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

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.08 178	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.12 7	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.04 1	0.06 13	0.12 106	0.06 1	0.05 3	0.06 23	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 33	0.08 36	0.17 299	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.09 20	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.09 136	0.13 178	0.06 1	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.16 211	0.05 2	0.08 76	0.12 106	0.09 20	0.07 13	0.07 70	0.10 193	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

derf	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.12 81	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.07 123	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.06 1	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

qqai	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.08 12	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.13 17	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

CAR	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.08 7	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.07 36	0.08 7	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

monster-pro	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.09 161	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.09 161	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.06 23	0.11 245	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 23	0.05 7	0.09 220	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 162	0.05 188

LACA3	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.09 136	0.11 68	0.08 12	0.09 46	0.08 126	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.08 21	0.07 1	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

LACA2	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 225	0.09 56	0.07 1	0.07 341	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.04 49

LACA1	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.11 68	0.10 29	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 225	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.15 180	0.12 142	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 192	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.07 7	0.10 68	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.07 7	0.08 20	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.12 81	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.04 1	0.04 1	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188
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	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.11 1	0.05 2	0.10 194	0.10 33	0.14 141	0.09 46	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.07 3	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.05 162	0.04 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.10 29	0.06 6	0.04 1	0.07 58	0.10 254	0.09 261	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.10 29	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.08 7	0.12 81	0.07 13	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 162	0.05 188

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.09 20	0.14 141	0.12 142	0.05 2	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

AdaDepth	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.18 391	0.06 26	0.11 247	0.11 68	0.10 29	0.08 20	0.06 23	0.05 7	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

asda	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.06 13	0.10 33	0.16 218	0.11 103	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.08 76	0.08 7	0.11 55	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.10 29	0.15 243	0.08 126	0.10 193	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

4.25_new	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.11 103	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.11 103	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.07 36	0.08 7	0.11 55	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.13 17	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.18 288	0.13 185	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.25w_new	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.25w	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.75w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.07 36	0.09 20	0.16 218	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.06 1	0.14 141	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.13 111	0.09 46	0.09 177	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

111111	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.17 299	0.06 26	0.05 3	0.10 33	0.11 55	0.10 68	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.07 373	0.06 295

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.09 20	0.10 68	0.06 23	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.09 20	0.08 20	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.09 20	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.17 299	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.08 12	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

LGtest1	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.04 1	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.05 2	0.11 245	0.07 123	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49
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	0.07 6	0.16 603	0.17 483	0.11 1	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.08 12	0.08 20	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.04 49

AIO_rvc	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.14 252	0.09 20	0.08 20	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.04 1	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

AIO_test	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

MonSter	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.07 7	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

dual_stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.05 3	0.13 178	0.12 81	0.08 20	0.07 70	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.05 3	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.04 1	0.09 20	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.06 1	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

depth_test_26	0.08 75	0.04 1	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.08 76	0.10 33	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.07 58	0.08 178	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.07 386

LGCAT	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.11 1	0.06 26	0.07 36	0.13 178	0.07 7	0.08 20	0.09 177	0.07 58	0.07 123	0.08 225	0.12 283	0.11 273	0.10 526	0.09 564	0.04 1	0.05 192	0.04 45	0.09 509

quiztm	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.14 141	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.03 1

PointNet	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.11 55	0.08 20	0.05 2	0.08 122	0.08 178	0.09 261	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

TS12	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.21 567	0.07 125	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.09 46	0.10 222	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.09 56	0.12 345	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

DF	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

LiteMatch*	0.08 75	0.04 1	0.12 285	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.13 178	0.14 141	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

aanet-new-90k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.13 111	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.09 20	0.14 215	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.11 55	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-36k	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.12 81	0.14 215	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.05 2	0.08 76	0.13 178	0.12 81	0.13 185	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.19 464	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.11 55	0.13 185	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

aanet-new-32k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.10 194	0.11 68	0.10 29	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-30k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.10 194	0.11 68	0.10 29	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-28k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.09 46	0.09 177	0.08 122	0.08 178	0.06 66	0.12 283	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-24k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.17 299	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.07 172	0.09 56	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-22k	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.06 26	0.08 76	0.11 68	0.14 141	0.12 142	0.09 177	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

aanet-new-16k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.13 111	0.13 185	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-10k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.15 180	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-12k	0.08 75	0.10 497	0.07 8	0.20 530	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.12 81	0.14 215	0.08 126	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

aanet-new-14k	0.08 75	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.15 243	0.06 23	0.08 122	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-8k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.09 136	0.11 68	0.17 256	0.15 243	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 75	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.13 111	0.11 103	0.08 126	0.11 245	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.14 252	0.13 111	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 75	0.06 105	0.16 458	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.17 299	0.06 26	0.07 36	0.14 252	0.13 111	0.16 278	0.05 2	0.10 193	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.13 178	0.14 141	0.14 215	0.08 126	0.13 288	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 75	0.07 212	0.18 517	0.16 211	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.13 111	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.06 13	0.14 252	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.10 193	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 75	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

PSi22	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.08 76	0.10 33	0.14 141	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.10 254	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Foundation-i1c-attn	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.12 106	0.13 111	0.10 68	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.07 172	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Foundation-i1b	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.12 106	0.13 111	0.10 68	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.13 350	0.13 178	0.12 81	0.10 68	0.11 265	0.11 245	0.11 287	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

DepthFocus	0.08 75	0.04 1	0.15 414	0.13 17	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.05 3	0.09 177	0.06 19	0.07 123	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.04 49

GeoVLM	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

gcap_with_dpt	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.12 106	0.14 141	0.14 215	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

DispViT+	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.05 3	0.11 68	0.18 288	0.16 278	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 75	0.04 1	0.11 234	0.14 65	0.07 125	0.11 247	0.11 68	0.12 81	0.07 13	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

BStereo	0.08 75	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.08 76	0.09 20	0.15 180	0.16 278	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.07 390	0.04 45	0.05 188

MonSter++	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

HiDET	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.12 106	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

LCMNet	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.10 29	0.12 142	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

CSFM-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.15 180	0.07 13	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

GEAStereo	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.06 40	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

GSStereo	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.05 4	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

gasm-f	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

DDF-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.10 461	0.05 3	0.13 178	0.09 20	0.14 215	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.08 445	0.05 188

252Zero-FE	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.13 350	0.11 68	0.13 111	0.14 215	0.07 70	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

Zero-FE251	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

zero-FE	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.10 461	0.05 3	0.13 178	0.09 20	0.14 215	0.07 70	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.08 445	0.05 188

GASTEREO	0.08 75	0.05 33	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.14 141	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.04 1	0.12 283	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

MSCF	0.08 75	0.05 33	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.07 36	0.12 106	0.14 141	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

S2M2_XL	0.08 75	0.06 105	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.09 136	0.09 20	0.07 7	0.07 13	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.06 295
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 75	0.08 345	0.07 8	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.18 288	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

3w_stereo	0.08 75	0.09 428	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.11 68	0.20 341	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2w_stereo	0.08 75	0.08 345	0.09 106	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.20 341	0.15 243	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.06 1	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

monsterstereo	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.10 33	0.16 218	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

IGEV	0.08 75	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.12 106	0.14 141	0.10 68	0.06 23	0.09 161	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

LG-Stereo	0.08 75	0.08 345	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.17 440	0.11 55	0.08 20	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

SGD-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.07 70	0.09 161	0.09 220	0.09 261	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

HART	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.16 406	0.13 111	0.11 103	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

SCV_C0	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.10 461	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.13 185	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

SCV	0.08 75	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.04 49

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.22 589	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.04 49

HUF	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.13 111	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.09 220	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

castereo++	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.14 398	0.11 68	0.11 55	0.15 243	0.07 70	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.14 65	0.09 344	0.10 194	0.12 106	0.10 29	0.12 142	0.06 23	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

GIP-stereo	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.15 180	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.04 1	0.10 116	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

SMoEStereo_RVC	0.08 75	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.11 55	0.14 215	0.09 177	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

WCG-NET	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.14 252	0.13 111	0.14 215	0.07 70	0.09 161	0.07 123	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.03 1

Occ-G	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.12 265	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

U	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.19 464	0.10 461	0.10 194	0.13 178	0.12 81	0.17 315	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.05 188

AIO-Stereo	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.06 26	0.09 136	0.11 68	0.16 218	0.09 46	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.05 17	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

WCG-NET（raft）	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.15 180	0.12 142	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

RSM++	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.11 55	0.11 103	0.08 126	0.06 19	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.03 1

RSM	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.12 106	0.12 81	0.10 68	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

gcap-zeroshot	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.13 178	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

test_for_model	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

trnet	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.12 7	0.05 2	0.12 303	0.10 33	0.13 111	0.10 68	0.08 126	0.13 288	0.09 220	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.05 188

MoCha-V2	0.08 75	0.05 33	0.11 234	0.20 530	0.07 125	0.10 194	0.14 252	0.12 81	0.08 20	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

IGEV++	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.13 344	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

testlalala	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.13 178	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

LoS_RVC	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.08 76	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.09 161	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

CAS	0.08 75	0.04 1	0.07 8	0.17 299	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.12 81	0.09 46	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.04 49

CES	0.08 75	0.04 1	0.08 36	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.11 55	0.09 46	0.08 126	0.09 161	0.11 287	0.07 172	0.12 283	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

EGLCR-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.11 55	0.16 278	0.06 23	0.05 7	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

CREStereo++_RVC	0.08 75	0.04 1	0.07 8	0.13 17	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.14 141	0.14 215	0.10 222	0.14 303	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.04 45	0.04 49
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
Anonymus	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.15 180	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.07 123	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.06 295

PhaseNet	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.20 341	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.09 220	0.10 298	0.13 344	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

DNS	0.09 167	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.16 406	0.17 256	0.10 68	0.08 126	0.12 265	0.08 178	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.05 188

aanet-new	0.09 167	0.09 428	0.10 165	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.12 106	0.15 180	0.13 185	0.08 126	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

RT-Monster	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.10 33	0.17 256	0.19 363	0.14 367	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

LiteMatch	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.16 485	0.10 116	0.14 429	0.07 341	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.06 295

Foundation-i1	0.09 167	0.04 1	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.11 287	0.07 172	0.07 3	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.05 188

VMStereo-Base	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.10 33	0.16 218	0.13 185	0.10 222	0.16 337	0.10 254	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

Anonymus123	0.09 167	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.11 247	0.09 20	0.18 288	0.16 278	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.07 390	0.04 45	0.05 188

NLSM3	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.20 530	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.18 288	0.17 315	0.06 23	0.08 122	0.08 178	0.09 261	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.06 195	0.07 390	0.03 1	0.04 49

FE-Mocha	0.09 167	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.19 321	0.16 278	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

IGEV-FE	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.13 178	0.17 256	0.11 103	0.10 222	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

DA	0.09 167	0.07 212	0.07 8	0.19 464	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GGEV	0.09 167	0.07 212	0.07 8	0.19 464	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

water-stereo	0.09 167	0.06 105	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.15 180	0.13 185	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.10 298	0.07 3	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.04 45	0.04 49

depthmonostereo	0.09 167	0.06 105	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.14 141	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.11 340	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.12 106	0.14 141	0.16 278	0.11 265	0.11 245	0.09 220	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 167	0.08 345	0.11 234	0.13 17	0.10 461	0.08 76	0.06 1	0.10 29	0.10 68	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.09 261	0.11 190	0.11 273	0.13 606	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.10 546	0.08 461
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.18 489	0.15 180	0.14 215	0.07 70	0.10 193	0.07 123	0.06 66	0.12 283	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.04 49

Reg-Stereo(zero)	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.12 303	0.11 68	0.15 180	0.11 103	0.12 302	0.09 161	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

castereo	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.18 334	0.08 126	0.10 193	0.11 287	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

fffft	0.09 167	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.16 406	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.07 58	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.05 188
1: 1. 1
tt45	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.15 342	0.13 111	0.12 142	0.09 177	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

999	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.15 180	0.12 142	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.16 433	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.06 295

mms	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

ours_stereo	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.12 283	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

fffy	0.09 167	0.08 345	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.13 350	0.17 440	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.09 261	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.05 188

GCAP-BAT	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.17 315	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

Pointernet	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.10 33	0.15 180	0.18 334	0.09 177	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.05 188

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 167	0.10 497	0.32 621	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.11 190	0.07 1	0.12 587	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.05 188

RAFT-Stereo-weight	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.19 321	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

MGS-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.08 216	0.09 136	0.15 342	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

ff7	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

IGEVStereo-DCA	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.10 461	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

ffff	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

rrr	0.09 167	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.10 461	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

11t	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

MaDis-Stereo	0.09 167	0.09 428	0.08 36	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.11 68	0.16 218	0.16 278	0.09 177	0.11 245	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.04 49

IGEV_Zeroshot_test	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.13 178	0.17 256	0.11 103	0.10 222	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

MSKI-zero shot	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.15 180	0.14 215	0.09 177	0.09 161	0.09 220	0.06 66	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

UniTT-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.11 68	0.12 81	0.11 103	0.10 222	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.07 341	0.06 424	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.05 188

CASnet	0.09 167	0.09 428	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.18 288	0.14 215	0.11 265	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.10 540	0.08 466	0.06 283	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.17 315	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

AEACV	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.13 576	0.14 398	0.13 178	0.15 180	0.09 46	0.07 70	0.09 161	0.07 123	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

GCAP-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.06 26	0.11 247	0.07 3	0.14 141	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.07 123	0.09 261	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

RAFT-Test	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.13 185	0.09 177	0.10 193	0.11 287	0.09 261	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

HH	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.15 180	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

HanStereo	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.15 180	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

anonymousdsp	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

LoS	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.14 398	0.11 68	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.09 161	0.12 313	0.09 261	0.15 404	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.15 342	0.15 180	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.06 295

MC-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.10 194	0.14 252	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.12 265	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

RCA-Stereo	0.09 167	0.06 105	0.09 106	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.18 288	0.14 215	0.10 222	0.11 245	0.08 178	0.07 172	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

CroCo-Stereo Lap2	0.09 167	0.09 428	0.08 36	0.22 589	0.09 344	0.09 136	0.18 489	0.16 218	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.05 192	0.06 283	0.05 188

ccc-4	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

IGEV-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.19 321	0.11 103	0.11 265	0.08 122	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

test-3	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.12 81	0.16 278	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

test_1	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.12 81	0.16 278	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

CroCo-Stereo	0.09 167	0.08 345	0.08 36	0.22 589	0.09 344	0.09 136	0.18 489	0.16 218	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.07 1	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49
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
TANstereo	0.09 167	0.04 1	0.08 36	0.13 17	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.15 180	0.19 363	0.11 265	0.15 320	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

XX-TBD	0.09 167	0.06 105	0.07 8	0.14 65	0.07 125	0.13 350	0.16 406	0.14 141	0.14 215	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.08 225	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

raftrobust	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.09 136	0.10 33	0.18 288	0.16 278	0.10 222	0.09 161	0.12 313	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

XX-Stereo	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.17 299	0.09 344	0.15 423	0.12 106	0.21 363	0.10 68	0.10 222	0.14 303	0.07 123	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.04 49

test_xeample3	0.09 167	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.14 215	0.10 222	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.17 256	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.08 178	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.03 1

AFF-stereo	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.18 288	0.10 68	0.10 222	0.11 245	0.09 220	0.10 298	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

EAI-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.16 218	0.09 46	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.07 172	0.09 56	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

CFNet-RSSM	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.17 256	0.18 334	0.08 126	0.12 265	0.11 287	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Gwc-CoAtRS	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.18 288	0.17 315	0.08 126	0.10 193	0.12 313	0.09 261	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.05 188

CREStereo	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.11 1	0.06 26	0.14 398	0.14 252	0.14 141	0.10 68	0.09 177	0.13 288	0.09 220	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.06 295
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.12 7	0.06 26	0.13 350	0.14 252	0.16 218	0.11 103	0.09 177	0.13 288	0.10 254	0.07 172	0.14 382	0.10 192	0.15 631	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.07 373	0.06 295

SE	0.10 239	0.10 497	0.08 36	0.19 464	0.09 344	0.11 247	0.11 68	0.16 218	0.11 103	0.10 222	0.17 357	0.09 220	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.04 49

SMOE	0.10 239	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.13 185	0.12 302	0.13 288	0.12 313	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.06 283	0.04 49

ManiGeoR	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.12 303	0.12 106	0.24 436	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

HLf10	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.12 303	0.12 106	0.24 436	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

TestStereo_HLe17	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.11 265	0.14 303	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.06 295

DN	0.10 239	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.17 256	0.16 278	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.11 561	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.09 509

WQFJA1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.20 530	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.18 288	0.18 334	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

WQFJX1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.22 589	0.09 344	0.12 303	0.17 440	0.18 288	0.18 334	0.10 222	0.10 193	0.07 123	0.10 298	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

WQFJX	0.10 239	0.07 212	0.09 106	0.21 567	0.09 344	0.12 303	0.16 406	0.19 321	0.18 334	0.12 302	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.10 192	0.07 341	0.07 496	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

NLMM	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.20 530	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.18 288	0.18 334	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

NLSM1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.21 363	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.07 123	0.10 298	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.05 162	0.05 188

MM-Stereo_test3	0.10 239	0.07 212	0.07 8	0.18 391	0.07 125	0.12 303	0.19 535	0.24 436	0.19 363	0.06 23	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.04 49

MM-Stereo_test1	0.10 239	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.12 303	0.18 489	0.21 363	0.20 387	0.09 177	0.11 245	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

AIO-test2	0.10 239	0.08 345	0.10 165	0.23 610	0.09 344	0.11 247	0.11 68	0.23 410	0.24 446	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.09 512	0.05 162	0.05 188

AIO-test1	0.10 239	0.07 212	0.11 234	0.24 622	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.22 389	0.15 243	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.07 172	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.10 553	0.04 45	0.07 386

tg	0.10 239	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.20 341	0.12 142	0.08 126	0.11 245	0.11 287	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

PAM_32	0.10 239	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.15 342	0.14 141	0.16 278	0.09 177	0.08 122	0.10 254	0.07 172	0.14 382	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

PAM	0.10 239	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.09 344	0.10 194	0.16 406	0.15 180	0.16 278	0.12 302	0.09 161	0.10 254	0.07 172	0.13 344	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

UGAM-zero	0.10 239	0.05 33	0.15 414	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.20 341	0.15 243	0.11 265	0.15 320	0.07 123	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

model_zeroshot	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.20 341	0.14 215	0.11 265	0.10 193	0.12 313	0.07 172	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

RAStereo	0.10 239	0.09 428	0.08 36	0.20 530	0.08 216	0.13 350	0.18 489	0.16 218	0.17 315	0.10 222	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.04 49

rvit_stereo_0080	0.10 239	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.07 36	0.15 342	0.16 218	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.15 391	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.05 188

H2IRNET	0.10 239	0.09 428	0.10 165	0.18 391	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.14 141	0.21 402	0.10 222	0.10 193	0.10 254	0.11 340	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.06 283	0.05 188

MyStereo07	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.06 19	0.06 40	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

MyStereo06	0.10 239	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.18 489	0.19 321	0.12 142	0.13 337	0.08 122	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

AE-Stereo	0.10 239	0.08 345	0.11 234	0.19 464	0.09 344	0.10 194	0.15 342	0.14 141	0.20 387	0.09 177	0.15 320	0.12 313	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

ACVNet-DCA	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

cc1	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.16 218	0.18 334	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

tt1	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.15 180	0.19 363	0.09 177	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

whm_eth	0.10 239	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.07 36	0.15 342	0.16 218	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.15 391	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.05 188

MIM_Stereo	0.10 239	0.07 212	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.12 106	0.20 341	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.09 220	0.05 17	0.12 283	0.08 23	0.05 48	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

Any-RAFT	0.10 239	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.07 125	0.13 350	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.10 298	0.13 344	0.10 192	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

4D-IteraStereo	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.18 288	0.15 243	0.10 222	0.11 245	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.05 48	0.03 1	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.05 188

fff	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

ADStereo(finetuned)	0.10 239	0.06 105	0.13 331	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.20 387	0.13 337	0.18 386	0.10 254	0.12 375	0.12 283	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

TRStereo	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.16 211	0.12 550	0.10 194	0.13 178	0.18 288	0.19 363	0.09 177	0.09 161	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

STrans-v2	0.10 239	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.11 265	0.15 320	0.12 313	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

TransformOpticalFlow	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.19 321	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.11 287	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

AnonymousM	0.10 239	0.06 105	0.10 165	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.19 321	0.14 215	0.13 337	0.12 265	0.09 220	0.08 225	0.13 344	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.05 188

cross-raft	0.10 239	0.09 428	0.09 106	0.19 464	0.07 125	0.11 247	0.24 612	0.13 111	0.15 243	0.08 126	0.10 193	0.12 313	0.10 298	0.09 56	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

test-1	0.10 239	0.07 212	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.11 247	0.24 612	0.15 180	0.18 334	0.09 177	0.07 58	0.10 254	0.08 225	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.05 188

iRaftStereo_RVC	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.17 440	0.18 288	0.12 142	0.09 177	0.11 245	0.10 254	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

s12784h	0.10 239	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.16 454	0.18 489	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.11 245	0.11 287	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

DCANet	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.20 387	0.13 337	0.18 386	0.10 254	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

csc	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

cscssc	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

R-Stereo Train	0.10 239	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.24 436	0.11 103	0.12 302	0.19 402	0.11 287	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.05 188

RAFT-Stereo	0.10 239	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.24 436	0.11 103	0.12 302	0.19 402	0.11 287	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.05 188
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HLF11	0.11 287	0.05 33	0.13 331	0.12 7	0.08 216	0.15 423	0.11 68	0.22 389	0.10 68	0.12 302	0.24 466	0.11 287	0.12 375	0.14 382	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.08 445	0.08 461

HLf8	0.11 287	0.05 33	0.13 331	0.11 1	0.08 216	0.15 423	0.12 106	0.22 389	0.16 278	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.10 298	0.14 382	0.13 385	0.09 483	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.08 445	0.08 461

TestStereo_HL3	0.11 287	0.06 105	0.16 458	0.13 17	0.07 125	0.12 303	0.11 68	0.20 341	0.09 46	0.15 392	0.31 561	0.13 345	0.12 375	0.16 433	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

TestStereo_HL2	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.20 341	0.18 334	0.13 337	0.21 431	0.12 313	0.11 340	0.13 344	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

GGDA	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.12 303	0.14 252	0.19 321	0.19 363	0.13 337	0.20 412	0.12 313	0.09 261	0.12 283	0.12 345	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

TestStereo-Hl	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.14 65	0.08 216	0.15 423	0.14 252	0.20 341	0.18 334	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.11 340	0.14 382	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

Lsterematch	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.13 350	0.15 342	0.14 141	0.18 334	0.16 422	0.18 386	0.15 391	0.16 485	0.13 344	0.14 429	0.07 341	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.06 295

Hybrid-DGEV-03	0.11 287	0.06 105	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.16 454	0.14 252	0.15 180	0.14 215	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.04 49

Hybrid-DGEV-2	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.18 391	0.09 344	0.09 136	0.13 178	0.29 531	0.30 528	0.11 265	0.12 265	0.10 254	0.13 411	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

NLMM1	0.11 287	0.09 428	0.07 8	0.22 589	0.10 461	0.12 303	0.20 558	0.19 321	0.20 387	0.12 302	0.11 245	0.08 178	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

NLCSM	0.11 287	0.09 428	0.09 106	0.23 610	0.11 518	0.12 303	0.19 535	0.19 321	0.19 363	0.12 302	0.11 245	0.07 123	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.07 390	0.06 283	0.05 188

Select-FE	0.11 287	0.06 105	0.21 557	0.15 116	0.11 518	0.12 303	0.13 178	0.22 389	0.18 334	0.09 177	0.11 245	0.10 254	0.06 66	0.12 283	0.09 93	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.08 466	0.06 283	0.08 461

FlowAnything_test	0.11 287	0.08 345	0.14 379	0.15 116	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.20 341	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.12 313	0.12 375	0.13 344	0.11 273	0.09 483	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

xyz-stereo-finetune2	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.19 535	0.17 256	0.12 142	0.15 392	0.15 320	0.17 430	0.13 411	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.06 295

xyz-stereo-finetune	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.14 65	0.06 26	0.10 194	0.19 535	0.18 288	0.19 363	0.12 302	0.14 303	0.15 391	0.11 340	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.05 188

fast-iter	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.09 344	0.09 136	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.20 507	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.16 433	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

CoSv	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.09 344	0.09 136	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.20 507	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.16 433	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0081	0.11 287	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.24 446	0.11 265	0.13 288	0.14 365	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0082	0.11 287	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.24 446	0.11 265	0.13 288	0.14 365	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 287	0.05 33	0.14 379	0.16 211	0.21 661	0.09 136	0.17 440	0.21 363	0.16 278	0.11 265	0.15 320	0.10 254	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.09 509

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 287	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.13 576	0.14 398	0.16 406	0.23 410	0.18 334	0.10 222	0.13 288	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.08 461

CAS++	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.14 65	0.10 461	0.13 350	0.14 252	0.24 436	0.14 215	0.11 265	0.09 161	0.11 287	0.07 172	0.14 382	0.09 93	0.11 561	0.09 564	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.08 461
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.16 406	0.18 288	0.19 363	0.10 222	0.09 161	0.09 220	0.08 225	0.11 190	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.07 373	0.06 295

xx1	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.16 218	0.18 334	0.09 177	0.09 161	0.16 412	0.16 485	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

1test111	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.15 404	0.16 486	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

plain	0.11 287	0.09 428	0.10 165	0.19 464	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.13 185	0.13 337	0.15 320	0.09 220	0.12 375	0.13 344	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.06 295

MIF-Stereo (partial)	0.11 287	0.06 105	0.10 165	0.19 464	0.10 461	0.10 194	0.12 106	0.17 256	0.19 363	0.14 367	0.16 337	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.07 386

EKT-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.16 211	0.10 461	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.21 402	0.11 265	0.08 122	0.13 345	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

LL-Strereo2	0.11 287	0.10 497	0.16 458	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.09 20	0.17 256	0.14 215	0.14 367	0.11 245	0.09 220	0.07 172	0.16 433	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.11 570	0.07 390	0.06 283	0.05 188

anonymousdsp2	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.23 434	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.14 382	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

DCRE	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.11 518	0.11 247	0.17 440	0.18 288	0.17 315	0.11 265	0.18 386	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

knoymous	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.07 125	0.15 423	0.13 178	0.20 341	0.14 215	0.11 265	0.17 357	0.13 345	0.09 261	0.14 382	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

riskmin	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.14 398	0.14 252	0.18 288	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.17 430	0.11 340	0.14 382	0.12 345	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.08 445	0.08 461

Selective-RAFT	0.11 287	0.11 524	0.12 285	0.21 567	0.08 216	0.16 454	0.13 178	0.21 363	0.23 434	0.10 222	0.10 193	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

DCANet-4	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.18 288	0.20 387	0.13 337	0.17 357	0.09 220	0.14 444	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

DisPM	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.09 344	0.06 13	0.13 178	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.19 402	0.12 313	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.11 567

test_4	0.11 287	0.10 497	0.08 36	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.21 575	0.15 180	0.18 334	0.12 302	0.18 386	0.12 313	0.09 261	0.08 21	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

CIPLG	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.17 256	0.16 278	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.17 473	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

GLC_STEREO	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.18 391	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.16 218	0.24 446	0.12 302	0.13 288	0.12 313	0.08 225	0.18 493	0.12 345	0.06 162	0.08 531	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

IPLG	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.20 341	0.15 243	0.13 337	0.18 386	0.07 123	0.07 172	0.14 382	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

IPLGR_C	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.15 243	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

MIPNet	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.12 303	0.14 252	0.21 363	0.25 471	0.12 302	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.13 344	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

IPLGR	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.21 363	0.24 446	0.12 302	0.12 265	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.04 49

GMOStereo	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 649	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

error version	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 649	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

test-v	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 649	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

ACRE	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.17 256	0.14 215	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

test_3	0.11 287	0.09 428	0.10 165	0.21 567	0.08 216	0.13 350	0.25 629	0.14 141	0.21 402	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.10 298	0.08 21	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.04 45	0.04 49

LCNet	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.14 621

HHNet	0.11 287	0.06 105	0.16 458	0.15 116	0.14 595	0.07 36	0.13 178	0.20 341	0.18 334	0.15 392	0.25 493	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.09 509

Patchmatch Stereo++	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386
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
OMP-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.08 216	0.09 136	0.12 106	0.21 363	0.21 402	0.13 337	0.14 303	0.11 287	0.12 375	0.11 190	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

IIG-Stereo	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.12 106	0.22 389	0.18 334	0.14 367	0.17 357	0.12 313	0.13 411	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

NF-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.12 588

OCTAStereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

NRIStereo	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.17 256	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.13 345	0.13 411	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.07 386

PSM-adaLoss	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

PSM-AAD	0.11 287	0.07 212	0.10 165	0.20 530	0.09 344	0.10 194	0.14 252	0.21 363	0.13 185	0.12 302	0.14 303	0.18 445	0.11 340	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.14 621

ROB_FTStereo_v2	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

ROB_FTStereo	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

HUI-Stereo	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

ASMatch	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.10 461	0.08 76	0.14 252	0.18 288	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.16 412	0.11 340	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.09 509

SST-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.16 458	0.18 391	0.09 344	0.06 13	0.12 106	0.18 288	0.10 68	0.15 392	0.18 386	0.13 345	0.12 375	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.07 373	0.06 295

RAFT_R40	0.11 287	0.07 212	0.15 414	0.18 391	0.09 344	0.06 13	0.13 178	0.17 256	0.15 243	0.14 367	0.18 386	0.15 391	0.12 375	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.05 188

GrayStereo	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.19 464	0.09 344	0.09 136	0.16 406	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.17 357	0.17 430	0.11 340	0.12 283	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.10 541

RE-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

Pruner-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.09 344	0.06 13	0.12 106	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.19 402	0.13 345	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.08 461

TVStereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

DeepStereo_RVC	0.11 287	0.08 345	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.08 76	0.11 68	0.17 256	0.12 142	0.13 337	0.15 320	0.12 313	0.12 375	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.08 461

iGMRVC	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

RAFT-345	0.11 287	0.07 212	0.16 458	0.17 299	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.16 218	0.10 68	0.11 265	0.34 588	0.09 220	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.04 45	0.05 188

iRAFT	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

CRE-IMP	0.11 287	0.09 428	0.16 458	0.19 464	0.09 344	0.10 194	0.12 106	0.18 288	0.10 68	0.14 367	0.14 303	0.14 365	0.13 411	0.12 283	0.12 345	0.07 341	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.08 461

test-2	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 649	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

GMM-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.10 165	0.18 391	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.24 436	0.16 278	0.11 265	0.15 320	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.09 509

RAFT-IKP	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

Prome-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.18 391	0.09 344	0.12 303	0.14 252	0.23 410	0.13 185	0.13 337	0.16 337	0.13 345	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.10 541

rafts_anoy	0.11 287	0.06 105	0.10 165	0.17 299	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.18 288	0.14 215	0.13 337	0.13 288	0.12 313	0.11 340	0.11 190	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.09 491	0.11 585	0.07 373	0.06 295

raft+_RVC	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.11 68	0.24 436	0.20 387	0.12 302	0.15 320	0.12 313	0.08 225	0.12 283	0.13 385	0.07 341	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

RALCasStereoNet	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.17 256	0.11 103	0.12 302	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.07 386

RALAANet	0.11 287	0.08 345	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.10 33	0.20 341	0.16 278	0.14 367	0.13 288	0.16 412	0.09 261	0.12 283	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.04 49

111	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.10 194	0.14 252	0.21 363	0.24 446	0.11 265	0.12 265	0.14 365	0.12 375	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.05 188

DIP-Stereo	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.09 20	0.16 218	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.16 433	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.07 386
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.06 26	0.12 303	0.10 33	0.18 288	0.18 334	0.13 337	0.17 357	0.15 391	0.11 340	0.15 404	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.06 283	0.05 188
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
S	0.12 371	0.08 345	0.10 165	0.20 530	0.08 216	0.13 350	0.19 535	0.17 256	0.16 278	0.13 337	0.12 265	0.14 365	0.10 298	0.12 283	0.13 385	0.09 483	0.07 496	0.13 606	0.15 643	0.06 283	0.05 188

SME	0.12 371	0.09 428	0.11 234	0.17 299	0.07 125	0.20 538	0.13 178	0.21 363	0.17 315	0.12 302	0.13 288	0.10 254	0.12 375	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.06 283	0.06 295

IGEV_i1	0.12 371	0.08 345	0.12 285	0.17 299	0.08 216	0.19 518	0.15 342	0.19 321	0.23 434	0.18 469	0.18 386	0.16 412	0.12 375	0.17 473	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

rvit_stereo_0083	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.15 180	0.26 485	0.11 265	0.14 303	0.13 345	0.10 298	0.12 283	0.13 385	0.10 526	0.08 531	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0081_aga	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.10 461	0.14 398	0.14 252	0.14 141	0.19 363	0.10 222	0.18 386	0.16 412	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_ft	0.12 371	0.07 212	0.13 331	0.19 464	0.10 461	0.12 303	0.17 440	0.16 218	0.16 278	0.13 337	0.13 288	0.15 391	0.10 298	0.14 382	0.13 385	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

MyStereo8	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.15 116	0.09 344	0.18 495	0.14 252	0.19 321	0.22 424	0.12 302	0.18 386	0.11 287	0.10 298	0.16 433	0.18 516	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.08 445	0.09 509

CoDeX	0.12 371	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.12 303	0.16 406	0.23 410	0.27 498	0.13 337	0.17 357	0.15 391	0.12 375	0.14 382	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

11t1	0.12 371	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.15 342	0.19 321	0.15 243	0.15 392	0.15 320	0.17 430	0.16 485	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.07 386

ffm	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.15 180	0.19 363	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.06 295

RAFT_CTSACE	0.12 371	0.09 428	0.10 165	0.22 589	0.08 216	0.12 303	0.24 612	0.18 288	0.17 315	0.21 524	0.27 524	0.13 345	0.07 172	0.13 344	0.09 93	0.05 48	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.04 45	0.04 49

Sa-1000	0.12 371	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.22 589	0.22 389	0.19 363	0.15 392	0.20 412	0.17 430	0.11 340	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.09 512	0.05 162	0.05 188

iRaft-Stereo_5w	0.12 371	0.09 428	0.12 285	0.20 530	0.08 216	0.09 136	0.12 106	0.22 389	0.22 424	0.19 485	0.14 303	0.11 287	0.09 261	0.20 536	0.16 486	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.06 295

CrosDoStereo	0.12 371	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

PFNet+	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.05 3	0.12 106	0.18 288	0.21 402	0.16 422	0.19 402	0.14 365	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.11 567

AAGNet	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.13 178	0.19 321	0.13 185	0.16 422	0.21 431	0.13 345	0.14 444	0.11 190	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.05 188

PSM-softLoss	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.24 436	0.17 315	0.15 392	0.19 402	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.12 588

KMStereo	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.24 436	0.17 315	0.15 392	0.19 402	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.12 588

FTStereo	0.12 371	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.07 36	0.15 342	0.22 389	0.18 334	0.12 302	0.24 466	0.11 287	0.13 411	0.13 344	0.14 429	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.06 283	0.10 541

KYRaft	0.12 371	0.07 212	0.10 165	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.15 342	0.23 410	0.12 142	0.13 337	0.16 337	0.20 473	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.06 283	0.15 635

DeepStereo_LL	0.12 371	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

DEmStereo	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.14 65	0.10 461	0.16 454	0.15 342	0.16 218	0.24 446	0.17 436	0.23 454	0.12 313	0.14 444	0.12 283	0.14 429	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

THIR-Stereo	0.12 371	0.07 212	0.11 234	0.15 116	0.08 216	0.14 398	0.16 406	0.18 288	0.25 471	0.17 436	0.24 466	0.13 345	0.13 411	0.12 283	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

DRaft	0.12 371	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.21 363	0.30 528	0.18 469	0.27 524	0.10 254	0.16 485	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

PFNet	0.12 371	0.06 105	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.09 136	0.15 342	0.26 473	0.20 387	0.16 422	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.13 344	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

RAFT-RH_RVC	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.12 303	0.12 106	0.17 256	0.12 142	0.13 337	0.40 619	0.11 287	0.10 298	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.06 295

IRAFT_RVC	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.07 36	0.14 252	0.25 459	0.23 434	0.14 367	0.15 320	0.15 391	0.12 375	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.06 295

sCroCo_RVC	0.12 371	0.09 428	0.24 581	0.24 622	0.11 518	0.19 518	0.14 252	0.17 256	0.15 243	0.10 222	0.13 288	0.12 313	0.07 172	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.05 162	0.07 386

ARAFT	0.12 371	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.20 341	0.13 185	0.12 302	0.13 288	0.14 365	0.12 375	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.10 540	0.09 512	0.06 283	0.04 49

BEATNet_4x	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.07 125	0.15 423	0.07 3	0.23 410	0.19 363	0.16 422	0.19 402	0.19 456	0.14 444	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

RT-IGEV	0.13 401	0.06 105	0.14 379	0.15 116	0.10 461	0.15 423	0.18 489	0.25 459	0.28 514	0.16 422	0.17 357	0.18 445	0.11 340	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.07 373	0.08 461

Selective-IGEV-i16pc	0.13 401	0.06 105	0.13 331	0.15 116	0.11 518	0.38 660	0.16 406	0.23 410	0.17 315	0.11 265	0.15 320	0.09 220	0.07 172	0.13 344	0.10 192	0.10 526	0.08 531	0.06 195	0.07 390	0.09 510	0.10 541

Selective-IGEV-i1	0.13 401	0.07 212	0.12 285	0.20 530	0.08 216	0.18 495	0.16 406	0.23 410	0.30 528	0.17 436	0.17 357	0.17 430	0.10 298	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

G2L-ROB	0.13 401	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.08 216	0.14 398	0.17 440	0.25 459	0.19 363	0.20 507	0.19 402	0.20 473	0.14 444	0.18 493	0.16 486	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.09 509

DFGA-Net	0.13 401	0.11 524	0.19 541	0.18 391	0.10 461	0.13 350	0.13 178	0.23 410	0.25 471	0.16 422	0.16 337	0.13 345	0.12 375	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.05 162	0.05 188

FACV-RUCA	0.13 401	0.11 524	0.13 331	0.19 464	0.12 550	0.15 423	0.16 406	0.22 389	0.21 402	0.16 422	0.16 337	0.15 391	0.16 485	0.14 382	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.10 546	0.08 461

UGAM	0.13 401	0.10 497	0.09 106	0.22 589	0.08 216	0.13 350	0.20 558	0.18 288	0.24 446	0.22 539	0.16 337	0.13 345	0.13 411	0.19 518	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.13 606	0.11 585	0.07 373	0.05 188

test_sample2	0.13 401	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.08 216	0.16 454	0.18 489	0.21 363	0.16 278	0.14 367	0.21 431	0.20 473	0.15 464	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.08 461

test_sample1	0.13 401	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.19 518	0.17 440	0.20 341	0.15 243	0.14 367	0.22 449	0.18 445	0.16 485	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.08 461

MyStereo05	0.13 401	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.18 489	0.28 511	0.35 574	0.17 436	0.14 303	0.15 391	0.11 340	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

MyStereo04	0.13 401	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.29 531	0.38 592	0.17 436	0.14 303	0.16 412	0.11 340	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

ff1	0.13 401	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.15 180	0.19 363	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.06 295

LL-Strereo	0.13 401	0.10 497	0.12 285	0.20 530	0.10 461	0.11 247	0.18 489	0.33 581	0.25 471	0.16 422	0.16 337	0.14 365	0.14 444	0.19 518	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.04 45	0.05 188

anonymousa	0.13 401	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.13 350	0.17 440	0.20 341	0.29 522	0.15 392	0.24 466	0.16 412	0.14 444	0.14 382	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.09 512	0.05 162	0.07 386

TestStereo1	0.13 401	0.08 345	0.08 36	0.20 530	0.08 216	0.18 495	0.29 660	0.23 410	0.17 315	0.17 436	0.20 412	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

qqq	0.13 401	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.15 392	0.19 402	0.16 412	0.16 485	0.15 404	0.16 486	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

x	0.13 401	0.08 345	0.15 414	0.14 65	0.08 216	0.19 518	0.14 252	0.22 389	0.21 402	0.15 392	0.20 412	0.20 473	0.18 525	0.18 493	0.18 516	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

raft_robust	0.13 401	0.10 497	0.07 8	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.24 612	0.29 531	0.34 560	0.20 507	0.20 412	0.15 391	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.04 49

RAFT+CT+SA	0.13 401	0.11 524	0.09 106	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.28 649	0.22 389	0.22 424	0.15 392	0.26 506	0.10 254	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

SA-5K	0.13 401	0.08 345	0.08 36	0.20 530	0.08 216	0.18 495	0.29 660	0.23 410	0.17 315	0.17 436	0.20 412	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

SA	0.13 401	0.09 428	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.12 303	0.24 612	0.23 410	0.19 363	0.17 436	0.27 524	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.05 162	0.05 188

GwcNet-ADL	0.13 401	0.08 345	0.14 379	0.20 530	0.09 344	0.12 303	0.20 558	0.30 544	0.25 471	0.14 367	0.14 303	0.18 445	0.14 444	0.13 344	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.06 295

GANet-ADL	0.13 401	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.10 461	0.19 518	0.15 342	0.30 544	0.21 402	0.13 337	0.18 386	0.19 456	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.08 461

RAFT	0.13 401	0.09 428	0.11 234	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.23 601	0.21 363	0.20 387	0.21 524	0.21 431	0.18 445	0.13 411	0.17 473	0.10 192	0.06 162	0.07 496	0.10 540	0.09 512	0.06 283	0.05 188

sAnonymous2	0.13 401	0.12 543	0.25 584	0.20 530	0.12 550	0.18 495	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.08 225	0.11 190	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.15 631	0.10 541

CroCo_RVC	0.13 401	0.12 543	0.25 584	0.20 530	0.12 550	0.18 495	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.08 225	0.11 190	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.15 631	0.10 541

RAFT + AFF	0.13 401	0.08 345	0.21 557	0.20 530	0.10 461	0.14 398	0.23 601	0.27 487	0.21 402	0.12 302	0.10 193	0.12 313	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.08 423	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

GMStereo	0.13 401	0.15 592	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.16 406	0.20 341	0.25 471	0.17 436	0.17 357	0.11 287	0.11 340	0.16 433	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 401	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.15 423	0.16 406	0.28 511	0.27 498	0.14 367	0.18 386	0.12 313	0.13 411	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.06 295

FENet	0.13 401	0.08 345	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.16 406	0.23 410	0.23 434	0.17 436	0.24 466	0.16 412	0.13 411	0.14 382	0.15 467	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.08 461

MLCV	0.13 401	0.08 345	0.17 483	0.18 391	0.06 26	0.16 454	0.17 440	0.19 321	0.22 424	0.19 485	0.25 493	0.17 430	0.13 411	0.15 404	0.14 429	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

iResNet	0.13 401	0.10 497	0.18 517	0.19 464	0.08 216	0.14 398	0.18 489	0.21 363	0.27 498	0.16 422	0.24 466	0.15 391	0.13 411	0.14 382	0.15 467	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

DN-CSS_ROB	0.13 401	0.13 570	0.17 483	0.18 391	0.10 461	0.16 454	0.08 7	0.22 389	0.19 363	0.17 436	0.23 454	0.13 345	0.13 411	0.13 344	0.14 429	0.05 48	0.05 243	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.06 295

Selective-IGEV-i16pb	0.14 434	0.08 345	0.17 483	0.15 116	0.11 518	0.41 667	0.16 406	0.29 531	0.24 446	0.11 265	0.21 431	0.10 254	0.07 172	0.17 473	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.06 195	0.08 466	0.09 510	0.10 541

xyz-stereo	0.14 434	0.07 212	0.22 567	0.15 116	0.05 2	0.22 564	0.15 342	0.17 256	0.31 538	0.15 392	0.28 535	0.26 549	0.17 511	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

G2L-Stereo_test	0.14 434	0.07 212	0.11 234	0.13 17	0.08 216	0.12 303	0.17 440	0.31 561	0.28 514	0.21 524	0.23 454	0.20 473	0.16 485	0.17 473	0.19 531	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

coex_refinement	0.14 434	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.10 461	0.16 454	0.15 342	0.27 487	0.29 522	0.18 469	0.21 431	0.22 500	0.17 511	0.16 433	0.19 531	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.09 510	0.08 461

G2L-Stereo	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.12 106	0.27 487	0.22 424	0.17 436	0.27 524	0.21 482	0.13 411	0.18 493	0.18 516	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.07 386

rvit_0105_6	0.14 434	0.09 428	0.18 517	0.17 299	0.10 461	0.10 194	0.17 440	0.19 321	0.26 485	0.12 302	0.18 386	0.17 430	0.13 411	0.18 493	0.13 385	0.15 631	0.11 603	0.12 592	0.10 553	0.09 510	0.06 295

rvit_0105_5	0.14 434	0.10 497	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.23 601	0.24 436	0.27 498	0.14 367	0.15 320	0.18 445	0.13 411	0.17 473	0.14 429	0.14 627	0.11 603	0.10 540	0.11 585	0.08 445	0.07 386

test_sample6	0.14 434	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.08 216	0.17 478	0.19 535	0.26 473	0.18 334	0.18 469	0.28 535	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.08 445	0.08 461

test_sample5	0.14 434	0.08 345	0.14 379	0.16 211	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.25 459	0.17 315	0.17 436	0.28 535	0.18 445	0.15 464	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

test_sample4	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.08 216	0.19 518	0.18 489	0.26 473	0.18 334	0.17 436	0.26 506	0.18 445	0.15 464	0.17 473	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.08 461

test_sample3	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.14 65	0.09 344	0.20 538	0.17 440	0.27 487	0.18 334	0.17 436	0.22 449	0.19 456	0.15 464	0.17 473	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.09 510	0.08 461

SMFormer	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

tta	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.06 295

qqq1	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

fff1	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

mmm	0.14 434	0.08 345	0.18 517	0.17 299	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.21 363	0.16 278	0.16 422	0.23 454	0.21 482	0.16 485	0.16 433	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.07 386

DualNet	0.14 434	0.08 345	0.14 379	0.16 211	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.25 459	0.17 315	0.18 469	0.28 535	0.18 445	0.15 464	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

StereoVision	0.14 434	0.13 570	0.10 165	0.24 622	0.10 461	0.16 454	0.21 575	0.21 363	0.20 387	0.12 302	0.25 493	0.10 254	0.10 298	0.16 433	0.10 192	0.09 483	0.10 588	0.12 592	0.12 608	0.06 283	0.05 188

PCWNet_CMD	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.14 252	0.29 531	0.36 580	0.14 367	0.20 412	0.21 482	0.13 411	0.17 473	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

gwcnet-sp	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

scenet	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

CASS	0.14 434	0.12 543	0.12 285	0.23 610	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.19 321	0.20 387	0.17 436	0.18 386	0.15 391	0.15 464	0.15 404	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.10 540	0.08 466	0.09 510	0.07 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

IER	0.14 434	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.16 406	0.26 473	0.27 498	0.18 469	0.26 506	0.17 430	0.20 556	0.17 473	0.14 429	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

test_5	0.14 434	0.12 543	0.08 36	0.20 530	0.10 461	0.14 398	0.28 649	0.21 363	0.24 446	0.19 485	0.28 535	0.11 287	0.15 464	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

psmg	0.14 434	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.10 461	0.15 423	0.17 440	0.29 531	0.20 387	0.17 436	0.21 431	0.25 539	0.16 485	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.07 496	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

UDGNet	0.14 434	0.13 570	0.17 483	0.18 391	0.10 461	0.12 303	0.16 406	0.21 363	0.27 498	0.20 507	0.20 412	0.17 430	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.10 526	0.06 424	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.07 386

TestStereo	0.14 434	0.15 592	0.11 234	0.23 610	0.08 216	0.15 423	0.21 575	0.20 341	0.23 434	0.14 367	0.25 493	0.16 412	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.05 188

CFNet_pseudo	0.14 434	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.27 487	0.34 560	0.15 392	0.21 431	0.22 500	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.07 373	0.07 386

GES	0.14 434	0.08 345	0.16 458	0.15 116	0.10 461	0.13 350	0.13 178	0.28 511	0.26 485	0.17 436	0.24 466	0.19 456	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.09 509

cf-r	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.14 398	0.19 535	0.21 363	0.25 471	0.17 436	0.26 506	0.22 500	0.17 511	0.14 382	0.15 467	0.10 526	0.05 243	0.06 195	0.08 466	0.06 283	0.06 295

GANet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.08 216	0.14 398	0.18 489	0.23 410	0.21 402	0.17 436	0.25 493	0.24 526	0.16 485	0.16 433	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

PSMNet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.25 459	0.24 446	0.17 436	0.28 535	0.23 517	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.11 561	0.06 424	0.09 491	0.12 608	0.08 445	0.07 386

GwcNet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.20 558	0.22 389	0.28 514	0.18 469	0.28 535	0.23 517	0.17 511	0.15 404	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.07 312	0.09 512	0.07 373	0.07 386

CFNet-ft	0.14 434	0.07 212	0.15 414	0.12 7	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.22 389	0.24 446	0.17 436	0.26 506	0.24 526	0.14 444	0.16 433	0.15 467	0.11 561	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.09 510	0.08 461

DMCA	0.14 434	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.23 410	0.28 514	0.14 367	0.20 412	0.17 430	0.18 525	0.15 404	0.17 503	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.10 541

MSMDNet	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.14 252	0.29 531	0.36 580	0.14 367	0.20 412	0.21 482	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

HSM-Net_RVC	0.14 434	0.08 345	0.12 285	0.15 116	0.08 216	0.16 454	0.15 342	0.27 487	0.29 522	0.20 507	0.21 431	0.29 575	0.14 444	0.18 493	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 434	0.07 212	0.15 414	0.12 7	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.22 389	0.24 446	0.17 436	0.26 506	0.24 526	0.14 444	0.16 433	0.15 467	0.11 561	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.09 510	0.08 461

ccs_rob	0.14 434	0.09 428	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.27 487	0.34 560	0.15 392	0.21 431	0.22 500	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.07 386

iResNet_ROB	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.15 116	0.07 125	0.19 518	0.14 252	0.26 473	0.32 544	0.23 554	0.26 506	0.23 517	0.16 485	0.15 404	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.08 445	0.08 461

rvit_0105_4	0.15 475	0.09 428	0.17 483	0.17 299	0.10 461	0.12 303	0.20 558	0.23 410	0.27 498	0.14 367	0.20 412	0.17 430	0.14 444	0.17 473	0.13 385	0.15 631	0.11 603	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.06 295

DCVSM-stereo	0.15 475	0.09 428	0.16 458	0.16 211	0.10 461	0.15 423	0.09 20	0.20 341	0.24 446	0.20 507	0.24 466	0.26 549	0.15 464	0.19 518	0.14 429	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.08 466	0.10 546	0.12 588

ACV-stereo	0.15 475	0.10 497	0.29 608	0.18 391	0.12 550	0.15 423	0.13 178	0.23 410	0.21 402	0.19 485	0.23 454	0.22 500	0.15 464	0.23 580	0.17 503	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.07 386

DispNO	0.15 475	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.12 550	0.11 247	0.21 575	0.23 410	0.29 522	0.18 469	0.23 454	0.19 456	0.17 511	0.16 433	0.16 486	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.06 295

mmx	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.26 485	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.08 466	0.08 445	0.08 461

xxx	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.26 485	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.08 466	0.08 445	0.08 461

CFNet_ucs	0.15 475	0.09 428	0.17 483	0.16 211	0.11 518	0.14 398	0.14 252	0.30 544	0.34 560	0.16 422	0.24 466	0.23 517	0.14 444	0.18 493	0.15 467	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.09 509

CBFPSM	0.15 475	0.07 212	0.27 596	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.22 389	0.23 434	0.20 507	0.27 524	0.23 517	0.16 485	0.16 433	0.19 531	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.07 390	0.07 373	0.07 386

BUS	0.15 475	0.09 428	0.14 379	0.22 589	0.10 461	0.20 538	0.14 252	0.34 596	0.20 387	0.17 436	0.23 454	0.16 412	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

BSDual-CNN	0.15 475	0.09 428	0.14 379	0.22 589	0.10 461	0.15 423	0.15 342	0.34 596	0.20 387	0.17 436	0.23 454	0.25 539	0.16 485	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

hknet	0.15 475	0.11 524	0.14 379	0.22 589	0.11 518	0.15 423	0.15 342	0.34 596	0.26 485	0.17 436	0.23 454	0.22 500	0.18 525	0.17 473	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

dd	0.15 475	0.17 613	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.18 489	0.22 389	0.26 485	0.23 554	0.20 412	0.21 482	0.10 298	0.21 554	0.17 503	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

DAS	0.15 475	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.28 511	0.30 528	0.18 469	0.26 506	0.21 482	0.16 485	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

SepStereo	0.15 475	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.28 511	0.30 528	0.18 469	0.26 506	0.21 482	0.16 485	0.26 602	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

PSMNet-ADL	0.15 475	0.12 543	0.13 331	0.22 589	0.09 344	0.13 350	0.20 558	0.26 473	0.23 434	0.18 469	0.20 412	0.23 517	0.17 511	0.18 493	0.18 516	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.11 585	0.08 445	0.07 386

LMCR-Stereo	0.15 475	0.08 345	0.14 379	0.21 567	0.09 344	0.18 495	0.19 535	0.28 511	0.19 363	0.24 566	0.24 466	0.23 517	0.17 511	0.20 536	0.17 503	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.10 546	0.09 509

xxxx	0.15 475	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.24 587	0.18 489	0.32 567	0.20 387	0.14 367	0.28 535	0.22 500	0.14 444	0.15 404	0.29 635	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.08 461

test_xeample	0.15 475	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.22 564	0.20 558	0.29 531	0.21 402	0.16 422	0.29 550	0.19 456	0.17 511	0.16 433	0.28 626	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

ACVNet	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.13 17	0.12 550	0.14 398	0.20 558	0.22 389	0.34 560	0.17 436	0.26 506	0.21 482	0.17 511	0.18 493	0.21 554	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

acv_ft	0.15 475	0.09 428	0.16 458	0.19 464	0.10 461	0.16 454	0.17 440	0.25 459	0.34 560	0.19 485	0.26 506	0.21 482	0.17 511	0.18 493	0.19 531	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

CCAANet	0.15 475	0.06 105	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.17 478	0.13 178	0.31 561	0.25 471	0.16 422	0.32 571	0.18 445	0.18 525	0.17 473	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

RASNet	0.15 475	0.07 212	0.15 414	0.16 211	0.08 216	0.19 518	0.14 252	0.30 544	0.21 402	0.17 436	0.25 493	0.21 482	0.19 544	0.20 536	0.20 541	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.08 466	0.06 283	0.06 295

CFNet	0.15 475	0.11 524	0.17 483	0.17 299	0.08 216	0.19 518	0.10 33	0.29 531	0.26 485	0.19 485	0.24 466	0.24 526	0.18 525	0.18 493	0.15 467	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.10 553	0.08 445	0.07 386

UCFNet_RVC	0.15 475	0.08 345	0.13 331	0.11 1	0.10 461	0.20 538	0.10 33	0.24 436	0.23 434	0.17 436	0.21 431	0.24 526	0.15 464	0.18 493	0.15 467	0.12 587	0.07 496	0.11 570	0.13 620	0.11 568	0.10 541

AdaStereo	0.15 475	0.11 524	0.16 458	0.19 464	0.09 344	0.21 550	0.11 68	0.33 581	0.28 514	0.21 524	0.23 454	0.21 482	0.13 411	0.19 518	0.15 467	0.13 606	0.05 243	0.10 540	0.07 390	0.09 510	0.07 386
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.
iResNetv2_ROB	0.15 475	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.08 216	0.16 454	0.13 178	0.26 473	0.36 580	0.21 524	0.29 550	0.24 526	0.13 411	0.14 382	0.14 429	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.04 54	0.09 510	0.08 461

HSM	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.16 454	0.14 252	0.28 511	0.25 471	0.20 507	0.24 466	0.37 630	0.17 511	0.20 536	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.06 295

pmcnn	0.15 475	0.07 212	0.20 546	0.15 116	0.07 125	0.21 550	0.16 406	0.25 459	0.26 485	0.21 524	0.33 578	0.29 575	0.19 544	0.18 493	0.17 503	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.07 373	0.06 295

DDVS	0.16 503	0.10 497	0.22 567	0.16 211	0.12 550	0.15 423	0.14 252	0.25 459	0.19 363	0.18 469	0.30 556	0.27 556	0.13 411	0.20 536	0.16 486	0.09 483	0.06 424	0.09 491	0.07 390	0.11 568	0.11 567

rvit_0105_3	0.16 503	0.10 497	0.15 414	0.20 530	0.12 550	0.15 423	0.26 638	0.25 459	0.30 528	0.15 392	0.17 357	0.21 482	0.14 444	0.18 493	0.14 429	0.14 627	0.11 603	0.12 592	0.14 626	0.07 373	0.07 386

ITSA-stereo	0.16 503	0.11 524	0.14 379	0.19 464	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.30 544	0.49 637	0.17 436	0.18 386	0.22 500	0.15 464	0.17 473	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.09 509

test_sample7	0.16 503	0.10 497	0.16 458	0.14 65	0.12 550	0.16 454	0.17 440	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.16 433	0.16 486	0.12 587	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.11 568	0.10 541

1111x	0.16 503	0.09 428	0.13 331	0.18 391	0.08 216	0.18 495	0.25 629	0.32 567	0.25 471	0.17 436	0.24 466	0.27 556	0.15 464	0.14 382	0.24 590	0.07 341	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.07 386

GMStereo_Zeroshot	0.16 503	0.13 570	0.25 584	0.20 530	0.10 461	0.17 478	0.13 178	0.30 544	0.25 471	0.23 554	0.32 571	0.25 539	0.11 340	0.19 518	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.11 570	0.06 287	0.12 585	0.08 461

CRFU-Net	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.20 538	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.28 604	0.28 535	0.29 575	0.18 525	0.19 518	0.18 516	0.09 483	0.09 564	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.09 509

NINENet	0.16 503	0.10 497	0.16 458	0.17 299	0.11 518	0.20 538	0.14 252	0.41 649	0.37 586	0.18 469	0.21 431	0.16 412	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.08 531	0.10 540	0.07 390	0.10 546	0.09 509

CSP-Net	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.25 459	0.33 549	0.26 584	0.31 561	0.25 539	0.16 485	0.21 554	0.19 531	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.08 461

AASNet	0.16 503	0.08 345	0.13 331	0.19 464	0.09 344	0.19 518	0.15 342	0.38 635	0.37 586	0.20 507	0.24 466	0.20 473	0.17 511	0.17 473	0.21 554	0.10 526	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.09 509

AACVNet	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.18 495	0.15 342	0.24 436	0.25 471	0.27 591	0.27 524	0.28 566	0.18 525	0.19 518	0.17 503	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.07 390	0.10 546	0.09 509

ADLNet2	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.20 538	0.16 406	0.32 567	0.39 598	0.17 436	0.20 412	0.20 473	0.19 544	0.21 554	0.23 578	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.07 386

ICVP	0.16 503	0.09 428	0.12 285	0.22 589	0.09 344	0.18 495	0.21 575	0.26 473	0.24 446	0.18 469	0.30 556	0.27 556	0.18 525	0.18 493	0.15 467	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.08 461
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 503	0.14 585	0.34 627	0.26 640	0.14 595	0.27 617	0.18 489	0.28 511	0.28 514	0.15 392	0.17 357	0.14 365	0.11 340	0.16 433	0.12 345	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.11 567

ADLNet	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.16 211	0.10 461	0.16 454	0.17 440	0.33 581	0.27 498	0.23 554	0.27 524	0.24 526	0.16 485	0.18 493	0.21 554	0.10 526	0.06 424	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.09 509

HCRNet	0.16 503	0.23 650	0.12 285	0.35 675	0.11 518	0.15 423	0.17 440	0.26 473	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.21 482	0.14 444	0.15 404	0.13 385	0.11 561	0.07 496	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.07 386

222	0.16 503	0.07 212	0.15 414	0.14 65	0.08 216	0.25 596	0.18 489	0.30 544	0.21 402	0.18 469	0.29 550	0.17 430	0.16 485	0.16 433	0.44 681	0.10 526	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.08 461

UPFNet	0.16 503	0.08 345	0.12 285	0.20 530	0.12 550	0.20 538	0.23 601	0.28 511	0.26 485	0.18 469	0.24 466	0.22 500	0.20 556	0.19 518	0.22 567	0.09 483	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.08 445	0.06 295

ac_64	0.16 503	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.10 461	0.22 564	0.17 440	0.24 436	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.29 575	0.18 525	0.19 518	0.22 567	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.06 295

DSFCA	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.16 211	0.10 461	0.21 550	0.19 535	0.28 511	0.31 538	0.23 554	0.25 493	0.22 500	0.16 485	0.20 536	0.20 541	0.10 526	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.08 461

AANet_RVC	0.16 503	0.10 497	0.11 234	0.18 391	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.27 487	0.32 544	0.22 539	0.35 593	0.21 482	0.22 571	0.22 572	0.17 503	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295

DeepPruner_ROB	0.16 503	0.11 524	0.16 458	0.17 299	0.10 461	0.17 478	0.15 342	0.32 567	0.21 402	0.19 485	0.21 431	0.22 500	0.19 544	0.21 554	0.16 486	0.13 606	0.09 564	0.09 491	0.10 553	0.11 568	0.11 567

DStereoRT	0.17 525	0.07 212	0.12 285	0.19 464	0.09 344	0.13 350	0.12 106	0.28 511	0.23 434	0.12 302	0.20 412	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.14 429	0.06 162	0.05 243	1.02 712	0.09 512	0.05 162	0.04 49

rvit_stereo_0075_2	0.17 525	0.12 543	0.25 584	0.23 610	0.16 628	0.13 350	0.10 33	0.30 544	0.27 498	0.20 507	0.28 535	0.22 500	0.15 464	0.18 493	0.13 385	0.16 648	0.10 588	0.17 645	0.10 553	0.10 546	0.10 541

DualNet (step1)	0.17 525	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.16 433	0.16 486	0.15 631	0.06 424	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 605

iinet-f	0.17 525	0.07 212	0.46 650	0.14 65	0.10 461	0.21 550	0.14 252	0.27 487	0.23 434	0.22 539	0.25 493	0.21 482	0.16 485	0.18 493	0.22 567	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.09 510	0.10 541

ToySt	0.17 525	0.11 524	0.19 541	0.17 299	0.11 518	0.16 454	0.26 638	0.24 436	0.33 549	0.19 485	0.24 466	0.26 549	0.24 586	0.19 518	0.21 554	0.07 341	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.09 510	0.08 461

ssnet_v2	0.17 525	0.10 497	0.18 517	0.17 299	0.11 518	0.21 550	0.22 589	0.34 596	0.25 471	0.23 554	0.23 454	0.27 556	0.19 544	0.22 572	0.21 554	0.11 561	0.10 588	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.08 461

GEStereo_RVC	0.17 525	0.12 543	0.16 458	0.22 589	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.32 567	0.49 637	0.20 507	0.25 493	0.17 430	0.13 411	0.21 554	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

MMNet	0.17 525	0.10 497	0.17 483	0.20 530	0.11 518	0.27 617	0.20 558	0.26 473	0.42 611	0.22 539	0.30 556	0.22 500	0.20 556	0.18 493	0.20 541	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.07 386

delet	0.17 525	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.11 518	0.21 550	0.22 589	0.30 544	0.38 592	0.17 436	0.27 524	0.19 456	0.19 544	0.19 518	0.21 554	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.11 585	0.06 283	0.07 386

UNet	0.17 525	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.12 550	0.28 627	0.19 535	0.33 581	0.30 528	0.21 524	0.25 493	0.23 517	0.19 544	0.20 536	0.19 531	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.08 445	0.07 386

HGLStereo	0.17 525	0.09 428	0.19 541	0.17 299	0.12 550	0.18 495	0.18 489	0.31 561	0.33 549	0.22 539	0.33 578	0.24 526	0.18 525	0.20 536	0.21 554	0.10 526	0.09 564	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.10 541

DMCA-RVC	0.17 525	0.10 497	0.16 458	0.24 622	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.26 473	0.24 446	0.21 524	0.27 524	0.25 539	0.27 609	0.18 493	0.21 554	0.12 587	0.08 531	0.13 606	0.10 553	0.10 546	0.08 461

FADNet-RVC-Resample	0.17 525	0.12 543	0.32 621	0.22 589	0.12 550	0.19 518	0.14 252	0.25 459	0.24 446	0.24 566	0.27 524	0.20 473	0.15 464	0.17 473	0.16 486	0.07 341	0.08 531	0.12 592	0.10 553	0.09 510	0.11 567

FADNet_RVC	0.17 525	0.14 585	0.41 643	0.20 530	0.11 518	0.13 350	0.13 178	0.27 487	0.22 424	0.21 524	0.23 454	0.20 473	0.18 525	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.08 531	0.12 592	0.09 512	0.11 568	0.10 541

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 525	0.10 497	0.23 575	0.20 530	0.10 461	0.15 423	0.18 489	0.31 561	0.25 471	0.21 524	0.31 561	0.25 539	0.17 511	0.21 554	0.20 541	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.08 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 525	0.12 543	0.16 458	0.20 530	0.10 461	0.18 495	0.18 489	0.27 487	0.24 446	0.26 584	0.41 630	0.23 517	0.18 525	0.21 554	0.21 554	0.09 483	0.05 243	0.09 491	0.10 553	0.07 373	0.07 386
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 541	0.10 497	0.41 643	0.19 464	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.23 410	0.34 560	0.19 485	0.41 630	0.22 500	0.17 511	0.20 536	0.25 598	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.06 295

ISRNet	0.18 541	0.08 345	0.20 546	0.19 464	0.13 576	0.15 423	0.12 106	0.30 544	0.33 549	0.21 524	0.26 506	0.27 556	0.18 525	0.17 473	0.20 541	0.20 665	0.08 531	0.14 621	0.14 626	0.14 619	0.17 653

test_sample9	0.18 541	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.19 518	0.18 516	0.15 631	0.30 686	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 605

fast-acv-ft	0.18 541	0.11 524	0.20 546	0.19 464	0.12 550	0.26 608	0.21 575	0.26 473	0.35 574	0.22 539	0.34 588	0.27 556	0.21 564	0.21 554	0.23 578	0.09 483	0.09 564	0.08 402	0.10 553	0.08 445	0.07 386

HBP-ISP	0.18 541	0.13 570	0.17 483	0.15 116	0.11 518	0.08 76	0.13 178	0.28 511	0.30 528	0.22 539	0.33 578	0.21 482	0.25 594	0.23 580	0.18 516	0.15 631	0.17 658	0.21 659	0.17 655	0.10 546	0.09 509

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 541	0.09 428	0.30 614	0.15 116	0.11 518	0.23 578	0.20 558	0.27 487	0.40 602	0.26 584	0.43 641	0.25 539	0.15 464	0.21 554	0.20 541	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.10 546	0.09 509

dad	0.18 541	0.20 636	0.21 557	0.17 299	0.11 518	0.20 538	0.19 535	0.21 363	0.28 514	0.30 620	0.24 466	0.30 585	0.13 411	0.19 518	0.17 503	0.18 654	0.09 564	0.11 570	0.09 512	0.11 568	0.07 386

hitnet-ft	0.18 541	0.10 497	0.17 483	0.14 65	0.09 344	0.27 617	0.20 558	0.25 459	0.26 485	0.24 566	0.32 571	0.32 608	0.23 577	0.24 592	0.21 554	0.12 587	0.07 496	0.10 540	0.08 466	0.12 585	0.11 567

STTStereo	0.18 541	0.13 570	0.28 599	0.20 530	0.11 518	0.16 454	0.21 575	0.29 531	0.23 434	0.22 539	0.30 556	0.29 575	0.18 525	0.20 536	0.20 541	0.12 587	0.11 603	0.11 570	0.14 626	0.09 510	0.08 461

TDLM	0.18 541	0.12 543	0.14 379	0.24 622	0.10 461	0.18 495	0.18 489	0.37 628	0.30 528	0.22 539	0.28 535	0.28 566	0.18 525	0.23 580	0.19 531	0.11 561	0.07 496	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.08 461

CVANet_RVC	0.18 541	0.11 524	0.14 379	0.21 567	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.34 596	0.34 560	0.22 539	0.31 561	0.28 566	0.18 525	0.24 592	0.18 516	0.12 587	0.08 531	0.12 592	0.12 608	0.09 510	0.08 461

DLCB_ROB	0.18 541	0.10 497	0.16 458	0.23 610	0.11 518	0.24 587	0.18 489	0.30 544	0.28 514	0.27 591	0.29 550	0.28 566	0.25 594	0.20 536	0.20 541	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.07 373	0.07 386

TCMNet	0.19 553	0.12 543	0.20 546	0.21 567	0.18 650	0.21 550	0.24 612	0.28 511	0.36 580	0.23 554	0.26 506	0.25 539	0.20 556	0.20 536	0.23 578	0.13 606	0.11 603	0.11 570	0.12 608	0.13 601	0.12 588

rvit_105_1	0.19 553	0.12 543	0.25 584	0.21 567	0.16 628	0.22 564	0.28 649	0.32 567	0.42 611	0.20 507	0.21 431	0.22 500	0.18 525	0.19 518	0.18 516	0.12 587	0.12 619	0.13 606	0.15 643	0.08 445	0.07 386

SACVNet	0.19 553	0.12 543	0.15 414	0.17 299	0.13 576	0.22 564	0.18 489	0.31 561	0.31 538	0.24 566	0.31 561	0.30 585	0.23 577	0.23 580	0.17 503	0.11 561	0.08 531	0.10 540	0.10 553	0.12 585	0.14 621

pcwnet_v2	0.19 553	0.11 524	0.26 593	0.18 391	0.14 595	0.18 495	0.15 342	0.37 628	0.46 633	0.19 485	0.24 466	0.21 482	0.19 544	0.21 554	0.20 541	0.13 606	0.10 588	0.10 540	0.10 553	0.11 568	0.13 605

psm_up	0.19 553	0.10 497	0.18 517	0.21 567	0.11 518	0.17 478	0.19 535	0.38 635	0.34 560	0.22 539	0.28 535	0.29 575	0.25 594	0.20 536	0.22 567	0.09 483	0.10 588	0.11 570	0.11 585	0.08 445	0.08 461

NVstereo2D	0.19 553	0.11 524	0.16 458	0.17 299	0.16 628	0.28 627	0.23 601	0.44 664	0.42 611	0.15 392	0.28 535	0.25 539	0.19 544	0.23 580	0.18 516	0.09 483	0.06 424	0.10 540	0.08 466	0.15 631	0.10 541

StereoDRNet	0.19 553	0.11 524	0.18 517	0.22 589	0.11 518	0.22 564	0.22 589	0.37 628	0.34 560	0.24 566	0.28 535	0.30 585	0.19 544	0.20 536	0.21 554	0.10 526	0.08 531	0.11 570	0.09 512	0.09 510	0.07 386

CBMV_ROB	0.19 553	0.13 570	0.18 517	0.16 211	0.11 518	0.16 454	0.12 106	0.27 487	0.29 522	0.27 591	0.31 561	0.27 556	0.24 586	0.24 592	0.16 486	0.15 631	0.18 660	0.22 663	0.20 661	0.10 546	0.12 588

NOSS_ROB	0.19 553	0.13 570	0.18 517	0.16 211	0.12 550	0.16 454	0.12 106	0.30 544	0.33 549	0.20 507	0.22 449	0.27 556	0.24 586	0.21 554	0.16 486	0.16 648	0.18 660	0.23 664	0.21 663	0.13 601	0.13 605

PStereo	0.20 562	0.22 646	0.20 546	0.18 391	0.10 461	0.13 350	0.19 535	0.28 511	0.38 592	0.20 507	0.14 303	0.28 566	0.32 642	0.24 592	0.32 653	0.18 654	0.13 633	0.16 640	0.11 585	0.13 601	0.12 588

w-ln-seven-2	0.20 562	0.14 585	0.39 638	0.23 610	0.12 550	0.21 550	0.21 575	0.29 531	0.38 592	0.25 579	0.38 608	0.28 566	0.23 577	0.21 554	0.25 598	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.10 546	0.09 509

YMNet	0.20 562	0.12 543	0.20 546	0.21 567	0.14 595	0.27 617	0.23 601	0.32 567	0.34 560	0.28 604	0.35 593	0.30 585	0.18 525	0.18 493	0.22 567	0.11 561	0.13 633	0.10 540	0.10 553	0.09 510	0.09 509

YMNet_1	0.20 562	0.12 543	0.20 546	0.21 567	0.14 595	0.27 617	0.23 601	0.32 567	0.34 560	0.28 604	0.35 593	0.30 585	0.18 525	0.18 493	0.22 567	0.11 561	0.13 633	0.10 540	0.10 553	0.09 510	0.09 509

test_sample8	0.20 562	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.32 567	0.21 402	0.28 604	0.22 449	0.36 627	0.26 602	0.19 518	0.18 516	0.15 631	0.30 686	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 605

SDNR	0.20 562	0.09 428	0.19 541	0.16 211	0.12 550	0.79 696	0.13 178	0.26 473	0.33 549	0.19 485	0.25 493	0.19 456	0.12 375	0.19 518	0.15 467	0.16 648	0.18 660	0.14 621	0.11 585	0.08 445	0.12 588

GwcNet	0.20 562	0.14 585	0.20 546	0.18 391	0.12 550	0.25 596	0.20 558	0.36 619	0.45 626	0.20 507	0.33 578	0.33 614	0.21 564	0.22 572	0.25 598	0.11 561	0.09 564	0.09 491	0.09 512	0.09 510	0.10 541

SuperB	0.20 562	0.10 497	0.57 664	0.16 211	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.25 459	0.51 645	0.27 591	0.39 616	0.17 430	0.22 571	0.22 572	0.21 554	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.12 585	0.11 567

ADCRef	0.20 562	0.12 543	0.43 648	0.20 530	0.12 550	0.23 578	0.18 489	0.32 567	0.37 586	0.26 584	0.33 578	0.18 445	0.23 577	0.25 598	0.26 612	0.07 341	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.09 509

ADCP+	0.20 562	0.10 497	0.35 633	0.21 567	0.12 550	0.22 564	0.27 643	0.31 561	0.35 574	0.26 584	0.37 601	0.22 500	0.22 571	0.27 604	0.28 626	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.10 546	0.10 541

PS-NSSS	0.20 562	0.21 642	0.23 575	0.20 530	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.36 619	0.26 485	0.27 591	0.34 588	0.27 556	0.24 586	0.20 536	0.20 541	0.15 631	0.12 619	0.17 645	0.14 626	0.10 546	0.09 509

DRN-Test	0.20 562	0.11 524	0.21 557	0.22 589	0.10 461	0.22 564	0.22 589	0.40 644	0.38 592	0.24 566	0.33 578	0.26 549	0.22 571	0.22 572	0.25 598	0.11 561	0.07 496	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.08 461

DISCO	0.20 562	0.09 428	0.22 567	0.17 299	0.10 461	0.25 596	0.18 489	0.28 511	0.45 626	0.23 554	0.32 571	0.34 619	0.26 602	0.29 621	0.29 635	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.10 541

SGM-Forest	0.20 562	0.14 585	0.18 517	0.20 530	0.13 576	0.21 550	0.22 589	0.33 581	0.31 538	0.24 566	0.29 550	0.28 566	0.20 556	0.23 580	0.18 516	0.15 631	0.16 654	0.15 632	0.14 626	0.13 601	0.12 588
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 562	0.15 592	0.18 517	0.18 391	0.10 461	0.20 538	0.11 68	0.30 544	0.31 538	0.29 614	0.31 561	0.31 600	0.23 577	0.28 613	0.19 531	0.13 606	0.15 648	0.17 645	0.16 648	0.10 546	0.10 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 577	0.17 613	0.20 546	0.23 610	0.15 614	0.31 637	0.20 558	0.33 581	0.35 574	0.24 566	0.28 535	0.31 600	0.29 623	0.21 554	0.23 578	0.15 631	0.12 619	0.13 606	0.09 512	0.14 619	0.15 635

FAT-Stereo	0.21 577	0.13 570	0.22 567	0.21 567	0.12 550	0.18 495	0.18 489	0.35 611	0.40 602	0.28 604	0.37 601	0.33 614	0.33 646	0.21 554	0.20 541	0.09 483	0.11 603	0.10 540	0.09 512	0.11 568	0.14 621

FADNet-RVC	0.21 577	0.20 636	0.40 641	0.21 567	0.16 628	0.21 550	0.15 342	0.27 487	0.27 498	0.26 584	0.32 571	0.26 549	0.21 564	0.22 572	0.19 531	0.12 587	0.13 633	0.12 592	0.14 626	0.13 601	0.18 657

FADNet	0.21 577	0.23 650	0.37 636	0.18 391	0.17 640	0.25 596	0.13 178	0.32 567	0.32 544	0.23 554	0.25 493	0.27 556	0.21 564	0.19 518	0.16 486	0.13 606	0.15 648	0.12 592	0.15 643	0.17 651	0.18 657

S-Stereo	0.21 577	0.12 543	0.25 584	0.21 567	0.13 576	0.21 550	0.19 535	0.33 581	0.45 626	0.23 554	0.36 598	0.28 566	0.29 623	0.20 536	0.23 578	0.09 483	0.12 619	0.10 540	0.10 553	0.13 601	0.14 621

DANet	0.21 577	0.16 603	0.29 608	0.25 630	0.13 576	0.23 578	0.19 535	0.28 511	0.27 498	0.28 604	0.32 571	0.35 625	0.32 642	0.31 628	0.24 590	0.11 561	0.09 564	0.11 570	0.10 553	0.13 601	0.11 567
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 577	0.16 603	0.27 596	0.18 391	0.11 518	0.22 564	0.13 178	0.33 581	0.49 637	0.30 620	0.40 619	0.32 608	0.25 594	0.31 628	0.23 578	0.10 526	0.07 496	0.11 570	0.08 466	0.11 568	0.10 541

PWCDC_ROB	0.21 577	0.13 570	0.23 575	0.25 630	0.12 550	0.20 538	0.15 342	0.34 596	0.55 656	0.29 614	0.49 652	0.21 482	0.15 464	0.28 613	0.20 541	0.11 561	0.09 564	0.10 540	0.08 466	0.11 568	0.09 509

GASNet	0.22 585	0.24 653	0.34 627	0.26 640	0.17 640	0.27 617	0.16 406	0.45 666	0.42 611	0.27 591	0.24 466	0.30 585	0.16 485	0.27 604	0.18 516	0.12 587	0.09 564	0.12 592	0.11 585	0.16 644	0.08 461

Anonymous_2	0.22 585	0.17 613	0.28 599	0.15 116	0.16 628	0.33 641	0.22 589	0.23 410	0.18 334	0.23 554	0.24 466	0.26 549	0.27 609	0.27 604	0.24 590	0.22 672	0.26 682	0.17 645	0.17 655	0.16 644	0.18 657

Wz-Net-LNSev	0.22 585	0.16 603	0.41 643	0.22 589	0.13 576	0.25 596	0.24 612	0.33 581	0.44 622	0.30 620	0.42 638	0.32 608	0.19 544	0.23 580	0.27 618	0.10 526	0.09 564	0.08 402	0.08 466	0.12 585	0.11 567

FINET	0.22 585	0.18 627	0.28 599	0.19 464	0.16 628	0.24 587	0.24 612	0.33 581	0.49 637	0.26 584	0.33 578	0.22 500	0.23 577	0.23 580	0.18 516	0.18 654	0.16 654	0.11 570	0.10 553	0.15 631	0.14 621

Syn2CoEx	0.22 585	0.16 603	0.29 608	0.29 662	0.15 614	0.26 608	0.21 575	0.34 596	0.32 544	0.29 614	0.36 598	0.28 566	0.25 594	0.20 536	0.25 598	0.16 648	0.12 619	0.14 621	0.11 585	0.09 510	0.08 461

aanetorigin	0.22 585	0.17 613	0.57 664	0.18 391	0.10 461	0.16 454	0.19 535	0.20 341	0.33 549	0.49 671	0.48 651	0.30 585	0.28 618	0.21 554	0.24 590	0.08 423	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.10 546	0.09 509

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 585	0.21 642	0.25 584	0.26 640	0.11 518	0.24 587	0.14 252	0.39 641	0.24 446	0.32 634	0.36 598	0.30 585	0.21 564	0.19 518	0.22 567	0.17 653	0.14 644	0.21 659	0.16 648	0.13 601	0.12 588

RP	0.22 585	0.13 570	0.22 567	0.23 610	0.12 550	0.21 550	0.20 558	0.26 473	0.45 626	0.22 539	0.38 608	0.37 630	0.25 594	0.28 613	0.25 598	0.11 561	0.12 619	0.13 606	0.12 608	0.13 601	0.14 621

stereogan	0.22 585	0.11 524	0.21 557	0.20 530	0.12 550	0.32 639	0.19 535	0.36 619	0.45 626	0.23 554	0.39 616	0.35 625	0.27 609	0.33 637	0.23 578	0.10 526	0.12 619	0.10 540	0.10 553	0.14 619	0.14 621

GANet	0.22 585	0.13 570	0.21 557	0.25 630	0.14 595	0.23 578	0.22 589	0.42 654	0.27 498	0.31 627	0.43 641	0.37 630	0.29 623	0.23 580	0.23 578	0.10 526	0.12 619	0.10 540	0.09 512	0.10 546	0.08 461

MDST_ROB	0.22 585	0.10 497	0.18 517	0.18 391	0.11 518	0.40 665	0.19 535	0.44 664	0.42 611	0.40 654	0.40 619	0.29 575	0.21 564	0.27 604	0.19 531	0.11 561	0.10 588	0.14 621	0.11 585	0.10 546	0.08 461

XPNet_ROB	0.22 585	0.12 543	0.20 546	0.22 589	0.13 576	0.22 564	0.19 535	0.35 611	0.40 602	0.30 620	0.40 619	0.38 636	0.27 609	0.26 602	0.29 635	0.15 631	0.10 588	0.10 540	0.10 553	0.13 601	0.12 588

PSMNet_ROB	0.22 585	0.12 543	0.15 414	0.27 648	0.15 614	0.25 596	0.36 680	0.43 660	0.37 586	0.27 591	0.33 578	0.32 608	0.23 577	0.21 554	0.27 618	0.12 587	0.08 531	0.13 606	0.11 585	0.10 546	0.09 509

MSAF-DinoV2	0.23 598	0.11 524	0.25 584	0.17 299	0.10 461	0.28 627	0.17 440	0.38 635	0.56 658	0.21 524	0.27 524	0.47 666	0.28 618	0.36 649	0.40 673	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.09 512	0.12 585	0.11 567

Wz-Net-MNSev	0.23 598	0.13 570	0.33 624	0.20 530	0.15 614	0.36 654	0.25 629	0.34 596	0.45 626	0.29 614	0.41 630	0.39 641	0.19 544	0.25 598	0.27 618	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.12 585	0.10 541

DDUNet	0.23 598	0.18 627	0.22 567	0.22 589	0.15 614	0.25 596	0.24 612	0.30 544	0.31 538	0.31 627	0.37 601	0.34 619	0.26 602	0.25 598	0.21 554	0.18 654	0.13 633	0.17 645	0.11 585	0.16 644	0.17 653

APVNet	0.23 598	0.12 543	0.20 546	0.18 391	0.14 595	0.32 639	0.31 669	0.40 644	0.33 549	0.27 591	0.40 619	0.30 585	0.29 623	0.27 604	0.25 598	0.11 561	0.12 619	0.11 570	0.14 626	0.12 585	0.13 605

AF-Net	0.23 598	0.17 613	0.17 483	0.27 648	0.13 576	0.26 608	0.24 612	0.33 581	0.51 645	0.25 579	0.33 578	0.39 641	0.27 609	0.28 613	0.26 612	0.11 561	0.10 588	0.16 640	0.12 608	0.11 568	0.11 567

edge stereo	0.23 598	0.14 585	0.21 557	0.21 567	0.13 576	0.24 587	0.16 406	0.32 567	0.42 611	0.32 634	0.40 619	0.39 641	0.35 652	0.25 598	0.25 598	0.13 606	0.11 603	0.14 621	0.11 585	0.12 585	0.14 621

Nwc_Net	0.23 598	0.17 613	0.22 567	0.25 630	0.15 614	0.25 596	0.27 643	0.38 635	0.39 598	0.22 539	0.41 630	0.30 585	0.29 623	0.28 613	0.25 598	0.11 561	0.10 588	0.17 645	0.20 661	0.10 546	0.11 567

RTSC	0.23 598	0.13 570	0.30 614	0.21 567	0.13 576	0.29 631	0.17 440	0.36 619	0.68 681	0.27 591	0.34 588	0.30 585	0.22 571	0.32 633	0.31 648	0.10 526	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.13 601	0.14 621

RYNet	0.23 598	0.12 543	0.22 567	0.19 464	0.17 640	0.47 672	0.26 638	0.39 641	0.49 637	0.24 566	0.29 550	0.34 619	0.24 586	0.20 536	0.31 648	0.10 526	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.14 619	0.15 635

NaN_ROB	0.23 598	0.20 636	0.25 584	0.25 630	0.13 576	0.31 637	0.27 643	0.34 596	0.41 609	0.31 627	0.31 561	0.32 608	0.23 577	0.31 628	0.22 567	0.11 561	0.17 658	0.10 540	0.11 585	0.08 445	0.09 509

ETE_ROB	0.23 598	0.17 613	0.23 575	0.25 630	0.14 595	0.26 608	0.29 660	0.32 567	0.37 586	0.28 604	0.37 601	0.45 658	0.27 609	0.28 613	0.27 618	0.11 561	0.09 564	0.12 592	0.10 553	0.14 619	0.13 605

w-ln-seven	0.24 609	0.15 592	0.58 667	0.20 530	0.14 595	0.26 608	0.22 589	0.36 619	0.62 671	0.30 620	0.40 619	0.30 585	0.23 577	0.22 572	0.28 626	0.09 483	0.09 564	0.11 570	0.10 553	0.11 568	0.10 541

SQANet	0.24 609	0.24 653	0.31 617	0.31 668	0.19 654	0.27 617	0.13 178	0.30 544	0.33 549	0.25 579	0.37 601	0.31 600	0.22 571	0.27 604	0.23 578	0.15 631	0.10 588	0.21 659	0.16 648	0.22 662	0.16 644

DeepPrunerF	0.24 609	0.17 613	0.45 649	0.26 640	0.16 628	0.23 578	0.29 660	0.37 628	0.51 645	0.27 591	0.31 561	0.24 526	0.28 618	0.22 572	0.23 578	0.15 631	0.11 603	0.20 658	0.18 659	0.12 585	0.14 621

PA-Net	0.24 609	0.18 627	0.34 627	0.28 655	0.22 664	0.22 564	0.39 685	0.29 531	0.39 598	0.22 539	0.33 578	0.25 539	0.26 602	0.21 554	0.25 598	0.10 526	0.23 679	0.15 632	0.22 666	0.09 510	0.13 605
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 609	0.15 592	0.18 517	0.34 673	0.18 650	0.24 587	0.24 612	0.34 596	0.29 522	0.31 627	0.38 608	0.38 636	0.29 623	0.23 580	0.25 598	0.15 631	0.12 619	0.18 654	0.21 663	0.13 601	0.13 605

WCMA_ROB	0.24 609	0.11 524	0.24 581	0.17 299	0.14 595	0.34 645	0.16 406	0.33 581	0.33 549	0.39 651	0.54 660	0.40 647	0.35 652	0.35 645	0.26 612	0.12 587	0.12 619	0.12 592	0.11 585	0.14 619	0.14 621

SGM_RVC	0.24 609	0.12 543	0.16 458	0.15 116	0.09 344	0.34 645	0.19 535	0.35 611	0.32 544	0.44 665	0.38 608	0.53 674	0.36 655	0.36 649	0.26 612	0.13 606	0.13 633	0.13 606	0.13 620	0.11 568	0.11 567
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 616	0.18 627	0.19 541	0.20 530	0.15 614	0.22 564	0.19 535	0.33 581	0.42 611	0.30 620	0.22 449	0.33 614	0.28 618	0.42 672	0.28 626	0.47 694	0.12 619	0.31 682	0.11 585	0.17 651	0.12 588

FSD	0.25 616	0.27 662	0.26 593	0.25 630	0.23 665	0.25 596	0.25 629	0.27 487	0.26 485	0.25 579	0.26 506	0.26 549	0.26 602	0.27 604	0.24 590	0.21 668	0.20 666	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 671

z-mn7	0.25 616	0.15 592	0.47 653	0.19 464	0.13 576	0.28 627	0.25 629	0.35 611	0.64 675	0.27 591	0.57 667	0.29 575	0.24 586	0.32 633	0.27 618	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.10 546	0.10 541

DGSMNet	0.25 616	0.19 631	0.34 627	0.21 567	0.24 669	0.24 587	0.21 575	0.36 619	0.42 611	0.25 579	0.32 571	0.38 636	0.21 564	0.29 621	0.24 590	0.13 606	0.11 603	0.14 621	0.16 648	0.23 665	0.23 670

psmorigin	0.25 616	0.16 603	0.35 633	0.17 299	0.13 576	0.24 587	0.14 252	0.34 596	0.34 560	0.41 658	0.55 661	0.41 650	0.38 659	0.35 645	0.28 626	0.11 561	0.15 648	0.11 570	0.11 585	0.12 585	0.17 653

RGC	0.25 616	0.20 636	0.29 608	0.28 655	0.16 628	0.22 564	0.23 601	0.33 581	0.44 622	0.27 591	0.40 619	0.38 636	0.28 618	0.37 654	0.23 578	0.11 561	0.13 633	0.17 645	0.17 655	0.15 631	0.16 644

G-Net	0.25 616	0.17 613	0.38 637	0.23 610	0.16 628	0.51 675	0.23 601	0.29 531	0.35 574	0.36 643	0.38 608	0.31 600	0.29 623	0.28 613	0.27 618	0.11 561	0.09 564	0.12 592	0.10 553	0.16 644	0.14 621

NCC-stereo	0.25 616	0.15 592	0.31 617	0.26 640	0.17 640	0.21 550	0.31 669	0.41 649	0.40 602	0.24 566	0.38 608	0.33 614	0.29 623	0.37 654	0.28 626	0.13 606	0.11 603	0.15 632	0.22 666	0.13 601	0.13 605

Abc-Net	0.25 616	0.15 592	0.31 617	0.26 640	0.17 640	0.21 550	0.31 669	0.41 649	0.40 602	0.24 566	0.38 608	0.33 614	0.29 623	0.37 654	0.28 626	0.13 606	0.11 603	0.15 632	0.22 666	0.13 601	0.13 605
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 616	0.12 543	0.49 656	0.22 589	0.12 550	0.36 654	0.29 660	0.30 544	0.57 660	0.24 566	0.47 650	0.30 585	0.31 639	0.30 627	0.30 642	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.10 546	0.10 541

FBW_ROB	0.25 616	0.17 613	0.23 575	0.27 648	0.14 595	0.26 608	0.22 589	0.42 654	0.43 620	0.42 660	0.41 630	0.43 654	0.27 609	0.32 633	0.24 590	0.09 483	0.15 648	0.15 632	0.12 608	0.12 585	0.10 541

SANet	0.25 616	0.14 585	0.29 608	0.21 567	0.11 518	0.29 631	0.25 629	0.40 644	0.65 679	0.36 643	0.40 619	0.42 652	0.27 609	0.27 604	0.25 598	0.12 587	0.09 564	0.10 540	0.09 512	0.13 601	0.12 588

LALA_ROB	0.25 616	0.16 603	0.23 575	0.27 648	0.17 640	0.27 617	0.27 643	0.42 654	0.38 592	0.33 638	0.39 616	0.51 670	0.26 602	0.29 621	0.28 626	0.16 648	0.09 564	0.13 606	0.12 608	0.13 601	0.13 605

DStereoSA	0.26 629	0.19 631	0.39 638	0.27 648	0.17 640	0.23 578	0.21 575	0.50 674	0.60 666	0.22 539	0.30 556	0.29 575	0.34 648	0.40 665	0.29 635	0.12 587	0.11 603	0.16 640	0.14 626	0.15 631	0.12 588

zh-sn7	0.26 629	0.17 613	0.55 661	0.24 622	0.14 595	0.25 596	0.25 629	0.34 596	0.49 637	0.29 614	0.55 661	0.29 575	0.32 642	0.37 654	0.33 657	0.10 526	0.10 588	0.11 570	0.11 585	0.12 585	0.12 588

zh-mn7	0.26 629	0.15 592	0.59 669	0.19 464	0.14 595	0.24 587	0.22 589	0.35 611	0.63 674	0.35 640	0.67 677	0.31 600	0.25 594	0.31 628	0.26 612	0.09 483	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.09 510	0.11 567

Wz-Net-SNSev	0.26 629	0.17 613	0.46 650	0.25 630	0.14 595	0.26 608	0.24 612	0.38 635	0.57 660	0.30 620	0.56 663	0.39 641	0.26 602	0.24 592	0.32 653	0.10 526	0.09 564	0.10 540	0.11 585	0.11 568	0.11 567

SHD	0.26 629	0.15 592	0.31 617	0.24 622	0.18 650	0.23 578	0.15 342	0.39 641	0.72 686	0.32 634	0.42 638	0.36 627	0.29 623	0.33 637	0.30 642	0.13 606	0.11 603	0.14 621	0.13 620	0.16 644	0.20 665

ADCMid	0.26 629	0.15 592	0.42 646	0.20 530	0.14 595	0.25 596	0.26 638	0.35 611	0.40 602	0.37 648	0.45 645	0.34 619	0.42 670	0.36 649	0.36 663	0.10 526	0.09 564	0.11 570	0.11 585	0.13 601	0.13 605

AnyNet_C32	0.26 629	0.16 603	0.39 638	0.20 530	0.17 640	0.26 608	0.31 669	0.32 567	0.45 626	0.31 627	0.50 654	0.30 585	0.34 648	0.41 671	0.36 663	0.12 587	0.12 619	0.12 592	0.14 626	0.14 619	0.15 635

ADCPNet	0.26 629	0.17 613	0.62 672	0.21 567	0.15 614	0.36 654	0.25 629	0.33 581	0.37 586	0.31 627	0.41 630	0.36 627	0.29 623	0.29 621	0.34 661	0.12 587	0.10 588	0.11 570	0.12 608	0.14 619	0.13 605

DStereoFS	0.27 637	0.22 646	0.32 621	0.23 610	0.15 614	0.23 578	0.21 575	0.52 679	0.49 637	0.28 604	0.45 645	0.34 619	0.36 655	0.53 683	0.29 635	0.13 606	0.11 603	0.15 632	0.13 620	0.17 651	0.17 653

DispFullNet	0.27 637	0.22 646	0.66 676	0.28 655	0.17 640	0.27 617	0.17 440	0.34 596	0.57 660	0.27 591	0.37 601	0.43 654	0.24 586	0.39 661	0.25 598	0.12 587	0.06 424	0.19 656	0.11 585	0.23 665	0.16 644

MeshStereo	0.27 637	0.13 570	0.18 517	0.15 116	0.11 518	0.33 641	0.24 612	0.41 649	0.36 580	0.53 674	0.58 671	0.67 684	0.41 666	0.36 649	0.27 618	0.14 627	0.13 633	0.13 606	0.11 585	0.11 568	0.11 567
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PSMNet-RUCA	0.28 640	0.33 676	0.42 646	0.36 677	0.32 683	0.18 495	0.20 558	0.42 654	0.30 528	0.33 638	0.41 630	0.40 647	0.24 586	0.31 628	0.20 541	0.19 660	0.11 603	0.25 666	0.15 643	0.22 662	0.16 644

CC-Net-ROB	0.28 640	0.31 674	0.36 635	0.30 666	0.15 614	0.25 596	0.19 535	0.45 666	0.34 560	0.39 651	0.37 601	0.39 641	0.31 639	0.27 604	0.27 618	0.24 679	0.18 660	0.30 681	0.23 670	0.19 659	0.15 635

DPSNet	0.28 640	0.16 603	0.33 624	0.18 391	0.13 576	0.55 678	0.42 688	0.52 679	0.68 681	0.29 614	0.38 608	0.39 641	0.30 634	0.32 633	0.23 578	0.11 561	0.10 588	0.11 570	0.08 466	0.20 661	0.16 644

PDISCO_ROB	0.28 640	0.16 603	0.28 599	0.28 655	0.20 658	0.33 641	0.27 643	0.45 666	0.58 663	0.28 604	0.41 630	0.45 658	0.30 634	0.34 640	0.35 662	0.12 587	0.09 564	0.17 645	0.16 648	0.17 651	0.13 605

Wz-Net-TNSev	0.29 644	0.20 636	0.69 684	0.19 464	0.15 614	0.38 660	0.27 643	0.36 619	0.56 658	0.35 640	0.42 638	0.45 658	0.39 660	0.33 637	0.31 648	0.13 606	0.13 633	0.10 540	0.12 608	0.15 631	0.15 635

WZ-Net	0.29 644	0.17 613	0.82 695	0.23 610	0.16 628	0.35 650	0.29 660	0.40 644	0.59 665	0.24 566	0.57 667	0.37 630	0.25 594	0.34 640	0.37 667	0.09 483	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.14 619	0.16 644

XQC	0.29 644	0.23 650	0.53 658	0.29 662	0.19 654	0.36 654	0.28 649	0.37 628	0.58 663	0.31 627	0.31 561	0.37 630	0.30 634	0.39 661	0.39 671	0.13 606	0.09 564	0.15 632	0.12 608	0.18 655	0.18 657

MultiAttention	0.30 647	0.08 345	0.15 414	0.19 464	0.13 576	1.56 714	1.33 718	0.36 619	0.36 580	0.20 507	0.21 431	0.24 526	0.11 340	0.39 661	0.18 516	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.11 568	0.09 509

ccnet	0.30 647	0.28 665	0.24 581	0.20 530	0.28 678	0.41 667	0.22 589	0.46 669	0.33 549	0.37 648	0.46 648	0.37 630	0.30 634	0.40 665	0.43 678	0.23 677	0.14 644	0.21 659	0.17 655	0.23 665	0.19 662

EDNetEfficient	0.30 647	0.24 653	1.18 705	0.18 391	0.10 461	0.20 538	0.20 558	0.21 363	0.61 668	0.74 691	0.56 663	0.30 585	0.40 665	0.23 580	0.32 653	0.09 483	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.11 568	0.10 541

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 647	0.24 653	0.30 614	0.36 677	0.16 628	0.36 654	0.31 669	0.34 596	0.43 620	0.41 658	0.46 648	0.38 636	0.30 634	0.35 645	0.29 635	0.19 660	0.20 666	0.26 667	0.29 680	0.18 655	0.19 662

ADCS	0.30 647	0.19 631	0.48 655	0.21 567	0.18 650	0.29 631	0.24 612	0.42 654	0.64 675	0.40 654	0.50 654	0.40 647	0.37 657	0.40 665	0.43 678	0.13 606	0.13 633	0.13 606	0.14 626	0.16 644	0.16 644

CSAN	0.30 647	0.24 653	0.28 599	0.34 673	0.19 654	0.34 645	0.42 688	0.38 635	0.51 645	0.38 650	0.40 619	0.44 657	0.34 648	0.29 621	0.31 648	0.19 660	0.16 654	0.19 656	0.19 660	0.14 619	0.15 635

AANet	0.31 653	0.20 636	1.05 703	0.16 211	0.13 576	0.23 578	0.16 406	0.30 544	0.64 675	0.60 680	0.53 658	0.46 662	0.39 660	0.23 580	0.33 657	0.12 587	0.10 588	0.11 570	0.10 553	0.13 601	0.12 588

GANetREF_RVC	0.31 653	0.34 677	0.29 608	0.35 675	0.16 628	0.33 641	0.42 688	0.48 672	0.52 651	0.35 640	0.35 593	0.34 619	0.32 642	0.40 665	0.33 657	0.27 681	0.20 666	0.29 679	0.15 643	0.19 659	0.18 657
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
MSMD_ROB	0.31 653	0.26 659	0.26 593	0.24 622	0.21 661	0.34 645	0.25 629	0.34 596	0.39 598	0.40 654	0.69 681	0.45 658	0.41 666	0.34 640	0.28 626	0.20 665	0.20 666	0.26 667	0.25 672	0.23 665	0.22 669

FC-DCNN v2	0.33 656	0.28 665	0.28 599	0.26 640	0.23 665	0.39 663	0.29 660	0.41 649	0.44 622	0.46 668	0.57 667	0.51 670	0.41 666	0.38 659	0.30 642	0.21 668	0.20 666	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 671

FCDSN-DC	0.33 656	0.28 665	0.28 599	0.30 666	0.24 669	0.39 663	0.28 649	0.43 660	0.42 611	0.44 665	0.53 658	0.51 670	0.42 670	0.37 654	0.30 642	0.21 668	0.20 666	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.25 674
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.33 656	0.22 646	0.58 667	0.31 668	0.15 614	0.36 654	0.17 440	0.54 683	0.46 633	0.47 670	0.56 663	0.58 677	0.39 660	0.36 649	0.38 670	0.15 631	0.15 648	0.18 654	0.21 663	0.16 644	0.16 644

FC-DCNN	0.33 656	0.28 665	0.28 599	0.26 640	0.23 665	0.38 660	0.29 660	0.40 644	0.44 622	0.46 668	0.56 663	0.51 670	0.41 666	0.38 659	0.31 648	0.21 668	0.20 666	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 671

PASM	0.33 656	0.25 658	0.51 657	0.28 655	0.27 677	0.30 634	0.31 669	0.35 611	0.51 645	0.36 643	0.40 619	0.47 666	0.35 652	0.34 640	0.36 663	0.23 677	0.26 682	0.26 667	0.28 679	0.23 665	0.21 666

SGM-ForestM	0.33 656	0.12 543	0.17 483	0.16 211	0.11 518	0.42 669	0.20 558	0.43 660	0.53 655	0.53 674	0.57 667	1.41 708	0.44 675	0.42 672	0.29 635	0.14 627	0.16 654	0.16 640	0.16 648	0.12 585	0.13 605

LSM	0.34 662	0.21 642	0.62 672	0.27 648	0.62 703	0.35 650	0.26 638	0.43 660	0.49 637	0.45 667	0.60 675	0.42 652	0.37 657	0.35 645	0.26 612	0.13 606	0.21 676	0.14 621	0.16 648	0.18 655	0.34 686

GCST	0.37 663	0.42 685	0.27 596	1.03 711	0.39 685	0.18 495	0.08 7	0.21 363	0.18 334	0.28 604	0.25 493	0.15 391	0.12 375	0.16 433	0.14 429	0.64 705	0.43 694	0.75 702	0.65 704	0.64 699	0.46 697

AnyNet_C01	0.37 663	0.26 659	1.41 708	0.22 589	0.17 640	0.51 675	0.28 649	0.36 619	0.40 602	0.39 651	0.75 687	0.46 662	0.39 660	0.46 675	0.50 688	0.13 606	0.13 633	0.13 606	0.14 626	0.14 619	0.16 644

otaku	0.39 665	0.38 681	0.53 658	0.44 684	0.28 678	0.57 680	0.24 612	0.42 654	0.62 671	0.40 654	0.50 654	0.46 662	0.34 648	0.40 665	0.33 657	0.30 682	0.30 686	0.39 686	0.33 685	0.30 681	0.29 680

ACVNet-4b	0.39 665	0.53 688	0.56 662	0.45 685	0.24 669	0.46 671	0.18 489	0.50 674	0.64 675	0.42 660	0.45 645	0.60 678	0.27 609	0.34 640	0.24 590	0.33 684	0.14 644	0.48 690	0.42 691	0.31 684	0.27 679

PVD	0.40 667	0.21 642	0.40 641	0.32 671	0.23 665	0.30 634	0.45 692	0.53 682	0.97 700	0.55 677	0.80 691	0.54 675	0.60 690	0.53 683	0.40 673	0.19 660	0.14 644	0.17 645	0.14 626	0.24 672	0.32 684

Ntro	0.41 668	0.40 683	0.54 660	0.46 688	0.30 682	0.64 684	0.24 612	0.47 670	0.68 681	0.42 660	0.49 652	0.47 666	0.42 670	0.40 665	0.32 653	0.32 683	0.28 684	0.37 685	0.31 683	0.33 686	0.29 680

SAMSARA	0.41 668	0.28 665	0.34 627	0.55 691	0.39 685	0.85 699	1.25 717	0.49 673	0.52 651	0.36 643	0.35 593	0.56 676	0.39 660	0.39 661	0.41 675	0.15 631	0.20 666	0.15 632	0.14 626	0.23 665	0.21 666

ELAS_RVC	0.42 670	0.29 672	0.33 624	0.28 655	0.24 669	0.56 679	0.38 683	0.50 674	0.61 668	0.74 691	0.76 688	0.67 684	0.56 685	0.55 686	0.42 677	0.22 672	0.21 676	0.27 670	0.26 673	0.27 680	0.26 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 670	0.29 672	0.34 627	0.28 655	0.24 669	0.63 683	0.37 681	0.52 679	0.52 651	0.72 688	0.82 692	0.68 686	0.56 685	0.52 681	0.45 684	0.22 672	0.21 676	0.27 670	0.26 673	0.26 678	0.26 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.44 672	0.27 662	0.64 675	0.61 693	0.50 692	0.34 645	0.23 601	0.47 670	0.52 651	0.57 679	0.59 673	0.78 690	0.33 646	0.49 677	0.30 642	0.33 684	0.25 680	0.27 670	0.33 685	0.47 690	0.41 693

Consistency-Raft	0.44 672	0.40 683	0.46 650	0.37 679	0.43 689	0.42 669	0.41 686	0.57 685	0.55 656	0.32 634	0.73 685	0.32 608	0.50 679	0.42 672	0.49 687	0.39 688	0.36 691	0.45 689	0.52 700	0.42 689	0.30 682

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 672	0.39 682	0.56 662	0.40 680	0.20 658	0.66 686	0.33 678	0.54 683	0.72 686	0.71 687	0.72 684	0.62 679	0.55 683	0.52 681	0.47 685	0.20 665	0.19 665	0.29 679	0.30 682	0.24 672	0.19 662

ACVNet_1	0.45 675	0.51 687	0.61 670	0.45 685	0.28 678	0.50 673	0.28 649	0.58 690	0.71 685	0.63 682	0.59 673	0.74 689	0.50 679	0.50 678	0.36 663	0.26 680	0.25 680	0.39 686	0.29 680	0.32 685	0.25 674

RTS	0.46 676	0.19 631	3.33 715	0.25 630	0.15 614	0.72 691	0.21 575	0.37 628	0.78 693	0.42 660	0.44 643	0.31 600	0.43 673	0.55 686	0.37 667	0.10 526	0.09 564	0.13 606	0.13 620	0.15 631	0.15 635

RTSA	0.46 676	0.19 631	3.33 715	0.25 630	0.15 614	0.72 691	0.21 575	0.37 628	0.78 693	0.42 660	0.44 643	0.31 600	0.43 673	0.55 686	0.37 667	0.10 526	0.09 564	0.13 606	0.13 620	0.15 631	0.15 635

MANE	0.47 678	0.28 665	0.28 599	0.27 648	0.24 669	0.50 673	0.32 677	0.57 685	0.62 671	0.74 691	1.20 710	1.21 701	0.64 692	0.54 685	0.39 671	0.22 672	0.20 666	0.27 670	0.31 683	0.26 678	0.25 674

NVStereoNet_ROB	0.47 678	0.37 680	0.47 653	0.42 683	0.29 681	0.35 650	0.35 679	0.50 674	0.61 668	0.73 689	0.94 697	0.70 688	0.68 694	0.48 676	0.62 696	0.22 672	0.33 690	0.34 684	0.34 688	0.30 681	0.31 683
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 680	0.27 662	0.61 670	0.29 662	0.20 658	0.40 665	0.19 535	0.51 678	0.66 680	0.53 674	0.91 696	1.02 695	0.59 689	0.51 680	0.58 693	0.53 698	0.32 689	0.55 696	0.40 689	0.36 687	0.38 690

LE_ROB	0.50 681	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.26 608	0.17 440	0.23 410	1.71 715	4.68 722	0.67 677	0.46 662	0.47 676	0.21 554	0.30 642	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

anonymity	0.53 682	0.58 689	0.66 676	0.41 681	0.61 702	0.54 677	0.41 686	0.57 685	0.41 609	0.56 678	0.50 654	0.50 669	0.55 683	0.59 691	0.50 688	0.58 701	0.50 704	0.51 692	0.51 698	0.52 692	0.58 700

RainbowNet	0.54 683	0.61 692	0.71 689	0.57 692	0.43 689	0.66 686	0.37 681	0.60 691	0.87 697	0.51 672	0.67 677	0.63 680	0.47 676	0.50 678	0.44 681	0.47 694	0.48 700	0.53 694	0.41 690	0.53 694	0.41 693

BEATNet-Init1	0.54 683	0.28 665	0.68 683	0.31 668	0.21 661	0.85 699	0.31 669	0.57 685	0.69 684	0.89 698	1.00 700	2.17 716	0.66 693	0.58 690	0.44 681	0.19 660	0.18 660	0.23 664	0.22 666	0.22 662	0.21 666

SGM+DAISY	0.57 685	0.58 689	0.67 680	0.41 681	0.55 696	0.68 688	0.51 695	0.57 685	0.46 633	0.67 683	0.70 682	0.69 687	0.57 687	0.64 693	0.58 693	0.59 702	0.49 701	0.50 691	0.50 697	0.52 692	0.59 703

SPS-STEREO	0.58 686	0.59 691	0.66 676	0.45 685	0.55 696	0.65 685	0.44 691	0.63 692	0.51 645	0.69 685	0.65 676	0.66 683	0.58 688	0.62 692	0.62 696	0.62 704	0.47 699	0.51 692	0.49 695	0.55 695	0.58 700
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 687	0.66 696	0.66 676	0.51 689	0.69 707	0.70 689	0.58 699	0.65 693	0.75 691	0.61 681	0.73 685	0.63 680	0.68 694	0.65 694	0.60 695	0.66 706	0.58 713	0.63 697	0.59 701	0.68 703	0.69 710

IMH-64-1	0.66 688	0.62 693	0.69 684	0.72 696	0.51 693	0.60 681	0.51 695	0.92 699	0.84 695	0.75 694	1.02 701	0.81 691	0.78 699	0.80 697	0.50 688	0.43 690	0.46 695	0.72 699	0.48 693	0.55 695	0.40 691

IMH-64	0.66 688	0.62 693	0.69 684	0.72 696	0.51 693	0.60 681	0.51 695	0.92 699	0.84 695	0.75 694	1.02 701	0.81 691	0.78 699	0.80 697	0.50 688	0.43 690	0.46 695	0.72 699	0.48 693	0.55 695	0.40 691

ACVNet_2	0.67 690	0.68 697	0.70 687	0.64 694	0.41 687	0.75 694	0.50 694	0.98 705	1.38 710	0.90 699	1.09 704	1.04 696	0.74 697	0.55 686	0.48 686	0.43 690	0.40 693	0.53 694	0.45 692	0.48 691	0.36 688

IMH	0.72 691	0.65 695	0.70 687	0.77 698	0.54 695	0.71 690	0.56 698	0.99 707	1.08 701	0.82 697	1.09 704	0.89 693	0.88 703	0.88 705	0.53 692	0.44 693	0.50 704	0.75 702	0.51 698	0.58 698	0.42 695

PWCK	0.72 691	0.95 707	0.99 701	0.77 698	0.32 683	0.79 696	0.38 683	0.92 699	0.90 698	0.96 702	0.76 688	0.97 694	0.62 691	0.87 703	0.68 699	0.73 708	0.46 695	0.76 704	0.49 695	0.71 706	0.44 696

JetBlue	0.73 693	0.46 686	1.21 706	0.52 690	0.47 691	2.16 715	0.67 705	0.78 695	0.72 686	0.70 686	0.79 690	1.21 701	0.84 701	1.06 712	1.04 712	0.40 689	0.28 684	0.33 683	0.33 685	0.30 681	0.34 686

TorneroNet-64	0.76 694	0.73 699	0.77 693	0.78 700	0.58 701	0.94 704	0.58 699	0.85 698	1.26 705	0.67 683	0.88 694	1.41 708	0.76 698	0.87 703	0.68 699	0.49 696	0.46 695	0.73 701	0.59 701	0.68 703	0.54 699

MADNet+	0.76 694	0.72 698	3.76 718	0.67 695	0.41 687	0.99 705	0.97 715	0.72 694	0.75 691	0.52 673	0.58 671	0.64 682	0.68 694	0.89 706	1.04 712	0.35 686	0.36 691	0.28 678	0.23 670	0.38 688	0.33 685

WAO-7	0.80 696	0.78 701	0.57 664	0.85 703	0.67 706	0.76 695	0.69 708	1.07 709	1.30 707	0.90 699	1.20 710	1.05 697	0.93 705	0.71 695	0.68 699	0.60 703	0.62 714	0.67 698	0.68 707	0.64 699	0.59 703

WAO-6	0.82 697	0.81 702	0.63 674	0.87 705	0.63 704	0.79 696	0.60 701	0.98 705	1.52 714	0.91 701	0.97 699	1.08 698	1.04 709	0.72 696	0.70 702	0.72 707	0.49 701	0.91 710	0.71 708	0.70 705	0.59 703

TorneroNet	0.83 698	0.75 700	0.83 697	0.85 703	0.63 704	1.03 708	0.65 703	0.96 703	1.14 703	0.80 696	1.10 706	1.36 706	0.88 703	0.95 708	0.82 707	0.57 699	0.49 701	0.79 707	0.66 706	0.74 709	0.64 709

LVE	0.84 699	0.87 705	0.86 698	0.81 701	0.56 698	1.09 710	0.66 704	1.07 709	1.45 712	0.97 703	1.23 712	1.11 699	0.86 702	0.84 700	0.72 703	0.49 696	0.56 710	0.76 704	0.60 703	0.66 701	0.60 706

Dean	0.88 700	0.88 706	0.81 694	0.82 702	0.57 699	0.91 701	0.62 702	1.17 715	1.71 715	1.15 710	1.16 708	1.31 705	1.00 708	0.82 699	0.83 708	0.57 699	0.56 710	0.78 706	0.65 704	0.67 702	0.58 700

WAO-8	0.92 701	0.83 703	0.67 680	0.94 708	0.70 708	0.92 702	0.68 706	1.08 711	1.80 717	1.06 707	1.42 714	1.29 703	1.08 711	0.86 701	0.80 705	0.74 709	0.54 707	0.86 708	0.75 709	0.71 706	0.63 707

Venus	0.92 701	0.83 703	0.67 680	0.94 708	0.70 708	0.92 702	0.68 706	1.08 711	1.80 717	1.06 707	1.42 714	1.29 703	1.08 711	0.86 701	0.80 705	0.74 709	0.54 707	0.86 708	0.75 709	0.71 706	0.63 707

UNDER WATER-64	0.97 703	0.96 708	1.48 710	0.88 706	0.57 699	1.24 713	0.90 713	0.78 695	0.96 699	1.05 705	0.85 693	1.56 713	1.26 715	0.97 710	0.99 710	0.88 713	0.57 712	1.04 714	0.88 713	0.81 710	0.75 711

notaker	0.98 704	1.13 710	1.02 702	1.14 713	0.81 711	0.73 693	0.69 708	0.94 702	1.15 704	1.19 712	1.19 709	1.41 708	1.17 714	1.10 714	0.74 704	0.82 712	0.64 715	1.18 716	0.79 711	1.02 713	0.82 714

UNDER WATER	0.99 705	1.00 709	1.47 709	1.00 710	0.71 710	1.18 712	0.86 711	0.81 697	1.09 702	1.02 704	0.90 695	1.53 712	1.26 715	1.06 712	1.02 711	0.79 711	0.54 707	1.02 712	0.88 713	0.83 711	0.75 711

ktn	1.02 706	1.23 712	0.82 695	1.24 715	0.86 713	1.00 707	0.86 711	0.96 703	1.37 709	1.05 705	1.12 707	1.16 700	1.06 710	0.95 708	0.62 696	1.28 719	0.71 716	1.39 720	0.83 712	1.06 715	0.77 713

KSHMR	1.10 707	1.19 711	0.90 700	1.26 716	1.00 715	0.99 705	0.96 714	1.13 714	1.35 708	1.16 711	1.28 713	1.40 707	0.97 707	1.03 711	0.93 709	1.03 716	1.08 718	1.20 717	1.03 717	1.03 714	0.98 716

DPSimNet_ROB	1.14 708	1.25 713	0.87 699	1.15 714	0.90 714	1.15 711	1.18 716	1.20 716	1.26 705	1.45 714	1.05 703	1.44 711	1.13 713	0.92 707	1.70 715	1.47 720	0.52 706	1.22 718	1.04 718	0.92 712	1.03 717

HanzoNet	1.31 709	1.29 714	1.22 707	1.13 712	0.85 712	1.05 709	0.84 710	1.06 708	1.47 713	1.66 715	1.63 716	2.48 718	1.78 717	1.63 716	1.69 714	1.27 718	0.80 717	1.32 719	1.02 716	1.07 716	0.90 715

JetRed	1.66 710	1.51 715	3.09 714	0.93 707	1.21 716	5.28 718	1.61 720	1.29 717	1.42 711	1.84 716	1.77 717	1.59 714	0.95 706	1.43 715	2.51 720	0.91 715	1.61 720	0.93 711	0.91 715	1.36 717	1.03 717

MADNet++	1.97 711	1.75 716	1.66 711	1.83 718	1.69 718	2.38 716	1.45 719	2.36 719	2.11 719	2.58 719	2.37 719	2.25 717	2.21 719	2.28 717	2.36 718	1.87 721	1.67 721	1.53 721	1.34 720	1.87 719	1.78 721

Selective-IGEV-i1pa	2.90 712	3.64 721	0.72 690	0.29 662	0.14 595	10.70 725	0.45 692	4.60 720	3.77 720	3.60 720	7.07 722	3.52 719	2.16 718	13.72 734	2.40 719	0.37 687	0.15 648	0.13 606	0.10 553	0.15 631	0.36 688

coex-ft	3.24 713	0.35 679	57.83 746	0.18 391	0.13 576	0.27 617	0.23 601	0.28 511	0.72 686	1.89 717	0.70 682	0.43 654	0.47 676	0.29 621	0.43 678	0.09 483	0.09 564	0.12 592	0.09 512	0.14 619	0.14 621

ASD4	3.59 714	3.47 720	2.05 712	1.75 717	2.54 720	9.22 722	17.86 726	2.29 718	5.54 722	2.49 718	2.86 720	2.05 715	3.46 721	2.77 718	5.29 721	1.23 717	1.36 719	1.13 715	1.33 719	1.71 718	1.50 720

TCMNet-wrong-test	3.69 715	5.54 730	3.91 719	12.22 732	11.75 733	4.77 717	3.86 721	1.08 711	0.74 690	1.13 709	2.21 718	6.16 724	0.53 682	3.43 720	2.33 717	0.90 714	0.20 666	1.85 723	1.69 721	5.71 727	3.79 727

tt	4.65 716	0.07 212	3.54 717	2.01 719	1.55 717	10.25 723	16.66 725	8.90 729	5.03 721	1.33 713	0.96 698	4.71 720	4.74 722	3.33 719	5.86 723	6.06 729	10.30 735	1.87 724	2.09 723	2.61 721	1.19 719

USTest	6.16 717	2.65 719	2.79 713	6.48 726	7.21 725	14.33 727	21.38 728	6.98 728	9.55 727	5.35 725	6.12 721	5.71 723	7.69 725	6.31 724	6.75 725	1.97 722	3.38 727	1.63 722	2.14 724	2.49 720	2.35 722

xxxxx1	7.75 718	5.06 727	7.26 721	3.15 720	3.91 721	16.37 728	22.88 731	5.87 725	8.68 724	7.99 726	8.55 723	9.13 728	8.46 726	10.05 726	10.47 726	2.43 723	2.48 723	3.56 727	12.26 732	3.48 722	3.02 724

tt_ll	7.75 718	5.06 727	7.26 721	3.15 720	3.91 721	16.37 728	22.88 731	5.87 725	8.68 724	7.99 726	8.55 723	9.13 728	8.46 726	10.05 726	10.47 726	2.43 723	2.48 723	3.56 727	12.26 732	3.48 722	3.02 724

ff	7.75 718	5.06 727	7.26 721	3.15 720	3.91 721	16.37 728	22.88 731	5.87 725	8.68 724	7.99 726	8.55 723	9.13 728	8.46 726	10.05 726	10.47 726	2.43 723	2.48 723	3.56 727	12.26 732	3.48 722	3.02 724

EDNetEfficientorigin	7.92 721	0.32 675	152.98 747	0.20 530	0.10 461	0.22 564	0.17 440	0.23 410	0.60 666	0.73 689	0.67 677	0.41 650	0.51 681	0.24 592	0.41 675	0.08 423	0.07 496	0.09 491	0.07 390	0.12 585	0.11 567

DPSMNet_ROB	8.06 722	4.50 723	8.69 730	5.36 725	10.74 728	8.32 720	22.71 729	5.47 723	13.38 731	5.13 723	9.98 728	5.10 721	10.47 729	5.53 722	12.77 732	3.80 727	8.00 728	3.49 725	6.95 729	3.75 726	7.09 731

DGTPSM_ROB	8.06 722	4.50 723	8.69 730	5.34 723	10.73 727	8.32 720	22.71 729	5.47 723	13.38 731	5.13 723	9.98 728	5.10 721	10.47 729	5.53 722	12.77 732	3.79 726	8.00 728	3.49 725	6.95 729	3.74 725	7.09 731

PML	8.57 724	9.39 736	6.24 720	5.34 723	6.36 724	13.21 726	20.99 727	5.35 722	6.68 723	17.75 736	26.46 747	7.58 725	6.08 724	7.89 725	5.76 722	5.33 728	1.83 722	5.95 735	1.93 722	8.75 732	2.53 723

iinet-test	10.41 725	8.00 732	7.40 724	10.23 727	10.93 729	17.97 732	25.06 734	11.30 733	13.29 729	9.69 730	9.78 727	9.38 731	11.23 731	10.97 730	12.61 730	6.59 731	8.30 730	5.49 730	6.54 725	6.58 728	6.91 729

IINet	10.41 725	8.00 732	7.40 724	10.23 727	10.93 729	17.97 732	25.06 734	11.30 733	13.29 729	9.69 730	9.77 726	9.38 731	11.23 731	10.97 730	12.61 730	6.59 731	8.30 730	5.49 730	6.54 725	6.58 728	6.91 729

DLNR_Zeroshot_test	10.48 727	2.27 717	19.78 741	120.28 748	13.29 735	0.06 13	0.13 178	0.24 436	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.13 606	0.04 24	0.06 195	0.04 54	52.68 748	0.04 49

DLNR-FE	10.51 728	2.29 718	19.85 742	120.28 748	13.21 734	0.06 13	0.13 178	0.24 436	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.13 606	0.04 24	0.06 195	0.04 54	53.18 749	0.04 49

LRCNet_RVC	10.76 729	13.97 737	7.97 729	19.07 736	2.04 719	0.35 650	0.31 669	5.29 721	0.48 636	13.02 734	17.65 734	8.69 726	5.73 723	4.78 721	2.22 716	23.53 744	2.69 726	27.60 748	25.75 747	17.60 742	16.54 745

Anonymous_1	10.87 730	7.82 731	7.41 726	10.29 729	10.08 726	18.64 734	26.11 736	11.02 732	13.45 733	9.43 729	10.10 730	9.73 733	11.31 733	10.69 729	12.47 729	6.42 730	8.38 732	5.70 732	10.22 731	11.41 733	6.65 728

DPSM_ROB	11.10 731	8.47 734	7.95 727	10.84 730	11.58 731	19.10 735	26.50 739	12.02 735	14.09 734	10.38 732	10.91 731	10.39 734	11.92 734	11.67 732	13.39 734	6.99 733	8.79 733	5.82 733	6.92 727	6.97 730	7.31 733

DPSM	11.10 731	8.47 734	7.95 727	10.84 730	11.58 731	19.10 735	26.50 739	12.02 735	14.09 734	10.38 732	10.91 731	10.39 734	11.92 734	11.67 732	13.39 734	6.99 733	8.79 733	5.82 733	6.92 727	6.97 730	7.31 733

HaxPig	15.73 733	18.55 746	19.19 740	16.92 735	15.89 736	7.80 719	7.57 722	13.37 737	10.80 728	15.40 735	14.87 733	15.95 736	14.81 736	15.67 735	15.97 738	18.96 743	16.72 736	19.47 744	18.10 745	19.45 745	19.06 746

Selective-IGEV-i16pa	19.44 734	3.95 722	1.06 704	0.21 567	0.19 654	105.21 748	0.29 660	22.78 740	47.64 748	4.27 721	59.07 748	9.08 727	2.84 720	125.10 749	5.92 724	0.18 654	0.12 619	0.09 491	0.12 608	0.12 585	0.52 698

RSGM-EC	20.15 735	4.62 725	0.75 691	16.73 733	16.97 737	21.10 737	26.46 737	10.37 730	14.13 736	18.18 737	21.56 737	22.31 746	22.50 738	21.80 737	15.71 736	62.36 747	33.86 747	20.06 745	18.04 743	19.30 743	16.22 743

acva	20.15 735	4.62 725	0.75 691	16.73 733	16.97 737	21.10 737	26.46 737	10.37 730	14.13 736	18.18 737	21.56 737	22.31 746	22.50 738	21.80 737	15.71 736	62.36 747	33.86 747	20.06 745	18.04 743	19.30 743	16.22 743

MEDIAN_ROB	20.38 737	24.05 747	23.36 743	21.18 737	21.62 739	10.51 724	8.17 723	17.68 738	15.46 738	20.04 739	19.65 735	20.30 737	20.16 737	21.17 736	21.03 739	23.81 745	21.77 745	24.98 747	23.75 746	25.01 746	23.94 747

RAFT-FEzeroshot	22.33 738	17.12 739	15.83 732	21.95 740	23.32 743	38.31 740	53.41 747	23.99 741	28.43 741	20.66 742	21.84 739	21.02 742	24.05 744	23.33 740	27.09 745	14.06 736	17.69 739	11.70 737	13.95 737	14.05 737	14.76 739

RAFT-FE	22.33 738	17.12 739	15.83 732	21.95 740	23.32 743	38.31 740	53.41 747	23.99 741	28.43 741	20.66 742	21.84 739	21.02 742	24.05 744	23.33 740	27.09 745	14.06 736	17.69 739	11.70 737	13.95 737	14.05 737	14.76 739

CasAABBNet	22.33 738	17.11 738	15.84 734	21.94 739	23.28 741	38.30 739	53.40 745	24.05 743	28.44 743	20.66 742	21.86 741	21.03 744	24.04 743	23.35 742	27.03 744	14.06 736	17.69 739	11.70 737	13.94 736	14.04 736	14.76 739

FlowAnything	22.34 741	17.13 741	15.98 735	22.00 742	23.23 740	38.39 746	53.32 743	24.19 745	28.48 744	21.00 747	21.93 743	20.83 739	23.97 741	23.44 745	26.83 741	14.04 735	17.80 744	11.63 736	14.08 741	14.00 734	14.65 735

Hybrid-DGEV	22.38 742	17.26 744	16.15 737	21.92 738	23.29 742	38.36 743	53.40 745	24.38 748	28.67 747	20.64 741	21.89 742	21.01 741	24.05 744	23.35 742	27.12 747	14.08 740	17.70 742	11.71 741	13.99 740	14.01 735	14.70 738

Selective-RAFT-Error	22.39 743	17.14 742	16.01 736	22.00 742	23.34 745	38.37 744	53.36 744	24.24 747	28.53 745	20.80 745	21.94 744	20.94 740	24.02 742	23.48 746	27.33 748	14.07 739	17.70 742	11.70 737	13.93 735	14.05 737	14.83 742

fast-reg	22.77 744	17.32 745	19.13 738	22.15 745	24.31 746	38.33 742	53.16 741	24.18 744	28.58 746	20.60 740	22.12 745	20.65 738	23.90 740	23.12 739	26.84 742	14.18 742	17.47 738	14.33 743	14.96 742	15.38 741	14.67 737

LSM0	22.80 745	17.22 743	19.17 739	22.12 744	28.90 748	38.38 745	53.27 742	24.21 746	28.36 740	20.84 746	21.11 736	21.63 745	24.25 747	23.42 744	26.98 743	14.08 740	17.39 737	11.72 742	13.98 739	14.22 740	14.66 736

AVERAGE_ROB	24.89 746	29.12 748	27.98 744	24.83 746	24.59 747	17.82 731	11.61 724	21.45 739	19.91 739	25.04 748	24.38 746	25.06 748	25.31 748	24.69 747	22.86 740	29.74 746	27.09 746	28.97 749	27.94 748	30.07 747	29.35 748

test_example2	97.69 747	92.93 749	45.57 745	96.02 747	109.84 749	88.44 747	93.70 749	25.54 749	94.63 749	130.46 750	126.87 750	58.93 749	75.48 749	87.99 748	77.94 749	150.16 749	221.11 749	76.29 750	98.21 749	108.42 750	95.33 749

ccccc	243.87 748	285.89 750	306.04 748	366.70 750	366.78 750	118.88 749	141.79 750	113.97 750	107.77 750	125.77 749	108.41 749	120.54 750	160.89 750	252.62 750	276.01 750	382.79 750	352.84 750	254.30 751	222.62 750	426.61 751	386.14 750

GS-Stereo							0.14 252	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.05 4	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

STTRV1_RVC		0.26 659		0.19 464	0.26 676	0.30 634	0.24 612	0.35 611	0.35 574	0.36 643	0.34 588	0.31 600	0.31 639	0.28 613	0.25 598	0.18 654	0.10 588	0.16 640	0.14 626	0.18 655	0.12 588

FADE		0.34 677		0.33 672	0.25 675													0.41 688		0.23 665

Low-res two-view benchmark