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-Stereo	0.09 1	0.10 177	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.10 19	0.13 101	0.15 18	0.11 17	0.08 2	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.06 178

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.06 1	0.12 30	0.11 29	0.18 51	0.10 7	0.10 58	0.06 1	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

NBS	0.09 1	0.08 49	0.16 69	0.19 191	0.09 79	0.08 2	0.14 145	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 53	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.05 46

LACA_dic	0.09 1	0.12 330	0.15 39	0.16 28	0.07 7	0.14 61	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 24	0.08 16	0.09 38	0.08 19	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.12 49	0.14 12	0.13 47	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.12 49	0.15 18	0.11 17	0.08 2	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.11 29	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 69	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.11 29	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 4	0.11 118	0.08 19	0.11 2	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 49	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 4	0.10 76	0.08 19	0.11 2	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 28	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.15 18	0.11 17	0.09 24	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.09 4	0.14 145	0.10 2	0.14 71	0.07 1	0.09 21	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.08 43	0.12 30	0.13 101	0.11 3	0.12 31	0.09 24	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GFORCE	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.10 7	0.10 58	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

100	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.10 160	0.11 22	0.13 101	0.17 37	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.16 133	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

300	0.10 13	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.13 38	0.13 101	0.20 94	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.13 19	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4.7	0.10 13	0.10 177	0.12 1	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.19 67	0.14 71	0.08 2	0.10 53	0.08 6	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.04 1

F4.4	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.12 49	0.23 164	0.11 17	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.6	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.18 125	0.06 1	0.16 139	0.14 145	0.22 139	0.13 47	0.08 2	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 160	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

F5.5	0.10 13	0.10 177	0.13 8	0.20 276	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.08 2	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.04 1

F8.5	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.11 29	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 13	0.10 177	0.12 1	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.13 47	0.09 24	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 13	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.22 139	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.13 101	0.23 164	0.12 31	0.08 2	0.10 53	0.08 6	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 13	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 67	0.13 47	0.10 58	0.08 16	0.12 158	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4	0.10 13	0.08 49	0.14 21	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.20 94	0.11 17	0.09 24	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.17 153	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 13	0.09 107	0.13 8	0.20 276	0.07 7	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.10 7	0.08 2	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

FORCE_6	0.10 13	0.11 264	0.12 1	0.19 191	0.07 7	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 31	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

rgla	0.10 13	0.11 264	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.08 16	0.08 6	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

416test1013	0.10 13	0.10 177	0.16 69	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.11 29	0.15 18	0.13 47	0.11 98	0.09 21	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

416test	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.09 21	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410_97500	0.10 13	0.09 107	0.17 95	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410	0.10 13	0.09 107	0.18 120	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 51	0.14 71	0.10 58	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DF_test	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.11 228	0.06 1	0.13 101	0.13 10	0.15 92	0.10 58	0.11 85	0.08 6	0.09 46	0.11 2	0.10 21	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.05 46

small-0shot	0.10 13	0.09 107	0.18 120	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.16 262	0.14 12	0.12 31	0.08 2	0.15 187	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 13	0.09 107	0.17 95	0.13 1	0.09 79	0.11 22	0.16 262	0.12 6	0.11 17	0.09 24	0.13 131	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

testmc14	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.18 125	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.08 19	0.12 9	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MCSU-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.07 7	0.16 139	0.15 205	0.17 37	0.16 111	0.12 133	0.13 131	0.12 158	0.08 19	0.15 97	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.17 37	0.14 71	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

qqai	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.18 125	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.16 28	0.14 71	0.08 2	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

MGA	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.10 12	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

CAR	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.10 58	0.10 53	0.08 6	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.09 24	0.10 53	0.08 6	0.07 4	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monster-pro	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.17 37	0.14 71	0.08 2	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LACA3	0.10 13	0.10 177	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.16 139	0.14 145	0.14 12	0.13 47	0.11 98	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.16 133	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 13	0.07 4	0.21 170	0.15 7	0.11 228	0.10 19	0.13 101	0.15 18	0.08 1	0.12 133	0.10 53	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 21	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.05 46

GeoVLM	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA2	0.10 13	0.11 264	0.20 156	0.16 28	0.07 7	0.16 139	0.13 101	0.17 37	0.14 71	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Test_v1	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.15 7	0.09 79	0.13 38	0.13 101	0.22 139	0.16 111	0.09 24	0.10 53	0.08 6	0.08 19	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.13 101	0.11 3	0.13 47	0.10 58	0.09 21	0.08 6	0.06 1	0.22 292	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth_RVC	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.13 1	0.07 7	0.16 139	0.10 12	0.20 94	0.14 71	0.09 24	0.10 53	0.09 38	0.12 198	0.13 19	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LCMNet	0.10 13	0.07 4	0.15 39	0.15 7	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.18 51	0.19 186	0.10 58	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

CSFM-Stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.08 43	0.16 139	0.13 101	0.21 114	0.11 17	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth	0.10 13	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.12 49	0.16 28	0.12 31	0.08 2	0.09 21	0.14 224	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.18 125	0.10 160	0.13 38	0.12 49	0.15 18	0.12 31	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 13	0.07 4	0.16 69	0.16 28	0.08 43	0.11 22	0.09 4	0.20 94	0.12 31	0.11 98	0.11 85	0.08 6	0.08 19	0.23 302	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

S2M2_XL	0.10 13	0.09 107	0.21 170	0.14 3	0.10 160	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 58	0.11 85	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.10 160	0.16 139	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.10 102	0.16 133	0.11 68	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 13	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.08 6	0.11 157	0.16 133	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 13	0.08 49	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.12 30	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.09 24	0.07 4	0.08 6	0.08 19	0.16 133	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 13	0.08 49	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.12 30	0.13 101	0.17 37	0.11 17	0.08 2	0.07 4	0.08 6	0.07 4	0.17 153	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 13	0.08 49	0.16 69	0.17 67	0.08 43	0.16 139	0.12 49	0.17 37	0.12 31	0.10 58	0.07 4	0.10 76	0.08 19	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MLG-Stereo_test2	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 28	0.10 7	0.09 24	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 97	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MLG-Stereo_test1	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 28	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 153	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 13	0.08 49	0.15 39	0.18 125	0.07 7	0.15 85	0.11 29	0.17 37	0.11 17	0.08 2	0.06 1	0.10 76	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LGtest1	0.10 13	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.09 4	0.16 28	0.12 31	0.09 24	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.06 178

MonSter	0.10 13	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 13	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.08 43	0.09 4	0.13 101	0.24 187	0.13 47	0.10 58	0.09 21	0.09 38	0.08 19	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

E$^{3}$Stereo	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.16 28	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLL	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.16 28	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.19 67	0.15 92	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.06 178

Last	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.14 61	0.13 101	0.18 51	0.15 92	0.10 58	0.09 21	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

DDDD	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.16 28	0.09 79	0.13 38	0.14 145	0.20 94	0.14 71	0.10 58	0.09 21	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.06 178

VeloStereo	0.11 75	0.07 4	0.18 120	0.16 28	0.12 309	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 45	0.12 148	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

flow	0.11 75	0.07 4	0.18 120	0.16 28	0.12 309	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.17 153	0.12 148	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

over v1	0.11 75	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.06 1	0.15 85	0.10 12	0.18 51	0.10 7	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.14 289	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-8	0.11 75	0.13 404	0.16 69	0.20 276	0.07 7	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.10 7	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-9	0.11 75	0.13 404	0.16 69	0.19 191	0.07 7	0.15 85	0.10 12	0.20 94	0.11 17	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

anonymous	0.11 75	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.10 160	0.08 2	0.14 145	0.16 28	0.17 143	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

depth_test_26	0.11 75	0.07 4	0.19 138	0.16 28	0.09 79	0.09 4	0.11 29	0.16 28	0.15 92	0.12 133	0.16 208	0.11 118	0.08 19	0.14 45	0.10 21	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

LGCAT	0.11 75	0.07 4	0.15 39	0.14 3	0.09 79	0.12 30	0.12 49	0.13 10	0.10 7	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.12 148	0.11 552	0.11 625	0.05 1	0.06 184	0.05 7	0.12 575

LiteMatch*	0.11 75	0.07 4	0.22 188	0.16 28	0.10 160	0.13 38	0.13 101	0.18 51	0.14 71	0.09 24	0.09 21	0.09 38	0.10 102	0.14 45	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 75	0.10 177	0.26 239	0.18 125	0.09 79	0.14 61	0.14 145	0.20 94	0.13 47	0.11 98	0.13 131	0.10 76	0.11 157	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 75	0.09 107	0.17 95	0.18 125	0.10 160	0.15 85	0.16 262	0.23 164	0.15 92	0.10 58	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.08 375

MatchStereo	0.11 75	0.08 49	0.23 204	0.16 28	0.07 7	0.09 4	0.12 49	0.20 94	0.17 143	0.10 58	0.15 187	0.08 6	0.08 19	0.14 45	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 75	0.09 107	0.20 156	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.13 101	0.16 28	0.13 47	0.10 58	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.19 219	0.12 148	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

asda	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.16 111	0.11 98	0.11 85	0.08 6	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 75	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.17 143	0.14 203	0.13 131	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 67	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.09 38	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

4.25_new	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 75	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 75	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 75	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 71	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 148	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 75	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.20 94	0.15 92	0.12 133	0.13 131	0.10 76	0.09 46	0.17 153	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 75	0.09 107	0.14 21	0.16 28	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.16 111	0.14 203	0.13 131	0.08 6	0.10 102	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w_new	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 143	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 143	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.75w	0.11 75	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.12 49	0.23 164	0.14 71	0.13 172	0.11 85	0.08 6	0.10 102	0.16 133	0.11 68	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 75	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.17 185	0.09 4	0.22 139	0.16 111	0.13 172	0.13 131	0.09 38	0.11 157	0.19 219	0.13 216	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 75	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.14 171	0.08 6	0.11 157	0.13 19	0.12 148	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 75	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.12 309	0.14 61	0.12 49	0.25 209	0.17 143	0.13 172	0.16 208	0.08 6	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 75	0.09 107	0.13 8	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.11 29	0.23 164	0.15 92	0.14 203	0.12 110	0.08 6	0.09 46	0.21 270	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 75	0.06 1	0.17 95	0.15 7	0.11 228	0.16 139	0.13 101	0.21 114	0.16 111	0.11 98	0.15 187	0.09 38	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

111111	0.11 75	0.07 4	0.17 95	0.19 191	0.11 228	0.13 38	0.11 29	0.22 139	0.15 92	0.11 98	0.12 110	0.12 158	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.08 318	0.06 178

LG-G_1	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.07 7	0.21 327	0.09 4	0.19 67	0.11 17	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 75	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.07 7	0.21 327	0.09 4	0.19 67	0.11 17	0.10 58	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

SGD-Stereo	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.07 7	0.17 185	0.13 101	0.18 51	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.11 68	0.08 342	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 75	0.08 49	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.14 12	0.16 111	0.11 98	0.10 53	0.09 38	0.08 19	0.21 270	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

IGEV-Stereo++	0.11 75	0.08 49	0.15 39	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.10 12	0.22 139	0.18 166	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

low	0.12 117	0.08 49	0.21 170	0.18 125	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.16 111	0.10 58	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

SCION-M(vits-remse)	0.12 117	0.08 49	0.40 434	0.27 641	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.10 504	0.08 525	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 117	0.12 330	0.17 95	0.22 417	0.10 160	0.15 85	0.13 101	0.18 51	0.14 71	0.11 98	0.13 131	0.10 76	0.08 19	0.20 243	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

over-6	0.12 117	0.13 404	0.19 138	0.19 191	0.07 7	0.16 139	0.11 29	0.26 231	0.16 111	0.10 58	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Anonymus	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.19 191	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.09 21	0.14 224	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

TS12	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.23 164	0.16 111	0.14 203	0.19 260	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

canet-new	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 111	0.09 24	0.11 85	0.09 38	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

bcnet-new	0.12 117	0.11 264	0.32 320	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.13 101	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.12 110	0.11 118	0.11 157	0.19 219	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

LWStereo	0.12 117	0.10 177	0.27 252	0.19 191	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.21 114	0.15 92	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

CR7Stereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.14 71	0.11 98	0.14 171	0.10 76	0.11 157	0.12 9	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ARStereo	0.12 117	0.12 330	0.28 269	0.19 191	0.08 43	0.17 185	0.15 205	0.22 139	0.18 166	0.11 98	0.14 171	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

ARStereo-new	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.19 191	0.07 7	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.18 166	0.12 133	0.15 187	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BARStereo	0.12 117	0.13 404	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.14 171	0.09 38	0.13 250	0.18 184	0.10 21	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

FCBStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.18 51	0.13 47	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MUNStereo	0.12 117	0.11 264	0.35 361	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.14 71	0.12 133	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.07 225	0.05 46

CHEStereo	0.12 117	0.11 264	0.22 188	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 67	0.15 92	0.13 172	0.16 208	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

TOTStereo	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.08 43	0.15 85	0.13 101	0.22 139	0.19 186	0.12 133	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

RMAStereo	0.12 117	0.12 330	0.27 252	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.12 133	0.13 131	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ATMStereo	0.12 117	0.11 264	0.23 204	0.22 417	0.09 79	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.19 186	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.13 250	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

ACMStereo	0.12 117	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.08 43	0.13 38	0.14 145	0.25 209	0.21 241	0.12 133	0.15 187	0.09 38	0.14 289	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

KABStereo	0.12 117	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.15 205	0.26 231	0.20 219	0.11 98	0.12 110	0.10 76	0.13 250	0.17 153	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 117	0.10 177	0.21 170	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.21 114	0.17 143	0.12 133	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 117	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.13 394	0.20 293	0.16 262	0.23 164	0.18 166	0.12 133	0.15 187	0.14 224	0.13 250	0.13 19	0.12 148	0.06 53	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 117	0.09 107	0.17 95	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.21 114	0.20 219	0.10 58	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.12 9	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 117	0.08 49	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.19 677

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 117	0.09 107	0.18 120	0.18 125	0.09 79	0.13 38	0.16 262	0.25 209	0.21 241	0.11 98	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.04 1	0.05 46

Foundation-i1c-attn	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.07 7	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.17 143	0.13 172	0.15 187	0.16 271	0.13 250	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1b	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 28	0.07 7	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.16 111	0.14 203	0.15 187	0.17 283	0.12 198	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.18 214	0.16 262	0.25 209	0.16 111	0.16 255	0.16 208	0.18 296	0.13 250	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LiteMatch	0.12 117	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.17 37	0.13 47	0.09 24	0.09 21	0.11 118	0.21 434	0.14 45	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

Selective-IGEV-i32	0.12 117	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 92	0.13 172	0.14 171	0.13 190	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

gcap_with_dpt	0.12 117	0.09 107	0.21 170	0.18 125	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.24 187	0.20 219	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

DispViT+	0.12 117	0.07 4	0.19 138	0.15 7	0.16 543	0.10 19	0.12 49	0.26 231	0.23 287	0.13 172	0.11 85	0.10 76	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 117	0.12 330	0.21 170	0.18 125	0.11 228	0.24 408	0.12 49	0.19 67	0.18 166	0.10 58	0.13 131	0.11 118	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GEAStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.20 94	0.14 71	0.12 133	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GSStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.17 67	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

gasm-f	0.12 117	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.20 94	0.14 71	0.12 133	0.19 260	0.10 76	0.11 157	0.16 133	0.11 68	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.09 407	0.08 375

Replicate-Monster	0.12 117	0.10 177	0.32 320	0.16 28	0.08 43	0.17 185	0.10 12	0.22 139	0.19 186	0.11 98	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.19 219	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.08 375

3w_stereo	0.12 117	0.11 264	0.18 120	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.07 2	0.12 198	0.15 97	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

1w_stereo	0.12 117	0.08 49	0.14 21	0.18 125	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.08 6	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GREAT-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.25 229	0.16 28	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.17 37	0.17 143	0.10 58	0.15 187	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.10 21	0.06 53	0.07 433	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.10 510
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 117	0.11 264	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.20 94	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.13 190	0.08 19	0.22 292	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

AIO_test	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.19 191	0.11 228	0.15 85	0.17 314	0.19 67	0.16 111	0.11 98	0.13 131	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GIP-stereo	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.29 287	0.18 166	0.11 98	0.16 208	0.13 190	0.09 46	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

IGEV-Stereo+	0.12 117	0.08 49	0.17 95	0.18 125	0.13 394	0.09 4	0.11 29	0.16 28	0.15 92	0.10 58	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 270	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.16 634	0.24 722

RSM++	0.12 117	0.09 107	0.19 138	0.20 276	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

RSM	0.12 117	0.09 107	0.20 156	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.23 164	0.18 166	0.13 172	0.13 131	0.15 247	0.09 46	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 117	0.08 49	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 67	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.19 677

Selective-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 92	0.13 172	0.14 171	0.13 190	0.08 19	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GEAR-Net	0.13 169	0.09 107	0.23 204	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 111	0.12 133	0.15 187	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

GELT-Stereo	0.13 169	0.09 107	0.16 69	0.20 276	0.14 446	0.14 61	0.15 205	0.33 348	0.23 287	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.16 133	0.11 68	0.05 9	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.05 7	0.05 46

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 169	0.11 264	0.22 188	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.19 67	0.17 143	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.14 45	0.11 68	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.08 375

PhaseNet	0.13 169	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.11 98	0.12 110	0.16 271	0.12 198	0.19 219	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

DF	0.13 169	0.09 107	0.21 170	0.18 125	0.10 160	0.17 185	0.15 205	0.25 209	0.17 143	0.13 172	0.22 306	0.19 316	0.11 157	0.20 243	0.14 257	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.06 178

LMStereo	0.13 169	0.11 264	0.44 493	0.21 341	0.08 43	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.16 111	0.10 58	0.13 131	0.10 76	0.13 250	0.18 184	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

KMOStereo	0.13 169	0.11 264	0.30 294	0.20 276	0.13 394	0.20 293	0.14 145	0.23 164	0.16 111	0.12 133	0.13 131	0.09 38	0.15 309	0.19 219	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 169	0.09 107	0.19 138	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.23 164	0.21 241	0.16 255	0.22 306	0.10 76	0.09 46	0.15 97	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 169	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 169	0.11 264	0.38 410	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.23 164	0.17 143	0.11 98	0.14 171	0.13 190	0.11 157	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1	0.13 169	0.07 4	0.16 69	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.16 262	0.32 332	0.22 261	0.15 226	0.17 227	0.20 332	0.13 250	0.14 45	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

VMStereo-Base	0.13 169	0.08 49	0.22 188	0.15 7	0.09 79	0.18 214	0.13 101	0.24 187	0.25 321	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

BStereo	0.13 169	0.10 177	0.42 469	0.18 125	0.11 228	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

NLSM3	0.13 169	0.10 177	0.17 95	0.21 341	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.24 305	0.11 98	0.15 187	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.05 7	0.05 46

DDF-Stereo	0.13 169	0.08 49	0.19 138	0.19 191	0.16 543	0.12 30	0.15 205	0.18 51	0.18 166	0.11 98	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.23 302	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.21 691	0.06 178

GASTEREO	0.13 169	0.12 330	0.21 170	0.23 478	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.19 219	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 169	0.12 330	0.21 170	0.22 417	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.18 184	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.06 130	0.06 178

water-stereo	0.13 169	0.08 49	0.20 156	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.14 145	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.23 317	0.15 247	0.15 309	0.12 9	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 111	0.12 133	0.19 260	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.06 178

LG-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.18 365	0.21 114	0.18 166	0.11 98	0.17 227	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

S2M2_L	0.13 169	0.11 264	0.20 156	0.16 28	0.12 309	0.12 30	0.07 1	0.18 51	0.20 219	0.12 133	0.15 187	0.14 224	0.12 198	0.15 97	0.14 257	0.13 613	0.09 564	0.09 409	0.10 529	0.11 534	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 169	0.14 458	0.19 138	0.26 612	0.09 79	0.15 85	0.13 101	0.22 139	0.18 166	0.12 133	0.11 85	0.10 76	0.13 250	0.21 270	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.05 46

StereoAnything_RVC	0.13 169	0.37 716	0.36 381	0.14 3	0.07 7	0.11 22	0.12 49	0.17 37	0.12 31	0.08 2	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 243	0.10 21	0.09 449	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.24 705	0.05 46

castereo++	0.13 169	0.10 177	0.18 120	0.18 125	0.10 160	0.27 463	0.13 101	0.23 164	0.23 287	0.11 98	0.13 131	0.16 271	0.10 102	0.18 184	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.19 414	0.22 139	0.16 111	0.14 203	0.11 85	0.13 190	0.10 102	0.24 318	0.18 382	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 169	0.10 177	0.22 188	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.19 67	0.19 186	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.11 157	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

mms	0.13 169	0.11 264	0.19 138	0.19 191	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.20 94	0.17 143	0.13 172	0.17 227	0.14 224	0.09 46	0.24 318	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

ours_stereo	0.13 169	0.11 264	0.23 204	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.18 365	0.20 94	0.19 186	0.13 172	0.18 251	0.14 224	0.10 102	0.23 302	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.05 46

RAStereo	0.13 169	0.12 330	0.27 252	0.22 417	0.11 228	0.15 85	0.18 365	0.23 164	0.23 287	0.13 172	0.17 227	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.05 46

Occ-G	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.19 414	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.19 260	0.21 346	0.11 157	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178

Pointernet	0.13 169	0.07 4	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.12 49	0.31 320	0.24 305	0.15 226	0.15 187	0.13 190	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.22 188	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.16 111	0.13 172	0.15 187	0.13 190	0.08 19	0.18 184	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

gcap-zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

test_for_model	0.13 169	0.09 107	0.20 156	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 45	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

trnet	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.15 7	0.07 7	0.21 327	0.12 49	0.24 187	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.15 247	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MoCha-V2	0.13 169	0.08 49	0.26 239	0.23 478	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.16 111	0.15 226	0.15 187	0.13 190	0.14 289	0.20 243	0.11 68	0.06 53	0.07 433	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

IGEV++	0.13 169	0.10 177	0.23 204	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 111	0.12 133	0.15 187	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

testlalala	0.13 169	0.09 107	0.22 188	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 68	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

AEACV	0.13 169	0.09 107	0.23 204	0.18 125	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.14 71	0.13 172	0.17 227	0.13 190	0.16 334	0.16 133	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

LoS_RVC	0.13 169	0.10 177	0.19 138	0.18 125	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.20 94	0.17 143	0.13 172	0.19 260	0.12 158	0.15 309	0.17 153	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.05 7	0.12 575

EGLCR-Stereo	0.13 169	0.08 49	0.20 156	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.13 101	0.27 247	0.21 241	0.13 172	0.10 53	0.15 247	0.09 46	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

CREStereo	0.13 169	0.08 49	0.21 170	0.14 3	0.08 43	0.22 360	0.15 205	0.25 209	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.14 224	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178
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
EE1	0.14 212	0.08 49	0.31 310	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.13 101	0.32 332	0.21 241	0.16 255	0.14 171	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

FAST (zero-shot)	0.14 212	0.10 177	0.22 188	0.23 478	0.26 698	0.14 61	0.15 205	0.23 164	0.15 92	0.11 98	0.14 171	0.12 158	0.12 198	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.09 564	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.09 450

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 212	0.21 606	0.47 522	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.14 145	0.24 187	0.16 111	0.11 98	0.14 171	0.12 158	0.10 102	0.14 45	0.10 21	0.06 53	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.07 287

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 212	0.19 578	0.70 648	0.17 67	0.12 309	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.17 143	0.10 58	0.12 110	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 21	0.05 9	0.05 47	0.06 61	0.07 281	0.05 7	0.07 287

PSi22	0.14 212	0.13 404	0.29 283	0.19 191	0.09 79	0.17 185	0.12 49	0.28 270	0.23 287	0.13 172	0.14 171	0.22 358	0.13 250	0.29 424	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 178

Anonymus123	0.14 212	0.10 177	0.42 469	0.18 125	0.11 228	0.36 601	0.14 145	0.28 270	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 61	0.08 369	0.05 7	0.06 178

252Zero-FE	0.14 212	0.07 4	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.21 114	0.19 186	0.77 730	0.11 85	0.08 6	0.08 19	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Zero-FE251	0.14 212	0.09 107	0.24 215	0.17 67	0.09 79	0.20 293	0.13 101	0.20 94	0.14 71	0.61 710	0.13 131	0.13 190	0.11 157	0.14 45	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DA	0.14 212	0.10 177	0.18 120	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

GGEV	0.14 212	0.10 177	0.18 120	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

FlowAnything_test	0.14 212	0.11 264	0.21 170	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.16 262	0.25 209	0.16 111	0.15 226	0.13 131	0.15 247	0.14 289	0.18 184	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.09 450

depthmonostereo	0.14 212	0.09 107	0.19 138	0.19 191	0.08 43	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.23 287	0.16 255	0.18 251	0.14 224	0.17 366	0.19 219	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DVStereo	0.14 212	0.08 49	0.18 120	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.14 145	0.24 187	0.21 241	0.21 325	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.05 7	0.05 46

SCV_C0	0.14 212	0.11 264	0.25 229	0.19 191	0.12 309	0.15 85	0.16 262	0.30 308	0.22 261	0.13 172	0.15 187	0.13 190	0.09 46	0.24 318	0.10 21	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.09 407	0.06 178

SCV	0.14 212	0.14 458	0.24 215	0.21 341	0.11 228	0.15 85	0.16 262	0.31 320	0.18 166	0.11 98	0.15 187	0.13 190	0.10 102	0.23 302	0.11 68	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178

castereo	0.14 212	0.10 177	0.19 138	0.18 125	0.10 160	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.13 172	0.18 251	0.16 271	0.16 334	0.15 97	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.05 46

tt45	0.14 212	0.09 107	0.22 188	0.19 191	0.11 228	0.23 385	0.18 365	0.22 139	0.17 143	0.15 226	0.13 131	0.14 224	0.10 102	0.30 440	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

999	0.14 212	0.08 49	0.24 215	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.24 187	0.18 166	0.13 172	0.16 208	0.14 224	0.11 157	0.36 488	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

fffy	0.14 212	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

WCG-NET	0.14 212	0.09 107	0.23 204	0.18 125	0.08 43	0.18 214	0.17 314	0.21 114	0.28 363	0.18 294	0.21 292	0.15 247	0.12 198	0.18 184	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

WCG-NET（raft）	0.14 212	0.09 107	0.23 204	0.17 67	0.08 43	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.26 333	0.18 294	0.19 260	0.20 332	0.12 198	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MGS-Stereo	0.14 212	0.11 264	0.32 320	0.19 191	0.11 228	0.18 214	0.17 314	0.20 94	0.22 261	0.14 203	0.24 331	0.15 247	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

ff7	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEVStereo-DCA	0.14 212	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

ffff	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

11t	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

MaDis-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.26 239	0.19 191	0.14 446	0.16 139	0.13 101	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.14 171	0.14 224	0.11 157	0.17 153	0.17 353	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

UniTT-Stereo	0.14 212	0.10 177	0.30 294	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.13 101	0.19 67	0.18 166	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.11 157	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.06 178

CASnet	0.14 212	0.12 330	0.22 188	0.22 417	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.22 335	0.20 277	0.15 247	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.11 552	0.09 481	0.08 318	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 212	0.14 458	0.33 338	0.20 276	0.09 79	0.21 327	0.10 12	0.26 231	0.20 219	0.18 294	0.19 260	0.15 247	0.13 250	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

anonymousdsp	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

LoS	0.14 212	0.08 49	0.27 252	0.16 28	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.26 231	0.26 333	0.15 226	0.18 251	0.18 296	0.13 250	0.22 292	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 212	0.08 49	0.19 138	0.17 67	0.22 661	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.14 203	0.17 227	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.08 318	0.18 670

ProNet	0.14 212	0.12 330	0.25 229	0.19 191	0.11 228	0.19 250	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.13 131	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.07 287

MC-Stereo	0.14 212	0.09 107	0.25 229	0.21 341	0.09 79	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.18 294	0.23 317	0.16 271	0.13 250	0.22 292	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

ccc-4	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEV-Stereo	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.24 215	0.25 577	0.11 228	0.11 22	0.18 365	0.32 332	0.23 287	0.12 133	0.12 110	0.18 296	0.12 198	0.14 45	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178
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
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 250	0.18 561	0.40 434	0.27 641	0.26 698	0.46 661	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 24	0.11 85	0.08 6	0.07 4	0.14 45	0.11 68	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 250	0.15 497	0.25 229	0.22 417	0.14 446	0.17 185	0.17 314	0.33 348	0.21 241	0.18 294	0.21 292	0.14 224	0.10 102	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

DN	0.15 250	0.08 49	0.27 252	0.19 191	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.24 305	0.14 203	0.16 208	0.18 296	0.10 102	0.21 270	0.13 216	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.10 510

RT-Monster	0.15 250	0.08 49	0.21 170	0.17 67	0.14 446	0.20 293	0.11 29	0.29 287	0.32 425	0.24 359	0.22 306	0.17 283	0.13 250	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

MM-Stereo_test2	0.15 250	0.10 177	0.44 493	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.21 498	0.27 247	0.22 261	0.15 226	0.16 208	0.13 190	0.11 157	0.20 243	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.05 46

HART	0.15 250	0.11 264	0.30 294	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.16 262	0.30 308	0.19 186	0.15 226	0.25 343	0.17 283	0.09 46	0.21 270	0.12 148	0.06 53	0.07 433	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.06 178

HUF	0.15 250	0.11 264	0.38 410	0.17 67	0.11 228	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.20 219	0.11 98	0.13 131	0.14 224	0.11 157	0.18 184	0.12 148	0.07 160	0.20 724	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.14 619

rvit_stereo_0080	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

RAFT-Stereo-weight	0.15 250	0.09 107	0.26 239	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.29 382	0.24 359	0.20 277	0.19 316	0.10 102	0.18 184	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

whm_eth	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

CAS	0.15 250	0.07 4	0.21 170	0.41 732	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.15 226	0.19 260	0.11 118	0.09 46	0.14 45	0.13 216	0.29 744	0.04 2	0.06 61	0.04 1	0.06 130	0.14 619

CroCo-Stereo Lap2	0.15 250	0.15 497	0.28 269	0.25 577	0.18 590	0.11 22	0.19 414	0.28 270	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

GLC_STEREO	0.15 250	0.10 177	0.24 215	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.27 344	0.17 275	0.20 277	0.17 283	0.11 157	0.23 302	0.16 320	0.07 160	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

CREStereo++_RVC	0.15 250	0.08 49	0.26 239	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.13 101	0.22 139	0.30 399	0.21 325	0.30 402	0.13 190	0.11 157	0.16 133	0.15 293	0.07 160	0.04 2	0.06 61	0.15 663	0.06 130	0.05 46
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 250	0.09 107	0.28 269	0.16 28	0.08 43	0.25 428	0.14 145	0.23 164	0.28 363	0.24 359	0.30 402	0.16 271	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.07 433	0.06 61	0.05 82	0.06 130	0.07 287

XX-TBD	0.15 250	0.18 561	0.28 269	0.22 417	0.10 160	0.22 360	0.15 205	0.22 139	0.27 344	0.22 335	0.26 355	0.14 224	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178

PMTNet	0.15 250	0.08 49	0.23 204	0.15 7	0.09 79	0.23 385	0.16 262	0.25 209	0.23 287	0.17 275	0.21 292	0.16 271	0.14 289	0.22 292	0.13 216	0.29 744	0.05 47	0.06 61	0.04 1	0.07 225	0.06 178

AnonStereo	0.16 267	0.12 330	0.30 294	0.20 276	0.12 309	0.18 214	0.14 145	0.36 404	0.24 305	0.19 302	0.17 227	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

Weightmod_eth	0.16 267	0.11 264	0.20 156	0.21 341	0.13 394	0.20 293	0.18 365	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.25 343	0.19 316	0.17 366	0.25 349	0.14 257	0.16 669	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.05 46

Weightmod	0.16 267	0.12 330	0.19 138	0.20 276	0.10 160	0.24 408	0.17 314	0.25 209	0.21 241	0.18 294	0.29 386	0.19 316	0.15 309	0.27 389	0.16 320	0.09 449	0.10 599	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

SE	0.16 267	0.14 458	0.19 138	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.20 311	0.27 364	0.15 247	0.17 366	0.15 97	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.08 375

FE-Mocha	0.16 267	0.10 177	0.33 338	0.19 191	0.13 394	0.19 250	0.15 205	0.35 385	0.22 261	0.24 359	0.24 331	0.20 332	0.14 289	0.17 153	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

zero-FE	0.16 267	0.08 49	0.81 675	0.19 191	0.18 590	0.12 30	0.15 205	0.19 67	0.19 186	0.10 58	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.21 270	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.19 679	0.06 178

xyz-stereo-finetune	0.16 267	0.12 330	0.23 204	0.16 28	0.08 43	0.23 385	0.20 467	0.29 287	0.31 413	0.19 302	0.22 306	0.19 316	0.15 309	0.29 424	0.20 439	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.06 178

Reg-Stereo(zero)	0.16 267	0.07 4	0.36 381	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.14 145	0.28 270	0.24 305	0.22 335	0.20 277	0.24 395	0.18 397	0.21 270	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.06 130	0.06 178

tg	0.16 267	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.15 205	0.34 361	0.24 305	0.20 311	0.25 343	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

rvit_stereo_0083	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.17 314	0.22 139	0.34 449	0.16 255	0.21 292	0.19 316	0.16 334	0.21 270	0.16 320	0.11 552	0.10 599	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0081_aga	0.16 267	0.14 458	0.28 269	0.21 341	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.23 164	0.24 305	0.17 275	0.21 292	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.14 257	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0081	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0082	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

CAS++	0.16 267	0.12 330	0.27 252	0.18 125	0.12 309	0.17 185	0.15 205	0.42 479	0.24 305	0.19 302	0.18 251	0.13 190	0.10 102	0.21 270	0.12 148	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.08 369	0.10 483	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.29 287	0.21 241	0.15 226	0.13 131	0.12 158	0.13 250	0.25 349	0.13 216	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MIF-Stereo (partial)	0.16 267	0.10 177	0.34 350	0.21 341	0.15 510	0.15 85	0.13 101	0.28 270	0.25 321	0.17 275	0.26 355	0.15 247	0.16 334	0.25 349	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.08 375

RCA-Stereo	0.16 267	0.09 107	0.25 229	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.35 466	0.20 311	0.25 343	0.17 283	0.17 366	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

test-3	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.26 382	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

iRaftStereo_RVC	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.20 311	0.25 343	0.18 296	0.12 198	0.20 243	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

raftrobust	0.16 267	0.13 404	0.29 283	0.22 417	0.15 510	0.19 250	0.13 101	0.32 332	0.26 333	0.26 382	0.20 277	0.19 316	0.17 366	0.21 270	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

test_xeample3	0.16 267	0.11 264	0.56 588	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.20 219	0.16 255	0.12 110	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.07 287

monster_256*512	0.17 289	0.12 330	0.18 120	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.29 382	0.19 302	0.22 306	0.24 395	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

SMOE	0.17 289	0.11 264	0.21 170	0.20 276	0.09 79	0.26 452	0.21 498	0.30 308	0.23 287	0.21 325	0.27 364	0.21 346	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.12 591	0.07 281	0.11 534	0.07 287

NLSM1	0.17 289	0.10 177	0.17 95	0.21 341	0.18 590	0.25 428	0.17 314	0.47 535	0.40 533	0.16 255	0.21 292	0.13 190	0.15 309	0.21 270	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

xyz-stereo-finetune2	0.17 289	0.11 264	0.26 239	0.16 28	0.09 79	0.27 463	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.22 335	0.28 372	0.21 346	0.22 452	0.37 491	0.22 488	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.07 287

MM-Stereo_test3	0.17 289	0.12 330	0.29 283	0.23 478	0.14 446	0.19 250	0.22 528	0.39 436	0.36 479	0.16 255	0.24 331	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.06 178

MM-Stereo_test1	0.17 289	0.10 177	0.39 426	0.23 478	0.11 228	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.06 178

model_zeroshot	0.17 289	0.11 264	0.39 426	0.20 276	0.12 309	0.24 408	0.15 205	0.34 361	0.22 261	0.30 466	0.20 277	0.22 358	0.12 198	0.24 318	0.14 257	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

rvit_stereo_ft	0.17 289	0.14 458	0.30 294	0.25 577	0.14 446	0.17 185	0.21 498	0.28 270	0.26 333	0.16 255	0.19 260	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.17 353	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.07 287

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 289	0.13 404	0.24 215	0.19 191	0.13 394	0.24 408	0.17 314	0.30 308	0.37 490	0.43 649	0.17 227	0.13 190	0.12 198	0.19 219	0.15 293	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

AE-Stereo	0.17 289	0.11 264	0.31 310	0.24 536	0.14 446	0.23 385	0.18 365	0.34 361	0.29 382	0.15 226	0.25 343	0.21 346	0.13 250	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

rrr	0.17 289	0.11 264	0.57 591	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.22 261	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

plain	0.17 289	0.13 404	0.43 483	0.21 341	0.13 394	0.16 139	0.17 314	0.27 247	0.22 261	0.16 255	0.26 355	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.07 287

MSKI-zero shot	0.17 289	0.09 107	0.43 483	0.20 276	0.11 228	0.21 327	0.15 205	0.32 332	0.21 241	0.23 344	0.24 331	0.23 380	0.10 102	0.31 447	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

Any-RAFT	0.17 289	0.08 49	0.31 310	0.19 191	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.42 479	0.30 399	0.24 359	0.27 364	0.27 440	0.16 334	0.21 270	0.12 148	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

RAFT-Test	0.17 289	0.10 177	0.38 410	0.19 191	0.12 309	0.25 428	0.17 314	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.29 386	0.27 440	0.14 289	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

4D-IteraStereo	0.17 289	0.16 526	0.50 550	0.21 341	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.28 270	0.28 363	0.23 344	0.20 277	0.20 332	0.11 157	0.19 219	0.14 257	0.06 53	0.04 2	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.06 178

anonymousdsp2	0.17 289	0.10 177	0.28 269	0.20 276	0.11 228	0.25 428	0.17 314	0.41 465	0.31 413	0.23 344	0.23 317	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.07 287

knoymous	0.17 289	0.09 107	0.32 320	0.17 67	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.27 440	0.16 334	0.23 302	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.09 407	0.09 450

Selective-RAFT	0.17 289	0.12 330	0.30 294	0.24 536	0.10 160	0.29 505	0.15 205	0.32 332	0.31 413	0.17 275	0.17 227	0.21 346	0.18 397	0.28 404	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.06 178

AnonymousM	0.17 289	0.19 578	0.24 215	0.18 125	0.10 160	0.18 214	0.17 314	0.30 308	0.23 287	0.26 382	0.20 277	0.18 296	0.14 289	0.19 219	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.38 751	0.15 663	0.06 130	0.05 46

cross-raft	0.17 289	0.12 330	0.41 459	0.23 478	0.10 160	0.20 293	0.24 577	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.29 467	0.15 309	0.17 153	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

test-1	0.17 289	0.11 264	0.40 434	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.34 361	0.26 333	0.20 311	0.24 331	0.22 358	0.14 289	0.16 133	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.08 375

s12784h	0.17 289	0.09 107	0.26 239	0.18 125	0.07 7	0.32 554	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.23 344	0.25 343	0.18 296	0.17 366	0.25 349	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 289	0.14 458	0.32 320	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.25 369	0.33 450	0.20 332	0.17 366	0.19 219	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

CFNet-RSSM	0.17 289	0.10 177	0.40 434	0.20 276	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.36 404	0.30 399	0.23 344	0.21 292	0.26 429	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

Gwc-CoAtRS	0.17 289	0.10 177	0.37 390	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.32 332	0.28 363	0.23 344	0.23 317	0.27 440	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

S0	0.18 315	0.13 404	0.21 170	0.23 478	0.11 228	0.33 565	0.26 609	0.27 247	0.21 241	0.21 325	0.26 355	0.20 332	0.16 334	0.19 219	0.17 353	0.12 592	0.11 625	0.14 640	0.14 653	0.10 483	0.07 287

ManiGeoR	0.18 315	0.15 497	0.55 581	0.15 7	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLf10	0.18 315	0.15 497	0.55 581	0.15 7	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

TestStereo_HL2	0.18 315	0.14 458	0.34 350	0.17 67	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.29 386	0.19 316	0.17 366	0.39 502	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.08 318	0.08 375

GGDA	0.18 315	0.14 458	0.33 338	0.17 67	0.10 160	0.20 293	0.16 262	0.33 348	0.31 413	0.22 335	0.28 372	0.19 316	0.16 334	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.08 318	0.08 375

TestStereo-Hl	0.18 315	0.11 264	0.31 310	0.17 67	0.10 160	0.22 360	0.16 262	0.36 404	0.29 382	0.23 344	0.26 355	0.22 358	0.19 413	0.38 497	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.06 184	0.07 225	0.07 287

Lsterematch	0.18 315	0.13 404	0.33 338	0.19 191	0.10 160	0.23 385	0.17 314	0.25 209	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.24 395	0.21 434	0.23 302	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

WQFJA1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

WQFJX1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.23 478	0.17 568	0.24 408	0.19 414	0.58 673	0.52 654	0.16 255	0.16 208	0.14 224	0.15 309	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178

WQFJX	0.18 315	0.10 177	0.17 95	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.18 365	0.53 618	0.45 589	0.17 275	0.16 208	0.14 224	0.16 334	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.08 525	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

NLMM	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IGEV-FE	0.18 315	0.10 177	0.65 629	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

H2IRNET	0.18 315	0.13 404	0.35 361	0.21 341	0.12 309	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.30 399	0.17 275	0.31 417	0.25 407	0.20 424	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.06 178

ACVNet-DCA	0.18 315	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

cc1	0.18 315	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

11t1	0.18 315	0.10 177	0.30 294	0.20 276	0.11 228	0.27 463	0.17 314	0.35 385	0.23 287	0.25 369	0.23 317	0.23 380	0.23 466	0.25 349	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

tt1	0.18 315	0.14 458	0.35 361	0.23 478	0.11 228	0.30 524	0.19 414	0.35 385	0.44 577	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

IGEV_Zeroshot_test	0.18 315	0.10 177	0.65 629	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

MIM_Stereo	0.18 315	0.12 330	0.38 410	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.35 385	0.25 321	0.27 392	0.35 472	0.23 380	0.13 250	0.27 389	0.16 320	0.06 53	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.06 178

HH	0.18 315	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

HanStereo	0.18 315	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

LL-Strereo2	0.18 315	0.18 561	0.39 426	0.22 417	0.12 309	0.24 408	0.13 101	0.31 320	0.23 287	0.24 359	0.20 277	0.24 395	0.12 198	0.26 369	0.15 293	0.06 53	0.06 290	0.12 591	0.09 481	0.08 318	0.07 287

riskmin	0.18 315	0.09 107	0.34 350	0.18 125	0.12 309	0.24 408	0.16 262	0.34 361	0.28 363	0.21 325	0.23 317	0.33 513	0.24 484	0.23 302	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.10 483	0.10 510

test_4	0.18 315	0.12 330	0.34 350	0.23 478	0.12 309	0.18 214	0.22 528	0.26 231	0.24 305	0.24 359	0.47 612	0.22 358	0.13 250	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.07 225	0.05 46

GMOStereo	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

error version	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test-v	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test_3	0.18 315	0.11 264	0.32 320	0.24 536	0.11 228	0.22 360	0.25 595	0.31 320	0.31 413	0.25 369	0.18 251	0.23 380	0.13 250	0.25 349	0.19 416	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

Patchmatch Stereo++	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 315	0.11 264	0.35 361	0.23 478	0.11 228	0.24 408	0.20 467	0.29 287	0.26 333	0.26 382	0.25 343	0.25 407	0.18 397	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

PSM-adaLoss	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo_v2	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

HUI-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.22 292	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

DeepStereo_RVC	0.18 315	0.11 264	0.40 434	0.21 341	0.11 228	0.19 250	0.16 262	0.28 270	0.22 261	0.27 392	0.27 364	0.23 380	0.28 553	0.24 318	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.10 510

iGMRVC	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

iRAFT	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

CRE-IMP	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.11 228	0.24 408	0.17 314	0.29 287	0.21 241	0.27 392	0.26 355	0.24 395	0.17 366	0.23 302	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.10 510

test-2	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 148	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

RAFT-IKP	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

rafts_anoy	0.18 315	0.15 497	0.35 361	0.22 417	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.23 344	0.25 343	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.08 375

raft+_RVC	0.18 315	0.14 458	0.32 320	0.21 341	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.38 424	0.34 449	0.21 325	0.28 372	0.20 332	0.15 309	0.24 318	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

RALCasStereoNet	0.18 315	0.15 497	0.33 338	0.21 341	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.31 320	0.25 321	0.21 325	0.29 386	0.22 358	0.15 309	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.10 599	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

sCroCo_RVC	0.18 315	0.14 458	0.49 539	0.27 641	0.18 590	0.22 360	0.17 314	0.27 247	0.23 287	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.14 289	0.21 270	0.15 293	0.10 504	0.11 625	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

DCANet	0.18 315	0.13 404	0.40 434	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.23 466	0.20 243	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

AFF-stereo	0.18 315	0.15 497	0.32 320	0.21 341	0.10 160	0.18 214	0.18 365	0.33 348	0.27 344	0.25 369	0.37 491	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

DIP-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.33 338	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.12 49	0.42 479	0.25 321	0.27 392	0.32 427	0.21 346	0.17 366	0.25 349	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.08 375
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 364	0.12 330	0.22 188	0.22 417	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.31 417	0.20 332	0.20 424	0.18 184	0.17 353	0.12 592	0.09 564	0.15 656	0.16 675	0.11 534	0.12 575

HLF11	0.19 364	0.14 458	0.54 574	0.15 7	0.12 309	0.21 327	0.12 49	0.37 416	0.24 305	0.20 311	0.29 386	0.18 296	0.18 397	0.37 491	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.09 450

HLf8	0.19 364	0.16 526	0.55 581	0.15 7	0.12 309	0.24 408	0.14 145	0.40 450	0.31 413	0.20 311	0.26 355	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.17 353	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

TestStereo_HLe17	0.19 364	0.17 546	0.64 627	0.16 28	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.40 450	0.30 399	0.19 302	0.25 343	0.17 283	0.15 309	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

NLMM1	0.19 364	0.12 330	0.16 69	0.23 478	0.18 590	0.24 408	0.20 467	0.59 679	0.65 700	0.18 294	0.17 227	0.13 190	0.14 289	0.25 349	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLCSM	0.19 364	0.12 330	0.18 120	0.24 536	0.19 617	0.24 408	0.21 498	0.42 479	0.40 533	0.19 302	0.18 251	0.14 224	0.16 334	0.47 533	0.19 416	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

AIO-test1	0.19 364	0.14 458	0.41 459	0.27 641	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.39 436	0.36 479	0.17 275	0.26 355	0.18 296	0.13 250	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.06 130	0.09 450

rvit_0105_6	0.19 364	0.14 458	0.34 350	0.23 478	0.14 446	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.37 490	0.18 294	0.22 306	0.23 380	0.17 366	0.26 369	0.17 353	0.15 653	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

1test111	0.19 364	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

DCANet-4	0.19 364	0.10 177	0.52 567	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.36 404	0.39 515	0.29 434	0.30 402	0.17 283	0.22 452	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

fff	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

ADStereo(finetuned)	0.19 364	0.13 404	0.49 539	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.31 600	0.21 270	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

x	0.19 364	0.11 264	0.29 283	0.20 276	0.11 228	0.26 452	0.18 365	0.41 465	0.29 382	0.25 369	0.29 386	0.28 456	0.24 484	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

DisPM	0.19 364	0.10 177	0.35 361	0.23 478	0.13 394	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.29 382	0.33 521	0.34 461	0.23 380	0.16 334	0.33 461	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.11 551

iRaft-Stereo_20w	0.19 364	0.10 177	0.46 514	0.19 191	0.13 394	0.25 428	0.19 414	0.52 606	0.19 186	0.29 434	0.21 292	0.22 358	0.20 424	0.28 404	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.08 318	0.08 375

TRStereo	0.19 364	0.17 546	0.47 522	0.23 478	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.52 606	0.28 363	0.20 311	0.19 260	0.21 346	0.13 250	0.24 318	0.13 216	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.06 130	0.06 178

Pruner-Stereo	0.19 364	0.11 264	0.34 350	0.29 671	0.12 309	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.32 427	0.25 407	0.15 309	0.24 318	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.09 450

RALAANet	0.19 364	0.18 561	0.37 390	0.23 478	0.14 446	0.23 385	0.13 101	0.37 416	0.29 382	0.28 405	0.26 355	0.25 407	0.15 309	0.26 369	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.06 178

csc	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

cscssc	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

GMStereo	0.19 364	0.25 640	0.40 434	0.21 341	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.29 287	0.40 533	0.25 369	0.23 317	0.16 271	0.15 309	0.25 349	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 385	0.14 458	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.26 452	0.16 262	0.31 320	0.27 344	0.32 506	0.58 666	0.23 380	0.15 309	0.23 302	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.06 178

FLISNet	0.20 385	0.13 404	0.33 338	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

CoSv	0.20 385	0.13 404	0.33 338	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

AIO-test2	0.20 385	0.20 591	0.36 381	0.26 612	0.15 510	0.22 360	0.16 262	0.42 479	0.42 553	0.16 255	0.29 386	0.15 247	0.11 157	0.26 369	0.13 216	0.18 692	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.07 225	0.07 287

rvit_0105_4	0.20 385	0.15 497	0.38 410	0.23 478	0.14 446	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.39 515	0.19 302	0.24 331	0.25 407	0.19 413	0.27 389	0.17 353	0.16 669	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 385	0.72 764	0.70 648	0.17 67	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.18 51	0.16 111	0.13 172	0.12 110	0.09 38	0.08 19	0.16 133	0.13 216	0.35 751	0.04 2	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.23 715

test_sample1	0.20 385	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.12 309	0.28 483	0.19 414	0.41 465	0.25 321	0.26 382	0.31 417	0.29 467	0.26 517	0.44 523	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

MyStereo06	0.20 385	0.12 330	0.57 591	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.40 450	0.21 241	0.30 466	0.24 331	0.31 494	0.18 397	0.22 292	0.18 382	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

xx1	0.20 385	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.28 456	0.24 484	0.28 404	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

GCAPDPT-zeroshot	0.20 385	0.08 49	1.14 733	0.29 671	0.43 741	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

DCRE	0.20 385	0.13 404	0.40 434	0.21 341	0.15 510	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.22 335	0.80 713	0.23 380	0.16 334	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.07 433	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

qqq	0.20 385	0.12 330	0.31 310	0.20 276	0.11 228	0.23 385	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.24 359	0.28 372	0.28 456	0.24 484	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

PFNet+	0.20 385	0.10 177	0.37 390	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.19 414	0.29 287	0.34 449	0.33 521	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.32 454	0.17 353	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.12 575

NF-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

OCTAStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

RE-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

TVStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

sAnonymous2	0.20 385	0.21 606	0.58 596	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

CroCo_RVC	0.20 385	0.21 606	0.58 596	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

111	0.20 385	0.17 546	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.24 408	0.17 314	0.41 465	0.45 589	0.23 344	0.29 386	0.29 467	0.21 434	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

HITNet	0.20 385	0.17 546	0.43 483	0.19 191	0.08 43	0.27 463	0.14 145	0.42 479	0.30 399	0.29 434	0.32 427	0.27 440	0.21 434	0.28 404	0.25 532	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 406	0.20 591	0.29 283	0.23 478	0.11 228	0.36 601	0.17 314	0.37 416	0.29 382	0.24 359	0.28 372	0.19 316	0.21 434	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.08 375

TestStereo_HL3	0.21 406	0.13 404	0.77 661	0.17 67	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.34 361	0.20 219	0.27 392	0.38 506	0.23 380	0.19 413	0.41 513	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

IGEV_i1	0.21 406	0.11 264	0.43 483	0.22 417	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.43 493	0.30 399	0.29 434	0.30 402	0.31 494	0.20 424	0.33 461	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.08 375

Selective-IGEV-i1	0.21 406	0.10 177	0.31 310	0.23 478	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.46 525	0.42 553	0.27 392	0.32 427	0.33 513	0.17 366	0.25 349	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.09 450

Hybrid-DGEV-2	0.21 406	0.15 497	0.34 350	0.24 536	0.13 394	0.28 483	0.14 145	0.48 548	0.44 577	0.27 392	0.24 331	0.25 407	0.25 506	0.28 404	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.07 287

FACV-RUCA	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.23 478	0.23 674	0.26 452	0.19 414	0.39 436	0.34 449	0.25 369	0.32 427	0.21 346	0.24 484	0.24 318	0.19 416	0.10 504	0.07 433	0.15 656	0.08 369	0.16 634	0.13 595

IGEV-RUCA	0.21 406	0.08 49	0.23 204	0.19 191	0.19 617	0.28 483	0.24 577	0.23 164	0.21 241	0.20 311	0.23 317	0.28 456	0.49 693	0.26 369	0.18 382	0.09 449	0.08 525	0.18 683	0.13 638	0.17 651	0.17 656

rvit_0105_5	0.21 406	0.15 497	0.38 410	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.24 577	0.36 404	0.39 515	0.21 325	0.23 317	0.26 429	0.19 413	0.26 369	0.19 416	0.15 653	0.13 657	0.12 591	0.12 609	0.10 483	0.09 450

GCAP-BAT	0.21 406	0.08 49	1.22 738	0.29 671	0.43 741	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 148	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

test_sample2	0.21 406	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.11 228	0.27 463	0.21 498	0.43 493	0.29 382	0.26 382	0.31 417	0.30 484	0.24 484	0.45 526	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

mmm	0.21 406	0.12 330	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.28 483	0.21 498	0.41 465	0.27 344	0.29 434	0.38 506	0.29 467	0.24 484	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.10 483	0.09 450

CASS	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.11 228	0.28 483	0.19 414	0.39 436	0.30 399	0.32 506	0.34 461	0.25 407	0.24 484	0.25 349	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.11 534	0.11 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

RAFT_CTSACE	0.21 406	0.16 526	0.41 459	0.25 577	0.15 510	0.22 360	0.24 577	0.32 332	0.28 363	0.33 521	0.51 630	0.29 467	0.17 366	0.32 454	0.13 216	0.06 53	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.06 178

RAFT+CT+SA	0.21 406	0.18 561	0.33 338	0.25 577	0.18 590	0.23 385	0.29 639	0.40 450	0.36 479	0.24 359	0.38 506	0.18 296	0.16 334	0.32 454	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.12 609	0.09 407	0.09 450

SA-5K	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

CIPLG	0.21 406	0.21 606	0.55 581	0.23 478	0.15 510	0.25 428	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.33 450	0.22 358	0.15 309	0.26 369	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

IPLG	0.21 406	0.15 497	0.53 571	0.21 341	0.12 309	0.28 483	0.17 314	0.42 479	0.30 399	0.33 521	0.32 427	0.15 247	0.17 366	0.50 546	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IPLGR_C	0.21 406	0.22 621	0.60 604	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

MIPNet	0.21 406	0.15 497	0.52 567	0.21 341	0.12 309	0.27 463	0.20 467	0.45 514	0.37 490	0.30 466	0.23 317	0.19 316	0.24 484	0.27 389	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IPLGR	0.21 406	0.13 404	0.61 607	0.21 341	0.11 228	0.25 428	0.18 365	0.41 465	0.37 490	0.28 405	0.27 364	0.21 346	0.19 413	0.37 491	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

ACRE	0.21 406	0.20 591	0.62 615	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

GANet-ADL	0.21 406	0.12 330	0.45 506	0.23 478	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.46 525	0.35 466	0.25 369	0.32 427	0.32 504	0.19 413	0.24 318	0.20 439	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

LCNet	0.21 406	0.11 264	0.29 283	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.19 414	0.34 361	0.26 333	0.28 405	0.35 472	0.26 429	0.30 583	0.35 479	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.13 593	0.22 707

PSM-softLoss	0.21 406	0.10 177	0.39 426	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

KMStereo	0.21 406	0.10 177	0.39 426	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

SST-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.37 390	0.24 536	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.24 305	0.34 541	0.33 450	0.29 467	0.25 506	0.56 585	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

RAFT_R40	0.21 406	0.10 177	0.37 390	0.24 536	0.13 394	0.18 214	0.18 365	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.33 450	0.30 484	0.24 484	0.55 574	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

RAFT-345	0.21 406	0.10 177	0.46 514	0.22 417	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.26 231	0.25 321	0.27 392	0.66 692	0.21 346	0.16 334	0.55 574	0.21 466	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

RAFT	0.21 406	0.17 546	0.32 320	0.24 536	0.12 309	0.25 428	0.27 616	0.35 385	0.28 363	0.33 521	0.33 450	0.38 558	0.22 452	0.29 424	0.17 353	0.08 342	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.10 483	0.06 178

GMM-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.43 483	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.25 595	0.37 416	0.27 344	0.30 466	0.45 595	0.27 440	0.21 434	0.31 447	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.19 677

Prome-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.36 404	0.25 321	0.33 521	0.59 669	0.24 395	0.28 553	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.20 690

TestStereo	0.21 406	0.19 578	0.40 434	0.25 577	0.10 160	0.22 360	0.21 498	0.31 320	0.31 413	0.23 344	0.34 461	0.22 358	0.18 397	0.62 621	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.11 534	0.06 178

XX-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.83 682	0.26 612	0.17 568	0.23 385	0.13 101	0.40 450	0.18 166	0.20 311	0.41 540	0.31 494	0.10 102	0.32 454	0.12 148	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

EAI-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.33 338	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.46 721	0.46 525	0.20 219	0.25 369	0.50 624	0.17 283	0.16 334	0.24 318	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.10 529	0.06 130	0.07 287

FENet	0.21 406	0.11 264	0.45 506	0.21 341	0.12 309	0.26 452	0.17 314	0.41 465	0.35 466	0.30 466	0.31 417	0.29 467	0.23 466	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

SCION-MonSter(vits)	0.22 442	0.08 49	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.44 501	0.53 659	0.09 24	0.44 582	0.30 484	0.25 506	0.34 468	0.42 647	0.10 504	0.08 525	0.18 683	0.17 685	0.14 611	0.12 575

MyStereo8	0.22 442	0.15 497	0.63 619	0.21 341	0.17 568	0.31 540	0.16 262	0.36 404	0.32 425	0.28 405	0.36 482	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.28 558	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.12 575

ffm	0.22 442	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.27 389	0.11 68	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

StereoVision	0.22 442	0.18 561	0.37 390	0.27 641	0.17 568	0.23 385	0.22 528	0.38 424	0.31 413	0.20 311	0.51 630	0.22 358	0.16 334	0.28 404	0.18 382	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.13 638	0.10 483	0.07 287

raft_robust	0.22 442	0.17 546	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.23 385	0.22 528	0.49 558	0.48 624	0.32 506	0.32 427	0.26 429	0.23 466	0.53 564	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.06 178

Sa-1000	0.22 442	0.15 497	0.35 361	0.23 478	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.47 535	0.39 515	0.30 466	0.50 624	0.26 429	0.19 413	0.33 461	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

SA	0.22 442	0.16 526	0.36 381	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.23 555	0.45 514	0.40 533	0.27 392	0.44 582	0.23 380	0.23 466	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

dd	0.22 442	0.26 651	0.40 434	0.22 417	0.12 309	0.25 428	0.21 498	0.32 332	0.44 577	0.29 434	0.28 372	0.25 407	0.16 334	0.30 440	0.25 532	0.12 592	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

GwcNet-ADL	0.22 442	0.14 458	0.58 596	0.24 536	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.49 558	0.40 533	0.27 392	0.29 386	0.30 484	0.20 424	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

HHNet	0.22 442	0.12 330	0.52 567	0.18 125	0.18 590	0.20 293	0.20 467	0.34 361	0.31 413	0.32 506	0.59 669	0.20 332	0.21 434	0.24 318	0.31 586	0.08 342	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.11 551

KYRaft	0.22 442	0.10 177	0.30 294	0.23 478	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.35 385	0.24 305	0.35 558	0.54 648	0.34 523	0.26 517	0.29 424	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.08 318	0.31 737

IRAFT_RVC	0.22 442	0.12 330	0.39 426	0.26 612	0.11 228	0.18 214	0.24 577	0.40 450	0.37 490	0.31 484	0.30 402	0.29 467	0.24 484	0.55 574	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

GES	0.22 442	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.14 446	0.27 463	0.19 414	0.49 558	0.33 439	0.30 466	0.36 482	0.25 407	0.23 466	0.29 424	0.22 488	0.10 504	0.08 525	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.11 551

SFCPSM	0.22 442	0.10 177	0.51 560	0.21 341	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.55 638	0.39 515	0.29 434	0.32 427	0.23 380	0.21 434	0.27 389	0.19 416	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.08 375

DMCA	0.22 442	0.14 458	0.36 381	0.22 417	0.14 446	0.27 463	0.20 467	0.43 493	0.38 505	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.24 484	0.24 318	0.28 558	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.11 551

BEATNet_4x	0.22 442	0.18 561	0.47 522	0.22 417	0.10 160	0.28 483	0.14 145	0.46 525	0.32 425	0.31 484	0.34 461	0.31 494	0.25 506	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.10 483	0.08 375

MLCV	0.22 442	0.16 526	0.44 493	0.21 341	0.08 43	0.29 505	0.19 414	0.38 424	0.37 490	0.38 598	0.44 582	0.31 494	0.21 434	0.41 513	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.07 225	0.06 178

DN-CSS_ROB	0.22 442	0.25 640	0.47 522	0.24 536	0.14 446	0.25 428	0.12 49	0.40 450	0.33 439	0.29 434	0.42 557	0.22 358	0.20 424	0.33 461	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.07 287

Select-FE	0.23 460	0.14 458	0.78 662	0.22 417	0.18 590	0.22 360	0.13 101	0.43 493	0.26 333	0.28 405	0.33 450	0.39 570	0.29 568	0.27 389	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.13 638	0.08 318	0.12 575

G2L-ROB	0.23 460	0.15 497	0.41 459	0.19 191	0.12 309	0.27 463	0.21 498	0.47 535	0.33 439	0.34 541	0.31 417	0.41 592	0.22 452	0.49 542	0.26 546	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

DFGA-Net	0.23 460	0.24 635	0.49 539	0.22 417	0.15 510	0.25 428	0.17 314	0.39 436	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.21 346	0.17 366	0.59 602	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

PAM_32	0.23 460	0.10 177	0.63 619	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.19 414	0.36 404	0.23 287	0.29 434	0.28 372	0.56 677	0.28 553	0.27 389	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.09 450

PAM	0.23 460	0.10 177	0.63 619	0.22 417	0.15 510	0.34 579	0.21 498	0.37 416	0.22 261	0.31 484	0.27 364	0.55 673	0.26 517	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.09 450

rvit_0105_3	0.23 460	0.17 546	0.40 434	0.25 577	0.15 510	0.24 408	0.28 632	0.38 424	0.41 545	0.25 369	0.25 343	0.28 456	0.21 434	0.28 404	0.20 439	0.15 653	0.13 657	0.14 640	0.15 663	0.10 483	0.09 450

UGAM-zero	0.23 460	0.10 177	0.54 574	0.19 191	0.13 394	0.21 327	0.14 145	0.44 501	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.51 656	0.33 611	0.65 637	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.06 130	0.07 287

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 460	0.13 404	0.83 682	0.20 276	0.21 644	0.23 385	0.17 314	0.48 548	0.27 344	0.23 344	0.29 386	0.39 570	0.23 466	0.25 349	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.11 570	0.11 534	0.10 510

test_sample3	0.23 460	0.12 330	0.43 483	0.19 191	0.12 309	0.32 554	0.20 467	0.50 569	0.34 449	0.31 484	0.33 450	0.29 467	0.22 452	0.53 564	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

MyStereo05	0.23 460	0.12 330	0.57 591	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.48 548	0.52 654	0.31 484	0.23 317	0.25 407	0.22 452	0.30 440	0.21 466	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo04	0.23 460	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.49 558	0.52 654	0.28 405	0.23 317	0.27 440	0.23 466	0.30 440	0.22 488	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

CoDeX	0.23 460	0.12 330	0.46 514	0.21 341	0.14 446	0.29 505	0.21 498	0.53 618	0.41 545	0.29 434	0.35 472	0.29 467	0.22 452	0.48 537	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

PCWNet_CMD	0.23 460	0.13 404	0.48 533	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

anonymousa	0.23 460	0.11 264	0.50 550	0.21 341	0.16 543	0.31 540	0.20 467	0.36 404	0.35 466	0.32 506	0.50 624	0.39 570	0.26 517	0.22 292	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.07 225	0.08 375

BUS	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.43 651	0.17 314	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.32 504	0.20 424	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

IER	0.23 460	0.12 330	0.39 426	0.20 276	0.14 446	0.31 540	0.19 414	0.42 479	0.36 479	0.33 521	0.40 531	0.32 504	0.33 611	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

test_5	0.23 460	0.19 578	0.38 410	0.26 612	0.18 590	0.25 428	0.29 639	0.40 450	0.37 490	0.29 434	0.40 531	0.25 407	0.22 452	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.10 510

BSDual-CNN	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

iRaft-Stereo_5w	0.23 460	0.18 561	0.44 493	0.22 417	0.13 394	0.19 250	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.34 523	0.23 466	0.65 637	0.27 552	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

psmg	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.23 555	0.51 587	0.34 449	0.35 558	0.38 506	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

UDGNet	0.23 460	0.31 689	0.38 410	0.24 536	0.14 446	0.24 408	0.18 365	0.32 332	0.43 561	0.29 434	0.28 372	0.24 395	0.19 413	0.29 424	0.20 439	0.15 653	0.07 433	0.21 704	0.11 570	0.14 611	0.10 510

OMP-Stereo	0.23 460	0.14 458	0.35 361	0.29 671	0.13 394	0.21 327	0.16 262	0.37 416	0.33 439	0.34 541	0.30 402	0.34 523	0.19 413	0.70 651	0.24 522	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IIG-Stereo	0.23 460	0.13 404	0.35 361	0.29 671	0.12 309	0.23 385	0.14 145	0.38 424	0.31 413	0.34 541	0.37 491	0.33 513	0.21 434	0.70 651	0.26 546	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

ASMatch	0.23 460	0.11 264	0.51 560	0.24 536	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.28 363	0.28 405	0.68 696	0.27 440	0.26 517	0.50 546	0.22 488	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.11 551

PFNet	0.23 460	0.10 177	0.57 591	0.24 536	0.14 446	0.22 360	0.19 414	0.39 436	0.33 439	0.35 558	0.32 427	0.27 440	0.19 413	0.64 630	0.22 488	0.09 449	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.07 287

ICVP	0.23 460	0.13 404	0.44 493	0.26 612	0.14 446	0.29 505	0.25 595	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.43 571	0.35 537	0.25 506	0.26 369	0.23 509	0.12 592	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.10 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 460	0.18 561	0.63 619	0.27 641	0.18 590	0.41 635	0.23 555	0.43 493	0.35 466	0.23 344	0.27 364	0.20 332	0.18 397	0.27 389	0.18 382	0.12 592	0.11 625	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.12 575

CFNet_pseudo	0.23 460	0.13 404	0.47 522	0.19 191	0.13 394	0.26 452	0.16 262	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

ACVNet	0.23 460	0.13 404	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.27 463	0.23 555	0.39 436	0.44 577	0.28 405	0.41 540	0.38 558	0.26 517	0.27 389	0.32 592	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.07 287

MSMDNet	0.23 460	0.13 404	0.48 533	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.09 450

ccs_rob	0.23 460	0.13 404	0.47 522	0.20 276	0.13 394	0.26 452	0.17 314	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

G2L-Stereo_test	0.24 491	0.16 526	0.38 410	0.19 191	0.13 394	0.27 463	0.24 577	0.49 558	0.38 505	0.37 583	0.37 491	0.40 585	0.24 484	0.52 557	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.06 184	0.09 407	0.08 375

DCVSM-stereo	0.24 491	0.13 404	0.52 567	0.20 276	0.14 446	0.26 452	0.13 101	0.34 361	0.34 449	0.41 633	0.33 450	0.47 631	0.29 568	0.30 440	0.22 488	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.12 575	0.15 632

rvit_stereo_0075_2	0.24 491	0.17 546	0.50 550	0.26 612	0.22 661	0.22 360	0.15 205	0.40 450	0.35 466	0.27 392	0.37 491	0.29 467	0.20 424	0.28 404	0.19 416	0.17 681	0.12 645	0.19 692	0.12 609	0.13 593	0.13 595

test_sample5	0.24 491	0.13 404	0.42 469	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.32 506	0.41 540	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

test_sample4	0.24 491	0.13 404	0.43 483	0.20 276	0.12 309	0.32 554	0.21 498	0.51 587	0.34 449	0.31 484	0.37 491	0.28 456	0.23 466	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

tta	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

qqq1	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

fff1	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

DualNet	0.24 491	0.13 404	0.42 469	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.33 521	0.43 571	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

GMStereo_Zeroshot	0.24 491	0.21 606	0.45 506	0.26 612	0.13 394	0.28 483	0.15 205	0.39 436	0.35 466	0.37 583	0.43 571	0.40 585	0.17 366	0.34 468	0.20 439	0.12 592	0.07 433	0.13 613	0.07 281	0.16 634	0.09 450

CFNet_ucs	0.24 491	0.13 404	0.50 550	0.20 276	0.15 510	0.28 483	0.17 314	0.49 558	0.45 589	0.32 506	0.42 557	0.39 570	0.22 452	0.31 447	0.21 466	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.09 481	0.12 575	0.11 551

gwcnet-sp	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

scenet	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

ToySt	0.24 491	0.16 526	0.48 533	0.21 341	0.13 394	0.29 505	0.29 639	0.39 436	0.39 515	0.27 392	0.35 472	0.39 570	0.31 600	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

ssnet	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

STrans-v2	0.24 491	0.13 404	0.54 574	0.21 341	0.12 309	0.23 385	0.21 498	0.47 535	0.28 363	0.31 484	0.42 557	0.36 542	0.35 626	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

TransformOpticalFlow	0.24 491	0.13 404	0.56 588	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.32 425	0.30 466	0.43 571	0.36 542	0.31 600	0.61 613	0.20 439	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.07 287

DRaft	0.24 491	0.10 177	0.34 350	0.18 125	0.12 309	0.28 483	0.23 555	0.33 348	0.39 515	0.38 598	0.61 681	0.21 346	0.41 659	0.48 537	0.42 647	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.08 375

HCRNet	0.24 491	0.25 640	0.33 338	0.34 707	0.16 543	0.27 463	0.18 365	0.43 493	0.35 466	0.30 466	0.35 472	0.32 504	0.22 452	0.44 523	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.10 483	0.09 450

ARAFT	0.24 491	0.21 606	0.78 662	0.22 417	0.12 309	0.29 505	0.24 577	0.43 493	0.32 425	0.33 521	0.28 372	0.28 456	0.19 413	0.49 542	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.09 407	0.06 178

cf-r	0.24 491	0.15 497	0.44 493	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.22 528	0.42 479	0.40 533	0.30 466	0.42 557	0.42 601	0.26 517	0.43 519	0.25 532	0.11 552	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.08 375

GANet-RSSM	0.24 491	0.14 458	0.36 381	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.21 498	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.39 520	0.39 570	0.28 553	0.58 596	0.23 509	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.09 450

PSMNet-RSSM	0.24 491	0.15 497	0.36 381	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.20 467	0.48 548	0.37 490	0.30 466	0.44 582	0.38 558	0.26 517	0.52 557	0.22 488	0.12 592	0.07 433	0.11 552	0.13 638	0.10 483	0.09 450

CFNet-ft	0.24 491	0.15 497	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

CFNet_RVC	0.24 491	0.15 497	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

UCFNet_RVC	0.24 491	0.16 526	0.34 350	0.18 125	0.15 510	0.33 565	0.16 262	0.46 525	0.35 466	0.29 434	0.35 472	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.22 488	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.14 653	0.13 593	0.12 575

AdaStereo	0.24 491	0.16 526	0.37 390	0.24 536	0.12 309	0.32 554	0.17 314	0.54 628	0.42 553	0.33 521	0.38 506	0.35 537	0.21 434	0.30 440	0.22 488	0.14 638	0.06 290	0.13 613	0.08 369	0.11 534	0.08 375
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 491	0.18 561	0.61 607	0.25 577	0.11 228	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.43 561	0.33 521	0.43 571	0.27 440	0.22 452	0.34 468	0.26 546	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

MWSP-net	0.25 519	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.40 708	0.50 569	0.43 561	0.32 506	0.33 450	0.36 542	0.31 600	0.28 404	0.31 586	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

RT-IGEV	0.25 519	0.10 177	0.48 533	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.28 632	0.53 618	0.39 515	0.36 575	0.41 540	0.44 616	0.30 583	0.28 404	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.10 510

G2L-Stereo	0.25 519	0.16 526	0.47 522	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.18 365	0.46 525	0.35 466	0.33 521	0.37 491	0.40 585	0.22 452	0.60 606	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.09 450

DDVS	0.25 519	0.15 497	0.39 426	0.24 536	0.17 568	0.34 579	0.21 498	0.41 465	0.30 399	0.33 521	0.41 540	0.48 638	0.21 434	0.52 557	0.27 552	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.14 619

ITSA-stereo	0.25 519	0.15 497	0.33 338	0.23 478	0.11 228	0.27 463	0.18 365	0.56 654	0.59 682	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.28 553	0.49 542	0.30 578	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.13 595

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 519	0.14 458	0.95 707	0.21 341	0.27 702	0.20 293	0.19 414	0.48 548	0.25 321	0.26 382	0.55 653	0.34 523	0.18 397	0.25 349	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.12 609	0.12 575	0.12 575

test_sample7	0.25 519	0.15 497	0.35 361	0.20 276	0.14 446	0.28 483	0.21 498	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.14 638	0.09 564	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

test_sample6	0.25 519	0.13 404	0.41 459	0.21 341	0.11 228	0.30 524	0.22 528	0.51 587	0.35 466	0.33 521	0.43 571	0.30 484	0.24 484	0.57 589	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.10 510

SMFormer	0.25 519	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

NINENet	0.25 519	0.15 497	0.37 390	0.23 478	0.16 543	0.43 651	0.17 314	0.60 688	0.46 607	0.32 506	0.37 491	0.32 504	0.20 424	0.42 517	0.21 466	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.08 369	0.11 534	0.10 510

hknet	0.25 519	0.14 458	0.40 434	0.25 577	0.15 510	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.37 490	0.34 541	0.35 472	0.43 605	0.27 536	0.37 491	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

PSMNet-ADL	0.25 519	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.14 446	0.31 540	0.22 528	0.44 501	0.36 479	0.27 392	0.33 450	0.41 592	0.28 553	0.61 613	0.29 570	0.11 552	0.09 564	0.09 409	0.11 570	0.10 483	0.10 510

PSM-AAD	0.25 519	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.26 452	0.38 697	0.34 361	0.28 363	0.35 558	0.39 520	0.28 456	0.79 736	0.30 440	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.08 318	0.21 700

GrayStereo	0.25 519	0.09 107	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.23 385	0.47 726	0.34 361	0.30 399	0.39 614	0.47 612	0.30 484	0.79 736	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.13 595

RAFT-RH_RVC	0.25 519	0.11 264	0.45 506	0.21 341	0.12 309	0.25 428	0.14 145	0.27 247	0.27 344	0.38 598	1.15 741	0.23 380	0.17 366	0.57 589	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.06 130	0.07 287

UPFNet	0.25 519	0.12 330	0.38 410	0.24 536	0.19 617	0.37 608	0.28 632	0.48 548	0.38 505	0.34 541	0.37 491	0.37 550	0.28 553	0.39 502	0.33 599	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.08 375

acv_ft	0.25 519	0.13 404	0.40 434	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.21 498	0.45 514	0.44 577	0.38 598	0.41 540	0.38 558	0.27 536	0.27 389	0.35 608	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.07 287

CCAANet	0.25 519	0.13 404	0.51 560	0.22 417	0.15 510	0.29 505	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.26 382	0.49 620	0.32 504	0.24 484	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.10 510

iResNet_ROB	0.25 519	0.19 578	0.40 434	0.20 276	0.12 309	0.30 524	0.16 262	0.55 638	0.53 659	0.38 598	0.43 571	0.37 550	0.26 517	0.38 497	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.04 1	0.09 407	0.09 450

MEA-ACV	0.26 538	0.11 264	0.42 469	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.24 577	0.53 618	0.47 612	0.35 558	0.42 557	0.36 542	0.34 620	0.47 533	0.27 552	0.09 449	0.09 564	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.10 510

PStereo	0.26 538	0.37 716	0.34 350	0.21 341	0.13 394	0.25 428	0.25 595	0.33 348	0.47 612	0.26 382	0.17 227	0.29 467	0.34 620	0.35 479	0.37 615	0.23 717	0.15 684	0.17 674	0.13 638	0.23 701	0.21 700

DNS	0.26 538	0.30 681	0.18 120	0.17 67	0.10 160	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.16 111	0.12 133	0.17 227	0.13 190	0.10 102	0.70 651	0.37 615	0.08 342	0.14 668	0.08 306	0.05 82	1.01 782	0.80 779

coex_refinement	0.26 538	0.16 526	0.36 381	0.23 478	0.15 510	0.31 540	0.20 467	0.49 558	0.42 553	0.35 558	0.42 557	0.45 621	0.27 536	0.55 574	0.33 599	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.10 483	0.10 510

UGAM	0.26 538	0.14 458	0.45 506	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.25 595	0.32 332	0.41 545	0.31 484	0.42 557	0.41 592	0.22 452	0.92 717	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.14 640	0.12 609	0.10 483	0.07 287

SepStereo	0.26 538	0.12 330	0.42 469	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.64 630	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

AACVNet	0.26 538	0.16 526	0.37 390	0.22 417	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.41 465	0.31 413	0.38 598	0.42 557	0.43 605	0.28 553	0.73 663	0.25 532	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.11 551

DEmStereo	0.26 538	0.09 107	0.47 522	0.19 191	0.12 309	0.30 524	0.25 595	0.28 270	0.36 479	0.36 575	0.58 666	0.25 407	0.48 692	0.53 564	0.44 654	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.07 287

LMCR-Stereo	0.26 538	0.18 561	0.49 539	0.28 666	0.14 446	0.36 601	0.23 555	0.54 628	0.34 449	0.39 614	0.40 531	0.29 467	0.29 568	0.37 491	0.27 552	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.13 593	0.09 450

GwcNet-RSSM	0.26 538	0.17 546	0.46 514	0.21 341	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.44 501	0.42 553	0.31 484	0.45 595	0.40 585	0.26 517	0.55 574	0.28 558	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

DeepPruner_ROB	0.26 538	0.19 578	0.44 493	0.21 341	0.16 543	0.30 524	0.21 498	0.52 606	0.32 425	0.35 558	0.38 506	0.39 570	0.26 517	0.42 517	0.24 522	0.15 653	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.14 611	0.13 595

noway7	0.27 549	0.51 745	1.61 762	0.24 536	0.12 309	0.22 360	0.18 365	0.44 501	0.31 413	0.21 325	0.22 306	0.24 395	0.20 424	0.20 243	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

FSD	0.27 549	0.28 664	0.32 320	0.27 641	0.24 682	0.27 463	0.27 616	0.31 320	0.29 382	0.26 382	0.27 364	0.28 456	0.27 536	0.28 404	0.26 546	0.23 717	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.25 707	0.24 722

ISRNet	0.27 549	0.13 404	0.45 506	0.26 612	0.19 617	0.24 408	0.14 145	0.45 514	0.43 561	0.39 614	0.48 618	0.42 601	0.27 536	0.32 454	0.29 570	0.20 706	0.12 645	0.17 674	0.16 675	0.16 634	0.20 690

rvit_105_1	0.27 549	0.19 578	0.46 514	0.27 641	0.19 617	0.30 524	0.35 682	0.44 501	0.51 645	0.31 484	0.31 417	0.31 494	0.26 517	0.35 479	0.25 532	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.11 534	0.10 510

DispNO	0.27 549	0.18 561	0.62 615	0.23 478	0.17 568	0.25 428	0.22 528	0.45 514	0.41 545	0.32 506	0.39 520	0.38 558	0.27 536	0.77 684	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.08 375

CBFPSM	0.27 549	0.16 526	0.67 635	0.20 276	0.14 446	0.38 616	0.25 595	0.40 450	0.36 479	0.33 521	0.36 482	0.56 677	0.38 643	0.32 454	0.38 619	0.08 342	0.08 525	0.07 191	0.08 369	0.09 407	0.11 551

CSP-Net	0.27 549	0.15 497	0.30 294	0.21 341	0.14 446	0.44 653	0.24 577	0.50 569	0.40 533	0.41 633	0.43 571	0.42 601	0.26 517	0.66 641	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.09 450

DAS	0.27 549	0.12 330	0.42 469	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.75 672	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

AASNet	0.27 549	0.19 578	0.49 539	0.26 612	0.17 568	0.34 579	0.20 467	0.62 701	0.48 624	0.35 558	0.40 531	0.32 504	0.25 506	0.28 404	0.34 604	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.13 593	0.11 551

GEStereo_RVC	0.27 549	0.20 591	0.44 493	0.27 641	0.16 543	0.33 565	0.25 595	0.56 654	0.54 665	0.34 541	0.38 506	0.34 523	0.25 506	0.51 551	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.11 551

RAFT + AFF	0.27 549	0.23 631	0.50 550	0.25 577	0.17 568	0.30 524	0.33 676	0.52 606	0.40 533	0.28 405	0.30 402	0.30 484	0.31 600	0.62 621	0.24 522	0.09 449	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.11 551

MMNet	0.27 549	0.14 458	0.49 539	0.24 536	0.17 568	0.47 668	0.22 528	0.45 514	0.51 645	0.39 614	0.41 540	0.36 542	0.33 611	0.39 502	0.34 604	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

delet	0.27 549	0.14 458	0.40 434	0.23 478	0.19 617	0.41 635	0.29 639	0.49 558	0.48 624	0.33 521	0.41 540	0.37 550	0.30 583	0.48 537	0.34 604	0.09 449	0.09 564	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.08 375

ac_64	0.27 549	0.13 404	0.41 459	0.24 536	0.17 568	0.36 601	0.22 528	0.46 525	0.33 439	0.35 558	0.36 482	0.52 662	0.30 583	0.62 621	0.32 592	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

HGLStereo	0.27 549	0.14 458	0.46 514	0.24 536	0.21 644	0.33 565	0.23 555	0.50 569	0.42 553	0.35 558	0.48 618	0.41 592	0.33 611	0.45 526	0.33 599	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.12 575

DSFCA	0.27 549	0.13 404	0.36 381	0.20 276	0.17 568	0.38 616	0.31 655	0.47 535	0.43 561	0.43 649	0.37 491	0.39 570	0.29 568	0.52 557	0.32 592	0.12 592	0.10 599	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

DMCA-RVC	0.27 549	0.21 606	0.61 607	0.28 666	0.17 568	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.35 466	0.40 624	0.37 491	0.39 570	0.36 630	0.43 519	0.30 578	0.13 613	0.10 599	0.15 656	0.11 570	0.13 593	0.10 510

HSM-Net_RVC	0.27 549	0.11 264	0.42 469	0.19 191	0.11 228	0.34 579	0.20 467	0.62 701	0.43 561	0.40 624	0.43 571	0.50 652	0.26 517	0.76 678	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 549	0.20 591	0.44 493	0.22 417	0.14 446	0.33 565	0.14 145	0.51 587	0.45 589	0.30 466	0.40 531	0.38 558	0.27 536	0.76 678	0.25 532	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.08 375

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 549	0.21 606	0.59 602	0.25 577	0.18 590	0.29 505	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.38 598	0.41 540	0.43 605	0.27 536	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.11 551
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 549	0.26 651	0.72 654	0.23 478	0.13 394	0.29 505	0.18 365	0.52 606	0.49 633	0.37 583	0.45 595	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.12 575	0.09 450

StereoDRNet-Refined	0.27 549	0.17 546	0.35 361	0.25 577	0.14 446	0.37 608	0.21 498	0.47 535	0.41 545	0.44 656	0.51 630	0.41 592	0.28 553	0.45 526	0.37 615	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.10 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 571	0.51 745	1.51 756	0.24 536	0.16 543	0.22 360	0.21 498	0.39 436	0.34 449	0.22 335	0.25 343	0.26 429	0.21 434	0.34 468	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375

DNSM	0.28 571	0.28 664	0.17 95	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.13 190	0.11 157	0.75 672	0.63 698	0.08 342	0.13 657	0.06 61	0.05 82	1.14 785	0.81 780

DualNet (step1)	0.28 571	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.23 717	0.09 564	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

ssnet_v2	0.28 571	0.16 526	0.44 493	0.22 417	0.15 510	0.40 631	0.30 650	0.57 664	0.46 607	0.38 598	0.36 482	0.47 631	0.29 568	0.38 497	0.39 627	0.13 613	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.11 551

CRFU-Net	0.28 571	0.14 458	0.45 506	0.25 577	0.15 510	0.45 659	0.23 555	0.50 569	0.30 399	0.43 649	0.41 540	0.48 638	0.46 683	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

dad	0.28 571	0.31 689	0.44 493	0.21 341	0.14 446	0.30 524	0.20 467	0.33 348	0.49 633	0.44 656	0.44 582	0.45 621	0.21 434	0.41 513	0.26 546	0.20 706	0.11 625	0.20 701	0.11 570	0.14 611	0.10 510

FTStereo	0.28 571	0.10 177	0.43 483	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.53 736	0.34 361	0.26 333	0.38 598	0.95 729	0.30 484	0.56 705	0.32 454	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.19 677

ADLNet	0.28 571	0.15 497	0.42 469	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.23 555	0.53 618	0.43 561	0.42 643	0.41 540	0.44 616	0.27 536	0.55 574	0.35 608	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.12 575

UNet	0.28 571	0.14 458	0.69 642	0.23 478	0.20 636	0.44 653	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.43 605	0.33 611	0.40 511	0.31 586	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

STTStereo	0.28 571	0.20 591	0.61 607	0.25 577	0.17 568	0.29 505	0.24 577	0.47 535	0.39 515	0.39 614	0.41 540	0.44 616	0.28 553	0.40 511	0.28 558	0.13 613	0.12 645	0.13 613	0.16 675	0.12 575	0.11 551

RASNet	0.28 571	0.14 458	0.44 493	0.22 417	0.18 590	0.32 554	0.19 414	0.48 548	0.38 505	0.29 434	0.43 571	0.47 631	0.37 639	0.79 688	0.36 614	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.07 287

HSM	0.28 571	0.16 526	0.35 361	0.20 276	0.15 510	0.33 565	0.19 414	0.53 618	0.37 490	0.36 575	0.38 506	0.67 712	0.31 600	0.89 712	0.23 509	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.08 375

DLCB_ROB	0.28 571	0.16 526	0.34 350	0.27 641	0.16 543	0.38 616	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.46 664	0.46 605	0.51 656	0.33 611	0.53 564	0.33 599	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.09 450

MWDA-net	0.29 584	0.21 606	0.47 522	0.25 577	0.21 644	0.35 594	0.32 664	0.44 501	0.47 612	0.38 598	0.40 531	0.33 513	0.38 643	0.54 571	0.40 635	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

ACV-stereo	0.29 584	0.18 561	0.79 669	0.23 478	0.16 543	0.47 668	0.19 414	0.36 404	0.34 449	0.29 434	0.33 450	0.67 712	0.42 668	0.54 571	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.11 551

ff1	0.29 584	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

LL-Strereo	0.29 584	0.25 640	0.58 596	0.25 577	0.21 644	0.23 385	0.24 577	0.55 638	0.42 553	0.34 541	0.32 427	0.41 592	0.40 655	0.94 721	0.23 509	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.09 450

THIR-Stereo	0.29 584	0.12 330	0.41 459	0.19 191	0.11 228	0.28 483	0.72 756	0.32 332	0.35 466	0.37 583	0.65 690	0.34 523	0.50 695	0.57 589	0.45 657	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

psm_up	0.29 584	0.16 526	0.41 459	0.26 612	0.17 568	0.32 554	0.26 609	0.55 638	0.43 561	0.36 575	0.40 531	0.45 621	0.37 639	0.58 596	0.30 578	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.10 483	0.10 510

hitnet-ft	0.29 584	0.17 546	0.40 434	0.19 191	0.14 446	0.39 625	0.23 555	0.44 501	0.41 545	0.36 575	0.46 605	0.53 667	0.34 620	0.76 678	0.32 592	0.14 638	0.10 599	0.13 613	0.10 529	0.15 626	0.13 595

FADNet-RVC-Resample	0.29 584	0.25 640	0.93 704	0.26 612	0.16 543	0.32 554	0.21 498	0.47 535	0.39 515	0.35 558	0.38 506	0.33 513	0.27 536	0.53 564	0.24 522	0.10 504	0.10 599	0.14 640	0.13 638	0.13 593	0.16 643

iinet-f	0.30 592	0.18 561	1.03 718	0.20 276	0.15 510	0.44 653	0.22 528	0.45 514	0.37 490	0.35 558	0.44 582	0.41 592	0.34 620	0.34 468	0.40 635	0.10 504	0.09 564	0.08 306	0.08 369	0.13 593	0.11 551

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 592	0.20 591	0.70 648	0.21 341	0.17 568	0.46 661	0.27 616	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.55 653	0.43 605	0.30 583	0.46 529	0.38 619	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.11 534	0.10 510

SACVNet	0.30 592	0.20 591	0.41 459	0.25 577	0.18 590	0.34 579	0.25 595	0.52 606	0.40 533	0.41 633	0.44 582	0.46 629	0.32 608	0.71 655	0.25 532	0.13 613	0.10 599	0.12 591	0.12 609	0.16 634	0.17 656

ADLNet2	0.30 592	0.17 546	0.72 654	0.23 478	0.17 568	0.36 601	0.24 577	0.52 606	0.51 645	0.32 506	0.38 506	0.45 621	0.30 583	0.69 648	0.35 608	0.10 504	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.12 575	0.10 510

FADNet_RVC	0.30 592	0.28 664	0.83 682	0.23 478	0.15 510	0.30 524	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.30 466	0.38 506	0.30 484	0.27 536	0.52 557	0.31 586	0.14 638	0.14 668	0.14 640	0.16 675	0.21 691	0.23 715

TDLM	0.30 592	0.21 606	0.38 410	0.28 666	0.15 510	0.33 565	0.32 664	0.52 606	0.47 612	0.38 598	0.43 571	0.39 570	0.29 568	0.91 716	0.28 558	0.14 638	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.12 575	0.10 510

CVANet_RVC	0.30 592	0.19 578	0.41 459	0.26 612	0.16 543	0.33 565	0.26 609	0.52 606	0.47 612	0.40 624	0.46 605	0.43 605	0.31 600	0.89 712	0.26 546	0.14 638	0.09 564	0.14 640	0.13 638	0.14 611	0.10 510

mmx	0.31 599	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

xxx	0.31 599	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

fast-acv-ft	0.31 599	0.20 591	0.81 675	0.24 536	0.18 590	0.46 661	0.27 616	0.41 465	0.49 633	0.39 614	0.55 653	0.49 644	0.35 626	0.37 491	0.38 619	0.11 552	0.11 625	0.11 552	0.12 609	0.12 575	0.09 450

CrosDoStereo	0.31 599	0.10 177	0.49 539	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 780	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 681	0.28 456	0.46 683	0.61 613	0.57 682	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

DeepStereo_LL	0.31 599	0.10 177	0.49 539	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 780	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 681	0.28 456	0.46 683	0.61 613	0.57 682	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

FADNet-RVC	0.31 599	0.35 706	0.78 662	0.25 577	0.20 636	0.33 565	0.20 467	0.49 558	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.41 592	0.29 568	0.63 628	0.31 586	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.15 663	0.19 679	0.19 677

AANet_RVC	0.31 599	0.22 621	0.50 550	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.24 577	0.47 535	0.54 665	0.38 598	0.60 674	0.43 605	0.29 568	0.87 707	0.40 635	0.11 552	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

NVstereo2D	0.31 599	0.16 526	0.54 574	0.24 536	0.22 661	0.42 642	0.28 632	0.58 673	0.56 674	0.28 405	0.38 506	0.40 585	0.30 583	0.71 655	0.28 558	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.10 529	0.19 679	0.16 643

NOSS_ROB	0.31 599	0.20 591	0.35 361	0.24 536	0.16 543	0.32 554	0.19 414	0.52 606	0.48 624	0.33 521	0.36 482	0.42 601	0.28 553	0.93 719	0.24 522	0.19 699	0.20 724	0.24 714	0.22 717	0.17 651	0.17 656

SCION-MonSter	0.32 608	0.22 621	0.44 493	0.29 671	0.28 709	0.54 695	0.21 498	0.46 525	0.57 677	0.32 506	0.54 648	0.32 504	0.29 568	0.39 502	0.52 677	0.10 504	0.10 599	0.25 719	0.22 717	0.18 666	0.14 619

z-ln-s-r	0.32 608	0.21 606	0.82 679	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.26 609	0.43 493	0.50 641	0.32 506	0.60 674	0.39 570	0.29 568	0.73 663	0.66 704	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.08 375

YMNet	0.32 608	0.22 621	0.58 596	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 676	0.56 660	0.51 656	0.30 583	0.39 502	0.40 635	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

YMNet_1	0.32 608	0.22 621	0.58 596	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 676	0.56 660	0.51 656	0.30 583	0.39 502	0.40 635	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

1111x	0.32 608	0.11 264	0.40 434	0.22 417	0.11 228	0.32 554	0.26 609	0.59 679	0.43 561	0.31 484	0.41 540	0.39 570	0.28 553	0.76 678	1.37 763	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

pcwnet_v2	0.32 608	0.15 497	1.26 742	0.23 478	0.18 590	0.32 554	0.18 365	0.59 679	0.60 688	0.36 575	0.45 595	0.35 537	0.29 568	0.36 488	0.25 532	0.14 638	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.15 632

FADNet	0.32 608	0.36 709	0.74 659	0.23 478	0.22 661	0.37 608	0.19 414	0.53 618	0.48 624	0.32 506	0.36 482	0.43 605	0.32 608	0.64 630	0.25 532	0.16 669	0.16 694	0.14 640	0.16 675	0.24 705	0.19 677

PS-NSSS	0.32 608	0.30 681	0.46 514	0.23 478	0.17 568	0.33 565	0.24 577	0.57 664	0.41 545	0.37 583	0.52 638	0.35 537	0.30 583	0.80 692	0.30 578	0.17 681	0.14 668	0.21 704	0.15 663	0.15 626	0.13 595

StereoDRNet	0.32 608	0.22 621	0.61 607	0.27 641	0.21 644	0.42 642	0.30 650	0.61 692	0.48 624	0.46 664	0.39 520	0.48 638	0.30 583	0.57 589	0.40 635	0.11 552	0.09 564	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.10 510

DISCO	0.32 608	0.13 404	0.51 560	0.25 577	0.16 543	0.48 674	0.25 595	0.50 569	0.57 677	0.37 583	0.45 595	0.62 696	0.36 630	0.64 630	0.49 668	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.11 551

Selective-IGEV-i16pc	0.33 618	0.10 177	1.71 765	0.21 341	0.14 446	0.74 723	0.31 655	0.42 479	0.41 545	0.21 325	0.32 427	0.26 429	0.14 289	0.71 655	0.19 416	0.14 638	0.10 599	0.08 306	0.09 481	0.11 534	0.11 551

TCMNet	0.33 618	0.23 631	0.72 654	0.29 671	0.30 720	0.40 631	0.28 632	0.50 569	0.47 612	0.37 583	0.45 595	0.40 585	0.29 568	0.60 606	0.39 627	0.14 638	0.13 657	0.15 656	0.14 653	0.17 651	0.15 632

HBP-ISP	0.33 618	0.30 681	0.72 654	0.22 417	0.16 543	0.32 554	0.22 528	0.54 628	0.44 577	0.41 633	0.49 620	0.33 513	0.38 643	0.73 663	0.25 532	0.18 692	0.19 715	0.24 714	0.20 701	0.16 634	0.13 595

AAGNet	0.33 618	0.11 264	0.37 390	0.25 577	0.16 543	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.35 558	0.35 472	0.27 440	0.30 583	0.44 523	2.66 787	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.08 318	0.06 178

DRN-Test	0.33 618	0.17 546	0.61 607	0.27 641	0.19 617	0.46 661	0.29 639	0.65 710	0.51 645	0.47 672	0.46 605	0.44 616	0.34 620	0.62 621	0.41 644	0.12 592	0.08 525	0.13 613	0.12 609	0.12 575	0.10 510

CBMV_ROB	0.33 618	0.18 561	0.53 571	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.20 467	0.51 587	0.45 589	0.51 684	0.55 653	0.45 621	0.42 668	0.71 655	0.32 592	0.18 692	0.19 715	0.23 712	0.21 706	0.14 611	0.15 632

XPNet_ROB	0.33 618	0.20 591	0.43 483	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.31 655	0.55 638	0.50 641	0.51 684	0.53 645	0.58 685	0.37 639	0.63 628	0.45 657	0.17 681	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.14 619

PSMNet_ROB	0.33 618	0.24 635	0.54 574	0.31 691	0.21 644	0.42 642	0.43 714	0.59 679	0.47 612	0.37 583	0.44 582	0.49 644	0.31 600	0.64 630	0.43 649	0.14 638	0.10 599	0.15 656	0.14 653	0.13 593	0.11 551

CBMV	0.33 618	0.21 606	0.54 574	0.23 478	0.13 394	0.42 642	0.33 676	0.53 618	0.48 624	0.52 692	0.49 620	0.50 652	0.41 659	0.56 585	0.31 586	0.15 653	0.16 694	0.18 683	0.16 675	0.13 593	0.13 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 627	0.29 674	0.91 700	0.26 612	0.21 644	0.47 668	0.31 655	0.54 628	0.54 665	0.44 656	0.52 638	0.50 652	0.35 626	0.39 502	0.39 627	0.11 552	0.11 625	0.10 493	0.09 481	0.14 611	0.13 595

xxxx	0.34 627	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.37 608	0.20 467	0.58 673	0.38 505	0.29 434	0.42 557	0.38 558	0.24 484	0.46 529	2.20 783	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

test_xeample	0.34 627	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.33 565	0.23 555	0.55 638	0.38 505	0.32 506	0.45 595	0.29 467	0.26 517	0.57 589	2.24 785	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

FINET	0.34 627	0.27 660	0.80 672	0.24 536	0.24 682	0.36 601	0.34 678	0.54 628	0.72 715	0.39 614	0.47 612	0.32 504	0.30 583	0.51 551	0.32 592	0.19 699	0.17 701	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

ETE_ROB	0.34 627	0.26 651	0.45 506	0.29 671	0.18 590	0.40 631	0.37 691	0.57 664	0.47 612	0.50 679	0.50 624	0.62 696	0.36 630	0.55 574	0.38 619	0.13 613	0.10 599	0.14 640	0.12 609	0.16 634	0.16 643

DStereoRT	0.35 632	0.13 404	0.51 560	0.25 577	0.16 543	0.42 642	0.19 414	0.48 548	0.39 515	0.30 466	0.39 520	0.24 395	0.39 650	0.64 630	0.30 578	0.08 342	0.07 433	1.54 793	0.41 755	0.08 318	0.11 551

GwcNet	0.35 632	0.23 631	0.88 695	0.25 577	0.24 682	0.48 674	0.27 616	0.55 638	0.57 677	0.38 598	0.52 638	0.51 656	0.32 608	0.60 606	0.41 644	0.13 613	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.13 593	0.14 619

RP	0.35 632	0.22 621	0.51 560	0.31 691	0.24 682	0.37 608	0.28 632	0.50 569	0.58 681	0.40 624	0.63 687	0.61 694	0.47 686	0.61 613	0.39 627	0.16 669	0.15 684	0.17 674	0.15 663	0.17 651	0.17 656

DANet	0.35 632	0.23 631	0.60 604	0.36 718	0.22 661	0.39 625	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.52 692	0.50 624	0.59 687	0.41 659	0.76 678	0.49 668	0.13 613	0.11 625	0.14 640	0.12 609	0.17 651	0.15 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 632	0.26 651	0.49 539	0.36 718	0.22 661	0.41 635	0.41 709	0.53 618	0.42 553	0.47 672	0.46 605	0.61 694	0.39 650	0.55 574	0.37 615	0.16 669	0.13 657	0.21 704	0.21 706	0.16 634	0.16 643

w-ln-seven-2	0.36 637	0.29 674	1.06 720	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.30 650	0.50 569	0.54 665	0.45 660	0.55 653	0.45 621	0.41 659	0.62 621	0.49 668	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.11 551

GASNet	0.36 637	0.46 734	0.88 695	0.34 707	0.23 674	0.35 594	0.22 528	0.60 688	0.53 659	0.40 624	0.37 491	0.45 621	0.30 583	0.79 688	0.35 608	0.15 653	0.10 599	0.14 640	0.14 653	0.22 698	0.12 575

Wz-Net-MNSev	0.36 637	0.26 651	0.79 669	0.26 612	0.21 644	0.59 704	0.38 697	0.55 638	0.56 674	0.48 676	0.54 648	0.53 667	0.36 630	0.60 606	0.44 654	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.11 570	0.15 626	0.13 595

APVNet	0.36 637	0.20 591	0.70 648	0.26 612	0.22 661	0.52 693	0.35 682	0.61 692	0.44 577	0.38 598	0.52 638	0.48 638	0.38 643	0.84 701	0.46 663	0.13 613	0.14 668	0.15 656	0.16 675	0.16 634	0.15 632

Syn2CoEx	0.36 637	0.31 689	0.78 662	0.34 707	0.21 644	0.41 635	0.28 632	0.61 692	0.49 633	0.42 643	0.56 660	0.45 621	0.44 674	0.69 648	0.38 619	0.17 681	0.14 668	0.15 656	0.12 609	0.13 593	0.12 575

FAT-Stereo	0.36 637	0.18 561	0.73 658	0.26 612	0.18 590	0.33 565	0.29 639	0.60 688	0.59 682	0.46 664	0.60 674	0.60 690	0.50 695	0.61 613	0.34 604	0.13 613	0.14 668	0.13 613	0.12 609	0.14 611	0.18 670

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 637	0.36 709	0.53 571	0.34 707	0.19 617	0.51 684	0.24 577	0.55 638	0.38 505	0.41 633	0.47 612	0.47 631	0.27 536	0.73 663	0.30 578	0.36 752	0.19 715	0.27 722	0.17 685	0.26 717	0.23 715

GANet	0.36 637	0.22 621	0.49 539	0.29 671	0.17 568	0.41 635	0.38 697	0.57 664	0.45 589	0.46 664	0.75 707	0.55 673	0.40 655	0.94 721	0.41 644	0.13 613	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.14 611	0.11 551

LALA_ROB	0.36 637	0.25 640	0.46 514	0.30 685	0.21 644	0.47 668	0.39 702	0.61 692	0.51 645	0.52 692	0.51 630	0.69 718	0.36 630	0.50 546	0.43 649	0.17 681	0.11 625	0.16 668	0.14 653	0.17 651	0.15 632

SGM-Forest	0.36 637	0.17 546	0.47 522	0.23 478	0.16 543	0.45 659	0.41 709	0.55 638	0.48 624	0.52 692	0.60 674	0.52 662	0.41 659	0.85 704	0.50 674	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.15 663	0.15 626	0.15 632
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 647	0.41 727	0.66 634	0.46 745	0.41 738	0.34 579	0.25 595	0.57 664	0.45 589	0.39 614	0.52 638	0.43 605	0.33 611	0.41 513	0.29 570	0.25 730	0.14 668	0.33 745	0.21 706	0.31 735	0.22 707

Anonymous_2	0.37 647	0.21 606	0.47 522	0.20 276	0.21 644	0.42 642	0.26 609	0.38 424	0.29 382	0.33 521	0.30 402	0.44 616	0.38 643	0.36 488	0.29 570	0.26 731	0.29 750	0.44 756	1.41 793	0.34 739	0.21 700

AF-Net	0.37 647	0.26 651	0.56 588	0.32 697	0.23 674	0.41 635	0.29 639	0.61 692	0.64 699	0.42 643	0.68 696	0.65 707	0.49 693	0.57 589	0.44 654	0.15 653	0.11 625	0.19 692	0.14 653	0.15 626	0.13 595

stereogan	0.37 647	0.17 546	0.65 629	0.27 641	0.22 661	0.62 710	0.26 609	0.59 679	0.63 698	0.43 649	0.60 674	0.67 712	0.42 668	0.68 646	0.35 608	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.12 609	0.19 679	0.17 656

Nwc_Net	0.37 647	0.25 640	0.68 641	0.31 691	0.24 682	0.44 653	0.30 650	0.65 710	0.50 641	0.37 583	0.69 700	0.58 685	0.45 677	0.60 606	0.40 635	0.15 653	0.12 645	0.19 692	0.21 706	0.14 611	0.13 595

RYNet	0.37 647	0.18 561	0.59 602	0.25 577	0.28 709	0.61 708	0.32 664	0.59 679	0.59 682	0.41 633	0.38 506	0.57 682	0.39 650	0.87 707	0.53 680	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.18 666	0.18 670

PA-Net	0.37 647	0.28 664	0.83 682	0.31 691	0.28 709	0.39 625	0.42 712	0.51 587	0.55 671	0.34 541	0.42 557	0.41 592	0.36 630	0.79 688	0.49 668	0.12 592	0.23 737	0.16 668	0.23 720	0.12 575	0.18 670
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 654	0.12 330	0.38 410	0.42 733	3.88 796	0.21 327	0.17 314	0.35 385	0.28 363	0.20 311	0.20 277	0.23 380	0.15 309	0.28 404	0.16 320	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

S-Stereo	0.38 654	0.20 591	1.05 719	0.27 641	0.22 661	0.38 616	0.32 664	0.55 638	0.66 702	0.39 614	0.59 669	0.49 644	0.41 659	0.75 672	0.40 635	0.12 592	0.15 684	0.13 613	0.13 638	0.16 634	0.21 700

ADCRef	0.38 654	0.24 635	0.88 695	0.26 612	0.21 644	0.49 679	0.27 616	0.52 606	0.48 624	0.50 679	0.58 666	0.35 537	0.47 686	0.48 537	1.29 762	0.09 449	0.08 525	0.12 591	0.12 609	0.11 534	0.11 551

PWC_ROB	0.38 654	0.29 674	0.69 642	0.25 577	0.20 636	0.38 616	0.19 414	0.58 673	0.67 705	0.57 705	0.85 719	0.51 656	0.40 655	0.71 655	0.52 677	0.13 613	0.09 564	0.14 640	0.10 529	0.17 651	0.14 619

PWCDC_ROB	0.38 654	0.30 681	0.60 604	0.33 703	0.20 636	0.42 642	0.19 414	0.58 673	0.89 736	0.42 643	1.26 747	0.36 542	0.34 620	0.50 546	0.38 619	0.18 692	0.11 625	0.11 552	0.09 481	0.19 679	0.13 595

Selective-IGEV-i16pb	0.39 659	0.12 330	2.18 769	0.21 341	0.15 510	0.68 717	0.32 664	0.56 654	0.57 677	0.25 369	0.44 582	0.33 513	0.21 434	0.80 692	0.25 532	0.14 638	0.10 599	0.09 409	0.10 529	0.12 575	0.13 595

aanetorigin	0.39 659	0.29 674	1.09 725	0.24 536	0.19 617	0.28 483	0.37 691	0.33 348	0.47 612	0.94 741	0.82 716	0.52 662	0.54 701	0.49 542	0.50 674	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.16 634	0.15 632

RGC	0.39 659	0.32 697	0.64 627	0.34 707	0.27 702	0.40 631	0.29 639	0.57 664	0.53 659	0.45 660	0.64 689	0.62 696	0.45 677	0.72 661	0.39 627	0.15 653	0.15 684	0.21 704	0.20 701	0.18 666	0.19 677

NCC-stereo	0.39 659	0.25 640	0.69 642	0.32 697	0.28 709	0.46 661	0.36 687	0.65 710	0.52 654	0.40 624	0.57 664	0.56 677	0.47 686	0.73 663	0.45 657	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 727	0.16 634	0.16 643

edge stereo	0.39 659	0.22 621	0.81 675	0.27 641	0.22 661	0.37 608	0.24 577	0.56 654	0.54 665	0.53 698	0.60 674	0.71 721	0.50 695	0.78 686	0.40 635	0.16 669	0.14 668	0.19 692	0.14 653	0.16 634	0.17 656

Abc-Net	0.39 659	0.25 640	0.69 642	0.32 697	0.28 709	0.46 661	0.36 687	0.65 710	0.52 654	0.40 624	0.57 664	0.56 677	0.47 686	0.73 663	0.45 657	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 727	0.16 634	0.16 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 659	0.28 664	0.78 662	0.27 641	0.18 590	0.49 679	0.22 528	0.59 679	0.84 734	0.55 702	0.53 645	0.49 644	0.36 630	0.67 645	0.82 718	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.17 651	0.17 656

SQANet	0.40 666	0.48 738	0.67 635	0.48 747	0.39 735	0.48 674	0.22 528	0.51 587	0.43 561	0.40 624	0.47 612	0.47 631	0.33 611	0.54 571	0.32 592	0.36 752	0.15 684	0.40 754	0.21 706	0.45 750	0.31 737

UDG	0.40 666	0.46 734	0.49 539	0.40 731	0.35 730	0.47 668	0.27 616	0.54 628	0.47 612	0.39 614	0.45 595	0.59 687	0.44 674	0.46 529	0.39 627	0.26 731	0.19 715	0.48 758	0.22 717	0.34 739	0.26 727

DDUNet	0.41 668	0.50 743	0.48 533	0.44 740	0.39 735	0.46 661	0.32 664	0.50 569	0.43 561	0.45 660	0.52 638	0.57 682	0.36 630	0.48 537	0.33 599	0.33 749	0.21 727	0.55 762	0.25 727	0.37 745	0.32 740

222	0.41 668	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.36 601	0.20 467	0.57 664	0.39 515	0.35 558	0.44 582	0.30 484	0.27 536	0.55 574	3.56 790	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

NaN_ROB	0.41 668	0.28 664	0.62 615	0.30 685	0.19 617	0.51 684	0.47 726	0.58 673	0.59 682	0.56 703	0.47 612	0.49 644	0.41 659	1.21 750	0.64 701	0.12 592	0.18 707	0.12 591	0.13 638	0.11 534	0.14 619

w-ln-seven	0.42 671	0.30 681	1.18 735	0.26 612	0.22 661	0.58 701	0.31 655	0.62 701	0.81 726	0.58 706	0.61 681	0.53 667	0.36 630	0.57 589	0.65 703	0.11 552	0.10 599	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.13 595

test_sample9	0.42 671	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.66 641	0.91 728	0.23 717	1.82 799	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

SDNR	0.42 671	0.21 606	0.82 679	0.21 341	0.18 590	1.27 766	0.17 314	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.81 714	0.38 558	0.27 536	1.19 747	0.38 619	0.23 717	0.24 739	0.17 674	0.13 638	0.17 651	0.20 690

ccnet	0.42 671	0.31 689	0.48 533	0.27 641	0.32 724	0.60 707	0.32 664	0.65 710	0.46 607	0.53 698	0.66 692	0.56 677	0.45 677	0.72 661	0.61 693	0.26 731	0.19 715	0.24 714	0.21 706	0.26 717	0.22 707

SHD	0.42 671	0.27 660	0.81 675	0.31 691	0.25 691	0.42 642	0.22 528	0.66 716	0.94 750	0.63 713	0.60 674	0.59 687	0.47 686	0.59 602	0.58 687	0.15 653	0.13 657	0.16 668	0.16 675	0.20 688	0.22 707

STTRV1_RVC	0.42 671	0.32 697	0.89 698	0.29 671	0.36 732	0.49 679	0.31 655	0.61 692	0.53 659	0.46 664	0.56 660	0.47 631	0.43 672	1.00 730	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.20 701	0.18 692	0.25 707	0.17 656

Wz-Net-SNSev	0.43 677	0.41 727	1.27 743	0.30 685	0.21 644	0.44 653	0.41 709	0.61 692	0.65 700	0.46 664	0.65 690	0.62 696	0.39 650	0.74 671	0.59 688	0.12 592	0.11 625	0.12 591	0.13 638	0.16 634	0.14 619

XQC	0.43 677	0.37 716	0.96 709	0.34 707	0.25 691	0.53 694	0.34 678	0.60 688	0.73 718	0.51 684	0.46 605	0.57 682	0.47 686	0.70 651	0.72 709	0.17 681	0.12 645	0.18 683	0.15 663	0.25 707	0.23 715

CC-Net-ROB	0.43 677	0.47 736	0.65 629	0.37 724	0.23 674	0.51 684	0.29 639	0.66 716	0.49 633	0.46 664	0.51 630	0.48 638	0.38 643	0.96 725	0.35 608	0.34 750	0.23 737	0.55 762	0.25 727	0.31 735	0.20 690

GANetREF_RVC	0.43 677	0.47 736	0.69 642	0.38 726	0.20 636	0.51 684	0.48 730	0.66 716	0.66 702	0.46 664	0.46 605	0.50 652	0.44 674	0.90 715	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.32 741	0.18 692	0.27 722	0.22 707
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 677	0.26 651	0.54 574	0.31 691	0.20 636	0.51 684	0.32 664	0.70 729	0.60 688	0.59 707	0.55 653	0.65 707	0.41 659	1.40 765	0.51 676	0.13 613	0.17 701	0.21 704	0.16 675	0.17 651	0.18 670

PDISCO_ROB	0.43 677	0.30 681	0.67 635	0.43 735	0.36 732	0.67 715	0.32 664	0.72 732	0.76 720	0.43 649	0.53 645	0.63 704	0.40 655	0.66 641	0.47 665	0.21 708	0.12 645	0.21 704	0.19 699	0.25 707	0.20 690

WQFJA1++	0.44 683	0.07 4	0.63 619	0.18 125	0.13 394	0.15 85	0.11 29	0.20 94	0.11 17	2.05 788	0.12 110	0.23 380	0.11 157	0.17 153	0.12 148	0.08 342	0.05 47	0.06 61	0.05 82	4.20 801	0.07 287

z-mn7	0.44 683	0.40 723	1.09 725	0.25 577	0.18 590	0.61 708	0.34 678	0.56 654	0.93 748	0.43 649	0.96 730	0.53 667	0.39 650	0.94 721	0.59 688	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.14 611	0.13 595

DeepPrunerF	0.44 683	0.29 674	1.29 745	0.33 703	0.30 720	0.35 594	0.36 687	0.62 701	1.15 763	0.40 624	0.44 582	0.39 570	0.41 659	0.80 692	0.52 677	0.18 692	0.14 668	0.23 712	0.21 706	0.17 651	0.17 656

ADCP+	0.45 686	0.24 635	1.15 734	0.25 577	0.22 661	0.56 697	0.39 702	0.54 628	0.51 645	0.44 656	0.51 630	0.46 629	0.52 700	0.56 585	1.89 779	0.10 504	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.14 611	0.13 595

PASM	0.45 686	0.35 706	0.90 699	0.35 716	0.33 726	0.39 625	0.38 697	0.50 569	0.61 692	0.52 692	0.51 630	0.62 696	0.45 677	0.93 719	0.48 666	0.26 731	0.29 750	0.29 734	0.33 744	0.29 728	0.26 727

DStereoO	0.46 688	0.32 697	0.51 560	0.36 718	0.29 719	0.38 616	0.45 718	0.55 638	0.60 688	0.47 672	0.49 620	0.48 638	0.73 733	0.59 602	0.69 707	0.81 778	0.18 707	0.38 751	0.19 699	0.46 751	0.20 690

zh-mn7	0.46 688	0.45 733	1.48 753	0.25 577	0.19 617	0.44 653	0.29 639	0.56 654	0.82 727	0.65 717	0.96 730	0.49 644	0.38 643	0.88 710	0.63 698	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.13 593	0.14 619

G-Net	0.46 688	0.25 640	0.86 692	0.34 707	0.28 709	0.90 746	0.35 682	0.47 535	0.45 589	0.68 720	1.22 745	0.64 706	0.60 714	0.61 613	0.57 682	0.16 669	0.14 668	0.17 674	0.13 638	0.22 698	0.19 677

GCST	0.47 691	0.60 754	0.57 591	1.04 782	0.48 748	0.38 616	0.11 29	0.40 450	0.32 425	0.41 633	0.34 461	0.29 467	0.17 366	0.46 529	0.19 416	0.69 770	0.42 764	0.79 775	0.62 775	0.62 760	0.46 754

ADCL	0.47 691	0.22 621	1.00 713	0.27 641	0.19 617	0.74 723	0.64 748	0.54 628	0.69 710	0.56 703	0.71 701	0.55 673	0.60 714	0.60 606	1.43 764	0.11 552	0.09 564	0.13 613	0.13 638	0.14 611	0.14 619

DPSNet	0.47 691	0.24 635	0.93 704	0.27 641	0.20 636	0.75 726	0.57 740	0.84 751	0.79 724	0.47 672	0.51 630	0.60 690	0.69 729	0.87 707	0.71 708	0.16 669	0.13 657	0.12 591	0.10 529	0.25 707	0.21 700

zh-sn7	0.48 694	0.51 745	1.43 751	0.29 671	0.20 636	0.47 668	0.39 702	0.57 664	0.62 694	0.52 692	0.81 714	0.52 662	0.56 705	1.05 735	0.87 724	0.12 592	0.13 657	0.13 613	0.13 638	0.17 651	0.16 643

ADCPNet	0.48 694	0.29 674	1.60 760	0.27 641	0.23 674	0.70 721	0.38 697	0.53 618	0.51 645	0.51 684	0.59 669	0.67 712	0.56 705	0.60 606	1.14 747	0.15 653	0.18 707	0.14 640	0.23 720	0.19 679	0.19 677

MDST_ROB	0.48 694	0.14 458	0.95 707	0.30 685	0.21 644	1.33 769	0.32 664	0.77 737	0.56 674	1.06 753	0.71 701	0.49 644	0.35 626	1.26 755	0.38 619	0.13 613	0.11 625	0.16 668	0.13 638	0.12 575	0.12 575

AANet	0.49 697	0.42 729	1.56 757	0.22 417	0.19 617	0.39 625	0.25 595	0.52 606	0.92 744	0.92 738	0.93 728	0.84 728	0.67 726	0.59 602	0.59 688	0.15 653	0.11 625	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

test_sample8	0.49 697	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.55 638	0.34 449	0.62 711	0.38 506	1.15 747	0.67 726	0.66 641	0.91 728	0.23 717	1.82 799	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

SuperB	0.49 697	0.28 664	2.23 770	0.23 478	0.15 510	0.41 635	0.32 664	0.47 535	0.82 727	0.43 649	0.50 624	0.33 513	0.45 677	0.68 646	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.98 781	0.14 619

ADCMid	0.49 697	0.34 704	1.13 732	0.26 612	0.21 644	0.51 684	0.37 691	0.57 664	0.54 665	0.75 728	0.66 692	0.62 696	0.64 725	0.64 630	1.68 771	0.13 613	0.12 645	0.17 674	0.17 685	0.20 688	0.17 656

psmorigin	0.50 701	0.25 640	3.03 781	0.24 536	0.19 617	0.38 616	0.22 528	0.50 569	0.44 577	0.64 715	0.68 696	0.71 721	0.51 698	0.85 704	0.45 657	0.14 638	0.17 701	0.13 613	0.14 653	0.16 634	0.21 700

CSAN	0.50 701	0.35 706	0.78 662	0.36 718	0.23 674	0.56 697	0.59 744	0.61 692	0.70 712	0.64 715	0.78 711	0.65 707	0.60 714	1.38 764	0.62 695	0.21 708	0.17 701	0.20 701	0.20 701	0.18 666	0.18 670

SGM_RVC	0.50 701	0.19 578	0.50 550	0.25 577	0.15 510	0.69 718	0.39 702	0.68 726	0.82 727	0.95 745	0.84 718	1.13 744	0.76 734	1.16 746	0.60 692	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.16 675	0.16 634	0.17 656
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 701	0.20 591	0.78 662	0.24 536	0.26 698	0.39 625	0.30 650	0.51 587	0.50 641	0.54 700	1.23 746	2.52 777	0.37 639	0.77 684	0.95 731	0.08 342	0.06 290	0.06 61	0.05 82	0.10 483	0.08 375

Wz-Net-TNSev	0.51 705	0.58 752	1.61 762	0.25 577	0.21 644	0.65 712	0.45 718	0.63 708	0.69 710	0.51 684	0.54 648	0.71 721	0.60 714	1.00 730	0.77 713	0.15 653	0.15 684	0.13 613	0.15 663	0.21 691	0.20 690

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 705	0.50 743	0.86 692	0.39 728	0.24 682	0.84 736	0.55 738	0.56 654	0.62 694	0.60 708	0.68 696	0.62 696	0.42 668	1.13 745	0.43 649	0.23 717	0.27 746	0.27 722	0.35 746	0.25 707	0.29 733

AnyNet_C32	0.51 705	0.40 723	1.10 729	0.29 671	0.28 709	0.59 704	0.58 741	0.54 628	0.60 688	0.62 711	0.66 692	0.54 671	0.54 701	0.78 686	1.74 776	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.20 688	0.20 690

WCMA_ROB	0.51 705	0.21 606	0.65 629	0.25 577	0.21 644	0.58 701	0.32 664	0.54 628	0.55 671	0.95 745	1.40 752	1.28 753	0.81 739	0.73 663	0.62 695	0.18 692	0.15 684	0.15 656	0.15 663	0.19 679	0.19 677

WZ-Net	0.52 709	0.38 721	1.90 766	0.30 685	0.24 682	0.57 700	0.48 730	0.62 701	0.78 723	0.50 679	0.71 701	0.68 716	0.54 701	0.98 729	0.84 719	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.19 679	0.20 690

SANet	0.53 710	0.28 664	0.96 709	0.26 612	0.15 510	0.69 718	0.44 717	0.67 723	1.34 769	0.67 719	0.98 733	0.94 733	0.71 731	0.89 712	0.76 710	0.14 638	0.12 645	0.12 591	0.11 570	0.17 651	0.16 643

Consistency-Raft	0.55 711	0.48 738	1.02 716	0.45 741	0.49 749	0.49 679	0.47 726	0.72 732	0.72 715	0.45 660	0.82 716	0.47 631	0.60 714	0.50 546	0.63 698	0.39 756	0.39 762	0.44 756	0.51 763	0.52 754	0.37 745

anonymity	0.56 712	0.54 750	0.70 648	0.47 746	0.61 760	0.56 697	0.43 714	0.69 727	0.49 633	0.63 713	0.55 653	0.54 671	0.60 714	0.61 613	0.57 682	0.55 763	0.53 778	0.50 759	0.54 767	0.51 753	0.56 759

MFN_U_SF_RVC	0.56 712	0.51 745	1.19 736	0.38 726	0.22 661	0.69 718	0.27 616	0.80 744	0.67 705	0.73 724	0.74 706	0.87 729	0.61 723	0.81 696	0.76 710	0.29 744	0.27 746	0.32 741	0.37 750	0.32 738	0.31 737

SAMSARA	0.56 712	0.39 722	0.80 672	0.60 761	0.46 746	1.00 750	1.23 784	0.67 723	0.68 708	0.71 723	0.54 648	0.89 732	0.57 708	0.81 696	0.62 695	0.19 699	0.22 732	0.18 683	0.18 692	0.27 722	0.25 725

TARStereo(FT)	0.57 715	0.36 709	1.06 720	0.45 741	0.25 691	0.89 744	1.27 785	0.66 716	0.59 682	0.51 684	0.91 726	1.08 740	0.57 708	0.84 701	0.84 719	0.21 708	0.15 684	0.25 719	0.18 692	0.25 707	0.15 632

2222	0.57 715	0.36 709	1.06 720	0.45 741	0.25 691	0.89 744	1.27 785	0.66 716	0.59 682	0.51 684	0.91 726	1.08 740	0.57 708	0.84 701	0.84 719	0.21 708	0.15 684	0.25 719	0.18 692	0.25 707	0.15 632

otaku	0.57 715	0.62 758	0.87 694	0.63 763	0.44 744	0.73 722	0.37 691	0.65 710	0.66 702	0.51 684	0.75 707	0.66 711	0.45 677	0.69 648	0.46 663	0.53 760	0.34 758	0.55 762	0.35 746	0.60 759	0.45 751

Ntro	0.58 718	0.64 759	0.92 702	0.66 764	0.50 750	0.77 727	0.36 687	0.66 716	0.70 712	0.50 679	0.59 669	0.65 707	0.51 698	0.75 672	0.45 657	0.56 764	0.32 756	0.56 765	0.34 745	0.63 761	0.46 754

PVD	0.58 718	0.34 704	0.84 687	0.39 728	0.31 723	0.59 704	0.47 726	0.80 744	1.25 766	0.92 738	1.09 736	0.79 725	0.82 740	0.85 704	0.76 710	0.21 708	0.18 707	0.22 710	0.18 692	0.27 722	0.35 744

ADCS	0.58 718	0.40 723	1.35 748	0.29 671	0.24 682	0.55 696	0.45 718	0.67 723	0.83 731	0.76 729	0.71 701	0.68 716	0.60 714	0.76 678	2.23 784	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.17 685	0.22 698	0.22 707

MeshStereo	0.58 718	0.27 660	0.67 635	0.22 417	0.17 568	0.66 714	0.37 691	0.78 740	0.61 692	1.47 774	1.30 748	1.65 762	0.79 736	1.12 743	0.59 688	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.14 653	0.17 651	0.14 619
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 722	0.33 701	0.61 607	0.30 685	0.25 691	0.86 739	0.35 682	0.55 638	0.67 705	1.10 755	1.49 757	1.76 765	0.97 752	0.88 710	0.49 668	0.23 717	0.21 727	0.27 722	0.27 736	0.25 707	0.24 722

DGSMNet	0.61 723	0.29 674	0.91 700	0.51 754	0.70 765	0.62 710	1.38 787	0.59 679	0.55 671	0.37 583	0.61 681	0.52 662	0.33 611	0.65 637	0.43 649	0.53 760	0.60 785	0.67 767	0.61 774	0.63 761	0.61 769

FCDSN-DC	0.63 724	0.31 689	0.61 607	0.36 718	0.30 720	0.65 712	0.37 691	0.66 716	0.68 708	1.14 757	1.54 761	1.71 764	1.26 765	0.92 717	0.64 701	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.27 722	0.27 732
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 724	0.37 716	2.40 774	0.26 612	0.25 691	0.38 616	0.49 732	0.41 465	1.06 756	1.38 763	0.87 723	0.62 696	0.95 749	0.65 637	1.65 770	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.19 679	0.17 656

AnyNet_C01	0.65 726	0.58 752	2.60 777	0.32 697	0.26 698	0.88 742	0.61 746	0.63 708	0.62 694	0.68 720	0.96 730	0.76 724	0.60 714	0.96 725	1.43 764	0.16 669	0.16 694	0.17 674	0.17 685	0.23 701	0.23 715

DispFullNet	0.66 727	0.89 773	1.59 759	0.77 770	1.21 785	0.51 684	0.23 555	0.59 679	0.72 715	0.69 722	0.61 681	0.69 718	0.91 748	0.79 688	0.48 666	0.27 736	0.12 645	0.73 770	0.30 742	0.65 764	0.40 748

NVStereoNet_ROB	0.67 728	0.49 742	0.83 682	0.48 747	0.40 737	0.51 684	0.46 721	0.70 729	0.77 722	0.84 733	1.72 766	1.02 738	0.83 743	1.23 751	0.79 716	0.32 748	0.38 761	0.40 754	0.46 757	0.36 743	0.41 749
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UHP(FT)	0.68 729	0.42 729	1.12 730	0.43 735	0.27 702	1.09 754	0.64 748	0.77 737	1.20 764	0.94 741	1.17 742	1.08 740	0.82 740	1.06 736	1.04 737	0.22 714	0.24 739	0.31 738	0.27 736	0.29 728	0.23 715

mmmmmm	0.68 729	0.42 729	1.12 730	0.43 735	0.27 702	1.09 754	0.64 748	0.77 737	1.20 764	0.94 741	1.17 742	1.08 740	0.82 740	1.06 736	1.04 737	0.22 714	0.24 739	0.31 738	0.27 736	0.29 728	0.23 715

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 729	0.64 759	1.06 720	0.45 741	0.27 702	1.40 773	0.58 741	0.78 740	0.92 744	0.84 733	0.86 720	0.88 731	0.68 728	1.33 761	0.68 706	0.37 754	0.29 750	0.34 746	0.36 749	0.43 748	0.37 745

SPS-STEREO	0.69 732	0.61 757	0.98 711	0.52 757	0.57 756	0.74 723	0.50 733	0.78 740	0.62 694	0.95 745	0.86 720	0.94 733	0.70 730	1.01 732	0.87 724	0.58 766	0.51 775	0.50 759	0.50 762	0.55 756	0.58 762
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 733	0.30 681	0.69 642	0.32 697	0.27 702	0.81 734	0.39 702	0.79 743	0.82 727	1.41 766	1.58 763	1.98 767	1.26 765	1.02 733	0.77 713	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.26 717	0.26 727

FC-DCNN v2	0.71 734	0.30 681	0.67 635	0.32 697	0.27 702	0.84 736	0.39 702	0.84 751	0.85 735	1.44 770	1.64 764	2.09 769	1.28 767	1.06 736	0.80 717	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.26 717	0.25 725

RainbowNet	0.72 735	0.89 773	1.02 716	0.82 772	0.63 762	0.78 730	0.52 734	0.81 746	0.93 748	0.60 708	0.79 712	0.80 726	0.60 714	0.80 692	0.57 682	0.78 776	0.55 781	0.78 773	0.49 760	0.76 771	0.58 762

ACVNet_1	0.72 735	0.81 768	1.37 750	0.72 768	0.53 754	0.77 727	0.42 712	0.85 754	0.90 738	0.74 727	0.75 707	1.32 755	0.72 732	1.02 733	0.55 681	0.54 762	0.31 753	0.71 769	0.35 746	0.64 763	0.45 751

ACVNet-4b	0.72 735	0.81 768	1.33 747	0.72 768	0.50 750	0.80 733	0.31 655	0.71 731	0.80 725	0.50 679	0.72 705	0.95 735	0.43 672	0.96 725	1.20 755	1.13 790	0.21 727	0.76 772	0.45 756	0.65 764	0.46 754

MFMNet_re	0.72 735	0.76 766	0.99 712	0.62 762	0.70 765	0.77 727	0.67 752	0.75 735	0.83 731	0.78 731	0.86 720	0.69 718	0.78 735	0.71 655	0.61 693	0.66 769	0.59 784	0.61 766	0.58 773	0.68 767	0.71 773

nnnnnnn	0.74 739	0.33 701	1.35 748	0.42 733	0.35 730	0.79 732	0.46 721	0.82 748	1.08 758	1.05 752	1.50 758	1.57 760	0.98 753	1.12 743	1.09 745	0.27 736	0.25 743	0.32 741	0.31 743	0.34 739	0.32 740

ELAS_RVC	0.74 739	0.36 709	1.00 713	0.37 724	0.33 726	0.88 742	0.93 771	0.83 749	1.08 758	1.35 762	1.33 751	1.24 751	1.33 769	1.06 736	0.95 731	0.27 736	0.25 743	0.29 734	0.27 736	0.30 734	0.30 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 739	0.36 709	0.85 691	0.36 718	0.33 726	1.36 770	0.77 762	0.93 755	0.92 744	1.41 766	1.53 760	1.16 748	1.17 759	0.95 724	1.03 735	0.26 731	0.25 743	0.28 730	0.28 741	0.31 735	0.30 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 742	0.44 732	1.98 767	0.49 752	0.16 543	0.58 701	0.31 655	0.81 746	0.83 731	0.41 633	0.52 638	0.98 737	0.58 711	4.97 802	1.03 735	0.11 552	0.07 433	0.10 493	0.24 722	0.27 722	0.26 727

RTS	0.78 743	0.48 738	4.68 788	0.34 707	0.28 709	1.12 757	0.46 721	0.62 701	1.03 753	0.73 724	0.89 724	0.60 690	0.59 712	1.61 770	1.16 751	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 677

RTSA	0.78 743	0.48 738	4.68 788	0.34 707	0.28 709	1.12 757	0.46 721	0.62 701	1.03 753	0.73 724	0.89 724	0.60 690	0.59 712	1.61 770	1.16 751	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 677

1111	0.79 745	0.31 689	1.57 758	0.39 728	0.28 709	1.14 759	0.99 774	0.83 749	0.96 751	0.97 748	1.11 738	1.23 750	1.18 760	1.73 775	1.70 774	0.21 708	0.18 707	0.22 710	0.21 706	0.29 728	0.26 727

DStereoSA	0.81 746	0.37 716	1.08 724	0.51 754	0.65 763	0.67 715	1.44 788	0.74 734	1.06 756	0.54 700	1.67 765	0.49 644	1.78 777	0.96 725	1.69 773	0.28 741	0.43 765	0.27 722	0.51 763	0.40 747	0.58 762

DStereoFS	0.84 747	0.66 761	0.80 672	0.53 758	0.50 750	1.23 764	0.55 738	0.94 756	1.32 768	0.89 735	1.32 749	1.04 739	2.32 785	1.29 759	1.14 747	0.31 747	0.35 759	0.30 736	0.39 753	0.34 739	0.60 765

PM Graph cmp D40	0.87 748	0.32 697	0.71 653	0.29 671	0.33 726	0.86 739	0.58 741	0.98 759	1.71 777	1.59 776	3.40 788	2.11 770	1.16 758	1.24 752	0.90 727	0.19 699	0.20 724	0.19 692	0.21 706	0.18 666	0.21 700

SGM+DAISY	0.87 748	0.66 761	1.30 746	0.51 754	0.60 759	1.03 751	0.84 768	0.76 736	0.73 718	1.39 764	1.51 759	1.31 754	1.22 763	1.11 741	1.08 740	0.57 765	0.53 778	0.51 761	0.51 763	0.54 755	0.61 769

ACVNet_2	0.89 750	0.87 772	1.25 741	0.82 772	0.62 761	0.97 749	0.62 747	1.14 765	1.42 771	1.00 749	1.40 752	1.47 758	0.84 744	1.11 741	0.66 704	0.61 767	0.43 765	0.78 773	0.49 760	0.75 770	0.52 757

IMH-64-1	0.91 751	0.86 770	0.84 687	0.97 777	0.75 769	0.92 747	0.71 754	1.27 766	1.10 760	0.89 735	1.45 754	1.14 745	0.96 750	1.19 747	0.84 719	0.74 773	0.51 775	0.97 778	0.55 768	0.84 773	0.60 765

IMH-64	0.91 751	0.86 770	0.84 687	0.97 777	0.75 769	0.92 747	0.71 754	1.27 766	1.10 760	0.89 735	1.45 754	1.14 745	0.96 750	1.19 747	0.84 719	0.74 773	0.51 775	0.97 778	0.55 768	0.84 773	0.60 765

PM Cens cmp D40	0.92 753	0.28 664	0.67 635	0.27 641	0.25 691	0.87 741	0.53 736	1.13 764	1.87 778	1.70 779	3.06 786	2.75 782	1.42 770	1.27 756	1.09 745	0.18 692	0.19 715	0.19 692	0.20 701	0.18 666	0.20 690

MonStereo1	0.93 754	0.56 751	0.82 679	0.69 765	0.58 757	1.37 771	0.35 682	0.94 756	1.25 766	0.93 740	1.90 769	1.52 759	2.10 782	1.27 756	0.77 713	0.69 770	0.33 757	0.75 771	0.47 759	0.70 768	0.57 761

PatchMatch Graph Cmp	1.00 755	0.31 689	0.84 687	0.28 666	0.32 724	0.84 736	0.59 744	1.04 760	2.17 783	1.74 780	4.02 792	2.63 779	1.19 761	1.24 752	1.53 768	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.21 706	0.18 666	0.22 707

U	1.00 755	0.09 107	0.21 170	0.21 341	3.68 794	6.12 800	0.14 145	0.21 114	0.21 241	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 68	0.07 160	0.05 47	5.42 809	2.90 806	0.07 225	0.06 178

PWCK	1.00 755	1.17 786	1.70 764	0.91 775	0.41 738	1.19 762	0.92 770	1.10 761	1.14 762	1.16 758	1.14 740	1.25 752	0.88 747	1.75 777	1.04 737	0.87 781	0.50 773	0.87 776	0.53 766	0.96 780	0.52 757

WAO-7	1.01 758	0.89 773	0.93 704	0.83 774	0.66 764	1.18 760	0.81 766	1.40 772	1.57 775	1.11 756	1.76 768	1.45 757	1.19 761	1.50 768	1.14 747	0.61 767	0.62 788	0.70 768	0.68 777	0.66 766	0.60 765

MADNet+	1.01 758	1.16 785	4.72 790	0.70 766	0.47 747	1.24 765	0.96 772	0.97 758	0.89 736	0.65 717	0.77 710	0.87 729	0.85 746	2.09 781	1.68 771	0.38 755	0.39 762	0.31 738	0.27 736	0.43 748	0.39 747

MultiAttention	1.02 760	0.13 404	0.43 483	0.35 716	0.43 741	5.36 791	1.71 789	0.69 727	0.53 659	0.36 575	0.63 687	0.55 673	0.22 452	7.60 807	0.43 649	0.09 449	0.06 290	0.14 640	0.24 722	0.26 717	0.30 734

IMH	1.05 761	0.95 777	1.00 713	1.01 779	0.78 773	1.11 756	0.68 753	1.38 771	1.43 772	1.00 749	1.72 766	1.43 756	1.14 755	1.73 775	0.89 726	1.09 787	0.55 781	0.99 780	0.57 772	0.87 775	0.62 771

WAO-6	1.07 762	0.93 776	0.92 702	0.96 776	0.78 773	1.28 767	0.75 759	1.34 770	2.00 781	1.02 751	1.54 761	1.59 761	1.22 763	1.31 760	1.14 747	0.78 776	0.55 781	1.02 782	0.75 782	0.83 772	0.69 772

LVE	1.13 763	1.02 778	1.28 744	1.01 779	0.80 776	1.29 768	0.81 766	1.47 775	1.96 779	1.07 754	1.90 769	1.90 766	1.01 754	1.48 767	0.91 728	0.93 784	0.61 787	0.94 777	0.69 778	0.87 775	0.75 777

JetBlue	1.14 764	0.76 766	2.36 772	0.59 760	0.75 769	3.04 785	1.78 790	1.11 762	0.90 738	0.94 741	1.10 737	1.66 763	1.28 767	2.09 781	1.72 775	0.43 759	0.36 760	0.38 751	0.38 752	0.58 758	0.56 759

PatchMatch Cens Cmp	1.16 765	0.27 660	0.62 615	0.26 612	0.24 682	1.06 752	0.64 748	1.33 769	2.62 786	1.67 778	3.54 790	4.92 792	1.75 776	1.52 769	1.62 769	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.20 701	0.17 651	0.19 677

Dean	1.17 766	1.04 780	1.49 755	1.03 781	0.78 773	1.20 763	0.77 762	1.48 776	1.96 779	1.28 760	1.99 772	2.15 771	1.14 755	1.25 754	1.00 734	0.81 778	0.60 785	1.01 781	0.69 778	0.92 779	0.74 776

fsdfsdds	1.26 767	0.33 701	1.44 752	0.43 735	0.59 758	2.19 781	1.14 782	1.28 768	2.36 784	2.10 789	4.10 793	3.15 785	1.94 779	1.09 740	1.28 760	0.22 714	0.19 715	0.34 746	0.25 727	0.36 743	0.34 742

SGM-ForestM	1.36 768	0.28 664	0.79 669	0.26 612	0.16 543	2.26 782	1.00 775	1.42 773	1.46 774	2.38 791	2.05 773	5.95 797	2.66 787	2.95 786	2.46 786	0.17 681	0.18 707	0.18 683	0.18 692	0.15 626	0.18 670

xyz-stereo	1.40 769	0.10 177	17.09 816	0.18 125	0.07 7	4.78 790	0.18 365	0.29 287	0.34 449	0.36 575	2.81 785	0.40 585	0.29 568	0.56 585	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.06 184	0.06 130	0.05 46

MANE	1.41 770	0.36 709	0.74 659	0.43 735	0.41 738	2.16 780	0.80 764	2.39 791	3.38 789	2.22 790	3.06 786	3.54 787	2.73 788	2.15 783	1.94 781	0.28 741	0.27 746	0.30 736	0.46 757	0.28 727	0.34 742

TorneroNet-64	1.43 771	1.03 779	1.20 737	1.10 783	0.86 779	2.26 782	0.73 757	1.84 781	3.84 794	1.25 759	2.25 777	2.69 781	1.42 770	1.76 778	1.43 764	0.76 775	0.50 773	1.09 783	0.66 776	1.23 789	0.76 778

notaker	1.45 772	1.34 789	1.48 753	1.40 790	1.07 783	1.18 760	0.85 769	1.48 776	1.40 770	1.51 775	3.46 789	2.40 776	1.81 778	1.76 778	1.45 767	1.11 788	0.69 793	1.38 790	0.87 787	1.31 791	0.97 784

WAO-8	1.46 773	1.10 783	1.09 725	1.10 783	0.84 777	2.06 777	0.75 759	1.84 781	3.83 792	1.44 770	2.21 775	2.15 771	1.43 772	3.17 787	1.19 753	0.91 782	0.65 790	1.09 783	0.79 783	0.90 777	0.71 773

Venus	1.46 773	1.10 783	1.09 725	1.10 783	0.84 777	2.06 777	0.75 759	1.84 781	3.83 792	1.44 770	2.21 775	2.15 771	1.43 772	3.17 787	1.19 753	0.91 782	0.65 790	1.09 783	0.79 783	0.90 777	0.71 773

UNDER WATER-64	1.55 775	1.19 787	2.52 775	1.31 788	0.95 781	2.12 779	1.21 783	1.45 774	3.19 788	1.43 769	1.32 749	2.64 780	2.04 781	1.63 772	1.83 777	1.11 788	0.67 792	1.28 788	0.92 788	1.19 786	1.02 785

UNDER WATER	1.59 776	1.22 788	2.36 772	1.38 789	1.03 782	1.67 776	1.10 779	1.54 779	3.63 790	1.44 770	1.47 756	2.85 783	2.25 784	1.67 773	1.94 781	1.06 786	0.62 788	1.31 789	0.93 789	1.21 788	1.02 785

LSM	1.64 777	0.40 723	2.56 776	2.02 794	17.61 815	0.51 684	0.52 734	0.61 692	0.76 720	0.82 732	1.11 738	0.63 704	0.54 701	0.75 672	0.49 668	0.16 669	0.24 739	0.18 683	0.21 706	0.25 707	2.42 796

LE_ROB	1.76 778	0.20 591	2.68 778	0.48 747	0.52 753	0.78 730	0.96 772	0.84 751	6.61 801	7.40 806	2.08 774	2.08 768	4.83 797	1.27 756	3.79 791	0.10 504	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.11 534	0.10 510

ktn	1.77 779	1.36 790	1.22 738	1.43 791	1.14 784	1.52 774	1.08 778	1.51 778	3.96 795	2.77 794	4.69 794	3.35 786	1.46 774	1.69 774	1.25 759	1.43 792	0.77 795	1.45 791	0.99 790	1.32 792	0.96 782

KSHMR	1.89 780	1.36 790	1.60 760	1.47 792	1.22 786	1.38 772	1.06 777	1.79 780	5.97 800	1.42 768	5.65 798	2.98 784	1.14 755	2.23 784	1.20 755	1.27 791	1.12 797	1.46 792	1.10 792	1.32 792	1.15 787

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 781	0.26 651	2.90 779	0.33 703	1.30 787	3.07 786	2.37 792	2.20 788	4.84 796	3.25 795	6.38 800	4.33 789	3.05 789	1.33 761	1.21 757	0.23 717	0.18 707	0.24 714	0.81 785	0.29 728	1.26 788

TestStereooo	1.99 781	0.26 651	2.90 779	0.33 703	1.30 787	3.07 786	2.37 792	2.20 788	4.84 796	3.25 795	6.38 800	4.33 789	3.05 789	1.33 761	1.21 757	0.23 717	0.18 707	0.24 714	0.81 785	0.29 728	1.26 788

TorneroNet	2.22 783	1.08 782	1.24 740	1.14 787	0.90 780	5.58 792	0.80 764	2.12 786	8.69 804	2.58 792	5.42 796	3.88 788	1.97 780	1.78 780	1.87 778	0.86 780	0.54 780	1.15 787	0.74 781	1.23 789	0.85 781

MADNet++	2.26 784	1.80 793	2.06 768	2.13 796	1.97 792	2.61 784	1.79 791	2.38 790	2.16 782	2.75 793	2.65 784	2.38 775	2.43 786	3.17 787	3.21 788	2.17 800	1.95 801	1.94 796	1.63 794	2.06 795	2.01 795

JetRed	2.30 785	2.64 795	6.12 796	1.12 786	1.38 790	5.85 799	3.29 796	1.99 784	1.67 776	1.98 787	1.95 771	2.16 774	1.60 775	2.48 785	4.10 794	1.05 785	1.60 798	1.09 783	1.01 791	1.67 794	1.28 790

light-stereo	2.37 786	0.69 763	3.61 782	3.84 798	3.41 793	4.04 788	0.31 655	2.13 787	1.45 773	3.61 797	6.33 799	6.90 806	0.63 724	4.83 801	1.28 760	0.71 772	0.74 794	0.32 741	0.39 753	1.20 787	0.96 782

HanzoNet	2.97 787	1.69 792	2.29 771	1.74 793	1.33 789	1.53 775	1.03 776	1.99 784	2.64 787	5.51 801	5.16 795	5.90 796	6.82 803	4.32 800	3.29 789	3.16 803	2.02 803	1.92 794	2.87 805	2.24 796	1.89 794

coex-ft	3.44 788	0.73 765	48.55 834	0.24 536	0.19 617	0.50 683	0.43 714	0.47 535	2.40 785	7.03 805	1.20 744	0.97 736	2.23 783	0.73 663	1.92 780	0.12 592	0.15 684	0.14 640	0.12 609	0.21 691	0.43 750

noway2	4.26 789	5.26 800	4.63 786	11.29 810	10.43 804	5.62 793	4.46 799	4.09 795	0.90 738	1.87 783	2.47 780	6.20 804	3.67 796	3.62 792	4.54 797	1.97 794	0.46 767	2.02 798	1.74 797	5.72 805	4.32 803

noway3	4.27 790	5.33 801	4.61 785	11.26 809	10.44 805	5.62 793	4.46 799	4.12 796	0.92 744	1.86 782	2.49 783	6.19 803	3.66 795	3.74 796	4.54 797	1.97 794	0.46 767	2.03 801	1.74 797	5.69 803	4.21 801

TCMNet-wrong-test	4.29 791	5.57 802	4.65 787	11.33 811	10.39 803	5.73 798	4.48 803	4.13 797	1.02 752	1.91 786	2.39 778	6.16 801	3.62 793	3.84 797	4.50 796	1.99 796	0.47 769	1.97 797	1.69 795	5.69 803	4.31 802

zzzz4	4.31 792	5.77 803	4.85 794	11.37 812	10.45 806	5.64 795	4.46 799	4.20 799	0.91 743	1.87 783	2.47 780	6.11 799	3.60 791	3.65 793	4.59 799	1.99 796	0.47 769	2.02 798	1.74 797	5.77 806	4.37 804

noway1	4.31 792	5.77 803	4.81 793	11.37 812	10.45 806	5.64 795	4.46 799	4.20 799	0.90 738	1.87 783	2.48 782	6.11 799	3.60 791	3.65 793	4.59 799	1.99 796	0.47 769	2.02 798	1.74 797	5.77 806	4.37 804

noway4	4.32 794	5.81 805	4.75 791	11.39 814	10.47 808	5.70 797	4.50 804	4.14 798	0.90 738	1.83 781	2.44 779	6.16 801	3.63 794	3.66 795	4.60 801	2.00 799	0.47 769	2.03 801	1.73 796	5.80 808	4.40 806

DPSimNet_ROB	4.34 795	4.23 796	6.89 798	3.67 797	3.68 794	4.75 789	5.21 805	2.67 792	3.68 791	5.82 802	3.95 791	5.57 793	6.72 802	3.46 791	4.48 795	4.05 807	2.88 804	4.68 808	3.12 807	3.69 798	3.62 800

UHP(ZeroShot)	4.71 796	0.60 754	7.05 799	0.48 747	0.70 765	9.17 803	2.53 794	5.32 803	14.17 816	8.26 807	14.83 815	9.91 809	8.72 806	4.02 798	3.96 792	0.41 757	0.31 753	0.37 749	0.56 770	1.09 783	1.78 792

UHP	4.71 796	0.60 754	7.05 799	0.48 747	0.70 765	9.17 803	2.53 794	5.32 803	14.17 816	8.26 807	14.83 815	9.91 809	8.72 806	4.02 798	3.96 792	0.41 757	0.31 753	0.37 749	0.56 770	1.09 783	1.78 792

tt	4.71 796	0.10 177	3.94 783	2.06 795	1.53 791	10.14 807	16.88 809	9.27 811	4.98 798	1.39 764	1.02 734	4.68 791	4.90 798	3.35 790	5.86 804	5.76 809	9.15 817	2.24 804	2.53 803	3.10 797	1.32 791

BEATNet-Init1	4.73 799	2.61 794	13.29 815	0.58 759	0.53 754	10.12 806	3.33 797	4.83 801	5.01 799	8.75 809	8.51 803	14.08 819	7.60 805	7.70 808	5.34 802	0.28 741	0.28 749	0.34 746	0.37 750	0.57 757	0.45 751

Selective-IGEV-i1pa	5.57 800	7.99 807	4.76 792	0.80 771	0.45 745	12.99 809	3.60 798	9.25 810	7.43 803	6.97 804	9.87 807	8.94 807	7.26 804	14.66 819	5.65 803	3.55 804	1.08 796	1.93 795	0.72 780	0.73 769	2.79 798

USTest	6.88 801	5.23 799	5.63 795	7.22 803	7.29 798	14.34 811	22.76 811	8.48 808	9.32 805	5.42 800	6.39 802	6.29 805	6.64 801	6.92 805	8.62 807	1.94 793	3.29 805	2.16 803	2.55 804	3.85 799	3.29 799

ASD4	7.23 802	6.65 806	7.69 801	5.24 800	5.62 797	11.85 808	20.36 810	7.57 807	7.14 802	6.55 803	5.47 797	5.99 798	5.78 799	7.22 806	9.24 808	4.85 808	4.44 807	6.40 815	5.19 808	6.53 809	4.89 807

EDNetEfficientorigin	7.51 803	0.52 749	140.47 836	0.25 577	0.17 568	0.42 642	0.29 639	0.47 535	1.03 753	1.28 760	1.02 734	0.83 727	0.84 744	0.75 672	0.99 733	0.10 504	0.09 564	0.12 591	0.10 529	0.21 691	0.22 707

DGTPSM_ROB	8.34 804	5.10 797	10.37 813	5.31 801	10.18 801	8.33 801	23.60 815	6.06 805	13.41 813	4.90 798	10.87 811	5.65 794	10.44 808	6.17 803	12.59 809	3.74 805	7.55 810	3.69 805	7.26 813	4.14 800	7.46 810

DPSMNet_ROB	8.40 805	5.11 798	10.49 814	5.58 802	10.25 802	8.34 802	23.62 816	6.07 806	13.45 814	4.93 799	10.88 812	5.66 795	10.44 808	6.24 804	12.64 810	3.98 806	7.61 811	3.76 806	7.30 814	4.20 801	7.51 811

DLNR_Zeroshot_test	10.44 806	12.10 816	19.93 818	106.08 837	23.66 827	0.14 61	0.13 101	3.22 793	0.17 143	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.36 801	0.06 290	0.07 191	0.07 281	39.70 836	0.06 178

DLNR-FE	10.45 807	12.13 817	19.94 819	106.10 838	23.12 826	0.14 61	0.13 101	3.28 794	0.17 143	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.41 802	0.06 290	0.07 191	0.07 281	40.22 837	0.06 178

iinet-test	10.78 808	9.29 808	9.70 803	10.48 804	10.68 809	17.98 816	25.98 817	12.57 815	13.39 811	9.64 813	10.10 808	10.06 811	10.61 811	11.22 815	12.70 811	6.40 811	7.74 812	5.68 810	6.69 809	7.47 810	7.30 808

IINet	10.78 808	9.29 808	9.70 803	10.48 804	10.68 809	17.98 816	25.98 817	12.57 815	13.39 811	9.64 813	10.10 808	10.06 811	10.61 811	11.22 815	12.70 811	6.40 811	7.74 812	5.68 810	6.69 809	7.47 810	7.30 808

LRCNet_RVC	10.90 810	14.34 819	9.35 802	15.35 815	8.04 800	1.08 753	0.34 678	8.78 809	0.70 712	12.63 818	16.05 817	9.85 808	6.54 800	8.57 809	6.34 805	20.27 830	5.40 809	23.70 831	21.88 831	14.87 818	13.83 818

DPSM_ROB	11.49 811	9.87 814	10.35 811	11.13 807	11.31 811	19.11 819	27.51 820	13.37 818	14.21 818	10.31 815	11.06 813	10.96 817	11.27 816	11.96 817	13.59 814	6.78 813	8.19 815	6.03 812	7.09 811	7.93 812	7.73 813

DPSM	11.49 811	9.87 814	10.35 811	11.13 807	11.31 811	19.11 819	27.51 820	13.37 818	14.21 818	10.31 815	11.06 813	10.96 817	11.27 816	11.96 817	13.59 814	6.78 813	8.19 815	6.03 812	7.09 811	7.93 812	7.73 813

xxxxx1	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 812	10.99 807	9.21 810	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 811	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 834	44.72 835	12.84 815	13.69 815

tt_ll	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 812	10.99 807	9.21 810	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 811	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 834	44.72 835	12.84 815	13.69 815

ff	15.27 813	9.54 811	10.31 808	20.13 818	18.88 816	17.08 812	23.03 812	10.36 812	10.99 807	9.21 810	9.62 804	10.74 814	10.61 811	10.72 811	13.89 816	7.97 815	9.20 818	31.85 834	44.72 835	12.84 815	13.69 815

PML	16.10 816	12.82 818	6.78 797	5.23 799	7.76 799	33.92 823	66.56 832	5.30 802	10.28 806	26.12 832	68.59 836	20.51 821	13.49 818	10.06 810	6.78 806	5.96 810	2.00 802	6.04 814	2.18 802	8.96 814	2.60 797

Anonymous_1	16.62 817	9.35 810	9.84 805	10.66 806	14.64 813	18.66 818	27.12 819	12.64 817	13.51 815	10.76 817	10.30 810	10.13 813	10.60 810	11.06 814	12.74 813	15.87 826	7.74 812	16.92 824	43.48 834	58.66 838	7.68 812

HaxPig	17.72 818	20.22 829	19.73 817	16.53 816	16.51 814	9.27 805	9.33 806	14.34 820	13.27 810	18.65 820	18.70 818	17.35 820	16.77 819	17.04 820	16.45 819	22.05 833	20.89 829	22.27 830	21.53 826	21.29 829	22.13 832

MEDIAN_ROB	21.21 819	24.62 833	23.47 828	19.58 817	19.65 819	13.22 810	10.96 807	17.88 821	17.00 820	22.14 831	22.02 821	20.86 822	20.36 820	21.06 821	19.71 820	25.63 835	24.13 830	26.21 832	25.20 832	25.17 832	25.38 835

RAFT-FEzeroshot	23.10 820	19.88 824	20.56 820	22.49 822	22.75 822	38.38 824	55.50 828	26.84 825	28.66 825	20.60 826	22.10 822	22.05 825	22.74 823	24.00 824	27.37 827	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.28 817	15.96 821	15.54 822

RAFT-FE	23.10 820	19.88 824	20.56 820	22.49 822	22.75 822	38.38 824	55.50 828	26.84 825	28.66 825	20.60 826	22.10 822	22.05 825	22.74 823	24.00 824	27.37 827	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.28 817	15.96 821	15.54 822

CasAABBNet	23.10 820	19.86 822	20.64 822	22.47 821	22.73 820	38.41 827	55.50 828	26.89 828	28.70 827	20.61 828	22.15 824	22.08 828	22.75 825	23.99 822	27.36 825	13.59 818	16.48 823	12.14 816	14.27 816	15.95 819	15.53 821

FlowAnything	23.14 823	19.87 823	20.79 823	22.50 825	22.74 821	38.39 826	55.46 825	26.89 828	28.72 828	20.77 830	22.29 827	22.07 827	22.72 822	23.99 822	27.41 829	13.60 821	16.55 828	12.15 820	14.36 821	15.97 823	15.52 820

Hybrid-DGEV	23.16 824	19.94 827	20.96 825	22.49 822	22.75 822	38.51 829	55.52 831	27.09 832	28.90 831	20.58 825	22.25 825	22.00 824	22.80 827	24.11 827	27.33 824	13.60 821	16.47 822	12.14 816	14.30 820	15.95 819	15.54 822

Selective-RAFT-Error	23.16 824	19.93 826	20.87 824	22.54 826	22.81 825	38.52 830	55.47 826	27.01 831	28.83 829	20.66 829	22.25 825	22.09 829	22.80 827	24.09 826	27.36 825	13.61 823	16.48 823	12.15 820	14.28 817	15.99 824	15.57 825

fast-reg	23.64 826	20.51 830	23.42 827	23.22 827	24.75 829	38.73 831	55.47 826	26.85 827	28.86 830	20.12 823	21.73 819	21.64 823	22.22 821	24.30 829	27.54 830	13.91 825	16.52 827	14.85 823	15.62 822	16.91 826	15.71 826

LSM0	24.24 827	19.98 828	22.32 826	24.22 828	40.14 834	38.48 828	55.20 824	26.95 830	28.57 824	20.49 824	21.83 820	22.26 830	22.75 825	24.22 828	27.30 823	13.66 824	16.32 821	12.19 822	14.15 815	16.10 825	17.66 827

AVERAGE_ROB	25.43 828	29.06 834	27.24 829	24.63 829	24.20 828	17.73 815	12.61 808	22.29 824	21.39 823	26.79 833	26.16 830	25.20 831	24.64 831	25.07 830	23.53 821	29.96 836	28.40 835	30.60 833	29.58 833	29.72 833	29.84 836

RSGM-EC	29.65 829	17.75 820	10.04 806	35.31 832	33.15 830	26.42 821	46.65 822	19.89 822	17.74 821	18.92 821	23.36 828	30.14 832	23.59 829	41.87 835	45.99 835	59.56 837	34.38 836	33.25 837	20.37 824	34.97 834	19.60 830

acva	29.65 829	17.75 820	10.04 806	35.31 832	33.15 830	26.42 821	46.65 822	19.89 822	17.74 821	18.92 821	23.36 828	30.14 832	23.59 829	41.87 835	45.99 835	59.56 837	34.38 836	33.25 837	20.37 824	34.97 834	19.60 830

Selective-IGEV-i16pa	30.47 831	41.93 837	4.02 784	0.49 752	0.37 734	96.94 837	0.74 758	60.26 838	58.76 836	17.24 819	64.39 835	38.26 838	49.53 836	106.11 838	26.15 822	19.96 829	3.42 806	4.39 807	1.81 801	0.39 746	14.22 819

zzzzzz3	33.80 832	21.93 831	29.35 830	40.69 834	40.71 835	54.58 833	75.81 834	38.06 834	43.73 834	30.21 834	32.81 831	33.59 836	36.40 834	35.16 831	41.64 833	19.24 827	24.62 831	18.35 826	21.58 827	19.15 827	18.48 828

zzz1	33.83 833	21.95 832	29.58 831	40.69 834	40.71 835	54.57 832	75.77 833	38.08 835	43.79 835	30.23 835	32.84 832	33.61 837	36.40 834	35.19 832	41.64 833	19.25 828	24.62 831	18.36 827	21.58 827	19.16 828	18.49 829

zzzz2	34.86 834	30.12 835	31.42 832	34.23 830	34.22 832	58.04 834	83.74 835	40.88 836	43.54 832	31.10 836	33.46 833	32.70 834	33.88 832	35.86 833	41.00 831	20.48 831	24.86 833	18.45 828	21.67 829	24.07 830	23.42 833

noway5	34.86 834	30.12 835	31.42 832	34.23 830	34.22 832	58.04 834	83.74 835	40.88 836	43.54 832	31.10 836	33.46 833	32.70 834	33.88 832	35.86 833	41.00 831	20.48 831	24.86 833	18.45 828	21.67 829	24.07 830	23.42 833

test_example2	101.33 836	108.28 838	68.15 835	98.43 836	106.93 837	89.75 836	102.43 837	36.80 833	97.65 837	129.04 838	130.15 837	65.26 839	66.62 837	92.11 837	80.24 837	144.10 839	199.48 838	81.81 839	103.01 838	125.01 839	101.27 837

ccccc	256.34 837	256.29 839	313.62 837	354.40 839	364.36 838	149.10 838	168.46 838	152.89 839	131.30 838	153.93 839	155.56 838	164.00 840	204.39 838	268.02 839	295.19 838	390.55 840	349.22 839	244.59 840	219.82 839	412.30 840	378.83 838

PatchMatch		0.31 689		0.28 666		0.81 734		1.12 763		1.59 776		2.59 778		1.44 766		0.19 699		0.19 692		0.18 666

GS-Stereo							0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 187	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 21	0.07 160	0.05 47	0.06 61	0.05 82	0.08 318	0.08 375

FADE		1.06 781		0.71 767	0.76 772							1.17 749				24.23 834	4.70 808	17.35 825	17.61 823	0.49 752

Low-res two-view benchmark