Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 35	0.09 18	0.09 1	0.14 107	0.11 1	0.16 50	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.06 13

LACA3	0.10 2	0.11 139	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 91	0.14 107	0.14 6	0.14 23	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 90	0.15 4	0.11 120	0.10 9	0.13 75	0.15 8	0.09 1	0.12 69	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.06 93	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 235	0.17 7	0.16 12	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.16 12	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 76	0.14 11	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.13 75	0.11 1	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 188	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.08 295	0.05 4	0.06 13

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 53	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 91	0.10 8	0.21 63	0.15 38	0.10 23	0.10 32	0.09 25	0.12 155	0.14 11	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 90	0.24 67	0.14 2	0.10 72	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 64	0.09 25	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 53	0.19 15	0.18 66	0.09 18	0.13 28	0.09 2	0.17 19	0.13 12	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

depth_test_26	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.16 12	0.09 18	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.16 50	0.12 69	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.14 11	0.10 2	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 40	0.18 66	0.11 120	0.11 14	0.11 21	0.17 19	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.07 187	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 350

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

PointNet	0.11 9	0.08 22	0.19 15	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.18 25	0.16 50	0.09 9	0.11 44	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.13 95	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

Test_v1	0.11 9	0.08 22	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.10 32	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.07 30

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 129	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.10 23	0.16 148	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

BridgeDepth	0.11 9	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.18 25	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 173	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.11 21	0.17 19	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 22	0.26 90	0.19 119	0.09 18	0.15 54	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 90	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.21 259	0.14 107	0.14 6	0.17 60	0.11 39	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.21 160	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

qqai	0.12 25	0.08 22	0.22 53	0.18 66	0.12 177	0.11 14	0.12 37	0.17 19	0.16 50	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.20 488

MGA	0.12 25	0.08 22	0.26 90	0.16 12	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

CAR	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.12 69	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

MSE-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.11 39	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

LiteMatch*	0.12 25	0.07 2	0.26 90	0.16 12	0.11 120	0.13 28	0.13 75	0.19 40	0.15 38	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 114	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.14 388

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.10 72	0.15 54	0.16 206	0.24 114	0.17 60	0.11 39	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.17 445

LACA2	0.12 25	0.17 398	0.32 151	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 1

DispViT+	0.12 25	0.08 22	0.21 40	0.16 12	0.16 397	0.10 9	0.12 37	0.27 168	0.24 195	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.08 265	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 25	0.07 2	0.20 24	0.15 4	0.09 18	0.14 36	0.12 37	0.20 48	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.11 87	0.09 35	0.19 110	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

LCMNet	0.12 25	0.08 22	0.20 24	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.19 40	0.20 120	0.10 23	0.11 44	0.11 87	0.10 76	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.14 388

CSFM-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.17 7	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.13 12	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.12 408	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.12 313

Wavelet-MonSter	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.18 66	0.10 72	0.13 28	0.12 37	0.16 12	0.14 23	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.15 186	0.05 1	0.16 494	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

asd	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.09 25	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 130

3.75w	0.12 25	0.10 90	0.21 40	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.15 38	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.10 76	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 25	0.11 139	0.21 40	0.17 35	0.09 18	0.17 128	0.09 2	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.22 188	0.13 95	0.05 1	0.11 379	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

IGEV	0.12 25	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.11 120	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.07 3	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 25	0.09 53	0.29 119	0.21 212	0.12 177	0.16 91	0.11 21	0.17 19	0.12 5	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 49	0.11 14	0.08 265	0.13 429	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

LG-G_1	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

LG-G	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

SGD-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.18 11	0.17 35	0.07 1	0.17 128	0.13 75	0.19 40	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.08 265	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

Anonymus	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.17 60	0.11 39	0.09 15	0.14 173	0.12 155	0.18 89	0.15 186	0.08 265	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

PhaseNet	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.16 208	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

monster-pro	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 611	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

TS12	0.13 45	0.09 53	0.21 40	0.21 212	0.09 18	0.19 187	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.15 153	0.19 201	0.12 120	0.13 200	0.18 89	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-70k	0.13 45	0.13 235	0.40 216	0.20 167	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.22 77	0.16 50	0.11 39	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.13 350

aanet-new-32k	0.13 45	0.15 321	0.39 201	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-30k	0.13 45	0.15 321	0.39 201	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-24k	0.13 45	0.14 285	0.32 151	0.20 167	0.12 177	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.16 50	0.13 100	0.16 148	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 45	0.14 285	0.39 201	0.20 167	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.20 120	0.12 69	0.12 64	0.12 120	0.11 114	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.14 388

aanet-new-12k	0.13 45	0.12 191	0.32 151	0.23 339	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.20 120	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.12 313

aanet-new-14k	0.13 45	0.13 235	0.33 161	0.21 212	0.09 18	0.13 28	0.13 75	0.26 153	0.23 175	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.11 255

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 45	0.11 139	0.28 113	0.21 212	0.13 239	0.20 228	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.12 69	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 45	0.09 53	0.23 60	0.19 119	0.14 284	0.20 228	0.16 206	0.25 137	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.13 350

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.20 167	0.12 177	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 516

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.21 233	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.19 119	0.10 72	0.13 28	0.16 206	0.26 153	0.22 159	0.12 69	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.14 11	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.26 567

PSi22a	0.13 45	0.07 2	0.16 1	0.21 212	0.18 458	0.09 1	0.11 21	0.15 8	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.22 581	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.52 667

LiteMatch	0.13 45	0.15 321	0.19 15	0.20 167	0.10 72	0.15 54	0.17 251	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 381	0.16 49	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 45	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.26 153	0.21 146	0.16 172	0.21 233	0.09 25	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

VIP-Stereo	0.13 45	0.15 321	0.31 138	0.18 66	0.12 177	0.24 338	0.12 37	0.20 48	0.20 120	0.10 23	0.13 83	0.11 87	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.06 44	0.11 379	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.08 76

MonStereo	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 611	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

Monster-pub-eth3d	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.19 110	0.13 95	0.05 1	0.24 611	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

Monster-pub-mixall	0.13 45	0.07 2	0.20 24	0.17 35	0.08 8	0.11 14	0.09 2	0.21 63	0.13 12	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.08 14	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.35 670	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

AdaDepth	0.13 45	0.10 90	0.32 151	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.16 12	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.10 48	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.11 255

asda	0.13 45	0.11 139	0.24 67	0.18 66	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.25 137	0.17 60	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 255

qwe	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.11 120	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

2.25w	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.15 186	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.12 313

4.25_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5w_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5_new	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.5w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.25w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4w-stereo	0.13 45	0.11 139	0.31 138	0.17 35	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.15 407

2.5w	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.21 63	0.16 50	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

2.75w_new	0.13 45	0.10 90	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.08 2	0.11 114	0.22 188	0.15 186	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.10 204

3.25w_new	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

3.25w	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

2w_stereo	0.13 45	0.11 139	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.17 128	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.15 153	0.14 118	0.08 2	0.11 114	0.15 28	0.13 95	0.05 1	0.12 408	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 45	0.09 53	0.17 7	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.27 168	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.14 144	0.05 1	0.10 342	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 130

monsterstereo	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.19 119	0.12 177	0.14 36	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.09 35	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.09 395	0.06 93	0.07 30

monsters	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.18 66	0.13 239	0.15 54	0.11 21	0.24 114	0.16 50	0.15 153	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.23 213	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.09 130

111111	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.20 167	0.13 239	0.13 28	0.10 8	0.23 92	0.17 60	0.11 39	0.13 83	0.12 120	0.08 14	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.16 424

S2M2_L	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.17 35	0.12 177	0.12 21	0.07 1	0.18 25	0.21 146	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.15 186	0.13 543	0.09 299	0.09 351	0.10 456	0.11 464	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 45	0.15 321	0.21 40	0.27 514	0.09 18	0.15 54	0.13 75	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.22 188	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

FoundationStereo	0.13 45	0.08 22	0.18 11	0.29 560	0.30 624	0.12 21	0.13 75	0.12 3	0.18 79	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.31 656	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

MonSter	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 611	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

MCSU-Stereo	0.14 91	0.07 2	0.29 119	0.18 66	0.15 352	0.18 159	0.13 75	0.17 19	0.14 23	0.11 39	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.22 581	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.24 540

aanet-new-60k	0.14 91	0.15 321	0.54 405	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.10 2	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.15 407

aanet-new-40k	0.14 91	0.15 321	0.43 245	0.20 167	0.13 239	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.15 38	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.33 609

aanet-new-36k	0.14 91	0.17 398	0.45 262	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

aanet-new-34k	0.14 91	0.16 363	0.39 201	0.19 119	0.09 18	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.11 87	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

aanet-new-10k	0.14 91	0.15 321	0.37 187	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.13 100	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.10 204

aanet-new-8k	0.14 91	0.14 285	0.34 166	0.21 212	0.10 72	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.13 200	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.11 255

aanet-new	0.14 91	0.13 235	0.39 201	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.15 154	0.25 137	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.16 272	0.19 110	0.11 14	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.13 350

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 91	0.09 53	0.38 192	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 597

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.19 187	0.15 154	0.25 137	0.22 159	0.16 172	0.22 247	0.10 48	0.09 35	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 91	0.12 191	0.42 237	0.18 66	0.12 177	0.17 128	0.14 107	0.24 114	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.19 470

PipStereo	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.23 339	0.21 536	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.23 595	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 660

PSi22b	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.22 278	0.22 552	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 173	0.09 35	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.22 581	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 660

Foundation-i32	0.14 91	0.07 2	0.18 11	0.24 394	0.22 552	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.29 649	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 653

VMStereo-Base	0.14 91	0.09 53	0.29 119	0.16 12	0.09 18	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.25 222	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

BStereo	0.14 91	0.10 90	0.46 278	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.25 137	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

NLSM3	0.14 91	0.12 191	0.25 77	0.21 212	0.13 239	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.12 69	0.15 135	0.12 120	0.13 200	0.17 69	0.15 186	0.05 1	0.05 6	0.08 253	0.08 295	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 91	0.11 139	0.31 138	0.19 119	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.28 182	0.20 120	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.10 204

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.17 195	0.20 213	0.18 239	0.11 114	0.16 49	0.17 248	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.09 130

LG-Stereo	0.14 91	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.19 106	0.12 69	0.18 189	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.14 144	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.07 30

castereo++	0.14 91	0.13 235	0.25 77	0.19 119	0.10 72	0.27 386	0.13 75	0.24 114	0.26 238	0.11 39	0.13 83	0.16 208	0.10 76	0.18 89	0.11 14	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 91	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.20 228	0.19 357	0.32 252	0.28 267	0.13 100	0.18 189	0.16 208	0.16 272	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

fffft	0.14 91	0.12 191	0.30 129	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.18 311	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.11 44	0.13 142	0.10 76	0.24 228	0.18 278	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 91	0.15 321	0.29 119	0.19 119	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.21 63	0.21 146	0.15 153	0.13 83	0.12 120	0.11 114	0.25 249	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.08 76

RAStereo	0.14 91	0.15 321	0.40 216	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.18 311	0.25 137	0.24 195	0.13 100	0.17 169	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 91	0.08 22	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.09 1	0.10 8	0.16 12	0.17 60	0.14 128	0.08 11	0.10 48	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.07 117	0.15 479	0.06 48	0.06 104	0.16 567	0.29 590

RSM++	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.32 597	0.17 429	0.17 128	0.15 154	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.12 64	0.14 173	0.09 35	0.21 160	0.13 95	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

RSM	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.29 560	0.16 397	0.16 91	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.13 100	0.13 83	0.15 194	0.09 35	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

gcap-zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

test_for_model	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

trnet	0.14 91	0.09 53	0.26 90	0.15 4	0.07 1	0.21 259	0.12 37	0.25 137	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.15 194	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 91	0.09 53	0.37 187	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 597

testlalala	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

LoS_RVC	0.14 91	0.11 139	0.32 151	0.18 66	0.16 397	0.20 228	0.18 311	0.21 63	0.18 79	0.14 128	0.20 213	0.12 120	0.17 297	0.17 69	0.14 144	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.14 388

CES	0.14 91	0.08 22	0.24 67	0.17 35	0.23 568	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.20 488

CREStereo	0.14 91	0.09 53	0.27 107	0.14 2	0.08 8	0.22 291	0.15 154	0.26 153	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.14 173	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13
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
LGCAT	0.15 128	0.07 2	0.19 15	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.13 5	0.10 3	0.13 100	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.31 363	0.14 144	0.23 639	0.24 611	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.41 638

aanet-new-90k	0.15 128	0.14 285	0.49 318	0.21 212	0.11 120	0.15 54	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.10 23	0.12 64	0.10 48	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 603

aanet-32k-new	0.15 128	0.18 423	0.43 245	0.21 212	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.22 77	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.09 25	0.13 200	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.23 526

aanet-new-28k	0.15 128	0.16 363	0.50 339	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.15 38	0.13 100	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.07 203	0.07 172	0.18 451

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 128	0.13 235	0.41 227	0.20 167	0.11 120	0.14 36	0.14 107	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.13 95	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.43 646

aanet-new-22k	0.15 128	0.15 321	0.44 256	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.13 75	0.24 114	0.19 106	0.12 69	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.11 14	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.27 575

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 128	0.23 507	0.58 452	0.17 35	0.12 177	0.15 54	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 516

Foundation-i1c-attn	0.15 128	0.07 2	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.26 153	0.29 290	0.15 153	0.16 148	0.17 224	0.14 230	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.22 581	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.26 567

Foundation-i1b	0.15 128	0.08 22	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.27 168	0.29 290	0.15 153	0.15 135	0.18 239	0.12 155	0.18 89	0.14 144	0.07 117	0.23 595	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.21 501

Selective-IGEV-i32	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 597	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.19 106	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

Replicate-Monster	0.15 128	0.12 191	0.40 216	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.10 8	0.24 114	0.20 120	0.12 69	0.10 32	0.10 48	0.10 76	0.28 310	0.12 40	0.06 44	0.31 656	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.21 501

FlowAnything_test	0.15 128	0.12 191	0.23 60	0.21 212	0.12 177	0.18 159	0.16 206	0.25 137	0.17 60	0.15 153	0.13 83	0.15 194	0.14 230	0.19 110	0.17 248	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.12 537	0.08 246	0.10 204

water-stereo	0.15 128	0.11 139	0.32 151	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.14 107	0.26 153	0.20 120	0.18 217	0.23 261	0.16 208	0.16 272	0.14 11	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

depthmonostereo	0.15 128	0.12 191	0.34 166	0.19 119	0.09 18	0.20 228	0.15 154	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.18 189	0.16 208	0.18 331	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 128	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.14 107	0.24 114	0.22 159	0.22 266	0.21 233	0.16 208	0.15 251	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.08 76

tt45	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.19 119	0.11 120	0.23 315	0.18 311	0.23 92	0.18 79	0.16 172	0.13 83	0.14 173	0.10 76	0.31 363	0.15 186	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.08 76

999	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.25 137	0.20 120	0.14 128	0.16 148	0.14 173	0.11 114	0.36 415	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

mms	0.15 128	0.14 285	0.25 77	0.20 167	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.09 35	0.26 271	0.15 186	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.19 470

ours_stereo	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.18 311	0.21 63	0.20 120	0.13 100	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.24 228	0.15 186	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.13 350

fffy	0.15 128	0.14 285	0.31 138	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.18 311	0.24 114	0.19 106	0.13 100	0.17 169	0.15 194	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.06 44	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.15 407

WCG-NET	0.15 128	0.12 191	0.31 138	0.18 66	0.09 18	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.29 290	0.18 217	0.22 247	0.15 194	0.12 155	0.19 110	0.13 95	0.06 44	0.12 408	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 128	0.09 53	0.27 107	0.21 212	0.13 239	0.14 36	0.11 21	0.23 92	0.19 106	0.15 153	0.14 118	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.12 40	0.06 44	0.21 568	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.28 584

Pointernet	0.15 128	0.08 22	0.35 174	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.12 37	0.34 278	0.25 222	0.15 153	0.16 148	0.13 142	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

MGS-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.38 192	0.19 119	0.11 120	0.18 159	0.17 251	0.21 63	0.23 175	0.14 128	0.24 271	0.16 208	0.10 76	0.19 110	0.13 95	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 128	0.17 398	0.39 201	0.19 119	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.26 153	0.22 159	0.13 100	0.15 135	0.14 173	0.11 114	0.17 69	0.17 248	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.45 262	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.13 75	0.20 48	0.19 106	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.17 248	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.07 30

CASnet	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.22 278	0.08 8	0.15 54	0.14 107	0.28 182	0.26 238	0.23 276	0.20 213	0.15 194	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.11 490	0.09 395	0.08 246	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 128	0.09 53	0.34 166	0.17 35	0.09 18	0.22 291	0.14 107	0.27 168	0.27 256	0.15 153	0.18 189	0.19 253	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 597	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

GLC_STEREO	0.15 128	0.11 139	0.31 138	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.28 267	0.17 195	0.20 213	0.17 224	0.11 114	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 128	0.16 363	0.34 166	0.25 436	0.12 177	0.11 14	0.18 311	0.35 287	0.24 195	0.13 100	0.13 83	0.18 239	0.12 155	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.16 159	0.19 441	0.37 187	0.22 278	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.36 302	0.24 195	0.18 217	0.21 233	0.14 173	0.10 76	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.07 30

DF	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.31 588	0.16 397	0.17 128	0.15 154	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.23 261	0.19 253	0.11 114	0.24 228	0.16 217	0.08 265	0.23 595	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.09 130

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 159	0.20 456	0.79 553	0.19 119	0.12 177	0.12 21	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.10 76	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.07 187	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.18 451

RT-Monster	0.16 159	0.09 53	0.25 77	0.18 66	0.14 284	0.20 228	0.12 37	0.31 243	0.33 352	0.25 299	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.10 204

Foundation-i1a	0.16 159	0.08 22	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.18 159	0.16 206	0.26 153	0.30 308	0.17 195	0.16 148	0.19 253	0.13 200	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.26 567

Foundation-i1	0.16 159	0.08 22	0.21 40	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.15 154	0.33 271	0.32 333	0.16 172	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.23 595	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.16 424

Anonymus123	0.16 159	0.10 90	0.46 278	0.18 66	0.11 120	0.41 564	0.15 154	0.30 221	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

DDF-Stereo	0.16 159	0.08 22	0.30 129	0.21 212	0.20 519	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.19 106	0.11 39	0.10 32	0.13 142	0.12 155	0.24 228	0.20 341	0.09 366	0.18 534	0.07 153	0.06 104	0.20 616	0.19 470

GIP-stereo	0.16 159	0.12 191	0.25 77	0.24 394	0.22 552	0.15 54	0.14 107	0.32 252	0.21 146	0.11 39	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.07 117	0.13 429	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 603

rvit_stereo_0081	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 159	0.12 191	0.29 119	0.30 572	0.20 519	0.16 91	0.14 107	0.28 182	0.22 159	0.14 128	0.15 135	0.13 142	0.08 14	0.20 139	0.15 186	0.06 44	0.16 494	0.07 153	0.08 295	0.06 93	0.24 540

WCG-NET（raft）	0.16 159	0.14 285	0.32 151	0.18 66	0.09 18	0.19 187	0.16 206	0.24 114	0.27 256	0.19 224	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.17 522	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

whm_eth	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

CAS	0.16 159	0.07 2	0.29 119	0.42 657	0.17 429	0.20 228	0.18 311	0.23 92	0.20 120	0.15 153	0.19 201	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.14 144	0.31 665	0.04 1	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.16 424

ProNet	0.16 159	0.13 235	0.36 181	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.19 357	0.29 201	0.23 175	0.14 128	0.13 83	0.13 142	0.12 155	0.25 249	0.13 95	0.06 44	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.22 516

CroCo-Stereo Lap2	0.16 159	0.18 423	0.39 201	0.26 477	0.18 458	0.11 14	0.19 357	0.30 221	0.22 159	0.13 100	0.16 148	0.15 194	0.11 114	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.07 30

CREStereo++_RVC	0.16 159	0.09 53	0.42 237	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.23 92	0.31 320	0.21 246	0.31 349	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.16 217	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 600	0.06 93	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 159	0.11 139	0.43 245	0.16 12	0.08 8	0.25 358	0.14 107	0.23 92	0.29 290	0.25 299	0.30 337	0.16 208	0.12 155	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

XX-TBD	0.16 159	0.21 469	0.43 245	0.22 278	0.10 72	0.23 315	0.15 154	0.23 92	0.28 267	0.22 266	0.26 290	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.14 144	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13

PMTNet	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.15 4	0.09 18	0.23 315	0.15 154	0.26 153	0.24 195	0.17 195	0.21 233	0.16 208	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.29 661	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.07 30

SE	0.17 181	0.22 488	0.32 151	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.16 206	0.30 221	0.21 146	0.20 236	0.28 312	0.15 194	0.17 297	0.17 69	0.17 248	0.10 438	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.12 313

aanet-new-78k	0.17 181	0.14 285	0.80 558	0.21 212	0.10 72	0.14 36	0.14 107	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.13 83	0.10 48	0.13 200	0.19 110	0.11 14	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.26 567

PSi22	0.17 181	0.18 423	0.42 237	0.20 167	0.09 18	0.16 91	0.11 21	0.30 221	0.25 222	0.13 100	0.15 135	0.21 289	0.13 200	0.30 348	0.16 217	0.06 44	0.22 581	0.05 1	0.04 1	0.08 246	0.13 350

Zero-FE251	0.17 181	0.09 53	0.38 192	0.18 66	0.10 72	0.20 228	0.13 75	0.20 48	0.15 38	0.75 656	0.13 83	0.13 142	0.11 114	0.16 49	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

xyz-stereo-finetune	0.17 181	0.17 398	0.29 119	0.17 35	0.08 8	0.24 338	0.21 425	0.30 221	0.32 333	0.19 224	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.30 348	0.22 389	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 181	0.13 235	0.29 119	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.17 251	0.23 92	0.36 393	0.16 172	0.22 247	0.19 253	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 181	0.17 398	0.40 216	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.17 251	0.24 114	0.26 238	0.18 217	0.21 233	0.20 273	0.14 230	0.20 139	0.15 186	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 181	0.10 90	0.31 138	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.38 328	0.33 352	0.25 299	0.20 213	0.19 253	0.10 76	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.09 130

CAS++	0.17 181	0.13 235	0.35 174	0.18 66	0.13 239	0.17 128	0.16 206	0.42 387	0.25 222	0.19 224	0.18 189	0.13 142	0.10 76	0.22 188	0.12 40	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.08 295	0.10 412	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 181	0.10 90	0.33 161	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.17 251	0.39 350	0.36 393	0.21 246	0.25 281	0.17 224	0.17 297	0.18 89	0.15 186	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

iRaftStereo_RVC	0.17 181	0.16 363	0.35 174	0.21 212	0.11 120	0.20 228	0.17 251	0.34 278	0.25 222	0.20 236	0.25 281	0.19 253	0.12 155	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.12 408	0.10 432	0.09 395	0.09 347	0.14 388

Gwc-CoAtRS	0.17 181	0.10 90	0.41 227	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.15 154	0.34 278	0.29 290	0.23 276	0.23 261	0.27 372	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

NLSM1	0.18 193	0.12 191	0.21 40	0.21 212	0.18 458	0.25 358	0.17 251	0.51 491	0.43 479	0.17 195	0.21 233	0.13 142	0.15 251	0.22 188	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

FE-Mocha	0.18 193	0.11 139	0.40 216	0.26 477	0.14 284	0.19 187	0.14 107	0.36 302	0.24 195	0.24 286	0.24 271	0.23 313	0.14 230	0.27 286	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

252Zero-FE	0.18 193	0.08 22	0.28 113	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.11 21	0.22 77	0.22 159	0.76 659	0.11 44	0.09 25	0.08 14	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.51 686	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.10 204

xyz-stereo-finetune2	0.18 193	0.16 363	0.32 151	0.16 12	0.09 18	0.27 386	0.19 357	0.29 201	0.21 146	0.23 276	0.29 321	0.21 289	0.23 396	0.37 425	0.23 409	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 193	0.08 22	0.39 201	0.19 119	0.19 492	0.24 338	0.18 311	0.29 201	0.29 290	0.24 286	0.21 233	0.24 334	0.18 331	0.22 188	0.21 371	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.07 203	0.06 93	0.11 255

SCV	0.18 193	0.15 321	0.37 187	0.26 477	0.20 519	0.16 91	0.16 206	0.35 287	0.23 175	0.14 128	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.12 40	0.08 265	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.26 567

tg	0.18 193	0.15 321	0.34 166	0.22 278	0.11 120	0.23 315	0.15 154	0.35 287	0.27 256	0.20 236	0.25 281	0.20 273	0.12 155	0.25 249	0.16 217	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.08 246	0.13 350

dual_stereo	0.18 193	0.08 22	0.26 90	0.21 212	0.32 636	0.11 14	0.13 75	0.27 168	0.20 120	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 139	0.14 144	0.07 117	0.45 681	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.65 689

Occ-G	0.18 193	0.10 90	0.38 192	0.23 339	0.15 352	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.26 238	0.15 153	0.20 213	0.21 289	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.30 593

rvit_stereo_ft	0.18 193	0.19 441	0.43 245	0.25 436	0.14 284	0.17 128	0.21 425	0.30 221	0.28 267	0.17 195	0.19 201	0.20 273	0.17 297	0.22 188	0.18 278	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.08 76

MoCha-V2	0.18 193	0.12 191	0.40 216	0.30 572	0.24 585	0.16 91	0.15 154	0.28 182	0.19 106	0.16 172	0.16 148	0.13 142	0.13 200	0.30 348	0.13 95	0.06 44	0.28 633	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.25 553

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 193	0.15 321	0.27 107	0.20 167	0.13 239	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.37 408	0.43 574	0.17 169	0.13 142	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.08 265	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.08 76

MyStereo07	0.18 193	0.15 321	0.44 256	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.31 243	0.26 238	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.13 200	0.33 384	0.14 144	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

ff7	0.18 193	0.13 235	0.41 227	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 618	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

ffff	0.18 193	0.13 235	0.41 227	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 618	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

11t	0.18 193	0.13 235	0.41 227	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 618	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

plain	0.18 193	0.16 363	0.59 461	0.21 212	0.13 239	0.16 91	0.17 251	0.29 201	0.23 175	0.16 172	0.26 290	0.13 142	0.17 297	0.27 286	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 193	0.13 235	0.50 339	0.22 278	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.29 201	0.26 238	0.17 195	0.26 290	0.16 208	0.17 297	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

GCAP-Stereo	0.18 193	0.21 469	0.47 286	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.10 8	0.28 182	0.24 195	0.20 236	0.22 247	0.15 194	0.13 200	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.19 548	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

Any-RAFT	0.18 193	0.09 53	0.33 161	0.19 119	0.10 72	0.29 430	0.16 206	0.44 419	0.32 333	0.25 299	0.27 304	0.29 398	0.16 272	0.23 213	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

knoymous	0.18 193	0.10 90	0.35 174	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.17 251	0.33 271	0.24 195	0.24 286	0.28 312	0.27 372	0.16 272	0.24 228	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.06 104	0.09 347	0.10 204

MC-Stereo	0.18 193	0.10 90	0.36 181	0.28 542	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.21 246	0.24 271	0.16 208	0.13 200	0.25 249	0.14 144	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.30 593

ccc-4	0.18 193	0.13 235	0.41 227	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 618	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

test-3	0.18 193	0.10 90	0.48 301	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

test_1	0.18 193	0.10 90	0.48 301	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

cross-raft	0.18 193	0.12 191	0.40 216	0.27 514	0.16 397	0.20 228	0.24 514	0.34 278	0.24 195	0.23 276	0.28 312	0.29 398	0.15 251	0.19 110	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

s12784h	0.18 193	0.09 53	0.38 192	0.18 66	0.07 1	0.33 494	0.19 357	0.39 350	0.34 364	0.24 286	0.25 281	0.18 239	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 193	0.10 90	0.45 262	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.40 361	0.31 320	0.23 276	0.21 233	0.26 367	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.06 13

SMOE	0.19 221	0.17 398	0.39 201	0.22 278	0.13 239	0.27 386	0.21 425	0.31 243	0.24 195	0.22 266	0.27 304	0.21 289	0.17 297	0.19 110	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.07 203	0.11 464	0.12 313

GGDA	0.19 221	0.20 456	0.53 391	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.16 206	0.35 287	0.32 333	0.22 266	0.29 321	0.19 253	0.16 272	0.38 428	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.09 130

WQFJA1	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 593	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

WQFJX	0.19 221	0.12 191	0.21 40	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.18 311	0.57 564	0.49 555	0.17 195	0.17 169	0.14 173	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.11 255

NLMM	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 593	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

MM-Stereo_test3	0.19 221	0.15 321	0.39 201	0.25 436	0.15 352	0.19 187	0.22 460	0.42 387	0.40 446	0.17 195	0.24 271	0.17 224	0.12 155	0.22 188	0.16 217	0.08 265	0.21 568	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.11 255

MM-Stereo_test2	0.19 221	0.11 139	0.47 286	0.25 436	0.11 120	0.21 259	0.20 397	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.17 169	0.13 142	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.06 44	0.26 624	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.41 638

GREAT-IGEV	0.19 221	0.11 139	0.39 201	0.22 278	0.33 638	0.14 36	0.15 154	0.18 25	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.09 25	0.09 35	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.50 685	0.06 48	0.06 104	0.07 172	0.53 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 221	0.14 285	0.40 216	0.30 572	0.20 519	0.15 54	0.16 206	0.35 287	0.26 238	0.17 195	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.14 144	0.07 117	0.22 581	0.06 48	0.06 104	0.09 347	0.25 553

H2IRNET	0.19 221	0.18 423	0.50 339	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.28 182	0.31 320	0.17 195	0.32 361	0.25 347	0.20 360	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.08 76

IGEV++	0.19 221	0.13 235	0.38 192	0.30 572	0.19 492	0.15 54	0.15 154	0.32 252	0.18 79	0.13 100	0.16 148	0.12 120	0.11 114	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.32 661	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.42 643

MSKI-zero shot	0.19 221	0.10 90	0.47 286	0.30 572	0.14 284	0.21 259	0.14 107	0.33 271	0.22 159	0.24 286	0.25 281	0.22 297	0.10 76	0.32 374	0.14 144	0.07 117	0.30 651	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.09 130

RAFT-Test	0.19 221	0.11 139	0.41 227	0.26 477	0.21 536	0.26 379	0.17 251	0.37 319	0.26 238	0.24 286	0.29 321	0.32 439	0.14 230	0.22 188	0.15 186	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

EGLCR-Stereo	0.19 221	0.09 53	0.34 166	0.29 560	0.17 429	0.28 405	0.16 206	0.30 221	0.23 175	0.22 266	0.11 44	0.16 208	0.09 35	0.28 310	0.15 186	0.07 117	0.25 618	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.37 629

Selective-RAFT	0.19 221	0.14 285	0.37 187	0.24 394	0.11 120	0.30 445	0.15 154	0.35 287	0.34 364	0.17 195	0.17 169	0.22 297	0.18 331	0.29 332	0.18 278	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.08 76

test_4	0.19 221	0.16 363	0.39 201	0.24 394	0.13 239	0.19 187	0.21 425	0.27 168	0.24 195	0.24 286	0.47 544	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.18 278	0.06 44	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.07 172	0.06 13

Patchmatch Stereo++	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo_v2	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

HUI-Stereo	0.19 221	0.13 235	0.52 380	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.23 213	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

DeepStereo_RVC	0.19 221	0.12 191	0.47 286	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.16 206	0.29 201	0.24 195	0.28 335	0.27 304	0.23 313	0.28 481	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.10 204

iGMRVC	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

iRAFT	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

AnonymousM	0.19 221	0.20 456	0.30 129	0.18 66	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.27 256	0.27 321	0.21 233	0.18 239	0.14 230	0.21 160	0.16 217	0.09 366	0.08 253	0.38 671	0.15 600	0.06 93	0.08 76

CRE-IMP	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.24 195	0.27 321	0.26 290	0.24 334	0.17 297	0.24 228	0.19 313	0.09 366	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.10 204

RAFT-IKP	0.19 221	0.13 235	0.51 360	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

raftrobust	0.19 221	0.19 441	0.42 237	0.23 339	0.24 585	0.19 187	0.13 75	0.33 271	0.28 267	0.26 309	0.20 213	0.19 253	0.17 297	0.23 213	0.17 248	0.08 265	0.10 342	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

sCroCo_RVC	0.19 221	0.15 321	0.60 468	0.27 514	0.18 458	0.23 315	0.16 206	0.28 182	0.24 195	0.14 128	0.22 247	0.17 224	0.14 230	0.22 188	0.16 217	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.10 204

R-Stereo Train	0.19 221	0.10 90	0.49 318	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 221	0.10 90	0.49 318	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 252	0.22 488	0.70 518	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

HLF11	0.20 252	0.20 456	0.68 508	0.16 12	0.12 177	0.21 259	0.12 37	0.39 350	0.25 222	0.21 246	0.30 337	0.19 253	0.18 331	0.38 428	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.09 130

HLf10	0.20 252	0.22 488	0.70 518	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

TestStereo_HL2	0.20 252	0.19 441	0.54 405	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.15 154	0.35 287	0.31 320	0.23 276	0.31 349	0.19 253	0.17 297	0.40 438	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

TestStereo-Hl	0.20 252	0.16 363	0.50 339	0.18 66	0.11 120	0.23 315	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.23 276	0.27 304	0.22 297	0.19 354	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

Lsterematch	0.20 252	0.15 321	0.44 256	0.20 167	0.10 72	0.22 291	0.17 251	0.27 168	0.34 364	0.28 335	0.37 428	0.24 334	0.22 381	0.25 249	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

WQFJX1	0.20 252	0.12 191	0.21 40	0.23 339	0.17 429	0.24 338	0.19 357	0.63 621	0.56 600	0.17 195	0.16 148	0.14 173	0.16 272	0.27 286	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

NLCSM	0.20 252	0.15 321	0.23 60	0.24 394	0.19 492	0.24 338	0.22 460	0.45 428	0.44 492	0.20 236	0.18 189	0.14 173	0.16 272	0.47 469	0.20 341	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.10 204

GEAStereo	0.20 252	0.10 90	0.31 138	0.35 620	0.42 661	0.19 187	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.28 633	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.57 673

gasm-f	0.20 252	0.12 191	0.36 181	0.35 620	0.36 648	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.19 201	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.19 313	0.08 265	0.28 633	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.57 673

GASTEREO	0.20 252	0.15 321	0.31 138	0.40 647	0.29 619	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.18 217	0.17 169	0.11 87	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.07 117	0.23 595	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.57 673

MSCF	0.20 252	0.14 285	0.31 138	0.40 647	0.29 619	0.17 128	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.17 195	0.16 148	0.11 87	0.13 200	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.23 595	0.06 48	0.08 295	0.07 172	0.57 673

MM-Stereo_test1	0.20 252	0.13 235	0.45 262	0.24 394	0.12 177	0.20 228	0.21 425	0.36 302	0.32 333	0.23 276	0.22 247	0.15 194	0.14 230	0.28 310	0.16 217	0.07 117	0.24 611	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.21 501

HART	0.20 252	0.14 285	0.42 237	0.26 477	0.24 585	0.17 128	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.15 153	0.26 290	0.17 224	0.09 35	0.24 228	0.14 144	0.06 44	0.36 671	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.27 575

AIO_rvc	0.20 252	0.16 363	0.49 318	0.41 654	0.29 619	0.15 54	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.17 195	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.35 406	0.13 95	0.07 117	0.19 548	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.41 638

AIO_test	0.20 252	0.12 191	0.46 278	0.45 662	0.38 653	0.15 54	0.17 251	0.28 182	0.20 120	0.19 224	0.13 83	0.14 173	0.09 35	0.39 433	0.13 95	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.34 613

rvit_0105_6	0.20 252	0.16 363	0.41 227	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.20 397	0.31 243	0.39 435	0.18 217	0.22 247	0.23 313	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 252	0.74 680	0.71 527	0.17 35	0.08 8	0.15 54	0.15 154	0.19 40	0.18 79	0.13 100	0.12 64	0.10 48	0.08 14	0.16 49	0.14 144	0.34 667	0.12 408	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.24 540

IGEVStereo-DCA	0.20 252	0.17 398	0.41 227	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 621

MIM_Stereo	0.20 252	0.17 398	0.55 415	0.20 167	0.21 536	0.17 128	0.14 107	0.37 319	0.27 256	0.28 335	0.35 402	0.23 313	0.13 200	0.28 310	0.16 217	0.06 44	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.15 407

AEACV	0.20 252	0.09 53	0.32 151	0.39 642	0.34 640	0.21 259	0.16 206	0.30 221	0.18 79	0.17 195	0.17 169	0.13 142	0.16 272	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.29 649	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.37 629

4D-IteraStereo	0.20 252	0.21 469	0.62 479	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.29 201	0.28 267	0.24 286	0.20 213	0.20 273	0.10 76	0.22 188	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.33 609

anonymousdsp	0.20 252	0.13 235	0.49 318	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 624	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 658

DCANet-4	0.20 252	0.11 139	0.58 452	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.39 350	0.42 468	0.29 360	0.31 349	0.17 224	0.22 381	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

fff	0.20 252	0.15 321	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

DisPM	0.20 252	0.11 139	0.52 380	0.24 394	0.13 239	0.18 159	0.19 357	0.30 221	0.31 320	0.33 438	0.34 394	0.23 313	0.16 272	0.34 399	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.12 313

IGEV-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.49 318	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 624	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 658
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 252	0.17 398	0.45 262	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 595	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

error version	0.20 252	0.17 398	0.45 262	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 595	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test-v	0.20 252	0.17 398	0.45 262	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 595	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test_3	0.20 252	0.12 191	0.49 318	0.26 477	0.14 284	0.22 291	0.25 529	0.34 278	0.33 352	0.25 299	0.18 189	0.23 313	0.13 200	0.25 249	0.20 341	0.06 44	0.14 448	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.10 204

NRIStereo	0.20 252	0.12 191	0.50 339	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.19 357	0.30 221	0.28 267	0.26 309	0.26 290	0.25 347	0.18 331	0.34 399	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.09 130

Pruner-Stereo	0.20 252	0.12 191	0.49 318	0.29 560	0.12 177	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.32 361	0.25 347	0.15 251	0.25 249	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

test-2	0.20 252	0.17 398	0.45 262	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 595	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test-1	0.20 252	0.12 191	0.49 318	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.23 489	0.36 302	0.29 290	0.21 246	0.25 281	0.24 334	0.14 230	0.18 89	0.22 389	0.07 117	0.14 448	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.14 388

DCANet	0.20 252	0.15 321	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.23 396	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

csc	0.20 252	0.15 321	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

cscssc	0.20 252	0.15 321	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 252	0.23 507	0.49 318	0.21 212	0.16 397	0.19 187	0.17 251	0.35 287	0.32 333	0.26 309	0.33 383	0.20 273	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.06 44	0.10 342	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

AFF-stereo	0.20 252	0.24 520	0.49 318	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.18 311	0.35 287	0.29 290	0.25 299	0.36 417	0.25 347	0.17 297	0.25 249	0.17 248	0.06 44	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.11 255

DIP-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.48 301	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.12 37	0.43 398	0.26 238	0.27 321	0.32 361	0.21 289	0.17 297	0.26 271	0.20 341	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.10 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLf8	0.21 293	0.23 507	0.69 511	0.15 4	0.12 177	0.24 338	0.14 107	0.42 387	0.32 333	0.20 236	0.26 290	0.18 239	0.15 251	0.35 406	0.18 278	0.10 438	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.10 204

TestStereo_HLe17	0.21 293	0.24 520	0.77 547	0.17 35	0.11 120	0.22 291	0.17 251	0.42 387	0.31 320	0.20 236	0.25 281	0.18 239	0.15 251	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

DN	0.21 293	0.09 53	0.58 452	0.40 647	0.18 458	0.22 291	0.18 311	0.30 221	0.25 222	0.15 153	0.19 201	0.18 239	0.10 76	0.26 271	0.19 313	0.14 568	0.18 534	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.42 643

Hybrid-DGEV-03	0.21 293	0.20 456	0.43 245	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.16 206	0.33 271	0.28 267	0.33 438	0.58 599	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.10 204

NLMM1	0.21 293	0.13 235	0.21 40	0.23 339	0.18 458	0.24 338	0.20 397	0.65 634	0.69 638	0.18 217	0.18 189	0.13 142	0.14 230	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.10 204

GSStereo	0.21 293	0.10 90	0.31 138	0.36 629	0.42 661	0.19 187	0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 656	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 682

DA	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 633	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 670

zero-FE	0.21 293	0.08 22	1.10 627	0.24 394	0.27 607	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.20 120	0.12 69	0.11 44	0.13 142	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.09 366	0.23 595	0.07 153	0.08 295	0.19 608	0.27 575

GGEV	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 633	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 670

fast-iter	0.21 293	0.16 363	0.50 339	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

CoSv	0.21 293	0.16 363	0.50 339	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

AIO-test1	0.21 293	0.22 488	0.56 425	0.31 588	0.24 585	0.21 259	0.16 206	0.42 387	0.37 408	0.17 195	0.26 290	0.18 239	0.12 155	0.29 332	0.15 186	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.07 172	0.10 204

IGEV-RUCA	0.21 293	0.09 53	0.26 90	0.20 167	0.19 492	0.28 405	0.23 489	0.24 114	0.22 159	0.21 246	0.23 261	0.29 398	0.48 618	0.26 271	0.19 313	0.09 366	0.08 253	0.18 621	0.14 589	0.18 598	0.19 470

rvit_0105_4	0.21 293	0.17 398	0.49 318	0.23 339	0.14 284	0.20 228	0.23 489	0.35 287	0.40 446	0.19 224	0.24 271	0.25 347	0.20 360	0.28 310	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.10 204

model_zeroshot	0.21 293	0.14 285	0.51 360	0.34 614	0.18 458	0.26 379	0.16 206	0.41 380	0.24 195	0.33 438	0.20 213	0.25 347	0.12 155	0.26 271	0.16 217	0.09 366	0.21 568	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.13 350

AE-Stereo	0.21 293	0.12 191	0.50 339	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.18 311	0.40 361	0.34 364	0.19 224	0.26 290	0.21 289	0.13 200	0.22 188	0.16 217	0.07 117	0.26 624	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.31 597

ACVNet-DCA	0.21 293	0.16 363	0.50 339	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 526

11t1	0.21 293	0.12 191	0.45 262	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.37 319	0.28 267	0.27 321	0.25 281	0.24 334	0.23 396	0.28 310	0.25 436	0.09 366	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.23 526

LL-Strereo2	0.21 293	0.25 536	0.53 391	0.32 597	0.20 519	0.25 358	0.14 107	0.32 252	0.25 222	0.25 299	0.20 213	0.24 334	0.12 155	0.28 310	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.12 525	0.09 395	0.09 347	0.16 424

ADStereo(finetuned)	0.21 293	0.15 321	0.59 461	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.31 525	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

PFNet+	0.21 293	0.11 139	0.54 405	0.22 278	0.12 177	0.17 128	0.18 311	0.31 243	0.36 393	0.33 438	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.33 384	0.18 278	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.08 246	0.12 313

rafts_anoy	0.21 293	0.22 488	0.49 318	0.25 436	0.24 585	0.19 187	0.17 251	0.34 278	0.32 333	0.24 286	0.25 281	0.20 273	0.16 272	0.25 249	0.21 371	0.08 265	0.19 548	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

raft+_RVC	0.21 293	0.21 469	0.46 278	0.22 278	0.35 643	0.21 259	0.16 206	0.39 350	0.35 377	0.22 266	0.28 312	0.20 273	0.15 251	0.25 249	0.20 341	0.08 265	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.12 313

sAnonymous2	0.21 293	0.24 520	0.79 553	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

CroCo_RVC	0.21 293	0.24 520	0.79 553	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

RALAANet	0.21 293	0.24 520	0.53 391	0.23 339	0.14 284	0.22 291	0.13 75	0.38 328	0.30 308	0.29 360	0.26 290	0.25 347	0.15 251	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.07 30

GMStereo	0.21 293	0.30 573	0.57 436	0.21 212	0.12 177	0.24 338	0.18 311	0.30 221	0.41 456	0.26 309	0.24 271	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.09 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 320	0.47 642	0.67 502	0.30 572	0.31 632	0.11 14	0.11 21	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.11 44	0.09 25	0.09 35	0.27 286	0.12 40	0.09 366	0.39 673	0.06 48	0.04 1	0.24 636	0.49 660

AIO-test2	0.22 320	0.27 554	0.54 405	0.29 560	0.16 397	0.22 291	0.16 206	0.44 419	0.43 479	0.17 195	0.29 321	0.16 208	0.11 114	0.27 286	0.14 144	0.19 630	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.09 130

FACV-RUCA	0.22 320	0.15 321	0.38 192	0.24 394	0.23 568	0.26 379	0.19 357	0.41 380	0.35 377	0.26 309	0.32 361	0.22 297	0.25 430	0.24 228	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.15 594	0.08 295	0.16 567	0.14 388

rvit_0105_5	0.22 320	0.18 423	0.51 360	0.23 339	0.13 239	0.22 291	0.25 529	0.38 328	0.40 446	0.21 246	0.23 261	0.27 372	0.20 360	0.27 286	0.20 341	0.15 584	0.13 429	0.12 525	0.12 537	0.10 412	0.10 204

1test111	0.22 320	0.16 363	0.50 339	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.28 633	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 526

cc1	0.22 320	0.16 363	0.50 339	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 629

rrr	0.22 320	0.17 398	0.79 553	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.27 256	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.28 584

tt1	0.22 320	0.16 363	0.49 318	0.26 477	0.15 352	0.31 467	0.19 357	0.38 328	0.46 517	0.21 246	0.19 201	0.13 142	0.16 272	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 629

GCAPDPT-zeroshot	0.22 320	0.09 53	1.28 651	0.31 588	0.43 664	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 540

HH	0.22 320	0.12 191	0.55 415	0.32 597	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 597

HanStereo	0.22 320	0.12 191	0.55 415	0.32 597	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 597

CASS	0.22 320	0.16 363	0.40 216	0.26 477	0.12 177	0.29 430	0.19 357	0.40 361	0.32 333	0.34 459	0.35 402	0.25 347	0.25 430	0.26 271	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.11 490	0.09 395	0.11 464	0.12 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 320	0.19 441	0.64 489	0.22 278	0.12 177	0.28 405	0.20 397	0.48 460	0.39 435	0.31 400	0.24 271	0.19 253	0.24 417	0.28 310	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

IPLGR	0.22 320	0.14 285	0.75 537	0.21 212	0.11 120	0.25 358	0.18 311	0.44 419	0.38 419	0.29 360	0.28 312	0.21 289	0.19 354	0.37 425	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

GANet-ADL	0.22 320	0.14 285	0.51 360	0.23 339	0.14 284	0.29 430	0.19 357	0.48 460	0.36 393	0.26 309	0.33 383	0.32 439	0.20 360	0.26 271	0.22 389	0.11 481	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

TRStereo	0.22 320	0.21 469	0.62 479	0.40 647	0.19 492	0.22 291	0.16 206	0.58 578	0.30 308	0.21 246	0.21 233	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.14 144	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.11 494	0.06 93	0.19 470

LCNet	0.22 320	0.12 191	0.42 237	0.26 477	0.12 177	0.23 315	0.19 357	0.36 302	0.28 267	0.28 335	0.35 402	0.26 367	0.30 508	0.35 406	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.13 524	0.22 516

NF-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.52 491	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

OCTAStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

PSM-softLoss	0.22 320	0.11 139	0.53 391	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

KMStereo	0.22 320	0.11 139	0.53 391	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

SST-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.26 238	0.34 459	0.33 383	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

RAFT_R40	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.13 239	0.18 159	0.18 311	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.33 383	0.30 419	0.23 396	0.55 505	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

RE-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

TVStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 380	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

RAFT-345	0.22 320	0.11 139	0.55 415	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.27 168	0.28 267	0.27 321	0.65 625	0.20 273	0.17 297	0.55 505	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.56 425	0.23 339	0.13 239	0.24 338	0.24 514	0.38 328	0.29 290	0.31 400	0.44 510	0.27 372	0.21 372	0.31 363	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.19 470

Prome-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.43 245	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.27 256	0.33 438	0.58 599	0.24 334	0.28 481	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.20 488

TestStereo	0.22 320	0.24 520	0.48 301	0.25 436	0.11 120	0.22 291	0.22 460	0.32 252	0.31 320	0.24 286	0.34 394	0.23 313	0.19 354	0.62 551	0.19 313	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.07 203	0.11 464	0.07 30

RALCasStereoNet	0.22 320	0.22 488	0.48 301	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.18 311	0.32 252	0.27 256	0.22 266	0.30 337	0.22 297	0.15 251	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.22 581	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.25 553

111	0.22 320	0.22 488	0.57 436	0.19 119	0.09 18	0.24 338	0.17 251	0.44 419	0.46 517	0.24 286	0.30 337	0.29 398	0.22 381	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.15 407

test_xeample3	0.22 320	0.17 398	0.81 560	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.25 222	0.19 224	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.34 399	0.33 516	0.07 117	0.20 563	0.07 153	0.08 295	0.08 246	0.34 613

FENet	0.22 320	0.13 235	0.48 301	0.22 278	0.12 177	0.27 386	0.18 311	0.43 398	0.37 408	0.31 400	0.32 361	0.29 398	0.23 396	0.27 286	0.24 421	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

HITNet	0.22 320	0.23 507	0.60 468	0.20 167	0.09 18	0.27 386	0.15 154	0.45 428	0.33 352	0.29 360	0.33 383	0.27 372	0.22 381	0.29 332	0.27 460	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255
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	0.23 354	0.18 423	0.38 192	0.24 394	0.22 552	0.32 484	0.22 460	0.32 252	0.28 267	0.26 309	0.31 349	0.20 273	0.21 372	0.19 110	0.19 313	0.13 543	0.09 299	0.15 594	0.16 610	0.11 464	0.35 617

TestStereo_HL3	0.23 354	0.18 423	1.11 630	0.17 35	0.11 120	0.24 338	0.16 206	0.36 302	0.21 146	0.27 321	0.39 455	0.23 313	0.20 360	0.41 443	0.15 186	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

Hybrid-DGEV-2	0.23 354	0.20 456	0.53 391	0.24 394	0.13 239	0.28 405	0.15 154	0.50 479	0.45 505	0.28 335	0.26 290	0.25 347	0.26 449	0.29 332	0.20 341	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.10 204

IGEV-FE	0.23 354	0.11 139	0.82 564	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 617

GCAP-BAT	0.23 354	0.09 53	1.36 660	0.31 588	0.44 667	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 540

test_sample2	0.23 354	0.12 191	0.39 201	0.20 167	0.11 120	0.28 405	0.22 460	0.45 428	0.33 352	0.27 321	0.34 394	0.30 419	0.25 430	0.46 465	0.23 409	0.09 366	0.15 479	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.19 470

MyStereo06	0.23 354	0.15 321	0.74 533	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.43 398	0.25 222	0.36 492	0.24 271	0.34 457	0.18 331	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

xx1	0.23 354	0.16 363	0.50 339	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.28 385	0.25 430	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 526

IGEV_Zeroshot_test	0.23 354	0.11 139	0.82 564	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 617

StereoVision	0.23 354	0.23 507	0.55 415	0.27 514	0.17 429	0.23 315	0.22 460	0.40 361	0.32 333	0.21 246	0.51 561	0.22 297	0.16 272	0.29 332	0.19 313	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.13 569	0.10 412	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 354	0.14 285	0.48 301	0.21 212	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.11 255

anonymousdsp2	0.23 354	0.11 139	0.42 237	0.26 477	0.24 585	0.25 358	0.17 251	0.43 398	0.37 408	0.30 383	0.23 261	0.24 334	0.15 251	0.32 374	0.17 248	0.07 117	0.28 633	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.44 649

TestStereo1	0.23 354	0.22 488	0.50 339	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

x	0.23 354	0.15 321	0.45 262	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.43 398	0.35 377	0.26 309	0.31 349	0.29 398	0.25 430	0.29 332	0.30 487	0.09 366	0.22 581	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.24 540

RAFT_CTSACE	0.23 354	0.21 469	0.57 436	0.26 477	0.15 352	0.22 291	0.23 489	0.34 278	0.30 308	0.34 459	0.51 561	0.31 428	0.17 297	0.33 384	0.15 186	0.06 44	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 354	0.24 520	0.48 301	0.25 436	0.18 458	0.23 315	0.29 572	0.42 387	0.38 419	0.24 286	0.39 455	0.20 273	0.17 297	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.12 537	0.09 347	0.13 350

SA-5K	0.23 354	0.22 488	0.50 339	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

CIPLG	0.23 354	0.28 562	0.75 537	0.24 394	0.16 397	0.25 358	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.34 394	0.23 313	0.15 251	0.27 286	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

dd	0.23 354	0.32 585	0.55 415	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.21 425	0.32 252	0.45 505	0.30 383	0.29 321	0.25 347	0.17 297	0.31 363	0.26 448	0.13 543	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.12 509	0.09 130

IPLG	0.23 354	0.19 441	0.65 494	0.21 212	0.12 177	0.28 405	0.17 251	0.45 428	0.32 333	0.33 438	0.32 361	0.16 208	0.17 297	0.50 477	0.23 409	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

IPLGR_C	0.23 354	0.29 567	0.81 560	0.24 394	0.16 397	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

ACRE	0.23 354	0.27 554	0.83 570	0.24 394	0.15 352	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.32 333	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

GwcNet-ADL	0.23 354	0.15 321	0.58 452	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.24 514	0.51 491	0.41 456	0.28 335	0.29 321	0.30 419	0.20 360	0.27 286	0.28 469	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.11 255

HHNet	0.23 354	0.12 191	0.66 499	0.19 119	0.18 458	0.20 228	0.20 397	0.36 302	0.32 333	0.33 438	0.59 604	0.19 253	0.21 372	0.24 228	0.31 497	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.12 313

KYRaft	0.23 354	0.11 139	0.43 245	0.23 339	0.12 177	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.26 238	0.35 478	0.53 576	0.34 457	0.26 449	0.29 332	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.08 246	0.30 593

ASMatch	0.23 354	0.11 139	0.55 415	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.16 206	0.32 252	0.30 308	0.28 335	0.68 631	0.28 385	0.26 449	0.50 477	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.11 255

IRAFT_RVC	0.23 354	0.15 321	0.54 405	0.26 477	0.12 177	0.19 187	0.23 489	0.41 380	0.39 435	0.31 400	0.30 337	0.29 398	0.24 417	0.55 505	0.23 409	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 354	0.14 285	0.48 301	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.11 464	0.11 255

GES	0.23 354	0.14 285	0.54 405	0.21 212	0.14 284	0.28 405	0.19 357	0.51 491	0.35 377	0.31 400	0.36 417	0.25 347	0.24 417	0.30 348	0.23 409	0.11 481	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.12 313

SFCPSM	0.23 354	0.12 191	0.51 360	0.21 212	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.57 564	0.41 456	0.29 360	0.32 361	0.23 313	0.22 381	0.28 310	0.20 341	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.09 130

MSMDNet	0.23 354	0.14 285	0.49 318	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.11 255

ccs_rob	0.23 354	0.14 285	0.48 301	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.12 509	0.11 255

SME	0.24 386	0.30 573	0.50 339	0.23 339	0.11 120	0.37 540	0.17 251	0.39 350	0.31 320	0.26 309	0.29 321	0.19 253	0.22 381	0.55 505	0.27 460	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.10 204

rvit_0105_3	0.24 386	0.21 469	0.57 436	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.28 566	0.40 361	0.43 479	0.25 299	0.26 290	0.29 398	0.22 381	0.29 332	0.21 371	0.15 584	0.13 429	0.14 576	0.15 600	0.10 412	0.10 204

test_sample1	0.24 386	0.13 235	0.40 216	0.20 167	0.13 239	0.29 430	0.19 357	0.43 398	0.30 308	0.27 321	0.34 394	0.31 428	0.28 481	0.45 463	0.27 460	0.09 366	0.16 494	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.22 516

MyStereo05	0.24 386	0.15 321	0.58 452	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.50 479	0.54 584	0.32 425	0.23 261	0.26 367	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo04	0.24 386	0.15 321	0.58 452	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.51 491	0.54 584	0.29 360	0.23 261	0.27 372	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

CoDeX	0.24 386	0.13 235	0.48 301	0.22 278	0.14 284	0.29 430	0.21 425	0.55 544	0.42 468	0.29 360	0.36 417	0.28 385	0.23 396	0.48 471	0.20 341	0.09 366	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

DCRE	0.24 386	0.15 321	0.45 262	0.26 477	0.26 603	0.23 315	0.21 425	0.37 319	0.29 290	0.23 276	0.81 649	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.18 278	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.25 553

riskmin	0.24 386	0.10 90	0.43 245	0.32 597	0.26 603	0.33 494	0.19 357	0.44 419	0.30 308	0.24 286	0.27 304	0.37 482	0.25 430	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.18 534	0.09 351	0.13 569	0.10 412	0.27 575

qqq	0.24 386	0.16 363	0.46 278	0.20 167	0.15 352	0.23 315	0.20 397	0.43 398	0.32 333	0.26 309	0.31 349	0.28 385	0.25 430	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.22 581	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 526

BUS	0.24 386	0.13 235	0.36 181	0.25 436	0.14 284	0.44 582	0.17 251	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.31 428	0.22 381	0.27 286	0.22 389	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

IER	0.24 386	0.15 321	0.50 339	0.21 212	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.44 419	0.38 419	0.34 459	0.41 477	0.32 439	0.34 549	0.31 363	0.23 409	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.09 130

BSDual-CNN	0.24 386	0.13 235	0.36 181	0.25 436	0.14 284	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

Sa-1000	0.24 386	0.20 456	0.53 391	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.50 479	0.41 456	0.30 383	0.50 558	0.26 367	0.19 354	0.33 384	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.08 76

SA	0.24 386	0.22 488	0.55 415	0.23 339	0.14 284	0.25 358	0.23 489	0.48 460	0.42 468	0.28 335	0.44 510	0.23 313	0.23 396	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.08 246	0.09 130

psmg	0.24 386	0.13 235	0.36 181	0.21 212	0.14 284	0.35 525	0.23 489	0.54 526	0.36 393	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

UDGNet	0.24 386	0.37 613	0.53 391	0.25 436	0.14 284	0.24 338	0.18 311	0.32 252	0.44 492	0.29 360	0.28 312	0.24 334	0.20 360	0.30 348	0.21 371	0.16 595	0.07 187	0.21 636	0.11 494	0.16 567	0.11 255

TransformOpticalFlow	0.24 386	0.14 285	0.57 436	0.24 394	0.11 120	0.21 259	0.19 357	0.43 398	0.34 364	0.30 383	0.43 500	0.36 476	0.31 525	0.61 540	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.48 301	0.30 572	0.13 239	0.21 259	0.16 206	0.38 328	0.35 377	0.34 459	0.30 337	0.33 449	0.20 360	0.70 583	0.24 421	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.47 286	0.29 560	0.12 177	0.23 315	0.14 107	0.40 361	0.33 352	0.35 478	0.37 428	0.33 449	0.22 381	0.70 583	0.26 448	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

PFNet	0.24 386	0.11 139	0.63 484	0.25 436	0.14 284	0.22 291	0.19 357	0.40 361	0.35 377	0.36 492	0.32 361	0.27 372	0.20 360	0.63 554	0.23 409	0.09 366	0.05 6	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.08 76

RAFT	0.24 386	0.24 520	0.46 278	0.27 514	0.15 352	0.26 379	0.26 541	0.37 319	0.31 320	0.34 459	0.34 394	0.41 516	0.22 381	0.30 348	0.18 278	0.08 265	0.15 479	0.11 490	0.10 456	0.11 464	0.13 350

ICVP	0.24 386	0.13 235	0.45 262	0.26 477	0.14 284	0.30 445	0.25 529	0.47 449	0.35 377	0.29 360	0.43 500	0.35 470	0.25 430	0.28 310	0.25 436	0.12 521	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 386	0.19 441	0.76 541	0.27 514	0.18 458	0.41 564	0.24 514	0.45 428	0.36 393	0.23 276	0.27 304	0.20 273	0.18 331	0.28 310	0.19 313	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.13 350

ACVNet	0.24 386	0.18 423	0.51 360	0.18 66	0.15 352	0.27 386	0.23 489	0.40 361	0.45 505	0.29 360	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.10 412	0.09 130

DMCA	0.24 386	0.18 423	0.51 360	0.23 339	0.14 284	0.27 386	0.20 397	0.45 428	0.40 446	0.32 425	0.33 383	0.33 449	0.25 430	0.27 286	0.30 487	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.12 313

DN-CSS_ROB	0.24 386	0.33 589	0.69 511	0.25 436	0.14 284	0.26 379	0.13 75	0.42 387	0.35 377	0.30 383	0.42 486	0.22 297	0.20 360	0.34 399	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

G2L-ROB	0.25 412	0.21 469	0.56 425	0.19 119	0.12 177	0.28 405	0.21 425	0.48 460	0.34 364	0.35 478	0.31 349	0.41 516	0.23 396	0.51 483	0.31 497	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.12 313

DCVSM-stereo	0.25 412	0.14 285	0.53 391	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.14 107	0.35 287	0.35 377	0.42 563	0.33 383	0.46 557	0.30 508	0.31 363	0.27 460	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.10 456	0.12 509	0.15 407

rvit_stereo_0075_2	0.25 412	0.18 423	0.65 494	0.27 514	0.22 552	0.22 291	0.15 154	0.41 380	0.36 393	0.27 321	0.37 428	0.29 398	0.21 372	0.29 332	0.20 341	0.17 609	0.12 408	0.19 628	0.12 537	0.14 547	0.14 388

test_sample3	0.25 412	0.14 285	0.52 380	0.20 167	0.12 177	0.33 494	0.20 397	0.53 510	0.38 419	0.32 425	0.35 402	0.29 398	0.24 417	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.15 407

MyStereo8	0.25 412	0.20 456	0.69 511	0.24 394	0.17 429	0.31 467	0.16 206	0.50 479	0.32 333	0.29 360	0.38 437	0.25 347	0.19 354	0.33 384	0.29 483	0.08 265	0.20 563	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.16 424

mmm	0.25 412	0.15 321	0.44 256	0.23 339	0.20 519	0.28 405	0.21 425	0.43 398	0.32 333	0.31 400	0.40 465	0.30 419	0.24 417	0.31 363	0.28 469	0.09 366	0.21 568	0.11 490	0.12 537	0.10 412	0.26 567

GMStereo_Zeroshot	0.25 412	0.22 488	0.51 360	0.27 514	0.14 284	0.28 405	0.15 154	0.40 361	0.36 393	0.37 509	0.43 500	0.40 507	0.17 297	0.35 406	0.21 371	0.12 521	0.07 187	0.13 552	0.07 203	0.17 582	0.10 204

CFNet_ucs	0.25 412	0.14 285	0.51 360	0.20 167	0.15 352	0.29 430	0.18 311	0.51 491	0.46 517	0.32 425	0.42 486	0.38 488	0.23 396	0.31 363	0.22 389	0.11 481	0.08 253	0.12 525	0.09 395	0.13 524	0.13 350

gwcnet-sp	0.25 412	0.16 363	0.70 518	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

scenet	0.25 412	0.16 363	0.70 518	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

ssnet	0.25 412	0.16 363	0.70 518	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

raft_robust	0.25 412	0.23 507	0.44 256	0.22 278	0.13 239	0.23 315	0.22 460	0.52 499	0.50 562	0.33 438	0.32 361	0.33 449	0.23 396	0.55 505	0.18 278	0.07 117	0.11 379	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.07 30

test_5	0.25 412	0.25 536	0.57 436	0.27 514	0.18 458	0.25 358	0.29 572	0.42 387	0.39 435	0.29 360	0.40 465	0.27 372	0.23 396	0.35 406	0.19 313	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.14 388

iRaft-Stereo_5w	0.25 412	0.24 520	0.50 339	0.23 339	0.18 458	0.19 187	0.19 357	0.39 350	0.35 377	0.28 335	0.36 417	0.34 457	0.23 396	0.66 571	0.28 469	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.14 388

STrans-v2	0.25 412	0.14 285	0.56 425	0.21 212	0.12 177	0.23 315	0.20 397	0.50 479	0.31 320	0.31 400	0.42 486	0.35 470	0.35 557	0.62 551	0.24 421	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

DRaft	0.25 412	0.11 139	0.47 286	0.18 66	0.12 177	0.28 405	0.23 489	0.34 278	0.40 446	0.38 518	0.60 608	0.20 273	0.41 589	0.48 471	0.41 554	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

XX-Stereo	0.25 412	0.11 139	1.09 626	0.35 620	0.38 653	0.23 315	0.13 75	0.43 398	0.19 106	0.20 236	0.40 465	0.31 428	0.10 76	0.33 384	0.13 95	0.08 265	0.11 379	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.10 204

HCRNet	0.25 412	0.27 554	0.42 237	0.34 614	0.17 429	0.27 386	0.18 311	0.45 428	0.37 408	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.23 396	0.44 457	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

BEATNet_4x	0.25 412	0.25 536	0.66 499	0.23 339	0.10 72	0.29 430	0.14 107	0.49 471	0.34 364	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.26 449	0.34 399	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.13 350

UCFNet_RVC	0.25 412	0.21 469	0.49 318	0.19 119	0.15 352	0.34 510	0.18 311	0.47 449	0.36 393	0.30 383	0.35 402	0.40 507	0.26 449	0.35 406	0.24 421	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.14 589	0.13 524	0.13 350

AdaStereo	0.25 412	0.17 398	0.47 286	0.25 436	0.13 239	0.33 494	0.17 251	0.57 564	0.43 479	0.34 459	0.38 437	0.35 470	0.21 372	0.32 374	0.24 421	0.14 568	0.06 91	0.13 552	0.09 395	0.11 464	0.09 130
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.
MLCV	0.25 412	0.23 507	0.59 461	0.22 278	0.09 18	0.30 445	0.18 311	0.40 361	0.38 419	0.38 518	0.44 510	0.31 428	0.22 381	0.44 457	0.32 507	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.08 76

iResNet	0.25 412	0.22 488	0.62 479	0.26 477	0.11 120	0.31 467	0.23 489	0.46 437	0.45 505	0.34 459	0.43 500	0.27 372	0.23 396	0.36 415	0.37 541	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.10 204

IGEV_i1	0.26 435	0.12 191	0.57 436	0.25 436	0.24 585	0.32 484	0.20 397	0.45 428	0.37 408	0.35 478	0.30 337	0.35 470	0.20 360	0.39 433	0.23 409	0.08 265	0.26 624	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.37 629

DFGA-Net	0.26 435	0.33 589	0.70 518	0.22 278	0.15 352	0.25 358	0.17 251	0.41 380	0.40 446	0.30 383	0.32 361	0.21 289	0.18 331	0.61 540	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.09 130

G2L-Stereo_test	0.26 435	0.22 488	0.54 405	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.24 514	0.51 491	0.40 446	0.38 518	0.37 428	0.40 507	0.26 449	0.53 494	0.32 507	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

HUF	0.26 435	0.15 321	0.79 553	0.39 642	0.31 632	0.16 91	0.17 251	0.36 302	0.25 222	0.19 224	0.14 118	0.23 313	0.11 114	0.32 374	0.14 144	0.08 265	0.60 699	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.56 670

PAM_32	0.26 435	0.10 90	0.63 484	0.24 394	0.19 492	0.51 616	0.26 541	0.43 398	0.30 308	0.32 425	0.28 312	0.60 625	0.28 481	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.14 448	0.08 253	0.10 456	0.07 172	0.15 407

PAM	0.26 435	0.11 139	0.63 484	0.25 436	0.18 458	0.53 625	0.29 572	0.44 419	0.28 267	0.36 492	0.27 304	0.59 619	0.26 449	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.12 408	0.07 153	0.10 456	0.07 172	0.13 350

DDVS	0.26 435	0.16 363	0.45 262	0.25 436	0.17 429	0.34 510	0.21 425	0.43 398	0.31 320	0.34 459	0.41 477	0.47 567	0.21 372	0.52 491	0.29 483	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.16 424

UGAM-zero	0.26 435	0.11 139	0.56 425	0.20 167	0.16 397	0.28 405	0.18 311	0.48 460	0.25 222	0.31 400	0.28 312	0.56 610	0.32 539	0.66 571	0.17 248	0.07 117	0.10 342	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.31 597

ITSA-stereo	0.26 435	0.16 363	0.39 201	0.24 394	0.11 120	0.28 405	0.18 311	0.58 578	0.59 612	0.32 425	0.32 361	0.33 449	0.28 481	0.51 483	0.34 524	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 435	0.15 321	0.96 606	0.21 212	0.25 599	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.28 267	0.25 299	0.29 321	0.46 557	0.23 396	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.12 537	0.11 464	0.17 445

test_sample5	0.26 435	0.14 285	0.51 360	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.43 500	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

test_sample4	0.26 435	0.14 285	0.53 391	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.38 437	0.28 385	0.25 430	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.16 424

qqq1	0.26 435	0.13 235	0.47 286	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

fff1	0.26 435	0.13 235	0.47 286	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

DualNet	0.26 435	0.14 285	0.51 360	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

anonymousa	0.26 435	0.13 235	0.56 425	0.29 560	0.30 624	0.31 467	0.20 397	0.38 328	0.36 393	0.33 438	0.51 561	0.41 516	0.27 458	0.25 249	0.24 421	0.08 265	0.18 534	0.09 351	0.18 627	0.08 246	0.17 445

hknet	0.26 435	0.15 321	0.49 318	0.25 436	0.16 397	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.40 446	0.34 459	0.35 402	0.43 536	0.28 481	0.38 428	0.26 448	0.09 366	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

PSMNet-ADL	0.26 435	0.16 363	0.39 201	0.27 514	0.14 284	0.32 484	0.22 460	0.45 428	0.37 408	0.28 335	0.34 394	0.41 516	0.28 481	0.61 540	0.32 507	0.11 481	0.10 342	0.09 351	0.11 494	0.10 412	0.13 350

PSM-AAD	0.26 435	0.11 139	0.43 245	0.24 394	0.12 177	0.27 386	0.37 622	0.36 302	0.30 308	0.36 492	0.39 455	0.28 385	0.77 664	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.21 501

DEmStereo	0.26 435	0.10 90	0.52 380	0.19 119	0.13 239	0.31 467	0.25 529	0.29 201	0.38 419	0.36 492	0.57 596	0.24 334	0.48 618	0.53 494	0.44 569	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

GrayStereo	0.26 435	0.10 90	0.45 262	0.27 514	0.14 284	0.23 315	0.46 652	0.36 302	0.33 352	0.40 545	0.47 544	0.30 419	0.78 665	0.29 332	0.17 248	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.15 407

RAFT-RH_RVC	0.26 435	0.13 235	0.57 436	0.22 278	0.12 177	0.25 358	0.14 107	0.27 168	0.29 290	0.38 518	1.14 673	0.23 313	0.18 331	0.58 519	0.24 421	0.07 117	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.06 93	0.08 76

ARAFT	0.26 435	0.30 573	0.87 584	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.24 514	0.46 437	0.34 364	0.33 438	0.28 312	0.29 398	0.20 360	0.49 473	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.09 130

acv_ft	0.26 435	0.18 423	0.56 425	0.24 394	0.19 492	0.34 510	0.21 425	0.47 449	0.45 505	0.39 536	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.36 535	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.09 130

cf-r	0.26 435	0.22 488	0.66 499	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.22 460	0.44 419	0.42 468	0.32 425	0.42 486	0.43 536	0.27 458	0.44 457	0.27 460	0.11 481	0.07 187	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.09 130

GANet-RSSM	0.26 435	0.19 441	0.54 405	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.22 460	0.47 449	0.34 364	0.30 383	0.40 465	0.41 516	0.30 508	0.59 527	0.25 436	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

PSMNet-RSSM	0.26 435	0.21 469	0.50 339	0.21 212	0.14 284	0.25 358	0.21 425	0.50 479	0.38 419	0.31 400	0.45 525	0.40 507	0.27 458	0.53 494	0.24 421	0.12 521	0.08 253	0.11 490	0.13 569	0.10 412	0.10 204

CFNet-ft	0.26 435	0.21 469	0.51 360	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

CCAANet	0.26 435	0.18 423	0.56 425	0.22 278	0.15 352	0.29 430	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.27 321	0.49 554	0.32 439	0.25 430	0.63 554	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.10 456	0.08 246	0.11 255

CFNet_RVC	0.26 435	0.21 469	0.51 360	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

Select-FE	0.27 465	0.18 423	0.87 584	0.23 339	0.22 552	0.29 430	0.18 311	0.53 510	0.28 267	0.30 383	0.33 383	0.45 548	0.29 501	0.30 348	0.21 371	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.08 246	0.20 488

G2L-Stereo	0.27 465	0.23 507	0.61 475	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.19 357	0.48 460	0.37 408	0.33 438	0.38 437	0.40 507	0.23 396	0.61 540	0.33 516	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.11 255

test_sample6	0.27 465	0.15 321	0.50 339	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.22 460	0.54 526	0.39 435	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.58 519	0.26 448	0.11 481	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

SMFormer	0.27 465	0.13 235	0.47 286	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.10 412	0.16 424

tta	0.27 465	0.13 235	0.47 286	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.13 350

ffm	0.27 465	0.17 398	0.84 574	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 633	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 629

NINENet	0.27 465	0.16 363	0.49 318	0.23 339	0.16 397	0.44 582	0.17 251	0.63 621	0.49 555	0.33 438	0.38 437	0.31 428	0.22 381	0.43 453	0.22 389	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.08 295	0.12 509	0.11 255

SepStereo	0.27 465	0.13 235	0.49 318	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.64 560	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

UPFNet	0.27 465	0.15 321	0.47 286	0.25 436	0.20 519	0.37 540	0.27 550	0.50 479	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.37 482	0.29 501	0.40 438	0.34 524	0.10 438	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.10 412	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 465	0.27 554	0.48 301	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.17 251	0.57 564	0.55 593	0.39 536	0.44 510	0.37 482	0.28 481	0.43 453	0.28 469	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.11 255

PStereo	0.28 475	0.41 630	0.40 216	0.21 212	0.13 239	0.25 358	0.24 514	0.35 287	0.48 539	0.27 321	0.17 169	0.29 398	0.34 549	0.40 438	0.45 576	0.24 643	0.15 479	0.17 612	0.13 569	0.24 636	0.25 553

Selective-IGEV-i1	0.28 475	0.11 139	0.44 256	0.36 629	0.32 636	0.32 484	0.23 489	0.48 460	0.48 539	0.29 360	0.32 361	0.39 502	0.17 297	0.28 310	0.25 436	0.08 265	0.23 595	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.53 668

coex_refinement	0.28 475	0.22 488	0.50 339	0.23 339	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.51 491	0.43 479	0.35 478	0.42 486	0.45 548	0.27 458	0.56 512	0.41 554	0.10 438	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.11 464	0.12 313

ISRNet	0.28 475	0.15 321	0.54 405	0.27 514	0.19 492	0.24 338	0.15 154	0.47 449	0.45 505	0.40 545	0.49 554	0.42 529	0.27 458	0.33 384	0.30 487	0.20 633	0.12 408	0.17 612	0.16 610	0.16 567	0.21 501

rvit_105_1	0.28 475	0.24 520	0.65 494	0.27 514	0.19 492	0.31 467	0.35 613	0.46 437	0.53 579	0.31 400	0.32 361	0.32 439	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.16 595	0.14 448	0.15 594	0.17 622	0.11 464	0.11 255

UGAM	0.28 475	0.18 423	0.57 436	0.26 477	0.13 239	0.23 315	0.26 541	0.33 271	0.45 505	0.32 425	0.42 486	0.45 548	0.22 381	0.92 648	0.23 409	0.08 265	0.09 299	0.14 576	0.13 569	0.10 412	0.10 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 475	0.17 398	0.96 606	0.29 560	0.31 632	0.29 430	0.21 425	0.53 510	0.28 267	0.27 321	0.55 585	0.41 516	0.18 331	0.30 348	0.22 389	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.12 509	0.20 488

test_sample7	0.28 475	0.16 363	0.47 286	0.21 212	0.14 284	0.29 430	0.22 460	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.14 568	0.21 568	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.25 553

CBFPSM	0.28 475	0.23 507	0.76 541	0.21 212	0.14 284	0.38 547	0.26 541	0.42 387	0.37 408	0.34 459	0.36 417	0.55 605	0.38 572	0.33 384	0.40 549	0.08 265	0.08 253	0.07 153	0.08 295	0.09 347	0.12 313

ToySt	0.28 475	0.19 441	0.68 508	0.22 278	0.19 492	0.31 467	0.31 591	0.43 398	0.43 479	0.28 335	0.38 437	0.42 529	0.32 539	0.33 384	0.32 507	0.08 265	0.14 448	0.10 432	0.12 537	0.11 464	0.24 540

CSP-Net	0.28 475	0.17 398	0.41 227	0.22 278	0.14 284	0.44 582	0.24 514	0.52 499	0.42 468	0.42 563	0.44 510	0.42 529	0.27 458	0.66 571	0.30 487	0.12 521	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.10 204

DAS	0.28 475	0.13 235	0.49 318	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.76 608	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

AACVNet	0.28 475	0.22 488	0.55 415	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.19 357	0.43 398	0.33 352	0.39 536	0.42 486	0.44 542	0.29 501	0.73 593	0.28 469	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.12 313

FTStereo	0.28 475	0.11 139	0.56 425	0.24 394	0.13 239	0.21 259	0.52 664	0.36 302	0.28 267	0.38 518	0.94 662	0.30 419	0.56 637	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.19 470

LMCR-Stereo	0.28 475	0.22 488	0.56 425	0.29 560	0.14 284	0.37 540	0.23 489	0.57 564	0.36 393	0.40 545	0.40 465	0.29 398	0.30 508	0.41 443	0.38 543	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.13 524	0.10 204

MMNet	0.28 475	0.19 441	0.54 405	0.24 394	0.17 429	0.47 599	0.22 460	0.47 449	0.53 579	0.40 545	0.43 500	0.36 476	0.34 549	0.40 438	0.35 531	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.09 130

UNet	0.28 475	0.16 363	0.70 518	0.24 394	0.20 519	0.44 582	0.21 425	0.52 499	0.42 468	0.36 492	0.40 465	0.43 536	0.33 547	0.41 443	0.32 507	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.09 395	0.10 412	0.09 130

ac_64	0.28 475	0.16 363	0.62 479	0.25 436	0.17 429	0.36 532	0.22 460	0.48 460	0.35 377	0.36 492	0.37 428	0.51 587	0.30 508	0.62 551	0.34 524	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

GwcNet-RSSM	0.28 475	0.25 536	0.61 475	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.24 514	0.46 437	0.44 492	0.33 438	0.46 537	0.41 516	0.28 481	0.55 505	0.31 497	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.09 130

HSM-Net_RVC	0.28 475	0.12 191	0.48 301	0.19 119	0.11 120	0.35 525	0.21 425	0.64 628	0.44 492	0.40 545	0.43 500	0.50 584	0.27 458	0.75 602	0.25 436	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 475	0.25 536	0.64 489	0.22 278	0.16 397	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.33 352	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.26 449	0.45 463	0.28 469	0.15 584	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.14 388

StereoDRNet-Refined	0.28 475	0.19 441	0.47 286	0.25 436	0.14 284	0.36 532	0.21 425	0.49 471	0.43 479	0.46 593	0.52 568	0.42 529	0.30 508	0.46 465	0.38 543	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 497	0.10 90	0.60 468	0.24 394	0.16 397	0.38 547	0.31 591	0.60 599	0.46 517	0.41 557	0.41 477	0.49 578	0.31 525	0.30 348	0.29 483	0.09 366	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.25 553

DispNO	0.29 497	0.24 520	0.83 570	0.23 339	0.17 429	0.25 358	0.22 460	0.47 449	0.42 468	0.33 438	0.39 455	0.38 488	0.28 481	0.78 612	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

CRFU-Net	0.29 497	0.14 285	0.48 301	0.26 477	0.15 352	0.46 593	0.22 460	0.52 499	0.32 333	0.44 580	0.42 486	0.48 572	0.47 614	0.44 457	0.31 497	0.12 521	0.10 342	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.11 255

iRaft-Stereo_20w	0.29 497	0.11 139	0.86 581	0.33 609	0.24 585	0.32 484	0.26 541	0.60 599	0.26 238	0.41 557	0.21 233	0.28 385	0.19 354	0.32 374	0.24 421	0.07 117	0.31 656	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.47 655

AASNet	0.29 497	0.27 554	0.67 502	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.21 425	0.64 628	0.49 555	0.36 492	0.41 477	0.32 439	0.26 449	0.33 384	0.39 547	0.12 521	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.14 547	0.12 313

GEStereo_RVC	0.29 497	0.24 520	0.60 468	0.27 514	0.16 397	0.33 494	0.25 529	0.58 578	0.56 600	0.35 478	0.38 437	0.34 457	0.25 430	0.51 483	0.29 483	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.13 350

EAI-Stereo	0.29 497	0.11 139	0.38 192	0.22 278	0.18 458	0.33 494	1.66 710	0.53 510	0.27 256	0.27 321	0.50 558	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.25 436	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.11 494	0.07 172	0.10 204

delet	0.29 497	0.18 423	0.58 452	0.24 394	0.19 492	0.41 564	0.30 581	0.52 499	0.51 568	0.35 478	0.42 486	0.37 482	0.31 525	0.49 473	0.36 535	0.10 438	0.09 299	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

HGLStereo	0.29 497	0.19 441	0.60 468	0.24 394	0.21 536	0.33 494	0.23 489	0.52 499	0.44 492	0.36 492	0.49 554	0.41 516	0.35 557	0.46 465	0.34 524	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

DSFCA	0.29 497	0.18 423	0.48 301	0.21 212	0.17 429	0.39 553	0.32 599	0.49 471	0.44 492	0.44 580	0.38 437	0.40 507	0.30 508	0.53 494	0.38 543	0.12 521	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.11 464	0.11 255

CFNet	0.29 497	0.29 567	0.57 436	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.15 154	0.53 510	0.46 517	0.31 400	0.40 465	0.38 488	0.27 458	0.76 608	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 497	0.24 520	0.81 560	0.26 477	0.18 458	0.30 445	0.22 460	0.52 499	0.41 456	0.38 518	0.42 486	0.42 529	0.28 481	0.46 465	0.31 497	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.11 494	0.10 412	0.12 313
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 497	0.37 613	0.92 597	0.24 394	0.13 239	0.30 445	0.19 357	0.55 544	0.51 568	0.39 536	0.46 537	0.39 502	0.27 458	0.36 415	0.30 487	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.13 524	0.11 255

HSM	0.29 497	0.18 423	0.48 301	0.21 212	0.15 352	0.33 494	0.20 397	0.55 544	0.39 435	0.36 492	0.39 455	0.67 650	0.32 539	0.88 636	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.10 204

ACV-stereo	0.30 511	0.20 456	0.82 564	0.23 339	0.16 397	0.48 606	0.20 397	0.38 328	0.34 364	0.29 360	0.33 383	0.66 646	0.43 599	0.55 505	0.31 497	0.10 438	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

ssnet_v2	0.30 511	0.21 469	0.63 484	0.23 339	0.15 352	0.40 559	0.30 581	0.59 588	0.48 539	0.40 545	0.37 428	0.46 557	0.30 508	0.41 443	0.44 569	0.13 543	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.12 509	0.11 255

dad	0.30 511	0.38 620	0.60 468	0.22 278	0.14 284	0.32 484	0.21 425	0.35 287	0.51 568	0.45 587	0.45 525	0.46 557	0.23 396	0.41 443	0.27 460	0.21 635	0.11 379	0.20 633	0.11 494	0.15 559	0.11 255

THIR-Stereo	0.30 511	0.15 321	0.46 278	0.19 119	0.11 120	0.28 405	0.70 678	0.33 271	0.36 393	0.37 509	0.64 623	0.33 449	0.49 623	0.58 519	0.44 569	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.08 76

ADLNet	0.30 511	0.19 441	0.59 461	0.23 339	0.19 492	0.34 510	0.23 489	0.56 555	0.44 492	0.43 574	0.41 477	0.43 536	0.28 481	0.56 512	0.36 535	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

RAFT + AFF	0.30 511	0.33 589	0.76 541	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.33 605	0.55 544	0.42 468	0.28 335	0.30 337	0.31 428	0.31 525	0.64 560	0.32 507	0.09 366	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.12 509	0.16 424

psm_up	0.30 511	0.21 469	0.58 452	0.26 477	0.18 458	0.32 484	0.27 550	0.57 564	0.45 505	0.38 518	0.41 477	0.45 548	0.40 584	0.59 527	0.32 507	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.11 464	0.11 255

DMCA-RVC	0.30 511	0.27 554	0.93 601	0.28 542	0.17 429	0.30 445	0.21 425	0.43 398	0.36 393	0.40 545	0.38 437	0.39 502	0.36 562	0.44 457	0.34 524	0.13 543	0.10 342	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.11 255

STTStereo	0.30 511	0.24 520	0.83 570	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.24 514	0.49 471	0.39 435	0.39 536	0.41 477	0.44 542	0.28 481	0.41 443	0.30 487	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.16 610	0.12 509	0.12 313

RASNet	0.30 511	0.19 441	0.59 461	0.23 339	0.19 492	0.33 494	0.20 397	0.50 479	0.41 456	0.31 400	0.44 510	0.47 567	0.38 572	0.79 616	0.40 549	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.10 204

DLCB_ROB	0.30 511	0.20 456	0.45 262	0.28 542	0.17 429	0.37 540	0.25 529	0.50 479	0.45 505	0.46 593	0.47 544	0.51 587	0.34 549	0.56 512	0.38 543	0.10 438	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255

DNS	0.31 522	0.09 53	0.45 262	0.35 620	0.30 624	0.33 494	0.16 206	0.40 361	0.34 364	1.50 703	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.23 213	0.24 421	0.10 438	0.30 651	0.06 48	0.11 494	0.08 246	0.64 686

DualNet (step1)	0.31 522	0.21 469	0.69 511	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.24 643	0.21 568	0.28 655	0.24 651	0.18 598	0.21 501

iinet-f	0.31 522	0.23 507	1.16 637	0.20 167	0.16 397	0.44 582	0.23 489	0.47 449	0.38 419	0.36 492	0.44 510	0.41 516	0.35 557	0.36 415	0.43 562	0.10 438	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.13 524	0.12 313

ADLNet2	0.31 522	0.23 507	0.77 547	0.23 339	0.18 458	0.36 532	0.24 514	0.55 544	0.54 584	0.33 438	0.38 437	0.45 548	0.31 525	0.70 583	0.36 535	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.11 255

hitnet-ft	0.31 522	0.21 469	0.56 425	0.19 119	0.14 284	0.40 559	0.23 489	0.46 437	0.42 468	0.37 509	0.46 537	0.53 600	0.35 557	0.76 608	0.35 531	0.14 568	0.10 342	0.14 576	0.10 456	0.15 559	0.14 388

FADNet-RVC-Resample	0.31 522	0.32 585	1.16 637	0.27 514	0.17 429	0.33 494	0.21 425	0.49 471	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.34 457	0.27 458	0.54 500	0.27 460	0.10 438	0.10 342	0.14 576	0.13 569	0.13 524	0.18 451

FADNet_RVC	0.31 522	0.35 603	0.98 610	0.24 394	0.16 397	0.30 445	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.30 383	0.38 437	0.30 419	0.29 501	0.54 500	0.33 516	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.16 610	0.21 623	0.24 540

FSD	0.32 529	0.28 562	0.35 174	0.37 631	0.41 659	0.28 405	0.27 550	0.32 252	0.30 308	0.27 321	0.27 304	0.29 398	0.27 458	0.35 406	0.28 469	0.23 639	0.49 684	0.27 648	0.26 660	0.26 644	0.64 686

LL-Strereo	0.32 529	0.33 589	0.77 547	0.26 477	0.24 585	0.22 291	0.23 489	0.58 578	0.44 492	0.35 478	0.32 361	0.41 516	0.40 584	0.93 650	0.25 436	0.08 265	0.13 429	0.11 490	0.09 395	0.09 347	0.22 516

SACVNet	0.32 529	0.25 536	0.59 461	0.26 477	0.19 492	0.35 525	0.25 529	0.54 526	0.41 456	0.43 574	0.45 525	0.46 557	0.34 549	0.71 589	0.30 487	0.14 568	0.10 342	0.12 525	0.12 537	0.16 567	0.20 488

CrosDoStereo	0.32 529	0.11 139	0.53 391	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 698	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 608	0.28 385	0.45 605	0.61 540	0.56 606	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

DeepStereo_LL	0.32 529	0.11 139	0.53 391	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 698	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 608	0.28 385	0.45 605	0.61 540	0.56 606	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

pcwnet_v2	0.32 529	0.16 363	1.22 648	0.23 339	0.19 492	0.32 484	0.19 357	0.61 609	0.61 618	0.37 509	0.45 525	0.35 470	0.29 501	0.37 425	0.26 448	0.14 568	0.11 379	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.18 451

TDLM	0.32 529	0.27 554	0.52 380	0.30 572	0.15 352	0.33 494	0.32 599	0.54 526	0.50 562	0.44 580	0.43 500	0.39 502	0.30 508	0.92 648	0.30 487	0.14 568	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.14 388

NVstereo2D	0.32 529	0.18 423	0.63 484	0.24 394	0.23 568	0.43 577	0.28 566	0.60 599	0.58 605	0.28 335	0.39 455	0.42 529	0.30 508	0.71 589	0.30 487	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.10 456	0.20 616	0.18 451

Selective-IGEV-i16pc	0.33 537	0.12 191	1.65 677	0.21 212	0.14 284	0.74 656	0.30 581	0.46 437	0.44 492	0.21 246	0.32 361	0.26 367	0.14 230	0.71 589	0.19 313	0.15 584	0.10 342	0.08 253	0.09 395	0.11 464	0.12 313

YMNet	0.33 537	0.26 546	0.64 489	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 607	0.56 590	0.51 587	0.30 508	0.41 443	0.44 569	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

YMNet_1	0.33 537	0.26 546	0.64 489	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 607	0.56 590	0.51 587	0.30 508	0.41 443	0.44 569	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

fast-acv-ft	0.33 537	0.26 546	0.88 591	0.25 436	0.18 458	0.49 612	0.27 550	0.44 419	0.50 562	0.40 545	0.55 585	0.49 578	0.36 562	0.39 433	0.41 554	0.11 481	0.11 379	0.11 490	0.12 537	0.13 524	0.11 255

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 537	0.25 536	0.82 564	0.22 278	0.17 429	0.46 593	0.28 566	0.53 510	0.53 579	0.43 574	0.57 596	0.44 542	0.31 525	0.50 477	0.48 583	0.10 438	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.11 464	0.12 313

AANet_RVC	0.33 537	0.31 578	0.69 511	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.49 471	0.55 593	0.39 536	0.60 608	0.43 536	0.30 508	0.88 636	0.54 602	0.11 481	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.10 412	0.12 313

PS-NSSS	0.33 537	0.36 610	0.61 475	0.24 394	0.18 458	0.33 494	0.24 514	0.59 588	0.42 468	0.38 518	0.52 568	0.36 476	0.31 525	0.80 620	0.32 507	0.18 620	0.14 448	0.21 636	0.15 600	0.17 582	0.14 388

DISCO	0.33 537	0.16 363	0.55 415	0.26 477	0.16 397	0.48 606	0.25 529	0.52 499	0.58 605	0.38 518	0.45 525	0.63 635	0.37 567	0.65 565	0.50 590	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.13 524	0.13 350

NOSS_ROB	0.33 537	0.24 520	0.49 318	0.27 514	0.16 397	0.34 510	0.19 357	0.55 544	0.50 562	0.34 459	0.37 428	0.42 529	0.30 508	0.93 650	0.25 436	0.19 630	0.20 563	0.24 645	0.22 645	0.17 582	0.25 553

TCMNet	0.34 546	0.28 562	0.81 560	0.29 560	0.30 624	0.40 559	0.28 566	0.53 510	0.49 555	0.38 518	0.46 537	0.40 507	0.30 508	0.61 540	0.42 558	0.14 568	0.13 429	0.15 594	0.14 589	0.18 598	0.19 470

HBP-ISP	0.34 546	0.35 603	0.76 541	0.23 339	0.17 429	0.33 494	0.22 460	0.56 555	0.47 531	0.42 563	0.49 554	0.33 449	0.41 589	0.73 593	0.27 460	0.18 620	0.19 548	0.24 645	0.20 635	0.16 567	0.16 424

AAGNet	0.34 546	0.12 191	0.53 391	0.26 477	0.16 397	0.20 228	0.19 357	0.31 243	0.29 290	0.35 478	0.35 402	0.27 372	0.30 508	0.44 457	2.56 709	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.09 347	0.07 30

FADNet-RVC	0.34 546	0.43 635	0.97 608	0.25 436	0.20 519	0.33 494	0.20 397	0.51 491	0.42 468	0.34 459	0.40 465	0.41 516	0.29 501	0.65 565	0.36 535	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.15 600	0.19 608	0.20 488

FADNet	0.34 546	0.43 635	0.88 591	0.24 394	0.22 552	0.37 540	0.19 357	0.56 555	0.49 555	0.32 425	0.36 417	0.43 536	0.32 539	0.65 565	0.30 487	0.17 609	0.16 494	0.14 576	0.16 610	0.25 639	0.21 501

CVANet_RVC	0.34 546	0.25 536	0.77 547	0.27 514	0.17 429	0.34 510	0.28 566	0.55 544	0.50 562	0.43 574	0.46 537	0.44 542	0.31 525	0.90 641	0.27 460	0.15 584	0.10 342	0.14 576	0.14 589	0.15 559	0.15 407

StereoDRNet	0.34 546	0.28 562	0.70 518	0.28 542	0.21 536	0.43 577	0.30 581	0.63 621	0.51 568	0.47 599	0.40 465	0.48 572	0.31 525	0.58 519	0.44 569	0.12 521	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.13 350

z-ln-s-r	0.35 553	0.30 573	1.02 615	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.26 541	0.46 437	0.55 593	0.33 438	0.61 616	0.39 502	0.31 525	0.80 620	0.77 637	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.10 204

DRN-Test	0.35 553	0.20 456	0.75 537	0.28 542	0.19 492	0.46 593	0.29 572	0.68 647	0.54 584	0.49 607	0.47 544	0.44 542	0.35 557	0.63 554	0.44 569	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.13 350

XPNet_ROB	0.35 553	0.26 546	0.58 452	0.28 542	0.19 492	0.37 540	0.31 591	0.57 564	0.51 568	0.52 619	0.54 580	0.57 612	0.38 572	0.65 565	0.48 583	0.17 609	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

ff1	0.36 556	0.17 398	0.84 574	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 676	0.08 265	0.28 633	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 629

Wz-Net-LNSev	0.36 556	0.35 603	1.06 620	0.26 477	0.21 536	0.47 599	0.33 605	0.56 555	0.58 605	0.45 587	0.54 580	0.50 584	0.37 567	0.40 438	0.42 558	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.09 395	0.14 547	0.15 407

FAT-Stereo	0.36 556	0.19 441	0.75 537	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.30 581	0.62 617	0.61 618	0.47 599	0.61 616	0.59 619	0.50 624	0.61 540	0.36 535	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.20 488

CBMV_ROB	0.36 556	0.21 469	0.57 436	0.22 278	0.14 284	0.35 525	0.20 397	0.55 544	0.47 531	0.52 619	0.58 599	0.45 548	0.53 633	0.75 602	0.50 590	0.18 620	0.19 548	0.23 643	0.21 637	0.15 559	0.20 488

ETE_ROB	0.36 556	0.32 585	0.64 489	0.30 572	0.18 458	0.40 559	0.38 630	0.59 588	0.49 555	0.50 613	0.52 568	0.62 631	0.37 567	0.58 519	0.43 562	0.13 543	0.10 342	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.18 451

PSMNet_ROB	0.36 556	0.31 578	0.71 527	0.31 588	0.21 536	0.44 582	0.44 648	0.61 609	0.49 555	0.39 536	0.45 525	0.49 578	0.32 539	0.66 571	0.53 598	0.14 568	0.10 342	0.15 594	0.14 589	0.13 524	0.13 350

CBMV	0.36 556	0.25 536	0.61 475	0.24 394	0.14 284	0.42 572	0.33 605	0.56 555	0.52 578	0.54 629	0.52 568	0.51 587	0.58 640	0.63 554	0.43 562	0.15 584	0.16 494	0.18 621	0.16 610	0.13 524	0.19 470
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 563	0.17 398	0.84 574	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 676	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 526

xxx	0.37 563	0.17 398	0.84 574	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 676	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 526

GwcNet	0.37 563	0.29 567	1.12 631	0.25 436	0.24 585	0.48 606	0.27 550	0.58 578	0.60 615	0.39 536	0.54 580	0.51 587	0.34 549	0.60 532	0.46 578	0.13 543	0.12 408	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.15 407

DANet	0.37 563	0.25 536	0.67 502	0.37 631	0.22 552	0.42 572	0.25 529	0.50 479	0.44 492	0.52 619	0.50 558	0.59 619	0.42 595	0.78 612	0.53 598	0.13 543	0.12 408	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.21 501
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 563	0.33 589	0.59 461	0.37 631	0.23 568	0.42 572	0.41 643	0.56 555	0.44 492	0.47 599	0.47 544	0.61 628	0.39 579	0.58 519	0.41 554	0.16 595	0.13 429	0.21 636	0.22 645	0.16 567	0.18 451

APVNet	0.38 568	0.26 546	0.87 584	0.26 477	0.22 552	0.52 622	0.35 613	0.64 628	0.46 517	0.40 545	0.52 568	0.48 572	0.39 579	0.84 630	0.48 583	0.13 543	0.14 448	0.15 594	0.16 610	0.16 567	0.16 424

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 568	0.43 635	0.72 532	0.35 620	0.19 492	0.51 616	0.25 529	0.56 555	0.39 435	0.42 563	0.47 544	0.47 567	0.27 458	0.74 597	0.32 507	0.38 674	0.19 548	0.27 648	0.17 622	0.29 657	0.27 575

RP	0.38 568	0.26 546	0.67 502	0.31 588	0.24 585	0.37 540	0.29 572	0.53 510	0.61 618	0.42 563	0.65 625	0.62 631	0.51 626	0.63 554	0.43 562	0.17 609	0.15 479	0.17 612	0.15 600	0.17 582	0.19 470

RYNet	0.38 568	0.23 507	0.65 494	0.26 477	0.28 609	0.62 641	0.33 605	0.61 609	0.62 622	0.42 563	0.39 455	0.58 618	0.40 584	0.89 638	0.57 609	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.19 608	0.22 516

LALA_ROB	0.38 568	0.31 578	0.65 494	0.30 572	0.21 536	0.46 593	0.39 634	0.63 621	0.54 584	0.53 625	0.52 568	0.69 654	0.36 562	0.52 491	0.48 583	0.18 620	0.11 379	0.16 603	0.14 589	0.17 582	0.16 424

Selective-IGEV-i16pb	0.39 573	0.14 285	2.10 689	0.21 212	0.15 352	0.68 650	0.31 591	0.60 599	0.60 615	0.25 299	0.44 510	0.32 439	0.21 372	0.79 616	0.26 448	0.14 568	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.12 509	0.14 388

PSMNet-RUCA	0.39 573	0.47 642	0.84 574	0.46 665	0.41 659	0.34 510	0.26 541	0.59 588	0.46 517	0.40 545	0.51 561	0.44 542	0.33 547	0.43 453	0.31 497	0.25 651	0.14 448	0.33 667	0.21 637	0.32 662	0.23 526

1111x	0.39 573	0.17 398	0.80 558	0.23 339	0.15 352	0.33 494	0.27 550	0.62 617	0.48 539	0.32 425	0.43 500	0.40 507	0.29 501	0.86 633	1.60 693	0.09 366	0.23 595	0.09 351	0.12 537	0.10 412	0.23 526

EKT-Stereo	0.39 573	0.13 235	0.53 391	0.42 657	3.94 716	0.22 291	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.21 246	0.20 213	0.23 313	0.15 251	0.30 348	0.18 278	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.12 313

GASNet	0.39 573	0.58 665	1.27 650	0.35 620	0.23 568	0.35 525	0.23 489	0.63 621	0.56 600	0.41 557	0.38 437	0.45 548	0.30 508	0.81 624	0.42 558	0.16 595	0.11 379	0.14 576	0.14 589	0.23 632	0.12 313

Wz-Net-MNSev	0.39 573	0.35 603	0.99 612	0.26 477	0.21 536	0.59 638	0.39 634	0.58 578	0.61 618	0.49 607	0.56 590	0.53 600	0.37 567	0.61 540	0.47 581	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.15 559	0.15 407

xxxx	0.39 573	0.14 285	0.47 286	0.20 167	0.16 397	0.38 547	0.20 397	0.61 609	0.43 479	0.30 383	0.44 510	0.38 488	0.25 430	0.50 477	2.41 707	0.11 481	0.21 568	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.26 567

test_xeample	0.39 573	0.14 285	0.46 278	0.19 119	0.16 397	0.34 510	0.22 460	0.59 588	0.43 479	0.33 438	0.47 544	0.30 419	0.27 458	0.60 532	2.44 708	0.10 438	0.21 568	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.25 553

Syn2CoEx	0.39 573	0.39 624	1.08 625	0.35 620	0.21 536	0.41 564	0.29 572	0.63 621	0.51 568	0.43 574	0.56 590	0.45 548	0.45 605	0.69 580	0.39 547	0.17 609	0.14 448	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.16 424

S-Stereo	0.39 573	0.20 456	1.04 617	0.28 542	0.22 552	0.39 553	0.31 591	0.58 578	0.69 638	0.40 545	0.59 604	0.48 572	0.41 589	0.75 602	0.42 558	0.12 521	0.15 479	0.13 552	0.13 569	0.16 567	0.25 553

stereogan	0.39 573	0.20 456	0.78 552	0.28 542	0.22 552	0.65 647	0.26 541	0.62 617	0.65 627	0.45 587	0.60 608	0.67 650	0.45 605	0.69 580	0.37 541	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.12 537	0.20 616	0.19 470

Nwc_Net	0.39 573	0.29 567	0.84 574	0.32 597	0.24 585	0.45 590	0.30 581	0.67 642	0.51 568	0.39 536	0.70 635	0.59 619	0.48 618	0.61 540	0.45 576	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.21 637	0.14 547	0.15 407

DStereoRT	0.40 585	0.16 363	0.74 533	0.25 436	0.17 429	0.42 572	0.19 357	0.50 479	0.48 539	0.31 400	0.40 465	0.32 439	0.39 579	0.64 560	0.31 497	0.09 366	0.11 379	1.56 713	0.43 679	0.08 246	0.41 638

w-ln-seven-2	0.40 585	0.37 613	1.34 657	0.28 542	0.18 458	0.38 547	0.29 572	0.53 510	0.59 612	0.47 599	0.56 590	0.46 557	0.42 595	0.70 583	0.64 621	0.10 438	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.16 424

aanetorigin	0.40 585	0.33 589	1.14 634	0.25 436	0.19 492	0.30 445	0.37 622	0.34 278	0.47 531	0.95 672	0.82 650	0.52 595	0.56 637	0.50 477	0.52 594	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.16 567	0.19 470

AF-Net	0.40 585	0.31 578	0.74 533	0.33 609	0.24 585	0.43 577	0.30 581	0.64 628	0.67 632	0.44 580	0.69 634	0.65 642	0.52 628	0.59 527	0.48 583	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.14 589	0.16 567	0.14 388

edge stereo	0.40 585	0.22 488	0.87 584	0.27 514	0.22 552	0.38 547	0.26 541	0.59 588	0.56 600	0.53 625	0.60 608	0.71 658	0.50 624	0.78 612	0.43 562	0.16 595	0.15 479	0.19 628	0.14 589	0.17 582	0.19 470

PA-Net	0.40 585	0.35 603	1.05 618	0.32 597	0.28 609	0.39 553	0.43 646	0.53 510	0.56 600	0.35 478	0.43 500	0.41 516	0.36 562	0.83 629	0.61 616	0.12 521	0.23 595	0.16 603	0.23 649	0.13 524	0.20 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 585	0.28 562	0.67 502	0.31 588	0.18 458	0.43 577	0.39 634	0.60 599	0.46 517	0.48 606	0.78 645	0.55 605	0.45 605	0.96 654	0.55 605	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.15 559	0.16 424

RGC	0.41 592	0.35 603	0.76 541	0.35 620	0.28 609	0.41 564	0.29 572	0.60 599	0.55 593	0.47 599	0.64 623	0.63 635	0.47 614	0.74 597	0.46 578	0.16 595	0.15 479	0.21 636	0.21 637	0.19 608	0.21 501

ADCRef	0.41 592	0.33 589	1.05 618	0.26 477	0.21 536	0.49 612	0.27 550	0.54 526	0.51 568	0.51 616	0.59 604	0.35 470	0.47 614	0.54 500	1.35 683	0.09 366	0.08 253	0.12 525	0.12 537	0.12 509	0.13 350

PWC_ROB	0.41 592	0.38 620	0.92 597	0.26 477	0.20 519	0.39 553	0.19 357	0.61 609	0.69 638	0.58 638	0.84 653	0.52 595	0.44 603	0.74 597	0.62 617	0.13 543	0.09 299	0.14 576	0.10 456	0.17 582	0.18 451

PWCDC_ROB	0.41 592	0.41 630	0.77 547	0.34 614	0.21 536	0.43 577	0.20 397	0.60 599	0.90 667	0.44 580	1.24 678	0.36 476	0.38 572	0.56 512	0.48 583	0.18 620	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.20 616	0.16 424

UDG	0.42 596	0.54 655	0.67 502	0.41 654	0.35 643	0.47 599	0.27 550	0.57 564	0.48 539	0.40 545	0.46 537	0.59 619	0.45 605	0.47 469	0.46 578	0.26 653	0.19 548	0.49 678	0.22 645	0.37 666	0.30 593

NCC-stereo	0.42 596	0.31 578	0.87 584	0.32 597	0.29 619	0.47 599	0.37 622	0.68 647	0.53 579	0.42 563	0.58 599	0.57 612	0.52 628	0.75 602	0.54 602	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 656	0.17 582	0.18 451

Abc-Net	0.42 596	0.31 578	0.87 584	0.32 597	0.29 619	0.47 599	0.37 622	0.68 647	0.53 579	0.42 563	0.58 599	0.57 612	0.52 628	0.75 602	0.54 602	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 656	0.17 582	0.18 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 596	0.44 638	0.92 597	0.24 394	0.16 397	0.45 590	0.40 638	0.58 578	0.50 562	0.54 629	0.63 620	0.52 595	0.51 626	0.91 643	0.66 624	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.15 600	0.15 559	0.21 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 600	0.34 599	0.62 479	0.28 542	0.33 638	0.60 639	0.34 610	0.68 647	0.47 531	0.54 629	0.66 627	0.56 610	0.46 612	0.73 593	0.66 624	0.26 653	0.19 548	0.24 645	0.22 645	0.27 650	0.25 553

RTSC	0.43 600	0.37 613	0.95 605	0.30 572	0.20 519	0.50 615	0.23 489	0.65 634	0.86 663	0.56 633	0.54 580	0.51 587	0.36 562	0.71 589	0.92 649	0.13 543	0.14 448	0.11 490	0.13 569	0.18 598	0.19 470

SQANet	0.44 602	0.57 662	0.89 593	0.49 668	0.39 656	0.47 599	0.23 489	0.53 510	0.44 492	0.41 557	0.48 553	0.47 567	0.34 549	0.58 519	0.43 562	0.38 674	0.15 479	0.40 674	0.21 637	0.50 674	0.34 613

Anonymous_2	0.44 602	0.23 507	0.57 436	0.34 614	0.34 640	0.53 625	0.28 566	0.49 471	0.39 435	0.36 492	0.34 394	0.48 572	0.38 572	0.43 453	0.33 516	0.26 653	0.41 676	0.44 676	1.45 714	0.33 664	0.37 629

NaN_ROB	0.44 602	0.38 620	0.94 604	0.30 572	0.20 519	0.52 622	0.49 659	0.61 609	0.60 615	0.56 633	0.47 544	0.49 578	0.42 595	1.24 677	0.76 636	0.12 521	0.18 534	0.12 525	0.13 569	0.12 509	0.18 451

w-ln-seven	0.45 605	0.40 627	1.40 664	0.27 514	0.22 552	0.58 634	0.33 605	0.65 634	0.83 657	0.59 639	0.63 620	0.53 600	0.39 579	0.66 571	0.81 643	0.12 521	0.11 379	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

test_sample9	0.45 605	0.21 469	0.69 511	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.70 583	1.01 658	0.24 643	1.93 715	0.28 655	0.24 651	0.18 598	0.21 501

Wz-Net-SNSev	0.45 605	0.53 654	1.42 665	0.31 588	0.21 536	0.44 582	0.45 649	0.64 628	0.68 636	0.46 593	0.66 627	0.62 631	0.40 584	0.78 612	0.65 622	0.12 521	0.11 379	0.12 525	0.13 569	0.17 582	0.19 470

DDUNet	0.45 605	0.60 668	0.71 527	0.45 662	0.39 656	0.46 593	0.32 599	0.53 510	0.44 492	0.46 593	0.53 576	0.57 612	0.38 572	0.51 483	0.43 562	0.34 667	0.21 568	0.56 682	0.25 656	0.41 669	0.36 621

222	0.45 605	0.14 285	0.43 245	0.19 119	0.15 352	0.36 532	0.20 397	0.60 599	0.43 479	0.37 509	0.45 525	0.30 419	0.28 481	0.59 527	3.72 713	0.11 481	0.19 548	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.27 575

SHD	0.45 605	0.34 599	0.89 593	0.37 631	0.28 609	0.46 593	0.23 489	0.72 659	0.96 674	0.65 646	0.61 616	0.61 628	0.48 618	0.64 560	0.69 628	0.16 595	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.21 623	0.25 553

GANetREF_RVC	0.45 605	0.52 651	0.87 584	0.39 642	0.20 519	0.51 616	0.50 661	0.68 647	0.67 632	0.47 599	0.46 537	0.50 584	0.43 599	0.91 643	0.40 549	0.28 659	0.21 568	0.32 664	0.19 630	0.28 655	0.23 526
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
PDISCO_ROB	0.45 605	0.37 613	0.89 593	0.44 659	0.37 650	0.70 651	0.35 613	0.75 663	0.78 652	0.45 587	0.53 576	0.65 642	0.40 584	0.68 579	0.52 594	0.22 638	0.12 408	0.21 636	0.19 630	0.26 644	0.22 516

DeepPrunerF	0.46 613	0.37 613	1.50 669	0.34 614	0.30 624	0.36 532	0.37 622	0.64 628	1.15 689	0.41 557	0.45 525	0.40 507	0.41 589	0.82 625	0.53 598	0.18 620	0.14 448	0.23 643	0.21 637	0.17 582	0.18 451

CC-Net-ROB	0.46 613	0.55 656	0.86 581	0.38 640	0.23 568	0.51 616	0.30 581	0.69 653	0.51 568	0.46 593	0.51 561	0.48 572	0.38 572	0.96 654	0.40 549	0.36 670	0.23 595	0.56 682	0.25 656	0.34 665	0.22 516

FBW_ROB	0.46 613	0.34 599	0.71 527	0.32 597	0.20 519	0.51 616	0.32 599	0.73 660	0.63 624	0.60 640	0.57 596	0.65 642	0.44 603	1.42 690	0.62 617	0.14 568	0.17 522	0.22 641	0.16 610	0.17 582	0.23 526

SDNR	0.47 616	0.29 567	0.92 597	0.24 394	0.37 650	1.27 688	0.17 251	0.54 526	0.58 605	0.44 580	0.85 654	0.55 605	0.28 481	1.19 675	0.52 594	0.23 639	0.24 611	0.17 612	0.13 569	0.19 608	0.26 567

G-Net	0.47 616	0.26 546	1.02 615	0.34 614	0.28 609	0.89 670	0.35 613	0.47 449	0.46 517	0.68 651	1.20 675	0.64 640	0.59 642	0.61 540	0.60 613	0.16 595	0.14 448	0.17 612	0.13 569	0.22 627	0.21 501

XQC	0.47 616	0.45 639	1.07 622	0.40 647	0.28 609	0.58 634	0.38 630	0.67 642	0.76 651	0.53 625	0.47 544	0.59 619	0.47 614	0.74 597	0.80 641	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.16 610	0.26 644	0.24 540

WQFJA1++	0.48 619	0.07 2	0.86 581	0.23 339	0.19 492	0.18 159	0.11 21	0.21 63	0.14 23	2.23 708	0.12 64	0.23 313	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.08 265	0.19 548	0.06 48	0.09 395	4.02 719	0.20 488

z-mn7	0.48 619	0.52 651	1.28 651	0.26 477	0.19 492	0.62 641	0.34 610	0.59 588	0.96 674	0.45 587	0.97 663	0.53 600	0.41 589	0.99 658	0.70 629	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.14 547	0.16 424

ADCP+	0.48 619	0.36 610	1.47 667	0.26 477	0.22 552	0.57 632	0.40 638	0.56 555	0.54 584	0.46 593	0.52 568	0.46 557	0.53 633	0.59 527	1.93 700	0.10 438	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.15 407

PASM	0.49 622	0.41 630	1.15 635	0.37 631	0.35 643	0.42 572	0.42 644	0.54 526	0.65 627	0.54 629	0.54 580	0.63 635	0.48 618	0.94 653	0.51 593	0.27 657	0.30 651	0.30 659	0.33 669	0.29 657	0.29 590

zh-mn7	0.50 623	0.57 662	1.82 684	0.25 436	0.19 492	0.45 590	0.29 572	0.59 588	0.84 660	0.67 649	0.97 663	0.49 578	0.41 589	0.93 650	0.73 632	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.13 524	0.17 445

GCST	0.50 623	0.67 674	0.82 564	1.04 699	0.55 677	0.38 547	0.11 21	0.42 387	0.33 352	0.42 563	0.35 402	0.29 398	0.18 331	0.50 477	0.23 409	0.70 690	0.42 677	0.79 694	0.62 698	0.63 682	0.47 655

SuperB	0.50 623	0.37 613	2.16 692	0.23 339	0.15 352	0.41 564	0.32 599	0.50 479	0.83 657	0.44 580	0.51 561	0.33 449	0.45 605	0.69 580	1.07 665	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.95 703	0.18 451

ADCL	0.50 623	0.30 573	1.15 635	0.28 542	0.19 492	0.77 660	0.64 674	0.57 564	0.73 648	0.57 636	0.73 640	0.55 605	0.60 644	0.66 571	1.53 690	0.11 481	0.10 342	0.13 552	0.13 569	0.15 559	0.16 424

ADCPNet	0.51 627	0.36 610	1.82 684	0.27 514	0.23 568	0.71 652	0.39 634	0.56 555	0.54 584	0.52 619	0.60 608	0.66 646	0.57 639	0.64 560	1.23 672	0.15 584	0.18 534	0.14 576	0.23 649	0.19 608	0.22 516

DPSNet	0.51 627	0.26 546	1.16 637	0.28 542	0.21 536	0.76 657	0.56 669	0.89 682	0.82 656	0.49 607	0.51 561	0.64 640	0.81 669	0.89 638	0.85 646	0.17 609	0.16 494	0.13 552	0.13 569	0.26 644	0.27 575

MDST_ROB	0.51 627	0.16 363	0.97 608	0.31 588	0.21 536	1.35 692	0.34 610	0.80 668	0.59 612	1.09 683	0.74 641	0.49 578	0.37 567	1.31 684	0.60 613	0.14 568	0.12 408	0.16 603	0.13 569	0.13 524	0.18 451

zh-sn7	0.52 630	0.64 671	1.77 681	0.30 572	0.20 519	0.47 599	0.40 638	0.60 599	0.65 627	0.53 625	0.82 650	0.52 595	0.59 642	1.10 668	0.96 654	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.13 569	0.17 582	0.20 488

test_sample8	0.52 630	0.21 469	0.69 511	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.57 564	0.38 419	0.63 643	0.39 455	1.16 677	0.68 659	0.70 583	1.01 658	0.24 643	1.93 715	0.28 655	0.24 651	0.18 598	0.21 501

psmorigin	0.52 630	0.29 567	3.10 702	0.24 394	0.19 492	0.39 553	0.24 514	0.52 499	0.45 505	0.66 648	0.68 631	0.70 657	0.52 628	0.86 633	0.49 589	0.15 584	0.17 522	0.13 552	0.14 589	0.16 567	0.23 526

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 633	0.60 668	0.98 610	0.40 647	0.25 599	0.87 668	0.57 670	0.60 599	0.64 626	0.60 640	0.67 629	0.63 635	0.42 595	1.13 670	0.50 590	0.23 639	0.28 633	0.27 648	0.35 671	0.25 639	0.33 609

ADCMid	0.53 633	0.45 639	1.46 666	0.27 514	0.22 552	0.51 616	0.38 630	0.61 609	0.58 605	0.75 656	0.67 629	0.62 631	0.66 658	0.66 571	1.75 695	0.13 543	0.12 408	0.17 612	0.17 622	0.20 616	0.21 501

pmcnn	0.54 635	0.24 520	1.06 620	0.25 436	0.26 603	0.40 559	0.31 591	0.55 544	0.55 593	0.56 633	1.22 677	2.53 705	0.39 579	0.84 630	1.08 666	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.10 412	0.14 388

AANet	0.55 636	0.47 642	1.61 674	0.23 339	0.31 632	0.41 564	0.25 529	0.53 510	1.14 687	0.93 670	0.98 667	0.84 664	0.71 661	0.60 532	0.66 624	0.18 620	0.32 661	0.14 576	0.13 569	0.18 598	0.44 649

DStereoO	0.55 636	0.35 603	0.68 508	0.44 659	0.49 669	0.41 564	1.08 701	0.58 578	0.73 648	0.49 607	0.53 576	0.51 587	0.85 671	0.60 532	0.75 634	0.83 698	0.28 633	0.38 671	0.19 630	0.52 677	0.35 617

Wz-Net-TNSev	0.55 636	0.72 676	1.90 686	0.26 477	0.21 536	0.64 646	0.45 649	0.66 640	0.71 643	0.52 619	0.55 585	0.71 658	0.63 655	1.04 664	0.94 652	0.16 595	0.15 479	0.13 552	0.15 600	0.21 623	0.24 540

AnyNet_C32	0.55 636	0.51 650	1.34 657	0.29 560	0.28 609	0.61 640	0.62 673	0.57 564	0.62 622	0.63 643	0.68 631	0.54 604	0.55 635	0.82 625	1.81 696	0.15 584	0.15 479	0.15 594	0.18 627	0.21 623	0.25 553

CSAN	0.55 636	0.47 642	1.19 645	0.37 631	0.23 568	0.57 632	0.61 672	0.65 634	0.72 645	0.65 646	0.78 645	0.66 646	0.65 657	1.41 689	0.77 637	0.21 635	0.17 522	0.20 633	0.21 637	0.18 598	0.21 501

WCMA_ROB	0.55 636	0.27 554	0.76 541	0.26 477	0.22 552	0.62 641	0.36 620	0.57 564	0.58 605	0.97 674	1.40 683	1.28 683	0.94 679	0.80 620	0.80 641	0.20 633	0.17 522	0.16 603	0.16 610	0.19 608	0.29 590

WZ-Net	0.56 642	0.49 649	2.14 691	0.30 572	0.24 585	0.58 634	0.48 656	0.65 634	0.80 654	0.51 616	0.72 637	0.68 652	0.60 644	1.06 666	1.01 658	0.13 543	0.10 342	0.11 490	0.12 537	0.19 608	0.23 526

Consistency-Raft	0.56 642	0.52 651	1.12 631	0.45 662	0.49 669	0.48 606	0.45 649	0.73 660	0.74 650	0.45 587	0.82 650	0.46 557	0.60 644	0.51 483	0.63 620	0.39 676	0.40 674	0.44 676	0.51 688	0.53 678	0.38 637

anonymity	0.57 644	0.55 656	0.74 533	0.48 667	0.63 682	0.56 630	0.43 646	0.71 655	0.51 568	0.64 645	0.55 585	0.57 612	0.61 648	0.65 565	0.57 609	0.55 681	0.55 693	0.50 679	0.54 690	0.51 675	0.61 679

SGM_RVC	0.57 644	0.22 488	0.60 468	0.26 477	0.16 397	0.97 676	0.46 652	0.76 665	0.90 667	1.03 680	0.92 661	1.16 677	0.93 678	1.21 676	0.72 631	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.16 567	0.24 540
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 646	0.48 647	1.35 659	0.38 640	0.37 650	0.96 675	1.13 703	0.84 677	1.05 678	0.50 613	0.70 635	0.45 548	0.61 648	0.63 554	0.62 617	0.26 653	0.28 633	0.14 576	0.13 569	0.20 616	0.44 649

MFN_U_SF_RVC	0.58 646	0.58 665	1.31 655	0.39 642	0.23 568	0.72 653	0.30 581	0.83 673	0.68 636	0.74 655	0.74 641	0.86 665	0.60 644	0.84 630	0.83 644	0.29 661	0.27 629	0.32 664	0.37 675	0.31 659	0.33 609

SANet	0.58 646	0.41 630	1.38 661	0.27 514	0.16 397	0.72 653	0.48 656	0.71 655	1.34 692	0.69 652	0.97 663	0.94 669	0.78 665	0.97 657	0.93 650	0.14 568	0.12 408	0.12 525	0.12 537	0.18 598	0.20 488

otaku	0.60 649	0.73 678	1.13 633	0.64 677	0.45 668	0.73 655	0.37 622	0.67 642	0.67 632	0.52 619	0.75 643	0.66 646	0.46 612	0.74 597	0.59 612	0.55 681	0.34 667	0.56 682	0.36 673	0.65 684	0.49 660

MeshStereo	0.60 649	0.31 578	0.71 527	0.22 278	0.17 429	0.66 648	0.36 620	0.81 670	0.63 624	1.48 702	1.32 680	1.65 691	0.83 670	1.18 674	0.74 633	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.14 589	0.17 582	0.19 470
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
Ntro	0.61 651	0.75 681	1.16 637	0.67 679	0.50 671	0.76 657	0.37 622	0.68 647	0.71 643	0.50 613	0.59 604	0.65 642	0.52 628	0.79 616	0.58 611	0.58 684	0.32 661	0.57 685	0.34 670	0.69 689	0.50 664

PVD	0.62 652	0.41 630	0.93 601	0.44 659	0.39 656	0.63 645	0.51 663	0.86 678	1.27 690	0.93 670	1.09 670	0.81 662	0.85 671	0.89 638	0.89 648	0.21 635	0.23 595	0.22 641	0.19 630	0.28 655	0.41 638

SAMSARA	0.62 652	0.47 642	0.93 601	0.70 683	0.50 671	1.15 682	1.29 706	0.79 667	0.70 641	0.77 662	0.55 585	0.92 668	0.58 640	0.87 635	0.77 637	0.19 630	0.27 629	0.18 621	0.19 630	0.27 650	0.28 584

ADCS	0.62 652	0.56 658	1.54 672	0.30 572	0.25 599	0.56 630	0.46 652	0.71 655	0.86 663	0.77 662	0.72 637	0.68 652	0.62 653	0.82 625	2.33 706	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.17 622	0.23 632	0.27 575

DGSMNet	0.63 655	0.32 585	1.01 614	0.54 673	0.73 689	0.62 641	1.36 707	0.62 617	0.58 605	0.38 518	0.62 619	0.52 595	0.34 549	0.65 565	0.47 581	0.54 680	0.61 700	0.67 687	0.61 697	0.65 684	0.69 694

MSMD_ROB	0.63 655	0.34 599	0.70 518	0.30 572	0.25 599	0.88 669	0.35 613	0.58 578	0.67 632	1.13 684	1.52 687	1.75 694	1.05 684	0.90 641	0.60 613	0.24 643	0.22 581	0.27 648	0.27 664	0.25 639	0.27 575

EDNetEfficient	0.64 657	0.39 624	2.52 695	0.26 477	0.26 603	0.39 553	0.49 659	0.42 387	1.06 679	1.38 691	0.86 655	0.61 628	0.97 680	0.66 571	1.62 694	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.12 537	0.20 616	0.19 470

FCDSN-DC	0.67 658	0.38 620	0.83 570	0.37 631	0.30 624	0.66 648	0.37 622	0.69 653	0.70 641	1.15 686	1.53 688	1.70 693	1.38 693	1.00 659	0.83 644	0.24 643	0.22 581	0.27 648	0.26 660	0.27 650	0.32 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 658	0.94 690	1.63 675	0.77 690	1.19 708	0.53 625	0.25 529	0.61 609	0.72 645	0.70 653	0.60 608	0.69 654	0.90 676	0.80 620	0.52 594	0.27 657	0.13 429	0.74 690	0.31 668	0.68 687	0.44 649

AnyNet_C01	0.68 660	0.69 675	2.64 697	0.33 609	0.27 607	0.93 671	0.64 674	0.66 640	0.65 627	0.70 653	0.97 663	0.75 660	0.63 655	1.01 661	1.52 689	0.17 609	0.16 494	0.17 612	0.17 622	0.24 636	0.28 584

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 661	0.73 678	1.26 649	0.47 666	0.28 609	1.42 695	0.60 671	0.82 671	0.94 673	0.85 666	0.86 655	0.88 667	0.70 660	1.32 685	0.75 634	0.37 672	0.30 651	0.34 669	0.36 673	0.44 671	0.42 643

FC-DCNN	0.73 662	0.33 589	0.84 574	0.33 609	0.28 609	0.82 666	0.40 638	0.82 671	0.83 657	1.43 694	1.60 692	1.97 696	1.38 693	1.10 668	0.93 650	0.24 643	0.22 581	0.27 648	0.26 660	0.26 644	0.32 603

MFMNet_re	0.74 663	0.84 685	1.16 637	0.64 677	0.70 687	0.79 662	0.71 679	0.77 666	0.85 661	0.79 664	0.86 655	0.69 654	0.80 667	0.73 593	0.65 622	0.66 688	0.59 698	0.61 686	0.58 695	0.68 687	0.71 695

NVStereoNet_ROB	0.74 663	0.64 671	1.20 647	0.55 674	0.43 664	0.54 629	0.48 656	0.75 663	0.87 666	0.88 667	1.72 695	1.06 674	1.03 683	1.29 681	0.98 657	0.35 669	0.42 677	0.41 675	0.48 683	0.38 667	0.43 646
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 663	0.72 676	1.18 644	0.52 672	0.57 679	0.76 657	0.50 661	0.80 668	0.66 631	0.97 674	0.88 658	0.94 669	0.74 662	1.08 667	1.04 663	0.58 684	0.51 686	0.50 679	0.50 687	0.56 679	0.72 696
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 666	0.33 589	0.82 564	0.33 609	0.28 609	0.85 667	0.40 638	0.88 680	0.86 663	1.46 696	1.65 693	2.08 698	1.40 695	1.14 672	0.95 653	0.24 643	0.22 581	0.27 648	0.26 660	0.26 644	0.32 603

RainbowNet	0.76 667	1.00 694	1.29 653	0.82 691	0.63 682	0.79 662	0.52 664	0.83 673	0.93 670	0.61 642	0.79 648	0.79 661	0.62 653	0.82 625	0.67 627	0.80 697	0.55 693	0.79 694	0.49 684	0.81 695	0.62 680

ACVNet-4b	0.76 667	0.90 688	1.67 678	0.73 687	0.51 674	0.80 665	0.31 591	0.74 662	0.81 655	0.51 616	0.72 637	0.94 669	0.43 599	1.01 661	1.32 680	1.18 710	0.22 581	0.77 692	0.45 680	0.70 690	0.50 664

ACVNet_1	0.77 669	0.92 689	1.79 683	0.73 687	0.53 675	0.78 661	0.42 644	0.88 680	0.90 667	0.75 656	0.76 644	1.32 684	0.80 667	1.04 664	0.70 629	0.57 683	0.32 661	0.72 689	0.35 671	0.70 690	0.50 664

ELAS_RVC	0.80 670	0.40 627	1.10 627	0.40 647	0.35 643	0.93 671	1.10 702	0.87 679	1.12 686	1.40 692	1.39 681	1.27 682	1.55 701	1.13 670	1.13 667	0.29 661	0.27 629	0.30 659	0.28 665	0.31 659	0.36 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 670	0.40 627	0.91 596	0.39 642	0.35 643	1.52 697	0.81 688	0.97 684	0.98 676	1.47 701	1.58 690	1.19 679	1.33 692	1.01 661	1.21 670	0.29 661	0.27 629	0.30 659	0.29 667	0.32 662	0.36 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 672	0.64 671	2.42 694	0.49 668	0.17 429	0.58 634	0.32 599	0.83 673	0.85 661	0.41 557	0.52 568	0.98 673	0.61 648	4.97 716	1.22 671	0.12 521	0.07 187	0.10 432	0.24 651	0.27 650	0.32 603

RTS	0.81 672	0.56 658	4.76 707	0.37 631	0.30 624	1.11 679	0.52 664	0.67 642	1.07 680	0.76 659	0.91 659	0.60 625	0.61 648	1.64 693	1.24 673	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 540

RTSA	0.81 672	0.56 658	4.76 707	0.37 631	0.30 624	1.11 679	0.52 664	0.67 642	1.07 680	0.76 659	0.91 659	0.60 625	0.61 648	1.64 693	1.24 673	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 540

IMH-64-1	0.94 675	0.95 691	1.07 622	0.98 696	0.76 690	0.93 671	0.72 680	1.30 692	1.11 684	0.91 668	1.45 684	1.14 675	1.00 681	1.25 679	0.97 655	0.77 693	0.51 686	0.97 698	0.55 693	0.90 697	0.66 690

IMH-64	0.94 675	0.95 691	1.07 622	0.98 696	0.76 690	0.93 671	0.72 680	1.30 692	1.11 684	0.91 668	1.45 684	1.14 675	1.00 681	1.25 679	0.97 655	0.77 693	0.51 686	0.97 698	0.55 693	0.90 697	0.66 690

ACVNet_2	0.94 675	0.98 693	1.71 680	0.83 692	0.63 682	1.02 677	0.64 674	1.16 689	1.43 696	1.02 678	1.39 681	1.47 687	0.86 674	1.16 673	0.79 640	0.63 687	0.43 680	0.78 693	0.49 684	0.80 694	0.57 673

MonStereo1	0.96 678	0.61 670	0.99 612	0.70 683	0.59 680	1.37 693	0.35 613	0.97 684	1.27 690	0.97 674	1.92 699	1.53 689	2.13 705	1.29 681	0.87 647	0.71 691	0.34 667	0.75 691	0.47 682	0.75 692	0.68 692

DStereoSA	1.00 679	0.46 641	1.33 656	0.68 680	0.86 701	1.26 687	2.25 716	0.83 673	1.41 694	0.57 636	1.92 699	0.57 612	2.07 704	0.96 654	1.84 698	0.36 670	0.55 693	0.28 655	0.53 689	0.45 672	0.90 703

U	1.02 680	0.10 90	0.26 90	0.22 278	3.66 714	6.41 716	0.13 75	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.07 117	0.05 6	5.35 724	2.86 721	0.07 172	0.06 13

MultiAttention	1.05 681	0.14 285	0.50 339	0.35 620	0.43 664	5.62 712	1.71 713	0.71 655	0.54 584	0.36 492	0.63 620	0.55 605	0.22 381	7.50 721	0.56 606	0.09 366	0.06 91	0.14 576	0.24 651	0.27 650	0.34 613

WAO-7	1.05 681	1.00 694	1.19 645	0.83 692	0.67 686	1.22 685	0.84 690	1.43 696	1.56 698	1.13 684	1.75 696	1.46 686	1.25 689	1.56 692	1.28 675	0.61 686	0.62 703	0.70 688	0.68 700	0.66 686	0.62 680

MADNet+	1.05 681	1.26 705	4.77 710	0.73 687	0.50 671	1.25 686	0.97 693	1.05 686	0.93 670	0.67 649	0.78 645	0.87 666	0.85 671	2.14 703	1.83 697	0.40 677	0.42 677	0.32 664	0.28 665	0.45 672	0.43 646

PWCK	1.05 681	1.29 706	2.12 690	0.92 694	0.42 661	1.27 688	1.01 695	1.14 688	1.14 687	1.16 687	1.14 673	1.25 681	0.90 676	1.77 698	1.15 668	0.89 701	0.51 686	0.87 696	0.54 690	1.02 705	0.57 673

DStereoFS	1.07 685	0.76 682	1.10 627	0.70 683	0.70 687	1.87 701	1.39 708	1.20 691	1.66 699	1.01 677	1.58 690	1.20 680	2.60 710	1.40 688	1.32 680	0.40 677	0.47 682	0.31 662	0.41 678	0.38 667	0.91 704

IMH	1.09 686	1.04 697	1.29 653	1.03 698	0.79 694	1.11 679	0.69 677	1.40 695	1.42 695	1.02 678	1.71 694	1.42 685	1.19 688	1.78 699	1.03 662	1.14 708	0.56 697	1.00 700	0.58 695	0.93 700	0.68 692

WAO-6	1.11 687	1.01 696	1.17 643	0.96 695	0.79 694	1.30 690	0.78 685	1.36 694	1.99 704	1.04 681	1.54 689	1.59 690	1.27 690	1.37 687	1.30 676	0.78 695	0.55 693	1.03 702	0.75 704	0.87 696	0.72 696

SGM+DAISY	1.12 688	0.86 686	1.64 676	0.68 680	0.80 697	1.68 699	1.68 712	1.08 687	1.10 682	1.53 704	1.76 697	1.47 687	1.53 700	1.24 677	1.42 687	0.66 688	0.65 705	0.52 681	0.54 690	0.57 680	0.91 704

LVE	1.18 689	1.16 699	1.67 678	1.04 699	0.81 698	1.32 691	0.82 689	1.49 698	1.94 702	1.08 682	1.90 698	1.89 695	1.07 685	1.51 691	1.04 663	0.96 704	0.61 700	0.94 697	0.69 701	0.92 699	0.79 701

JetBlue	1.20 690	0.89 687	2.53 696	0.59 675	0.76 690	3.16 709	2.09 714	1.16 689	0.93 670	0.95 672	1.12 672	1.65 691	1.27 690	2.15 704	1.87 699	0.43 679	0.37 672	0.38 671	0.39 677	0.62 681	0.63 682

Dean	1.22 691	1.17 700	1.97 687	1.04 699	0.79 694	1.21 684	0.76 683	1.51 699	1.96 703	1.30 690	1.98 702	2.14 699	1.18 687	1.30 683	1.15 668	0.83 698	0.61 700	1.01 701	0.69 701	0.97 704	0.77 700

xyz-stereo	1.43 692	0.11 139	17.43 731	0.18 66	0.08 8	4.86 710	0.18 311	0.31 243	0.35 377	0.37 509	2.75 710	0.41 516	0.31 525	0.58 519	0.33 516	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.06 104	0.06 93	0.06 13

TorneroNet-64	1.47 693	1.15 698	1.51 670	1.11 705	0.86 701	2.27 705	0.76 683	1.84 705	3.76 711	1.29 688	2.22 706	2.68 707	1.46 696	1.81 700	1.55 691	0.79 696	0.51 686	1.10 703	0.67 699	1.31 709	0.81 702

notaker	1.49 694	1.44 709	1.77 681	1.42 710	1.08 706	1.19 683	0.87 692	1.51 699	1.40 693	1.53 704	3.41 712	2.40 703	1.94 703	1.83 701	1.57 692	1.14 708	0.69 709	1.38 710	0.88 708	1.39 712	1.03 708

WAO-8	1.50 695	1.22 703	1.39 662	1.10 702	0.85 699	2.15 702	0.78 685	1.84 705	3.76 711	1.46 696	2.18 704	2.15 700	1.50 698	3.20 710	1.35 683	0.92 702	0.66 706	1.10 703	0.79 706	0.94 701	0.74 698

Venus	1.50 695	1.22 703	1.39 662	1.10 702	0.85 699	2.15 702	0.78 685	1.84 705	3.76 711	1.46 696	2.18 704	2.15 700	1.50 698	3.20 710	1.35 683	0.92 702	0.66 706	1.10 703	0.79 706	0.94 701	0.74 698

SGM-ForestM	1.59 697	0.56 658	1.52 671	0.41 654	0.34 640	2.77 707	1.67 711	1.69 703	1.73 701	2.48 710	2.27 707	6.02 717	2.90 712	3.08 708	2.83 710	0.25 651	0.30 651	0.19 628	0.20 635	0.18 598	0.45 653

UNDER WATER-64	1.61 698	1.30 707	2.93 701	1.33 708	0.96 704	2.20 704	1.25 705	1.47 697	3.15 708	1.46 696	1.31 679	2.61 706	2.22 707	1.69 695	1.93 700	1.13 707	0.67 708	1.29 708	0.94 709	1.26 707	1.09 710

MANE	1.63 699	0.58 665	1.16 637	0.59 675	0.60 681	2.71 706	1.53 709	2.63 713	3.62 710	2.33 709	3.26 711	3.66 711	2.98 713	2.26 706	2.26 705	0.37 672	0.40 674	0.31 662	0.49 684	0.31 659	0.63 682

UNDER WATER	1.64 700	1.34 708	2.72 699	1.40 709	1.04 705	1.70 700	1.14 704	1.57 702	3.58 709	1.46 696	1.46 686	2.82 708	2.43 708	1.74 696	2.04 703	1.08 706	0.63 704	1.31 709	0.94 709	1.29 708	1.10 711

LSM	1.68 701	0.48 647	2.91 700	2.28 716	17.60 731	0.52 622	0.55 668	0.65 634	0.78 652	0.84 665	1.11 671	0.63 635	0.55 635	0.79 616	0.53 598	0.16 595	0.25 618	0.18 621	0.21 637	0.25 639	2.37 717

ktn	1.80 702	1.46 710	1.49 668	1.44 711	1.14 707	1.50 696	1.07 698	1.53 701	3.90 714	2.77 712	4.62 713	3.42 710	1.49 697	1.74 696	1.40 686	1.45 712	0.77 710	1.46 711	0.99 711	1.41 713	1.00 707

LE_ROB	1.82 703	0.39 624	3.15 703	0.50 670	0.55 677	0.79 662	1.00 694	0.89 682	6.48 718	7.40 722	2.07 703	2.07 697	5.08 716	1.33 686	3.96 714	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.13 350

KSHMR	1.92 704	1.47 711	1.97 687	1.48 712	1.22 709	1.39 694	1.06 697	1.81 704	5.83 717	1.43 694	5.56 716	2.95 709	1.17 686	2.24 705	1.33 682	1.29 711	1.13 711	1.47 712	1.11 713	1.37 711	1.21 712

TorneroNet	2.26 705	1.20 702	1.55 673	1.15 707	0.91 703	5.84 713	0.84 690	2.12 709	8.45 722	2.59 711	5.32 715	3.84 712	2.15 706	1.84 702	1.98 702	0.88 700	0.54 692	1.16 707	0.74 703	1.31 709	0.91 704

MADNet++	2.34 706	1.81 712	2.24 693	2.15 715	1.97 713	2.79 708	2.19 715	2.42 712	2.26 705	2.79 713	2.70 709	2.43 704	2.60 710	3.18 709	3.32 711	2.19 715	1.97 717	1.93 714	1.62 715	2.02 715	2.10 715

JetRed	2.35 707	2.70 714	6.11 713	1.14 706	1.38 711	6.03 715	3.61 718	2.12 709	1.72 700	1.99 707	1.97 701	2.15 700	1.59 702	2.49 707	4.19 715	1.05 705	1.60 714	1.10 703	1.02 712	1.72 714	1.41 714

light-stereo	2.66 708	0.78 683	4.46 706	4.42 717	3.66 714	5.04 711	0.38 630	2.12 709	1.51 697	4.25 714	6.51 719	7.70 722	0.75 663	5.12 717	1.42 687	0.72 692	1.35 713	0.33 667	0.45 680	1.22 706	1.04 709

HanzoNet	3.08 709	1.87 713	2.70 698	1.81 713	1.34 710	1.60 698	1.05 696	2.06 708	2.62 707	5.63 718	5.12 714	5.96 716	7.09 720	4.39 715	3.43 712	3.29 718	2.06 719	1.98 717	2.94 722	2.47 716	2.15 716

coex-ft	3.48 710	0.81 684	48.53 745	0.24 394	0.19 492	0.53 625	0.47 655	0.49 471	2.36 706	7.18 721	1.20 675	0.96 672	2.53 709	0.75 602	2.14 704	0.13 543	0.15 479	0.14 576	0.12 537	0.22 627	0.47 655

TCMNet-wrong-test	4.33 711	5.65 720	4.76 707	11.36 729	10.39 724	5.87 714	4.45 720	4.24 717	1.10 682	1.93 706	2.43 708	6.07 718	3.54 714	3.87 713	4.51 716	2.00 714	0.47 682	1.96 716	1.68 716	5.78 723	4.48 721

tt	4.71 712	0.11 139	3.94 704	2.06 714	1.54 712	10.14 721	16.85 725	9.28 725	4.99 715	1.41 693	1.05 669	4.68 713	4.89 715	3.36 712	5.86 719	5.73 723	9.15 732	2.23 719	2.51 719	3.02 717	1.34 713

BEATNet-Init1	4.91 713	3.27 715	14.39 730	0.69 682	0.65 685	10.19 722	3.83 719	5.04 718	5.11 716	8.73 724	8.52 721	13.95 733	7.66 722	7.79 722	5.79 718	0.32 666	0.34 667	0.34 669	0.38 676	0.64 683	0.64 686

Selective-IGEV-i1pa	5.75 714	8.12 722	4.85 711	1.10 702	0.54 676	13.48 724	3.52 717	9.46 726	7.56 720	7.13 720	10.00 725	9.12 723	7.56 721	14.91 734	6.08 720	3.55 719	1.33 712	1.94 715	0.77 705	0.79 693	3.23 719

DPSimNet_ROB	6.21 715	5.16 716	9.50 716	5.59 720	5.56 717	7.64 717	10.02 722	4.07 716	7.33 719	6.84 719	6.26 717	7.17 720	10.55 723	4.07 714	5.68 717	5.50 722	4.29 722	5.24 723	3.66 723	4.05 720	5.96 723

USTest	6.84 716	5.16 716	5.45 712	7.18 723	7.26 719	14.27 725	22.53 727	8.48 722	9.29 723	5.44 717	6.42 718	6.27 719	6.69 719	6.83 720	8.49 723	1.95 713	3.27 720	2.16 718	2.54 720	3.76 718	3.31 720

EDNetEfficientorigin	7.48 717	0.57 662	139.59 747	0.25 436	0.17 429	0.44 582	0.30 581	0.48 460	1.04 677	1.29 688	1.02 668	0.82 663	0.87 675	0.76 608	1.02 661	0.10 438	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.22 627	0.25 553

ASD4	8.08 718	7.42 721	8.23 715	6.03 722	6.01 718	14.62 726	20.55 726	9.03 724	8.06 721	7.51 723	6.52 720	7.36 721	6.42 717	8.13 723	9.88 724	5.93 724	5.10 723	6.60 730	5.79 724	6.82 724	5.52 722

DGTPSM_ROB	8.38 719	5.24 718	10.71 728	5.32 719	10.19 722	8.34 718	23.49 731	6.11 720	13.43 731	4.93 715	10.93 729	5.64 714	10.55 723	6.17 718	12.73 728	3.74 720	7.56 725	3.68 720	7.24 729	4.09 721	7.49 726

DPSMNet_ROB	8.44 720	5.25 719	10.87 729	5.59 720	10.27 723	8.34 718	23.51 732	6.12 721	13.47 732	4.96 716	10.94 730	5.65 715	10.55 723	6.25 719	12.77 729	4.01 721	7.62 726	3.75 721	7.27 730	4.16 722	7.54 727

DLNR-FE	10.53 721	12.31 732	20.33 737	105.85 749	23.36 742	0.14 36	0.13 75	3.25 715	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.31 363	0.16 217	2.59 717	0.32 661	0.07 153	0.07 203	40.66 748	0.28 584

DLNR_Zeroshot_test	10.53 721	12.28 731	20.32 735	105.84 748	23.88 743	0.14 36	0.13 75	3.20 714	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.32 374	0.16 217	2.54 716	0.32 661	0.07 153	0.07 203	40.17 747	0.28 584

iinet-test	10.74 723	9.21 723	9.52 717	10.46 724	10.67 725	17.92 731	25.86 733	12.61 730	13.38 729	9.65 728	10.06 726	9.98 725	10.66 726	11.13 730	12.60 725	6.36 726	7.73 727	5.65 725	6.66 725	7.29 725	7.31 724

IINet	10.74 723	9.21 723	9.52 717	10.46 724	10.67 725	17.92 731	25.86 733	12.61 730	13.38 729	9.65 728	10.06 726	9.98 725	10.66 726	11.13 730	12.60 725	6.36 726	7.73 727	5.65 725	6.66 725	7.29 725	7.31 724

LRCNet_RVC	10.94 725	14.45 734	9.66 719	15.38 730	8.02 721	1.08 678	0.35 613	8.72 723	0.72 645	12.63 733	15.84 733	9.73 724	6.52 718	8.58 724	6.38 721	20.33 742	5.39 724	23.79 742	21.95 742	15.35 733	13.96 734

DPSM_ROB	11.46 726	9.79 729	10.18 723	11.11 727	11.31 727	19.08 734	27.38 736	13.42 733	14.23 734	10.34 730	11.13 731	10.97 731	11.33 732	11.89 732	13.49 730	6.74 728	8.19 730	6.00 727	7.05 727	7.74 727	7.76 728

DPSM	11.46 726	9.79 729	10.18 723	11.11 727	11.31 727	19.08 734	27.38 736	13.42 733	14.23 734	10.34 730	11.13 731	10.97 731	11.33 732	11.89 732	13.49 730	6.74 728	8.19 730	6.00 727	7.05 727	7.74 727	7.76 728

xxxxx1	15.30 728	9.78 726	10.23 725	20.34 733	19.47 732	17.10 727	23.00 728	10.36 727	11.04 725	9.25 725	9.66 722	10.74 728	10.66 726	10.60 726	13.72 732	8.14 730	9.35 733	31.88 745	44.61 746	12.63 730	13.46 731

tt_ll	15.30 728	9.78 726	10.23 725	20.34 733	19.47 732	17.10 727	23.00 728	10.36 727	11.04 725	9.25 725	9.66 722	10.74 728	10.66 726	10.60 726	13.72 732	8.14 730	9.35 733	31.88 745	44.61 746	12.63 730	13.46 731

ff	15.30 728	9.78 726	10.23 725	20.34 733	19.47 732	17.10 727	23.00 728	10.36 727	11.04 725	9.25 725	9.66 722	10.74 728	10.66 726	10.60 726	13.72 732	8.14 730	9.35 733	31.88 745	44.61 746	12.63 730	13.46 731

PML	15.86 731	13.12 733	7.07 714	5.22 718	7.66 720	32.93 738	64.30 748	5.37 719	10.12 724	25.87 747	67.29 748	20.25 735	13.20 734	10.09 725	6.81 722	5.94 725	2.00 718	6.03 729	2.18 718	9.13 729	2.62 718

Anonymous_1	16.44 732	9.26 725	9.67 720	10.63 726	14.54 729	18.62 733	26.98 735	12.68 732	13.53 733	10.78 732	10.37 728	10.15 727	10.66 726	10.99 729	12.64 727	15.61 741	7.73 727	16.87 739	43.01 745	56.14 749	7.86 730

HaxPig	17.72 733	20.23 744	19.76 732	16.55 731	16.52 730	9.46 720	9.42 721	14.48 735	13.31 728	18.59 735	18.67 734	17.39 734	16.68 735	17.07 735	16.43 735	21.99 744	20.86 744	22.28 741	21.55 741	21.30 742	21.88 746

MEDIAN_ROB	21.20 734	24.56 746	23.42 743	19.57 732	19.62 735	13.29 723	11.21 723	18.04 736	17.02 736	22.07 746	21.92 736	20.84 736	20.24 736	21.02 736	19.68 736	25.59 745	24.08 745	26.20 743	25.19 743	25.31 743	25.19 747

RAFT-FEzeroshot	23.04 735	19.71 739	20.25 733	22.47 739	22.80 739	38.32 739	55.23 744	26.95 740	28.70 741	20.66 741	22.23 738	22.07 739	22.86 739	23.85 738	27.17 740	13.53 734	16.47 738	12.08 731	14.22 734	15.58 736	15.60 737

RAFT-FE	23.04 735	19.71 739	20.25 733	22.47 739	22.80 739	38.32 739	55.23 744	26.95 740	28.70 741	20.66 741	22.23 738	22.07 739	22.86 739	23.85 738	27.17 740	13.53 734	16.47 738	12.08 731	14.22 734	15.58 736	15.60 737

CasAABBNet	23.04 735	19.69 737	20.32 735	22.42 736	22.73 736	38.35 742	55.23 744	26.99 743	28.74 743	20.67 743	22.28 740	22.11 742	22.86 739	23.84 737	27.17 740	13.52 733	16.47 738	12.08 731	14.21 732	15.57 734	15.60 737

FlowAnything	23.08 738	19.70 738	20.48 738	22.45 738	22.73 736	38.34 741	55.18 741	27.00 744	28.79 744	20.83 745	22.42 743	22.10 741	22.83 738	23.85 738	27.23 744	13.53 734	16.54 741	12.10 736	14.29 737	15.59 738	15.58 736

Hybrid-DGEV	23.11 739	19.81 742	20.81 740	22.43 737	22.74 738	38.45 744	55.25 747	27.21 747	28.95 747	20.63 740	22.37 741	22.03 738	22.89 743	23.96 742	27.14 738	13.54 737	16.46 737	12.09 734	14.23 736	15.57 734	15.57 735

Selective-RAFT-Error	23.11 739	19.77 741	20.60 739	22.49 741	22.80 739	38.46 745	55.19 742	27.13 746	28.90 745	20.73 744	22.38 742	22.11 742	22.91 744	23.94 741	27.18 743	13.54 737	16.57 742	12.09 734	14.21 732	15.61 739	15.65 740

fast-reg	23.61 741	20.43 745	23.27 742	23.15 742	24.75 745	38.65 746	55.20 743	26.97 742	28.94 746	20.18 738	21.86 735	21.68 737	22.34 737	24.15 744	27.35 745	13.84 740	16.57 742	14.84 738	15.61 738	16.59 741	15.88 741

LSM0	24.21 742	19.88 743	22.33 741	24.42 743	40.13 748	38.41 743	54.99 740	27.05 745	28.61 740	20.59 739	22.00 737	22.29 744	22.86 739	24.12 743	27.16 739	13.59 739	16.33 736	12.13 737	14.08 731	15.72 740	17.53 743

AVERAGE_ROB	25.43 743	29.01 747	27.22 744	24.60 744	24.16 744	17.78 730	12.87 724	22.39 739	21.40 739	26.72 748	26.08 746	25.18 745	24.52 747	25.07 745	23.57 737	29.94 746	28.36 746	30.60 744	29.57 744	29.83 744	29.66 748

RSGM-EC	29.37 744	17.55 735	9.85 721	35.22 745	33.16 746	26.01 736	45.63 738	20.07 737	17.60 737	18.98 736	23.47 744	30.02 746	23.62 745	41.06 746	44.49 747	58.94 747	34.33 747	32.95 748	20.18 739	33.70 745	20.62 744

acva	29.37 744	17.55 735	9.85 721	35.22 745	33.16 746	26.01 736	45.63 738	20.07 737	17.60 737	18.98 736	23.47 744	30.02 746	23.62 745	41.06 746	44.49 747	58.94 747	34.33 747	32.95 748	20.18 739	33.70 745	20.62 744

Selective-IGEV-i16pa	31.25 746	41.63 748	4.08 705	0.51 671	0.38 653	97.61 748	0.73 682	61.16 749	60.81 748	17.49 734	65.92 747	39.64 748	53.28 748	107.35 749	27.39 746	20.46 743	3.81 721	4.39 722	1.97 717	0.41 669	16.06 742

test_example2	100.95 747	107.33 749	67.16 746	98.17 747	106.88 749	89.44 747	101.34 749	37.23 748	97.88 749	129.56 749	131.26 749	65.41 749	67.34 749	91.22 748	79.29 749	143.32 749	199.32 749	81.12 750	102.17 749	121.89 750	101.70 749

ccccc	254.75 748	256.25 750	312.96 748	351.50 750	361.31 750	144.22 749	162.41 750	153.19 750	130.64 750	152.98 750	153.47 750	161.94 750	200.51 750	268.06 750	296.01 750	387.64 750	346.97 750	244.11 751	219.32 750	413.57 751	378.05 750

GS-Stereo							0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 656	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 682

STTRV1_RVC		0.33 589		0.29 560	0.36 648	0.49 612	0.31 591	0.63 621	0.54 584	0.47 599	0.56 590	0.47 567	0.43 599	1.00 659	0.40 549	0.28 659	0.21 568	0.20 633	0.18 627	0.25 639	0.18 451

FADE		1.19 701		0.71 686	0.76 690													17.17 740		0.51 675

Low-res two-view benchmark