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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.05 7	0.05 35

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 139	0.14 3	0.10 135	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 125	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 74	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 224	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 97	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.11 196	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.05 35

LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.12 123	0.11 510	0.11 583	0.05 1	0.06 161	0.05 7	0.12 535

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 92	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 224	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	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 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 151	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 106	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.14 10	0.16 81	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 237	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 113	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 50	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 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	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 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 139	0.15 7	0.11 196	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 99	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.05 35

LACA1	0.09 1	0.10 151	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 113	0.10 135	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.10 135	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 99	0.16 172	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 113	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 191	0.13 215	0.14 36	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
AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 186	0.12 123	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 125	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.18 113	0.13 357	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 237	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 593	0.24 671

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.17 31	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.12 135	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 134	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 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 87	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 397	0.14 36	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 125	0.10 6	0.06 50	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 57	0.08 29	0.16 111	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.07 3	0.15 66	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 196	0.16 26	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.17 31	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.10 473
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 660	0.36 344	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 210	0.10 6	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 658	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 294	0.17 74	0.22 380	0.10 135	0.15 66	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.20 210	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

over v1	0.11 50	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.06 1	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 252	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 135	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 156	0.16 26	0.10 135	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.18 44	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 107	0.19 172	0.16 504	0.12 27	0.15 171	0.18 44	0.18 134	0.11 65	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.23 267	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 644	0.06 151

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 136	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.12 273	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 184	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.12 165	0.15 76	0.14 221	0.13 571	0.09 524	0.09 373	0.10 490	0.11 494	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.07 3	0.17 150	0.13 80	0.18 44	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.11 49	0.08 306	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 348	0.72 704	0.70 603	0.17 57	0.08 29	0.15 66	0.15 171	0.18 44	0.16 81	0.13 136	0.12 77	0.09 30	0.08 16	0.16 106	0.13 182	0.35 694	0.04 2	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.23 666

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 232	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.19 56	0.17 111	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.08 338

over-8	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.20 249	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	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 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 232	0.32 284	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.11 99	0.11 128	0.19 186	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 232	0.35 324	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.07 194	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 136	0.16 172	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 632

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 294	0.21 139	0.18 113	0.11 196	0.24 371	0.12 40	0.19 56	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.11 99	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

zero-FE	0.16 231	0.08 44	0.81 629	0.19 172	0.18 551	0.12 27	0.15 171	0.19 56	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.21 237	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 632	0.06 151

asd	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.10 135	0.16 111	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.09 30	0.10 86	0.18 154	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4w-stereo	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.08 5	0.11 128	0.16 106	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.15 66	0.17 276	0.19 56	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.19 56	0.19 154	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.11 128	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 632

UniTT-Stereo	0.14 178	0.10 151	0.30 260	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.13 80	0.19 56	0.18 134	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.11 128	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.06 151

over-9	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.19 172	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.19 172	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.09 16	0.14 191	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 365	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.09 30	0.13 215	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 151	0.26 206	0.18 113	0.09 60	0.14 46	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

WQFJA1++	0.44 639	0.07 4	0.63 575	0.18 113	0.13 357	0.15 66	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 734	0.12 77	0.23 343	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 741	0.07 251

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 172	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 123	0.07 134	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
BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 111	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 165	0.13 16	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.19 223	0.10 61	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.09 371	0.08 338

Zero-FE251	0.14 178	0.09 92	0.24 182	0.17 57	0.09 60	0.20 256	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 665	0.13 97	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 151

2.5w	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.20 77	0.15 68	0.12 99	0.13 97	0.10 61	0.09 39	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

AIO_rvc	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.13 157	0.08 16	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

mms	0.13 136	0.11 232	0.19 107	0.19 172	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.17 191	0.14 191	0.09 39	0.24 283	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

ours_stereo	0.13 136	0.11 232	0.23 172	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.18 327	0.20 77	0.19 154	0.13 136	0.18 214	0.14 191	0.10 86	0.23 267	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 178	0.11 232	0.32 284	0.19 172	0.11 196	0.18 178	0.17 276	0.20 77	0.22 225	0.14 167	0.24 294	0.15 213	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.10 444	0.06 151

LoS_RVC	0.13 136	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.19 223	0.12 135	0.15 272	0.17 125	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 535

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 218	0.19 172	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 232	0.44 452	0.21 308	0.08 29	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.16 81	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.13 215	0.18 154	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.19 172	0.07 3	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.20 249	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.12 135	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 151	0.21 139	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.21 94	0.17 111	0.12 99	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.21 94	0.20 184	0.10 39	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

252Zero-FE	0.14 178	0.07 4	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.21 94	0.19 154	0.77 685	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

4.25_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 74	0.15 7	0.11 196	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.16 81	0.11 65	0.15 152	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.18 327	0.21 94	0.18 134	0.11 65	0.17 191	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

WCG-NET	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.08 29	0.18 178	0.17 276	0.21 94	0.28 326	0.18 257	0.21 255	0.15 213	0.12 165	0.18 154	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

U	1.00 703	0.09 92	0.21 139	0.21 308	3.68 735	6.12 743	0.14 116	0.21 94	0.21 206	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	5.42 750	2.90 748	0.07 194	0.06 151

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.20 249	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 294	0.28 235	0.19 172	0.08 29	0.17 150	0.15 171	0.22 112	0.18 134	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.08 29	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.19 154	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	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 34	0.13 80	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 151	0.32 284	0.16 26	0.08 29	0.17 150	0.10 10	0.22 112	0.19 154	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 338

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 150	0.09 4	0.22 112	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.09 30	0.11 128	0.19 186	0.13 182	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 77	0.12 135	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.06 151

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.12 99	0.19 223	0.15 213	0.11 128	0.13 16	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.06 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 419	0.19 107	0.26 573	0.09 60	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.18 134	0.12 99	0.11 54	0.10 61	0.13 215	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

HUF	0.15 215	0.11 232	0.38 372	0.17 57	0.11 196	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.20 184	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.11 128	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.20 673	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.14 578

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.19 376	0.22 112	0.16 81	0.14 167	0.11 54	0.13 157	0.10 86	0.24 283	0.18 345	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151
1: 1. 1
tt45	0.14 178	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.23 348	0.18 327	0.22 112	0.17 111	0.15 190	0.13 97	0.14 191	0.10 86	0.30 402	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

fffy	0.14 178	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.13 215	0.25 313	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

rvit_stereo_0083	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.17 276	0.22 112	0.34 412	0.16 219	0.21 255	0.19 280	0.16 297	0.21 237	0.16 283	0.11 510	0.10 558	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0081	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0082	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.10 10	0.22 112	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.19 376	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.19 223	0.21 309	0.11 128	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151

CAS	0.15 215	0.07 4	0.21 139	0.41 680	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.15 190	0.19 223	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 182	0.29 687	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.14 578

CREStereo++_RVC	0.15 215	0.08 44	0.26 206	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.13 80	0.22 112	0.30 362	0.21 287	0.30 365	0.13 157	0.11 128	0.16 106	0.15 256	0.07 134	0.04 2	0.06 53	0.15 623	0.06 107	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
XX-TBD	0.15 215	0.18 522	0.28 235	0.22 380	0.10 135	0.22 323	0.15 171	0.22 112	0.27 307	0.22 297	0.26 318	0.14 191	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

FAST (zero-shot)	0.14 178	0.10 151	0.22 156	0.23 440	0.26 654	0.14 46	0.15 171	0.23 135	0.15 68	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.09 524	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.09 413

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.14 167	0.19 223	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new	0.13 136	0.11 232	0.30 260	0.20 249	0.13 357	0.20 256	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.15 272	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.13 357	0.20 256	0.16 224	0.23 135	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.13 215	0.13 16	0.12 123	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 74	0.18 113	0.10 135	0.15 66	0.16 224	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.08 338

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.23 135	0.21 206	0.16 219	0.22 269	0.10 61	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 232	0.38 372	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.23 135	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 167	0.12 77	0.08 5	0.09 39	0.21 237	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

castereo++	0.13 136	0.10 151	0.18 92	0.18 113	0.10 135	0.27 426	0.13 80	0.23 135	0.23 251	0.11 65	0.13 97	0.16 235	0.10 86	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 369	0.08 44	0.23 172	0.19 172	0.19 578	0.28 446	0.24 538	0.23 135	0.21 206	0.20 273	0.23 280	0.28 419	0.49 650	0.26 332	0.18 345	0.09 413	0.08 487	0.18 643	0.13 598	0.17 610	0.17 612

rvit_stereo_0081_aga	0.16 231	0.14 419	0.28 235	0.21 308	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.23 135	0.24 269	0.17 238	0.21 255	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.14 221	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

RAStereo	0.13 136	0.12 294	0.27 218	0.22 380	0.11 196	0.15 66	0.18 327	0.23 135	0.23 251	0.13 136	0.17 191	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.17 57	0.08 29	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.26 296	0.18 257	0.19 223	0.20 295	0.12 165	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.23 135	0.18 134	0.13 136	0.13 97	0.15 213	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.17 191	0.13 157	0.16 297	0.16 106	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

CES	0.14 178	0.08 44	0.19 107	0.17 57	0.22 621	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.14 167	0.17 191	0.14 191	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.18 625

MC-Stereo	0.14 178	0.09 92	0.25 196	0.21 308	0.09 60	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.18 257	0.23 280	0.16 235	0.13 215	0.22 257	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

GLC_STEREO	0.15 215	0.10 151	0.24 182	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.23 135	0.27 307	0.17 238	0.20 240	0.17 247	0.11 128	0.23 267	0.16 283	0.07 134	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

TANstereo	0.15 215	0.09 92	0.28 235	0.16 26	0.08 29	0.25 391	0.14 116	0.23 135	0.28 326	0.24 321	0.30 365	0.16 235	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

DNSM	0.28 530	0.28 619	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.13 157	0.11 128	0.75 630	0.63 655	0.08 306	0.13 615	0.06 53	0.05 73	1.14 725	0.81 725

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.16 235	0.12 165	0.19 186	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

DNS	0.26 499	0.30 634	0.18 92	0.17 57	0.10 135	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.12 99	0.17 191	0.13 157	0.10 86	0.70 609	0.37 576	0.08 306	0.14 626	0.08 271	0.05 73	1.01 724	0.80 724

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 294	0.27 218	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 232	0.23 172	0.22 380	0.09 60	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.19 154	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.13 215	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 178	0.21 566	0.47 480	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.07 251

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 178	0.19 538	0.70 603	0.17 57	0.12 273	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.10 39	0.12 77	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.05 7	0.07 251

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.17 111	0.13 136	0.15 152	0.16 235	0.13 215	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 156	0.15 7	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.24 155	0.25 284	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.24 155	0.20 184	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

BStereo	0.13 136	0.10 151	0.42 429	0.18 113	0.11 196	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DVStereo	0.14 178	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.14 116	0.24 155	0.21 206	0.21 287	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

999	0.14 178	0.08 44	0.24 182	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.24 155	0.18 134	0.13 136	0.16 172	0.14 191	0.11 128	0.36 449	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 155	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.15 7	0.07 3	0.21 290	0.12 40	0.24 155	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.15 213	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

Weightmod_eth	0.16 231	0.11 232	0.20 125	0.21 308	0.13 357	0.20 256	0.18 327	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.25 306	0.19 280	0.17 329	0.25 313	0.14 221	0.16 627	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.05 35

Weightmod	0.16 231	0.12 294	0.19 107	0.20 249	0.10 135	0.24 371	0.17 276	0.25 175	0.21 206	0.18 257	0.29 349	0.19 280	0.15 272	0.27 352	0.16 283	0.09 413	0.10 558	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.10 135	0.17 150	0.15 171	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.22 269	0.19 280	0.11 128	0.20 210	0.14 221	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 175	0.21 206	0.12 99	0.15 152	0.09 30	0.14 252	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.13 34	0.16 224	0.25 175	0.21 206	0.11 65	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.15 152	0.17 247	0.12 165	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 178	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.16 219	0.16 172	0.18 260	0.13 215	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Lsterematch	0.18 278	0.13 365	0.33 301	0.19 172	0.10 135	0.23 348	0.17 276	0.25 175	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.24 358	0.21 397	0.23 267	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

FlowAnything_test	0.14 178	0.11 232	0.21 139	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.15 190	0.13 97	0.15 213	0.14 252	0.18 154	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.09 413

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.14 116	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.23 280	0.15 213	0.15 272	0.12 8	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

qwe	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.14 167	0.13 97	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.13 97	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 113	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.12 273	0.14 46	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

MaDis-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.26 206	0.19 172	0.14 409	0.16 111	0.13 80	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.14 137	0.14 191	0.11 128	0.17 125	0.17 316	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.14 3	0.08 29	0.22 323	0.15 171	0.25 175	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.14 191	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 215	0.08 44	0.23 172	0.15 7	0.09 60	0.23 348	0.16 224	0.25 175	0.23 251	0.17 238	0.21 255	0.16 235	0.14 252	0.22 257	0.13 182	0.29 687	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

over-6	0.12 87	0.13 365	0.19 107	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.11 26	0.26 197	0.16 81	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 215	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.15 171	0.26 197	0.20 184	0.11 65	0.12 77	0.10 61	0.13 215	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 107	0.15 7	0.16 504	0.10 18	0.12 40	0.26 197	0.23 251	0.13 136	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.17 57	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

GS-Stereo							0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

GASTEREO	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.23 440	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.19 186	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

MSCF	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.22 380	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 206	0.23 440	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.16 81	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.14 252	0.20 210	0.11 49	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

GCAP-Stereo	0.14 178	0.14 419	0.33 301	0.20 249	0.09 60	0.21 290	0.10 10	0.26 197	0.20 184	0.18 257	0.19 223	0.15 213	0.13 215	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.06 151

LoS	0.14 178	0.08 44	0.27 218	0.16 26	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.26 197	0.26 296	0.15 190	0.18 214	0.18 260	0.13 215	0.22 257	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.18 278	0.12 294	0.34 313	0.23 440	0.12 273	0.18 178	0.22 489	0.26 197	0.24 269	0.24 321	0.47 571	0.22 321	0.13 215	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.07 194	0.05 35

GMOStereo	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

error version	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

test-v	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

RAFT-345	0.21 369	0.10 151	0.46 472	0.22 380	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.26 197	0.25 284	0.27 354	0.66 649	0.21 309	0.16 297	0.55 532	0.21 429	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

test-2	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

S0	0.18 278	0.13 365	0.21 139	0.23 440	0.11 196	0.33 527	0.26 569	0.27 213	0.21 206	0.21 287	0.26 318	0.20 295	0.16 297	0.19 186	0.17 316	0.12 550	0.11 583	0.14 600	0.14 613	0.10 444	0.07 251

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

depthmonostereo	0.14 178	0.09 92	0.19 107	0.19 172	0.08 29	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.23 251	0.16 219	0.18 214	0.14 191	0.17 329	0.19 186	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

3w_stereo	0.12 87	0.11 232	0.18 92	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.07 2	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

2w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.14 137	0.08 5	0.11 128	0.13 16	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 252	0.11 232	0.26 206	0.16 26	0.09 60	0.27 426	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.22 297	0.28 335	0.21 309	0.22 415	0.37 452	0.22 451	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.07 251

MM-Stereo_test2	0.15 215	0.10 151	0.44 452	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.21 460	0.27 213	0.22 225	0.15 190	0.16 172	0.13 157	0.11 128	0.20 210	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.05 35

GCAP-BAT	0.21 369	0.08 44	1.22 686	0.29 625	0.43 688	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.16 81	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

H2IRNET	0.18 278	0.13 365	0.35 324	0.21 308	0.12 273	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.30 362	0.17 238	0.31 380	0.25 370	0.20 387	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.06 151

ff7	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

IGEVStereo-DCA	0.14 178	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

ffff	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

11t	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

plain	0.17 252	0.13 365	0.43 442	0.21 308	0.13 357	0.16 111	0.17 276	0.27 213	0.22 225	0.16 219	0.26 318	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.07 251

CASnet	0.14 178	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.22 297	0.20 240	0.15 213	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.11 512	0.09 444	0.08 282	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 348	0.08 44	1.14 681	0.29 625	0.43 688	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.13 80	0.27 213	0.21 206	0.13 136	0.10 41	0.15 213	0.09 39	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

ProNet	0.14 178	0.12 294	0.25 196	0.19 172	0.11 196	0.19 213	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.13 97	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.07 251

ccc-4	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

RAFT-RH_RVC	0.25 481	0.11 232	0.45 464	0.21 308	0.12 273	0.25 391	0.14 116	0.27 213	0.27 307	0.38 557	1.15 695	0.23 343	0.17 329	0.57 547	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.06 107	0.07 251

sCroCo_RVC	0.18 278	0.14 419	0.49 496	0.27 601	0.18 551	0.22 323	0.17 276	0.27 213	0.23 251	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.14 252	0.21 237	0.15 256	0.10 467	0.11 583	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

SE	0.16 231	0.14 419	0.19 107	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.20 273	0.27 327	0.15 213	0.17 329	0.15 76	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.08 338

DN	0.15 215	0.08 44	0.27 218	0.19 172	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.24 269	0.14 167	0.16 172	0.18 260	0.10 86	0.21 237	0.13 182	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.10 473

PSi22	0.14 178	0.13 365	0.29 249	0.19 172	0.09 60	0.17 150	0.12 40	0.28 236	0.23 251	0.13 136	0.14 137	0.22 321	0.13 215	0.29 386	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 194	0.06 151

Anonymus123	0.14 178	0.10 151	0.42 429	0.18 113	0.11 196	0.36 561	0.14 116	0.28 236	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

DA	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

GGEV	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

Reg-Stereo(zero)	0.16 231	0.07 4	0.36 344	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.14 116	0.28 236	0.24 269	0.22 297	0.20 240	0.24 358	0.18 360	0.21 237	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

rvit_stereo_0080	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

rvit_stereo_ft	0.17 252	0.14 419	0.30 260	0.25 539	0.14 409	0.17 150	0.21 460	0.28 236	0.26 296	0.16 219	0.19 223	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.17 316	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.07 251

whm_eth	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

MIF-Stereo (partial)	0.16 231	0.10 151	0.34 313	0.21 308	0.15 471	0.15 66	0.13 80	0.28 236	0.25 284	0.17 238	0.26 318	0.15 213	0.16 297	0.25 313	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.08 338

4D-IteraStereo	0.17 252	0.16 487	0.50 507	0.21 308	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.28 236	0.28 326	0.23 306	0.20 240	0.20 295	0.11 128	0.19 186	0.14 221	0.06 50	0.04 2	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.06 151

anonymousdsp	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

CroCo-Stereo Lap2	0.15 215	0.15 458	0.28 235	0.25 539	0.18 551	0.11 20	0.19 376	0.28 236	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

IGEV-Stereo	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEmStereo	0.26 499	0.09 92	0.47 480	0.19 172	0.12 273	0.30 487	0.25 555	0.28 236	0.36 442	0.36 534	0.58 623	0.25 370	0.48 649	0.53 523	0.44 612	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.07 251

DeepStereo_RVC	0.18 278	0.11 232	0.40 396	0.21 308	0.11 196	0.19 213	0.16 224	0.28 236	0.22 225	0.27 354	0.27 327	0.23 343	0.28 515	0.24 283	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.10 473

RT-Monster	0.15 215	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.14 409	0.20 256	0.11 26	0.29 253	0.32 388	0.24 321	0.22 269	0.17 247	0.13 215	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

xyz-stereo-finetune	0.16 231	0.12 294	0.23 172	0.16 26	0.08 29	0.23 348	0.20 429	0.29 253	0.31 376	0.19 265	0.22 269	0.19 280	0.15 272	0.29 386	0.20 402	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.06 151

xyz-stereo	1.40 714	0.10 151	17.09 756	0.18 113	0.07 3	4.78 733	0.18 327	0.29 253	0.34 412	0.36 534	2.81 736	0.40 543	0.29 530	0.56 543	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.06 161	0.06 107	0.05 35

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.29 253	0.18 134	0.11 65	0.16 172	0.13 157	0.09 39	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

rvit_0105_6	0.19 327	0.14 419	0.34 313	0.23 440	0.14 409	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.37 453	0.18 257	0.22 269	0.23 343	0.17 329	0.26 332	0.17 316	0.15 611	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

IGEV++	0.13 136	0.10 151	0.23 172	0.21 308	0.10 135	0.15 66	0.15 171	0.29 253	0.16 81	0.12 99	0.15 152	0.12 135	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

MyStereo07	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.29 253	0.21 206	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.13 215	0.25 313	0.13 182	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

DisPM	0.19 327	0.10 151	0.35 324	0.23 440	0.13 357	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.29 345	0.33 481	0.34 423	0.23 343	0.16 297	0.33 423	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.11 511

PFNet+	0.20 348	0.10 151	0.37 353	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.19 376	0.29 253	0.34 412	0.33 481	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.32 416	0.17 316	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.12 535

Patchmatch Stereo++	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338
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	0.18 278	0.11 232	0.35 324	0.23 440	0.11 196	0.24 371	0.20 429	0.29 253	0.26 296	0.26 344	0.25 306	0.25 370	0.18 360	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

PSM-adaLoss	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo_v2	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

HUI-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.22 257	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

iGMRVC	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

iRAFT	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

CRE-IMP	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.11 196	0.24 371	0.17 276	0.29 253	0.21 206	0.27 354	0.26 318	0.24 358	0.17 329	0.23 267	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.10 473

RAFT-IKP	0.18 278	0.12 294	0.37 353	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

GMStereo	0.19 327	0.25 598	0.40 396	0.21 308	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.29 253	0.40 496	0.25 331	0.23 280	0.16 235	0.15 272	0.25 313	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
S	0.19 327	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.31 380	0.20 295	0.20 387	0.18 154	0.17 316	0.12 550	0.09 524	0.15 616	0.16 635	0.11 494	0.12 535

SMOE	0.17 252	0.11 232	0.21 139	0.20 249	0.09 60	0.26 415	0.21 460	0.30 273	0.23 251	0.21 287	0.27 327	0.21 309	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.12 551	0.07 246	0.11 494	0.07 251

NLSM3	0.13 136	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.24 269	0.11 65	0.15 152	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.05 7	0.05 35

HART	0.15 215	0.11 232	0.30 260	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.16 224	0.30 273	0.19 154	0.15 190	0.25 306	0.17 247	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.07 397	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.06 151

SCV_C0	0.14 178	0.11 232	0.25 196	0.19 172	0.12 273	0.15 66	0.16 224	0.30 273	0.22 225	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.09 39	0.24 283	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.06 151

castereo	0.14 178	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.10 135	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.13 136	0.18 214	0.16 235	0.16 297	0.15 76	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 252	0.13 365	0.24 182	0.19 172	0.13 357	0.24 371	0.17 276	0.30 273	0.37 453	0.43 607	0.17 191	0.13 157	0.12 165	0.19 186	0.15 256	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

DCRE	0.20 348	0.13 365	0.40 396	0.21 308	0.15 471	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.22 297	0.80 670	0.23 343	0.16 297	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.07 397	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

test-3	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.26 344	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

test_1	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

AAGNet	0.33 575	0.11 232	0.37 353	0.25 539	0.16 504	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.35 518	0.35 434	0.27 403	0.30 544	0.44 483	2.66 731	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.08 282	0.06 151

AnonymousM	0.17 252	0.19 538	0.24 182	0.18 113	0.10 135	0.18 178	0.17 276	0.30 273	0.23 251	0.26 344	0.20 240	0.18 260	0.14 252	0.19 186	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.38 692	0.15 623	0.06 107	0.05 35

Hybrid-DGEV-03	0.20 348	0.14 419	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.26 415	0.16 224	0.31 285	0.27 307	0.32 468	0.58 623	0.23 343	0.15 272	0.23 267	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.06 151

FSD					0.24 642	0.27 426	0.27 576	0.31 285	0.29 345	0.26 344	0.27 327	0.28 419	0.27 498	0.28 367	0.26 509	0.23 664	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.25 660

SCV	0.14 178	0.14 419	0.24 182	0.21 308	0.11 196	0.15 66	0.16 224	0.31 285	0.18 134	0.11 65	0.15 152	0.13 157	0.10 86	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.12 40	0.31 285	0.24 269	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

LL-Strereo2	0.18 278	0.18 522	0.39 388	0.22 380	0.12 273	0.24 371	0.13 80	0.31 285	0.23 251	0.24 321	0.20 240	0.24 358	0.12 165	0.26 332	0.15 256	0.06 50	0.06 255	0.12 551	0.09 444	0.08 282	0.07 251

test_3	0.18 278	0.11 232	0.32 284	0.24 498	0.11 196	0.22 323	0.25 555	0.31 285	0.31 376	0.25 331	0.18 214	0.23 343	0.13 215	0.25 313	0.19 379	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

ASMatch	0.23 422	0.11 232	0.51 517	0.24 498	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.28 326	0.28 367	0.68 653	0.27 403	0.26 479	0.50 505	0.22 451	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.11 511

SST-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.37 353	0.24 498	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.24 269	0.34 501	0.33 413	0.29 430	0.25 469	0.56 543	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

RAFT_R40	0.21 369	0.10 151	0.37 353	0.24 498	0.13 357	0.18 178	0.18 327	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.33 413	0.30 447	0.24 447	0.55 532	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

Pruner-Stereo	0.19 327	0.11 232	0.34 313	0.29 625	0.12 273	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.32 390	0.25 370	0.15 272	0.24 283	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.09 413

TestStereo	0.21 369	0.19 538	0.40 396	0.25 539	0.10 135	0.22 323	0.21 460	0.31 285	0.31 376	0.23 306	0.34 423	0.22 321	0.18 360	0.62 579	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.11 494	0.06 151

RALCasStereoNet	0.18 278	0.15 458	0.33 301	0.21 308	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.31 285	0.25 284	0.21 287	0.29 349	0.22 321	0.15 272	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.10 558	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.16 224	0.32 297	0.22 225	0.15 190	0.17 191	0.20 295	0.13 215	0.14 36	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

UGAM	0.26 499	0.14 419	0.45 464	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.25 555	0.32 297	0.41 508	0.31 446	0.42 518	0.41 550	0.22 415	0.92 673	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.14 600	0.12 570	0.10 444	0.07 251

MSKI-zero shot	0.17 252	0.09 92	0.43 442	0.20 249	0.11 196	0.21 290	0.15 171	0.32 297	0.21 206	0.23 306	0.24 294	0.23 343	0.10 86	0.31 409	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

knoymous	0.17 252	0.09 92	0.32 284	0.17 57	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.27 403	0.16 297	0.23 267	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.09 371	0.09 413

Selective-RAFT	0.17 252	0.12 294	0.30 260	0.24 498	0.10 135	0.29 468	0.15 171	0.32 297	0.31 376	0.17 238	0.17 191	0.21 309	0.18 360	0.28 367	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.06 151

RAFT_CTSACE	0.21 369	0.16 487	0.41 419	0.25 539	0.15 471	0.22 323	0.24 538	0.32 297	0.28 326	0.33 481	0.51 589	0.29 430	0.17 329	0.32 416	0.13 182	0.06 50	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.06 151

UDGNet	0.23 422	0.31 642	0.38 372	0.24 498	0.14 409	0.24 371	0.18 327	0.32 297	0.43 524	0.29 396	0.28 335	0.24 358	0.19 376	0.29 386	0.20 402	0.15 611	0.07 397	0.21 657	0.11 531	0.14 571	0.10 473

dd	0.22 405	0.26 609	0.40 396	0.22 380	0.12 273	0.25 391	0.21 460	0.32 297	0.44 539	0.29 396	0.28 335	0.25 370	0.16 297	0.30 402	0.25 495	0.12 550	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

THIR-Stereo	0.29 543	0.12 294	0.41 419	0.19 172	0.11 196	0.28 446	0.72 706	0.32 297	0.35 429	0.37 542	0.65 647	0.34 483	0.50 652	0.57 547	0.45 615	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

CroCo-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.24 182	0.25 539	0.11 196	0.11 20	0.18 327	0.32 297	0.23 251	0.12 99	0.12 77	0.18 260	0.12 165	0.14 36	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151
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
rafts_anoy	0.18 278	0.15 458	0.35 324	0.22 380	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.23 306	0.25 306	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.12 570	0.09 371	0.08 338

iRaftStereo_RVC	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.20 273	0.25 306	0.18 260	0.12 165	0.20 210	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

raftrobust	0.16 231	0.13 365	0.29 249	0.22 380	0.15 471	0.19 213	0.13 80	0.32 297	0.26 296	0.26 344	0.20 240	0.19 280	0.17 329	0.21 237	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 252	0.14 419	0.32 284	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.25 331	0.33 413	0.20 295	0.17 329	0.19 186	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 252	0.10 151	0.37 353	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.32 297	0.28 326	0.23 306	0.23 280	0.27 403	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

GELT-Stereo	0.13 136	0.09 92	0.16 50	0.20 249	0.14 409	0.14 46	0.15 171	0.33 312	0.23 251	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.05 7	0.05 35

PStereo	0.26 499	0.37 660	0.34 313	0.21 308	0.13 357	0.25 391	0.25 555	0.33 312	0.47 574	0.26 344	0.17 191	0.29 430	0.34 580	0.35 440	0.37 576	0.23 664	0.15 642	0.17 634	0.13 598	0.23 654	0.21 653

TestStereo_HL2	0.18 278	0.14 419	0.34 313	0.17 57	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.29 349	0.19 280	0.17 329	0.39 463	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

GGDA	0.18 278	0.14 419	0.33 301	0.17 57	0.10 135	0.20 256	0.16 224	0.33 312	0.31 376	0.22 297	0.28 335	0.19 280	0.16 297	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

quiztm	0.15 215	0.15 458	0.25 196	0.22 380	0.14 409	0.17 150	0.17 276	0.33 312	0.21 206	0.18 257	0.21 255	0.14 191	0.10 86	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 252	0.10 151	0.39 388	0.23 440	0.11 196	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.06 151

rvit_0105_4	0.20 348	0.15 458	0.38 372	0.23 440	0.14 409	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.39 478	0.19 265	0.24 294	0.25 370	0.19 376	0.27 352	0.17 316	0.16 627	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

RAFT-Test	0.17 252	0.10 151	0.38 372	0.19 172	0.12 273	0.25 391	0.17 276	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.29 349	0.27 403	0.14 252	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

dad	0.28 530	0.31 642	0.44 452	0.21 308	0.14 409	0.30 487	0.20 429	0.33 312	0.49 593	0.44 614	0.44 542	0.45 579	0.21 397	0.41 473	0.26 509	0.20 659	0.11 583	0.20 655	0.11 531	0.14 571	0.10 473

DRaft	0.24 453	0.10 151	0.34 313	0.18 113	0.12 273	0.28 446	0.23 516	0.33 312	0.39 478	0.38 557	0.61 638	0.21 309	0.41 617	0.48 496	0.42 606	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.08 338

cross-raft	0.17 252	0.12 294	0.41 419	0.23 440	0.10 135	0.20 256	0.24 538	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.29 430	0.15 272	0.17 125	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

AFF-stereo	0.18 278	0.15 458	0.32 284	0.21 308	0.10 135	0.18 178	0.18 327	0.33 312	0.27 307	0.25 331	0.37 453	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

aanetorigin	0.39 616	0.29 627	1.09 675	0.24 498	0.19 578	0.28 446	0.37 649	0.33 312	0.47 574	0.94 696	0.82 673	0.52 619	0.54 658	0.49 501	0.50 632	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.16 593	0.15 590

TestStereo_HL3	0.21 369	0.13 365	0.77 615	0.17 57	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.34 325	0.20 184	0.27 354	0.38 468	0.23 343	0.19 376	0.41 473	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

IGEV-FE	0.18 278	0.10 151	0.65 585	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

FLISNet	0.20 348	0.13 365	0.33 301	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

CoSv	0.20 348	0.13 365	0.33 301	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

tg	0.16 231	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.15 171	0.34 325	0.24 269	0.20 273	0.25 306	0.19 280	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

model_zeroshot	0.17 252	0.11 232	0.39 388	0.20 249	0.12 273	0.24 371	0.15 171	0.34 325	0.22 225	0.30 428	0.20 240	0.22 321	0.12 165	0.24 283	0.14 221	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

DCVSM-stereo	0.24 453	0.13 365	0.52 524	0.20 249	0.14 409	0.26 415	0.13 80	0.34 325	0.34 412	0.41 591	0.33 413	0.47 589	0.29 530	0.30 402	0.22 451	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.12 535	0.15 590

AE-Stereo	0.17 252	0.11 232	0.31 275	0.24 498	0.14 409	0.23 348	0.18 327	0.34 325	0.29 345	0.15 190	0.25 306	0.21 309	0.13 215	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

IGEV_Zeroshot_test	0.18 278	0.10 151	0.65 585	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

HH	0.18 278	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

HanStereo	0.18 278	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

riskmin	0.18 278	0.09 92	0.34 313	0.18 113	0.12 273	0.24 371	0.16 224	0.34 325	0.28 326	0.21 287	0.23 280	0.33 474	0.24 447	0.23 267	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.10 444	0.10 473

ADStereo(finetuned)	0.19 327	0.13 365	0.49 496	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.31 561	0.21 237	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

CrosDoStereo	0.31 557	0.10 151	0.49 496	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 729	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 638	0.28 419	0.46 640	0.61 571	0.57 639	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

LCNet	0.21 369	0.11 232	0.29 249	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.19 376	0.34 325	0.26 296	0.28 367	0.35 434	0.26 392	0.30 544	0.35 440	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.13 553	0.22 659

HHNet	0.22 405	0.12 294	0.52 524	0.18 113	0.18 551	0.20 256	0.20 429	0.34 325	0.31 376	0.32 468	0.59 626	0.20 295	0.21 397	0.24 283	0.31 548	0.08 306	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.11 511

PSM-AAD	0.25 481	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.26 415	0.38 655	0.34 325	0.28 326	0.35 518	0.39 482	0.28 419	0.79 691	0.30 402	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.08 282	0.21 653

FTStereo	0.28 530	0.10 151	0.43 442	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.53 692	0.34 325	0.26 296	0.38 557	0.95 684	0.30 447	0.56 662	0.32 416	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.19 632

DeepStereo_LL	0.31 557	0.10 151	0.49 496	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 729	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 638	0.28 419	0.46 640	0.61 571	0.57 639	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

GrayStereo	0.25 481	0.09 92	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.23 348	0.47 682	0.34 325	0.30 362	0.39 572	0.47 571	0.30 447	0.79 691	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.13 554

test-1	0.17 252	0.11 232	0.40 396	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.34 325	0.26 296	0.20 273	0.24 294	0.22 321	0.14 252	0.16 106	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.08 338

sAnonymous2	0.20 348	0.21 566	0.58 553	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

CroCo_RVC	0.20 348	0.21 566	0.58 553	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

DCANet	0.18 278	0.13 365	0.40 396	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.23 429	0.20 210	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

FE-Mocha	0.16 231	0.10 151	0.33 301	0.19 172	0.13 357	0.19 213	0.15 171	0.35 349	0.22 225	0.24 321	0.24 294	0.20 295	0.14 252	0.17 125	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

xx1	0.20 348	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.28 419	0.24 447	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

cc1	0.18 278	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

11t1	0.18 278	0.10 151	0.30 260	0.20 249	0.11 196	0.27 426	0.17 276	0.35 349	0.23 251	0.25 331	0.23 280	0.23 343	0.23 429	0.25 313	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

rrr	0.17 252	0.11 232	0.57 548	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.22 225	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

ffm	0.22 405	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

ff1	0.29 543	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

tt1	0.18 278	0.14 419	0.35 324	0.23 440	0.11 196	0.30 487	0.19 376	0.35 349	0.44 539	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

EKT-Stereo	0.38 611	0.12 294	0.38 372	0.42 681	3.88 737	0.21 290	0.17 276	0.35 349	0.28 326	0.20 273	0.20 240	0.23 343	0.15 272	0.28 367	0.16 283	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

MIM_Stereo	0.18 278	0.12 294	0.38 372	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.35 349	0.25 284	0.27 354	0.35 434	0.23 343	0.13 215	0.27 352	0.16 283	0.06 50	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.06 151

fff	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

CIPLG	0.21 369	0.21 566	0.55 538	0.23 440	0.15 471	0.25 391	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.33 413	0.22 321	0.15 272	0.26 332	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

IPLGR_C	0.21 369	0.22 580	0.60 561	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

ACRE	0.21 369	0.20 551	0.62 572	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

KYRaft	0.22 405	0.10 151	0.30 260	0.23 440	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.35 349	0.24 269	0.35 518	0.54 607	0.34 483	0.26 479	0.29 386	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.08 282	0.31 684

RAFT	0.21 369	0.17 507	0.32 284	0.24 498	0.12 273	0.25 391	0.27 576	0.35 349	0.28 326	0.33 481	0.33 413	0.38 516	0.22 415	0.29 386	0.17 316	0.08 306	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.10 444	0.06 151

csc	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

cscssc	0.19 327	0.13 365	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

test_xeample3	0.16 231	0.11 232	0.56 545	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.20 184	0.16 219	0.12 77	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.07 251

TestStereo-Hl	0.18 278	0.11 232	0.31 275	0.17 57	0.10 135	0.22 323	0.16 224	0.36 368	0.29 345	0.23 306	0.26 318	0.22 321	0.19 376	0.38 458	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.07 251

PAM_32	0.23 422	0.10 151	0.63 575	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.19 376	0.36 368	0.23 251	0.29 396	0.28 335	0.56 634	0.28 515	0.27 352	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.09 413

rvit_0105_5	0.21 369	0.15 458	0.38 372	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.24 538	0.36 368	0.39 478	0.21 287	0.23 280	0.26 392	0.19 376	0.26 332	0.19 379	0.15 611	0.13 615	0.12 551	0.12 570	0.10 444	0.09 413

ACV-stereo	0.29 543	0.18 522	0.79 623	0.23 440	0.16 504	0.47 627	0.19 376	0.36 368	0.34 412	0.29 396	0.33 413	0.67 669	0.42 626	0.54 530	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.11 511

RAFT-Stereo-weight	0.15 215	0.09 92	0.26 206	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.29 345	0.24 321	0.20 240	0.19 280	0.10 86	0.18 154	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

MyStereo8	0.22 405	0.15 458	0.63 575	0.21 308	0.17 529	0.31 503	0.16 224	0.36 368	0.32 388	0.28 367	0.36 444	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.28 520	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.12 535

anonymousa	0.23 422	0.11 232	0.50 507	0.21 308	0.16 504	0.31 503	0.20 429	0.36 368	0.35 429	0.32 468	0.50 583	0.39 528	0.26 479	0.22 257	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.07 194	0.08 338

RCA-Stereo	0.16 231	0.09 92	0.25 196	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.35 429	0.20 273	0.25 306	0.17 247	0.17 329	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

DCANet-4	0.19 327	0.10 151	0.52 524	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.36 368	0.39 478	0.29 396	0.30 365	0.17 247	0.22 415	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

Prome-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.36 368	0.25 284	0.33 481	0.59 626	0.24 358	0.28 515	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.20 644

CFNet-RSSM	0.17 252	0.10 151	0.40 396	0.20 249	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.36 368	0.30 362	0.23 306	0.21 255	0.26 392	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

SME	0.21 369	0.20 551	0.29 249	0.23 440	0.11 196	0.36 561	0.17 276	0.37 379	0.29 345	0.24 321	0.28 335	0.19 280	0.21 397	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.08 338

HLF11	0.19 327	0.14 419	0.54 531	0.15 7	0.12 273	0.21 290	0.12 40	0.37 379	0.24 269	0.20 273	0.29 349	0.18 260	0.18 360	0.37 452	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.09 413

PAM	0.23 422	0.10 151	0.63 575	0.22 380	0.15 471	0.34 541	0.21 460	0.37 379	0.22 225	0.31 446	0.27 327	0.55 630	0.26 479	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.09 413

iRaft-Stereo_5w	0.23 422	0.18 522	0.44 452	0.22 380	0.13 357	0.19 213	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.34 483	0.23 429	0.65 595	0.27 515	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

OMP-Stereo	0.23 422	0.14 419	0.35 324	0.29 625	0.13 357	0.21 290	0.16 224	0.37 379	0.33 402	0.34 501	0.30 365	0.34 483	0.19 376	0.70 609	0.24 485	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

GMM-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.43 442	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.25 555	0.37 379	0.27 307	0.30 428	0.45 554	0.27 403	0.21 397	0.31 409	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.19 632

s12784h	0.17 252	0.09 92	0.26 206	0.18 113	0.07 3	0.32 516	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.23 306	0.25 306	0.18 260	0.17 329	0.25 313	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

RALAANet	0.19 327	0.18 522	0.37 353	0.23 440	0.14 409	0.23 348	0.13 80	0.37 379	0.29 345	0.28 367	0.26 318	0.25 370	0.15 272	0.26 332	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.06 151

rvit_0105_3	0.23 422	0.17 507	0.40 396	0.25 539	0.15 471	0.24 371	0.28 592	0.38 387	0.41 508	0.25 331	0.25 306	0.28 419	0.21 397	0.28 367	0.20 402	0.15 611	0.13 615	0.14 600	0.15 623	0.10 444	0.09 413

StereoVision	0.22 405	0.18 522	0.37 353	0.27 601	0.17 529	0.23 348	0.22 489	0.38 387	0.31 376	0.20 273	0.51 589	0.22 321	0.16 297	0.28 367	0.18 345	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.13 598	0.10 444	0.07 251

Anonymous_2	0.37 604	0.21 566	0.47 480	0.20 249	0.21 605	0.42 602	0.26 569	0.38 387	0.29 345	0.33 481	0.30 365	0.44 574	0.38 602	0.36 449	0.29 532	0.26 676	0.29 694	0.44 697	1.41 735	0.34 684	0.21 653

IIG-Stereo	0.23 422	0.13 365	0.35 324	0.29 625	0.12 273	0.23 348	0.14 116	0.38 387	0.31 376	0.34 501	0.37 453	0.33 474	0.21 397	0.70 609	0.26 509	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NF-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

OCTAStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

PSM-softLoss	0.21 369	0.10 151	0.39 388	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

KMStereo	0.21 369	0.10 151	0.39 388	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

RE-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

TVStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 324	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

raft+_RVC	0.18 278	0.14 419	0.32 284	0.21 308	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.38 387	0.34 412	0.21 287	0.28 335	0.20 295	0.15 272	0.24 283	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

MLCV	0.22 405	0.16 487	0.44 452	0.21 308	0.08 29	0.29 468	0.19 376	0.38 387	0.37 453	0.38 557	0.44 542	0.31 456	0.21 397	0.41 473	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

zzzzzzz1	0.28 530	0.51 687	1.51 702	0.24 498	0.16 504	0.22 323	0.21 460	0.39 399	0.34 412	0.22 297	0.25 306	0.26 392	0.21 397	0.34 430	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ManiGeoR	0.18 278	0.15 458	0.55 538	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

HLf10	0.18 278	0.15 458	0.55 538	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

DFGA-Net	0.23 422	0.24 593	0.49 496	0.22 380	0.15 471	0.25 391	0.17 276	0.39 399	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.21 309	0.17 329	0.59 560	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

MM-Stereo_test3	0.17 252	0.12 294	0.29 249	0.23 440	0.14 409	0.19 213	0.22 489	0.39 399	0.36 442	0.16 219	0.24 294	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.06 151

AIO-test1	0.19 327	0.14 419	0.41 419	0.27 601	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.39 399	0.36 442	0.17 238	0.26 318	0.18 260	0.13 215	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.06 107	0.09 413

FACV-RUCA	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.23 440	0.23 634	0.26 415	0.19 376	0.39 399	0.34 412	0.25 331	0.32 390	0.21 309	0.24 447	0.24 283	0.19 379	0.10 467	0.07 397	0.15 616	0.08 333	0.16 593	0.13 554

GMStereo_Zeroshot	0.24 453	0.21 566	0.45 464	0.26 573	0.13 357	0.28 446	0.15 171	0.39 399	0.35 429	0.37 542	0.43 531	0.40 543	0.17 329	0.34 430	0.20 402	0.12 550	0.07 397	0.13 573	0.07 246	0.16 593	0.09 413

CASS	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.11 196	0.28 446	0.19 376	0.39 399	0.30 362	0.32 468	0.34 423	0.25 370	0.24 447	0.25 313	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.11 494	0.11 511
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 453	0.16 487	0.48 490	0.21 308	0.13 357	0.29 468	0.29 599	0.39 399	0.39 478	0.27 354	0.35 434	0.39 528	0.31 561	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

PFNet	0.23 422	0.10 151	0.57 548	0.24 498	0.14 409	0.22 323	0.19 376	0.39 399	0.33 402	0.35 518	0.32 390	0.27 403	0.19 376	0.64 588	0.22 451	0.09 413	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.07 251

ACVNet	0.23 422	0.13 365	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.27 426	0.23 516	0.39 399	0.44 539	0.28 367	0.41 501	0.38 516	0.26 479	0.27 352	0.32 553	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.07 251

CFNet-ft	0.24 453	0.15 458	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

CFNet_RVC	0.24 453	0.15 458	0.35 324	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

monster_256*512	0.17 252	0.12 294	0.18 92	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.29 345	0.19 265	0.22 269	0.24 358	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

HLf8	0.19 327	0.16 487	0.55 538	0.15 7	0.12 273	0.24 371	0.14 116	0.40 413	0.31 376	0.20 273	0.26 318	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.17 316	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

TestStereo_HLe17	0.19 327	0.17 507	0.64 583	0.16 26	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.40 413	0.30 362	0.19 265	0.25 306	0.17 247	0.15 272	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

rvit_stereo_0075_2	0.24 453	0.17 507	0.50 507	0.26 573	0.22 621	0.22 323	0.15 171	0.40 413	0.35 429	0.27 354	0.37 453	0.29 430	0.20 387	0.28 367	0.19 379	0.17 639	0.12 603	0.19 651	0.12 570	0.13 553	0.13 554

GCST	0.47 647	0.60 696	0.57 548	1.04 721	0.48 695	0.38 576	0.11 26	0.40 413	0.32 388	0.41 591	0.34 423	0.29 430	0.17 329	0.46 489	0.19 379	0.69 711	0.42 706	0.79 716	0.62 719	0.62 702	0.46 699

MyStereo06	0.20 348	0.12 294	0.57 548	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.40 413	0.21 206	0.30 428	0.24 294	0.31 456	0.18 360	0.22 257	0.18 345	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

CBFPSM	0.27 509	0.16 487	0.67 591	0.20 249	0.14 409	0.38 576	0.25 555	0.40 413	0.36 442	0.33 481	0.36 444	0.56 634	0.38 602	0.32 416	0.38 580	0.08 306	0.08 487	0.07 167	0.08 333	0.09 371	0.11 511

TestStereo1	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

RAFT+CT+SA	0.21 369	0.18 522	0.33 301	0.25 539	0.18 551	0.23 348	0.29 599	0.40 413	0.36 442	0.24 321	0.38 468	0.18 260	0.16 297	0.32 416	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.12 570	0.09 371	0.09 413

test_5	0.23 422	0.19 538	0.38 372	0.26 573	0.18 551	0.25 391	0.29 599	0.40 413	0.37 453	0.29 396	0.40 493	0.25 370	0.22 415	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.10 473

SA-5K	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

TransformOpticalFlow	0.24 453	0.13 365	0.56 545	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.32 388	0.30 428	0.43 531	0.36 502	0.31 561	0.61 571	0.20 402	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.07 251

IRAFT_RVC	0.22 405	0.12 294	0.39 388	0.26 573	0.11 196	0.18 178	0.24 538	0.40 413	0.37 453	0.31 446	0.30 365	0.29 430	0.24 447	0.55 532	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

XX-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.83 636	0.26 573	0.17 529	0.23 348	0.13 80	0.40 413	0.18 134	0.20 273	0.41 501	0.31 456	0.10 86	0.32 416	0.12 123	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

DN-CSS_ROB	0.22 405	0.25 598	0.47 480	0.24 498	0.14 409	0.25 391	0.12 40	0.40 413	0.33 402	0.29 396	0.42 518	0.22 321	0.20 387	0.33 423	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.07 251

DDVS	0.25 481	0.15 458	0.39 388	0.24 498	0.17 529	0.34 541	0.21 460	0.41 428	0.30 362	0.33 481	0.41 501	0.48 595	0.21 397	0.52 516	0.27 515	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.14 578

test_sample1	0.20 348	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.12 273	0.28 446	0.19 376	0.41 428	0.25 284	0.26 344	0.31 380	0.29 430	0.26 479	0.44 483	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

ACVNet-DCA	0.18 278	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

1test111	0.19 327	0.14 419	0.38 372	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

mmm	0.21 369	0.12 294	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.28 446	0.21 460	0.41 428	0.27 307	0.29 396	0.38 468	0.29 430	0.24 447	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.10 444	0.09 413

anonymousdsp2	0.17 252	0.10 151	0.28 235	0.20 249	0.11 196	0.25 391	0.17 276	0.41 428	0.31 376	0.23 306	0.23 280	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.07 251

fast-acv-ft	0.31 557	0.20 551	0.81 629	0.24 498	0.18 551	0.46 621	0.27 576	0.41 428	0.49 593	0.39 572	0.55 611	0.49 601	0.35 585	0.37 452	0.38 580	0.11 510	0.11 583	0.11 512	0.12 570	0.12 535	0.09 413

qqq	0.20 348	0.12 294	0.31 275	0.20 249	0.11 196	0.23 348	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.24 321	0.28 335	0.28 419	0.24 447	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

x	0.19 327	0.11 232	0.29 249	0.20 249	0.11 196	0.26 415	0.18 327	0.41 428	0.29 345	0.25 331	0.29 349	0.28 419	0.24 447	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

IPLGR	0.21 369	0.13 365	0.61 564	0.21 308	0.11 196	0.25 391	0.18 327	0.41 428	0.37 453	0.28 367	0.27 327	0.21 309	0.19 376	0.37 452	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

AACVNet	0.26 499	0.16 487	0.37 353	0.22 380	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.41 428	0.31 376	0.38 557	0.42 518	0.43 563	0.28 515	0.73 621	0.25 495	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.11 511

111	0.20 348	0.17 507	0.40 396	0.18 113	0.09 60	0.24 371	0.17 276	0.41 428	0.45 551	0.23 306	0.29 349	0.29 430	0.21 397	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

EDNetEfficient	0.63 678	0.37 660	2.40 719	0.26 573	0.25 650	0.38 576	0.49 688	0.41 428	1.06 710	1.38 714	0.87 680	0.62 653	0.95 702	0.65 595	1.65 715	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.19 632	0.17 612

FENet	0.21 369	0.11 232	0.45 464	0.21 308	0.12 273	0.26 415	0.17 276	0.41 428	0.35 429	0.30 428	0.31 380	0.29 430	0.23 429	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

Selective-IGEV-i16pc	0.33 575	0.10 151	1.71 710	0.21 308	0.14 409	0.74 680	0.31 615	0.42 442	0.41 508	0.21 287	0.32 390	0.26 392	0.14 252	0.71 613	0.19 379	0.14 596	0.10 558	0.08 271	0.09 444	0.11 494	0.11 511

NLCSM	0.19 327	0.12 294	0.18 92	0.24 498	0.19 578	0.24 371	0.21 460	0.42 442	0.40 496	0.19 265	0.18 214	0.14 191	0.16 297	0.47 493	0.19 379	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

AIO-test2	0.20 348	0.20 551	0.36 344	0.26 573	0.15 471	0.22 323	0.16 224	0.42 442	0.42 516	0.16 219	0.29 349	0.15 213	0.11 128	0.26 332	0.13 182	0.18 650	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.07 194	0.07 251

CAS++	0.16 231	0.12 294	0.27 218	0.18 113	0.12 273	0.17 150	0.15 171	0.42 442	0.24 269	0.19 265	0.18 214	0.13 157	0.10 86	0.21 237	0.12 123	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.08 333	0.10 444	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 252	0.08 44	0.31 275	0.19 172	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.42 442	0.30 362	0.24 321	0.27 327	0.27 403	0.16 297	0.21 237	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

IER	0.23 422	0.12 294	0.39 388	0.20 249	0.14 409	0.31 503	0.19 376	0.42 442	0.36 442	0.33 481	0.40 493	0.32 466	0.33 571	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

IPLG	0.21 369	0.15 458	0.53 528	0.21 308	0.12 273	0.28 446	0.17 276	0.42 442	0.30 362	0.33 481	0.32 390	0.15 213	0.17 329	0.50 505	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

cf-r	0.24 453	0.15 458	0.44 452	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.22 489	0.42 442	0.40 496	0.30 428	0.42 518	0.42 559	0.26 479	0.43 479	0.25 495	0.11 510	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.08 338

DMCA-RVC	0.27 509	0.21 566	0.61 564	0.28 622	0.17 529	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.35 429	0.40 582	0.37 453	0.39 528	0.36 589	0.43 479	0.30 540	0.13 571	0.10 558	0.15 616	0.11 531	0.13 553	0.10 473

DIP-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.33 301	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.12 40	0.42 442	0.25 284	0.27 354	0.32 390	0.21 309	0.17 329	0.25 313	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.08 338
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	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

RAFT-Stereo	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 348	0.17 507	0.43 442	0.19 172	0.08 29	0.27 426	0.14 116	0.42 442	0.30 362	0.29 396	0.32 390	0.27 403	0.21 397	0.28 367	0.25 495	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 453	0.18 522	0.61 564	0.25 539	0.11 196	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.43 524	0.33 481	0.43 531	0.27 403	0.22 415	0.34 430	0.26 509	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

IGEV_i1	0.21 369	0.11 232	0.43 442	0.22 380	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.43 456	0.30 362	0.29 396	0.30 365	0.31 456	0.20 387	0.33 423	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.08 338

Select-FE	0.23 422	0.14 419	0.78 616	0.22 380	0.18 551	0.22 323	0.13 80	0.43 456	0.26 296	0.28 367	0.33 413	0.39 528	0.29 530	0.27 352	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.13 598	0.08 282	0.12 535

z-ln-s-r	0.32 566	0.21 566	0.82 633	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.26 569	0.43 456	0.50 601	0.32 468	0.60 631	0.39 528	0.29 530	0.73 621	0.66 661	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.08 338

test_sample2	0.21 369	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.11 196	0.27 426	0.21 460	0.43 456	0.29 345	0.26 344	0.31 380	0.30 447	0.24 447	0.45 486	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

Anonymous3	0.23 422	0.18 522	0.63 575	0.27 601	0.18 551	0.41 595	0.23 516	0.43 456	0.35 429	0.23 306	0.27 327	0.20 295	0.18 360	0.27 352	0.18 345	0.12 550	0.11 583	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.12 535

HCRNet	0.24 453	0.25 598	0.33 301	0.34 656	0.16 504	0.27 426	0.18 327	0.43 456	0.35 429	0.30 428	0.35 434	0.32 466	0.22 415	0.44 483	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.10 444	0.09 413

ARAFT	0.24 453	0.21 566	0.78 616	0.22 380	0.12 273	0.29 468	0.24 538	0.43 456	0.32 388	0.33 481	0.28 335	0.28 419	0.19 376	0.49 501	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.09 371	0.06 151

DMCA	0.22 405	0.14 419	0.36 344	0.22 380	0.14 409	0.27 426	0.20 429	0.43 456	0.38 468	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.24 447	0.24 283	0.28 520	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.11 511

noway7	0.27 509	0.51 687	1.61 707	0.24 498	0.12 273	0.22 323	0.18 327	0.44 464	0.31 376	0.21 287	0.22 269	0.24 358	0.20 387	0.20 210	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

rvit_105_1	0.27 509	0.19 538	0.46 472	0.27 601	0.19 578	0.30 487	0.35 640	0.44 464	0.51 605	0.31 446	0.31 380	0.31 456	0.26 479	0.35 440	0.25 495	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.11 494	0.10 473

UGAM-zero	0.23 422	0.10 151	0.54 531	0.19 172	0.13 357	0.21 290	0.14 116	0.44 464	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.51 613	0.33 571	0.65 595	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.06 107	0.07 251

gwcnet-sp	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

scenet	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

ssnet	0.24 453	0.13 365	0.63 575	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

PSMNet-ADL	0.25 481	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.14 409	0.31 503	0.22 489	0.44 464	0.36 442	0.27 354	0.33 413	0.41 550	0.28 515	0.61 571	0.29 532	0.11 510	0.09 524	0.09 373	0.11 531	0.10 444	0.10 473

CFNet_pseudo	0.23 422	0.13 365	0.47 480	0.19 172	0.13 357	0.26 415	0.16 224	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

hitnet-ft	0.29 543	0.17 507	0.40 396	0.19 172	0.14 409	0.39 585	0.23 516	0.44 464	0.41 508	0.36 534	0.46 564	0.53 624	0.34 580	0.76 636	0.32 553	0.14 596	0.10 558	0.13 573	0.10 490	0.15 585	0.13 554

GwcNet-RSSM	0.26 499	0.17 507	0.46 472	0.21 308	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.44 464	0.42 516	0.31 446	0.45 554	0.40 543	0.26 479	0.55 532	0.28 520	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

ccs_rob	0.23 422	0.13 365	0.47 480	0.20 249	0.13 357	0.26 415	0.17 276	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

ISRNet	0.27 509	0.13 365	0.45 464	0.26 573	0.19 578	0.24 371	0.14 116	0.45 475	0.43 524	0.39 572	0.48 577	0.42 559	0.27 498	0.32 416	0.29 532	0.20 659	0.12 603	0.17 634	0.16 635	0.16 593	0.20 644

DispNO	0.27 509	0.18 522	0.62 572	0.23 440	0.17 529	0.25 391	0.22 489	0.45 475	0.41 508	0.32 468	0.39 482	0.38 516	0.27 498	0.77 642	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.08 338

iinet-f	0.30 550	0.18 522	1.03 670	0.20 249	0.15 471	0.44 613	0.22 489	0.45 475	0.37 453	0.35 518	0.44 542	0.41 550	0.34 580	0.34 430	0.40 595	0.10 467	0.09 524	0.08 271	0.08 333	0.13 553	0.11 511

SA	0.22 405	0.16 487	0.36 344	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.23 516	0.45 475	0.40 496	0.27 354	0.44 542	0.23 343	0.23 429	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

DAS	0.27 509	0.12 294	0.42 429	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.75 630	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

SepStereo	0.26 499	0.12 294	0.42 429	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.64 588	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

MIPNet	0.21 369	0.15 458	0.52 524	0.21 308	0.12 273	0.27 426	0.20 429	0.45 475	0.37 453	0.30 428	0.23 280	0.19 280	0.24 447	0.27 352	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

ICVP	0.23 422	0.13 365	0.44 452	0.26 573	0.14 409	0.29 468	0.25 555	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.43 531	0.35 497	0.25 469	0.26 332	0.23 472	0.12 550	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.10 473
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.27 509	0.14 419	0.49 496	0.24 498	0.17 529	0.47 627	0.22 489	0.45 475	0.51 605	0.39 572	0.41 501	0.36 502	0.33 571	0.39 463	0.34 565	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

acv_ft	0.25 481	0.13 365	0.40 396	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.21 460	0.45 475	0.44 539	0.38 557	0.41 501	0.38 516	0.27 498	0.27 352	0.35 569	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.07 251

GANet-RSSM	0.24 453	0.14 419	0.36 344	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.21 460	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.39 482	0.39 528	0.28 515	0.58 554	0.23 472	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.09 413

Selective-IGEV-i1	0.21 369	0.10 151	0.31 275	0.23 440	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.46 486	0.42 516	0.27 354	0.32 390	0.33 474	0.17 329	0.25 313	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.09 413

G2L-Stereo	0.25 481	0.16 487	0.47 480	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.18 327	0.46 486	0.35 429	0.33 481	0.37 453	0.40 543	0.22 415	0.60 564	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.09 413

PCWNet_CMD	0.23 422	0.13 365	0.48 490	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

GANet-ADL	0.21 369	0.12 294	0.45 464	0.23 440	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.46 486	0.35 429	0.25 331	0.32 390	0.32 466	0.19 376	0.24 283	0.20 402	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

EAI-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.33 301	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.46 678	0.46 486	0.20 184	0.25 331	0.50 583	0.17 247	0.16 297	0.24 283	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.10 490	0.06 107	0.07 251

ac_64	0.27 509	0.13 365	0.41 419	0.24 498	0.17 529	0.36 561	0.22 489	0.46 486	0.33 402	0.35 518	0.36 444	0.52 619	0.30 544	0.62 579	0.32 553	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

BEATNet_4x	0.22 405	0.18 522	0.47 480	0.22 380	0.10 135	0.28 446	0.14 116	0.46 486	0.32 388	0.31 446	0.34 423	0.31 456	0.25 469	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.10 444	0.08 338

MSMDNet	0.23 422	0.13 365	0.48 490	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.09 413

UCFNet_RVC	0.24 453	0.16 487	0.34 313	0.18 113	0.15 471	0.33 527	0.16 224	0.46 486	0.35 429	0.29 396	0.35 434	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.22 451	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.14 613	0.13 553	0.12 535

NLSM1	0.17 252	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.18 551	0.25 391	0.17 276	0.47 495	0.40 496	0.16 219	0.21 255	0.13 157	0.15 272	0.21 237	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

G2L-ROB	0.23 422	0.15 458	0.41 419	0.19 172	0.12 273	0.27 426	0.21 460	0.47 495	0.33 402	0.34 501	0.31 380	0.41 550	0.22 415	0.49 501	0.26 509	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

coex-ft	3.44 731	0.73 705	48.55 774	0.24 498	0.19 578	0.50 641	0.43 671	0.47 495	2.40 732	7.03 747	1.20 696	0.97 693	2.23 729	0.73 621	1.92 724	0.12 550	0.15 642	0.14 600	0.12 570	0.21 644	0.43 695

Sa-1000	0.22 405	0.15 458	0.35 324	0.23 440	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.47 495	0.39 478	0.30 428	0.50 583	0.26 392	0.19 376	0.33 423	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

STrans-v2	0.24 453	0.13 365	0.54 531	0.21 308	0.12 273	0.23 348	0.21 460	0.47 495	0.28 326	0.31 446	0.42 518	0.36 502	0.35 585	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

EDNetEfficientorigin	7.51 743	0.52 691	140.47 776	0.25 539	0.17 529	0.42 602	0.29 599	0.47 495	1.03 707	1.28 711	1.02 689	0.83 684	0.84 697	0.75 630	0.99 687	0.10 467	0.09 524	0.12 551	0.10 490	0.21 644	0.22 659

DSFCA	0.27 509	0.13 365	0.36 344	0.20 249	0.17 529	0.38 576	0.31 615	0.47 495	0.43 524	0.43 607	0.37 453	0.39 528	0.29 530	0.52 516	0.32 553	0.12 550	0.10 558	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

FADNet-RVC-Resample	0.29 543	0.25 598	0.93 656	0.26 573	0.16 504	0.32 516	0.21 460	0.47 495	0.39 478	0.35 518	0.38 468	0.33 474	0.27 498	0.53 523	0.24 485	0.10 467	0.10 558	0.14 600	0.13 598	0.13 553	0.16 599

STTStereo	0.28 530	0.20 551	0.61 564	0.25 539	0.17 529	0.29 468	0.24 538	0.47 495	0.39 478	0.39 572	0.41 501	0.44 574	0.28 515	0.40 471	0.28 520	0.13 571	0.12 603	0.13 573	0.16 635	0.12 535	0.11 511

SuperB	0.49 653	0.28 619	2.23 715	0.23 440	0.15 471	0.41 595	0.32 623	0.47 495	0.82 682	0.43 607	0.50 583	0.33 474	0.45 634	0.68 604	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.98 723	0.14 578

G-Net	0.46 644	0.25 598	0.86 645	0.34 656	0.28 662	0.90 696	0.35 640	0.47 495	0.45 551	0.68 675	1.22 697	0.64 663	0.60 669	0.61 571	0.57 639	0.16 627	0.14 626	0.17 634	0.13 598	0.22 651	0.19 632

AANet_RVC	0.31 557	0.22 580	0.50 507	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.24 538	0.47 495	0.54 623	0.38 557	0.60 631	0.43 563	0.29 530	0.87 663	0.40 595	0.11 510	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

StereoDRNet-Refined	0.27 509	0.17 507	0.35 324	0.25 539	0.14 409	0.37 568	0.21 460	0.47 495	0.41 508	0.44 614	0.51 589	0.41 550	0.28 515	0.45 486	0.37 576	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.10 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.21 369	0.15 458	0.34 313	0.24 498	0.13 357	0.28 446	0.14 116	0.48 508	0.44 539	0.27 354	0.24 294	0.25 370	0.25 469	0.28 367	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.07 251

DStereoRT	0.35 589	0.13 365	0.51 517	0.25 539	0.16 504	0.42 602	0.19 376	0.48 508	0.39 478	0.30 428	0.39 482	0.24 358	0.39 608	0.64 588	0.30 540	0.08 306	0.07 397	1.54 734	0.41 701	0.08 282	0.11 511

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 481	0.14 419	0.95 659	0.21 308	0.27 657	0.20 256	0.19 376	0.48 508	0.25 284	0.26 344	0.55 611	0.34 483	0.18 360	0.25 313	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.12 570	0.12 535	0.12 535

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 422	0.13 365	0.83 636	0.20 249	0.21 605	0.23 348	0.17 276	0.48 508	0.27 307	0.23 306	0.29 349	0.39 528	0.23 429	0.25 313	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.11 531	0.11 494	0.10 473

MyStereo05	0.23 422	0.12 294	0.57 548	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.48 508	0.52 614	0.31 446	0.23 280	0.25 370	0.22 415	0.30 402	0.21 429	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

UPFNet	0.25 481	0.12 294	0.38 372	0.24 498	0.19 578	0.37 568	0.28 592	0.48 508	0.38 468	0.34 501	0.37 453	0.37 508	0.28 515	0.39 463	0.33 560	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.08 338

PSMNet-RSSM	0.24 453	0.15 458	0.36 344	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.20 429	0.48 508	0.37 453	0.30 428	0.44 542	0.38 516	0.26 479	0.52 516	0.22 451	0.12 550	0.07 397	0.11 512	0.13 598	0.10 444	0.09 413

RASNet	0.28 530	0.14 419	0.44 452	0.22 380	0.18 551	0.32 516	0.19 376	0.48 508	0.38 468	0.29 396	0.43 531	0.47 589	0.37 598	0.79 646	0.36 575	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.07 251

DANet	0.35 589	0.23 589	0.60 561	0.36 667	0.22 621	0.39 585	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.52 647	0.50 583	0.59 644	0.41 617	0.76 636	0.49 626	0.13 571	0.11 583	0.14 600	0.12 570	0.17 610	0.15 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.28 530	0.16 487	0.34 313	0.27 601	0.16 504	0.38 576	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.46 622	0.46 564	0.51 613	0.33 571	0.53 523	0.33 560	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.09 413

G2L-Stereo_test	0.24 453	0.16 487	0.38 372	0.19 172	0.13 357	0.27 426	0.24 538	0.49 518	0.38 468	0.37 542	0.37 453	0.40 543	0.24 447	0.52 516	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.08 338

coex_refinement	0.26 499	0.16 487	0.36 344	0.23 440	0.15 471	0.31 503	0.20 429	0.49 518	0.42 516	0.35 518	0.42 518	0.45 579	0.27 498	0.55 532	0.33 560	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.10 444	0.10 473

MyStereo04	0.23 422	0.12 294	0.55 538	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.49 518	0.52 614	0.28 367	0.23 280	0.27 403	0.23 429	0.30 402	0.22 451	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

CFNet_ucs	0.24 453	0.13 365	0.50 507	0.20 249	0.15 471	0.28 446	0.17 276	0.49 518	0.45 551	0.32 468	0.42 518	0.39 528	0.22 415	0.31 409	0.21 429	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.09 444	0.12 535	0.11 511

raft_robust	0.22 405	0.17 507	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.23 348	0.22 489	0.49 518	0.48 584	0.32 468	0.32 390	0.26 392	0.23 429	0.53 523	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.06 151

GwcNet-ADL	0.22 405	0.14 419	0.58 553	0.24 498	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.49 518	0.40 496	0.27 354	0.29 349	0.30 447	0.20 387	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

GES	0.22 405	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.14 409	0.27 426	0.19 376	0.49 518	0.33 402	0.30 428	0.36 444	0.25 370	0.23 429	0.29 386	0.22 451	0.10 467	0.08 487	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.11 511

delet	0.27 509	0.14 419	0.40 396	0.23 440	0.19 578	0.41 595	0.29 599	0.49 518	0.48 584	0.33 481	0.41 501	0.37 508	0.30 544	0.48 496	0.34 565	0.09 413	0.09 524	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.08 338

CCAANet	0.25 481	0.13 365	0.51 517	0.22 380	0.15 471	0.29 468	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.26 344	0.49 579	0.32 466	0.24 447	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.10 473

FADNet_RVC	0.30 550	0.28 619	0.83 636	0.23 440	0.15 471	0.30 487	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.30 428	0.38 468	0.30 447	0.27 498	0.52 516	0.31 548	0.14 596	0.14 626	0.14 600	0.16 635	0.21 644	0.23 666

FADNet-RVC	0.31 557	0.35 652	0.78 616	0.25 539	0.20 597	0.33 527	0.20 429	0.49 518	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.41 550	0.29 530	0.63 586	0.31 548	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.15 623	0.19 632	0.19 632

w-ln-seven-2	0.36 594	0.29 627	1.06 672	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.30 610	0.50 529	0.54 623	0.45 618	0.55 611	0.45 579	0.41 617	0.62 579	0.49 626	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.11 511

TCMNet	0.33 575	0.23 589	0.72 608	0.29 625	0.30 671	0.40 591	0.28 592	0.50 529	0.47 574	0.37 542	0.45 554	0.40 543	0.29 530	0.60 564	0.39 588	0.14 596	0.13 615	0.15 616	0.14 613	0.17 610	0.15 590

test_sample5	0.24 453	0.13 365	0.42 429	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.32 468	0.41 501	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

test_sample3	0.23 422	0.12 294	0.43 442	0.19 172	0.12 273	0.32 516	0.20 429	0.50 529	0.34 412	0.31 446	0.33 413	0.29 430	0.22 415	0.53 523	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

DualNet	0.24 453	0.13 365	0.42 429	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.33 481	0.43 531	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

SDNR	0.42 628	0.21 566	0.82 633	0.21 308	0.18 551	1.27 712	0.17 276	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.81 671	0.38 516	0.27 498	1.19 698	0.38 580	0.23 664	0.24 686	0.17 634	0.13 598	0.17 610	0.20 644

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 550	0.20 551	0.70 603	0.21 308	0.17 529	0.46 621	0.27 576	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.55 611	0.43 563	0.30 544	0.46 489	0.38 580	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.11 494	0.10 473

CRFU-Net	0.28 530	0.14 419	0.45 464	0.25 539	0.15 471	0.45 619	0.23 516	0.50 529	0.30 362	0.43 607	0.41 501	0.48 595	0.46 640	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

CSP-Net	0.27 509	0.15 458	0.30 260	0.21 308	0.14 409	0.44 613	0.24 538	0.50 529	0.40 496	0.41 591	0.43 531	0.42 559	0.26 479	0.66 599	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.09 413

DDUNet	0.41 625	0.50 685	0.48 490	0.44 684	0.39 682	0.46 621	0.32 623	0.50 529	0.43 524	0.45 618	0.52 597	0.57 639	0.36 589	0.48 496	0.33 560	0.33 692	0.21 675	0.55 703	0.25 677	0.37 688	0.32 687

UNet	0.28 530	0.14 419	0.69 597	0.23 440	0.20 597	0.44 613	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.43 563	0.33 571	0.40 471	0.31 548	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

psmorigin	0.50 657	0.25 598	3.03 724	0.24 498	0.19 578	0.38 576	0.22 489	0.50 529	0.44 539	0.64 670	0.68 653	0.71 678	0.51 655	0.85 660	0.45 615	0.14 596	0.17 657	0.13 573	0.14 613	0.16 593	0.21 653

HGLStereo	0.27 509	0.14 419	0.46 472	0.24 498	0.21 605	0.33 527	0.23 516	0.50 529	0.42 516	0.35 518	0.48 577	0.41 550	0.33 571	0.45 486	0.33 560	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.12 535

RP	0.35 589	0.22 580	0.51 517	0.31 642	0.24 642	0.37 568	0.28 592	0.50 529	0.58 638	0.40 582	0.63 644	0.61 651	0.47 643	0.61 571	0.39 588	0.16 627	0.15 642	0.17 634	0.15 623	0.17 610	0.17 612

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 509	0.21 566	0.59 559	0.25 539	0.18 551	0.29 468	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.38 557	0.41 501	0.43 563	0.27 498	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.11 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.45 642	0.35 652	0.90 651	0.35 665	0.33 676	0.39 585	0.38 655	0.50 529	0.61 647	0.52 647	0.51 589	0.62 653	0.45 634	0.93 675	0.48 624	0.26 676	0.29 694	0.29 681	0.33 690	0.29 678	0.26 675

DISCO	0.32 566	0.13 365	0.51 517	0.25 539	0.16 504	0.48 633	0.25 555	0.50 529	0.57 635	0.37 542	0.45 554	0.62 653	0.36 589	0.64 588	0.49 626	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.11 511

WQFJA1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLMM	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

YMNet	0.32 566	0.22 580	0.58 553	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 633	0.56 618	0.51 613	0.30 544	0.39 463	0.40 595	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

YMNet_1	0.32 566	0.22 580	0.58 553	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 633	0.56 618	0.51 613	0.30 544	0.39 463	0.40 595	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

DualNet (step1)	0.28 530	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.23 664	0.09 524	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

test_sample9	0.42 628	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.66 599	0.91 682	0.23 664	1.82 741	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

test_sample7	0.25 481	0.15 458	0.35 324	0.20 249	0.14 409	0.28 446	0.21 460	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.14 596	0.09 524	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

test_sample6	0.25 481	0.13 365	0.41 419	0.21 308	0.11 196	0.30 487	0.22 489	0.51 546	0.35 429	0.33 481	0.43 531	0.30 447	0.24 447	0.57 547	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.10 473

test_sample4	0.24 453	0.13 365	0.43 442	0.20 249	0.12 273	0.32 516	0.21 460	0.51 546	0.34 412	0.31 446	0.37 453	0.28 419	0.23 429	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

SMFormer	0.25 481	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

tta	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

qqq1	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

fff1	0.24 453	0.12 294	0.40 396	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

SQANet	0.40 623	0.48 680	0.67 591	0.48 689	0.39 682	0.48 633	0.22 489	0.51 546	0.43 524	0.40 582	0.47 571	0.47 589	0.33 571	0.54 530	0.32 553	0.36 695	0.15 642	0.40 695	0.21 660	0.45 693	0.31 684

psmg	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.21 308	0.14 409	0.35 556	0.23 516	0.51 546	0.34 412	0.35 518	0.38 468	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

PA-Net	0.37 604	0.28 619	0.83 636	0.31 642	0.28 662	0.39 585	0.42 669	0.51 546	0.55 629	0.34 501	0.42 518	0.41 550	0.36 589	0.79 646	0.49 626	0.12 550	0.23 684	0.16 628	0.23 670	0.12 535	0.18 625
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.27 509	0.20 551	0.44 452	0.22 380	0.14 409	0.33 527	0.14 116	0.51 546	0.45 551	0.30 428	0.40 493	0.38 516	0.27 498	0.76 636	0.25 495	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.08 338

CBMV_ROB	0.33 575	0.18 522	0.53 528	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.20 429	0.51 546	0.45 551	0.51 641	0.55 611	0.45 579	0.42 626	0.71 613	0.32 553	0.18 650	0.19 668	0.23 664	0.21 660	0.14 571	0.15 590

pmcnn	0.50 657	0.20 551	0.78 616	0.24 498	0.26 654	0.39 585	0.30 610	0.51 546	0.50 601	0.54 655	1.23 698	2.52 726	0.37 598	0.77 642	0.95 685	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.10 444	0.08 338

AANet	0.49 653	0.42 673	1.56 703	0.22 380	0.19 578	0.39 585	0.25 555	0.52 565	0.92 699	0.92 693	0.93 683	0.84 685	0.67 681	0.59 560	0.59 645	0.15 611	0.11 583	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

iRaft-Stereo_20w	0.19 327	0.10 151	0.46 472	0.19 172	0.13 357	0.25 391	0.19 376	0.52 565	0.19 154	0.29 396	0.21 255	0.22 321	0.20 387	0.28 367	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.08 282	0.08 338

SACVNet	0.30 550	0.20 551	0.41 419	0.25 539	0.18 551	0.34 541	0.25 555	0.52 565	0.40 496	0.41 591	0.44 542	0.46 587	0.32 568	0.71 613	0.25 495	0.13 571	0.10 558	0.12 551	0.12 570	0.16 593	0.17 612

ADLNet2	0.30 550	0.17 507	0.72 608	0.23 440	0.17 529	0.36 561	0.24 538	0.52 565	0.51 605	0.32 468	0.38 468	0.45 579	0.30 544	0.69 606	0.35 569	0.10 467	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.12 535	0.10 473

TRStereo	0.19 327	0.17 507	0.47 480	0.23 440	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.52 565	0.28 326	0.20 273	0.19 223	0.21 309	0.13 215	0.24 283	0.13 182	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.06 107	0.06 151

RAFT + AFF	0.27 509	0.23 589	0.50 507	0.25 539	0.17 529	0.30 487	0.33 634	0.52 565	0.40 496	0.28 367	0.30 365	0.30 447	0.31 561	0.62 579	0.24 485	0.09 413	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.11 511

ADCRef	0.38 611	0.24 593	0.88 648	0.26 573	0.21 605	0.49 638	0.27 576	0.52 565	0.48 584	0.50 636	0.58 623	0.35 497	0.47 643	0.48 496	1.29 709	0.09 413	0.08 487	0.12 551	0.12 570	0.11 494	0.11 511

TDLM	0.30 550	0.21 566	0.38 372	0.28 622	0.15 471	0.33 527	0.32 623	0.52 565	0.47 574	0.38 557	0.43 531	0.39 528	0.29 530	0.91 672	0.28 520	0.14 596	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.12 535	0.10 473

CVANet_RVC	0.30 550	0.19 538	0.41 419	0.26 573	0.16 504	0.33 527	0.26 569	0.52 565	0.47 574	0.40 582	0.46 564	0.43 563	0.31 561	0.89 668	0.26 509	0.14 596	0.09 524	0.14 600	0.13 598	0.14 571	0.10 473

DeepPruner_ROB	0.26 499	0.19 538	0.44 452	0.21 308	0.16 504	0.30 487	0.21 460	0.52 565	0.32 388	0.35 518	0.38 468	0.39 528	0.26 479	0.42 477	0.24 485	0.15 611	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.14 571	0.13 554

iResNetv2_ROB	0.27 509	0.26 609	0.72 608	0.23 440	0.13 357	0.29 468	0.18 327	0.52 565	0.49 593	0.37 542	0.45 554	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.12 535	0.09 413

NOSS_ROB	0.31 557	0.20 551	0.35 324	0.24 498	0.16 504	0.32 516	0.19 376	0.52 565	0.48 584	0.33 481	0.36 444	0.42 559	0.28 515	0.93 675	0.24 485	0.19 656	0.20 673	0.24 666	0.22 668	0.17 610	0.17 612

RT-IGEV	0.25 481	0.10 151	0.48 490	0.22 380	0.14 409	0.31 503	0.28 592	0.53 577	0.39 478	0.36 534	0.41 501	0.44 574	0.30 544	0.28 367	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.10 473

WQFJX	0.18 278	0.10 151	0.17 74	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.18 327	0.53 577	0.45 551	0.17 238	0.16 172	0.14 191	0.16 297	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.08 487	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

CoDeX	0.23 422	0.12 294	0.46 472	0.21 308	0.14 409	0.29 468	0.21 460	0.53 577	0.41 508	0.29 396	0.35 434	0.29 430	0.22 415	0.48 496	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

ADLNet	0.28 530	0.15 458	0.42 429	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.23 516	0.53 577	0.43 524	0.42 601	0.41 501	0.44 574	0.27 498	0.55 532	0.35 569	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.12 535

FADNet	0.32 566	0.36 655	0.74 613	0.23 440	0.22 621	0.37 568	0.19 376	0.53 577	0.48 584	0.32 468	0.36 444	0.43 563	0.32 568	0.64 588	0.25 495	0.16 627	0.16 650	0.14 600	0.16 635	0.24 658	0.19 632

ADCPNet	0.48 650	0.29 627	1.60 705	0.27 601	0.23 634	0.70 678	0.38 655	0.53 577	0.51 605	0.51 641	0.59 626	0.67 669	0.56 662	0.60 564	1.14 697	0.15 611	0.18 663	0.14 600	0.23 670	0.19 632	0.19 632

HSM	0.28 530	0.16 487	0.35 324	0.20 249	0.15 471	0.33 527	0.19 376	0.53 577	0.37 453	0.36 534	0.38 468	0.67 669	0.31 561	0.89 668	0.23 472	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.08 338

NCCL2	0.35 589	0.26 609	0.49 496	0.36 667	0.22 621	0.41 595	0.41 666	0.53 577	0.42 516	0.47 629	0.46 564	0.61 651	0.39 608	0.55 532	0.37 576	0.16 627	0.13 615	0.21 657	0.21 660	0.16 593	0.16 599

CBMV	0.33 575	0.21 566	0.54 531	0.23 440	0.13 357	0.42 602	0.33 634	0.53 577	0.48 584	0.52 647	0.49 579	0.50 609	0.41 617	0.56 543	0.31 548	0.15 611	0.16 650	0.18 643	0.16 635	0.13 553	0.13 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.33 575	0.30 634	0.72 608	0.22 380	0.16 504	0.32 516	0.22 489	0.54 586	0.44 539	0.41 591	0.49 579	0.33 474	0.38 602	0.73 621	0.25 495	0.18 650	0.19 668	0.24 666	0.20 657	0.16 593	0.13 554

Wz-Net-LNSev	0.34 584	0.29 627	0.91 652	0.26 573	0.21 605	0.47 627	0.31 615	0.54 586	0.54 623	0.44 614	0.52 597	0.50 609	0.35 585	0.39 463	0.39 588	0.11 510	0.11 583	0.10 454	0.09 444	0.14 571	0.13 554

UDG	0.40 623	0.46 676	0.49 496	0.40 679	0.35 679	0.47 627	0.27 576	0.54 586	0.47 574	0.39 572	0.45 554	0.59 644	0.44 631	0.46 489	0.39 588	0.26 676	0.19 668	0.48 699	0.22 668	0.34 684	0.26 675

LMCR-Stereo	0.26 499	0.18 522	0.49 496	0.28 622	0.14 409	0.36 561	0.23 516	0.54 586	0.34 412	0.39 572	0.40 493	0.29 430	0.29 530	0.37 452	0.27 515	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.13 553	0.09 413

FINET	0.34 584	0.27 616	0.80 626	0.24 498	0.24 642	0.36 561	0.34 636	0.54 586	0.72 670	0.39 572	0.47 571	0.32 466	0.30 544	0.51 510	0.32 553	0.19 656	0.17 657	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

ADCL	0.47 647	0.22 580	1.00 665	0.27 601	0.19 578	0.74 680	0.64 701	0.54 586	0.69 665	0.56 658	0.71 658	0.55 630	0.60 669	0.60 564	1.43 711	0.11 510	0.09 524	0.13 573	0.13 598	0.14 571	0.14 578

AnyNet_C32	0.51 661	0.40 667	1.10 679	0.29 625	0.28 662	0.59 661	0.58 696	0.54 586	0.60 643	0.62 666	0.66 649	0.54 628	0.54 658	0.78 644	1.74 720	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.20 641	0.20 644

ADCP+	0.45 642	0.24 593	1.15 682	0.25 539	0.22 621	0.56 654	0.39 660	0.54 586	0.51 605	0.44 614	0.51 589	0.46 587	0.52 657	0.56 543	1.89 723	0.10 467	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.14 571	0.13 554

AdaStereo	0.24 453	0.16 487	0.37 353	0.24 498	0.12 273	0.32 516	0.17 276	0.54 586	0.42 516	0.33 481	0.38 468	0.35 497	0.21 397	0.30 402	0.22 451	0.14 596	0.06 255	0.13 573	0.08 333	0.11 494	0.08 338
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.
WCMA_ROB	0.51 661	0.21 566	0.65 585	0.25 539	0.21 605	0.58 658	0.32 623	0.54 586	0.55 629	0.95 698	1.40 704	1.28 704	0.81 694	0.73 621	0.62 652	0.18 650	0.15 642	0.15 616	0.15 623	0.19 632	0.19 632

DStereoO	0.46 644	0.32 647	0.51 517	0.36 667	0.29 670	0.38 576	0.45 675	0.55 596	0.60 643	0.47 629	0.49 579	0.48 595	0.73 688	0.59 560	0.69 664	0.81 719	0.18 663	0.38 692	0.19 655	0.46 694	0.20 644

test_sample8	0.49 653	0.19 538	0.50 507	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.55 596	0.34 412	0.62 666	0.38 468	1.15 700	0.67 681	0.66 599	0.91 682	0.23 664	1.82 741	0.28 677	0.24 672	0.18 624	0.16 599

mmx	0.31 557	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

xxx	0.31 557	0.12 294	0.42 429	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 692	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

LL-Strereo	0.29 543	0.25 598	0.58 553	0.25 539	0.21 605	0.23 348	0.24 538	0.55 596	0.42 516	0.34 501	0.32 390	0.41 550	0.40 613	0.94 677	0.23 472	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.09 413

Wz-Net-MNSev	0.36 594	0.26 609	0.79 623	0.26 573	0.21 605	0.59 661	0.38 655	0.55 596	0.56 632	0.48 633	0.54 607	0.53 624	0.36 589	0.60 564	0.44 612	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.11 531	0.15 585	0.13 554

test_xeample	0.34 584	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.33 527	0.23 516	0.55 596	0.38 468	0.32 468	0.45 554	0.29 430	0.26 479	0.57 547	2.24 729	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

SFCPSM	0.22 405	0.10 151	0.51 517	0.21 308	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.55 596	0.39 478	0.29 396	0.32 390	0.23 343	0.21 397	0.27 352	0.19 379	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.08 338

psm_up	0.29 543	0.16 487	0.41 419	0.26 573	0.17 529	0.32 516	0.26 569	0.55 596	0.43 524	0.36 534	0.40 493	0.45 579	0.37 598	0.58 554	0.30 540	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.10 444	0.10 473

GwcNet	0.35 589	0.23 589	0.88 648	0.25 539	0.24 642	0.48 633	0.27 576	0.55 596	0.57 635	0.38 557	0.52 597	0.51 613	0.32 568	0.60 564	0.41 603	0.13 571	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.13 553	0.14 578

S-Stereo	0.38 611	0.20 551	1.05 671	0.27 601	0.22 621	0.38 576	0.32 623	0.55 596	0.66 657	0.39 572	0.59 626	0.49 601	0.41 617	0.75 630	0.40 595	0.12 550	0.15 642	0.13 573	0.13 598	0.16 593	0.21 653

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 594	0.36 655	0.53 528	0.34 656	0.19 578	0.51 642	0.24 538	0.55 596	0.38 468	0.41 591	0.47 571	0.47 589	0.27 498	0.73 621	0.30 540	0.36 695	0.19 668	0.27 669	0.17 645	0.26 667	0.23 666

iResNet_ROB	0.25 481	0.19 538	0.40 396	0.20 249	0.12 273	0.30 487	0.16 224	0.55 596	0.53 619	0.38 557	0.43 531	0.37 508	0.26 479	0.38 458	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.09 371	0.09 413

XPNet_ROB	0.33 575	0.20 551	0.43 442	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.31 615	0.55 596	0.50 601	0.51 641	0.53 604	0.58 642	0.37 598	0.63 586	0.45 615	0.17 639	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.14 578

MSMD_ROB	0.60 676	0.33 649	0.61 564	0.30 636	0.25 650	0.86 693	0.35 640	0.55 596	0.67 660	1.10 706	1.49 709	1.76 715	0.97 705	0.88 666	0.49 626	0.23 664	0.21 675	0.27 669	0.27 685	0.25 660	0.24 671

SGM-Forest	0.36 594	0.17 507	0.47 480	0.23 440	0.16 504	0.45 619	0.41 666	0.55 596	0.48 584	0.52 647	0.60 631	0.52 619	0.41 617	0.85 660	0.50 632	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.15 623	0.15 585	0.15 590
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.39 616	0.12 294	2.18 714	0.21 308	0.15 471	0.68 674	0.32 623	0.56 612	0.57 635	0.25 331	0.44 542	0.33 474	0.21 397	0.80 650	0.25 495	0.14 596	0.10 558	0.09 373	0.10 490	0.12 535	0.13 554

zh-mn7	0.46 644	0.45 675	1.48 699	0.25 539	0.19 578	0.44 613	0.29 599	0.56 612	0.82 682	0.65 672	0.96 685	0.49 601	0.38 602	0.88 666	0.63 655	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.13 553	0.14 578

z-mn7	0.44 639	0.40 667	1.09 675	0.25 539	0.18 551	0.61 665	0.34 636	0.56 612	0.93 703	0.43 607	0.96 685	0.53 624	0.39 608	0.94 677	0.59 645	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.14 571	0.13 554

ITSA-stereo	0.25 481	0.15 458	0.33 301	0.23 440	0.11 196	0.27 426	0.18 327	0.56 612	0.59 639	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.28 515	0.49 501	0.30 540	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.13 554

BUS	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.43 611	0.17 276	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.32 466	0.20 387	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

BSDual-CNN	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

hknet	0.25 481	0.14 419	0.40 396	0.25 539	0.15 471	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.37 453	0.34 501	0.35 434	0.43 563	0.27 498	0.37 452	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

GEStereo_RVC	0.27 509	0.20 551	0.44 452	0.27 601	0.16 504	0.33 527	0.25 555	0.56 612	0.54 623	0.34 501	0.38 468	0.34 483	0.25 469	0.51 510	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.11 511

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 661	0.50 685	0.86 645	0.39 677	0.24 642	0.84 691	0.55 693	0.56 612	0.62 649	0.60 663	0.68 653	0.62 653	0.42 626	1.13 696	0.43 607	0.23 664	0.27 690	0.27 669	0.35 692	0.25 660	0.29 680

edge stereo	0.39 616	0.22 580	0.81 629	0.27 601	0.22 621	0.37 568	0.24 538	0.56 612	0.54 623	0.53 653	0.60 631	0.71 678	0.50 652	0.78 644	0.40 595	0.16 627	0.14 626	0.19 651	0.14 613	0.16 593	0.17 612

zh-sn7	0.48 650	0.51 687	1.43 698	0.29 625	0.20 597	0.47 627	0.39 660	0.57 622	0.62 649	0.52 647	0.81 671	0.52 619	0.56 662	1.05 690	0.87 679	0.12 550	0.13 615	0.13 573	0.13 598	0.17 610	0.16 599

PSMNet-RUCA	0.37 604	0.41 671	0.66 590	0.46 687	0.41 685	0.34 541	0.25 555	0.57 622	0.45 551	0.39 572	0.52 597	0.43 563	0.33 571	0.41 473	0.29 532	0.25 675	0.14 626	0.33 689	0.21 660	0.31 680	0.22 659

ssnet_v2	0.28 530	0.16 487	0.44 452	0.22 380	0.15 471	0.40 591	0.30 610	0.57 622	0.46 569	0.38 557	0.36 444	0.47 589	0.29 530	0.38 458	0.39 588	0.13 571	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.11 511

222	0.41 625	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.36 561	0.20 429	0.57 622	0.39 478	0.35 518	0.44 542	0.30 447	0.27 498	0.55 532	3.56 734	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

RGC	0.39 616	0.32 647	0.64 583	0.34 656	0.27 657	0.40 591	0.29 599	0.57 622	0.53 619	0.45 618	0.64 646	0.62 653	0.45 634	0.72 619	0.39 588	0.15 611	0.15 642	0.21 657	0.20 657	0.18 624	0.19 632

ADCMid	0.49 653	0.34 650	1.13 680	0.26 573	0.21 605	0.51 642	0.37 649	0.57 622	0.54 623	0.75 683	0.66 649	0.62 653	0.64 680	0.64 588	1.68 716	0.13 571	0.12 603	0.17 634	0.17 645	0.20 641	0.17 612

GANet	0.36 594	0.22 580	0.49 496	0.29 625	0.17 529	0.41 595	0.38 655	0.57 622	0.45 551	0.46 622	0.75 664	0.55 630	0.40 613	0.94 677	0.41 603	0.13 571	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.14 571	0.11 511

PS-NSSS	0.32 566	0.30 634	0.46 472	0.23 440	0.17 529	0.33 527	0.24 538	0.57 622	0.41 508	0.37 542	0.52 597	0.35 497	0.30 544	0.80 650	0.30 540	0.17 639	0.14 626	0.21 657	0.15 623	0.15 585	0.13 554

ETE_ROB	0.34 584	0.26 609	0.45 464	0.29 625	0.18 551	0.40 591	0.37 649	0.57 622	0.47 574	0.50 636	0.50 583	0.62 653	0.36 589	0.55 532	0.38 580	0.13 571	0.10 558	0.14 600	0.12 570	0.16 593	0.16 599

WQFJX1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.23 440	0.17 529	0.24 371	0.19 376	0.58 631	0.52 614	0.16 219	0.16 172	0.14 191	0.15 272	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151

xxxx	0.34 584	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.37 568	0.20 429	0.58 631	0.38 468	0.29 396	0.42 518	0.38 516	0.24 447	0.46 489	2.20 727	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

NVstereo2D	0.31 557	0.16 487	0.54 531	0.24 498	0.22 621	0.42 602	0.28 592	0.58 631	0.56 632	0.28 367	0.38 468	0.40 543	0.30 544	0.71 613	0.28 520	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.10 490	0.19 632	0.16 599

NaN_ROB	0.41 625	0.28 619	0.62 572	0.30 636	0.19 578	0.51 642	0.47 682	0.58 631	0.59 639	0.56 658	0.47 571	0.49 601	0.41 617	1.21 701	0.64 658	0.12 550	0.18 663	0.12 551	0.13 598	0.11 494	0.14 578

PWC_ROB	0.38 611	0.29 627	0.69 597	0.25 539	0.20 597	0.38 576	0.19 376	0.58 631	0.67 660	0.57 660	0.85 676	0.51 613	0.40 613	0.71 613	0.52 635	0.13 571	0.09 524	0.14 600	0.10 490	0.17 610	0.14 578

PWCDC_ROB	0.38 611	0.30 634	0.60 561	0.33 654	0.20 597	0.42 602	0.19 376	0.58 631	0.89 691	0.42 601	1.26 699	0.36 502	0.34 580	0.50 505	0.38 580	0.18 650	0.11 583	0.11 512	0.09 444	0.19 632	0.13 554

NLMM1	0.19 327	0.12 294	0.16 50	0.23 440	0.18 551	0.24 371	0.20 429	0.59 637	0.65 655	0.18 257	0.17 191	0.13 157	0.14 252	0.25 313	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

1111x	0.32 566	0.11 232	0.40 396	0.22 380	0.11 196	0.32 516	0.26 569	0.59 637	0.43 524	0.31 446	0.41 501	0.39 528	0.28 515	0.76 636	1.37 710	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

pcwnet_v2	0.32 566	0.15 458	1.26 690	0.23 440	0.18 551	0.32 516	0.18 327	0.59 637	0.60 643	0.36 534	0.45 554	0.35 497	0.29 530	0.36 449	0.25 495	0.14 596	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.15 590

DGSMNet	0.61 677	0.29 627	0.91 652	0.51 694	0.70 711	0.62 667	1.38 733	0.59 637	0.55 629	0.37 542	0.61 638	0.52 619	0.33 571	0.65 595	0.43 607	0.53 701	0.60 727	0.67 708	0.61 718	0.63 703	0.61 714

stereogan	0.37 604	0.17 507	0.65 585	0.27 601	0.22 621	0.62 667	0.26 569	0.59 637	0.63 653	0.43 607	0.60 631	0.67 669	0.42 626	0.68 604	0.35 569	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.12 570	0.19 632	0.17 612

RTSC	0.39 616	0.28 619	0.78 616	0.27 601	0.18 551	0.49 638	0.22 489	0.59 637	0.84 689	0.55 657	0.53 604	0.49 601	0.36 589	0.67 603	0.82 675	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.17 610	0.17 612

RYNet	0.37 604	0.18 522	0.59 559	0.25 539	0.28 662	0.61 665	0.32 623	0.59 637	0.59 639	0.41 591	0.38 468	0.57 639	0.39 608	0.87 663	0.53 637	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.18 624	0.18 625

DispFullNet	0.66 681	0.89 713	1.59 704	0.77 709	1.21 728	0.51 642	0.23 516	0.59 637	0.72 670	0.69 677	0.61 638	0.69 675	0.91 701	0.79 646	0.48 624	0.27 681	0.12 603	0.73 711	0.30 689	0.65 706	0.40 693

PSMNet_ROB	0.33 575	0.24 593	0.54 531	0.31 642	0.21 605	0.42 602	0.43 671	0.59 637	0.47 574	0.37 542	0.44 542	0.49 601	0.31 561	0.64 588	0.43 607	0.14 596	0.10 558	0.15 616	0.14 613	0.13 553	0.11 511

GASNet	0.36 594	0.46 676	0.88 648	0.34 656	0.23 634	0.35 556	0.22 489	0.60 646	0.53 619	0.40 582	0.37 453	0.45 579	0.30 544	0.79 646	0.35 569	0.15 611	0.10 558	0.14 600	0.14 613	0.22 651	0.12 535

NINENet	0.25 481	0.15 458	0.37 353	0.23 440	0.16 504	0.43 611	0.17 276	0.60 646	0.46 569	0.32 468	0.37 453	0.32 466	0.20 387	0.42 477	0.21 429	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.08 333	0.11 494	0.10 473

FAT-Stereo	0.36 594	0.18 522	0.73 612	0.26 573	0.18 551	0.33 527	0.29 599	0.60 646	0.59 639	0.46 622	0.60 631	0.60 647	0.50 652	0.61 571	0.34 565	0.13 571	0.14 626	0.13 573	0.12 570	0.14 571	0.18 625

XQC	0.43 633	0.37 660	0.96 661	0.34 656	0.25 650	0.53 652	0.34 636	0.60 646	0.73 673	0.51 641	0.46 564	0.57 639	0.47 643	0.70 609	0.72 666	0.17 639	0.12 603	0.18 643	0.15 623	0.25 660	0.23 666

Wz-Net-SNSev	0.43 633	0.41 671	1.27 691	0.30 636	0.21 605	0.44 613	0.41 666	0.61 650	0.65 655	0.46 622	0.65 647	0.62 653	0.39 608	0.74 629	0.59 645	0.12 550	0.11 583	0.12 551	0.13 598	0.16 593	0.14 578

APVNet	0.36 594	0.20 551	0.70 603	0.26 573	0.22 621	0.52 651	0.35 640	0.61 650	0.44 539	0.38 557	0.52 597	0.48 595	0.38 602	0.84 659	0.46 621	0.13 571	0.14 626	0.15 616	0.16 635	0.16 593	0.15 590

Syn2CoEx	0.36 594	0.31 642	0.78 616	0.34 656	0.21 605	0.41 595	0.28 592	0.61 650	0.49 593	0.42 601	0.56 618	0.45 579	0.44 631	0.69 606	0.38 580	0.17 639	0.14 626	0.15 616	0.12 570	0.13 553	0.12 535

AF-Net	0.37 604	0.26 609	0.56 545	0.32 648	0.23 634	0.41 595	0.29 599	0.61 650	0.64 654	0.42 601	0.68 653	0.65 664	0.49 650	0.57 547	0.44 612	0.15 611	0.11 583	0.19 651	0.14 613	0.15 585	0.13 554

LSM	1.64 722	0.40 667	2.56 721	2.02 733	17.61 755	0.51 642	0.52 690	0.61 650	0.76 675	0.82 687	1.11 693	0.63 661	0.54 658	0.75 630	0.49 626	0.16 627	0.24 686	0.18 643	0.21 660	0.25 660	2.42 737

StereoDRNet	0.32 566	0.22 580	0.61 564	0.27 601	0.21 605	0.42 602	0.30 610	0.61 650	0.48 584	0.46 622	0.39 482	0.48 595	0.30 544	0.57 547	0.40 595	0.11 510	0.09 524	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.10 473

CSAN	0.50 657	0.35 652	0.78 616	0.36 667	0.23 634	0.56 654	0.59 698	0.61 650	0.70 667	0.64 670	0.78 668	0.65 664	0.60 669	1.38 710	0.62 652	0.21 661	0.17 657	0.20 655	0.20 657	0.18 624	0.18 625

LALA_ROB	0.36 594	0.25 598	0.46 472	0.30 636	0.21 605	0.47 627	0.39 660	0.61 650	0.51 605	0.52 647	0.51 589	0.69 675	0.36 589	0.50 505	0.43 607	0.17 639	0.11 583	0.16 628	0.14 613	0.17 610	0.15 590

w-ln-seven	0.42 628	0.30 634	1.18 683	0.26 573	0.22 621	0.58 658	0.31 615	0.62 658	0.81 681	0.58 661	0.61 638	0.53 624	0.36 589	0.57 547	0.65 660	0.11 510	0.10 558	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.13 554

WZ-Net	0.52 665	0.38 665	1.90 711	0.30 636	0.24 642	0.57 657	0.48 686	0.62 658	0.78 678	0.50 636	0.71 658	0.68 673	0.54 658	0.98 685	0.84 676	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.19 632	0.20 644

AASNet	0.27 509	0.19 538	0.49 496	0.26 573	0.17 529	0.34 541	0.20 429	0.62 658	0.48 584	0.35 518	0.40 493	0.32 466	0.25 469	0.28 367	0.34 565	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.13 553	0.11 511

RTS	0.78 694	0.48 680	4.68 731	0.34 656	0.28 662	1.12 704	0.46 678	0.62 658	1.03 707	0.73 679	0.89 681	0.60 647	0.59 667	1.61 714	1.16 701	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 632

RTSA	0.78 694	0.48 680	4.68 731	0.34 656	0.28 662	1.12 704	0.46 678	0.62 658	1.03 707	0.73 679	0.89 681	0.60 647	0.59 667	1.61 714	1.16 701	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 632

DeepPrunerF	0.44 639	0.29 627	1.29 693	0.33 654	0.30 671	0.35 556	0.36 645	0.62 658	1.15 716	0.40 582	0.44 542	0.39 528	0.41 617	0.80 650	0.52 635	0.18 650	0.14 626	0.23 664	0.21 660	0.17 610	0.17 612

HSM-Net_RVC	0.27 509	0.11 232	0.42 429	0.19 172	0.11 196	0.34 541	0.20 429	0.62 658	0.43 524	0.40 582	0.43 531	0.50 609	0.26 479	0.76 636	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-TNSev	0.51 661	0.58 694	1.61 707	0.25 539	0.21 605	0.65 669	0.45 675	0.63 665	0.69 665	0.51 641	0.54 607	0.71 678	0.60 669	1.00 686	0.77 670	0.15 611	0.15 642	0.13 573	0.15 623	0.21 644	0.20 644

AnyNet_C01	0.65 680	0.58 694	2.60 722	0.32 648	0.26 654	0.88 694	0.61 699	0.63 665	0.62 649	0.68 675	0.96 685	0.76 681	0.60 669	0.96 681	1.43 711	0.16 627	0.16 650	0.17 634	0.17 645	0.23 654	0.23 666

otaku	0.57 671	0.62 698	0.87 647	0.63 703	0.44 691	0.73 679	0.37 649	0.65 667	0.66 657	0.51 641	0.75 664	0.66 668	0.45 634	0.69 606	0.46 621	0.53 701	0.34 700	0.55 703	0.35 692	0.60 701	0.45 696

ccnet	0.42 628	0.31 642	0.48 490	0.27 601	0.32 675	0.60 664	0.32 623	0.65 667	0.46 569	0.53 653	0.66 649	0.56 634	0.45 634	0.72 619	0.61 650	0.26 676	0.19 668	0.24 666	0.21 660	0.26 667	0.22 659

NCC-stereo	0.39 616	0.25 598	0.69 597	0.32 648	0.28 662	0.46 621	0.36 645	0.65 667	0.52 614	0.40 582	0.57 621	0.56 634	0.47 643	0.73 621	0.45 615	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 677	0.16 593	0.16 599

Nwc_Net	0.37 604	0.25 598	0.68 596	0.31 642	0.24 642	0.44 613	0.30 610	0.65 667	0.50 601	0.37 542	0.69 657	0.58 642	0.45 634	0.60 564	0.40 595	0.15 611	0.12 603	0.19 651	0.21 660	0.14 571	0.13 554

Abc-Net	0.39 616	0.25 598	0.69 597	0.32 648	0.28 662	0.46 621	0.36 645	0.65 667	0.52 614	0.40 582	0.57 621	0.56 634	0.47 643	0.73 621	0.45 615	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 677	0.16 593	0.16 599
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 575	0.17 507	0.61 564	0.27 601	0.19 578	0.46 621	0.29 599	0.65 667	0.51 605	0.47 629	0.46 564	0.44 574	0.34 580	0.62 579	0.41 603	0.12 550	0.08 487	0.13 573	0.12 570	0.12 535	0.10 473

Ntro	0.58 672	0.64 699	0.92 654	0.66 704	0.50 697	0.77 684	0.36 645	0.66 673	0.70 667	0.50 636	0.59 626	0.65 664	0.51 655	0.75 630	0.45 615	0.56 705	0.32 698	0.56 706	0.34 691	0.63 703	0.46 699

FCDSN-DC	0.63 678	0.31 642	0.61 564	0.36 667	0.30 671	0.65 669	0.37 649	0.66 673	0.68 663	1.14 708	1.54 712	1.71 714	1.26 714	0.92 673	0.64 658	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.27 672	0.27 679
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.42 628	0.27 616	0.81 629	0.31 642	0.25 650	0.42 602	0.22 489	0.66 673	0.94 705	0.63 668	0.60 631	0.59 644	0.47 643	0.59 560	0.58 644	0.15 611	0.13 615	0.16 628	0.16 635	0.20 641	0.22 659

CC-Net-ROB	0.43 633	0.47 678	0.65 585	0.37 673	0.23 634	0.51 642	0.29 599	0.66 673	0.49 593	0.46 622	0.51 589	0.48 595	0.38 602	0.96 681	0.35 569	0.34 693	0.23 684	0.55 703	0.25 677	0.31 680	0.20 644

GANetREF_RVC	0.43 633	0.47 678	0.69 597	0.38 675	0.20 597	0.51 642	0.48 686	0.66 673	0.66 657	0.46 622	0.46 564	0.50 609	0.44 631	0.90 671	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.32 686	0.18 651	0.27 672	0.22 659
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
SAMSARA	0.56 668	0.39 666	0.80 626	0.60 701	0.46 693	1.00 700	1.23 732	0.67 678	0.68 663	0.71 678	0.54 607	0.89 689	0.57 665	0.81 654	0.62 652	0.19 656	0.22 679	0.18 643	0.18 651	0.27 672	0.25 673

ADCS	0.58 672	0.40 667	1.35 696	0.29 625	0.24 642	0.55 653	0.45 675	0.67 678	0.83 686	0.76 684	0.71 658	0.68 673	0.60 669	0.76 636	2.23 728	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.17 645	0.22 651	0.22 659

SANet	0.53 666	0.28 619	0.96 661	0.26 573	0.15 471	0.69 675	0.44 674	0.67 678	1.34 720	0.67 674	0.98 688	0.94 690	0.71 686	0.89 668	0.76 667	0.14 596	0.12 603	0.12 551	0.11 531	0.17 610	0.16 599

SGM_RVC	0.50 657	0.19 538	0.50 507	0.25 539	0.15 471	0.69 675	0.39 660	0.68 681	0.82 682	0.95 698	0.84 675	1.13 697	0.76 689	1.16 697	0.60 649	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.16 635	0.16 593	0.17 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	1.02 707	0.13 365	0.43 442	0.35 665	0.43 688	5.36 734	1.71 735	0.69 682	0.53 619	0.36 534	0.63 644	0.55 630	0.22 415	7.60 747	0.43 607	0.09 413	0.06 255	0.14 600	0.24 672	0.26 667	0.30 681

anonymity	0.56 668	0.54 692	0.70 603	0.47 688	0.61 706	0.56 654	0.43 671	0.69 682	0.49 593	0.63 668	0.55 611	0.54 628	0.60 669	0.61 571	0.57 639	0.55 704	0.53 720	0.50 700	0.54 713	0.51 695	0.56 704

NVStereoNet_ROB	0.67 682	0.49 684	0.83 636	0.48 689	0.40 684	0.51 642	0.46 678	0.70 684	0.77 677	0.84 688	1.72 717	1.02 695	0.83 696	1.23 702	0.79 673	0.32 691	0.38 703	0.40 695	0.46 703	0.36 687	0.41 694
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 633	0.26 609	0.54 531	0.31 642	0.20 597	0.51 642	0.32 623	0.70 684	0.60 643	0.59 662	0.55 611	0.65 664	0.41 617	1.40 711	0.51 634	0.13 571	0.17 657	0.21 657	0.16 635	0.17 610	0.18 625

ACVNet-4b	0.72 687	0.81 708	1.33 695	0.72 707	0.50 697	0.80 689	0.31 615	0.71 686	0.80 680	0.50 636	0.72 662	0.95 692	0.43 630	0.96 681	1.20 705	1.13 731	0.21 675	0.76 713	0.45 702	0.65 706	0.46 699

Consistency-Raft	0.55 667	0.48 680	1.02 668	0.45 685	0.49 696	0.49 638	0.47 682	0.72 687	0.72 670	0.45 618	0.82 673	0.47 589	0.60 669	0.50 505	0.63 655	0.39 699	0.39 704	0.44 697	0.51 709	0.52 696	0.37 690

PDISCO_ROB	0.43 633	0.30 634	0.67 591	0.43 682	0.36 680	0.67 672	0.32 623	0.72 687	0.76 675	0.43 607	0.53 604	0.63 661	0.40 613	0.66 599	0.47 623	0.21 661	0.12 603	0.21 657	0.19 655	0.25 660	0.20 644

DStereoSA	0.81 696	0.37 660	1.08 674	0.51 694	0.65 709	0.67 672	1.44 734	0.74 689	1.06 710	0.54 655	1.67 716	0.49 601	1.78 724	0.96 681	1.69 718	0.28 684	0.43 707	0.27 669	0.51 709	0.40 690	0.58 707

MFMNet_re	0.72 687	0.76 706	0.99 664	0.62 702	0.70 711	0.77 684	0.67 702	0.75 690	0.83 686	0.78 686	0.86 677	0.69 675	0.78 690	0.71 613	0.61 650	0.66 710	0.59 726	0.61 707	0.58 717	0.68 709	0.71 718

SGM+DAISY	0.87 698	0.66 701	1.30 694	0.51 694	0.60 705	1.03 701	0.84 718	0.76 691	0.73 673	1.39 715	1.51 710	1.31 705	1.22 712	1.11 693	1.08 692	0.57 706	0.53 720	0.51 702	0.51 709	0.54 697	0.61 714

MDST_ROB	0.48 650	0.14 419	0.95 659	0.30 636	0.21 605	1.33 715	0.32 623	0.77 692	0.56 632	1.06 704	0.71 658	0.49 601	0.35 585	1.26 704	0.38 580	0.13 571	0.11 583	0.16 628	0.13 598	0.12 535	0.12 535

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 683	0.64 699	1.06 672	0.45 685	0.27 657	1.40 719	0.58 696	0.78 693	0.92 699	0.84 688	0.86 677	0.88 688	0.68 683	1.33 709	0.68 663	0.37 697	0.29 694	0.34 690	0.36 695	0.43 691	0.37 690

SPS-STEREO	0.69 684	0.61 697	0.98 663	0.52 697	0.57 703	0.74 680	0.50 689	0.78 693	0.62 649	0.95 698	0.86 677	0.94 690	0.70 685	1.01 687	0.87 679	0.58 707	0.51 717	0.50 700	0.50 708	0.55 698	0.58 707
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.58 672	0.27 616	0.67 591	0.22 380	0.17 529	0.66 671	0.37 649	0.78 693	0.61 647	1.47 725	1.30 700	1.65 712	0.79 691	1.12 695	0.59 645	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.14 613	0.17 610	0.14 578
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
FC-DCNN	0.70 685	0.30 634	0.69 597	0.32 648	0.27 657	0.81 690	0.39 660	0.79 696	0.82 682	1.41 717	1.58 714	1.98 717	1.26 714	1.02 688	0.77 670	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.26 667	0.26 675

MFN_U_SF_RVC	0.56 668	0.51 687	1.19 684	0.38 675	0.22 621	0.69 675	0.27 576	0.80 697	0.67 660	0.73 679	0.74 663	0.87 686	0.61 678	0.81 654	0.76 667	0.29 687	0.27 690	0.32 686	0.37 696	0.32 683	0.31 684

PVD	0.58 672	0.34 650	0.84 641	0.39 677	0.31 674	0.59 661	0.47 682	0.80 697	1.25 717	0.92 693	1.09 691	0.79 682	0.82 695	0.85 660	0.76 667	0.21 661	0.18 663	0.22 663	0.18 651	0.27 672	0.35 689

MSAF-DinoV2	0.76 693	0.44 674	1.98 712	0.49 692	0.16 504	0.58 658	0.31 615	0.81 699	0.83 686	0.41 591	0.52 597	0.98 694	0.58 666	4.97 743	1.03 689	0.11 510	0.07 397	0.10 454	0.24 672	0.27 672	0.26 675

RainbowNet	0.72 687	0.89 713	1.02 668	0.82 711	0.63 708	0.78 687	0.52 690	0.81 699	0.93 703	0.60 663	0.79 669	0.80 683	0.60 669	0.80 650	0.57 639	0.78 717	0.55 723	0.78 714	0.49 706	0.76 713	0.58 707

ELAS_RVC	0.74 691	0.36 655	1.00 665	0.37 673	0.33 676	0.88 694	0.93 721	0.83 701	1.08 712	1.35 713	1.33 703	1.24 702	1.33 718	1.06 691	0.95 685	0.27 681	0.25 688	0.29 681	0.27 685	0.30 679	0.30 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	0.71 686	0.30 634	0.67 591	0.32 648	0.27 657	0.84 691	0.39 660	0.84 702	0.85 690	1.44 721	1.64 715	2.09 719	1.28 716	1.06 691	0.80 674	0.24 672	0.22 679	0.27 669	0.26 681	0.26 667	0.25 673

DPSNet	0.47 647	0.24 593	0.93 656	0.27 601	0.20 597	0.75 683	0.57 695	0.84 702	0.79 679	0.47 629	0.51 589	0.60 647	0.69 684	0.87 663	0.71 665	0.16 627	0.13 615	0.12 551	0.10 490	0.25 660	0.21 653

LE_ROB	1.76 723	0.20 551	2.68 723	0.48 689	0.52 700	0.78 687	0.96 722	0.84 702	6.61 745	7.40 748	2.08 725	2.08 718	4.83 741	1.27 705	3.79 735	0.10 467	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.11 494	0.10 473

ACVNet_1	0.72 687	0.81 708	1.37 697	0.72 707	0.53 701	0.77 684	0.42 669	0.85 705	0.90 693	0.74 682	0.75 664	1.32 706	0.72 687	1.02 688	0.55 638	0.54 703	0.31 697	0.71 710	0.35 692	0.64 705	0.45 696

ELAS	0.74 691	0.36 655	0.85 644	0.36 667	0.33 676	1.36 716	0.77 712	0.93 706	0.92 699	1.41 717	1.53 711	1.16 701	1.17 710	0.95 680	1.03 689	0.26 676	0.25 688	0.28 677	0.28 688	0.31 680	0.30 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.84 697	0.66 701	0.80 626	0.53 698	0.50 697	1.23 710	0.55 693	0.94 707	1.32 719	0.89 690	1.32 701	1.04 696	2.32 731	1.29 707	1.14 697	0.31 690	0.35 701	0.30 683	0.39 699	0.34 684	0.60 710

MonStereo1	0.93 702	0.56 693	0.82 633	0.69 705	0.58 704	1.37 717	0.35 640	0.94 707	1.25 717	0.93 695	1.90 720	1.52 710	2.10 728	1.27 705	0.77 670	0.69 711	0.33 699	0.75 712	0.47 705	0.70 710	0.57 706

MADNet+	1.01 705	1.16 724	4.72 733	0.70 706	0.47 694	1.24 711	0.96 722	0.97 709	0.89 691	0.65 672	0.77 667	0.87 686	0.85 699	2.09 724	1.68 716	0.38 698	0.39 704	0.31 685	0.27 685	0.43 691	0.39 692

PWCK	1.00 703	1.17 725	1.70 709	0.91 714	0.41 685	1.19 708	0.92 720	1.10 710	1.14 715	1.16 709	1.14 694	1.25 703	0.88 700	1.75 720	1.04 691	0.87 722	0.50 715	0.87 717	0.53 712	0.96 722	0.52 702

JetBlue	1.14 711	0.76 706	2.36 717	0.59 700	0.75 713	3.04 730	1.78 736	1.11 711	0.90 693	0.94 696	1.10 692	1.66 713	1.28 716	2.09 724	1.72 719	0.43 700	0.36 702	0.38 692	0.38 698	0.58 700	0.56 704

ACVNet_2	0.89 699	0.87 712	1.25 689	0.82 711	0.62 707	0.97 699	0.62 700	1.14 712	1.42 722	1.00 701	1.40 704	1.47 709	0.84 697	1.11 693	0.66 661	0.61 708	0.43 707	0.78 714	0.49 706	0.75 712	0.52 702

IMH-64-1	0.91 700	0.86 710	0.84 641	0.97 716	0.75 713	0.92 697	0.71 704	1.27 713	1.10 713	0.89 690	1.45 706	1.14 698	0.96 703	1.19 698	0.84 676	0.74 714	0.51 717	0.97 719	0.55 714	0.84 715	0.60 710

IMH-64	0.91 700	0.86 710	0.84 641	0.97 716	0.75 713	0.92 697	0.71 704	1.27 713	1.10 713	0.89 690	1.45 706	1.14 698	0.96 703	1.19 698	0.84 676	0.74 714	0.51 717	0.97 719	0.55 714	0.84 715	0.60 710

WAO-6	1.07 709	0.93 716	0.92 654	0.96 715	0.78 716	1.28 713	0.75 709	1.34 715	2.00 730	1.02 703	1.54 712	1.59 711	1.22 712	1.31 708	1.14 697	0.78 717	0.55 723	1.02 723	0.75 726	0.83 714	0.69 717

IMH	1.05 708	0.95 717	1.00 665	1.01 718	0.78 716	1.11 703	0.68 703	1.38 716	1.43 723	1.00 701	1.72 717	1.43 707	1.14 707	1.73 719	0.89 681	1.09 728	0.55 723	0.99 721	0.57 716	0.87 717	0.62 716

WAO-7	1.01 705	0.89 713	0.93 656	0.83 713	0.66 710	1.18 706	0.81 716	1.40 717	1.57 726	1.11 707	1.76 719	1.45 708	1.19 711	1.50 713	1.14 697	0.61 708	0.62 730	0.70 709	0.68 721	0.66 708	0.60 710

SGM-ForestM	1.36 713	0.28 619	0.79 623	0.26 573	0.16 504	2.26 727	1.00 724	1.42 718	1.46 725	2.38 736	2.05 724	5.95 739	2.66 733	2.95 729	2.46 730	0.17 639	0.18 663	0.18 643	0.18 651	0.15 585	0.18 625

UNDER WATER-64	1.55 720	1.19 726	2.52 720	1.31 727	0.95 724	2.12 725	1.21 731	1.45 719	3.19 734	1.43 720	1.32 701	2.64 727	2.04 727	1.63 716	1.83 721	1.11 729	0.67 734	1.28 729	0.92 730	1.19 726	1.02 730

LVE	1.13 710	1.02 718	1.28 692	1.01 718	0.80 719	1.29 714	0.81 716	1.47 720	1.96 728	1.07 705	1.90 720	1.90 716	1.01 706	1.48 712	0.91 682	0.93 725	0.61 729	0.94 718	0.69 722	0.87 717	0.75 722

notaker	1.45 717	1.34 728	1.48 699	1.40 729	1.07 726	1.18 706	0.85 719	1.48 721	1.40 721	1.51 726	3.46 738	2.40 725	1.81 725	1.76 721	1.45 714	1.11 729	0.69 735	1.38 731	0.87 729	1.31 731	0.97 729

Dean	1.17 712	1.04 720	1.49 701	1.03 720	0.78 716	1.20 709	0.77 712	1.48 721	1.96 728	1.28 711	1.99 723	2.15 720	1.14 707	1.25 703	1.00 688	0.81 719	0.60 727	1.01 722	0.69 722	0.92 721	0.74 721

ktn	1.77 724	1.36 729	1.22 686	1.43 730	1.14 727	1.52 720	1.08 727	1.51 723	3.96 741	2.77 739	4.69 740	3.35 731	1.46 722	1.69 718	1.25 707	1.43 733	0.77 737	1.45 732	0.99 732	1.32 732	0.96 727

UNDER WATER	1.59 721	1.22 727	2.36 717	1.38 728	1.03 725	1.67 722	1.10 728	1.54 724	3.63 736	1.44 721	1.47 708	2.85 729	2.25 730	1.67 717	1.94 725	1.06 727	0.62 730	1.31 730	0.93 731	1.21 728	1.02 730

KSHMR	1.89 725	1.36 729	1.60 705	1.47 731	1.22 729	1.38 718	1.06 726	1.79 725	5.97 744	1.42 719	5.65 743	2.98 730	1.14 707	2.23 727	1.20 705	1.27 732	1.12 739	1.46 733	1.10 734	1.32 732	1.15 732

WAO-8	1.46 718	1.10 722	1.09 675	1.10 722	0.84 720	2.06 723	0.75 709	1.84 726	3.83 738	1.44 721	2.21 726	2.15 720	1.43 720	3.17 730	1.19 703	0.91 723	0.65 732	1.09 724	0.79 727	0.90 719	0.71 718

TorneroNet-64	1.43 716	1.03 719	1.20 685	1.10 722	0.86 722	2.26 727	0.73 707	1.84 726	3.84 740	1.25 710	2.25 728	2.69 728	1.42 719	1.76 721	1.43 711	0.76 716	0.50 715	1.09 724	0.66 720	1.23 729	0.76 723

Venus	1.46 718	1.10 722	1.09 675	1.10 722	0.84 720	2.06 723	0.75 709	1.84 726	3.83 738	1.44 721	2.21 726	2.15 720	1.43 720	3.17 730	1.19 703	0.91 723	0.65 732	1.09 724	0.79 727	0.90 719	0.71 718

JetRed	2.30 728	2.64 734	6.12 739	1.12 725	1.38 731	5.85 742	3.29 738	1.99 729	1.67 727	1.98 733	1.95 722	2.16 723	1.60 723	2.48 728	4.10 736	1.05 726	1.60 740	1.09 724	1.01 733	1.67 734	1.28 733

HanzoNet	2.97 730	1.69 731	2.29 716	1.74 732	1.33 730	1.53 721	1.03 725	1.99 729	2.64 733	5.51 744	5.16 741	5.90 738	6.82 746	4.32 741	3.29 733	3.16 744	2.02 745	1.92 735	2.87 747	2.24 736	1.89 735

TorneroNet	2.22 726	1.08 721	1.24 688	1.14 726	0.90 723	5.58 735	0.80 714	2.12 731	8.69 747	2.58 737	5.42 742	3.88 733	1.97 726	1.78 723	1.87 722	0.86 721	0.54 722	1.15 728	0.74 725	1.23 729	0.85 726

light-stereo	2.37 729	0.69 703	3.61 725	3.84 737	3.41 734	4.04 731	0.31 615	2.13 732	1.45 724	3.61 740	6.33 744	6.90 747	0.63 679	4.83 742	1.28 708	0.71 713	0.74 736	0.32 686	0.39 699	1.20 727	0.96 727

MADNet++	2.26 727	1.80 732	2.06 713	2.13 735	1.97 733	2.61 729	1.79 737	2.38 733	2.16 731	2.75 738	2.65 735	2.38 724	2.43 732	3.17 730	3.21 732	2.17 741	1.95 743	1.94 737	1.63 736	2.06 735	2.01 736

MANE	1.41 715	0.36 655	0.74 613	0.43 682	0.41 685	2.16 726	0.80 714	2.39 734	3.38 735	2.22 735	3.06 737	3.54 732	2.73 734	2.15 726	1.94 725	0.28 684	0.27 690	0.30 683	0.46 703	0.28 677	0.34 688

DPSimNet_ROB	4.34 738	4.23 735	6.89 741	3.67 736	3.68 735	4.75 732	5.21 747	2.67 735	3.68 737	5.82 745	3.95 739	5.57 735	6.72 745	3.46 734	4.48 737	4.05 748	2.88 746	4.68 749	3.12 749	3.69 738	3.62 741

DLNR_Zeroshot_test	10.44 746	12.10 755	19.93 758	106.08 775	23.66 767	0.14 46	0.13 80	3.22 736	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.36 742	0.06 255	0.07 167	0.07 246	39.70 775	0.06 151

DLNR-FE	10.45 747	12.13 756	19.94 759	106.10 776	23.12 766	0.14 46	0.13 80	3.28 737	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.41 743	0.06 255	0.07 167	0.07 246	40.22 776	0.06 151

noway2	4.26 732	5.26 739	4.63 729	11.29 748	10.43 744	5.62 736	4.46 741	4.09 738	0.90 693	1.87 729	2.47 731	6.20 745	3.67 740	3.62 735	4.54 739	1.97 735	0.46 709	2.02 739	1.74 739	5.72 745	4.32 744

noway3	4.27 733	5.33 740	4.61 728	11.26 747	10.44 745	5.62 736	4.46 741	4.12 739	0.92 699	1.86 728	2.49 734	6.19 744	3.66 739	3.74 739	4.54 739	1.97 735	0.46 709	2.03 742	1.74 739	5.69 743	4.21 742

TCMNet-wrong-test	4.29 734	5.57 741	4.65 730	11.33 749	10.39 743	5.73 741	4.48 745	4.13 740	1.02 706	1.91 732	2.39 729	6.16 742	3.62 737	3.84 740	4.50 738	1.99 737	0.47 711	1.97 738	1.69 737	5.69 743	4.31 743

noway4	4.32 737	5.81 744	4.75 734	11.39 752	10.47 748	5.70 740	4.50 746	4.14 741	0.90 693	1.83 727	2.44 730	6.16 742	3.63 738	3.66 738	4.60 743	2.00 740	0.47 711	2.03 742	1.73 738	5.80 748	4.40 747

zzzz4	4.31 735	5.77 742	4.85 737	11.37 750	10.45 746	5.64 738	4.46 741	4.20 742	0.91 698	1.87 729	2.47 731	6.11 740	3.60 735	3.65 736	4.59 741	1.99 737	0.47 711	2.02 739	1.74 739	5.77 746	4.37 745

noway1	4.31 735	5.77 742	4.81 736	11.37 750	10.45 746	5.64 738	4.46 741	4.20 742	0.90 693	1.87 729	2.48 733	6.11 740	3.60 735	3.65 736	4.59 741	1.99 737	0.47 711	2.02 739	1.74 739	5.77 746	4.37 745

BEATNet-Init1	4.73 740	2.61 733	13.29 755	0.58 699	0.53 701	10.12 747	3.33 739	4.83 744	5.01 743	8.75 749	8.51 746	14.08 758	7.60 748	7.70 748	5.34 744	0.28 684	0.28 693	0.34 690	0.37 696	0.57 699	0.45 696

PML	16.10 756	12.82 757	6.78 740	5.23 738	7.76 739	33.92 763	66.56 773	5.30 745	10.28 749	26.12 772	68.59 777	20.51 760	13.49 759	10.06 750	6.78 748	5.96 750	2.00 744	6.04 755	2.18 744	8.96 753	2.60 738

DGTPSM_ROB	8.34 744	5.10 736	10.37 753	5.31 739	10.18 741	8.33 744	23.60 756	6.06 746	13.41 756	4.90 741	10.87 754	5.65 736	10.44 749	6.17 744	12.59 750	3.74 746	7.55 750	3.69 746	7.26 754	4.14 740	7.46 750

DPSMNet_ROB	8.40 745	5.11 737	10.49 754	5.58 740	10.25 742	8.34 745	23.62 757	6.07 747	13.45 757	4.93 742	10.88 755	5.66 737	10.44 749	6.24 745	12.64 751	3.98 747	7.61 751	3.76 747	7.30 755	4.20 741	7.51 751

USTest	6.88 742	5.23 738	5.63 738	7.22 741	7.29 738	14.34 751	22.76 752	8.48 748	9.32 748	5.42 743	6.39 745	6.29 746	6.64 744	6.92 746	8.62 749	1.94 734	3.29 747	2.16 744	2.55 746	3.85 739	3.29 740

LRCNet_RVC	10.90 750	14.34 758	9.35 742	15.35 753	8.04 740	1.08 702	0.34 636	8.78 749	0.70 667	12.63 758	16.05 758	9.85 749	6.54 743	8.57 749	6.34 747	20.27 770	5.40 749	23.70 770	21.88 771	14.87 757	13.83 758

Selective-IGEV-i1pa	5.57 741	7.99 746	4.76 735	0.80 710	0.45 692	12.99 749	3.60 740	9.25 750	7.43 746	6.97 746	9.87 750	8.94 748	7.26 747	14.66 759	5.65 745	3.55 745	1.08 738	1.93 736	0.72 724	0.73 711	2.79 739

tt	4.71 739	0.10 151	3.94 726	2.06 734	1.53 732	10.14 748	16.88 751	9.27 751	4.98 742	1.39 715	1.02 689	4.68 734	4.90 742	3.35 733	5.86 746	5.76 749	9.15 757	2.24 745	2.53 745	3.10 737	1.32 734

xxxxx1	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

tt_ll	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

ff	15.27 753	9.54 750	10.31 748	20.13 756	18.88 756	17.08 752	23.03 753	10.36 752	10.99 750	9.21 750	9.62 747	10.74 753	10.61 752	10.72 751	13.89 757	7.97 755	9.20 758	31.85 773	44.72 775	12.84 754	13.69 755

iinet-test	10.78 748	9.29 747	9.70 743	10.48 742	10.68 749	17.98 756	25.98 758	12.57 755	13.39 754	9.64 753	10.10 751	10.06 750	10.61 752	11.22 755	12.70 752	6.40 751	7.74 752	5.68 751	6.69 750	7.47 749	7.30 748

IINet	10.78 748	9.29 747	9.70 743	10.48 742	10.68 749	17.98 756	25.98 758	12.57 755	13.39 754	9.64 753	10.10 751	10.06 750	10.61 752	11.22 755	12.70 752	6.40 751	7.74 752	5.68 751	6.69 750	7.47 749	7.30 748

Anonymous_1	16.62 757	9.35 749	9.84 745	10.66 744	14.64 753	18.66 758	27.12 760	12.64 757	13.51 758	10.76 757	10.30 753	10.13 752	10.60 751	11.06 754	12.74 754	15.87 766	7.74 752	16.92 764	43.48 774	58.66 777	7.68 752

DPSM_ROB	11.49 751	9.87 753	10.35 751	11.13 745	11.31 751	19.11 759	27.51 761	13.37 758	14.21 759	10.31 755	11.06 756	10.96 756	11.27 757	11.96 757	13.59 755	6.78 753	8.19 755	6.03 753	7.09 752	7.93 751	7.73 753

DPSM	11.49 751	9.87 753	10.35 751	11.13 745	11.31 751	19.11 759	27.51 761	13.37 758	14.21 759	10.31 755	11.06 756	10.96 756	11.27 757	11.96 757	13.59 755	6.78 753	8.19 755	6.03 753	7.09 752	7.93 751	7.73 753

HaxPig	17.72 758	20.22 768	19.73 757	16.53 754	16.51 754	9.27 746	9.33 748	14.34 760	13.27 753	18.65 760	18.70 759	17.35 759	16.77 760	17.04 760	16.45 760	22.05 773	20.89 769	22.27 769	21.53 766	21.29 768	22.13 772

MEDIAN_ROB	21.21 759	24.62 772	23.47 768	19.58 755	19.65 759	13.22 750	10.96 749	17.88 761	17.00 761	22.14 771	22.02 762	20.86 761	20.36 761	21.06 761	19.71 761	25.63 774	24.13 770	26.21 771	25.20 772	25.17 771	25.38 775

RSGM-EC	29.65 769	17.75 759	10.04 746	35.31 770	33.15 770	26.42 761	46.65 763	19.89 762	17.74 762	18.92 761	23.36 769	30.14 771	23.59 770	41.87 775	45.99 776	59.56 776	34.38 776	33.25 776	20.37 764	34.97 773	19.60 770

acva	29.65 769	17.75 759	10.04 746	35.31 770	33.15 770	26.42 761	46.65 763	19.89 762	17.74 762	18.92 761	23.36 769	30.14 771	23.59 770	41.87 775	45.99 776	59.56 776	34.38 776	33.25 776	20.37 764	34.97 773	19.60 770

AVERAGE_ROB	25.43 768	29.06 773	27.24 769	24.63 767	24.20 768	17.73 755	12.61 750	22.29 764	21.39 764	26.79 773	26.16 771	25.20 770	24.64 772	25.07 770	23.53 762	29.96 775	28.40 775	30.60 772	29.58 773	29.72 772	29.84 776

RAFT-FEzeroshot	23.10 760	19.88 763	20.56 760	22.49 760	22.75 762	38.38 764	55.50 769	26.84 765	28.66 766	20.60 766	22.10 763	22.05 764	22.74 764	24.00 764	27.37 768	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.28 758	15.96 760	15.54 762

RAFT-FE	23.10 760	19.88 763	20.56 760	22.49 760	22.75 762	38.38 764	55.50 769	26.84 765	28.66 766	20.60 766	22.10 763	22.05 764	22.74 764	24.00 764	27.37 768	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.28 758	15.96 760	15.54 762

fast-reg	23.64 766	20.51 769	23.42 767	23.22 765	24.75 769	38.73 771	55.47 767	26.85 767	28.86 771	20.12 763	21.73 760	21.64 762	22.22 762	24.30 769	27.54 771	13.91 765	16.52 767	14.85 763	15.62 763	16.91 765	15.71 766

FlowAnything	23.14 763	19.87 762	20.79 763	22.50 763	22.74 761	38.39 766	55.46 766	26.89 768	28.72 769	20.77 770	22.29 768	22.07 766	22.72 763	23.99 762	27.41 770	13.60 761	16.55 768	12.15 760	14.36 762	15.97 762	15.52 760

CasAABBNet	23.10 760	19.86 761	20.64 762	22.47 759	22.73 760	38.41 767	55.50 769	26.89 768	28.70 768	20.61 768	22.15 765	22.08 767	22.75 766	23.99 762	27.36 766	13.59 758	16.48 763	12.14 756	14.27 757	15.95 758	15.53 761

LSM0	24.24 767	19.98 767	22.32 766	24.22 766	40.14 774	38.48 768	55.20 765	26.95 770	28.57 765	20.49 764	21.83 761	22.26 769	22.75 766	24.22 768	27.30 764	13.66 764	16.32 761	12.19 762	14.15 756	16.10 764	17.66 767

Selective-RAFT-Error	23.16 764	19.93 765	20.87 764	22.54 764	22.81 765	38.52 770	55.47 767	27.01 771	28.83 770	20.66 769	22.25 766	22.09 768	22.80 768	24.09 766	27.36 766	13.61 763	16.48 763	12.15 760	14.28 758	15.99 763	15.57 765

Hybrid-DGEV	23.16 764	19.94 766	20.96 765	22.49 760	22.75 762	38.51 769	55.52 772	27.09 772	28.90 772	20.58 765	22.25 766	22.00 763	22.80 768	24.11 767	27.33 765	13.60 761	16.47 762	12.14 756	14.30 761	15.95 758	15.54 762

test_example2	101.33 776	108.28 777	68.15 775	98.43 774	106.93 777	89.75 776	102.43 778	36.80 773	97.65 778	129.04 778	130.15 778	65.26 778	66.62 778	92.11 777	80.24 778	144.10 778	199.48 778	81.81 778	103.01 778	125.01 778	101.27 777

zzzzzz3	33.80 772	21.93 770	29.35 770	40.69 772	40.71 775	54.58 773	75.81 775	38.06 774	43.73 775	30.21 774	32.81 772	33.59 775	36.40 775	35.16 771	41.64 774	19.24 767	24.62 771	18.35 765	21.58 767	19.15 766	18.48 768

zzz1	33.83 773	21.95 771	29.58 771	40.69 772	40.71 775	54.57 772	75.77 774	38.08 775	43.79 776	30.23 775	32.84 773	33.61 776	36.40 775	35.19 772	41.64 774	19.25 768	24.62 771	18.36 766	21.58 767	19.16 767	18.49 769

zzzz2	34.86 774	30.12 774	31.42 772	34.23 768	34.22 772	58.04 774	83.74 776	40.88 776	43.54 773	31.10 776	33.46 774	32.70 773	33.88 773	35.86 773	41.00 772	20.48 771	24.86 773	18.45 767	21.67 769	24.07 769	23.42 773

noway5	34.86 774	30.12 774	31.42 772	34.23 768	34.22 772	58.04 774	83.74 776	40.88 776	43.54 773	31.10 776	33.46 774	32.70 773	33.88 773	35.86 773	41.00 772	20.48 771	24.86 773	18.45 767	21.67 769	24.07 769	23.42 773

Selective-IGEV-i16pa	30.47 771	41.93 776	4.02 727	0.49 692	0.37 681	96.94 777	0.74 708	60.26 778	58.76 777	17.24 759	64.39 776	38.26 777	49.53 777	106.11 778	26.15 763	19.96 769	3.42 748	4.39 748	1.81 743	0.39 689	14.22 759

ccccc		256.29 778		354.40 777	364.36 778	149.10 778		152.89 779		153.93 779		164.00 779		268.02 779		390.55 779	349.22 779	244.59 779	219.82 779	412.30 779

ASD4		6.65 745

Low-res two-view benchmark