8	0.49 646	0.19 535	0.50 502	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.55 589	0.34 406	0.62 658	0.38 461	1.15 693	0.67 674	0.66 594	0.91 675	0.23 657	1.82 729	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

SuperB	0.49 646	0.28 616	2.23 708	0.23 436	0.15 466	0.41 588	0.32 616	0.47 488	0.82 675	0.43 599	0.50 576	0.33 467	0.45 627	0.68 599	1.08 685	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.98 718	0.14 573

ADCMid	0.49 646	0.34 645	1.13 675	0.26 566	0.21 599	0.51 635	0.37 642	0.57 615	0.54 616	0.75 675	0.66 642	0.62 646	0.64 673	0.64 583	1.68 709	0.13 563	0.12 598	0.17 627	0.17 638	0.20 636	0.17 607

psmorigin	0.50 650	0.25 595	3.03 717	0.24 492	0.19 572	0.38 569	0.22 482	0.50 522	0.44 532	0.64 662	0.68 646	0.71 671	0.51 648	0.85 653	0.45 609	0.14 588	0.17 650	0.13 566	0.14 606	0.16 588	0.21 648

CSAN	0.50 650	0.35 647	0.78 611	0.36 660	0.23 628	0.56 647	0.59 691	0.61 643	0.70 660	0.64 662	0.78 661	0.65 657	0.60 662	1.38 703	0.62 646	0.21 654	0.17 650	0.20 648	0.20 650	0.18 619	0.18 620

SGM_RVC	0.50 650	0.19 535	0.50 502	0.25 532	0.15 466	0.69 668	0.39 653	0.68 674	0.82 675	0.95 690	0.84 668	1.13 690	0.76 682	1.16 690	0.60 643	0.16 619	0.16 643	0.16 621	0.16 628	0.16 588	0.17 607
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 650	0.20 548	0.78 611	0.24 492	0.26 648	0.39 578	0.30 603	0.51 539	0.50 594	0.54 647	1.23 691	2.52 719	0.37 591	0.77 635	0.95 678	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.10 439	0.08 333

Wz-Net-TNSev	0.51 654	0.58 687	1.61 701	0.25 532	0.21 599	0.65 662	0.45 668	0.63 658	0.69 658	0.51 633	0.54 600	0.71 671	0.60 662	1.00 679	0.77 663	0.15 603	0.15 635	0.13 566	0.15 616	0.21 639	0.20 639

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 654	0.50 680	0.86 640	0.39 670	0.24 636	0.84 684	0.55 686	0.56 605	0.62 642	0.60 655	0.68 646	0.62 646	0.42 619	1.13 689	0.43 601	0.23 657	0.27 683	0.27 662	0.35 685	0.25 655	0.29 675

AnyNet_C32	0.51 654	0.40 662	1.10 674	0.29 618	0.28 655	0.59 654	0.58 689	0.54 579	0.60 636	0.62 658	0.66 642	0.54 621	0.54 651	0.78 637	1.74 713	0.15 603	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.20 636	0.20 639

WCMA_ROB	0.51 654	0.21 563	0.65 580	0.25 532	0.21 599	0.58 651	0.32 616	0.54 579	0.55 622	0.95 690	1.40 697	1.28 697	0.81 687	0.73 615	0.62 646	0.18 643	0.15 635	0.15 609	0.15 616	0.19 627	0.19 627

WZ-Net	0.52 658	0.38 660	1.90 704	0.30 629	0.24 636	0.57 650	0.48 679	0.62 651	0.78 671	0.50 628	0.71 651	0.68 666	0.54 651	0.98 678	0.84 669	0.13 563	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.19 627	0.20 639

SANet	0.53 659	0.28 616	0.96 656	0.26 566	0.15 466	0.69 668	0.44 667	0.67 671	1.34 708	0.67 666	0.98 681	0.94 683	0.71 679	0.89 661	0.76 660	0.14 588	0.12 598	0.12 544	0.11 524	0.17 605	0.16 594

Consistency-Raft	0.55 660	0.48 675	1.02 663	0.45 678	0.49 689	0.49 631	0.47 675	0.72 680	0.72 663	0.45 610	0.82 666	0.47 582	0.60 662	0.50 500	0.63 649	0.39 692	0.39 697	0.44 690	0.51 702	0.52 691	0.37 685

anonymity	0.56 661	0.54 685	0.70 598	0.47 681	0.61 699	0.56 647	0.43 664	0.69 675	0.49 586	0.63 660	0.55 604	0.54 621	0.60 662	0.61 566	0.57 633	0.55 697	0.53 708	0.50 693	0.54 706	0.51 690	0.56 699

MFN_U_SF_RVC	0.56 661	0.51 682	1.19 679	0.38 668	0.22 615	0.69 668	0.27 569	0.80 690	0.67 653	0.73 671	0.74 656	0.87 679	0.61 671	0.81 647	0.76 660	0.29 680	0.27 683	0.32 679	0.37 689	0.32 678	0.31 679

SAMSARA	0.56 661	0.39 661	0.80 621	0.60 694	0.46 686	1.00 693	1.23 725	0.67 671	0.68 656	0.71 670	0.54 600	0.89 682	0.57 658	0.81 647	0.62 646	0.19 649	0.22 672	0.18 636	0.18 644	0.27 667	0.25 668

otaku	0.57 664	0.62 691	0.87 642	0.63 696	0.44 684	0.73 672	0.37 642	0.65 660	0.66 650	0.51 633	0.75 657	0.66 661	0.45 627	0.69 601	0.46 615	0.53 694	0.34 693	0.55 696	0.35 685	0.60 696	0.45 691

Ntro	0.58 665	0.64 692	0.92 649	0.66 697	0.50 690	0.77 677	0.36 638	0.66 666	0.70 660	0.50 628	0.59 619	0.65 657	0.51 648	0.75 624	0.45 609	0.56 698	0.32 691	0.56 699	0.34 684	0.63 698	0.46 694

PVD	0.58 665	0.34 645	0.84 636	0.39 670	0.31 667	0.59 654	0.47 675	0.80 690	1.25 705	0.92 685	1.09 684	0.79 675	0.82 688	0.85 653	0.76 660	0.21 654	0.18 656	0.22 656	0.18 644	0.27 667	0.35 684

ADCS	0.58 665	0.40 662	1.35 691	0.29 618	0.24 636	0.55 646	0.45 668	0.67 671	0.83 679	0.76 676	0.71 651	0.68 666	0.60 662	0.76 629	2.23 721	0.16 619	0.16 643	0.16 621	0.17 638	0.22 646	0.22 654

MeshStereo	0.58 665	0.27 613	0.67 586	0.22 376	0.17 523	0.66 664	0.37 642	0.78 686	0.61 640	1.47 718	1.30 693	1.65 705	0.79 684	1.12 688	0.59 639	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.14 606	0.17 605	0.14 573
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
MSMD_ROB	0.60 669	0.33 644	0.61 559	0.30 629	0.25 644	0.86 686	0.35 633	0.55 589	0.67 653	1.10 698	1.49 702	1.76 708	0.97 698	0.88 659	0.49 620	0.23 657	0.21 668	0.27 662	0.27 678	0.25 655	0.24 666

DGSMNet	0.61 670	0.29 623	0.91 647	0.51 687	0.70 704	0.62 660	1.38 726	0.59 630	0.55 622	0.37 534	0.61 631	0.52 612	0.33 564	0.65 590	0.43 601	0.53 694	0.60 715	0.67 701	0.61 711	0.63 698	0.61 709

FCDSN-DC	0.63 671	0.31 637	0.61 559	0.36 660	0.30 664	0.65 662	0.37 642	0.66 666	0.68 656	1.14 700	1.54 705	1.71 707	1.26 707	0.92 666	0.64 651	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.27 667	0.27 674
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 671	0.37 655	2.40 712	0.26 566	0.25 644	0.38 569	0.49 681	0.41 422	1.06 698	1.38 707	0.87 673	0.62 646	0.95 695	0.65 590	1.65 708	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.11 524	0.19 627	0.17 607

AnyNet_C01	0.65 673	0.58 687	2.60 715	0.32 641	0.26 648	0.88 687	0.61 692	0.63 658	0.62 642	0.68 667	0.96 678	0.76 674	0.60 662	0.96 674	1.43 704	0.16 619	0.16 643	0.17 627	0.17 638	0.23 649	0.23 661

DispFullNet	0.66 674	0.89 706	1.59 698	0.77 702	1.21 721	0.51 635	0.23 509	0.59 630	0.72 663	0.69 669	0.61 631	0.69 668	0.91 694	0.79 639	0.48 618	0.27 674	0.12 598	0.73 704	0.30 682	0.65 701	0.40 688

NVStereoNet_ROB	0.67 675	0.49 679	0.83 631	0.48 682	0.40 677	0.51 635	0.46 671	0.70 677	0.77 670	0.84 680	1.72 710	1.02 688	0.83 689	1.23 695	0.79 666	0.32 684	0.38 696	0.40 688	0.46 696	0.36 682	0.41 689
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 676	0.64 692	1.06 667	0.45 678	0.27 650	1.40 712	0.58 689	0.78 686	0.92 688	0.84 680	0.86 670	0.88 681	0.68 676	1.33 702	0.68 656	0.37 690	0.29 687	0.34 683	0.36 688	0.43 686	0.37 685

SPS-STEREO	0.69 677	0.61 690	0.98 658	0.52 690	0.57 696	0.74 673	0.50 682	0.78 686	0.62 642	0.95 690	0.86 670	0.94 683	0.70 678	1.01 680	0.87 672	0.58 700	0.51 705	0.50 693	0.50 701	0.55 693	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 678	0.30 630	0.69 592	0.32 641	0.27 650	0.81 683	0.39 653	0.79 689	0.82 675	1.41 710	1.58 707	1.98 710	1.26 707	1.02 681	0.77 663	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.26 662	0.26 670

FC-DCNN v2	0.71 679	0.30 630	0.67 586	0.32 641	0.27 650	0.84 684	0.39 653	0.84 695	0.85 683	1.44 714	1.64 708	2.09 712	1.28 709	1.06 684	0.80 667	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.26 662	0.25 668

RainbowNet	0.72 680	0.89 706	1.02 663	0.82 704	0.63 701	0.78 680	0.52 683	0.81 692	0.93 691	0.60 655	0.79 662	0.80 676	0.60 662	0.80 643	0.57 633	0.78 710	0.55 711	0.78 707	0.49 699	0.76 708	0.58 702

ACVNet_1	0.72 680	0.81 701	1.37 692	0.72 700	0.53 694	0.77 677	0.42 662	0.85 698	0.90 686	0.74 674	0.75 657	1.32 699	0.72 680	1.02 681	0.55 632	0.54 696	0.31 690	0.71 703	0.35 685	0.64 700	0.45 691

ACVNet-4b	0.72 680	0.81 701	1.33 690	0.72 700	0.50 690	0.80 682	0.31 608	0.71 679	0.80 673	0.50 628	0.72 655	0.95 685	0.43 623	0.96 674	1.20 698	1.13 724	0.21 668	0.76 706	0.45 695	0.65 701	0.46 694

MFMNet_re	0.72 680	0.76 699	0.99 659	0.62 695	0.70 704	0.77 677	0.67 695	0.75 683	0.83 679	0.78 678	0.86 670	0.69 668	0.78 683	0.71 607	0.61 644	0.66 703	0.59 714	0.61 700	0.58 710	0.68 704	0.71 713

ELAS_RVC	0.74 684	0.36 650	1.00 660	0.37 666	0.33 669	0.88 687	0.93 714	0.83 694	1.08 700	1.35 705	1.33 696	1.24 695	1.33 711	1.06 684	0.95 678	0.27 674	0.25 681	0.29 674	0.27 678	0.30 674	0.30 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 684	0.36 650	0.85 639	0.36 660	0.33 669	1.36 709	0.77 705	0.93 699	0.92 688	1.41 710	1.53 704	1.16 694	1.17 703	0.95 673	1.03 682	0.26 669	0.25 681	0.28 670	0.28 681	0.31 675	0.30 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 686	0.44 669	1.98 705	0.49 685	0.16 499	0.58 651	0.31 608	0.81 692	0.83 679	0.41 583	0.52 590	0.98 687	0.58 659	4.97 731	1.03 682	0.11 502	0.07 391	0.10 446	0.24 665	0.27 667	0.26 670

RTS	0.78 687	0.48 675	4.68 722	0.34 649	0.28 655	1.12 697	0.46 671	0.62 651	1.03 695	0.73 671	0.89 674	0.60 640	0.59 660	1.61 707	1.16 694	0.14 588	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 627

RTSA	0.78 687	0.48 675	4.68 722	0.34 649	0.28 655	1.12 697	0.46 671	0.62 651	1.03 695	0.73 671	0.89 674	0.60 640	0.59 660	1.61 707	1.16 694	0.14 588	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 627

DStereoSA	0.81 689	0.37 655	1.08 669	0.51 687	0.65 702	0.67 665	1.44 727	0.74 682	1.06 698	0.54 647	1.67 709	0.49 594	1.78 717	0.96 674	1.69 711	0.28 677	0.43 700	0.27 662	0.51 702	0.40 685	0.58 702

DStereoFS	0.84 690	0.66 694	0.80 621	0.53 691	0.50 690	1.23 703	0.55 686	0.94 700	1.32 707	0.89 682	1.32 694	1.04 689	2.32 724	1.29 700	1.14 690	0.31 683	0.35 694	0.30 676	0.39 692	0.34 679	0.60 705

SGM+DAISY	0.87 691	0.66 694	1.30 689	0.51 687	0.60 698	1.03 694	0.84 711	0.76 684	0.73 666	1.39 708	1.51 703	1.31 698	1.22 705	1.11 686	1.08 685	0.57 699	0.53 708	0.51 695	0.51 702	0.54 692	0.61 709

ACVNet_2	0.89 692	0.87 705	1.25 684	0.82 704	0.62 700	0.97 692	0.62 693	1.14 705	1.42 710	1.00 693	1.40 697	1.47 702	0.84 690	1.11 686	0.66 654	0.61 701	0.43 700	0.78 707	0.49 699	0.75 707	0.52 697

IMH-64-1	0.91 693	0.86 703	0.84 636	0.97 709	0.75 706	0.92 690	0.71 697	1.27 706	1.10 701	0.89 682	1.45 699	1.14 691	0.96 696	1.19 691	0.84 669	0.74 707	0.51 705	0.97 712	0.55 707	0.84 710	0.60 705

IMH-64	0.91 693	0.86 703	0.84 636	0.97 709	0.75 706	0.92 690	0.71 697	1.27 706	1.10 701	0.89 682	1.45 699	1.14 691	0.96 696	1.19 691	0.84 669	0.74 707	0.51 705	0.97 712	0.55 707	0.84 710	0.60 705

MonStereo1	0.93 695	0.56 686	0.82 628	0.69 698	0.58 697	1.37 710	0.35 633	0.94 700	1.25 705	0.93 687	1.90 713	1.52 703	2.10 721	1.27 698	0.77 663	0.69 704	0.33 692	0.75 705	0.47 698	0.70 705	0.57 701

U	1.00 696	0.09 91	0.21 134	0.21 304	3.68 728	6.12 731	0.14 115	0.21 93	0.21 203	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.07 131	0.05 39	5.42 738	2.90 736	0.07 191	0.06 147

PWCK	1.00 696	1.17 718	1.70 702	0.91 707	0.41 678	1.19 701	0.92 713	1.10 703	1.14 703	1.16 701	1.14 687	1.25 696	0.88 693	1.75 713	1.04 684	0.87 715	0.50 703	0.87 710	0.53 705	0.96 717	0.52 697

WAO-7	1.01 698	0.89 706	0.93 651	0.83 706	0.66 703	1.18 699	0.81 709	1.40 710	1.57 714	1.11 699	1.76 712	1.45 701	1.19 704	1.50 706	1.14 690	0.61 701	0.62 718	0.70 702	0.68 714	0.66 703	0.60 705

MADNet+	1.01 698	1.16 717	4.72 724	0.70 699	0.47 687	1.24 704	0.96 715	0.97 702	0.89 684	0.65 664	0.77 660	0.87 679	0.85 692	2.09 717	1.68 709	0.38 691	0.39 697	0.31 678	0.27 678	0.43 686	0.39 687

MultiAttention	1.02 700	0.13 362	0.43 437	0.35 658	0.43 681	5.36 727	1.71 728	0.69 675	0.53 612	0.36 526	0.63 637	0.55 623	0.22 408	7.60 735	0.43 601	0.09 405	0.06 250	0.14 593	0.24 665	0.26 662	0.30 676

IMH	1.05 701	0.95 710	1.00 660	1.01 711	0.78 709	1.11 696	0.68 696	1.38 709	1.43 711	1.00 693	1.72 710	1.43 700	1.14 700	1.73 712	0.89 674	1.09 721	0.55 711	0.99 714	0.57 709	0.87 712	0.62 711

WAO-6	1.07 702	0.93 709	0.92 649	0.96 708	0.78 709	1.28 706	0.75 702	1.34 708	2.00 718	1.02 695	1.54 705	1.59 704	1.22 705	1.31 701	1.14 690	0.78 710	0.55 711	1.02 716	0.75 719	0.83 709	0.69 712

LVE	1.13 703	1.02 711	1.28 687	1.01 711	0.80 712	1.29 707	0.81 709	1.47 713	1.96 716	1.07 697	1.90 713	1.90 709	1.01 699	1.48 705	0.91 675	0.93 718	0.61 717	0.94 711	0.69 715	0.87 712	0.75 717

JetBlue	1.14 704	0.76 699	2.36 710	0.59 693	0.75 706	3.04 723	1.78 729	1.11 704	0.90 686	0.94 688	1.10 685	1.66 706	1.28 709	2.09 717	1.72 712	0.43 693	0.36 695	0.38 685	0.38 691	0.58 695	0.56 699

Dean	1.17 705	1.04 713	1.49 696	1.03 713	0.78 709	1.20 702	0.77 705	1.48 714	1.96 716	1.28 703	1.99 716	2.15 713	1.14 700	1.25 696	1.00 681	0.81 712	0.60 715	1.01 715	0.69 715	0.92 716	0.74 716

SGM-ForestM	1.36 706	0.28 616	0.79 618	0.26 566	0.16 499	2.26 720	1.00 717	1.42 711	1.46 713	2.38 724	2.05 717	5.95 732	2.66 726	2.95 722	2.46 723	0.17 632	0.18 656	0.18 636	0.18 644	0.15 580	0.18 620

xyz-stereo	1.40 707	0.10 148	17.09 744	0.18 111	0.07 3	4.78 726	0.18 322	0.29 250	0.34 406	0.36 526	2.81 724	0.40 536	0.29 523	0.56 538	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.06 158	0.06 104	0.05 35

MANE	1.41 708	0.36 650	0.74 608	0.43 675	0.41 678	2.16 719	0.80 707	2.39 727	3.38 723	2.22 723	3.06 725	3.54 725	2.73 727	2.15 719	1.94 718	0.28 677	0.27 683	0.30 676	0.46 696	0.28 672	0.34 683

TorneroNet-64	1.43 709	1.03 712	1.20 680	1.10 715	0.86 715	2.26 720	0.73 700	1.84 719	3.84 728	1.25 702	2.25 721	2.69 721	1.42 712	1.76 714	1.43 704	0.76 709	0.50 703	1.09 717	0.66 713	1.23 722	0.76 718

notaker	1.45 710	1.34 721	1.48 694	1.40 722	1.07 719	1.18 699	0.85 712	1.48 714	1.40 709	1.51 719	3.46 726	2.40 718	1.81 718	1.76 714	1.45 707	1.11 722	0.69 723	1.38 724	0.87 722	1.31 724	0.97 722

WAO-8	1.46 711	1.10 715	1.09 670	1.10 715	0.84 713	2.06 716	0.75 702	1.84 719	3.83 726	1.44 714	2.21 719	2.15 713	1.43 713	3.17 723	1.19 696	0.91 716	0.65 720	1.09 717	0.79 720	0.90 714	0.71 713

Venus	1.46 711	1.10 715	1.09 670	1.10 715	0.84 713	2.06 716	0.75 702	1.84 719	3.83 726	1.44 714	2.21 719	2.15 713	1.43 713	3.17 723	1.19 696	0.91 716	0.65 720	1.09 717	0.79 720	0.90 714	0.71 713

UNDER WATER-64	1.55 713	1.19 719	2.52 713	1.31 720	0.95 717	2.12 718	1.21 724	1.45 712	3.19 722	1.43 713	1.32 694	2.64 720	2.04 720	1.63 709	1.83 714	1.11 722	0.67 722	1.28 722	0.92 723	1.19 719	1.02 723

UNDER WATER	1.59 714	1.22 720	2.36 710	1.38 721	1.03 718	1.67 715	1.10 721	1.54 717	3.63 724	1.44 714	1.47 701	2.85 722	2.25 723	1.67 710	1.94 718	1.06 720	0.62 718	1.31 723	0.93 724	1.21 721	1.02 723

LSM	1.64 715	0.40 662	2.56 714	2.02 726	17.61 743	0.51 635	0.52 683	0.61 643	0.76 668	0.82 679	1.11 686	0.63 654	0.54 651	0.75 624	0.49 620	0.16 619	0.24 679	0.18 636	0.21 653	0.25 655	2.42 730

LE_ROB	1.76 716	0.20 548	2.68 716	0.48 682	0.52 693	0.78 680	0.96 715	0.84 695	6.61 733	7.40 736	2.08 718	2.08 711	4.83 729	1.27 698	3.79 728	0.10 459	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ktn	1.77 717	1.36 722	1.22 681	1.43 723	1.14 720	1.52 713	1.08 720	1.51 716	3.96 729	2.77 727	4.69 728	3.35 724	1.46 715	1.69 711	1.25 700	1.43 726	0.77 725	1.45 725	0.99 725	1.32 725	0.96 720

KSHMR	1.89 718	1.36 722	1.60 699	1.47 724	1.22 722	1.38 711	1.06 719	1.79 718	5.97 732	1.42 712	5.65 731	2.98 723	1.14 700	2.23 720	1.20 698	1.27 725	1.12 727	1.46 726	1.10 727	1.32 725	1.15 725

TorneroNet	2.22 719	1.08 714	1.24 683	1.14 719	0.90 716	5.58 728	0.80 707	2.12 724	8.69 735	2.58 725	5.42 730	3.88 726	1.97 719	1.78 716	1.87 715	0.86 714	0.54 710	1.15 721	0.74 718	1.23 722	0.85 719

MADNet++	2.26 720	1.80 725	2.06 706	2.13 728	1.97 726	2.61 722	1.79 730	2.38 726	2.16 719	2.75 726	2.65 723	2.38 717	2.43 725	3.17 723	3.21 725	2.17 729	1.95 731	1.94 730	1.63 729	2.06 728	2.01 729

JetRed	2.30 721	2.64 727	6.12 727	1.12 718	1.38 724	5.85 730	3.29 731	1.99 722	1.67 715	1.98 721	1.95 715	2.16 716	1.60 716	2.48 721	4.10 729	1.05 719	1.60 728	1.09 717	1.01 726	1.67 727	1.28 726

light-stereo	2.37 722	0.69 696	3.61 718	3.84 730	3.41 727	4.04 724	0.31 608	2.13 725	1.45 712	3.61 728	6.33 732	6.90 735	0.63 672	4.83 730	1.28 701	0.71 706	0.74 724	0.32 679	0.39 692	1.20 720	0.96 720

HanzoNet	2.97 723	1.69 724	2.29 709	1.74 725	1.33 723	1.53 714	1.03 718	1.99 722	2.64 721	5.51 732	5.16 729	5.90 731	6.82 734	4.32 729	3.29 726	3.16 732	2.02 733	1.92 728	2.87 735	2.24 729	1.89 728

coex-ft	3.44 724	0.73 698	48.55 758	0.24 492	0.19 572	0.50 634	0.43 664	0.47 488	2.40 720	7.03 735	1.20 689	0.97 686	2.23 722	0.73 615	1.92 717	0.12 542	0.15 635	0.14 593	0.12 563	0.21 639	0.43 690

TCMNet-wrong-test	4.29 725	5.57 732	4.65 721	11.33 740	10.39 736	5.73 729	4.48 734	4.13 731	1.02 694	1.91 720	2.39 722	6.16 733	3.62 728	3.84 728	4.50 731	1.99 728	0.47 702	1.97 731	1.69 730	5.69 736	4.31 735

DPSimNet_ROB	4.34 726	4.23 728	6.89 729	3.67 729	3.68 728	4.75 725	5.21 735	2.67 728	3.68 725	5.82 733	3.95 727	5.57 728	6.72 733	3.46 727	4.48 730	4.05 736	2.88 734	4.68 737	3.12 737	3.69 731	3.62 734

tt	4.71 727	0.10 148	3.94 719	2.06 727	1.53 725	10.14 736	16.88 739	9.27 739	4.98 730	1.39 708	1.02 682	4.68 727	4.90 730	3.35 726	5.86 734	5.76 737	9.15 745	2.24 733	2.53 733	3.10 730	1.32 727

BEATNet-Init1	4.73 728	2.61 726	13.29 743	0.58 692	0.53 694	10.12 735	3.33 732	4.83 732	5.01 731	8.75 737	8.51 734	14.08 746	7.60 736	7.70 736	5.34 732	0.28 677	0.28 686	0.34 683	0.37 689	0.57 694	0.45 691

Selective-IGEV-i1pa	5.57 729	7.99 734	4.76 725	0.80 703	0.45 685	12.99 737	3.60 733	9.25 738	7.43 734	6.97 734	9.87 738	8.94 736	7.26 735	14.66 747	5.65 733	3.55 733	1.08 726	1.93 729	0.72 717	0.73 706	2.79 732

USTest	6.88 730	5.23 731	5.63 726	7.22 734	7.29 731	14.34 739	22.76 740	8.48 736	9.32 736	5.42 731	6.39 733	6.29 734	6.64 732	6.92 734	8.62 737	1.94 727	3.29 735	2.16 732	2.55 734	3.85 732	3.29 733

EDNetEfficientorigin	7.51 731	0.52 684	140.47 760	0.25 532	0.17 523	0.42 595	0.29 592	0.47 488	1.03 695	1.28 703	1.02 682	0.83 677	0.84 690	0.75 624	0.99 680	0.10 459	0.09 520	0.12 544	0.10 483	0.21 639	0.22 654

DGTPSM_ROB	8.34 732	5.10 729	10.37 741	5.31 732	10.18 734	8.33 732	23.60 744	6.06 734	13.41 744	4.90 729	10.87 742	5.65 729	10.44 737	6.17 732	12.59 738	3.74 734	7.55 738	3.69 734	7.26 742	4.14 733	7.46 738

DPSMNet_ROB	8.40 733	5.11 730	10.49 742	5.58 733	10.25 735	8.34 733	23.62 745	6.07 735	13.45 745	4.93 730	10.88 743	5.66 730	10.44 737	6.24 733	12.64 739	3.98 735	7.61 739	3.76 735	7.30 743	4.20 734	7.51 739

DLNR_Zeroshot_test	10.44 734	12.10 743	19.93 746	106.08 759	23.66 755	0.14 44	0.13 80	3.22 729	0.17 110	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 83	0.31 405	0.15 252	2.36 730	0.06 250	0.07 165	0.07 242	39.70 759	0.06 147

DLNR-FE	10.45 735	12.13 744	19.94 747	106.10 760	23.12 754	0.14 44	0.13 80	3.28 730	0.17 110	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 83	0.31 405	0.15 252	2.41 731	0.06 250	0.07 165	0.07 242	40.22 760	0.06 147

iinet-test	10.78 736	9.29 735	9.70 731	10.48 735	10.68 737	17.98 744	25.98 746	12.57 743	13.39 742	9.64 741	10.10 739	10.06 738	10.61 740	11.22 743	12.70 740	6.40 739	7.74 740	5.68 739	6.69 738	7.47 737	7.30 736

IINet	10.78 736	9.29 735	9.70 731	10.48 735	10.68 737	17.98 744	25.98 746	12.57 743	13.39 742	9.64 741	10.10 739	10.06 738	10.61 740	11.22 743	12.70 740	6.40 739	7.74 740	5.68 739	6.69 738	7.47 737	7.30 736

LRCNet_RVC	10.90 738	14.34 746	9.35 730	15.35 741	8.04 733	1.08 695	0.34 629	8.78 737	0.70 660	12.63 746	16.05 746	9.85 737	6.54 731	8.57 737	6.34 735	20.27 756	5.40 737	23.70 754	21.88 755	14.87 745	13.83 746

DPSM_ROB	11.49 739	9.87 741	10.35 739	11.13 738	11.31 739	19.11 747	27.51 749	13.37 746	14.21 747	10.31 743	11.06 744	10.96 744	11.27 745	11.96 745	13.59 743	6.78 741	8.19 743	6.03 741	7.09 740	7.93 739	7.73 741

DPSM	11.49 739	9.87 741	10.35 739	11.13 738	11.31 739	19.11 747	27.51 749	13.37 746	14.21 747	10.31 743	11.06 744	10.96 744	11.27 745	11.96 745	13.59 743	6.78 741	8.19 743	6.03 741	7.09 740	7.93 739	7.73 741

xxxxx1	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

tt_ll	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

ff	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

PML	16.10 744	12.82 745	6.78 728	5.23 731	7.76 732	33.92 751	66.56 761	5.30 733	10.28 737	26.12 760	68.59 761	20.51 748	13.49 747	10.06 738	6.78 736	5.96 738	2.00 732	6.04 743	2.18 732	8.96 741	2.60 731

Anonymous_1	16.62 745	9.35 737	9.84 733	10.66 737	14.64 741	18.66 746	27.12 748	12.64 745	13.51 746	10.76 745	10.30 741	10.13 740	10.60 739	11.06 742	12.74 742	15.87 754	7.74 740	16.92 752	43.48 758	58.66 761	7.68 740

HaxPig	17.72 746	20.22 756	19.73 745	16.53 742	16.51 742	9.27 734	9.33 736	14.34 748	13.27 741	18.65 748	18.70 747	17.35 747	16.77 748	17.04 748	16.45 748	22.05 757	20.89 757	22.27 753	21.53 754	21.29 754	22.13 758

MEDIAN_ROB	21.21 747	24.62 758	23.47 756	19.58 743	19.65 747	13.22 738	10.96 737	17.88 749	17.00 749	22.14 759	22.02 750	20.86 749	20.36 749	21.06 749	19.71 749	25.63 758	24.13 758	26.21 755	25.20 756	25.17 755	25.38 759

RAFT-FEzeroshot	23.10 748	19.88 751	20.56 748	22.49 748	22.75 750	38.38 752	55.50 757	26.84 753	28.66 754	20.60 754	22.10 751	22.05 752	22.74 752	24.00 752	27.37 756	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.28 746	15.96 748	15.54 750

RAFT-FE	23.10 748	19.88 751	20.56 748	22.49 748	22.75 750	38.38 752	55.50 757	26.84 753	28.66 754	20.60 754	22.10 751	22.05 752	22.74 752	24.00 752	27.37 756	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.28 746	15.96 748	15.54 750

CasAABBNet	23.10 748	19.86 749	20.64 750	22.47 747	22.73 748	38.41 755	55.50 757	26.89 756	28.70 756	20.61 756	22.15 753	22.08 755	22.75 754	23.99 750	27.36 754	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.27 745	15.95 746	15.53 749

FlowAnything	23.14 751	19.87 750	20.79 751	22.50 751	22.74 749	38.39 754	55.46 754	26.89 756	28.72 757	20.77 758	22.29 756	22.07 754	22.72 751	23.99 750	27.41 758	13.60 749	16.55 756	12.15 748	14.36 750	15.97 750	15.52 748

Hybrid-DGEV	23.16 752	19.94 754	20.96 753	22.49 748	22.75 750	38.51 757	55.52 760	27.09 760	28.90 760	20.58 753	22.25 754	22.00 751	22.80 756	24.11 755	27.33 753	13.60 749	16.47 750	12.14 744	14.30 749	15.95 746	15.54 750

Selective-RAFT-Error	23.16 752	19.93 753	20.87 752	22.54 752	22.81 753	38.52 758	55.47 755	27.01 759	28.83 758	20.66 757	22.25 754	22.09 756	22.80 756	24.09 754	27.36 754	13.61 751	16.48 751	12.15 748	14.28 746	15.99 751	15.57 753

fast-reg	23.64 754	20.51 757	23.42 755	23.22 753	24.75 757	38.73 759	55.47 755	26.85 755	28.86 759	20.12 751	21.73 748	21.64 750	22.22 750	24.30 757	27.54 759	13.91 753	16.52 755	14.85 751	15.62 751	16.91 753	15.71 754

LSM0	24.24 755	19.98 755	22.32 754	24.22 754	40.14 760	38.48 756	55.20 753	26.95 758	28.57 753	20.49 752	21.83 749	22.26 757	22.75 754	24.22 756	27.30 752	13.66 752	16.32 749	12.19 750	14.15 744	16.10 752	17.66 755

AVERAGE_ROB	25.43 756	29.06 759	27.24 757	24.63 755	24.20 756	17.73 743	12.61 738	22.29 752	21.39 752	26.79 761	26.16 759	25.20 758	24.64 760	25.07 758	23.53 750	29.96 759	28.40 759	30.60 756	29.58 757	29.72 756	29.84 760

RSGM-EC	29.65 757	17.75 747	10.04 734	35.31 756	33.15 758	26.42 749	46.65 751	19.89 750	17.74 750	18.92 749	23.36 757	30.14 759	23.59 758	41.87 759	45.99 760	59.56 760	34.38 760	33.25 760	20.37 752	34.97 757	19.60 756

acva	29.65 757	17.75 747	10.04 734	35.31 756	33.15 758	26.42 749	46.65 751	19.89 750	17.74 750	18.92 749	23.36 757	30.14 759	23.59 758	41.87 759	45.99 760	59.56 760	34.38 760	33.25 760	20.37 752	34.97 757	19.60 756

Selective-IGEV-i16pa	30.47 759	41.93 760	4.02 720	0.49 685	0.37 674	96.94 761	0.74 701	60.26 762	58.76 761	17.24 747	64.39 760	38.26 761	49.53 761	106.11 762	26.15 751	19.96 755	3.42 736	4.39 736	1.81 731	0.39 684	14.22 747

test_example2	101.33 760	108.28 761	68.15 759	98.43 758	106.93 761	89.75 760	102.43 762	36.80 761	97.65 762	129.04 762	130.15 762	65.26 762	66.62 762	92.11 761	80.24 762	144.10 762	199.48 762	81.81 762	103.01 762	125.01 762	101.27 761

GS-Stereo							0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

FSD					0.24 636	0.27 418	0.27 569	0.31 282	0.29 341	0.26 336	0.27 320	0.28 412	0.27 491	0.28 363	0.26 504	0.23 657	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.25 655

ccccc		256.29 762		354.40 761	364.36 762	149.10 762		152.89 763		153.93 763		164.00 763		268.02 763		390.55 763	349.22 763	244.59 763	219.82 763	412.30 763

ASD4		6.65 733

Low-res two-view benchmark