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

CR-RVC	0.09 1	0.09 66	0.17 9	0.15 5	0.06 1	0.12 29	0.11 30	0.18 39	0.10 4	0.10 45	0.06 1	0.09 35	0.08 19	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

NBS	0.09 1	0.09 66	0.17 9	0.19 132	0.09 38	0.08 2	0.13 103	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 69	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.06 29

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 42	0.09 38	0.09 5	0.14 149	0.11 2	0.16 80	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.06 29

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 2	0.16 1	0.15 5	0.06 1	0.08 2	0.12 56	0.12 4	0.12 13	0.08 2	0.12 97	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
CR-Stereo	0.10 5	0.13 273	0.17 9	0.15 5	0.07 6	0.10 14	0.13 103	0.16 20	0.12 13	0.08 2	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.06 29

LACA_dic	0.10 5	0.16 411	0.18 18	0.16 16	0.07 6	0.14 53	0.11 30	0.13 10	0.11 8	0.09 16	0.08 12	0.09 35	0.08 19	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.07 211	0.06 29

DF_test	0.10 5	0.08 24	0.20 44	0.17 42	0.11 150	0.06 1	0.13 103	0.13 10	0.16 80	0.10 45	0.12 97	0.08 5	0.09 45	0.12 5	0.10 17	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.07 211	0.06 29

small-0shot	0.10 5	0.09 66	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.15 201	0.14 13	0.13 25	0.09 16	0.15 185	0.08 5	0.08 19	0.11 2	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 5	0.09 66	0.17 9	0.14 2	0.09 38	0.12 29	0.15 201	0.12 4	0.12 13	0.09 16	0.13 126	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 184	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

LACA3	0.10 5	0.11 164	0.16 1	0.15 5	0.07 6	0.16 130	0.14 149	0.14 13	0.14 42	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 6

DepthFocus	0.10 5	0.07 2	0.26 131	0.15 5	0.11 150	0.10 14	0.13 103	0.15 16	0.09 2	0.12 105	0.10 46	0.09 35	0.08 19	0.13 8	0.10 17	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.06 112	0.05 6

LACA1	0.10 5	0.13 273	0.17 9	0.16 16	0.07 6	0.16 130	0.12 56	0.16 20	0.12 13	0.09 16	0.07 4	0.09 35	0.10 94	0.14 20	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6

Pro-Stereo	0.10 5	0.07 2	0.16 1	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.13 103	0.11 2	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 233	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.08 339	0.05 4	0.06 29

BridgeDepth_RVC	0.10 5	0.09 66	0.18 18	0.13 1	0.07 6	0.16 130	0.10 12	0.21 91	0.15 64	0.10 45	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.14 20	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.05 38	0.06 112	0.05 6
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 5	0.10 109	0.24 103	0.14 2	0.10 99	0.09 5	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 67	0.12 97	0.09 35	0.09 45	0.12 5	0.11 32	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.07 54
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 5	0.09 66	0.19 29	0.18 77	0.09 38	0.13 38	0.09 4	0.17 32	0.13 25	0.10 45	0.08 12	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

GFORCE	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.21 248	0.08 27	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.10 45	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.13 8	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_4.7	0.11 17	0.14 326	0.19 29	0.21 248	0.08 27	0.15 80	0.14 149	0.21 91	0.15 64	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.05 6

F4.4	0.11 17	0.11 164	0.16 1	0.19 132	0.06 1	0.14 53	0.12 56	0.24 154	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.09 35	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

FORCE_4.6	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.18 77	0.06 1	0.16 130	0.13 103	0.24 154	0.14 42	0.08 2	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.13 8	0.09 7	0.08 308	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

F5.5	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.13 8	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

F8.5	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 42	0.09 16	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_9	0.11 17	0.12 221	0.19 29	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.14 42	0.09 16	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.04 1

FORCE_8	0.11 17	0.12 221	0.18 18	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.15 64	0.10 45	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.04 1

F7	0.11 17	0.12 221	0.17 9	0.19 132	0.07 6	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.08 1	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.05 6

FORCE_4.5	0.11 17	0.11 164	0.18 18	0.19 132	0.06 1	0.13 38	0.13 103	0.25 180	0.14 42	0.08 2	0.10 46	0.08 5	0.11 149	0.16 68	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.05 6

FORCE_4	0.11 17	0.10 109	0.18 18	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.13 103	0.21 91	0.13 25	0.09 16	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.17 92	0.09 7	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

FORCE_5	0.11 17	0.12 221	0.18 18	0.20 193	0.07 6	0.13 38	0.11 30	0.22 109	0.12 13	0.08 2	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.05 6

FORCE_6	0.11 17	0.15 366	0.19 29	0.19 132	0.07 6	0.15 80	0.12 56	0.23 128	0.13 25	0.09 16	0.10 46	0.09 35	0.09 45	0.16 68	0.09 7	0.06 48	0.04 1	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.05 6

VeloStereo	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.16 16	0.12 210	0.09 5	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.16 68	0.12 63	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

flow	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.16 16	0.12 210	0.09 5	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 105	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.18 114	0.12 63	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

anonymous	0.11 17	0.10 109	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.08 2	0.13 103	0.16 20	0.17 93	0.12 105	0.14 164	0.09 35	0.07 4	0.14 20	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.06 29

depth_test_26	0.11 17	0.08 24	0.22 82	0.16 16	0.09 38	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.16 80	0.12 105	0.16 200	0.11 111	0.08 19	0.14 20	0.10 17	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

derf	0.11 17	0.07 2	0.21 62	0.18 77	0.11 150	0.11 21	0.11 30	0.17 32	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.06 48	0.07 217	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.13 385

mm2	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

mm1	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.10 14	0.12 56	0.15 16	0.14 42	0.08 2	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

PointNet	0.11 17	0.08 24	0.19 29	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.18 39	0.16 80	0.09 16	0.11 69	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.13 130	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.12 348

GeoVLM	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

Test_v1	0.11 17	0.08 24	0.17 9	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.23 128	0.17 93	0.10 45	0.10 46	0.08 5	0.08 19	0.15 38	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.07 54

MonSter++	0.11 17	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.13 385

BridgeDepth	0.11 17	0.11 164	0.22 82	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.12 56	0.18 39	0.13 25	0.08 2	0.09 18	0.14 222	0.14 282	0.15 38	0.11 32	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.05 6
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 17	0.09 66	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.07 4	0.08 5	0.08 19	0.17 92	0.11 32	0.06 48	0.08 285	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

LG-Stereo_L1	0.11 17	0.09 66	0.22 82	0.18 77	0.10 99	0.12 29	0.13 103	0.18 39	0.12 13	0.09 16	0.07 4	0.08 5	0.07 4	0.18 114	0.11 32	0.06 48	0.10 383	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo_test3	0.11 17	0.08 24	0.22 82	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.11 30	0.18 39	0.13 25	0.11 67	0.07 4	0.10 67	0.08 19	0.14 20	0.12 63	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.08 100

MLG-Stereo_test1	0.11 17	0.09 66	0.26 131	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.11 30	0.17 32	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 67	0.07 4	0.17 92	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

MLG-Stereo	0.11 17	0.08 24	0.26 131	0.19 132	0.09 38	0.15 80	0.11 30	0.18 39	0.13 25	0.09 16	0.06 1	0.10 67	0.08 19	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.07 54

DEFOM-Stereo	0.11 17	0.10 109	0.21 62	0.18 77	0.09 38	0.21 313	0.14 149	0.14 13	0.17 93	0.11 67	0.10 46	0.09 35	0.08 19	0.21 201	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.06 29

over v1	0.12 48	0.17 448	0.23 92	0.19 132	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.14 282	0.18 114	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

over-8	0.12 48	0.17 448	0.25 115	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.11 8	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.18 114	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

over-9	0.12 48	0.18 475	0.27 148	0.20 193	0.07 6	0.15 80	0.10 12	0.21 91	0.12 13	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

qqai	0.12 48	0.08 24	0.22 82	0.18 77	0.12 210	0.11 21	0.12 56	0.17 32	0.16 80	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.09 45	0.16 68	0.12 63	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.20 540

MGA	0.12 48	0.08 24	0.26 131	0.16 16	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.18 39	0.13 25	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.07 4	0.20 174	0.12 63	0.07 143	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.09 156

CAR	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 59	0.13 25	0.12 105	0.10 46	0.08 5	0.07 4	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.10 232

MSE-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.14 53	0.10 12	0.19 59	0.13 25	0.11 67	0.10 46	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.12 63	0.06 48	0.16 541	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.10 232

LiteMatch*	0.12 48	0.07 2	0.26 131	0.16 16	0.11 150	0.13 38	0.13 103	0.19 59	0.15 64	0.10 45	0.09 18	0.09 35	0.11 149	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.14 431

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 48	0.10 109	0.23 92	0.19 132	0.10 99	0.15 80	0.16 260	0.24 154	0.17 93	0.11 67	0.16 200	0.09 35	0.11 149	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.17 490

LACA2	0.12 48	0.17 448	0.32 198	0.16 16	0.08 27	0.16 130	0.13 103	0.18 39	0.15 64	0.09 16	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.10 17	0.07 143	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.05 6

DispViT+	0.12 48	0.08 24	0.21 62	0.16 16	0.16 445	0.10 14	0.12 56	0.27 216	0.24 249	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 6

HiDET	0.12 48	0.07 2	0.20 44	0.15 5	0.09 38	0.14 53	0.12 56	0.20 69	0.16 80	0.10 45	0.10 46	0.11 111	0.09 45	0.19 139	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

LCMNet	0.12 48	0.08 24	0.20 44	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.19 59	0.20 166	0.10 45	0.11 69	0.11 111	0.10 94	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.11 421	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.14 431

CSFM-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.17 9	0.16 16	0.08 27	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.13 25	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.11 149	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.12 452	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.12 348

Wavelet-MonSter	0.12 48	0.08 24	0.25 115	0.18 77	0.10 99	0.13 38	0.12 56	0.16 20	0.14 42	0.11 67	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.15 231	0.05 1	0.16 541	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

asd	0.12 48	0.10 109	0.23 92	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.14 42	0.13 148	0.12 97	0.09 35	0.11 149	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.09 156

3.75w	0.12 48	0.10 109	0.21 62	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.15 64	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.10 94	0.18 114	0.12 63	0.05 1	0.14 494	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

3.5w_stereo	0.12 48	0.11 164	0.21 62	0.17 42	0.09 38	0.17 174	0.09 4	0.23 128	0.17 93	0.14 177	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.22 233	0.13 130	0.05 1	0.11 421	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 100

IGEV	0.12 48	0.07 2	0.19 29	0.16 16	0.11 150	0.16 130	0.13 103	0.22 109	0.17 93	0.12 105	0.15 185	0.09 35	0.07 4	0.16 68	0.12 63	0.06 48	0.10 383	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.08 100

MLG-Stereo_test2	0.12 48	0.09 66	0.29 162	0.21 248	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 32	0.12 13	0.11 67	0.08 12	0.11 111	0.06 1	0.16 68	0.11 32	0.08 308	0.13 474	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.09 156

LG-G_1	0.12 48	0.08 24	0.28 155	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 69	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 32	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

LG-G	0.12 48	0.08 24	0.28 155	0.20 193	0.09 38	0.21 313	0.09 4	0.20 69	0.12 13	0.11 67	0.10 46	0.11 111	0.10 94	0.22 233	0.11 32	0.07 143	0.09 334	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

SGD-Stereo	0.12 48	0.08 24	0.18 18	0.17 42	0.07 6	0.17 174	0.13 103	0.19 59	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.19 139	0.12 63	0.08 308	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.05 6

GCAP-Stereo-w-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 255	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.14 431

Last	0.13 71	0.08 24	0.23 92	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.13 103	0.18 39	0.18 116	0.10 45	0.11 69	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.23 580

rgla	0.13 71	0.13 273	0.30 172	0.19 132	0.12 210	0.16 130	0.11 30	0.17 32	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.06 48	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.06 112	0.13 385

416test1013	0.13 71	0.12 221	0.31 183	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.11 30	0.16 20	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.10 94	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.17 572	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.13 385

416test	0.13 71	0.12 221	0.30 172	0.19 132	0.13 277	0.16 130	0.11 30	0.16 20	0.14 42	0.12 105	0.09 18	0.08 5	0.10 94	0.18 114	0.12 63	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.13 385

test410_97500	0.13 71	0.10 109	0.33 208	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.18 39	0.14 42	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

test410	0.13 71	0.10 109	0.34 214	0.19 132	0.13 277	0.17 174	0.09 4	0.19 59	0.15 64	0.11 67	0.09 18	0.09 35	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

over-6	0.13 71	0.18 475	0.30 172	0.19 132	0.07 6	0.16 130	0.11 30	0.28 232	0.17 93	0.10 45	0.10 46	0.10 67	0.13 250	0.20 174	0.11 32	0.08 308	0.05 13	0.05 1	0.04 1	0.06 112	0.06 29

Anonymus	0.13 71	0.08 24	0.20 44	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.21 91	0.17 93	0.11 67	0.09 18	0.14 222	0.12 200	0.18 114	0.15 231	0.08 308	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

PhaseNet	0.13 71	0.10 109	0.23 92	0.19 132	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.16 261	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

MCSU-Stereo	0.13 71	0.08 24	0.24 103	0.17 42	0.11 150	0.17 174	0.15 201	0.17 32	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.12 155	0.08 19	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.20 625	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.19 518

monster-pro	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 681	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

TS12	0.13 71	0.09 66	0.21 62	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.15 205	0.19 255	0.12 155	0.13 250	0.18 114	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.06 29

LWStereo	0.13 71	0.13 273	0.40 271	0.20 193	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.22 109	0.16 80	0.11 67	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.21 201	0.10 17	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.13 385

FCBStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 255	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 59	0.14 42	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

PSGStereo	0.13 71	0.15 366	0.39 255	0.20 193	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.19 59	0.14 42	0.12 105	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.15 38	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.12 348

CHEStereo	0.13 71	0.14 326	0.32 198	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.14 149	0.20 69	0.16 80	0.13 148	0.16 200	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.07 54

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 71	0.14 326	0.39 255	0.20 193	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.20 166	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.11 149	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.14 431

ATMStereo	0.13 71	0.12 221	0.32 198	0.23 385	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.25 180	0.20 166	0.13 148	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.12 348

ACMStereo	0.13 71	0.13 273	0.33 208	0.21 248	0.09 38	0.13 38	0.13 103	0.26 199	0.23 229	0.12 105	0.15 185	0.09 35	0.14 282	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.11 287

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 71	0.11 164	0.28 155	0.21 248	0.13 277	0.20 282	0.16 260	0.23 128	0.18 116	0.12 105	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 71	0.09 66	0.23 92	0.19 132	0.14 328	0.20 282	0.16 260	0.25 180	0.19 150	0.12 105	0.15 185	0.14 222	0.13 250	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.04 1	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.13 385

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.20 193	0.12 210	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.17 220	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.11 32	0.05 1	0.06 117	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.22 568

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 71	0.10 109	0.26 131	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.21 286	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 71	0.10 109	0.26 131	0.19 132	0.10 99	0.13 38	0.16 260	0.26 199	0.22 211	0.12 105	0.16 200	0.09 35	0.11 149	0.14 20	0.11 32	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.26 624

PSi22a	0.13 71	0.07 2	0.16 1	0.21 248	0.18 511	0.09 5	0.11 30	0.15 16	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 19	0.15 38	0.12 63	0.07 143	0.22 650	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.52 741

LiteMatch	0.13 71	0.15 366	0.19 29	0.20 193	0.10 99	0.15 80	0.17 305	0.18 39	0.14 42	0.10 45	0.09 18	0.11 111	0.22 440	0.16 68	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

gcap_with_dpt	0.13 71	0.10 109	0.27 148	0.18 77	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.26 199	0.21 197	0.16 224	0.21 286	0.09 35	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

VIP-Stereo	0.13 71	0.15 366	0.31 183	0.18 77	0.12 210	0.24 396	0.12 56	0.20 69	0.20 166	0.10 45	0.13 126	0.11 111	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.06 48	0.11 421	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.08 100

MonStereo	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 681	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Monster-pub-eth3d	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.19 139	0.13 130	0.05 1	0.24 681	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

Monster-pub-mixall	0.13 71	0.07 2	0.20 44	0.17 42	0.08 27	0.11 21	0.09 4	0.21 91	0.13 25	0.12 105	0.11 69	0.08 5	0.08 19	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.35 749	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

AdaDepth	0.13 71	0.10 109	0.32 198	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.16 20	0.16 80	0.10 45	0.10 46	0.10 67	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.11 421	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.11 287

asda	0.13 71	0.11 164	0.24 103	0.18 77	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.25 180	0.17 93	0.12 105	0.11 69	0.08 5	0.11 149	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.11 287

qwe	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.17 42	0.11 150	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.09 156

2.25w	0.13 71	0.10 109	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.09 35	0.10 94	0.23 258	0.15 231	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.12 348

4.25_new	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5w_new	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4.5_new	0.13 71	0.12 221	0.24 103	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 93	0.13 148	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.5w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.24 103	0.17 42	0.10 99	0.14 53	0.12 56	0.22 109	0.17 93	0.13 148	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.06 112	0.09 156

4.25w-stereo	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.17 174	0.12 56	0.22 109	0.15 64	0.13 148	0.13 126	0.09 35	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.11 287

4w-stereo	0.13 71	0.11 164	0.31 183	0.17 42	0.10 99	0.15 80	0.10 12	0.20 69	0.14 42	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.12 200	0.23 258	0.13 130	0.05 1	0.18 589	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.15 451

2.5w	0.13 71	0.10 109	0.23 92	0.18 77	0.09 38	0.15 80	0.15 201	0.21 91	0.16 80	0.12 105	0.13 126	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.12 348

2.75w_new	0.13 71	0.10 109	0.25 115	0.16 16	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.13 126	0.08 5	0.11 149	0.22 233	0.15 231	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.07 241	0.05 4	0.10 232

3.25w_new	0.13 71	0.09 66	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 116	0.15 205	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

3.25w	0.13 71	0.09 66	0.24 103	0.17 42	0.09 38	0.18 211	0.10 12	0.23 128	0.18 116	0.15 205	0.13 126	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.17 572	0.05 1	0.06 127	0.04 1	0.11 287

2w_stereo	0.13 71	0.11 164	0.21 62	0.18 77	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.15 205	0.14 164	0.08 5	0.11 149	0.15 38	0.13 130	0.05 1	0.12 452	0.05 1	0.05 38	0.05 4	0.08 100

1w_stereo	0.13 71	0.09 66	0.17 9	0.19 132	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.27 216	0.22 211	0.14 177	0.16 200	0.08 5	0.12 200	0.19 139	0.14 184	0.05 1	0.10 383	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 156

monsterstereo	0.13 71	0.10 109	0.20 44	0.19 132	0.12 210	0.14 53	0.12 56	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.16 200	0.08 5	0.09 45	0.22 233	0.14 184	0.05 1	0.16 541	0.06 60	0.09 451	0.06 112	0.07 54

monsters	0.13 71	0.10 109	0.20 44	0.18 77	0.13 277	0.15 80	0.11 30	0.24 154	0.16 80	0.15 205	0.13 126	0.08 5	0.09 45	0.23 258	0.12 63	0.06 48	0.15 525	0.05 1	0.08 339	0.05 4	0.09 156

111111	0.13 71	0.08 24	0.20 44	0.20 193	0.13 277	0.13 38	0.10 12	0.23 128	0.17 93	0.11 67	0.13 126	0.12 155	0.08 19	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.16 541	0.06 60	0.04 1	0.08 293	0.16 468

S2M2_L	0.13 71	0.12 221	0.26 131	0.17 42	0.12 210	0.12 29	0.07 1	0.18 39	0.21 197	0.12 105	0.15 185	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.15 231	0.13 606	0.09 334	0.09 405	0.10 517	0.11 521	0.09 156
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 71	0.15 366	0.21 62	0.27 575	0.09 38	0.15 80	0.13 103	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.11 69	0.10 67	0.13 250	0.22 233	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

FoundationStereo	0.13 71	0.08 24	0.18 18	0.29 623	0.30 696	0.12 29	0.13 103	0.12 4	0.18 116	0.09 16	0.08 12	0.10 67	0.08 19	0.14 20	0.11 32	0.07 143	0.31 733	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.06 29

MonSter	0.13 71	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 681	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

E$^{3}$Stereo	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.22 568

LLLLL	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.16 445	0.15 80	0.13 103	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.22 568

100	0.14 126	0.08 24	0.21 62	0.25 493	0.14 328	0.11 21	0.13 103	0.18 39	0.18 116	0.11 67	0.13 126	0.14 222	0.10 94	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.15 525	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.25 608

300	0.14 126	0.08 24	0.22 82	0.23 385	0.21 595	0.13 38	0.13 103	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.12 452	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.30 657

DDDD	0.14 126	0.08 24	0.23 92	0.23 385	0.20 575	0.13 38	0.13 103	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.11 69	0.15 245	0.11 149	0.21 201	0.15 231	0.08 308	0.16 541	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.28 641

TT111	0.14 126	0.08 24	0.23 92	0.17 42	0.20 575	0.14 53	0.12 56	0.20 69	0.16 80	0.11 67	0.10 46	0.12 155	0.11 149	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.29 651

SCION-M(vits-remse)	0.14 126	0.09 66	0.45 318	0.28 603	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.10 492	0.08 285	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

GELT-Stereo	0.14 126	0.11 164	0.24 103	0.20 193	0.14 328	0.14 53	0.16 260	0.35 341	0.25 276	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.17 92	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.05 4	0.08 100

FAST (zero-shot)	0.14 126	0.10 109	0.22 82	0.24 444	0.26 666	0.14 53	0.15 201	0.24 154	0.16 80	0.11 67	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.10 492	0.09 334	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.09 156

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 126	0.16 411	0.31 183	0.22 319	0.14 328	0.15 80	0.13 103	0.18 39	0.17 93	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.10 232

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 126	0.15 366	0.35 226	0.21 248	0.09 38	0.19 239	0.10 12	0.19 59	0.21 197	0.14 177	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.15 38	0.12 63	0.08 308	0.07 217	0.11 550	0.09 451	0.10 461	0.13 385

testmc14	0.14 126	0.08 24	0.29 162	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.14 149	0.16 20	0.13 25	0.11 67	0.14 164	0.11 111	0.08 19	0.20 174	0.12 63	0.06 48	0.24 681	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.32 669

bcnet-new	0.14 126	0.15 366	0.54 465	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.12 56	0.21 91	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.10 17	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.15 451

CR7Stereo	0.14 126	0.15 366	0.43 300	0.20 193	0.13 277	0.16 130	0.14 149	0.21 91	0.15 64	0.11 67	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.13 8	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.33 678

ARStereo	0.14 126	0.17 448	0.45 318	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.11 32	0.05 1	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.12 348

ARStereo-new	0.14 126	0.16 411	0.39 255	0.19 132	0.09 38	0.14 53	0.15 201	0.22 109	0.19 150	0.12 105	0.15 185	0.11 111	0.13 250	0.14 20	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.18 497

RMAStereo	0.14 126	0.15 366	0.37 240	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.13 148	0.13 126	0.11 111	0.12 200	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.10 232

KABStereo	0.14 126	0.14 326	0.34 214	0.21 248	0.10 99	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.13 250	0.18 114	0.12 63	0.05 1	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.11 287

KMOStereo	0.14 126	0.13 273	0.39 255	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.15 201	0.25 180	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.10 67	0.16 326	0.19 139	0.11 32	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.13 385

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 126	0.09 66	0.38 245	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.31 663

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 126	0.10 109	0.25 115	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 126	0.10 109	0.27 148	0.18 77	0.14 328	0.19 239	0.15 201	0.25 180	0.22 211	0.16 224	0.22 300	0.10 67	0.09 45	0.15 38	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.10 232

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 126	0.12 221	0.42 292	0.18 77	0.12 210	0.17 174	0.14 149	0.24 154	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.19 518

PipStereo	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.23 385	0.21 595	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.13 25	0.08 2	0.07 4	0.13 187	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.07 143	0.23 663	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 734

PSi22b	0.14 126	0.07 2	0.16 1	0.22 319	0.22 614	0.09 5	0.11 30	0.16 20	0.12 13	0.08 2	0.07 4	0.14 222	0.09 45	0.14 20	0.11 32	0.07 143	0.22 650	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 734

Foundation-i32	0.14 126	0.07 2	0.18 18	0.24 444	0.22 614	0.10 14	0.12 56	0.15 16	0.13 25	0.08 2	0.07 4	0.12 155	0.08 19	0.17 92	0.13 130	0.07 143	0.29 727	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 727

VMStereo-Base	0.14 126	0.09 66	0.29 162	0.16 16	0.09 38	0.18 211	0.12 56	0.24 154	0.25 276	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.08 100

BStereo	0.14 126	0.10 109	0.46 337	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.25 180	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.09 156

NLSM3	0.14 126	0.12 221	0.25 115	0.21 248	0.13 277	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.12 105	0.15 185	0.12 155	0.13 250	0.17 92	0.15 231	0.05 1	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.05 4	0.08 100

3w_stereo	0.14 126	0.11 164	0.31 183	0.19 132	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.28 232	0.20 166	0.13 148	0.12 97	0.08 5	0.12 200	0.19 139	0.12 63	0.05 1	0.19 603	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.10 232

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.27 148	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.17 248	0.20 266	0.18 292	0.11 149	0.16 68	0.17 300	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.09 156

LG-Stereo	0.14 126	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.11 150	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.19 150	0.12 105	0.18 240	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.14 184	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.07 54

castereo++	0.14 126	0.13 273	0.25 115	0.19 132	0.10 99	0.27 445	0.13 103	0.24 154	0.26 294	0.11 67	0.13 126	0.16 261	0.10 94	0.18 114	0.11 32	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.07 54

castereo	0.14 126	0.11 164	0.22 82	0.19 132	0.10 99	0.20 282	0.19 413	0.32 305	0.28 324	0.13 148	0.18 240	0.16 261	0.16 326	0.16 68	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

fffft	0.14 126	0.12 221	0.30 172	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.18 366	0.23 128	0.17 93	0.14 177	0.11 69	0.13 187	0.10 94	0.24 274	0.18 332	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 126	0.15 366	0.29 162	0.19 132	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.21 91	0.21 197	0.15 205	0.13 126	0.12 155	0.11 149	0.25 299	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.08 100

RAStereo	0.14 126	0.15 366	0.40 271	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.18 366	0.25 180	0.24 249	0.13 148	0.17 220	0.11 111	0.09 45	0.15 38	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.05 6

IGEV-Stereo+	0.14 126	0.08 24	0.26 131	0.18 77	0.14 328	0.09 5	0.10 12	0.16 20	0.17 93	0.14 177	0.08 12	0.10 67	0.10 94	0.22 233	0.14 184	0.07 143	0.15 525	0.06 60	0.06 127	0.16 628	0.29 651

RSM++	0.14 126	0.11 164	0.25 115	0.32 664	0.17 481	0.17 174	0.15 201	0.23 128	0.21 197	0.12 105	0.12 97	0.14 222	0.09 45	0.21 201	0.13 130	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

RSM	0.14 126	0.11 164	0.25 115	0.29 623	0.16 445	0.16 130	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.13 148	0.13 126	0.15 245	0.09 45	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

gcap-zeroshot	0.14 126	0.10 109	0.28 155	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

test_for_model	0.14 126	0.10 109	0.25 115	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

trnet	0.14 126	0.09 66	0.26 131	0.15 5	0.07 6	0.21 313	0.12 56	0.25 180	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.15 245	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.06 29

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 126	0.09 66	0.37 240	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.14 149	0.20 69	0.18 116	0.12 105	0.14 164	0.11 111	0.12 200	0.13 8	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.31 663

testlalala	0.14 126	0.10 109	0.28 155	0.18 77	0.15 401	0.19 239	0.15 201	0.27 216	0.23 229	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.09 45	0.14 20	0.12 63	0.06 48	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.09 156

LoS_RVC	0.14 126	0.11 164	0.32 198	0.18 77	0.16 445	0.20 282	0.18 366	0.21 91	0.18 116	0.14 177	0.20 266	0.12 155	0.17 352	0.17 92	0.14 184	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.14 431

CES	0.14 126	0.08 24	0.24 103	0.17 42	0.23 630	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.19 139	0.12 63	0.07 143	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.08 293	0.20 540

CREStereo	0.14 126	0.09 66	0.27 148	0.14 2	0.08 27	0.22 346	0.15 201	0.26 199	0.26 294	0.16 224	0.21 286	0.14 222	0.13 250	0.19 139	0.14 184	0.09 417	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.06 29
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
LLL	0.15 174	0.08 24	0.21 62	0.24 444	0.20 575	0.16 130	0.15 201	0.20 69	0.19 150	0.12 105	0.12 97	0.12 155	0.10 94	0.29 386	0.15 231	0.06 48	0.21 636	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.28 641

LGCAT	0.15 174	0.07 2	0.19 29	0.15 5	0.09 38	0.13 38	0.12 56	0.13 10	0.10 4	0.13 148	0.09 18	0.11 111	0.10 94	0.31 420	0.14 184	0.23 710	0.24 681	0.05 1	0.06 127	0.05 4	0.41 711

canet-new	0.15 174	0.14 326	0.49 377	0.21 248	0.11 150	0.15 80	0.14 149	0.24 154	0.17 93	0.10 45	0.12 97	0.10 67	0.12 200	0.21 201	0.10 17	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.32 669

BARStereo	0.15 174	0.18 475	0.43 300	0.21 248	0.10 99	0.16 130	0.15 201	0.22 109	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.09 35	0.13 250	0.18 114	0.11 32	0.06 48	0.05 13	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.23 580

MUNStereo	0.15 174	0.16 411	0.50 398	0.20 193	0.10 99	0.16 130	0.14 149	0.20 69	0.15 64	0.13 148	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.12 63	0.06 48	0.08 285	0.06 60	0.07 241	0.07 211	0.18 497

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 174	0.13 273	0.41 282	0.20 193	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.22 109	0.17 93	0.12 105	0.13 126	0.10 67	0.10 94	0.16 68	0.13 130	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.43 720

TOTStereo	0.15 174	0.15 366	0.44 312	0.22 319	0.11 150	0.15 80	0.13 103	0.24 154	0.19 150	0.12 105	0.14 164	0.12 155	0.12 200	0.17 92	0.11 32	0.05 1	0.08 285	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.27 632

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 174	0.23 566	0.58 514	0.17 42	0.12 210	0.15 80	0.14 149	0.25 180	0.18 116	0.11 67	0.14 164	0.12 155	0.10 94	0.15 38	0.11 32	0.06 48	0.06 117	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.22 568

Foundation-i1c-attn	0.15 174	0.07 2	0.20 44	0.18 77	0.11 150	0.15 80	0.15 201	0.26 199	0.29 347	0.15 205	0.16 200	0.17 277	0.14 282	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.22 650	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.26 624

Foundation-i1b	0.15 174	0.08 24	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.16 130	0.16 260	0.27 216	0.29 347	0.15 205	0.15 185	0.18 292	0.12 200	0.18 114	0.14 184	0.07 143	0.23 663	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.21 553

Selective-IGEV-i32	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 664	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.19 150	0.13 148	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

Replicate-Monster	0.15 174	0.12 221	0.40 271	0.17 42	0.10 99	0.17 174	0.10 12	0.24 154	0.20 166	0.12 105	0.10 46	0.10 67	0.10 94	0.28 363	0.12 63	0.06 48	0.31 733	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.21 553

FlowAnything_test	0.15 174	0.12 221	0.23 92	0.21 248	0.12 210	0.18 211	0.16 260	0.25 180	0.17 93	0.15 205	0.13 126	0.15 245	0.14 282	0.19 139	0.17 300	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.12 597	0.08 293	0.10 232

water-stereo	0.15 174	0.11 164	0.32 198	0.19 132	0.10 99	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.20 166	0.18 272	0.23 315	0.16 261	0.16 326	0.14 20	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

depthmonostereo	0.15 174	0.12 221	0.34 214	0.19 132	0.09 38	0.20 282	0.15 201	0.28 232	0.24 249	0.16 224	0.18 240	0.16 261	0.18 388	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.06 127	0.05 4	0.08 100

DVStereo	0.15 174	0.09 66	0.26 131	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.14 149	0.24 154	0.22 211	0.22 325	0.21 286	0.16 261	0.15 304	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.06 60	0.06 127	0.05 4	0.08 100

tt45	0.15 174	0.14 326	0.29 162	0.19 132	0.11 150	0.23 371	0.18 366	0.23 128	0.18 116	0.16 224	0.13 126	0.14 222	0.10 94	0.31 420	0.15 231	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.08 100

999	0.15 174	0.13 273	0.30 172	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.25 180	0.20 166	0.14 177	0.16 200	0.14 222	0.11 149	0.36 474	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

mms	0.15 174	0.14 326	0.25 115	0.20 193	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.21 91	0.19 150	0.14 177	0.18 240	0.14 222	0.09 45	0.26 321	0.15 231	0.06 48	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.19 518

ours_stereo	0.15 174	0.14 326	0.29 162	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.18 366	0.21 91	0.20 166	0.13 148	0.18 240	0.14 222	0.10 94	0.24 274	0.15 231	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.13 385

fffy	0.15 174	0.14 326	0.31 183	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.18 366	0.24 154	0.19 150	0.13 148	0.17 220	0.15 245	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.06 48	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.15 451

WCG-NET	0.15 174	0.12 221	0.31 183	0.18 77	0.09 38	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.29 347	0.18 272	0.22 300	0.15 245	0.12 200	0.19 139	0.13 130	0.06 48	0.12 452	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.06 29

IGEV-Stereo++	0.15 174	0.09 66	0.27 148	0.21 248	0.13 277	0.14 53	0.11 30	0.23 128	0.19 150	0.15 205	0.14 164	0.11 111	0.11 149	0.19 139	0.12 63	0.06 48	0.21 636	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.28 641

Pointernet	0.15 174	0.08 24	0.35 226	0.19 132	0.12 210	0.20 282	0.12 56	0.34 332	0.25 276	0.15 205	0.16 200	0.13 187	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.08 100

MGS-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.38 245	0.19 132	0.11 150	0.18 211	0.17 305	0.21 91	0.23 229	0.14 177	0.24 326	0.16 261	0.10 94	0.19 139	0.13 130	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.07 54

MaDis-Stereo	0.15 174	0.17 448	0.39 255	0.19 132	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.26 199	0.22 211	0.13 148	0.15 185	0.14 222	0.11 149	0.17 92	0.17 300	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.06 29

UniTT-Stereo	0.15 174	0.12 221	0.45 318	0.21 248	0.14 328	0.17 174	0.13 103	0.20 69	0.19 150	0.16 224	0.20 266	0.10 67	0.11 149	0.18 114	0.17 300	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.07 54

CASnet	0.15 174	0.13 273	0.30 172	0.22 319	0.08 27	0.15 80	0.14 149	0.28 232	0.26 294	0.23 337	0.20 266	0.15 245	0.11 149	0.18 114	0.13 130	0.07 143	0.05 13	0.11 550	0.09 451	0.08 293	0.05 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 174	0.09 66	0.34 214	0.17 42	0.09 38	0.22 346	0.14 149	0.27 216	0.27 313	0.15 205	0.18 240	0.19 306	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.06 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 174	0.10 109	0.34 214	0.32 664	0.19 546	0.16 130	0.14 149	0.29 253	0.20 166	0.13 148	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.11 287

GLC_STEREO	0.15 174	0.11 164	0.31 183	0.22 319	0.09 38	0.17 174	0.15 201	0.24 154	0.28 324	0.17 248	0.20 266	0.17 277	0.11 149	0.24 274	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

CroCo-Stereo	0.15 174	0.16 411	0.34 214	0.25 493	0.12 210	0.11 21	0.18 366	0.35 341	0.24 249	0.13 148	0.13 126	0.18 292	0.12 200	0.15 38	0.13 130	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.06 29
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
low	0.16 206	0.08 24	0.28 155	0.23 385	0.21 595	0.17 174	0.15 201	0.28 232	0.20 166	0.11 67	0.12 97	0.13 187	0.10 94	0.27 337	0.14 184	0.07 143	0.23 663	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.23 580

quiztm	0.16 206	0.19 495	0.37 240	0.22 319	0.15 401	0.17 174	0.17 305	0.36 358	0.24 249	0.18 272	0.21 286	0.14 222	0.10 94	0.17 92	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.07 54

DF	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.31 655	0.16 445	0.17 174	0.15 201	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.23 315	0.19 306	0.11 149	0.24 274	0.16 269	0.08 308	0.23 663	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.09 156

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 206	0.20 511	0.79 615	0.19 132	0.12 210	0.12 29	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.11 67	0.12 97	0.10 67	0.10 94	0.13 8	0.11 32	0.06 48	0.07 217	0.06 60	0.07 241	0.05 4	0.18 497

RT-Monster	0.16 206	0.09 66	0.25 115	0.18 77	0.14 328	0.20 282	0.12 56	0.31 296	0.33 410	0.25 360	0.22 300	0.17 277	0.13 250	0.19 139	0.15 231	0.07 143	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.10 232

Foundation-i1a	0.16 206	0.08 24	0.20 44	0.18 77	0.11 150	0.18 211	0.16 260	0.26 199	0.30 365	0.17 248	0.16 200	0.19 306	0.13 250	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.21 636	0.06 60	0.04 1	0.05 4	0.26 624

Foundation-i1	0.16 206	0.08 24	0.21 62	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.15 201	0.33 325	0.32 391	0.16 224	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.23 663	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.16 468

Anonymus123	0.16 206	0.10 109	0.46 337	0.18 77	0.11 150	0.41 626	0.15 201	0.30 273	0.23 229	0.12 105	0.11 69	0.12 155	0.09 45	0.17 92	0.17 300	0.05 1	0.07 217	0.06 60	0.08 339	0.05 4	0.09 156

DDF-Stereo	0.16 206	0.08 24	0.30 172	0.21 248	0.20 575	0.12 29	0.14 149	0.20 69	0.19 150	0.11 67	0.10 46	0.13 187	0.12 200	0.24 274	0.20 396	0.09 417	0.18 589	0.07 183	0.06 127	0.20 683	0.19 518

GIP-stereo	0.16 206	0.12 221	0.25 115	0.24 444	0.22 614	0.15 80	0.14 149	0.32 305	0.21 197	0.11 67	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.20 174	0.13 130	0.07 143	0.13 474	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.32 669

rvit_stereo_0081	0.16 206	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

rvit_stereo_0082	0.16 206	0.13 273	0.30 172	0.21 248	0.12 210	0.17 174	0.17 305	0.24 154	0.34 423	0.17 248	0.19 255	0.18 292	0.15 304	0.20 174	0.17 300	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.07 54

rvit_stereo_0080	0.16 206	0.17 448	0.35 226	0.19 132	0.13 277	0.14 53	0.20 454	0.29 253	0.26 294	0.16 224	0.17 220	0.19 306	0.14 282	0.19 139	0.16 269	0.11 541	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.08 100

AIO-Stereo	0.16 206	0.12 221	0.29 162	0.30 637	0.20 575	0.16 130	0.14 149	0.28 232	0.22 211	0.14 177	0.15 185	0.13 187	0.08 19	0.20 174	0.15 231	0.06 48	0.16 541	0.07 183	0.08 339	0.06 112	0.24 596

WCG-NET（raft）	0.16 206	0.14 326	0.32 198	0.18 77	0.09 38	0.19 239	0.16 260	0.24 154	0.27 313	0.19 279	0.19 255	0.20 329	0.12 200	0.22 233	0.13 130	0.06 48	0.17 572	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

whm_eth	0.16 206	0.17 448	0.35 226	0.19 132	0.13 277	0.14 53	0.20 454	0.29 253	0.26 294	0.16 224	0.17 220	0.19 306	0.14 282	0.19 139	0.16 269	0.11 541	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.08 100

CAS	0.16 206	0.07 2	0.29 162	0.42 729	0.17 481	0.20 282	0.18 366	0.23 128	0.20 166	0.15 205	0.19 255	0.11 111	0.10 94	0.15 38	0.14 184	0.31 743	0.04 1	0.06 60	0.04 1	0.06 112	0.16 468

ProNet	0.16 206	0.13 273	0.36 234	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.19 413	0.29 253	0.23 229	0.14 177	0.13 126	0.13 187	0.12 200	0.25 299	0.13 130	0.06 48	0.09 334	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.22 568

CroCo-Stereo Lap2	0.16 206	0.18 475	0.39 255	0.26 537	0.18 511	0.11 21	0.19 413	0.30 273	0.22 211	0.13 148	0.16 200	0.15 245	0.11 149	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.07 54

CREStereo++_RVC	0.16 206	0.09 66	0.42 292	0.17 42	0.11 150	0.18 211	0.13 103	0.23 128	0.31 377	0.21 304	0.31 408	0.13 187	0.11 149	0.17 92	0.16 269	0.07 143	0.04 1	0.06 60	0.15 661	0.06 112	0.05 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 206	0.11 164	0.43 300	0.16 16	0.08 27	0.25 417	0.14 149	0.23 128	0.29 347	0.25 360	0.30 395	0.16 261	0.12 200	0.18 114	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.08 100

XX-TBD	0.16 206	0.21 526	0.43 300	0.22 319	0.10 99	0.23 371	0.15 201	0.23 128	0.28 324	0.22 325	0.26 346	0.14 222	0.12 200	0.16 68	0.14 184	0.08 308	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.06 29

PMTNet	0.16 206	0.09 66	0.31 183	0.15 5	0.09 38	0.23 371	0.15 201	0.26 199	0.24 249	0.17 248	0.21 286	0.16 261	0.14 282	0.23 258	0.14 184	0.29 739	0.05 13	0.06 60	0.04 1	0.07 211	0.07 54

SE	0.17 229	0.22 546	0.32 198	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.16 260	0.30 273	0.21 197	0.20 294	0.28 370	0.15 245	0.17 352	0.17 92	0.17 300	0.10 492	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.12 569	0.12 348

LMStereo	0.17 229	0.14 326	0.80 620	0.21 248	0.10 99	0.14 53	0.14 149	0.23 128	0.17 93	0.10 45	0.13 126	0.10 67	0.13 250	0.19 139	0.11 32	0.05 1	0.16 541	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.26 624

PSi22	0.17 229	0.18 475	0.42 292	0.20 193	0.09 38	0.16 130	0.11 30	0.30 273	0.25 276	0.13 148	0.15 185	0.21 345	0.13 250	0.30 405	0.16 269	0.06 48	0.22 650	0.05 1	0.04 1	0.08 293	0.13 385

Zero-FE251	0.17 229	0.09 66	0.38 245	0.18 77	0.10 99	0.20 282	0.13 103	0.20 69	0.15 64	0.75 723	0.13 126	0.13 187	0.11 149	0.16 68	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.18 497

xyz-stereo-finetune	0.17 229	0.17 448	0.29 162	0.17 42	0.08 27	0.24 396	0.21 482	0.30 273	0.32 391	0.19 279	0.22 300	0.19 306	0.15 304	0.30 405	0.22 445	0.06 48	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

rvit_stereo_0083	0.17 229	0.13 273	0.29 162	0.21 248	0.13 277	0.17 174	0.17 305	0.23 128	0.36 451	0.16 224	0.22 300	0.19 306	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

rvit_stereo_0081_aga	0.17 229	0.17 448	0.40 271	0.21 248	0.14 328	0.20 282	0.17 305	0.24 154	0.26 294	0.18 272	0.21 286	0.20 329	0.14 282	0.20 174	0.15 231	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.08 100

RAFT-Stereo-weight	0.17 229	0.10 109	0.31 183	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.38 384	0.33 410	0.25 360	0.20 266	0.19 306	0.10 94	0.19 139	0.16 269	0.07 143	0.13 474	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.09 156

CAS++	0.17 229	0.13 273	0.35 226	0.18 77	0.13 277	0.17 174	0.16 260	0.42 443	0.25 276	0.19 279	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.22 233	0.12 63	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.08 339	0.10 461	0.09 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 229	0.10 109	0.33 208	0.20 193	0.11 150	0.19 239	0.17 305	0.39 406	0.36 451	0.21 304	0.25 336	0.17 277	0.17 352	0.18 114	0.15 231	0.07 143	0.14 494	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.08 100

iRaftStereo_RVC	0.17 229	0.16 411	0.35 226	0.21 248	0.11 150	0.20 282	0.17 305	0.34 332	0.25 276	0.20 294	0.25 336	0.19 306	0.12 200	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.12 452	0.10 491	0.09 451	0.09 395	0.14 431

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 109	0.41 282	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.15 201	0.34 332	0.29 347	0.23 337	0.23 315	0.27 431	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.07 54

EE1	0.18 241	0.09 66	0.43 300	0.20 193	0.12 210	0.16 130	0.13 103	0.35 341	0.25 276	0.17 248	0.15 185	0.15 245	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.08 308	0.23 663	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.30 657

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 241	0.20 511	0.45 318	0.28 603	0.26 666	0.47 661	0.12 56	0.25 180	0.20 166	0.09 16	0.11 69	0.08 5	0.07 4	0.20 174	0.13 130	0.05 1	0.24 681	0.05 1	0.09 451	0.05 4	0.13 385

GEAR-Net	0.18 241	0.10 109	0.38 245	0.30 637	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 116	0.13 148	0.16 200	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 716

monster_256*512	0.18 241	0.15 366	0.25 115	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.21 482	0.42 443	0.31 377	0.19 279	0.22 300	0.24 390	0.17 352	0.19 139	0.17 300	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.09 156

Weightmod_eth	0.18 241	0.20 511	0.34 214	0.22 319	0.17 481	0.21 313	0.18 366	0.27 216	0.20 166	0.17 248	0.26 346	0.19 306	0.17 352	0.28 363	0.17 300	0.19 693	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.10 232

NLSM1	0.18 241	0.12 221	0.21 62	0.21 248	0.18 511	0.25 417	0.17 305	0.51 553	0.43 538	0.17 248	0.21 286	0.13 187	0.15 304	0.22 233	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.07 54

FE-Mocha	0.18 241	0.11 164	0.40 271	0.26 537	0.14 328	0.19 239	0.14 149	0.36 358	0.24 249	0.24 347	0.24 326	0.23 369	0.14 282	0.27 337	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

252Zero-FE	0.18 241	0.08 24	0.28 155	0.18 77	0.10 99	0.15 80	0.11 30	0.22 109	0.22 211	0.76 726	0.11 69	0.09 35	0.08 19	0.17 92	0.15 231	0.07 143	0.51 770	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.10 232

xyz-stereo-finetune2	0.18 241	0.16 411	0.32 198	0.16 16	0.09 38	0.27 445	0.19 413	0.29 253	0.21 197	0.23 337	0.29 379	0.21 345	0.23 455	0.37 484	0.23 465	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.06 127	0.06 112	0.07 54

Reg-Stereo(zero)	0.18 241	0.08 24	0.39 255	0.19 132	0.19 546	0.24 396	0.18 366	0.29 253	0.29 347	0.24 347	0.21 286	0.24 390	0.18 388	0.22 233	0.21 427	0.07 143	0.11 421	0.06 60	0.07 241	0.06 112	0.11 287

SCV	0.18 241	0.15 366	0.37 240	0.26 537	0.20 575	0.16 130	0.16 260	0.35 341	0.23 229	0.14 177	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.12 63	0.08 308	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.26 624

tg	0.18 241	0.15 366	0.34 214	0.22 319	0.11 150	0.23 371	0.15 201	0.35 341	0.27 313	0.20 294	0.25 336	0.20 329	0.12 200	0.25 299	0.16 269	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.08 293	0.13 385

dual_stereo	0.18 241	0.08 24	0.26 131	0.21 248	0.32 707	0.11 21	0.13 103	0.27 216	0.20 166	0.11 67	0.09 18	0.10 67	0.08 19	0.20 174	0.14 184	0.07 143	0.45 760	0.06 60	0.05 38	0.05 4	0.65 762

Occ-G	0.18 241	0.10 109	0.38 245	0.23 385	0.15 401	0.16 130	0.18 366	0.23 128	0.26 294	0.15 205	0.20 266	0.21 345	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.07 143	0.17 572	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.30 657

rvit_stereo_ft	0.18 241	0.19 495	0.43 300	0.25 493	0.14 328	0.17 174	0.21 482	0.30 273	0.28 324	0.17 248	0.19 255	0.20 329	0.17 352	0.22 233	0.18 332	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.08 100

MoCha-V2	0.18 241	0.12 221	0.40 271	0.30 637	0.24 647	0.16 130	0.15 201	0.28 232	0.19 150	0.16 224	0.16 200	0.13 187	0.13 250	0.30 405	0.13 130	0.06 48	0.28 711	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.25 608

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 241	0.15 366	0.27 148	0.20 193	0.13 277	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.37 467	0.43 639	0.17 220	0.13 187	0.12 200	0.20 174	0.16 269	0.08 308	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.08 100

MyStereo07	0.18 241	0.15 366	0.44 312	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.31 296	0.26 294	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.13 250	0.33 441	0.14 184	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

ff7	0.18 241	0.13 273	0.41 282	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 691	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 692

ffff	0.18 241	0.13 273	0.41 282	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 691	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 692

11t	0.18 241	0.13 273	0.41 282	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 691	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 692

plain	0.18 241	0.16 411	0.59 523	0.21 248	0.13 277	0.16 130	0.17 305	0.29 253	0.23 229	0.16 224	0.26 346	0.13 187	0.17 352	0.27 337	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.07 241	0.10 461	0.07 54

MIF-Stereo (partial)	0.18 241	0.13 273	0.50 398	0.22 319	0.15 401	0.16 130	0.13 103	0.29 253	0.26 294	0.17 248	0.26 346	0.16 261	0.17 352	0.25 299	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.08 100

GCAP-Stereo	0.18 241	0.21 526	0.47 345	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.10 12	0.28 232	0.24 249	0.20 294	0.22 300	0.15 245	0.13 250	0.21 201	0.16 269	0.07 143	0.19 603	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

Any-RAFT	0.18 241	0.09 66	0.33 208	0.19 132	0.10 99	0.29 489	0.16 260	0.44 477	0.32 391	0.25 360	0.27 362	0.29 457	0.16 326	0.23 258	0.13 130	0.08 308	0.07 217	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.07 54

knoymous	0.18 241	0.10 109	0.35 226	0.17 42	0.11 150	0.21 313	0.17 305	0.33 325	0.24 249	0.24 347	0.28 370	0.27 431	0.16 326	0.24 274	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.06 127	0.09 395	0.10 232

MC-Stereo	0.18 241	0.10 109	0.36 234	0.28 603	0.14 328	0.18 211	0.15 201	0.24 154	0.20 166	0.21 304	0.24 326	0.16 261	0.13 250	0.25 299	0.14 184	0.07 143	0.17 572	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.30 657

ccc-4	0.18 241	0.13 273	0.41 282	0.21 248	0.15 401	0.21 313	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.21 304	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.25 691	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 692

test-3	0.18 241	0.10 109	0.48 360	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.29 347	0.26 370	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.26 321	0.19 368	0.06 48	0.14 494	0.08 297	0.08 339	0.06 112	0.10 232

test_1	0.18 241	0.10 109	0.48 360	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.16 260	0.32 305	0.29 347	0.26 370	0.17 220	0.22 353	0.13 250	0.26 321	0.19 368	0.06 48	0.14 494	0.08 297	0.08 339	0.06 112	0.10 232

cross-raft	0.18 241	0.12 221	0.40 271	0.27 575	0.16 445	0.20 282	0.24 575	0.34 332	0.24 249	0.23 337	0.28 370	0.29 457	0.15 304	0.19 139	0.16 269	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

s12784h	0.18 241	0.09 66	0.38 245	0.18 77	0.07 6	0.33 554	0.19 413	0.39 406	0.34 423	0.24 347	0.25 336	0.18 292	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.05 6

CFNet-RSSM	0.18 241	0.10 109	0.45 318	0.20 193	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.40 418	0.31 377	0.23 337	0.21 286	0.26 425	0.15 304	0.21 201	0.14 184	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.06 29

AnonStereo	0.19 274	0.13 273	0.45 318	0.22 319	0.13 277	0.18 211	0.14 149	0.39 406	0.26 294	0.19 279	0.18 240	0.19 306	0.12 200	0.26 321	0.13 130	0.08 308	0.26 700	0.08 297	0.06 127	0.10 461	0.25 608

Weightmod	0.19 274	0.19 495	0.34 214	0.21 248	0.18 511	0.24 396	0.17 305	0.27 216	0.22 211	0.19 279	0.30 395	0.19 306	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.12 582	0.11 421	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.17 490

SMOE	0.19 274	0.17 448	0.39 255	0.22 319	0.13 277	0.27 445	0.21 482	0.31 296	0.24 249	0.22 325	0.27 362	0.21 345	0.17 352	0.19 139	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.12 586	0.07 241	0.11 521	0.12 348

GGDA	0.19 274	0.20 511	0.53 451	0.18 77	0.10 99	0.21 313	0.16 260	0.35 341	0.32 391	0.22 325	0.29 379	0.19 306	0.16 326	0.38 487	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.09 156

WQFJA1	0.19 274	0.12 221	0.20 44	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 656	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

WQFJX	0.19 274	0.12 221	0.21 62	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.18 366	0.57 628	0.49 616	0.17 248	0.17 220	0.14 222	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.08 285	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.11 287

NLMM	0.19 274	0.12 221	0.20 44	0.22 319	0.18 511	0.25 417	0.19 413	0.55 608	0.55 656	0.16 224	0.17 220	0.15 245	0.17 352	0.20 174	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

MM-Stereo_test3	0.19 274	0.15 366	0.39 255	0.25 493	0.15 401	0.19 239	0.22 519	0.42 443	0.40 505	0.17 248	0.24 326	0.17 277	0.12 200	0.22 233	0.16 269	0.08 308	0.21 636	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.11 287

MM-Stereo_test2	0.19 274	0.11 164	0.47 345	0.25 493	0.11 150	0.21 313	0.20 454	0.28 232	0.24 249	0.16 224	0.17 220	0.13 187	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.06 48	0.26 700	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.41 711

GREAT-IGEV	0.19 274	0.11 164	0.39 255	0.22 319	0.33 709	0.14 53	0.15 201	0.18 39	0.22 211	0.14 177	0.16 200	0.09 35	0.09 45	0.23 258	0.14 184	0.06 48	0.50 769	0.06 60	0.06 127	0.07 211	0.53 742
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	0.19 274	0.14 326	0.40 271	0.30 637	0.20 575	0.15 80	0.16 260	0.35 341	0.26 294	0.17 248	0.16 200	0.13 187	0.09 45	0.31 420	0.14 184	0.07 143	0.22 650	0.06 60	0.06 127	0.09 395	0.25 608

H2IRNET	0.19 274	0.18 475	0.50 398	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.28 232	0.31 377	0.17 248	0.32 420	0.25 405	0.20 417	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.08 100

IGEV++	0.19 274	0.13 273	0.38 245	0.30 637	0.19 546	0.15 80	0.15 201	0.32 305	0.18 116	0.13 148	0.16 200	0.12 155	0.11 149	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.32 738	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.42 716

MSKI-zero shot	0.19 274	0.10 109	0.47 345	0.30 637	0.14 328	0.21 313	0.14 149	0.33 325	0.22 211	0.24 347	0.25 336	0.22 353	0.10 94	0.32 431	0.14 184	0.07 143	0.30 729	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.09 156

RAFT-Test	0.19 274	0.11 164	0.41 282	0.26 537	0.21 595	0.26 438	0.17 305	0.37 375	0.26 294	0.24 347	0.29 379	0.32 499	0.14 282	0.22 233	0.15 231	0.07 143	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.07 54

EGLCR-Stereo	0.19 274	0.09 66	0.34 214	0.29 623	0.17 481	0.28 464	0.16 260	0.30 273	0.23 229	0.22 325	0.11 69	0.16 261	0.09 45	0.28 363	0.15 231	0.07 143	0.25 691	0.07 183	0.07 241	0.06 112	0.37 700

Selective-RAFT	0.19 274	0.14 326	0.37 240	0.24 444	0.11 150	0.30 504	0.15 201	0.35 341	0.34 423	0.17 248	0.17 220	0.22 353	0.18 388	0.29 386	0.18 332	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.08 100

test_4	0.19 274	0.16 411	0.39 255	0.24 444	0.13 277	0.19 239	0.21 482	0.27 216	0.24 249	0.24 347	0.47 607	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.18 332	0.06 48	0.06 117	0.09 405	0.09 451	0.07 211	0.06 29

Patchmatch Stereo++	0.19 274	0.13 273	0.51 419	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156
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	0.19 274	0.13 273	0.51 419	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ROB_FTStereo_v2	0.19 274	0.13 273	0.51 419	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

ROB_FTStereo	0.19 274	0.13 273	0.51 419	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.13 103	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.25 299	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

HUI-Stereo	0.19 274	0.13 273	0.52 440	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.23 258	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

DeepStereo_RVC	0.19 274	0.12 221	0.47 345	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.16 260	0.29 253	0.24 249	0.28 396	0.27 362	0.23 369	0.28 541	0.24 274	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.10 232

iGMRVC	0.19 274	0.13 273	0.51 419	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

iRAFT	0.19 274	0.13 273	0.51 419	0.22 319	0.11 150	0.19 239	0.14 149	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.27 337	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

AnonymousM	0.19 274	0.20 511	0.30 172	0.18 77	0.10 99	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.27 313	0.27 382	0.21 286	0.18 292	0.14 282	0.21 201	0.16 269	0.09 417	0.08 285	0.38 751	0.15 661	0.06 112	0.08 100

CRE-IMP	0.19 274	0.13 273	0.51 419	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.17 305	0.31 296	0.24 249	0.27 382	0.26 346	0.24 390	0.17 352	0.24 274	0.19 368	0.09 417	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.10 461	0.10 232

RAFT-IKP	0.19 274	0.13 273	0.51 419	0.22 319	0.11 150	0.18 211	0.15 201	0.30 273	0.24 249	0.28 396	0.29 379	0.25 405	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.10 461	0.09 156

raftrobust	0.19 274	0.19 495	0.42 292	0.23 385	0.24 647	0.19 239	0.13 103	0.33 325	0.28 324	0.26 370	0.20 266	0.19 306	0.17 352	0.23 258	0.17 300	0.08 308	0.10 383	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156

sCroCo_RVC	0.19 274	0.15 366	0.60 530	0.27 575	0.18 511	0.23 371	0.16 260	0.28 232	0.24 249	0.14 177	0.22 300	0.17 277	0.14 282	0.22 233	0.16 269	0.11 541	0.11 421	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.10 232

R-Stereo Train	0.19 274	0.10 109	0.49 377	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54

RAFT-Stereo	0.19 274	0.10 109	0.49 377	0.22 319	0.12 210	0.23 371	0.18 366	0.43 456	0.20 166	0.31 461	0.45 587	0.20 329	0.14 282	0.18 114	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.07 54
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 307	0.22 546	0.70 580	0.16 16	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

HLF11	0.20 307	0.20 511	0.68 570	0.16 16	0.12 210	0.21 313	0.12 56	0.39 406	0.25 276	0.21 304	0.30 395	0.19 306	0.18 388	0.38 487	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.08 293	0.09 156

HLf10	0.20 307	0.22 546	0.70 580	0.16 16	0.12 210	0.22 346	0.14 149	0.41 436	0.28 324	0.19 279	0.24 326	0.19 306	0.16 326	0.35 463	0.20 396	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

TestStereo_HL2	0.20 307	0.19 495	0.54 465	0.17 42	0.11 150	0.21 313	0.15 201	0.35 341	0.31 377	0.23 337	0.31 408	0.19 306	0.17 352	0.40 497	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.09 156

TestStereo-Hl	0.20 307	0.16 411	0.50 398	0.18 77	0.11 150	0.23 371	0.17 305	0.38 384	0.30 365	0.23 337	0.27 362	0.22 353	0.19 411	0.39 492	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.08 100

Lsterematch	0.20 307	0.15 366	0.44 312	0.20 193	0.10 99	0.22 346	0.17 305	0.27 216	0.34 423	0.28 396	0.37 488	0.24 390	0.22 440	0.25 299	0.23 465	0.08 308	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

WQFJX1	0.20 307	0.12 221	0.21 62	0.23 385	0.17 481	0.24 396	0.19 413	0.63 685	0.56 663	0.17 248	0.16 200	0.14 222	0.16 326	0.27 337	0.18 332	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

NLCSM	0.20 307	0.15 366	0.23 92	0.24 444	0.19 546	0.24 396	0.22 519	0.45 486	0.44 551	0.20 294	0.18 240	0.14 222	0.16 326	0.47 529	0.20 396	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.10 232

GEAStereo	0.20 307	0.10 109	0.31 183	0.35 691	0.42 735	0.19 239	0.16 260	0.23 128	0.18 116	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.28 711	0.06 60	0.05 38	0.08 293	0.57 747

gasm-f	0.20 307	0.12 221	0.36 234	0.35 691	0.36 721	0.18 211	0.17 305	0.23 128	0.18 116	0.14 177	0.19 255	0.10 67	0.11 149	0.20 174	0.19 368	0.08 308	0.28 711	0.06 60	0.05 38	0.09 395	0.57 747

GASTEREO	0.20 307	0.15 366	0.31 183	0.40 718	0.29 690	0.18 211	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.18 272	0.17 220	0.11 111	0.13 250	0.25 299	0.15 231	0.07 143	0.23 663	0.06 60	0.08 339	0.06 112	0.57 747

MSCF	0.20 307	0.14 326	0.31 183	0.40 718	0.29 690	0.17 174	0.15 201	0.29 253	0.22 211	0.17 248	0.16 200	0.11 111	0.13 250	0.24 274	0.15 231	0.07 143	0.23 663	0.06 60	0.08 339	0.07 211	0.57 747

MM-Stereo_test1	0.20 307	0.13 273	0.45 318	0.24 444	0.12 210	0.20 282	0.21 482	0.36 358	0.32 391	0.23 337	0.22 300	0.15 245	0.14 282	0.28 363	0.16 269	0.07 143	0.24 681	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.21 553

HART	0.20 307	0.14 326	0.42 292	0.26 537	0.24 647	0.17 174	0.16 260	0.32 305	0.25 276	0.15 205	0.26 346	0.17 277	0.09 45	0.24 274	0.14 184	0.06 48	0.36 750	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.27 632

AIO_rvc	0.20 307	0.16 411	0.49 377	0.41 725	0.29 690	0.15 80	0.17 305	0.21 91	0.19 150	0.17 248	0.14 164	0.13 187	0.08 19	0.35 463	0.13 130	0.07 143	0.19 603	0.06 60	0.05 38	0.06 112	0.41 711

AIO_test	0.20 307	0.12 221	0.46 337	0.45 736	0.38 727	0.15 80	0.17 305	0.28 232	0.20 166	0.19 279	0.13 126	0.14 222	0.09 45	0.39 492	0.13 130	0.07 143	0.21 636	0.06 60	0.06 127	0.06 112	0.34 683

rvit_0105_6	0.20 307	0.16 411	0.41 282	0.23 385	0.14 328	0.18 211	0.20 454	0.31 296	0.39 494	0.18 272	0.22 300	0.23 369	0.18 388	0.26 321	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 307	0.74 758	0.71 589	0.17 42	0.08 27	0.15 80	0.15 201	0.19 59	0.18 116	0.13 148	0.12 97	0.10 67	0.08 19	0.16 68	0.14 184	0.34 745	0.12 452	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.24 596

IGEVStereo-DCA	0.20 307	0.17 448	0.41 282	0.22 319	0.15 401	0.20 282	0.17 305	0.28 232	0.23 229	0.19 279	0.12 97	0.14 222	0.12 200	0.38 487	0.31 555	0.07 143	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.36 692

MIM_Stereo	0.20 307	0.17 448	0.55 476	0.20 193	0.21 595	0.17 174	0.14 149	0.37 375	0.27 313	0.28 396	0.35 462	0.23 369	0.13 250	0.28 363	0.16 269	0.06 48	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.15 451

AEACV	0.20 307	0.09 66	0.32 198	0.39 713	0.34 712	0.21 313	0.16 260	0.30 273	0.18 116	0.17 248	0.17 220	0.13 187	0.16 326	0.27 337	0.13 130	0.07 143	0.29 727	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.37 700

4D-IteraStereo	0.20 307	0.21 526	0.62 541	0.21 248	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.29 253	0.28 324	0.24 347	0.20 266	0.20 329	0.10 94	0.22 233	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.33 678

anonymousdsp	0.20 307	0.13 273	0.49 377	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 700	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 732

DCANet-4	0.20 307	0.11 164	0.58 514	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.39 406	0.42 527	0.29 421	0.31 408	0.17 277	0.22 440	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

fff	0.20 307	0.15 366	0.57 498	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

DisPM	0.20 307	0.11 164	0.52 440	0.24 444	0.13 277	0.18 211	0.19 413	0.30 273	0.31 377	0.33 499	0.34 454	0.23 369	0.16 326	0.34 456	0.17 300	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.12 348

IGEV-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.49 377	0.28 603	0.20 575	0.21 313	0.17 305	0.29 253	0.24 249	0.22 325	0.13 126	0.12 155	0.12 200	0.32 431	0.13 130	0.07 143	0.26 700	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.48 732
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 307	0.17 448	0.45 318	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 663	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

error version	0.20 307	0.17 448	0.45 318	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 663	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

test-v	0.20 307	0.17 448	0.45 318	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 663	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

test_3	0.20 307	0.12 221	0.49 377	0.26 537	0.14 328	0.22 346	0.25 590	0.34 332	0.33 410	0.25 360	0.18 240	0.23 369	0.13 250	0.25 299	0.20 396	0.06 48	0.14 494	0.09 405	0.10 517	0.07 211	0.10 232

NRIStereo	0.20 307	0.12 221	0.50 398	0.23 385	0.11 150	0.24 396	0.19 413	0.30 273	0.28 324	0.26 370	0.26 346	0.25 405	0.18 388	0.34 456	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.09 395	0.09 156

Pruner-Stereo	0.20 307	0.12 221	0.49 377	0.29 623	0.12 210	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.31 377	0.33 499	0.32 420	0.25 405	0.15 304	0.25 299	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

test-2	0.20 307	0.17 448	0.45 318	0.23 385	0.18 511	0.21 313	0.27 612	0.28 232	0.28 324	0.31 461	0.32 420	0.28 444	0.17 352	0.16 68	0.13 130	0.07 143	0.23 663	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.07 54

test-1	0.20 307	0.12 221	0.49 377	0.23 385	0.23 630	0.22 346	0.23 549	0.36 358	0.29 347	0.21 304	0.25 336	0.24 390	0.14 282	0.18 114	0.22 445	0.07 143	0.14 494	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.14 431

DCANet	0.20 307	0.15 366	0.57 498	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.37 375	0.41 515	0.30 444	0.31 408	0.19 306	0.23 455	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.10 232

csc	0.20 307	0.15 366	0.57 498	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

cscssc	0.20 307	0.15 366	0.57 498	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.38 384	0.46 577	0.29 421	0.31 408	0.18 292	0.28 541	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.06 112	0.09 156

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 307	0.23 566	0.49 377	0.21 248	0.16 445	0.19 239	0.17 305	0.35 341	0.32 391	0.26 370	0.33 442	0.20 329	0.17 352	0.21 201	0.17 300	0.06 48	0.10 383	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.11 287

AFF-stereo	0.20 307	0.24 579	0.49 377	0.22 319	0.11 150	0.18 211	0.18 366	0.35 341	0.29 347	0.25 360	0.36 477	0.25 405	0.17 352	0.25 299	0.17 300	0.06 48	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.11 287

DIP-Stereo	0.20 307	0.13 273	0.48 360	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.12 56	0.43 456	0.26 294	0.27 382	0.32 420	0.21 345	0.17 352	0.26 321	0.20 396	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.07 211	0.10 232
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S0	0.21 348	0.21 526	0.34 214	0.24 444	0.19 546	0.34 569	0.26 602	0.30 273	0.22 211	0.22 325	0.26 346	0.20 329	0.16 326	0.21 201	0.18 332	0.12 582	0.11 421	0.14 637	0.15 661	0.10 461	0.33 678

HLf8	0.21 348	0.23 566	0.69 573	0.15 5	0.12 210	0.24 396	0.14 149	0.42 443	0.32 391	0.20 294	0.26 346	0.18 292	0.15 304	0.35 463	0.18 332	0.10 492	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.10 232

TestStereo_HLe17	0.21 348	0.24 579	0.77 609	0.17 42	0.11 150	0.22 346	0.17 305	0.42 443	0.31 377	0.20 294	0.25 336	0.18 292	0.15 304	0.39 492	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.08 100

DN	0.21 348	0.09 66	0.58 514	0.40 718	0.18 511	0.22 346	0.18 366	0.30 273	0.25 276	0.15 205	0.19 255	0.18 292	0.10 94	0.26 321	0.19 368	0.14 631	0.18 589	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.42 716

Hybrid-DGEV-03	0.21 348	0.20 511	0.43 300	0.23 385	0.12 210	0.27 445	0.16 260	0.33 325	0.28 324	0.33 499	0.58 663	0.23 369	0.16 326	0.24 274	0.19 368	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.10 232

NLMM1	0.21 348	0.13 273	0.21 62	0.23 385	0.18 511	0.24 396	0.20 454	0.65 698	0.69 704	0.18 272	0.18 240	0.13 187	0.14 282	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.09 334	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.10 232

GSStereo	0.21 348	0.10 109	0.31 183	0.36 700	0.42 735	0.19 239	0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 733	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.63 756

DA	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 711	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 744

zero-FE	0.21 348	0.08 24	1.10 691	0.24 444	0.27 675	0.12 29	0.14 149	0.20 69	0.20 166	0.12 105	0.11 69	0.13 187	0.11 149	0.22 233	0.19 368	0.09 417	0.23 663	0.07 183	0.08 339	0.19 672	0.27 632

GGEV	0.21 348	0.11 164	0.33 208	0.28 603	0.23 630	0.30 504	0.16 260	0.29 253	0.27 313	0.15 205	0.22 300	0.17 277	0.15 304	0.26 321	0.15 231	0.07 143	0.28 711	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.56 744

FLISNet	0.21 348	0.16 411	0.50 398	0.18 77	0.15 401	0.17 174	0.16 260	0.35 341	0.22 211	0.38 582	0.38 497	0.36 538	0.24 476	0.29 386	0.22 445	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.08 100

CoSv	0.21 348	0.16 411	0.50 398	0.18 77	0.15 401	0.17 174	0.16 260	0.35 341	0.22 211	0.38 582	0.38 497	0.36 538	0.24 476	0.29 386	0.22 445	0.06 48	0.05 13	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.08 100

AIO-test1	0.21 348	0.22 546	0.56 486	0.31 655	0.24 647	0.21 313	0.16 260	0.42 443	0.37 467	0.17 248	0.26 346	0.18 292	0.12 200	0.29 386	0.15 231	0.08 308	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.07 211	0.10 232

IGEV-RUCA	0.21 348	0.09 66	0.26 131	0.20 193	0.19 546	0.28 464	0.23 549	0.24 154	0.22 211	0.21 304	0.23 315	0.29 457	0.48 682	0.26 321	0.19 368	0.09 417	0.08 285	0.18 683	0.14 650	0.18 659	0.19 518

rvit_0105_4	0.21 348	0.17 448	0.49 377	0.23 385	0.14 328	0.20 282	0.23 549	0.35 341	0.40 505	0.19 279	0.24 326	0.25 405	0.20 417	0.28 363	0.18 332	0.16 658	0.13 474	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.10 232

model_zeroshot	0.21 348	0.14 326	0.51 419	0.34 682	0.18 511	0.26 438	0.16 260	0.41 436	0.24 249	0.33 499	0.20 266	0.25 405	0.12 200	0.26 321	0.16 269	0.09 417	0.21 636	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.13 385

AE-Stereo	0.21 348	0.12 221	0.50 398	0.25 493	0.15 401	0.24 396	0.18 366	0.40 418	0.34 423	0.19 279	0.26 346	0.21 345	0.13 250	0.22 233	0.16 269	0.07 143	0.26 700	0.09 405	0.10 517	0.07 211	0.31 663

ACVNet-DCA	0.21 348	0.16 411	0.50 398	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 711	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 580

11t1	0.21 348	0.12 221	0.45 318	0.20 193	0.15 401	0.27 445	0.17 305	0.37 375	0.28 324	0.27 382	0.25 336	0.24 390	0.23 455	0.28 363	0.25 491	0.09 417	0.19 603	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.23 580

LL-Strereo2	0.21 348	0.25 596	0.53 451	0.32 664	0.20 575	0.25 417	0.14 149	0.32 305	0.25 276	0.25 360	0.20 266	0.24 390	0.12 200	0.28 363	0.18 332	0.07 143	0.07 217	0.12 586	0.09 451	0.09 395	0.16 468

ADStereo(finetuned)	0.21 348	0.15 366	0.59 523	0.19 132	0.09 38	0.19 239	0.18 366	0.37 375	0.41 515	0.30 444	0.31 408	0.19 306	0.31 585	0.21 201	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.05 38	0.07 211	0.10 232

PFNet+	0.21 348	0.11 164	0.54 465	0.22 319	0.12 210	0.17 174	0.18 366	0.31 296	0.36 451	0.33 499	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.33 441	0.18 332	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.08 293	0.12 348

rafts_anoy	0.21 348	0.22 546	0.49 377	0.25 493	0.24 647	0.19 239	0.17 305	0.34 332	0.32 391	0.24 347	0.25 336	0.20 329	0.16 326	0.25 299	0.21 427	0.08 308	0.19 603	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

raft+_RVC	0.21 348	0.21 526	0.46 337	0.22 319	0.35 716	0.21 313	0.16 260	0.39 406	0.35 435	0.22 325	0.28 370	0.20 329	0.15 304	0.25 299	0.20 396	0.08 308	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.12 348

sAnonymous2	0.21 348	0.24 579	0.79 615	0.24 444	0.17 481	0.22 346	0.20 454	0.36 358	0.29 347	0.17 248	0.19 255	0.17 277	0.16 326	0.18 114	0.15 231	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.23 699	0.18 497

CroCo_RVC	0.21 348	0.24 579	0.79 615	0.24 444	0.17 481	0.22 346	0.20 454	0.36 358	0.29 347	0.17 248	0.19 255	0.17 277	0.16 326	0.18 114	0.15 231	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.23 699	0.18 497

RALAANet	0.21 348	0.24 579	0.53 451	0.23 385	0.14 328	0.22 346	0.13 103	0.38 384	0.30 365	0.29 421	0.26 346	0.25 405	0.15 304	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.07 54

GMStereo	0.21 348	0.30 633	0.57 498	0.21 248	0.12 210	0.24 396	0.18 366	0.30 273	0.41 515	0.26 370	0.24 326	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.09 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 376	0.47 716	0.67 564	0.30 637	0.31 703	0.11 21	0.11 30	0.18 39	0.15 64	0.09 16	0.11 69	0.09 35	0.09 45	0.27 337	0.12 63	0.09 417	0.39 752	0.06 60	0.04 1	0.24 703	0.49 734

AIO-test2	0.22 376	0.27 614	0.54 465	0.29 623	0.16 445	0.22 346	0.16 260	0.44 477	0.43 538	0.17 248	0.29 379	0.16 261	0.11 149	0.27 337	0.14 184	0.19 693	0.07 217	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.09 156

FACV-RUCA	0.22 376	0.15 366	0.38 245	0.24 444	0.23 630	0.26 438	0.19 413	0.41 436	0.35 435	0.26 370	0.32 420	0.22 353	0.25 489	0.24 274	0.19 368	0.10 492	0.07 217	0.15 656	0.08 339	0.16 628	0.14 431

rvit_0105_5	0.22 376	0.18 475	0.51 419	0.23 385	0.13 277	0.22 346	0.25 590	0.38 384	0.40 505	0.21 304	0.23 315	0.27 431	0.20 417	0.27 337	0.20 396	0.15 647	0.13 474	0.12 586	0.12 597	0.10 461	0.10 232

1test111	0.22 376	0.16 411	0.50 398	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.43 456	0.32 391	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.36 474	0.28 524	0.08 308	0.28 711	0.08 297	0.06 127	0.09 395	0.23 580

cc1	0.22 376	0.16 411	0.50 398	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.13 187	0.17 352	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 711	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 700

rrr	0.22 376	0.17 448	0.79 615	0.22 319	0.15 401	0.20 282	0.18 366	0.40 418	0.27 313	0.19 279	0.12 97	0.14 222	0.12 200	0.38 487	0.31 555	0.07 143	0.16 541	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.28 641

tt1	0.22 376	0.16 411	0.49 377	0.26 537	0.15 401	0.31 526	0.19 413	0.38 384	0.46 577	0.21 304	0.19 255	0.13 187	0.16 326	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 711	0.08 297	0.06 127	0.08 293	0.37 700

GCAPDPT-zeroshot	0.22 376	0.09 66	1.28 718	0.31 655	0.43 738	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 596

HH	0.22 376	0.12 221	0.55 476	0.32 664	0.16 445	0.27 445	0.18 366	0.36 358	0.25 276	0.20 294	0.26 346	0.34 519	0.18 388	0.33 441	0.15 231	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.31 663

HanStereo	0.22 376	0.12 221	0.55 476	0.32 664	0.16 445	0.27 445	0.18 366	0.36 358	0.25 276	0.20 294	0.26 346	0.34 519	0.18 388	0.33 441	0.15 231	0.07 143	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.07 211	0.31 663

CASS	0.22 376	0.16 411	0.40 271	0.26 537	0.12 210	0.29 489	0.19 413	0.40 418	0.32 391	0.34 521	0.35 462	0.25 405	0.25 489	0.26 321	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.11 550	0.09 451	0.11 521	0.12 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 376	0.19 495	0.64 551	0.22 319	0.12 210	0.28 464	0.20 454	0.48 521	0.39 494	0.31 461	0.24 326	0.19 306	0.24 476	0.28 363	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

IPLGR	0.22 376	0.14 326	0.75 599	0.21 248	0.11 150	0.25 417	0.18 366	0.44 477	0.38 478	0.29 421	0.28 370	0.21 345	0.19 411	0.37 484	0.19 368	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.07 54

GANet-ADL	0.22 376	0.14 326	0.51 419	0.23 385	0.14 328	0.29 489	0.19 413	0.48 521	0.36 451	0.26 370	0.33 442	0.32 499	0.20 417	0.26 321	0.22 445	0.11 541	0.07 217	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287

TRStereo	0.22 376	0.21 526	0.62 541	0.40 718	0.19 546	0.22 346	0.16 260	0.58 642	0.30 365	0.21 304	0.21 286	0.22 353	0.13 250	0.27 337	0.14 184	0.09 417	0.09 334	0.09 405	0.11 555	0.06 112	0.19 518

LCNet	0.22 376	0.12 221	0.42 292	0.26 537	0.12 210	0.23 371	0.19 413	0.36 358	0.28 324	0.28 396	0.35 462	0.26 425	0.30 568	0.35 463	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.10 517	0.13 584	0.22 568

NF-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 440	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.52 552	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

OCTAStereo	0.22 376	0.11 164	0.52 440	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

PSM-softLoss	0.22 376	0.11 164	0.53 451	0.25 493	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.39 406	0.29 347	0.29 421	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.53 555	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.12 348

KMStereo	0.22 376	0.11 164	0.53 451	0.25 493	0.12 210	0.20 282	0.17 305	0.39 406	0.29 347	0.29 421	0.32 420	0.24 390	0.16 326	0.53 555	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.12 348

SST-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 440	0.25 493	0.14 328	0.19 239	0.17 305	0.32 305	0.26 294	0.34 521	0.33 442	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.18 332	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.07 54

RAFT_R40	0.22 376	0.11 164	0.52 440	0.25 493	0.13 277	0.18 211	0.18 366	0.32 305	0.31 377	0.33 499	0.33 442	0.30 478	0.23 455	0.55 566	0.19 368	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.07 54

RE-Stereo	0.22 376	0.11 164	0.52 440	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

TVStereo	0.22 376	0.11 164	0.52 440	0.25 493	0.12 210	0.21 313	0.18 366	0.40 418	0.35 435	0.28 396	0.30 395	0.22 353	0.17 352	0.51 544	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.13 385

RAFT-345	0.22 376	0.11 164	0.55 476	0.22 319	0.12 210	0.20 282	0.16 260	0.27 216	0.28 324	0.27 382	0.65 689	0.20 329	0.17 352	0.55 566	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.07 54

GMM-Stereo	0.22 376	0.10 109	0.56 486	0.23 385	0.13 277	0.24 396	0.24 575	0.38 384	0.29 347	0.31 461	0.44 572	0.27 431	0.21 430	0.31 420	0.17 300	0.07 143	0.05 13	0.10 491	0.09 451	0.08 293	0.19 518

Prome-Stereo	0.22 376	0.10 109	0.43 300	0.24 444	0.13 277	0.23 371	0.23 549	0.37 375	0.27 313	0.33 499	0.58 663	0.24 390	0.28 541	0.30 405	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.20 540

TestStereo	0.22 376	0.24 579	0.48 360	0.25 493	0.11 150	0.22 346	0.22 519	0.32 305	0.31 377	0.24 347	0.34 454	0.23 369	0.19 411	0.62 613	0.19 368	0.08 308	0.07 217	0.10 491	0.07 241	0.11 521	0.07 54

RALCasStereoNet	0.22 376	0.22 546	0.48 360	0.23 385	0.23 630	0.22 346	0.18 366	0.32 305	0.27 313	0.22 325	0.30 395	0.22 353	0.15 304	0.29 386	0.20 396	0.08 308	0.22 650	0.07 183	0.06 127	0.10 461	0.25 608

111	0.22 376	0.22 546	0.57 498	0.19 132	0.09 38	0.24 396	0.17 305	0.44 477	0.46 577	0.24 347	0.30 395	0.29 457	0.22 440	0.25 299	0.19 368	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.15 451

test_xeample3	0.22 376	0.17 448	0.81 622	0.21 248	0.15 401	0.20 282	0.18 366	0.40 418	0.25 276	0.19 279	0.12 97	0.13 187	0.12 200	0.34 456	0.33 575	0.07 143	0.20 625	0.07 183	0.08 339	0.08 293	0.34 683

FENet	0.22 376	0.13 273	0.48 360	0.22 319	0.12 210	0.27 445	0.18 366	0.43 456	0.37 467	0.31 461	0.32 420	0.29 457	0.23 455	0.27 337	0.24 477	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

HITNet	0.22 376	0.23 566	0.60 530	0.20 193	0.09 38	0.27 445	0.15 201	0.45 486	0.33 410	0.29 421	0.33 442	0.27 431	0.22 440	0.29 386	0.27 515	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287
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
SCION-MonSter(vits)	0.23 410	0.09 66	0.20 44	0.17 42	0.09 38	0.15 80	0.12 56	0.46 495	0.54 646	0.09 16	0.45 587	0.30 478	0.27 517	0.35 463	0.45 637	0.10 492	0.08 285	0.18 683	0.17 684	0.15 619	0.16 468

S	0.23 410	0.18 475	0.38 245	0.24 444	0.22 614	0.32 543	0.22 519	0.32 305	0.28 324	0.26 370	0.31 408	0.20 329	0.21 430	0.19 139	0.19 368	0.13 606	0.09 334	0.15 656	0.16 672	0.11 521	0.35 688

TestStereo_HL3	0.23 410	0.18 475	1.11 694	0.17 42	0.11 150	0.24 396	0.16 260	0.36 358	0.21 197	0.27 382	0.39 515	0.23 369	0.20 417	0.41 503	0.15 231	0.08 308	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.09 156

Hybrid-DGEV-2	0.23 410	0.20 511	0.53 451	0.24 444	0.13 277	0.28 464	0.15 201	0.50 541	0.45 564	0.28 396	0.26 346	0.25 405	0.26 508	0.29 386	0.20 396	0.07 143	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.07 211	0.10 232

IGEV-FE	0.23 410	0.11 164	0.82 626	0.21 248	0.23 630	0.20 282	0.19 413	0.38 384	0.23 229	0.34 521	0.22 300	0.29 457	0.14 282	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.35 688

GCAP-BAT	0.23 410	0.09 66	1.36 728	0.31 655	0.44 741	0.16 130	0.15 201	0.30 273	0.26 294	0.14 177	0.17 220	0.15 245	0.11 149	0.23 258	0.12 63	0.07 143	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.06 112	0.24 596

test_sample2	0.23 410	0.12 221	0.39 255	0.20 193	0.11 150	0.28 464	0.22 519	0.45 486	0.33 410	0.27 382	0.34 454	0.30 478	0.25 489	0.46 525	0.23 465	0.09 417	0.15 525	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.19 518

MyStereo06	0.23 410	0.15 366	0.74 595	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.22 519	0.43 456	0.25 276	0.36 555	0.24 326	0.34 519	0.18 388	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.12 452	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

xx1	0.23 410	0.16 411	0.50 398	0.27 575	0.13 277	0.31 526	0.19 413	0.39 406	0.48 599	0.21 304	0.20 266	0.28 444	0.25 489	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 711	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 580

IGEV_Zeroshot_test	0.23 410	0.11 164	0.82 626	0.21 248	0.23 630	0.20 282	0.19 413	0.38 384	0.23 229	0.34 521	0.22 300	0.29 457	0.14 282	0.24 274	0.20 396	0.07 143	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.35 688

StereoVision	0.23 410	0.23 566	0.55 476	0.27 575	0.17 481	0.23 371	0.22 519	0.40 418	0.32 391	0.21 304	0.51 624	0.22 353	0.16 326	0.29 386	0.19 368	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.13 630	0.10 461	0.08 100

PCWNet_CMD	0.23 410	0.14 326	0.48 360	0.21 248	0.13 277	0.28 464	0.17 305	0.47 509	0.47 591	0.30 444	0.36 477	0.37 546	0.24 476	0.29 386	0.21 427	0.09 417	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.11 521	0.11 287

anonymousdsp2	0.23 410	0.11 164	0.42 292	0.26 537	0.24 647	0.25 417	0.17 305	0.43 456	0.37 467	0.30 444	0.23 315	0.24 390	0.15 304	0.32 431	0.17 300	0.07 143	0.28 711	0.07 183	0.05 38	0.08 293	0.44 723

TestStereo1	0.23 410	0.22 546	0.50 398	0.27 575	0.14 328	0.26 438	0.27 612	0.43 456	0.38 478	0.29 421	0.39 515	0.23 369	0.21 430	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

x	0.23 410	0.15 366	0.45 318	0.20 193	0.15 401	0.27 445	0.17 305	0.43 456	0.35 435	0.26 370	0.31 408	0.29 457	0.25 489	0.29 386	0.30 543	0.09 417	0.22 650	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.24 596

RAFT_CTSACE	0.23 410	0.21 526	0.57 498	0.26 537	0.15 401	0.22 346	0.23 549	0.34 332	0.30 365	0.34 521	0.51 624	0.31 488	0.17 352	0.33 441	0.15 231	0.06 48	0.09 334	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.07 54

RAFT+CT+SA	0.23 410	0.24 579	0.48 360	0.25 493	0.18 511	0.23 371	0.29 634	0.42 443	0.38 478	0.24 347	0.39 515	0.20 329	0.17 352	0.34 456	0.17 300	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.12 597	0.09 395	0.13 385

SA-5K	0.23 410	0.22 546	0.50 398	0.27 575	0.14 328	0.26 438	0.27 612	0.43 456	0.38 478	0.29 421	0.39 515	0.23 369	0.21 430	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.10 232

CIPLG	0.23 410	0.28 622	0.75 599	0.24 444	0.16 445	0.25 417	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.34 454	0.23 369	0.15 304	0.27 337	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

dd	0.23 410	0.32 647	0.55 476	0.23 385	0.12 210	0.27 445	0.21 482	0.32 305	0.45 564	0.30 444	0.29 379	0.25 405	0.17 352	0.31 420	0.26 503	0.13 606	0.07 217	0.10 491	0.08 339	0.12 569	0.09 156

IPLG	0.23 410	0.19 495	0.65 556	0.21 248	0.12 210	0.28 464	0.17 305	0.45 486	0.32 391	0.33 499	0.32 420	0.16 261	0.17 352	0.50 538	0.23 465	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.07 211	0.08 100

IPLGR_C	0.23 410	0.29 627	0.81 622	0.24 444	0.16 445	0.24 396	0.20 454	0.38 384	0.33 410	0.32 486	0.33 442	0.23 369	0.15 304	0.26 321	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

ACRE	0.23 410	0.27 614	0.83 632	0.24 444	0.15 401	0.24 396	0.20 454	0.38 384	0.32 391	0.32 486	0.33 442	0.23 369	0.15 304	0.26 321	0.22 445	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156

GwcNet-ADL	0.23 410	0.15 366	0.58 514	0.24 444	0.13 277	0.23 371	0.24 575	0.51 553	0.41 515	0.28 396	0.29 379	0.30 478	0.20 417	0.27 337	0.28 524	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.07 241	0.09 395	0.11 287

HHNet	0.23 410	0.12 221	0.66 561	0.19 132	0.18 511	0.20 282	0.20 454	0.36 358	0.32 391	0.33 499	0.59 668	0.19 306	0.21 430	0.24 274	0.31 555	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.12 348

KYRaft	0.23 410	0.11 164	0.43 300	0.23 385	0.12 210	0.23 371	0.23 549	0.37 375	0.26 294	0.35 541	0.53 639	0.34 519	0.26 508	0.29 386	0.16 269	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.10 517	0.08 293	0.30 657

ASMatch	0.23 410	0.11 164	0.55 476	0.25 493	0.14 328	0.19 239	0.16 260	0.32 305	0.30 365	0.28 396	0.68 695	0.28 444	0.26 508	0.50 538	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.11 287

IRAFT_RVC	0.23 410	0.15 366	0.54 465	0.26 537	0.12 210	0.19 239	0.23 549	0.41 436	0.39 494	0.31 461	0.30 395	0.29 457	0.24 476	0.55 566	0.23 465	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.08 339	0.08 293	0.08 100

CFNet_pseudo	0.23 410	0.14 326	0.48 360	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.11 521	0.11 287

GES	0.23 410	0.14 326	0.54 465	0.21 248	0.14 328	0.28 464	0.19 413	0.51 553	0.35 435	0.31 461	0.36 477	0.25 405	0.24 476	0.30 405	0.23 465	0.11 541	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.12 348

SFCPSM	0.23 410	0.12 221	0.51 419	0.21 248	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.57 628	0.41 515	0.29 421	0.32 420	0.23 369	0.22 440	0.28 363	0.20 396	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.09 156

MSMDNet	0.23 410	0.14 326	0.49 377	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.17 305	0.47 509	0.47 591	0.30 444	0.36 477	0.37 546	0.24 476	0.29 386	0.21 427	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.11 287

ccs_rob	0.23 410	0.14 326	0.48 360	0.20 193	0.13 277	0.27 445	0.17 305	0.46 495	0.45 564	0.30 444	0.37 488	0.38 552	0.23 455	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.06 117	0.11 550	0.08 339	0.12 569	0.11 287

SME	0.24 443	0.30 633	0.50 398	0.23 385	0.11 150	0.37 602	0.17 305	0.39 406	0.31 377	0.26 370	0.29 379	0.19 306	0.22 440	0.55 566	0.27 515	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.10 232

rvit_0105_3	0.24 443	0.21 526	0.57 498	0.25 493	0.15 401	0.24 396	0.28 628	0.40 418	0.43 538	0.25 360	0.26 346	0.29 457	0.22 440	0.29 386	0.21 427	0.15 647	0.13 474	0.14 637	0.15 661	0.10 461	0.10 232

test_sample1	0.24 443	0.13 273	0.40 271	0.20 193	0.13 277	0.29 489	0.19 413	0.43 456	0.30 365	0.27 382	0.34 454	0.31 488	0.28 541	0.45 523	0.27 515	0.09 417	0.16 541	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.22 568

MyStereo05	0.24 443	0.15 366	0.58 514	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.22 519	0.50 541	0.54 646	0.32 486	0.23 315	0.26 425	0.23 455	0.32 431	0.25 491	0.07 143	0.12 452	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

MyStereo04	0.24 443	0.15 366	0.58 514	0.22 319	0.16 445	0.25 417	0.22 519	0.51 553	0.54 646	0.29 421	0.23 315	0.27 431	0.23 455	0.32 431	0.25 491	0.07 143	0.13 474	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287

CoDeX	0.24 443	0.13 273	0.48 360	0.22 319	0.14 328	0.29 489	0.21 482	0.55 608	0.42 527	0.29 421	0.36 477	0.28 444	0.23 455	0.48 531	0.20 396	0.09 417	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.08 100

DCRE	0.24 443	0.15 366	0.45 318	0.26 537	0.26 666	0.23 371	0.21 482	0.37 375	0.29 347	0.23 337	0.81 713	0.23 369	0.16 326	0.24 274	0.18 332	0.07 143	0.14 494	0.07 183	0.08 339	0.07 211	0.25 608

riskmin	0.24 443	0.10 109	0.43 300	0.32 664	0.26 666	0.33 554	0.19 413	0.44 477	0.30 365	0.24 347	0.27 362	0.37 546	0.25 489	0.30 405	0.22 445	0.09 417	0.18 589	0.09 405	0.13 630	0.10 461	0.27 632

qqq	0.24 443	0.16 411	0.46 337	0.20 193	0.15 401	0.23 371	0.20 454	0.43 456	0.32 391	0.26 370	0.31 408	0.28 444	0.25 489	0.36 474	0.28 524	0.08 308	0.22 650	0.10 491	0.11 555	0.09 395	0.23 580

BUS	0.24 443	0.13 273	0.36 234	0.25 493	0.14 328	0.44 644	0.17 305	0.59 652	0.36 451	0.34 521	0.35 462	0.31 488	0.22 440	0.27 337	0.22 445	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

IER	0.24 443	0.15 366	0.50 398	0.21 248	0.15 401	0.31 526	0.20 454	0.44 477	0.38 478	0.34 521	0.41 537	0.32 499	0.34 611	0.31 420	0.23 465	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.08 339	0.09 395	0.09 156

BSDual-CNN	0.24 443	0.13 273	0.36 234	0.25 493	0.14 328	0.35 586	0.22 519	0.59 652	0.36 451	0.34 521	0.35 462	0.38 552	0.25 489	0.27 337	0.28 524	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

Sa-1000	0.24 443	0.20 511	0.53 451	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.50 541	0.41 515	0.30 444	0.50 621	0.26 425	0.19 411	0.33 441	0.16 269	0.08 308	0.10 383	0.10 491	0.11 555	0.08 293	0.08 100

SA	0.24 443	0.22 546	0.55 476	0.23 385	0.14 328	0.25 417	0.23 549	0.48 521	0.42 527	0.28 396	0.44 572	0.23 369	0.23 455	0.34 456	0.17 300	0.07 143	0.09 334	0.11 550	0.11 555	0.08 293	0.09 156

psmg	0.24 443	0.13 273	0.36 234	0.21 248	0.14 328	0.35 586	0.23 549	0.54 589	0.36 451	0.36 555	0.38 497	0.38 552	0.25 489	0.27 337	0.28 524	0.10 492	0.08 285	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

UDGNet	0.24 443	0.37 677	0.53 451	0.25 493	0.14 328	0.24 396	0.18 366	0.32 305	0.44 551	0.29 421	0.28 370	0.24 390	0.20 417	0.30 405	0.21 427	0.16 658	0.07 217	0.21 704	0.11 555	0.16 628	0.11 287

TransformOpticalFlow	0.24 443	0.14 326	0.57 498	0.24 444	0.11 150	0.21 313	0.19 413	0.43 456	0.34 423	0.30 444	0.43 561	0.36 538	0.31 585	0.61 602	0.20 396	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.08 100

OMP-Stereo	0.24 443	0.16 411	0.48 360	0.30 637	0.13 277	0.21 313	0.16 260	0.38 384	0.35 435	0.34 521	0.30 395	0.33 510	0.20 417	0.70 645	0.24 477	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.07 54

IIG-Stereo	0.24 443	0.16 411	0.47 345	0.29 623	0.12 210	0.23 371	0.14 149	0.40 418	0.33 410	0.35 541	0.37 488	0.33 510	0.22 440	0.70 645	0.26 503	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.07 241	0.08 293	0.07 54

PFNet	0.24 443	0.11 164	0.63 546	0.25 493	0.14 328	0.22 346	0.19 413	0.40 418	0.35 435	0.36 555	0.32 420	0.27 431	0.20 417	0.63 616	0.23 465	0.09 417	0.05 13	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.08 100

RAFT	0.24 443	0.24 579	0.46 337	0.27 575	0.15 401	0.26 438	0.26 602	0.37 375	0.31 377	0.34 521	0.34 454	0.41 580	0.22 440	0.30 405	0.18 332	0.08 308	0.15 525	0.11 550	0.10 517	0.11 521	0.13 385

ICVP	0.24 443	0.13 273	0.45 318	0.26 537	0.14 328	0.30 504	0.25 590	0.47 509	0.35 435	0.29 421	0.43 561	0.35 532	0.25 489	0.28 363	0.25 491	0.12 582	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.11 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 443	0.19 495	0.76 603	0.27 575	0.18 511	0.41 626	0.24 575	0.45 486	0.36 451	0.23 337	0.27 362	0.20 329	0.18 388	0.28 363	0.19 368	0.12 582	0.11 421	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.13 385

ACVNet	0.24 443	0.18 475	0.51 419	0.18 77	0.15 401	0.27 445	0.23 549	0.40 418	0.45 564	0.29 421	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.09 156

DMCA	0.24 443	0.18 475	0.51 419	0.23 385	0.14 328	0.27 445	0.20 454	0.45 486	0.40 505	0.32 486	0.33 442	0.33 510	0.25 489	0.27 337	0.30 543	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.08 339	0.11 521	0.12 348

DN-CSS_ROB	0.24 443	0.33 653	0.69 573	0.25 493	0.14 328	0.26 438	0.13 103	0.42 443	0.35 435	0.30 444	0.42 547	0.22 353	0.20 417	0.34 456	0.22 445	0.07 143	0.06 117	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

G2L-ROB	0.25 469	0.21 526	0.56 486	0.19 132	0.12 210	0.28 464	0.21 482	0.48 521	0.34 423	0.35 541	0.31 408	0.41 580	0.23 455	0.51 544	0.31 555	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.12 348

DCVSM-stereo	0.25 469	0.14 326	0.53 451	0.21 248	0.14 328	0.27 445	0.14 149	0.35 341	0.35 435	0.42 628	0.33 442	0.46 621	0.30 568	0.31 420	0.27 515	0.11 541	0.10 383	0.12 586	0.10 517	0.12 569	0.15 451

rvit_stereo_0075_2	0.25 469	0.18 475	0.65 556	0.27 575	0.22 614	0.22 346	0.15 201	0.41 436	0.36 451	0.27 382	0.37 488	0.29 457	0.21 430	0.29 386	0.20 396	0.17 672	0.12 452	0.19 691	0.12 597	0.14 607	0.14 431

test_sample3	0.25 469	0.14 326	0.52 440	0.20 193	0.12 210	0.33 554	0.20 454	0.53 573	0.38 478	0.32 486	0.35 462	0.29 457	0.24 476	0.54 561	0.25 491	0.10 492	0.14 494	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.15 451

MyStereo8	0.25 469	0.20 511	0.69 573	0.24 444	0.17 481	0.31 526	0.16 260	0.50 541	0.32 391	0.29 421	0.38 497	0.25 405	0.19 411	0.33 441	0.29 538	0.08 308	0.20 625	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.16 468

mmm	0.25 469	0.15 366	0.44 312	0.23 385	0.20 575	0.28 464	0.21 482	0.43 456	0.32 391	0.31 461	0.40 525	0.30 478	0.24 476	0.31 420	0.28 524	0.09 417	0.21 636	0.11 550	0.12 597	0.10 461	0.26 624

GMStereo_Zeroshot	0.25 469	0.22 546	0.51 419	0.27 575	0.14 328	0.28 464	0.15 201	0.40 418	0.36 451	0.37 573	0.43 561	0.40 571	0.17 352	0.35 463	0.21 427	0.12 582	0.07 217	0.13 613	0.07 241	0.17 643	0.10 232

CFNet_ucs	0.25 469	0.14 326	0.51 419	0.20 193	0.15 401	0.29 489	0.18 366	0.51 553	0.46 577	0.32 486	0.42 547	0.38 552	0.23 455	0.31 420	0.22 445	0.11 541	0.08 285	0.12 586	0.09 451	0.13 584	0.13 385

gwcnet-sp	0.25 469	0.16 411	0.70 580	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

scenet	0.25 469	0.16 411	0.70 580	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

ssnet	0.25 469	0.16 411	0.70 580	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.22 519	0.46 495	0.41 515	0.37 573	0.35 462	0.27 431	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.09 417	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

raft_robust	0.25 469	0.23 566	0.44 312	0.22 319	0.13 277	0.23 371	0.22 519	0.52 561	0.50 624	0.33 499	0.32 420	0.33 510	0.23 455	0.55 566	0.18 332	0.07 143	0.11 421	0.08 297	0.10 517	0.08 293	0.07 54

test_5	0.25 469	0.25 596	0.57 498	0.27 575	0.18 511	0.25 417	0.29 634	0.42 443	0.39 494	0.29 421	0.40 525	0.27 431	0.23 455	0.35 463	0.19 368	0.07 143	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.14 431

iRaft-Stereo_5w	0.25 469	0.24 579	0.50 398	0.23 385	0.18 511	0.19 239	0.19 413	0.39 406	0.35 435	0.28 396	0.36 477	0.34 519	0.23 455	0.66 633	0.28 524	0.07 143	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.14 431

STrans-v2	0.25 469	0.14 326	0.56 486	0.21 248	0.12 210	0.23 371	0.20 454	0.50 541	0.31 377	0.31 461	0.42 547	0.35 532	0.35 619	0.62 613	0.24 477	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.06 112	0.08 100

DRaft	0.25 469	0.11 164	0.47 345	0.18 77	0.12 210	0.28 464	0.23 549	0.34 332	0.40 505	0.38 582	0.60 672	0.20 329	0.41 653	0.48 531	0.41 614	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

XX-Stereo	0.25 469	0.11 164	1.09 690	0.35 691	0.38 727	0.23 371	0.13 103	0.43 456	0.19 150	0.20 294	0.40 525	0.31 488	0.10 94	0.33 441	0.13 130	0.08 308	0.11 421	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.10 232

HCRNet	0.25 469	0.27 614	0.42 292	0.34 682	0.17 481	0.27 445	0.18 366	0.45 486	0.37 467	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.23 455	0.44 517	0.21 427	0.13 606	0.08 285	0.13 613	0.11 555	0.11 521	0.09 156

BEATNet_4x	0.25 469	0.25 596	0.66 561	0.23 385	0.10 99	0.29 489	0.14 149	0.49 532	0.34 423	0.31 461	0.35 462	0.32 499	0.26 508	0.34 456	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.13 385

UCFNet_RVC	0.25 469	0.21 526	0.49 377	0.19 132	0.15 401	0.34 569	0.18 366	0.47 509	0.36 451	0.30 444	0.35 462	0.40 571	0.26 508	0.35 463	0.24 477	0.13 606	0.08 285	0.13 613	0.14 650	0.13 584	0.13 385

AdaStereo	0.25 469	0.17 448	0.47 345	0.25 493	0.13 277	0.33 554	0.17 305	0.57 628	0.43 538	0.34 521	0.38 497	0.35 532	0.21 430	0.32 431	0.24 477	0.14 631	0.06 117	0.13 613	0.09 451	0.11 521	0.09 156
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	0.25 469	0.23 566	0.59 523	0.22 319	0.09 38	0.30 504	0.18 366	0.40 418	0.38 478	0.38 582	0.44 572	0.31 488	0.22 440	0.44 517	0.32 565	0.07 143	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.07 211	0.08 100

iResNet	0.25 469	0.22 546	0.62 541	0.26 537	0.11 150	0.31 526	0.23 549	0.46 495	0.45 564	0.34 521	0.43 561	0.27 431	0.23 455	0.36 474	0.37 600	0.08 308	0.05 13	0.07 183	0.06 127	0.08 293	0.10 232

MWSP-net	0.26 492	0.14 326	0.45 318	0.22 319	0.14 328	0.32 543	0.43 709	0.52 561	0.45 564	0.33 499	0.33 442	0.36 538	0.32 600	0.29 386	0.32 565	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.11 287

IGEV_i1	0.26 492	0.12 221	0.57 498	0.25 493	0.24 647	0.32 543	0.20 454	0.45 486	0.37 467	0.35 541	0.30 395	0.35 532	0.20 417	0.39 492	0.23 465	0.08 308	0.26 700	0.08 297	0.08 339	0.08 293	0.37 700

DFGA-Net	0.26 492	0.33 653	0.70 580	0.22 319	0.15 401	0.25 417	0.17 305	0.41 436	0.40 505	0.30 444	0.32 420	0.21 345	0.18 388	0.61 602	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.09 451	0.11 521	0.09 156

G2L-Stereo_test	0.26 492	0.22 546	0.54 465	0.20 193	0.13 277	0.28 464	0.24 575	0.51 553	0.40 505	0.38 582	0.37 488	0.40 571	0.26 508	0.53 555	0.32 565	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.06 127	0.09 395	0.11 287

HUF	0.26 492	0.15 366	0.79 615	0.39 713	0.31 703	0.16 130	0.17 305	0.36 358	0.25 276	0.19 279	0.14 164	0.23 369	0.11 149	0.32 431	0.14 184	0.08 308	0.60 783	0.06 60	0.05 38	0.07 211	0.56 744

PAM_32	0.26 492	0.10 109	0.63 546	0.24 444	0.19 546	0.51 679	0.26 602	0.43 456	0.30 365	0.32 486	0.28 370	0.60 689	0.28 541	0.29 386	0.20 396	0.08 308	0.14 494	0.08 297	0.10 517	0.07 211	0.15 451

PAM	0.26 492	0.11 164	0.63 546	0.25 493	0.18 511	0.53 688	0.29 634	0.44 477	0.28 324	0.36 555	0.27 362	0.59 683	0.26 508	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.12 452	0.07 183	0.10 517	0.07 211	0.13 385

DDVS	0.26 492	0.16 411	0.45 318	0.25 493	0.17 481	0.34 569	0.21 482	0.43 456	0.31 377	0.34 521	0.41 537	0.47 631	0.21 430	0.52 552	0.29 538	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.09 451	0.13 584	0.16 468

UGAM-zero	0.26 492	0.11 164	0.56 486	0.20 193	0.16 445	0.28 464	0.18 366	0.48 521	0.25 276	0.31 461	0.28 370	0.56 674	0.32 600	0.66 633	0.17 300	0.07 143	0.10 383	0.07 183	0.09 451	0.07 211	0.31 663

ITSA-stereo	0.26 492	0.16 411	0.39 255	0.24 444	0.11 150	0.28 464	0.18 366	0.58 642	0.59 675	0.32 486	0.32 420	0.33 510	0.28 541	0.51 544	0.34 583	0.11 541	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.15 451

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 492	0.15 366	0.96 668	0.21 248	0.25 661	0.30 504	0.21 482	0.54 589	0.28 324	0.25 360	0.29 379	0.46 621	0.23 455	0.28 363	0.20 396	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.12 597	0.11 521	0.17 490

test_sample5	0.26 492	0.14 326	0.51 419	0.21 248	0.12 210	0.31 526	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.33 499	0.43 561	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.24 477	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

test_sample4	0.26 492	0.14 326	0.53 451	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.33 499	0.38 497	0.28 444	0.25 489	0.54 561	0.25 491	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.09 451	0.11 521	0.16 468

qqq1	0.26 492	0.13 273	0.47 345	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.21 427	0.10 492	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.13 385

fff1	0.26 492	0.13 273	0.47 345	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.21 427	0.10 492	0.16 541	0.07 183	0.07 241	0.08 293	0.13 385

DualNet	0.26 492	0.14 326	0.51 419	0.21 248	0.12 210	0.31 526	0.21 482	0.53 573	0.38 478	0.34 521	0.44 572	0.29 457	0.25 489	0.56 574	0.24 477	0.10 492	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

anonymousa	0.26 492	0.13 273	0.56 486	0.29 623	0.30 696	0.31 526	0.20 454	0.38 384	0.36 451	0.33 499	0.51 624	0.41 580	0.27 517	0.25 299	0.24 477	0.08 308	0.18 589	0.09 405	0.18 690	0.08 293	0.17 490

hknet	0.26 492	0.15 366	0.49 377	0.25 493	0.16 445	0.35 586	0.22 519	0.59 652	0.40 505	0.34 521	0.35 462	0.43 600	0.28 541	0.38 487	0.26 503	0.09 417	0.07 217	0.11 550	0.10 517	0.09 395	0.10 232

PSMNet-ADL	0.26 492	0.16 411	0.39 255	0.27 575	0.14 328	0.32 543	0.22 519	0.45 486	0.37 467	0.28 396	0.34 454	0.41 580	0.28 541	0.61 602	0.32 565	0.11 541	0.10 383	0.09 405	0.11 555	0.10 461	0.13 385

PSM-AAD	0.26 492	0.11 164	0.43 300	0.24 444	0.12 210	0.27 445	0.37 685	0.36 358	0.30 365	0.36 555	0.39 515	0.28 444	0.77 730	0.30 405	0.16 269	0.07 143	0.06 117	0.12 586	0.11 555	0.09 395	0.21 553

DEmStereo	0.26 492	0.10 109	0.52 440	0.19 132	0.13 277	0.31 526	0.25 590	0.29 253	0.38 478	0.36 555	0.57 660	0.24 390	0.48 682	0.53 555	0.44 630	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.07 211	0.08 100

GrayStereo	0.26 492	0.10 109	0.45 318	0.27 575	0.14 328	0.23 371	0.46 716	0.36 358	0.33 410	0.40 610	0.47 607	0.30 478	0.78 731	0.29 386	0.17 300	0.07 143	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.15 451

RAFT-RH_RVC	0.26 492	0.13 273	0.57 498	0.22 319	0.12 210	0.25 417	0.14 149	0.27 216	0.29 347	0.38 582	1.14 739	0.23 369	0.18 388	0.58 581	0.24 477	0.07 143	0.06 117	0.10 491	0.07 241	0.06 112	0.08 100

ARAFT	0.26 492	0.30 633	0.87 646	0.22 319	0.12 210	0.30 504	0.24 575	0.46 495	0.34 423	0.33 499	0.28 370	0.29 457	0.20 417	0.49 534	0.19 368	0.08 308	0.06 117	0.12 586	0.11 555	0.09 395	0.09 156

acv_ft	0.26 492	0.18 475	0.56 486	0.24 444	0.19 546	0.34 569	0.21 482	0.47 509	0.45 564	0.39 600	0.41 537	0.38 552	0.28 541	0.28 363	0.36 594	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.11 521	0.09 156

cf-r	0.26 492	0.22 546	0.66 561	0.22 319	0.14 328	0.28 464	0.22 519	0.44 477	0.42 527	0.32 486	0.42 547	0.43 600	0.27 517	0.44 517	0.27 515	0.11 541	0.07 217	0.08 297	0.10 517	0.08 293	0.09 156

GANet-RSSM	0.26 492	0.19 495	0.54 465	0.21 248	0.14 328	0.27 445	0.22 519	0.47 509	0.34 423	0.30 444	0.40 525	0.41 580	0.30 568	0.59 589	0.25 491	0.11 541	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.10 232

PSMNet-RSSM	0.26 492	0.21 526	0.50 398	0.21 248	0.14 328	0.25 417	0.21 482	0.50 541	0.38 478	0.31 461	0.45 587	0.40 571	0.27 517	0.53 555	0.24 477	0.12 582	0.08 285	0.11 550	0.13 630	0.10 461	0.10 232

CFNet-ft	0.26 492	0.21 526	0.51 419	0.19 132	0.16 445	0.31 526	0.21 482	0.40 418	0.37 467	0.29 421	0.40 525	0.46 621	0.27 517	0.49 534	0.28 524	0.12 582	0.07 217	0.12 586	0.11 555	0.12 569	0.11 287

CCAANet	0.26 492	0.18 475	0.56 486	0.22 319	0.15 401	0.29 489	0.17 305	0.52 561	0.39 494	0.27 382	0.49 617	0.32 499	0.25 489	0.63 616	0.33 575	0.08 308	0.06 117	0.10 491	0.10 517	0.08 293	0.11 287

CFNet_RVC	0.26 492	0.21 526	0.51 419	0.19 132	0.16 445	0.31 526	0.21 482	0.40 418	0.37 467	0.29 421	0.40 525	0.46 621	0.27 517	0.49 534	0.28 524	0.12 582	0.07 217	0.12 586	0.11 555	0.12 569	0.11 287

Select-FE	0.27 523	0.18 475	0.87 646	0.23 385	0.22 614	0.29 489	0.18 366	0.53 573	0.28 324	0.30 444	0.33 442	0.45 612	0.29 561	0.30 405	0.21 427	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.13 630	0.08 293	0.20 540

G2L-Stereo	0.27 523	0.23 566	0.61 537	0.22 319	0.14 328	0.25 417	0.19 413	0.48 521	0.37 467	0.33 499	0.38 497	0.40 571	0.23 455	0.61 602	0.33 575	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.08 339	0.09 395	0.11 287

test_sample6	0.27 523	0.15 366	0.50 398	0.22 319	0.12 210	0.30 504	0.22 519	0.54 589	0.39 494	0.34 521	0.44 572	0.29 457	0.25 489	0.58 581	0.26 503	0.11 541	0.14 494	0.10 491	0.10 517	0.11 521	0.16 468

SMFormer	0.27 523	0.13 273	0.47 345	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.34 583	0.10 492	0.16 541	0.08 297	0.09 451	0.10 461	0.16 468

tta	0.27 523	0.13 273	0.47 345	0.20 193	0.10 99	0.28 464	0.19 413	0.54 589	0.48 599	0.35 541	0.42 547	0.31 488	0.27 517	0.60 594	0.34 583	0.10 492	0.16 541	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.13 385

ffm	0.27 523	0.17 448	0.84 636	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.28 363	0.12 63	0.08 308	0.28 711	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 700

NINENet	0.27 523	0.16 411	0.49 377	0.23 385	0.16 445	0.44 644	0.17 305	0.63 685	0.49 616	0.33 499	0.38 497	0.31 488	0.22 440	0.43 513	0.22 445	0.11 541	0.10 383	0.12 586	0.08 339	0.12 569	0.11 287

SepStereo	0.27 523	0.13 273	0.49 377	0.24 444	0.18 511	0.30 504	0.24 575	0.48 521	0.48 599	0.42 628	0.45 587	0.34 519	0.31 585	0.64 622	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.10 461	0.11 287

UPFNet	0.27 523	0.15 366	0.47 345	0.25 493	0.20 575	0.37 602	0.27 612	0.50 541	0.40 505	0.36 555	0.38 497	0.37 546	0.29 561	0.40 497	0.34 583	0.10 492	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.10 461	0.08 100

iResNet_ROB	0.27 523	0.27 614	0.48 360	0.21 248	0.12 210	0.32 543	0.17 305	0.57 628	0.55 656	0.39 600	0.44 572	0.37 546	0.28 541	0.43 513	0.28 524	0.08 308	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.09 395	0.11 287

MEA-ACV	0.28 533	0.14 326	0.54 465	0.22 319	0.14 328	0.34 569	0.23 549	0.54 589	0.49 616	0.36 555	0.43 561	0.36 538	0.35 619	0.48 531	0.30 543	0.09 417	0.09 334	0.10 491	0.12 597	0.10 461	0.11 287

PStereo	0.28 533	0.41 699	0.40 271	0.21 248	0.13 277	0.25 417	0.24 575	0.35 341	0.48 599	0.27 382	0.17 220	0.29 457	0.34 611	0.40 497	0.45 637	0.24 718	0.15 525	0.17 674	0.13 630	0.24 703	0.25 608

Selective-IGEV-i1	0.28 533	0.11 164	0.44 312	0.36 700	0.32 707	0.32 543	0.23 549	0.48 521	0.48 599	0.29 421	0.32 420	0.39 566	0.17 352	0.28 363	0.25 491	0.08 308	0.23 663	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.53 742

coex_refinement	0.28 533	0.22 546	0.50 398	0.23 385	0.15 401	0.31 526	0.20 454	0.51 553	0.43 538	0.35 541	0.42 547	0.45 612	0.27 517	0.56 574	0.41 614	0.10 492	0.07 217	0.07 183	0.07 241	0.11 521	0.12 348

ISRNet	0.28 533	0.15 366	0.54 465	0.27 575	0.19 546	0.24 396	0.15 201	0.47 509	0.45 564	0.40 610	0.49 617	0.42 593	0.27 517	0.33 441	0.30 543	0.20 698	0.12 452	0.17 674	0.16 672	0.16 628	0.21 553

rvit_105_1	0.28 533	0.24 579	0.65 556	0.27 575	0.19 546	0.31 526	0.35 676	0.46 495	0.53 641	0.31 461	0.32 420	0.32 499	0.27 517	0.36 474	0.26 503	0.16 658	0.14 494	0.15 656	0.17 684	0.11 521	0.11 287

UGAM	0.28 533	0.18 475	0.57 498	0.26 537	0.13 277	0.23 371	0.26 602	0.33 325	0.45 564	0.32 486	0.42 547	0.45 612	0.22 440	0.92 714	0.23 465	0.08 308	0.09 334	0.14 637	0.13 630	0.10 461	0.10 232

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 533	0.17 448	0.96 668	0.29 623	0.31 703	0.29 489	0.21 482	0.53 573	0.28 324	0.27 382	0.55 648	0.41 580	0.18 388	0.30 405	0.22 445	0.08 308	0.10 383	0.08 297	0.13 630	0.12 569	0.20 540

test_sample7	0.28 533	0.16 411	0.47 345	0.21 248	0.14 328	0.29 489	0.22 519	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.41 503	0.26 503	0.14 631	0.21 636	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.25 608

CBFPSM	0.28 533	0.23 566	0.76 603	0.21 248	0.14 328	0.38 609	0.26 602	0.42 443	0.37 467	0.34 521	0.36 477	0.55 669	0.38 635	0.33 441	0.40 608	0.08 308	0.08 285	0.07 183	0.08 339	0.09 395	0.12 348

ToySt	0.28 533	0.19 495	0.68 570	0.22 319	0.19 546	0.31 526	0.31 653	0.43 456	0.43 538	0.28 396	0.38 497	0.42 593	0.32 600	0.33 441	0.32 565	0.08 308	0.14 494	0.10 491	0.12 597	0.11 521	0.24 596

CSP-Net	0.28 533	0.17 448	0.41 282	0.22 319	0.14 328	0.44 644	0.24 575	0.52 561	0.42 527	0.42 628	0.44 572	0.42 593	0.27 517	0.66 633	0.30 543	0.12 582	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.10 461	0.10 232

DAS	0.28 533	0.13 273	0.49 377	0.24 444	0.18 511	0.30 504	0.24 575	0.48 521	0.48 599	0.42 628	0.45 587	0.34 519	0.31 585	0.76 671	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.10 461	0.11 287

AACVNet	0.28 533	0.22 546	0.55 476	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.19 413	0.43 456	0.33 410	0.39 600	0.42 547	0.44 606	0.29 561	0.73 655	0.28 524	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.09 451	0.13 584	0.12 348

FTStereo	0.28 533	0.11 164	0.56 486	0.24 444	0.13 277	0.21 313	0.52 728	0.36 358	0.28 324	0.38 582	0.94 728	0.30 478	0.56 701	0.33 441	0.18 332	0.08 308	0.06 117	0.09 405	0.08 339	0.08 293	0.19 518

LMCR-Stereo	0.28 533	0.22 546	0.56 486	0.29 623	0.14 328	0.37 602	0.23 549	0.57 628	0.36 451	0.40 610	0.40 525	0.29 457	0.30 568	0.41 503	0.38 602	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.07 241	0.13 584	0.10 232

MMNet	0.28 533	0.19 495	0.54 465	0.24 444	0.17 481	0.47 661	0.22 519	0.47 509	0.53 641	0.40 610	0.43 561	0.36 538	0.34 611	0.40 497	0.35 590	0.08 308	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.09 156

UNet	0.28 533	0.16 411	0.70 580	0.24 444	0.20 575	0.44 644	0.21 482	0.52 561	0.42 527	0.36 555	0.40 525	0.43 600	0.33 609	0.41 503	0.32 565	0.09 417	0.07 217	0.10 491	0.09 451	0.10 461	0.09 156

ac_64	0.28 533	0.16 411	0.62 541	0.25 493	0.17 481	0.36 594	0.22 519	0.48 521	0.35 435	0.36 555	0.37 488	0.51 651	0.30 568	0.62 613	0.34 583	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

GwcNet-RSSM	0.28 533	0.25 596	0.61 537	0.22 319	0.14 328	0.28 464	0.24 575	0.46 495	0.44 551	0.33 499	0.46 600	0.41 580	0.28 541	0.55 566	0.31 555	0.11 541	0.07 217	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.09 156

HSM-Net_RVC	0.28 533	0.12 221	0.48 360	0.19 132	0.11 150	0.35 586	0.21 482	0.64 692	0.44 551	0.40 610	0.43 561	0.50 648	0.27 517	0.75 664	0.25 491	0.08 308	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.08 293	0.09 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 533	0.25 596	0.64 551	0.22 319	0.16 445	0.30 504	0.21 482	0.54 589	0.33 410	0.36 555	0.38 497	0.38 552	0.26 508	0.45 523	0.28 524	0.15 647	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.14 431

StereoDRNet-Refined	0.28 533	0.19 495	0.47 345	0.25 493	0.14 328	0.36 594	0.21 482	0.49 532	0.43 538	0.46 658	0.52 631	0.42 593	0.30 568	0.46 525	0.38 602	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.29 556	0.22 546	0.56 486	0.26 537	0.21 595	0.35 586	0.32 661	0.46 495	0.48 599	0.39 600	0.41 537	0.33 510	0.39 642	0.55 566	0.40 608	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.09 451	0.10 461	0.11 287

RT-IGEV	0.29 556	0.10 109	0.60 530	0.24 444	0.16 445	0.38 609	0.31 653	0.60 663	0.46 577	0.41 622	0.41 537	0.49 642	0.31 585	0.30 405	0.29 538	0.09 417	0.10 383	0.09 405	0.10 517	0.09 395	0.25 608

DispNO	0.29 556	0.24 579	0.83 632	0.23 385	0.17 481	0.25 417	0.22 519	0.47 509	0.42 527	0.33 499	0.39 515	0.38 552	0.28 541	0.78 675	0.35 590	0.09 417	0.07 217	0.10 491	0.10 517	0.09 395	0.09 156

CRFU-Net	0.29 556	0.14 326	0.48 360	0.26 537	0.15 401	0.46 655	0.22 519	0.52 561	0.32 391	0.44 645	0.42 547	0.48 636	0.47 678	0.44 517	0.31 555	0.12 582	0.10 383	0.09 405	0.08 339	0.10 461	0.11 287

iRaft-Stereo_20w	0.29 556	0.11 164	0.86 643	0.33 676	0.24 647	0.32 543	0.26 602	0.60 663	0.26 294	0.41 622	0.21 286	0.28 444	0.19 411	0.32 431	0.24 477	0.07 143	0.31 733	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.47 729

AASNet	0.29 556	0.27 614	0.67 564	0.26 537	0.18 511	0.34 569	0.21 482	0.64 692	0.49 616	0.36 555	0.41 537	0.32 499	0.26 508	0.33 441	0.39 606	0.12 582	0.09 334	0.10 491	0.08 339	0.14 607	0.12 348

GEStereo_RVC	0.29 556	0.24 579	0.60 530	0.27 575	0.16 445	0.33 554	0.25 590	0.58 642	0.56 663	0.35 541	0.38 497	0.34 519	0.25 489	0.51 544	0.29 538	0.12 582	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.11 521	0.13 385

EAI-Stereo	0.29 556	0.11 164	0.38 245	0.22 319	0.18 511	0.33 554	1.66 785	0.53 573	0.27 313	0.27 382	0.50 621	0.17 277	0.16 326	0.25 299	0.25 491	0.07 143	0.07 217	0.07 183	0.11 555	0.07 211	0.10 232

delet	0.29 556	0.18 475	0.58 514	0.24 444	0.19 546	0.41 626	0.30 643	0.52 561	0.51 630	0.35 541	0.42 547	0.37 546	0.31 585	0.49 534	0.36 594	0.10 492	0.09 334	0.11 550	0.12 597	0.09 395	0.09 156

HGLStereo	0.29 556	0.19 495	0.60 530	0.24 444	0.21 595	0.33 554	0.23 549	0.52 561	0.44 551	0.36 555	0.49 617	0.41 580	0.35 619	0.46 525	0.34 583	0.11 541	0.11 421	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.12 348

DSFCA	0.29 556	0.18 475	0.48 360	0.21 248	0.17 481	0.39 615	0.32 661	0.49 532	0.44 551	0.44 645	0.38 497	0.40 571	0.30 568	0.53 555	0.38 602	0.12 582	0.10 383	0.10 491	0.11 555	0.11 521	0.11 287

CFNet	0.29 556	0.29 627	0.57 498	0.23 385	0.14 328	0.34 569	0.15 201	0.53 573	0.46 577	0.31 461	0.40 525	0.38 552	0.27 517	0.76 671	0.28 524	0.10 492	0.07 217	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.09 156

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 556	0.24 579	0.81 622	0.26 537	0.18 511	0.30 504	0.22 519	0.52 561	0.41 515	0.38 582	0.42 547	0.42 593	0.28 541	0.46 525	0.31 555	0.11 541	0.08 285	0.10 491	0.11 555	0.10 461	0.12 348
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	0.29 556	0.37 677	0.92 659	0.24 444	0.13 277	0.30 504	0.19 413	0.55 608	0.51 630	0.39 600	0.46 600	0.39 566	0.27 517	0.36 474	0.30 543	0.09 417	0.06 117	0.07 183	0.05 38	0.13 584	0.11 287

HSM	0.29 556	0.18 475	0.48 360	0.21 248	0.15 401	0.33 554	0.20 454	0.55 608	0.39 494	0.36 555	0.39 515	0.67 714	0.32 600	0.88 702	0.24 477	0.09 417	0.07 217	0.08 297	0.07 241	0.09 395	0.10 232

noway7	0.30 571	0.63 747	1.95 761	0.24 444	0.12 210	0.23 371	0.19 413	0.47 509	0.33 410	0.21 304	0.23 315	0.24 390	0.20 417	0.23 258	0.29 538	0.07 143	0.05 13	0.08 297	0.07 241	0.10 461	0.10 232

ACV-stereo	0.30 571	0.20 511	0.82 626	0.23 385	0.16 445	0.48 669	0.20 454	0.38 384	0.34 423	0.29 421	0.33 442	0.66 710	0.43 663	0.55 566	0.31 555	0.10 492	0.09 334	0.09 405	0.09 451	0.11 521	0.12 348

ssnet_v2	0.30 571	0.21 526	0.63 546	0.23 385	0.15 401	0.40 621	0.30 643	0.59 652	0.48 599	0.40 610	0.37 488	0.46 621	0.30 568	0.41 503	0.44 630	0.13 606	0.11 421	0.11 550	0.11 555	0.12 569	0.11 287

dad	0.30 571	0.38 685	0.60 530	0.22 319	0.14 328	0.32 543	0.21 482	0.35 341	0.51 630	0.45 652	0.45 587	0.46 621	0.23 455	0.41 503	0.27 515	0.21 704	0.11 421	0.20 699	0.11 555	0.15 619	0.11 287

THIR-Stereo	0.30 571	0.15 366	0.46 337	0.19 132	0.11 150	0.28 464	0.70 746	0.33 325	0.36 451	0.37 573	0.64 687	0.33 510	0.49 687	0.58 581	0.44 630	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.07 211	0.08 100

ADLNet	0.30 571	0.19 495	0.59 523	0.23 385	0.19 546	0.34 569	0.23 549	0.56 619	0.44 551	0.43 639	0.41 537	0.43 600	0.28 541	0.56 574	0.36 594	0.11 541	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.11 521	0.15 451

RAFT + AFF	0.30 571	0.33 653	0.76 603	0.25 493	0.17 481	0.30 504	0.33 668	0.55 608	0.42 527	0.28 396	0.30 395	0.31 488	0.31 585	0.64 622	0.32 565	0.09 417	0.11 421	0.11 550	0.10 517	0.12 569	0.16 468

psm_up	0.30 571	0.21 526	0.58 514	0.26 537	0.18 511	0.32 543	0.27 612	0.57 628	0.45 564	0.38 582	0.41 537	0.45 612	0.40 648	0.59 589	0.32 565	0.11 541	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.11 521	0.11 287

DMCA-RVC	0.30 571	0.27 614	0.93 663	0.28 603	0.17 481	0.30 504	0.21 482	0.43 456	0.36 451	0.40 610	0.38 497	0.39 566	0.36 625	0.44 517	0.34 583	0.13 606	0.10 383	0.16 665	0.12 597	0.13 584	0.11 287

STTStereo	0.30 571	0.24 579	0.83 632	0.25 493	0.17 481	0.30 504	0.24 575	0.49 532	0.39 494	0.39 600	0.41 537	0.44 606	0.28 541	0.41 503	0.30 543	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.16 672	0.12 569	0.12 348

RASNet	0.30 571	0.19 495	0.59 523	0.23 385	0.19 546	0.33 554	0.20 454	0.50 541	0.41 515	0.31 461	0.44 572	0.47 631	0.38 635	0.79 679	0.40 608	0.09 417	0.07 217	0.07 183	0.09 451	0.08 293	0.10 232

DLCB_ROB	0.30 571	0.20 511	0.45 318	0.28 603	0.17 481	0.37 602	0.25 590	0.50 541	0.45 564	0.46 658	0.47 607	0.51 651	0.34 611	0.56 574	0.38 602	0.10 492	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.10 461	0.11 287

zzzzzzz1	0.31 583	0.63 747	1.85 759	0.24 444	0.16 445	0.23 371	0.22 519	0.42 443	0.36 451	0.22 325	0.25 336	0.26 425	0.21 430	0.35 463	0.30 543	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.10 232

DNS	0.31 583	0.31 639	0.25 115	0.25 493	0.11 150	0.14 53	0.14 149	0.26 199	0.18 116	0.14 177	0.18 240	0.13 187	0.10 94	0.75 664	0.41 614	0.09 417	0.27 706	0.08 297	0.05 38	1.11 782	1.23 787

DualNet (step1)	0.31 583	0.21 526	0.69 573	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.41 503	0.26 503	0.24 718	0.21 636	0.28 729	0.24 722	0.18 659	0.21 553

iinet-f	0.31 583	0.23 566	1.16 704	0.20 193	0.16 445	0.44 644	0.23 549	0.47 509	0.38 478	0.36 555	0.44 572	0.41 580	0.35 619	0.36 474	0.43 623	0.10 492	0.09 334	0.08 297	0.08 339	0.13 584	0.12 348

ADLNet2	0.31 583	0.23 566	0.77 609	0.23 385	0.18 511	0.36 594	0.24 575	0.55 608	0.54 646	0.33 499	0.38 497	0.45 612	0.31 585	0.70 645	0.36 594	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.09 451	0.12 569	0.11 287

hitnet-ft	0.31 583	0.21 526	0.56 486	0.19 132	0.14 328	0.40 621	0.23 549	0.46 495	0.42 527	0.37 573	0.46 600	0.53 664	0.35 619	0.76 671	0.35 590	0.14 631	0.10 383	0.14 637	0.10 517	0.15 619	0.14 431

FADNet-RVC-Resample	0.31 583	0.32 647	1.16 704	0.27 575	0.17 481	0.33 554	0.21 482	0.49 532	0.40 505	0.36 555	0.38 497	0.34 519	0.27 517	0.54 561	0.27 515	0.10 492	0.10 383	0.14 637	0.13 630	0.13 584	0.18 497

FADNet_RVC	0.31 583	0.35 667	0.98 672	0.24 444	0.16 445	0.30 504	0.17 305	0.52 561	0.39 494	0.30 444	0.38 497	0.30 478	0.29 561	0.54 561	0.33 575	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.16 672	0.21 690	0.24 596

FSD	0.32 591	0.28 622	0.35 226	0.37 702	0.41 733	0.28 464	0.27 612	0.32 305	0.30 365	0.27 382	0.27 362	0.29 457	0.27 517	0.35 463	0.28 524	0.23 710	0.49 768	0.27 722	0.26 732	0.26 711	0.64 760

LL-Strereo	0.32 591	0.33 653	0.77 609	0.26 537	0.24 647	0.22 346	0.23 549	0.58 642	0.44 551	0.35 541	0.32 420	0.41 580	0.40 648	0.93 716	0.25 491	0.08 308	0.13 474	0.11 550	0.09 451	0.09 395	0.22 568

SACVNet	0.32 591	0.25 596	0.59 523	0.26 537	0.19 546	0.35 586	0.25 590	0.54 589	0.41 515	0.43 639	0.45 587	0.46 621	0.34 611	0.71 651	0.30 543	0.14 631	0.10 383	0.12 586	0.12 597	0.16 628	0.20 540

CrosDoStereo	0.32 591	0.11 164	0.53 451	0.19 132	0.12 210	0.22 346	1.07 769	0.36 358	0.38 478	0.38 582	0.60 672	0.28 444	0.45 669	0.61 602	0.56 668	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.09 156

DeepStereo_LL	0.32 591	0.11 164	0.53 451	0.19 132	0.12 210	0.22 346	1.07 769	0.36 358	0.38 478	0.38 582	0.60 672	0.28 444	0.45 669	0.61 602	0.56 668	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.09 451	0.08 293	0.09 156

pcwnet_v2	0.32 591	0.16 411	1.22 715	0.23 385	0.19 546	0.32 543	0.19 413	0.61 673	0.61 682	0.37 573	0.45 587	0.35 532	0.29 561	0.37 484	0.26 503	0.14 631	0.11 421	0.12 586	0.11 555	0.14 607	0.18 497

TDLM	0.32 591	0.27 614	0.52 440	0.30 637	0.15 401	0.33 554	0.32 661	0.54 589	0.50 624	0.44 645	0.43 561	0.39 566	0.30 568	0.92 714	0.30 543	0.14 631	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.14 431

NVstereo2D	0.32 591	0.18 475	0.63 546	0.24 444	0.23 630	0.43 639	0.28 628	0.60 663	0.58 668	0.28 396	0.39 515	0.42 593	0.30 568	0.71 651	0.30 543	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.10 517	0.20 683	0.18 497

SCION-MonSter	0.33 599	0.24 579	0.51 419	0.29 623	0.28 677	0.56 693	0.21 482	0.49 532	0.59 675	0.34 521	0.55 648	0.32 499	0.31 585	0.40 497	0.56 668	0.11 541	0.10 383	0.25 719	0.22 714	0.18 659	0.19 518

DNSM	0.33 599	0.30 633	0.21 62	0.25 493	0.09 38	0.17 174	0.14 149	0.26 199	0.19 150	0.16 224	0.18 240	0.13 187	0.11 149	0.80 683	0.66 687	0.09 417	0.24 681	0.06 60	0.05 38	1.25 786	1.17 785

Selective-IGEV-i16pc	0.33 599	0.12 221	1.65 749	0.21 248	0.14 328	0.74 720	0.30 643	0.46 495	0.44 551	0.21 304	0.32 420	0.26 425	0.14 282	0.71 651	0.19 368	0.15 647	0.10 383	0.08 297	0.09 451	0.11 521	0.12 348

YMNet	0.33 599	0.26 606	0.64 551	0.28 603	0.23 630	0.48 669	0.27 612	0.54 589	0.47 591	0.49 672	0.56 654	0.51 651	0.30 568	0.41 503	0.44 630	0.13 606	0.16 541	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.14 431

YMNet_1	0.33 599	0.26 606	0.64 551	0.28 603	0.23 630	0.48 669	0.27 612	0.54 589	0.47 591	0.49 672	0.56 654	0.51 651	0.30 568	0.41 503	0.44 630	0.13 606	0.16 541	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.14 431

fast-acv-ft	0.33 599	0.26 606	0.88 653	0.25 493	0.18 511	0.49 675	0.27 612	0.44 477	0.50 624	0.40 610	0.55 648	0.49 642	0.36 625	0.39 492	0.41 614	0.11 541	0.11 421	0.11 550	0.12 597	0.13 584	0.11 287

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 599	0.25 596	0.82 626	0.22 319	0.17 481	0.46 655	0.28 628	0.53 573	0.53 641	0.43 639	0.57 660	0.44 606	0.31 585	0.50 538	0.48 645	0.10 492	0.06 117	0.08 297	0.06 127	0.11 521	0.12 348

AANet_RVC	0.33 599	0.31 639	0.69 573	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.23 549	0.49 532	0.55 656	0.39 600	0.60 672	0.43 600	0.30 568	0.88 702	0.54 664	0.11 541	0.08 285	0.07 183	0.07 241	0.10 461	0.12 348

PS-NSSS	0.33 599	0.36 674	0.61 537	0.24 444	0.18 511	0.33 554	0.24 575	0.59 652	0.42 527	0.38 582	0.52 631	0.36 538	0.31 585	0.80 683	0.32 565	0.18 683	0.14 494	0.21 704	0.15 661	0.17 643	0.14 431

DISCO	0.33 599	0.16 411	0.55 476	0.26 537	0.16 445	0.48 669	0.25 590	0.52 561	0.58 668	0.38 582	0.45 587	0.63 699	0.37 630	0.65 627	0.50 652	0.10 492	0.07 217	0.09 405	0.08 339	0.13 584	0.13 385

NOSS_ROB	0.33 599	0.24 579	0.49 377	0.27 575	0.16 445	0.34 569	0.19 413	0.55 608	0.50 624	0.34 521	0.37 488	0.42 593	0.30 568	0.93 716	0.25 491	0.19 693	0.20 625	0.24 714	0.22 714	0.17 643	0.25 608

TCMNet	0.34 610	0.28 622	0.81 622	0.29 623	0.30 696	0.40 621	0.28 628	0.53 573	0.49 616	0.38 582	0.46 600	0.40 571	0.30 568	0.61 602	0.42 619	0.14 631	0.13 474	0.15 656	0.14 650	0.18 659	0.19 518

HBP-ISP	0.34 610	0.35 667	0.76 603	0.23 385	0.17 481	0.33 554	0.22 519	0.56 619	0.47 591	0.42 628	0.49 617	0.33 510	0.41 653	0.73 655	0.27 515	0.18 683	0.19 603	0.24 714	0.20 700	0.16 628	0.16 468

AAGNet	0.34 610	0.12 221	0.53 451	0.26 537	0.16 445	0.20 282	0.19 413	0.31 296	0.29 347	0.35 541	0.35 462	0.27 431	0.30 568	0.44 517	2.56 786	0.08 308	0.05 13	0.10 491	0.07 241	0.09 395	0.07 54

FADNet-RVC	0.34 610	0.43 704	0.97 670	0.25 493	0.20 575	0.33 554	0.20 454	0.51 553	0.42 527	0.34 521	0.40 525	0.41 580	0.29 561	0.65 627	0.36 594	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.15 661	0.19 672	0.20 540

FADNet	0.34 610	0.43 704	0.88 653	0.24 444	0.22 614	0.37 602	0.19 413	0.56 619	0.49 616	0.32 486	0.36 477	0.43 600	0.32 600	0.65 627	0.30 543	0.17 672	0.16 541	0.14 637	0.16 672	0.25 706	0.21 553

CVANet_RVC	0.34 610	0.25 596	0.77 609	0.27 575	0.17 481	0.34 569	0.28 628	0.55 608	0.50 624	0.43 639	0.46 600	0.44 606	0.31 585	0.90 707	0.27 515	0.15 647	0.10 383	0.14 637	0.14 650	0.15 619	0.15 451

StereoDRNet	0.34 610	0.28 622	0.70 580	0.28 603	0.21 595	0.43 639	0.30 643	0.63 685	0.51 630	0.47 664	0.40 525	0.48 636	0.31 585	0.58 581	0.44 630	0.12 582	0.10 383	0.12 586	0.11 555	0.13 584	0.13 385

z-ln-s-r	0.35 617	0.30 633	1.02 678	0.23 385	0.14 328	0.30 504	0.26 602	0.46 495	0.55 656	0.33 499	0.61 680	0.39 566	0.31 585	0.80 683	0.77 701	0.08 308	0.06 117	0.08 297	0.08 339	0.11 521	0.10 232

DRN-Test	0.35 617	0.20 511	0.75 599	0.28 603	0.19 546	0.46 655	0.29 634	0.68 711	0.54 646	0.49 672	0.47 607	0.44 606	0.35 619	0.63 616	0.44 630	0.13 606	0.09 334	0.13 613	0.12 597	0.13 584	0.13 385

XPNet_ROB	0.35 617	0.26 606	0.58 514	0.28 603	0.19 546	0.37 602	0.31 653	0.57 628	0.51 630	0.52 684	0.54 643	0.57 676	0.38 635	0.65 627	0.48 645	0.17 672	0.12 452	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

ff1	0.36 620	0.17 448	0.84 636	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.38 384	0.46 577	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 746	0.08 308	0.28 711	0.12 586	0.11 555	0.08 293	0.37 700

Wz-Net-LNSev	0.36 620	0.35 667	1.06 684	0.26 537	0.21 595	0.47 661	0.33 668	0.56 619	0.58 668	0.45 652	0.54 643	0.50 648	0.37 630	0.40 497	0.42 619	0.12 582	0.11 421	0.10 491	0.09 451	0.14 607	0.15 451

FAT-Stereo	0.36 620	0.19 495	0.75 599	0.26 537	0.18 511	0.34 569	0.30 643	0.62 681	0.61 682	0.47 664	0.61 680	0.59 683	0.50 688	0.61 602	0.36 594	0.13 606	0.14 494	0.13 613	0.12 597	0.14 607	0.20 540

CBMV_ROB	0.36 620	0.21 526	0.57 498	0.22 319	0.14 328	0.35 586	0.20 454	0.55 608	0.47 591	0.52 684	0.58 663	0.45 612	0.53 697	0.75 664	0.50 652	0.18 683	0.19 603	0.23 712	0.21 703	0.15 619	0.20 540

ETE_ROB	0.36 620	0.32 647	0.64 551	0.30 637	0.18 511	0.40 621	0.38 693	0.59 652	0.49 616	0.50 678	0.52 631	0.62 695	0.37 630	0.58 581	0.43 623	0.13 606	0.10 383	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.18 497

PSMNet_ROB	0.36 620	0.31 639	0.71 589	0.31 655	0.21 595	0.44 644	0.44 712	0.61 673	0.49 616	0.39 600	0.45 587	0.49 642	0.32 600	0.66 633	0.53 660	0.14 631	0.10 383	0.15 656	0.14 650	0.13 584	0.13 385

CBMV	0.36 620	0.25 596	0.61 537	0.24 444	0.14 328	0.42 634	0.33 668	0.56 619	0.52 640	0.54 696	0.52 631	0.51 651	0.58 704	0.63 616	0.43 623	0.15 647	0.16 541	0.18 683	0.16 672	0.13 584	0.19 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 627	0.17 448	0.84 636	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.57 628	0.48 599	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 746	0.10 492	0.20 625	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.23 580

xxx	0.37 627	0.17 448	0.84 636	0.21 248	0.13 277	0.29 489	0.21 482	0.57 628	0.48 599	0.31 461	0.44 572	0.34 519	0.24 476	0.91 709	1.30 746	0.10 492	0.20 625	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.23 580

GwcNet	0.37 627	0.29 627	1.12 695	0.25 493	0.24 647	0.48 669	0.27 612	0.58 642	0.60 679	0.39 600	0.54 643	0.51 651	0.34 611	0.60 594	0.46 640	0.13 606	0.12 452	0.12 586	0.11 555	0.13 584	0.15 451

DANet	0.37 627	0.25 596	0.67 564	0.37 702	0.22 614	0.42 634	0.25 590	0.50 541	0.44 551	0.52 684	0.50 621	0.59 683	0.42 659	0.78 675	0.53 660	0.13 606	0.12 452	0.14 637	0.12 597	0.17 643	0.21 553
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 627	0.33 653	0.59 523	0.37 702	0.23 630	0.42 634	0.41 706	0.56 619	0.44 551	0.47 664	0.47 607	0.61 692	0.39 642	0.58 581	0.41 614	0.16 658	0.13 474	0.21 704	0.22 714	0.16 628	0.18 497

APVNet	0.38 632	0.26 606	0.87 646	0.26 537	0.22 614	0.52 685	0.35 676	0.64 692	0.46 577	0.40 610	0.52 631	0.48 636	0.39 642	0.84 694	0.48 645	0.13 606	0.14 494	0.15 656	0.16 672	0.16 628	0.16 468

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 632	0.43 704	0.72 594	0.35 691	0.19 546	0.51 679	0.25 590	0.56 619	0.39 494	0.42 628	0.47 607	0.47 631	0.27 517	0.74 659	0.32 565	0.38 752	0.19 603	0.27 722	0.17 684	0.29 726	0.27 632

RP	0.38 632	0.26 606	0.67 564	0.31 655	0.24 647	0.37 602	0.29 634	0.53 573	0.61 682	0.42 628	0.65 689	0.62 695	0.51 690	0.63 616	0.43 623	0.17 672	0.15 525	0.17 674	0.15 661	0.17 643	0.19 518

RYNet	0.38 632	0.23 566	0.65 556	0.26 537	0.28 677	0.62 705	0.33 668	0.61 673	0.62 688	0.42 628	0.39 515	0.58 682	0.40 648	0.89 704	0.57 672	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.19 672	0.22 568

LALA_ROB	0.38 632	0.31 639	0.65 556	0.30 637	0.21 595	0.46 655	0.39 697	0.63 685	0.54 646	0.53 692	0.52 631	0.69 718	0.36 625	0.52 552	0.48 645	0.18 683	0.11 421	0.16 665	0.14 650	0.17 643	0.16 468

Selective-IGEV-i16pb	0.39 637	0.14 326	2.10 764	0.21 248	0.15 401	0.68 714	0.31 653	0.60 663	0.60 679	0.25 360	0.44 572	0.32 499	0.21 430	0.79 679	0.26 503	0.14 631	0.10 383	0.09 405	0.10 517	0.12 569	0.14 431

PSMNet-RUCA	0.39 637	0.47 716	0.84 636	0.46 741	0.41 733	0.34 569	0.26 602	0.59 652	0.46 577	0.40 610	0.51 624	0.44 606	0.33 609	0.43 513	0.31 555	0.25 726	0.14 494	0.33 744	0.21 703	0.32 736	0.23 580

1111x	0.39 637	0.17 448	0.80 620	0.23 385	0.15 401	0.33 554	0.27 612	0.62 681	0.48 599	0.32 486	0.43 561	0.40 571	0.29 561	0.86 697	1.60 767	0.09 417	0.23 663	0.09 405	0.12 597	0.10 461	0.23 580

EKT-Stereo	0.39 637	0.13 273	0.53 451	0.42 729	3.94 795	0.22 346	0.17 305	0.38 384	0.30 365	0.21 304	0.20 266	0.23 369	0.15 304	0.30 405	0.18 332	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.09 395	0.12 348

GASNet	0.39 637	0.58 741	1.27 717	0.35 691	0.23 630	0.35 586	0.23 549	0.63 685	0.56 663	0.41 622	0.38 497	0.45 612	0.30 568	0.81 688	0.42 619	0.16 658	0.11 421	0.14 637	0.14 650	0.23 699	0.12 348

Wz-Net-MNSev	0.39 637	0.35 667	0.99 674	0.26 537	0.21 595	0.59 702	0.39 697	0.58 642	0.61 682	0.49 672	0.56 654	0.53 664	0.37 630	0.61 602	0.47 643	0.11 541	0.09 334	0.11 550	0.11 555	0.15 619	0.15 451

xxxx	0.39 637	0.14 326	0.47 345	0.20 193	0.16 445	0.38 609	0.20 454	0.61 673	0.43 538	0.30 444	0.44 572	0.38 552	0.25 489	0.50 538	2.41 784	0.11 541	0.21 636	0.09 405	0.10 517	0.10 461	0.26 624

test_xeample	0.39 637	0.14 326	0.46 337	0.19 132	0.16 445	0.34 569	0.22 519	0.59 652	0.43 538	0.33 499	0.47 607	0.30 478	0.27 517	0.60 594	2.44 785	0.10 492	0.21 636	0.09 405	0.09 451	0.09 395	0.25 608

Syn2CoEx	0.39 637	0.39 689	1.08 689	0.35 691	0.21 595	0.41 626	0.29 634	0.63 685	0.51 630	0.43 639	0.56 654	0.45 612	0.45 669	0.69 642	0.39 606	0.17 672	0.14 494	0.16 665	0.12 597	0.13 584	0.16 468

S-Stereo	0.39 637	0.20 511	1.04 681	0.28 603	0.22 614	0.39 615	0.31 653	0.58 642	0.69 704	0.40 610	0.59 668	0.48 636	0.41 653	0.75 664	0.42 619	0.12 582	0.15 525	0.13 613	0.13 630	0.16 628	0.25 608

stereogan	0.39 637	0.20 511	0.78 614	0.28 603	0.22 614	0.65 711	0.26 602	0.62 681	0.65 693	0.45 652	0.60 672	0.67 714	0.45 669	0.69 642	0.37 600	0.14 631	0.14 494	0.14 637	0.12 597	0.20 683	0.19 518

Nwc_Net	0.39 637	0.29 627	0.84 636	0.32 664	0.24 647	0.45 652	0.30 643	0.67 706	0.51 630	0.39 600	0.70 699	0.59 683	0.48 682	0.61 602	0.45 637	0.16 658	0.12 452	0.19 691	0.21 703	0.14 607	0.15 451

DStereoRT	0.40 649	0.16 411	0.74 595	0.25 493	0.17 481	0.42 634	0.19 413	0.50 541	0.48 599	0.31 461	0.40 525	0.32 499	0.39 642	0.64 622	0.31 555	0.09 417	0.11 421	1.56 793	0.43 754	0.08 293	0.41 711

w-ln-seven-2	0.40 649	0.37 677	1.34 725	0.28 603	0.18 511	0.38 609	0.29 634	0.53 573	0.59 675	0.47 664	0.56 654	0.46 621	0.42 659	0.70 645	0.64 684	0.10 492	0.10 383	0.12 586	0.11 555	0.14 607	0.16 468

aanetorigin	0.40 649	0.33 653	1.14 701	0.25 493	0.19 546	0.30 504	0.37 685	0.34 332	0.47 591	0.95 739	0.82 714	0.52 659	0.56 701	0.50 538	0.52 656	0.11 541	0.09 334	0.10 491	0.10 517	0.16 628	0.19 518

AF-Net	0.40 649	0.31 639	0.74 595	0.33 676	0.24 647	0.43 639	0.30 643	0.64 692	0.67 698	0.44 645	0.69 698	0.65 706	0.52 692	0.59 589	0.48 645	0.16 658	0.12 452	0.19 691	0.14 650	0.16 628	0.14 431

edge stereo	0.40 649	0.22 546	0.87 646	0.27 575	0.22 614	0.38 609	0.26 602	0.59 652	0.56 663	0.53 692	0.60 672	0.71 722	0.50 688	0.78 675	0.43 623	0.16 658	0.15 525	0.19 691	0.14 650	0.17 643	0.19 518

PA-Net	0.40 649	0.35 667	1.05 682	0.32 664	0.28 677	0.39 615	0.43 709	0.53 573	0.56 663	0.35 541	0.43 561	0.41 580	0.36 625	0.83 693	0.61 679	0.12 582	0.23 663	0.16 665	0.23 720	0.13 584	0.20 540
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 649	0.28 622	0.67 564	0.31 655	0.18 511	0.43 639	0.39 697	0.60 663	0.46 577	0.48 671	0.78 709	0.55 669	0.45 669	0.96 720	0.55 667	0.13 606	0.14 494	0.13 613	0.12 597	0.15 619	0.16 468

RGC	0.41 656	0.35 667	0.76 603	0.35 691	0.28 677	0.41 626	0.29 634	0.60 663	0.55 656	0.47 664	0.64 687	0.63 699	0.47 678	0.74 659	0.46 640	0.16 658	0.15 525	0.21 704	0.21 703	0.19 672	0.21 553

ADCRef	0.41 656	0.33 653	1.05 682	0.26 537	0.21 595	0.49 675	0.27 612	0.54 589	0.51 630	0.51 681	0.59 668	0.35 532	0.47 678	0.54 561	1.35 756	0.09 417	0.08 285	0.12 586	0.12 597	0.12 569	0.13 385

PWC_ROB	0.41 656	0.38 685	0.92 659	0.26 537	0.20 575	0.39 615	0.19 413	0.61 673	0.69 704	0.58 705	0.84 717	0.52 659	0.44 667	0.74 659	0.62 680	0.13 606	0.09 334	0.14 637	0.10 517	0.17 643	0.18 497

PWCDC_ROB	0.41 656	0.41 699	0.77 609	0.34 682	0.21 595	0.43 639	0.20 454	0.60 663	0.90 733	0.44 645	1.24 745	0.36 538	0.38 635	0.56 574	0.48 645	0.18 683	0.11 421	0.11 550	0.10 517	0.20 683	0.16 468

UDG	0.42 660	0.54 729	0.67 564	0.41 725	0.35 716	0.47 661	0.27 612	0.57 628	0.48 599	0.40 610	0.46 600	0.59 683	0.45 669	0.47 529	0.46 640	0.26 730	0.19 603	0.49 758	0.22 714	0.37 741	0.30 657

NCC-stereo	0.42 660	0.31 639	0.87 646	0.32 664	0.29 690	0.47 661	0.37 685	0.68 711	0.53 641	0.42 628	0.58 663	0.57 676	0.52 692	0.75 664	0.54 664	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 727	0.17 643	0.18 497

Abc-Net	0.42 660	0.31 639	0.87 646	0.32 664	0.29 690	0.47 661	0.37 685	0.68 711	0.53 641	0.42 628	0.58 663	0.57 676	0.52 692	0.75 664	0.54 664	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.25 727	0.17 643	0.18 497
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	0.42 660	0.44 709	0.92 659	0.24 444	0.16 445	0.45 652	0.40 701	0.58 642	0.50 624	0.54 696	0.63 684	0.52 659	0.51 690	0.91 709	0.66 687	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.15 661	0.15 619	0.21 553
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 664	0.34 663	0.62 541	0.28 603	0.33 709	0.60 703	0.34 673	0.68 711	0.47 591	0.54 696	0.66 691	0.56 674	0.46 676	0.73 655	0.66 687	0.26 730	0.19 603	0.24 714	0.22 714	0.27 719	0.25 608

RTSC	0.43 664	0.37 677	0.95 667	0.30 637	0.20 575	0.50 678	0.23 549	0.65 698	0.86 729	0.56 700	0.54 643	0.51 651	0.36 625	0.71 651	0.92 715	0.13 606	0.14 494	0.11 550	0.13 630	0.18 659	0.19 518

SQANet	0.44 666	0.57 738	0.89 655	0.49 746	0.39 730	0.47 661	0.23 549	0.53 573	0.44 551	0.41 622	0.48 616	0.47 631	0.34 611	0.58 581	0.43 623	0.38 752	0.15 525	0.40 754	0.21 703	0.50 750	0.34 683

Anonymous_2	0.44 666	0.23 566	0.57 498	0.34 682	0.34 712	0.53 688	0.28 628	0.49 532	0.39 494	0.36 555	0.34 454	0.48 636	0.38 635	0.43 513	0.33 575	0.26 730	0.41 755	0.44 756	1.45 793	0.33 738	0.37 700

NaN_ROB	0.44 666	0.38 685	0.94 666	0.30 637	0.20 575	0.52 685	0.49 723	0.61 673	0.60 679	0.56 700	0.47 607	0.49 642	0.42 659	1.24 747	0.76 700	0.12 582	0.18 589	0.12 586	0.13 630	0.12 569	0.18 497

w-ln-seven	0.45 669	0.40 693	1.40 732	0.27 575	0.22 614	0.58 698	0.33 668	0.65 698	0.83 723	0.59 706	0.63 684	0.53 664	0.39 642	0.66 633	0.81 707	0.12 582	0.11 421	0.13 613	0.12 597	0.16 628	0.17 490

test_sample9	0.45 669	0.21 526	0.69 573	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.54 589	0.43 538	0.38 582	0.36 477	0.38 552	0.32 600	0.70 645	1.01 724	0.24 718	1.93 799	0.28 729	0.24 722	0.18 659	0.21 553

Wz-Net-SNSev	0.45 669	0.53 728	1.42 733	0.31 655	0.21 595	0.44 644	0.45 713	0.64 692	0.68 702	0.46 658	0.66 691	0.62 695	0.40 648	0.78 675	0.65 685	0.12 582	0.11 421	0.12 586	0.13 630	0.17 643	0.19 518

DDUNet	0.45 669	0.60 744	0.71 589	0.45 736	0.39 730	0.46 655	0.32 661	0.53 573	0.44 551	0.46 658	0.53 639	0.57 676	0.38 635	0.51 544	0.43 623	0.34 745	0.21 636	0.56 762	0.25 727	0.41 745	0.36 692

222	0.45 669	0.14 326	0.43 300	0.19 132	0.15 401	0.36 594	0.20 454	0.60 663	0.43 538	0.37 573	0.45 587	0.30 478	0.28 541	0.59 589	3.72 790	0.11 541	0.19 603	0.08 297	0.09 451	0.09 395	0.27 632

SHD	0.45 669	0.34 663	0.89 655	0.37 702	0.28 677	0.46 655	0.23 549	0.72 723	0.96 740	0.65 713	0.61 680	0.61 692	0.48 682	0.64 622	0.69 692	0.16 658	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.21 690	0.25 608

GANetREF_RVC	0.45 669	0.52 725	0.87 646	0.39 713	0.20 575	0.51 679	0.50 725	0.68 711	0.67 698	0.47 664	0.46 600	0.50 648	0.43 663	0.91 709	0.40 608	0.28 737	0.21 636	0.32 740	0.19 695	0.28 724	0.23 580
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	0.45 669	0.37 677	0.89 655	0.44 732	0.37 724	0.70 715	0.35 676	0.75 729	0.78 718	0.45 652	0.53 639	0.65 706	0.40 648	0.68 641	0.52 656	0.22 707	0.12 452	0.21 704	0.19 695	0.26 711	0.22 568

DeepPrunerF	0.46 677	0.37 677	1.50 739	0.34 682	0.30 696	0.36 594	0.37 685	0.64 692	1.15 762	0.41 622	0.45 587	0.40 571	0.41 653	0.82 689	0.53 660	0.18 683	0.14 494	0.23 712	0.21 703	0.17 643	0.18 497

CC-Net-ROB	0.46 677	0.55 730	0.86 643	0.38 711	0.23 630	0.51 679	0.30 643	0.69 717	0.51 630	0.46 658	0.51 624	0.48 636	0.38 635	0.96 720	0.40 608	0.36 748	0.23 663	0.56 762	0.25 727	0.34 739	0.22 568

FBW_ROB	0.46 677	0.34 663	0.71 589	0.32 664	0.20 575	0.51 679	0.32 661	0.73 726	0.63 690	0.60 707	0.57 660	0.65 706	0.44 667	1.42 765	0.62 680	0.14 631	0.17 572	0.22 709	0.16 672	0.17 643	0.23 580

SDNR	0.47 680	0.29 627	0.92 659	0.24 444	0.37 724	1.27 763	0.17 305	0.54 589	0.58 668	0.44 645	0.85 718	0.55 669	0.28 541	1.19 744	0.52 656	0.23 710	0.24 681	0.17 674	0.13 630	0.19 672	0.26 624

G-Net	0.47 680	0.26 606	1.02 678	0.34 682	0.28 677	0.89 735	0.35 676	0.47 509	0.46 577	0.68 718	1.20 742	0.64 704	0.59 706	0.61 602	0.60 676	0.16 658	0.14 494	0.17 674	0.13 630	0.22 694	0.21 553

XQC	0.47 680	0.45 710	1.07 686	0.40 718	0.28 677	0.58 698	0.38 693	0.67 706	0.76 717	0.53 692	0.47 607	0.59 683	0.47 678	0.74 659	0.80 705	0.18 683	0.14 494	0.18 683	0.16 672	0.26 711	0.24 596

WQFJA1++	0.48 683	0.07 2	0.86 643	0.23 385	0.19 546	0.18 211	0.11 30	0.21 91	0.14 42	2.23 789	0.12 97	0.23 369	0.11 149	0.21 201	0.14 184	0.08 308	0.19 603	0.06 60	0.09 451	4.02 799	0.20 540

z-mn7	0.48 683	0.52 725	1.28 718	0.26 537	0.19 546	0.62 705	0.34 673	0.59 652	0.96 740	0.45 652	0.97 729	0.53 664	0.41 653	0.99 724	0.70 693	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.10 517	0.14 607	0.16 468

ADCP+	0.48 683	0.36 674	1.47 737	0.26 537	0.22 614	0.57 696	0.40 701	0.56 619	0.54 646	0.46 658	0.52 631	0.46 621	0.53 697	0.59 589	1.93 777	0.10 492	0.08 285	0.11 550	0.11 555	0.14 607	0.15 451

PASM	0.49 686	0.41 699	1.15 702	0.37 702	0.35 716	0.42 634	0.42 707	0.54 589	0.65 693	0.54 696	0.54 643	0.63 699	0.48 682	0.94 719	0.51 655	0.27 734	0.30 729	0.30 733	0.33 744	0.29 726	0.29 651

zh-mn7	0.50 687	0.57 738	1.82 757	0.25 493	0.19 546	0.45 652	0.29 634	0.59 652	0.84 726	0.67 716	0.97 729	0.49 642	0.41 653	0.93 716	0.73 696	0.12 582	0.10 383	0.11 550	0.11 555	0.13 584	0.17 490

GCST	0.50 687	0.67 752	0.82 626	1.04 779	0.55 751	0.38 609	0.11 30	0.42 443	0.33 410	0.42 628	0.35 462	0.29 457	0.18 388	0.50 538	0.23 465	0.70 770	0.42 756	0.79 774	0.62 775	0.63 758	0.47 729

SuperB	0.50 687	0.37 677	2.16 767	0.23 385	0.15 401	0.41 626	0.32 661	0.50 541	0.83 723	0.44 645	0.51 624	0.33 510	0.45 669	0.69 642	1.07 731	0.10 492	0.08 285	0.09 405	0.08 339	0.95 779	0.18 497

ADCL	0.50 687	0.30 633	1.15 702	0.28 603	0.19 546	0.77 724	0.64 740	0.57 628	0.73 714	0.57 703	0.73 704	0.55 669	0.60 708	0.66 633	1.53 764	0.11 541	0.10 383	0.13 613	0.13 630	0.15 619	0.16 468

ADCPNet	0.51 691	0.36 674	1.82 757	0.27 575	0.23 630	0.71 716	0.39 697	0.56 619	0.54 646	0.52 684	0.60 672	0.66 710	0.57 703	0.64 622	1.23 739	0.15 647	0.18 589	0.14 637	0.23 720	0.19 672	0.22 568

DPSNet	0.51 691	0.26 606	1.16 704	0.28 603	0.21 595	0.76 721	0.56 735	0.89 751	0.82 722	0.49 672	0.51 624	0.64 704	0.81 735	0.89 704	0.85 710	0.17 672	0.16 541	0.13 613	0.13 630	0.26 711	0.27 632

MDST_ROB	0.51 691	0.16 411	0.97 670	0.31 655	0.21 595	1.35 767	0.34 673	0.80 734	0.59 675	1.09 753	0.74 705	0.49 642	0.37 630	1.31 755	0.60 676	0.14 631	0.12 452	0.16 665	0.13 630	0.13 584	0.18 497

zh-sn7	0.52 694	0.64 749	1.77 754	0.30 637	0.20 575	0.47 661	0.40 701	0.60 663	0.65 693	0.53 692	0.82 714	0.52 659	0.59 706	1.10 734	0.96 720	0.13 606	0.13 474	0.13 613	0.13 630	0.17 643	0.20 540

test_sample8	0.52 694	0.21 526	0.69 573	0.18 77	0.17 481	0.36 594	0.21 482	0.57 628	0.38 478	0.63 710	0.39 515	1.16 745	0.68 725	0.70 645	1.01 724	0.24 718	1.93 799	0.28 729	0.24 722	0.18 659	0.21 553

psmorigin	0.52 694	0.29 627	3.10 777	0.24 444	0.19 546	0.39 615	0.24 575	0.52 561	0.45 564	0.66 715	0.68 695	0.70 721	0.52 692	0.86 697	0.49 651	0.15 647	0.17 572	0.13 613	0.14 650	0.16 628	0.23 580

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 697	0.60 744	0.98 672	0.40 718	0.25 661	0.87 733	0.57 736	0.60 663	0.64 692	0.60 707	0.67 693	0.63 699	0.42 659	1.13 736	0.50 652	0.23 710	0.28 711	0.27 722	0.35 746	0.25 706	0.33 678

ADCMid	0.53 697	0.45 710	1.46 734	0.27 575	0.22 614	0.51 679	0.38 693	0.61 673	0.58 668	0.75 723	0.67 693	0.62 695	0.66 724	0.66 633	1.75 769	0.13 606	0.12 452	0.17 674	0.17 684	0.20 683	0.21 553

pmcnn	0.54 699	0.24 579	1.06 684	0.25 493	0.26 666	0.40 621	0.31 653	0.55 608	0.55 656	0.56 700	1.22 744	2.53 776	0.39 642	0.84 694	1.08 732	0.09 417	0.06 117	0.06 60	0.05 38	0.10 461	0.14 431

AANet	0.55 700	0.47 716	1.61 745	0.23 385	0.31 703	0.41 626	0.25 590	0.53 573	1.14 760	0.93 737	0.98 733	0.84 728	0.71 727	0.60 594	0.66 687	0.18 683	0.32 738	0.14 637	0.13 630	0.18 659	0.44 723

DStereoO	0.55 700	0.35 667	0.68 570	0.44 732	0.49 743	0.41 626	1.08 772	0.58 642	0.73 714	0.49 672	0.53 639	0.51 651	0.85 737	0.60 594	0.75 698	0.83 778	0.28 711	0.38 751	0.19 695	0.52 753	0.35 688

Wz-Net-TNSev	0.55 700	0.72 754	1.90 760	0.26 537	0.21 595	0.64 710	0.45 713	0.66 704	0.71 709	0.52 684	0.55 648	0.71 722	0.63 721	1.04 730	0.94 718	0.16 658	0.15 525	0.13 613	0.15 661	0.21 690	0.24 596

AnyNet_C32	0.55 700	0.51 724	1.34 725	0.29 623	0.28 677	0.61 704	0.62 739	0.57 628	0.62 688	0.63 710	0.68 695	0.54 668	0.55 699	0.82 689	1.81 772	0.15 647	0.15 525	0.15 656	0.18 690	0.21 690	0.25 608

CSAN	0.55 700	0.47 716	1.19 712	0.37 702	0.23 630	0.57 696	0.61 738	0.65 698	0.72 711	0.65 713	0.78 709	0.66 710	0.65 723	1.41 764	0.77 701	0.21 704	0.17 572	0.20 699	0.21 703	0.18 659	0.21 553

WCMA_ROB	0.55 700	0.27 614	0.76 603	0.26 537	0.22 614	0.62 705	0.36 683	0.57 628	0.58 668	0.97 743	1.40 752	1.28 752	0.94 745	0.80 683	0.80 705	0.20 698	0.17 572	0.16 665	0.16 672	0.19 672	0.29 651

WZ-Net	0.56 706	0.49 723	2.14 766	0.30 637	0.24 647	0.58 698	0.48 720	0.65 698	0.80 720	0.51 681	0.72 701	0.68 716	0.60 708	1.06 732	1.01 724	0.13 606	0.10 383	0.11 550	0.12 597	0.19 672	0.23 580

Consistency-Raft	0.56 706	0.52 725	1.12 695	0.45 736	0.49 743	0.48 669	0.45 713	0.73 726	0.74 716	0.45 652	0.82 714	0.46 621	0.60 708	0.51 544	0.63 683	0.39 754	0.40 753	0.44 756	0.51 763	0.53 754	0.38 709

anonymity	0.57 708	0.55 730	0.74 595	0.48 745	0.63 757	0.56 693	0.43 709	0.71 719	0.51 630	0.64 712	0.55 648	0.57 676	0.61 714	0.65 627	0.57 672	0.55 761	0.55 777	0.50 759	0.54 765	0.51 751	0.61 753

SGM_RVC	0.57 708	0.22 546	0.60 530	0.26 537	0.16 445	0.97 744	0.46 716	0.76 731	0.90 733	1.03 750	0.92 725	1.16 745	0.93 744	1.21 745	0.72 695	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.16 672	0.16 628	0.24 596
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 710	0.48 721	1.35 727	0.38 711	0.37 724	0.96 743	1.13 775	0.84 745	1.05 750	0.50 678	0.70 699	0.45 612	0.61 714	0.63 616	0.62 680	0.26 730	0.28 711	0.14 637	0.13 630	0.20 683	0.44 723

MFN_U_SF_RVC	0.58 710	0.58 741	1.31 723	0.39 713	0.23 630	0.72 717	0.30 643	0.83 741	0.68 702	0.74 722	0.74 705	0.86 729	0.60 708	0.84 694	0.83 708	0.29 739	0.27 706	0.32 740	0.37 750	0.31 728	0.33 678

SANet	0.58 710	0.41 699	1.38 729	0.27 575	0.16 445	0.72 717	0.48 720	0.71 719	1.34 767	0.69 719	0.97 729	0.94 733	0.78 731	0.97 723	0.93 716	0.14 631	0.12 452	0.12 586	0.12 597	0.18 659	0.20 540

TARStereo(FT)	0.60 713	0.40 693	1.12 695	0.46 741	0.26 666	0.93 737	1.31 780	0.72 723	0.61 682	0.52 684	0.92 725	1.07 739	0.60 708	0.87 699	0.88 712	0.22 707	0.16 541	0.25 719	0.18 690	0.26 711	0.19 518

2222	0.60 713	0.40 693	1.12 695	0.46 741	0.26 666	0.93 737	1.31 780	0.72 723	0.61 682	0.52 684	0.92 725	1.07 739	0.60 708	0.87 699	0.88 712	0.22 707	0.16 541	0.25 719	0.18 690	0.26 711	0.19 518

otaku	0.60 713	0.73 756	1.13 699	0.64 757	0.45 742	0.73 719	0.37 685	0.67 706	0.67 698	0.52 684	0.75 707	0.66 710	0.46 676	0.74 659	0.59 675	0.55 761	0.34 746	0.56 762	0.36 748	0.65 760	0.49 734

MeshStereo	0.60 713	0.31 639	0.71 589	0.22 319	0.17 481	0.66 712	0.36 683	0.81 736	0.63 690	1.48 773	1.32 749	1.65 761	0.83 736	1.18 743	0.74 697	0.17 672	0.17 572	0.17 674	0.14 650	0.17 643	0.19 518
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	0.61 717	0.75 759	1.16 704	0.67 759	0.50 745	0.76 721	0.37 685	0.68 711	0.71 709	0.50 678	0.59 668	0.65 706	0.52 692	0.79 679	0.58 674	0.58 764	0.32 738	0.57 765	0.34 745	0.69 765	0.50 738

PVD	0.62 718	0.41 699	0.93 663	0.44 732	0.39 730	0.63 709	0.51 727	0.86 746	1.27 765	0.93 737	1.09 736	0.81 726	0.85 737	0.89 704	0.89 714	0.21 704	0.23 663	0.22 709	0.19 695	0.28 724	0.41 711

SAMSARA	0.62 718	0.47 716	0.93 663	0.70 763	0.50 745	1.15 756	1.29 779	0.79 733	0.70 707	0.77 729	0.55 648	0.92 732	0.58 704	0.87 699	0.77 701	0.19 693	0.27 706	0.18 683	0.19 695	0.27 719	0.28 641

ADCS	0.62 718	0.56 734	1.54 742	0.30 637	0.25 661	0.56 693	0.46 716	0.71 719	0.86 729	0.77 729	0.72 701	0.68 716	0.62 719	0.82 689	2.33 783	0.17 672	0.16 541	0.16 665	0.17 684	0.23 699	0.27 632

DGSMNet	0.63 721	0.32 647	1.01 676	0.54 753	0.73 766	0.62 705	1.36 782	0.62 681	0.58 668	0.38 582	0.62 683	0.52 659	0.34 611	0.65 627	0.47 643	0.54 760	0.61 784	0.67 767	0.61 774	0.65 760	0.69 767

MSMD_ROB	0.63 721	0.34 663	0.70 580	0.30 637	0.25 661	0.88 734	0.35 676	0.58 642	0.67 698	1.13 755	1.52 756	1.75 764	1.05 752	0.90 707	0.60 676	0.24 718	0.22 650	0.27 722	0.27 736	0.25 706	0.27 632

EDNetEfficient	0.64 723	0.39 689	2.52 770	0.26 537	0.26 666	0.39 615	0.49 723	0.42 443	1.06 751	1.38 762	0.86 719	0.61 692	0.97 746	0.66 633	1.62 768	0.11 541	0.10 383	0.10 491	0.12 597	0.20 683	0.19 518

FCDSN-DC	0.67 724	0.38 685	0.83 632	0.37 702	0.30 696	0.66 712	0.37 685	0.69 717	0.70 707	1.15 757	1.53 757	1.70 763	1.38 764	1.00 725	0.83 708	0.24 718	0.22 650	0.27 722	0.26 732	0.27 719	0.32 669
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 724	0.94 770	1.63 747	0.77 770	1.19 785	0.53 688	0.25 590	0.61 673	0.72 711	0.70 720	0.60 672	0.69 718	0.90 742	0.80 683	0.52 656	0.27 734	0.13 474	0.74 770	0.31 742	0.68 763	0.44 723

AnyNet_C01	0.68 726	0.69 753	2.64 772	0.33 676	0.27 675	0.93 737	0.64 740	0.66 704	0.65 693	0.70 720	0.97 729	0.75 724	0.63 721	1.01 727	1.52 763	0.17 672	0.16 541	0.17 674	0.17 684	0.24 703	0.28 641

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 727	0.73 756	1.26 716	0.47 744	0.28 677	1.42 770	0.60 737	0.82 737	0.94 739	0.85 733	0.86 719	0.88 731	0.70 726	1.32 757	0.75 698	0.37 750	0.30 729	0.34 746	0.36 748	0.44 747	0.42 716

FC-DCNN	0.73 728	0.33 653	0.84 636	0.33 676	0.28 677	0.82 730	0.40 701	0.82 737	0.83 723	1.43 765	1.60 761	1.97 766	1.38 764	1.10 734	0.93 716	0.24 718	0.22 650	0.27 722	0.26 732	0.26 711	0.32 669

MFMNet_re	0.74 729	0.84 765	1.16 704	0.64 757	0.70 762	0.79 726	0.71 748	0.77 732	0.85 727	0.79 731	0.86 719	0.69 718	0.80 733	0.73 655	0.65 685	0.66 768	0.59 782	0.61 766	0.58 772	0.68 763	0.71 768

NVStereoNet_ROB	0.74 729	0.64 749	1.20 714	0.55 754	0.43 738	0.54 692	0.48 720	0.75 729	0.87 732	0.88 734	1.72 765	1.06 738	1.03 751	1.29 751	0.98 723	0.35 747	0.42 756	0.41 755	0.48 758	0.38 742	0.43 720
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	0.74 729	0.72 754	1.18 711	0.52 752	0.57 753	0.76 721	0.50 725	0.80 734	0.66 697	0.97 743	0.88 722	0.94 733	0.74 728	1.08 733	1.04 729	0.58 764	0.51 770	0.50 759	0.50 762	0.56 755	0.72 769
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UHP(FT)	0.75 732	0.55 730	1.46 734	0.45 736	0.28 677	1.13 754	0.75 752	0.82 737	1.24 763	0.95 739	1.26 746	1.09 741	0.97 746	1.15 739	1.25 742	0.23 710	0.25 691	0.31 736	0.28 737	0.31 728	0.28 641

mmmmmm	0.75 732	0.55 730	1.46 734	0.45 736	0.28 677	1.13 754	0.75 752	0.82 737	1.24 763	0.95 739	1.26 746	1.09 741	0.97 746	1.15 739	1.25 742	0.23 710	0.25 691	0.31 736	0.28 737	0.31 728	0.28 641

FC-DCNN v2	0.75 732	0.33 653	0.82 626	0.33 676	0.28 677	0.85 732	0.40 701	0.88 748	0.86 729	1.46 767	1.65 763	2.08 768	1.40 766	1.14 738	0.95 719	0.24 718	0.22 650	0.27 722	0.26 732	0.26 711	0.32 669

RainbowNet	0.76 735	1.00 774	1.29 721	0.82 771	0.63 757	0.79 726	0.52 728	0.83 741	0.93 736	0.61 709	0.79 712	0.79 725	0.62 719	0.82 689	0.67 691	0.80 777	0.55 777	0.79 774	0.49 759	0.81 771	0.62 754

ACVNet-4b	0.76 735	0.90 768	1.67 750	0.73 767	0.51 748	0.80 729	0.31 653	0.74 728	0.81 721	0.51 681	0.72 701	0.94 733	0.43 663	1.01 727	1.32 751	1.18 790	0.22 650	0.77 772	0.45 755	0.70 766	0.50 738

ACVNet_1	0.77 737	0.92 769	1.79 756	0.73 767	0.53 749	0.78 725	0.42 707	0.88 748	0.90 733	0.75 723	0.76 708	1.32 753	0.80 733	1.04 730	0.70 693	0.57 763	0.32 738	0.72 769	0.35 746	0.70 766	0.50 738

nnnnnnn	0.80 738	0.43 704	1.61 745	0.43 731	0.36 721	0.83 731	0.55 732	0.88 748	1.13 759	1.09 753	1.60 761	1.58 759	1.17 754	1.21 745	1.31 750	0.27 734	0.25 691	0.32 740	0.31 742	0.35 740	0.37 700

ELAS_RVC	0.80 738	0.40 693	1.10 691	0.40 718	0.35 716	0.93 737	1.10 773	0.87 747	1.12 758	1.40 763	1.39 750	1.27 751	1.55 773	1.13 736	1.13 733	0.29 739	0.27 706	0.30 733	0.28 737	0.31 728	0.36 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 738	0.40 693	0.91 658	0.39 713	0.35 716	1.52 772	0.81 759	0.97 754	0.98 743	1.47 772	1.58 759	1.19 747	1.33 762	1.01 727	1.21 737	0.29 739	0.27 706	0.30 733	0.29 741	0.32 736	0.36 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 741	0.64 749	2.42 769	0.49 746	0.17 481	0.58 698	0.32 661	0.83 741	0.85 727	0.41 622	0.52 631	0.98 737	0.61 714	4.97 801	1.22 738	0.12 582	0.07 217	0.10 491	0.24 722	0.27 719	0.32 669

RTS	0.81 741	0.56 734	4.76 784	0.37 702	0.30 696	1.11 750	0.52 728	0.67 706	1.07 752	0.76 726	0.91 723	0.60 689	0.61 714	1.64 770	1.24 740	0.15 647	0.13 474	0.15 656	0.15 661	0.22 694	0.24 596

RTSA	0.81 741	0.56 734	4.76 784	0.37 702	0.30 696	1.11 750	0.52 728	0.67 706	1.07 752	0.76 726	0.91 723	0.60 689	0.61 714	1.64 770	1.24 740	0.15 647	0.13 474	0.15 656	0.15 661	0.22 694	0.24 596

1111	0.83 744	0.37 677	1.60 744	0.41 725	0.29 690	1.25 760	1.11 774	0.90 753	1.02 748	1.02 747	1.18 741	1.25 749	1.31 761	1.74 773	1.75 769	0.23 710	0.19 603	0.22 709	0.21 703	0.31 728	0.34 683

IMH-64-1	0.94 745	0.95 771	1.07 686	0.98 776	0.76 767	0.93 737	0.72 749	1.30 766	1.11 756	0.91 735	1.45 753	1.14 743	1.00 749	1.25 749	0.97 721	0.77 773	0.51 770	0.97 778	0.55 768	0.90 773	0.66 763

IMH-64	0.94 745	0.95 771	1.07 686	0.98 776	0.76 767	0.93 737	0.72 749	1.30 766	1.11 756	0.91 735	1.45 753	1.14 743	1.00 749	1.25 749	0.97 721	0.77 773	0.51 770	0.97 778	0.55 768	0.90 773	0.66 763

ACVNet_2	0.94 745	0.98 773	1.71 752	0.83 772	0.63 757	1.02 748	0.64 740	1.16 759	1.43 771	1.02 747	1.39 750	1.47 756	0.86 740	1.16 741	0.79 704	0.63 767	0.43 759	0.78 773	0.49 759	0.80 770	0.57 747

MonStereo1	0.96 748	0.61 746	0.99 674	0.70 763	0.59 754	1.37 768	0.35 676	0.97 754	1.27 765	0.97 743	1.92 769	1.53 758	2.13 780	1.29 751	0.87 711	0.71 771	0.34 746	0.75 771	0.47 757	0.75 768	0.68 765

PM Cens cmp D40	0.99 749	0.40 693	1.01 676	0.30 637	0.26 666	0.92 736	0.55 732	1.27 764	2.11 781	1.72 779	3.10 786	2.73 781	1.57 774	1.33 758	1.29 745	0.19 693	0.20 625	0.20 699	0.21 703	0.18 659	0.29 651

PM Graph cmp D40	0.99 749	0.46 712	1.13 699	0.35 691	0.34 712	1.01 747	0.70 746	1.18 761	2.01 780	1.67 776	3.56 789	2.15 770	1.37 763	1.30 753	1.15 734	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.22 714	0.19 672	0.32 669

DStereoSA	1.00 751	0.46 712	1.33 724	0.68 760	0.86 778	1.26 762	2.25 791	0.83 741	1.41 769	0.57 703	1.92 769	0.57 676	2.07 779	0.96 720	1.84 775	0.36 748	0.55 777	0.28 729	0.53 764	0.45 748	0.90 776

U	1.02 752	0.10 109	0.26 131	0.22 319	3.66 793	6.41 799	0.13 103	0.22 109	0.21 197	0.11 67	0.11 69	0.10 67	0.09 45	0.12 5	0.11 32	0.07 143	0.05 13	5.35 809	2.86 805	0.07 211	0.06 29

MultiAttention	1.05 753	0.14 326	0.50 398	0.35 691	0.43 738	5.62 790	1.71 788	0.71 719	0.54 646	0.36 555	0.63 684	0.55 669	0.22 440	7.50 806	0.56 668	0.09 417	0.06 117	0.14 637	0.24 722	0.27 719	0.34 683

WAO-7	1.05 753	1.00 774	1.19 712	0.83 772	0.67 761	1.22 759	0.84 761	1.43 771	1.56 773	1.13 755	1.75 766	1.46 755	1.25 758	1.56 768	1.28 744	0.61 766	0.62 787	0.70 768	0.68 777	0.66 762	0.62 754

MADNet+	1.05 753	1.26 785	4.77 787	0.73 767	0.50 745	1.25 760	0.97 764	1.05 756	0.93 736	0.67 716	0.78 709	0.87 730	0.85 737	2.14 781	1.83 774	0.40 755	0.42 756	0.32 740	0.28 737	0.45 748	0.43 720

PWCK	1.05 753	1.29 786	2.12 765	0.92 774	0.42 735	1.27 763	1.01 766	1.14 758	1.14 760	1.16 758	1.14 739	1.25 749	0.90 742	1.77 776	1.15 734	0.89 781	0.51 770	0.87 776	0.54 765	1.02 781	0.57 747

DStereoFS	1.07 757	0.76 760	1.10 691	0.70 763	0.70 762	1.87 776	1.39 783	1.20 762	1.66 774	1.01 746	1.58 759	1.20 748	2.60 785	1.40 763	1.32 751	0.40 755	0.47 763	0.31 736	0.41 753	0.38 742	0.91 777

IMH	1.09 758	1.04 777	1.29 721	1.03 778	0.79 771	1.11 750	0.69 745	1.40 770	1.42 770	1.02 747	1.71 764	1.42 754	1.19 757	1.78 777	1.03 728	1.14 788	0.56 781	1.00 780	0.58 772	0.93 776	0.68 765

PatchMatch Graph Cmp	1.11 759	0.46 712	1.28 718	0.34 682	0.33 709	0.98 745	0.66 743	1.21 763	2.45 785	1.81 780	4.16 792	2.69 780	1.41 767	1.31 755	1.76 771	0.20 698	0.20 625	0.19 691	0.21 703	0.19 672	0.32 669

WAO-6	1.11 759	1.01 776	1.17 710	0.96 775	0.79 771	1.30 765	0.78 756	1.36 769	1.99 779	1.04 751	1.54 758	1.59 760	1.27 759	1.37 762	1.30 746	0.78 775	0.55 777	1.03 782	0.75 781	0.87 772	0.72 769

SGM+DAISY	1.12 761	0.86 766	1.64 748	0.68 760	0.80 774	1.68 774	1.68 787	1.08 757	1.10 754	1.53 774	1.76 767	1.47 756	1.53 772	1.24 747	1.42 760	0.66 768	0.65 789	0.52 761	0.54 765	0.57 756	0.91 777

LVE	1.18 762	1.16 779	1.67 750	1.04 779	0.81 775	1.32 766	0.82 760	1.49 774	1.94 777	1.08 752	1.90 768	1.89 765	1.07 753	1.51 767	1.04 729	0.96 784	0.61 784	0.94 777	0.69 778	0.92 775	0.79 774

JetBlue	1.20 763	0.89 767	2.53 771	0.59 755	0.76 767	3.16 787	2.09 789	1.16 759	0.93 736	0.95 739	1.12 738	1.65 761	1.27 759	2.15 782	1.87 776	0.43 757	0.37 751	0.38 751	0.39 752	0.62 757	0.63 756

Dean	1.22 764	1.17 780	1.97 762	1.04 779	0.79 771	1.21 758	0.76 754	1.51 775	1.96 778	1.30 761	1.98 772	2.14 769	1.18 756	1.30 753	1.15 734	0.83 778	0.61 784	1.01 781	0.69 778	0.97 780	0.77 773

PatchMatch Cens Cmp	1.24 765	0.39 689	1.02 678	0.29 623	0.25 661	1.11 750	0.66 743	1.46 772	2.84 787	1.69 778	3.57 790	4.87 791	1.90 776	1.58 769	1.82 773	0.20 698	0.20 625	0.20 699	0.20 700	0.18 659	0.29 651

fsdfsdds	1.30 766	0.43 704	1.72 753	0.44 732	0.59 754	2.20 779	1.16 777	1.33 768	2.37 784	2.10 788	4.08 791	3.14 784	1.98 778	1.16 741	1.46 762	0.23 710	0.20 625	0.35 748	0.25 727	0.40 744	0.40 710

xyz-stereo	1.43 767	0.11 164	17.43 815	0.18 77	0.08 27	4.86 788	0.18 366	0.31 296	0.35 435	0.37 573	2.75 785	0.41 580	0.31 585	0.58 581	0.33 575	0.07 143	0.05 13	0.09 405	0.06 127	0.06 112	0.06 29

TorneroNet-64	1.47 768	1.15 778	1.51 740	1.11 785	0.86 778	2.27 781	0.76 754	1.84 781	3.76 791	1.29 759	2.22 776	2.68 779	1.46 768	1.81 778	1.55 765	0.79 776	0.51 770	1.10 783	0.67 776	1.31 789	0.81 775

notaker	1.49 769	1.44 789	1.77 754	1.42 790	1.08 783	1.19 757	0.87 763	1.51 775	1.40 768	1.53 774	3.41 788	2.40 774	1.94 777	1.83 779	1.57 766	1.14 788	0.69 793	1.38 790	0.88 787	1.39 792	1.03 781

WAO-8	1.50 770	1.22 783	1.39 730	1.10 782	0.85 776	2.15 777	0.78 756	1.84 781	3.76 791	1.46 767	2.18 774	2.15 770	1.50 770	3.20 788	1.35 756	0.92 782	0.66 790	1.10 783	0.79 783	0.94 777	0.74 771

Venus	1.50 770	1.22 783	1.39 730	1.10 782	0.85 776	2.15 777	0.78 756	1.84 781	3.76 791	1.46 767	2.18 774	2.15 770	1.50 770	3.20 788	1.35 756	0.92 782	0.66 790	1.10 783	0.79 783	0.94 777	0.74 771

SGM-ForestM	1.59 772	0.56 734	1.52 741	0.41 725	0.34 712	2.77 783	1.67 786	1.69 779	1.73 776	2.48 791	2.27 777	6.02 795	2.90 787	3.08 786	2.83 787	0.25 726	0.30 729	0.19 691	0.20 700	0.18 659	0.45 727

UNDER WATER-64	1.61 773	1.30 787	2.93 776	1.33 788	0.96 781	2.20 779	1.25 778	1.47 773	3.15 788	1.46 767	1.31 748	2.61 777	2.22 782	1.69 772	1.93 777	1.13 787	0.67 792	1.29 788	0.94 788	1.26 787	1.09 783

MANE	1.63 774	0.58 741	1.16 704	0.59 755	0.60 756	2.71 782	1.53 784	2.63 791	3.62 790	2.33 790	3.26 787	3.66 786	2.98 788	2.26 784	2.26 782	0.37 750	0.40 753	0.31 736	0.49 759	0.31 728	0.63 756

UNDER WATER	1.64 775	1.34 788	2.72 774	1.40 789	1.04 782	1.70 775	1.14 776	1.57 778	3.58 789	1.46 767	1.46 755	2.82 782	2.43 783	1.74 773	2.04 780	1.08 786	0.63 788	1.31 789	0.94 788	1.29 788	1.10 784

LSM	1.68 776	0.48 721	2.91 775	2.28 796	17.60 815	0.52 685	0.55 732	0.65 698	0.78 718	0.84 732	1.11 737	0.63 699	0.55 699	0.79 679	0.53 660	0.16 658	0.25 691	0.18 683	0.21 703	0.25 706	2.37 796

ktn	1.80 777	1.46 790	1.49 738	1.44 791	1.14 784	1.50 771	1.07 769	1.53 777	3.90 794	2.77 793	4.62 793	3.42 785	1.49 769	1.74 773	1.40 759	1.45 792	0.77 794	1.46 791	0.99 790	1.41 793	1.00 780

LE_ROB	1.82 778	0.39 689	3.15 778	0.50 750	0.55 751	0.79 726	1.00 765	0.89 751	6.48 800	7.40 805	2.07 773	2.07 767	5.08 798	1.33 758	3.96 791	0.11 541	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.11 521	0.13 385

KSHMR	1.92 779	1.47 791	1.97 762	1.48 792	1.22 786	1.39 769	1.06 768	1.81 780	5.83 799	1.43 765	5.56 796	2.95 783	1.17 754	2.24 783	1.33 753	1.29 791	1.13 795	1.47 792	1.11 792	1.37 791	1.21 786

TARSTereo(ZeroShot)	2.00 780	0.32 647	3.20 779	0.34 682	1.29 787	3.01 785	2.29 792	2.19 788	4.74 795	3.23 795	6.28 798	4.28 788	3.02 789	1.35 760	1.33 753	0.25 726	0.19 603	0.24 714	0.81 785	0.31 728	1.26 788

TestStereooo	2.00 780	0.32 647	3.20 779	0.34 682	1.29 787	3.01 785	2.29 792	2.19 788	4.74 795	3.23 795	6.28 798	4.28 788	3.02 789	1.35 760	1.33 753	0.25 726	0.19 603	0.24 714	0.81 785	0.31 728	1.26 788

TorneroNet	2.26 782	1.20 782	1.55 743	1.15 787	0.91 780	5.84 796	0.84 761	2.12 785	8.45 804	2.59 792	5.32 795	3.84 787	2.15 781	1.84 780	1.98 779	0.88 780	0.54 776	1.16 787	0.74 780	1.31 789	0.91 777

MADNet++	2.34 783	1.81 792	2.24 768	2.15 795	1.97 792	2.79 784	2.19 790	2.42 790	2.26 782	2.79 794	2.70 784	2.43 775	2.60 785	3.18 787	3.32 788	2.19 800	1.97 801	1.93 794	1.62 794	2.02 795	2.10 794

JetRed	2.35 784	2.70 794	6.11 795	1.14 786	1.38 790	6.03 798	3.61 797	2.12 785	1.72 775	1.99 787	1.97 771	2.15 770	1.59 775	2.49 785	4.19 794	1.05 785	1.60 798	1.10 783	1.02 791	1.72 794	1.41 791

light-stereo	2.66 785	0.78 761	4.46 783	4.42 797	3.66 793	5.04 789	0.38 693	2.12 785	1.51 772	4.25 797	6.51 801	7.70 805	0.75 729	5.12 802	1.42 760	0.72 772	1.35 797	0.33 744	0.45 755	1.22 783	1.04 782

HanzoNet	3.08 786	1.87 793	2.70 773	1.81 793	1.34 789	1.60 773	1.05 767	2.06 784	2.62 786	5.63 801	5.12 794	5.96 794	7.09 802	4.39 800	3.43 789	3.29 803	2.06 803	1.98 797	2.94 806	2.47 796	2.15 795

coex-ft	3.48 787	0.81 764	48.53 833	0.24 444	0.19 546	0.53 688	0.47 719	0.49 532	2.36 783	7.18 804	1.20 742	0.96 736	2.53 784	0.75 664	2.14 781	0.13 606	0.15 525	0.14 637	0.12 597	0.22 694	0.47 729

noway3	4.31 788	5.41 801	4.87 789	11.29 809	10.45 805	5.75 791	4.48 800	4.23 796	0.99 747	1.88 782	2.54 783	6.09 800	3.58 795	3.77 795	4.56 797	1.98 794	0.46 761	2.02 801	1.74 799	5.77 803	4.35 800

noway2	4.31 788	5.35 800	4.91 790	11.32 810	10.44 804	5.75 791	4.48 800	4.21 795	0.98 743	1.89 783	2.51 780	6.10 801	3.59 796	3.66 791	4.55 796	1.98 794	0.46 761	2.01 798	1.74 799	5.80 805	4.46 801

TCMNet-wrong-test	4.33 790	5.65 802	4.76 784	11.36 811	10.39 803	5.87 797	4.45 799	4.24 797	1.10 754	1.93 786	2.43 778	6.07 798	3.54 793	3.87 796	4.51 795	2.00 796	0.47 763	1.96 796	1.68 795	5.78 804	4.48 802

zzzz4	4.35 791	5.87 804	5.01 793	11.40 812	10.45 805	5.76 793	4.48 800	4.31 799	0.98 743	1.89 783	2.52 781	6.02 795	3.52 791	3.69 792	4.60 798	2.00 796	0.47 763	2.01 798	1.73 797	5.85 806	4.49 803

noway1	4.35 791	5.86 803	4.96 792	11.40 812	10.45 805	5.77 794	4.48 800	4.31 799	0.97 742	1.89 783	2.52 781	6.02 795	3.52 791	3.69 792	4.60 798	2.00 796	0.47 763	2.01 798	1.73 797	5.85 806	4.49 803

noway4	4.36 793	5.91 805	4.91 790	11.41 814	10.47 808	5.83 795	4.53 804	4.26 798	0.98 743	1.85 781	2.49 779	6.07 798	3.55 794	3.70 794	4.61 800	2.01 799	0.48 767	2.02 801	1.72 796	5.88 808	4.51 805

UHP(ZeroShot)	4.71 794	0.78 761	7.53 797	0.49 746	0.70 762	9.19 803	2.46 794	5.22 802	13.78 816	8.21 807	14.54 815	9.76 808	8.70 805	4.05 797	4.15 792	0.43 757	0.32 738	0.37 749	0.56 770	1.22 783	1.84 792

UHP	4.71 794	0.78 761	7.53 797	0.49 746	0.70 762	9.19 803	2.46 794	5.22 802	13.78 816	8.21 807	14.54 815	9.76 808	8.70 805	4.05 797	4.15 792	0.43 757	0.32 738	0.37 749	0.56 770	1.22 783	1.84 792

tt	4.71 794	0.11 164	3.94 781	2.06 794	1.54 791	10.14 806	16.85 809	9.28 810	4.99 797	1.41 764	1.05 735	4.68 790	4.89 797	3.36 790	5.86 803	5.73 808	9.15 816	2.23 804	2.51 803	3.02 797	1.34 790

BEATNet-Init1	4.91 797	3.27 795	14.39 814	0.69 762	0.65 760	10.19 807	3.83 798	5.04 801	5.11 798	8.73 809	8.52 803	13.95 818	7.66 804	7.79 807	5.79 802	0.32 744	0.34 746	0.34 746	0.38 751	0.64 759	0.64 760

Selective-IGEV-i1pa	5.75 798	8.12 807	4.85 788	1.10 782	0.54 750	13.48 809	3.52 796	9.46 811	7.56 802	7.13 803	10.00 807	9.12 806	7.56 803	14.91 819	6.08 804	3.55 804	1.33 796	1.94 795	0.77 782	0.79 769	3.23 798

DPSimNet_ROB	6.21 799	5.16 796	9.50 800	5.59 800	5.56 796	7.64 800	10.02 806	4.07 794	7.33 801	6.84 802	6.26 797	7.17 803	10.55 807	4.07 799	5.68 801	5.50 807	4.29 806	5.24 808	3.66 807	4.05 800	5.96 807

USTest	6.84 800	5.16 796	5.45 794	7.18 803	7.26 798	14.27 810	22.53 811	8.48 807	9.29 805	5.44 800	6.42 800	6.27 802	6.69 801	6.83 805	8.49 807	1.95 793	3.27 804	2.16 803	2.54 804	3.76 798	3.31 799

EDNetEfficientorigin	7.48 801	0.57 738	139.59 835	0.25 493	0.17 481	0.44 644	0.30 643	0.48 521	1.04 749	1.29 759	1.02 734	0.82 727	0.87 741	0.76 671	1.02 727	0.10 492	0.09 334	0.12 586	0.11 555	0.22 694	0.25 608

ASD4	8.08 802	7.42 806	8.23 799	6.03 802	6.01 797	14.62 811	20.55 810	9.03 809	8.06 803	7.51 806	6.52 802	7.36 804	6.42 799	8.13 808	9.88 808	5.93 809	5.10 807	6.60 815	5.79 808	6.82 809	5.52 806

DGTPSM_ROB	8.38 803	5.24 798	10.71 812	5.32 799	10.19 801	8.34 801	23.49 815	6.11 805	13.43 813	4.93 798	10.93 811	5.64 792	10.55 807	6.17 803	12.73 812	3.74 805	7.56 809	3.68 805	7.24 813	4.09 801	7.49 810

DPSMNet_ROB	8.44 804	5.25 799	10.87 813	5.59 800	10.27 802	8.34 801	23.51 816	6.12 806	13.47 814	4.96 799	10.94 812	5.65 793	10.55 807	6.25 804	12.77 813	4.01 806	7.62 810	3.75 806	7.27 814	4.16 802	7.54 811

DLNR-FE	10.53 805	12.31 817	20.33 821	105.85 838	23.36 826	0.14 53	0.13 103	3.25 793	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.31 420	0.16 269	2.59 802	0.32 738	0.07 183	0.07 241	40.66 838	0.28 641

DLNR_Zeroshot_test	10.53 805	12.28 816	20.32 819	105.84 837	23.88 827	0.14 53	0.13 103	3.20 792	0.20 166	0.16 224	0.23 315	0.16 261	0.10 94	0.32 431	0.16 269	2.54 801	0.32 738	0.07 183	0.07 241	40.17 837	0.28 641

iinet-test	10.74 807	9.21 808	9.52 801	10.46 804	10.67 809	17.92 816	25.86 817	12.61 815	13.38 811	9.65 813	10.06 808	9.98 810	10.66 810	11.13 815	12.60 809	6.36 811	7.73 811	5.65 810	6.66 809	7.29 810	7.31 808

IINet	10.74 807	9.21 808	9.52 801	10.46 804	10.67 809	17.92 816	25.86 817	12.61 815	13.38 811	9.65 813	10.06 808	9.98 810	10.66 810	11.13 815	12.60 809	6.36 811	7.73 811	5.65 810	6.66 809	7.29 810	7.31 808

LRCNet_RVC	10.94 809	14.45 819	9.66 803	15.38 815	8.02 800	1.08 749	0.35 676	8.72 808	0.72 711	12.63 818	15.84 817	9.73 807	6.52 800	8.58 809	6.38 805	20.33 830	5.39 808	23.79 832	21.95 831	15.35 818	13.96 818

DPSM_ROB	11.46 810	9.79 814	10.18 807	11.11 807	11.31 811	19.08 819	27.38 820	13.42 818	14.23 818	10.34 815	11.13 813	10.97 816	11.33 816	11.89 817	13.49 814	6.74 813	8.19 814	6.00 812	7.05 811	7.74 812	7.76 812

DPSM	11.46 810	9.79 814	10.18 807	11.11 807	11.31 811	19.08 819	27.38 820	13.42 818	14.23 818	10.34 815	11.13 813	10.97 816	11.33 816	11.89 817	13.49 814	6.74 813	8.19 814	6.00 812	7.05 811	7.74 812	7.76 812

xxxxx1	15.30 812	9.78 811	10.23 809	20.34 818	19.47 816	17.10 812	23.00 812	10.36 812	11.04 807	9.25 810	9.66 804	10.74 813	10.66 810	10.60 811	13.72 816	8.14 815	9.35 817	31.88 835	44.61 835	12.63 815	13.46 815

tt_ll	15.30 812	9.78 811	10.23 809	20.34 818	19.47 816	17.10 812	23.00 812	10.36 812	11.04 807	9.25 810	9.66 804	10.74 813	10.66 810	10.60 811	13.72 816	8.14 815	9.35 817	31.88 835	44.61 835	12.63 815	13.46 815

ff	15.30 812	9.78 811	10.23 809	20.34 818	19.47 816	17.10 812	23.00 812	10.36 812	11.04 807	9.25 810	9.66 804	10.74 813	10.66 810	10.60 811	13.72 816	8.14 815	9.35 817	31.88 835	44.61 835	12.63 815	13.46 815

PML	15.86 815	13.12 818	7.07 796	5.22 798	7.66 799	32.93 823	64.30 833	5.37 804	10.12 806	25.87 833	67.29 837	20.25 820	13.20 818	10.09 810	6.81 806	5.94 810	2.00 802	6.03 814	2.18 802	9.13 814	2.62 797

Anonymous_1	16.44 816	9.26 810	9.67 804	10.63 806	14.54 813	18.62 818	26.98 819	12.68 817	13.53 815	10.78 817	10.37 810	10.15 812	10.66 810	10.99 814	12.64 811	15.61 827	7.73 811	16.87 825	43.01 834	56.14 839	7.86 814

HaxPig	17.72 817	20.23 829	19.76 816	16.55 816	16.52 814	9.46 805	9.42 805	14.48 820	13.31 810	18.59 820	18.67 818	17.39 819	16.68 819	17.07 820	16.43 819	21.99 834	20.86 829	22.28 831	21.55 828	21.30 830	21.88 832

MEDIAN_ROB	21.20 818	24.56 833	23.42 827	19.57 817	19.62 819	13.29 808	11.21 807	18.04 821	17.02 820	22.07 832	21.92 820	20.84 821	20.24 820	21.02 821	19.68 820	25.59 835	24.08 830	26.20 833	25.19 832	25.31 833	25.19 835

RAFT-FEzeroshot	23.04 819	19.71 824	20.25 817	22.47 824	22.80 823	38.32 824	55.23 829	26.95 825	28.70 825	20.66 826	22.23 822	22.07 824	22.86 823	23.85 823	27.17 824	13.53 819	16.47 822	12.08 816	14.22 818	15.58 821	15.60 821

RAFT-FE	23.04 819	19.71 824	20.25 817	22.47 824	22.80 823	38.32 824	55.23 829	26.95 825	28.70 825	20.66 826	22.23 822	22.07 824	22.86 823	23.85 823	27.17 824	13.53 819	16.47 822	12.08 816	14.22 818	15.58 821	15.60 821

CasAABBNet	23.04 819	19.69 822	20.32 819	22.42 821	22.73 820	38.35 827	55.23 829	26.99 828	28.74 827	20.67 828	22.28 824	22.11 827	22.86 823	23.84 822	27.17 824	13.52 818	16.47 822	12.08 816	14.21 816	15.57 819	15.60 821

FlowAnything	23.08 822	19.70 823	20.48 822	22.45 823	22.73 820	38.34 826	55.18 826	27.00 829	28.79 828	20.83 830	22.42 827	22.10 826	22.83 822	23.85 823	27.23 828	13.53 819	16.54 825	12.10 821	14.29 821	15.59 823	15.58 820

Hybrid-DGEV	23.11 823	19.81 827	20.81 824	22.43 822	22.74 822	38.45 829	55.25 832	27.21 832	28.95 831	20.63 825	22.37 825	22.03 823	22.89 827	23.96 827	27.14 822	13.54 822	16.46 821	12.09 819	14.23 820	15.57 819	15.57 819

Selective-RAFT-Error	23.11 823	19.77 826	20.60 823	22.49 826	22.80 823	38.46 830	55.19 827	27.13 831	28.90 829	20.73 829	22.38 826	22.11 827	22.91 828	23.94 826	27.18 827	13.54 822	16.57 827	12.09 819	14.21 816	15.61 824	15.65 824

fast-reg	23.61 825	20.43 830	23.27 826	23.15 827	24.75 829	38.65 831	55.20 828	26.97 827	28.94 830	20.18 823	21.86 819	21.68 822	22.34 821	24.15 829	27.35 829	13.84 826	16.57 827	14.84 824	15.61 823	16.59 827	15.88 825

LSM0	24.21 826	19.88 828	22.33 825	24.42 828	40.13 834	38.41 828	54.99 824	27.05 830	28.61 824	20.59 824	22.00 821	22.29 829	22.86 823	24.12 828	27.16 823	13.59 824	16.33 820	12.13 822	14.08 815	15.72 826	17.53 827

AVERAGE_ROB	25.43 827	29.01 834	27.22 828	24.60 829	24.16 828	17.78 815	12.87 808	22.39 824	21.40 823	26.72 834	26.08 831	25.18 831	24.52 832	25.07 831	23.57 821	29.94 836	28.36 835	30.60 834	29.57 833	29.83 834	29.66 836

RSGM-EC	29.37 828	17.55 820	9.85 805	35.22 832	33.16 830	26.01 821	45.63 822	20.07 822	17.60 821	18.98 821	23.47 828	30.02 832	23.62 830	41.06 836	44.49 836	58.94 837	34.33 836	32.95 838	20.18 824	33.70 835	20.62 830

acva	29.37 828	17.55 820	9.85 805	35.22 832	33.16 830	26.01 821	45.63 822	20.07 822	17.60 821	18.98 821	23.47 828	30.02 832	23.62 830	41.06 836	44.49 836	58.94 837	34.33 836	32.95 838	20.18 824	33.70 835	20.62 830

Selective-IGEV-i16pa	31.25 830	41.63 837	4.08 782	0.51 751	0.38 727	97.61 837	0.73 751	61.16 839	60.81 837	17.49 819	65.92 836	39.64 838	53.28 837	107.35 839	27.39 830	20.46 833	3.81 805	4.39 807	1.97 801	0.41 745	16.06 826

zzzzzz3	33.87 831	22.29 831	30.19 829	40.83 834	40.72 835	53.80 832	74.95 835	37.94 835	43.72 835	30.30 835	32.80 832	33.62 836	36.50 835	35.21 832	41.72 835	19.37 828	24.62 831	18.28 827	21.49 826	19.97 828	19.16 828

zzz1	33.89 832	22.31 832	30.41 830	40.83 834	40.73 836	53.80 832	74.90 834	37.96 836	43.78 836	30.32 836	32.84 833	33.63 837	36.50 835	35.24 833	41.71 834	19.38 829	24.63 832	18.29 828	21.50 827	19.98 829	19.16 828

zzzz2	34.79 833	29.98 835	31.25 831	34.15 830	34.21 832	57.99 834	83.40 836	41.08 837	43.61 833	31.19 837	33.64 834	32.74 834	34.05 833	35.64 834	40.72 832	20.38 831	24.84 833	18.37 829	21.57 829	23.52 831	23.57 833

noway5	34.79 833	29.98 835	31.25 831	34.15 830	34.21 832	57.99 834	83.40 836	41.08 837	43.61 833	31.19 837	33.64 834	32.74 834	34.05 833	35.64 834	40.72 832	20.38 831	24.84 833	18.37 829	21.57 829	23.52 831	23.57 833

test_example2	100.95 835	107.33 838	67.16 834	98.17 836	106.88 837	89.44 836	101.34 838	37.23 834	97.88 838	129.56 839	131.26 838	65.41 839	67.34 838	91.22 838	79.29 838	143.32 839	199.32 838	81.12 840	102.17 838	121.89 840	101.70 837

ccccc	254.75 836	256.25 839	312.96 836	351.50 839	361.31 838	144.22 838	162.41 839	153.19 840	130.64 839	152.98 840	153.47 839	161.94 840	200.51 839	268.06 840	296.01 839	387.64 840	346.97 839	244.11 841	219.32 839	413.57 841	378.05 838

RAFTStereoReplicaGSO							55.17 825	27.47 833	29.48 832	20.92 831	24.32 830	22.76 830	23.33 829	24.56 830	28.44 831	13.61 825	16.54 825	12.23 823	14.40 822	15.64 825

PatchMatch		0.46 712		0.33 676		1.00 746		1.28 765		1.67 776		2.61 777		1.50 766		0.20 698		0.19 691		0.19 672

GS-Stereo							0.16 260	0.38 384	0.21 197	0.14 177	0.15 185	0.10 67	0.09 45	0.21 201	0.18 332	0.08 308	0.31 733	0.06 60	0.06 127	0.08 293	0.63 756

STTRV1_RVC		0.33 653		0.29 623	0.36 721	0.49 675	0.31 653	0.63 685	0.54 646	0.47 664	0.56 654	0.47 631	0.43 663	1.00 725	0.40 608	0.28 737	0.21 636	0.20 699	0.18 690	0.25 706	0.18 497

FADE		1.19 781		0.71 766	0.76 767													17.17 826		0.51 751

Low-res two-view benchmark