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

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.12 40	0.14 11	0.13 31	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 37	0.12 7	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 1	0.11 26	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 98	0.08 15	0.11 2	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 1	0.12 40	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 60	0.08 15	0.11 2	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 148	0.13 1	0.16 28	0.07 3	0.15 62	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 16	0.07 3	0.09 30	0.10 83	0.13 15	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 58	0.09 60	0.09 1	0.14 115	0.10 1	0.14 49	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 2	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.08 29	0.12 24	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 16	0.07 3	0.10 60	0.09 37	0.11 2	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 91	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 17	0.16 219	0.12 5	0.11 13	0.09 16	0.13 95	0.06 1	0.09 37	0.11 2	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.07 247

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 111	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.15 16	0.12 23	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.08 15	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.17 30	0.16 80	0.12 98	0.13 95	0.12 133	0.08 15	0.15 76	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.11 17	0.12 40	0.17 30	0.14 49	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.06 250	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 111	0.09 60	0.11 17	0.12 40	0.16 22	0.14 49	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.10 133	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.10 38	0.10 41	0.08 6	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.09 16	0.10 41	0.08 6	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.17 30	0.14 49	0.08 2	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 148	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.14 11	0.13 31	0.11 64	0.09 16	0.10 60	0.10 83	0.16 106	0.09 1	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 134	0.15 7	0.11 193	0.10 15	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 98	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 15	0.10 6	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 229	0.20 121	0.16 28	0.07 3	0.16 106	0.13 80	0.17 30	0.14 49	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.09 1	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 33	0.13 80	0.22 111	0.16 80	0.09 16	0.10 41	0.08 6	0.08 15	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.13 80	0.11 2	0.13 31	0.10 38	0.09 16	0.08 6	0.06 1	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.08 327	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 106	0.10 10	0.20 76	0.14 49	0.09 16	0.10 41	0.09 30	0.12 161	0.13 15	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 104	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 9	0.07 4	0.15 24	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.19 55	0.15 68	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.18 43	0.19 151	0.10 38	0.10 41	0.11 98	0.10 83	0.15 76	0.13 178	0.06 49	0.06 250	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.11 13	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.06 250	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 186	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 111	0.10 133	0.13 33	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 28	0.08 29	0.11 17	0.09 4	0.20 76	0.12 23	0.11 64	0.11 54	0.08 6	0.08 15	0.23 263	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 147

S2M2_XL	0.10 9	0.09 91	0.21 134	0.14 3	0.10 133	0.09 1	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 38	0.11 54	0.09 30	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.06 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 148	0.15 24	0.17 58	0.10 133	0.16 106	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.10 83	0.16 106	0.11 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 148	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.08 6	0.11 125	0.16 106	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.12 24	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.09 16	0.07 3	0.08 6	0.08 15	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.12 24	0.13 80	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 58	0.08 29	0.16 106	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.10 38	0.07 3	0.10 60	0.08 15	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 16	0.07 3	0.10 60	0.06 1	0.15 76	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 124	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.07 3	0.15 62	0.11 26	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.08 29	0.13 33	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 16	0.07 3	0.09 30	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.06 147

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 16	0.11 54	0.08 6	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.08 29	0.09 1	0.13 80	0.24 153	0.13 31	0.10 38	0.09 16	0.09 30	0.08 15	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LSFM	0.11 48	0.07 4	0.18 90	0.16 28	0.12 271	0.09 1	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.14 35	0.12 120	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.13 549

flow	0.11 48	0.07 4	0.18 90	0.16 28	0.12 271	0.09 1	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.17 124	0.12 120	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.13 549

over v1	0.11 48	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.06 1	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.10 6	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.14 248	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

over-8	0.11 48	0.13 362	0.16 50	0.20 246	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.10 6	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

over-9	0.11 48	0.13 362	0.16 50	0.19 169	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.20 76	0.11 13	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

anonymous	0.11 48	0.11 229	0.17 73	0.15 7	0.10 133	0.12 24	0.14 115	0.13 8	0.14 49	0.11 64	0.13 95	0.08 6	0.10 83	0.13 15	0.15 252	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.10 439	0.08 333

depth_test_26	0.11 48	0.07 4	0.19 103	0.16 28	0.09 60	0.09 1	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 98	0.16 169	0.11 98	0.08 15	0.14 35	0.10 6	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.08 333

LGCAT	0.11 48	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 24	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 98	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.12 120	0.11 502	0.11 578	0.05 1	0.06 158	0.05 7	0.12 529

LiteMatch*	0.11 48	0.07 4	0.22 151	0.16 28	0.10 133	0.13 33	0.13 80	0.18 43	0.14 49	0.09 16	0.09 16	0.09 30	0.10 83	0.14 35	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 48	0.10 148	0.26 200	0.18 111	0.09 60	0.14 44	0.14 115	0.20 76	0.13 31	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.11 125	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 48	0.09 91	0.17 73	0.18 111	0.10 133	0.15 62	0.16 219	0.23 134	0.15 68	0.10 38	0.16 169	0.09 30	0.11 125	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.08 333

MatchStereo	0.11 48	0.08 44	0.23 166	0.16 28	0.07 3	0.09 1	0.12 40	0.20 76	0.17 110	0.10 38	0.15 150	0.08 6	0.08 15	0.14 35	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 48	0.09 91	0.20 121	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.13 80	0.16 22	0.13 31	0.10 38	0.10 41	0.09 30	0.09 37	0.19 183	0.12 120	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.16 80	0.11 64	0.11 54	0.08 6	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 48	0.10 148	0.14 8	0.17 58	0.10 133	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.17 110	0.14 164	0.13 95	0.09 30	0.09 37	0.18 153	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.18 132	0.14 164	0.17 188	0.09 30	0.10 83	0.18 153	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 48	0.11 229	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.08 6	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 48	0.11 229	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.08 6	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 48	0.11 229	0.16 50	0.17 58	0.10 133	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 49	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.10 83	0.15 76	0.12 120	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 48	0.10 148	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 62	0.15 169	0.20 76	0.15 68	0.12 98	0.13 95	0.10 60	0.09 37	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 48	0.09 91	0.14 8	0.16 28	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.16 80	0.14 164	0.13 95	0.08 6	0.10 83	0.16 106	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 110	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 110	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 48	0.09 91	0.15 24	0.17 58	0.11 193	0.18 173	0.12 40	0.23 134	0.14 49	0.13 133	0.11 54	0.08 6	0.10 83	0.16 106	0.11 48	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 48	0.10 148	0.14 8	0.17 58	0.09 60	0.17 145	0.09 4	0.22 111	0.16 80	0.13 133	0.13 95	0.09 30	0.11 125	0.19 183	0.13 178	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 48	0.10 148	0.15 24	0.18 111	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.14 135	0.08 6	0.11 125	0.13 15	0.12 120	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 48	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.12 271	0.14 44	0.12 40	0.25 171	0.17 110	0.13 133	0.16 169	0.08 6	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 48	0.09 91	0.13 1	0.17 58	0.12 271	0.15 62	0.11 26	0.23 134	0.15 68	0.14 164	0.12 75	0.08 6	0.09 37	0.21 233	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 48	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 193	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.16 80	0.11 64	0.15 150	0.09 30	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 48	0.07 4	0.17 73	0.19 169	0.11 193	0.13 33	0.11 26	0.22 111	0.15 68	0.11 64	0.12 75	0.12 133	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 277	0.06 147

LG-G_1	0.11 48	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

LG-G	0.11 48	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 38	0.09 16	0.11 98	0.10 83	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

SGD-Stereo	0.11 48	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.07 3	0.17 145	0.13 80	0.18 43	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.11 48	0.08 300	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 48	0.08 44	0.17 73	0.17 58	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.14 11	0.16 80	0.11 64	0.10 41	0.09 30	0.08 15	0.21 233	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 48	0.08 44	0.15 24	0.19 169	0.11 193	0.14 44	0.10 10	0.22 111	0.18 132	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 85	0.12 292	0.17 73	0.22 376	0.10 133	0.15 62	0.13 80	0.18 43	0.14 49	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.08 15	0.20 207	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

over-6	0.12 85	0.13 362	0.19 103	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.11 26	0.26 193	0.16 80	0.10 38	0.10 41	0.10 60	0.13 211	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

small-zeroshot	0.12 85	0.10 148	0.18 90	0.15 7	0.11 193	0.12 24	0.18 322	0.13 8	0.15 68	0.10 38	0.14 135	0.07 2	0.11 125	0.10 1	0.15 252	0.16 619	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.09 407

Anonymus	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.19 169	0.10 133	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.09 16	0.14 186	0.12 161	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

TS12	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.23 134	0.16 80	0.14 164	0.19 219	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 252	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 85	0.11 229	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 80	0.09 16	0.11 54	0.09 30	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 85	0.11 229	0.32 279	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.12 75	0.11 98	0.11 125	0.19 183	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 85	0.10 148	0.27 212	0.19 169	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.21 93	0.15 68	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 49	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 125	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 85	0.12 292	0.28 230	0.19 169	0.08 29	0.17 145	0.15 169	0.22 111	0.18 132	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 125	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 85	0.11 229	0.26 200	0.19 169	0.07 3	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.18 132	0.12 98	0.15 150	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 85	0.13 362	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.14 135	0.09 30	0.13 211	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

aanet-new-32k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 85	0.11 229	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 31	0.12 98	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 85	0.11 229	0.35 320	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 49	0.12 98	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.07 191	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 85	0.11 229	0.22 151	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.15 68	0.13 133	0.16 169	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 85	0.11 229	0.28 230	0.20 246	0.08 29	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.19 151	0.12 98	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 85	0.11 229	0.26 200	0.20 246	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.12 133	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 85	0.12 292	0.27 212	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.12 98	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 85	0.11 229	0.23 166	0.22 376	0.09 60	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.19 151	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.13 211	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.04 2	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 85	0.11 229	0.25 190	0.21 304	0.08 29	0.13 33	0.14 115	0.25 171	0.21 203	0.12 98	0.15 150	0.09 30	0.14 248	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 85	0.11 229	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.15 169	0.26 193	0.20 181	0.11 64	0.12 75	0.10 60	0.13 211	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 85	0.10 148	0.21 134	0.21 304	0.11 193	0.20 251	0.16 219	0.21 93	0.17 110	0.12 98	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 85	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.13 354	0.20 251	0.16 219	0.23 134	0.18 132	0.12 98	0.15 150	0.14 186	0.13 211	0.13 15	0.12 120	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 85	0.09 91	0.17 73	0.19 169	0.11 193	0.14 44	0.16 219	0.21 93	0.20 181	0.10 38	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.12 7	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 85	0.08 44	0.29 244	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.19 628

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 85	0.09 91	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.13 33	0.16 219	0.25 171	0.21 203	0.11 64	0.16 169	0.09 30	0.11 125	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.07 3	0.15 62	0.15 169	0.24 153	0.17 110	0.13 133	0.15 150	0.16 230	0.13 211	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.16 28	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.16 80	0.14 164	0.15 150	0.17 242	0.12 161	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 85	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 173	0.16 219	0.25 171	0.16 80	0.16 214	0.16 169	0.18 256	0.13 211	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 85	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.17 271	0.17 30	0.13 31	0.09 16	0.09 16	0.11 98	0.21 391	0.14 35	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

Selective-IGEV-i32	0.12 85	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 85	0.09 91	0.21 134	0.18 111	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.24 153	0.20 181	0.16 214	0.21 251	0.09 30	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 85	0.07 4	0.19 103	0.15 7	0.16 499	0.10 15	0.12 40	0.26 193	0.23 248	0.13 133	0.11 54	0.10 60	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 85	0.12 292	0.21 134	0.18 111	0.11 193	0.24 363	0.12 40	0.19 55	0.18 132	0.10 38	0.13 95	0.11 98	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.20 76	0.14 49	0.12 98	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

GSStereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.17 58	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

gasm-f	0.12 85	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.20 76	0.14 49	0.12 98	0.19 219	0.10 60	0.11 125	0.16 106	0.11 48	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.09 367	0.08 333

Replicate-Monster	0.12 85	0.10 148	0.32 279	0.16 28	0.08 29	0.17 145	0.10 10	0.22 111	0.19 151	0.11 64	0.10 41	0.10 60	0.09 37	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 333

3w_stereo	0.12 85	0.11 229	0.18 90	0.18 111	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.07 2	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 85	0.08 44	0.14 8	0.18 111	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.08 6	0.12 161	0.16 106	0.13 178	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 85	0.09 91	0.25 190	0.16 28	0.11 193	0.14 44	0.16 219	0.17 30	0.17 110	0.10 38	0.15 150	0.09 30	0.09 37	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 391	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.10 467
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 85	0.11 229	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.17 271	0.20 76	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.13 154	0.08 15	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

AIO_test	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.19 169	0.11 193	0.15 62	0.17 271	0.19 55	0.16 80	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.09 37	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

GIP-stereo	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.19 169	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.29 250	0.18 132	0.11 64	0.16 169	0.13 154	0.09 37	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 85	0.08 44	0.17 73	0.18 111	0.13 354	0.09 1	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 38	0.08 15	0.10 60	0.10 83	0.21 233	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 588	0.24 667

RSM++	0.12 85	0.09 91	0.19 103	0.20 246	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.21 93	0.19 151	0.12 98	0.12 75	0.14 186	0.09 37	0.20 207	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.05 35

RSM	0.12 85	0.09 91	0.20 121	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.23 134	0.18 132	0.13 133	0.13 95	0.15 208	0.09 37	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 85	0.08 44	0.29 244	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.19 628

Selective-IGEV	0.12 85	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 15	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 135	0.11 229	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.19 55	0.17 110	0.14 164	0.11 54	0.11 98	0.11 125	0.14 35	0.11 48	0.08 300	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.09 367	0.08 333

PhaseNet	0.13 135	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.11 193	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.11 64	0.12 75	0.16 230	0.12 161	0.19 183	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.07 247

DF	0.13 135	0.09 91	0.21 134	0.18 111	0.10 133	0.17 145	0.15 169	0.25 171	0.17 110	0.13 133	0.22 265	0.19 276	0.11 125	0.20 207	0.14 216	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.06 147

aanet-new-78k	0.13 135	0.11 229	0.44 448	0.21 304	0.08 29	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.16 80	0.10 38	0.13 95	0.10 60	0.13 211	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new	0.13 135	0.11 229	0.30 255	0.20 246	0.13 354	0.20 251	0.14 115	0.23 134	0.16 80	0.12 98	0.13 95	0.09 30	0.15 268	0.19 183	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 135	0.09 91	0.19 103	0.18 111	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.18 111	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.23 134	0.21 203	0.16 214	0.22 265	0.10 60	0.09 37	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 135	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.16 214	0.21 251	0.09 30	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 135	0.11 229	0.38 368	0.17 58	0.11 193	0.17 145	0.14 115	0.23 134	0.17 110	0.11 64	0.14 135	0.13 154	0.11 125	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 135	0.07 4	0.16 50	0.17 58	0.11 193	0.17 145	0.16 219	0.32 294	0.22 222	0.15 185	0.17 188	0.20 291	0.13 211	0.14 35	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 135	0.08 44	0.22 151	0.15 7	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.24 153	0.25 280	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

BStereo	0.13 135	0.10 148	0.42 425	0.18 111	0.11 193	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.22 222	0.12 98	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.16 106	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

NLSM3	0.13 135	0.10 148	0.17 73	0.21 304	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.24 265	0.11 64	0.15 150	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 252	0.05 9	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.19 103	0.19 169	0.16 499	0.12 24	0.15 169	0.18 43	0.18 132	0.11 64	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.23 263	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.21 639	0.06 147

GASTEREO	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.23 436	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.19 183	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.06 104	0.06 147

MSCF	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.22 376	0.10 133	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.18 153	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.06 104	0.06 147

water-stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 121	0.19 169	0.10 133	0.17 145	0.14 115	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.23 274	0.15 208	0.15 268	0.12 7	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.20 246	0.10 133	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 80	0.12 98	0.19 219	0.15 208	0.11 125	0.13 15	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.07 191	0.06 147

LG-Stereo	0.13 135	0.10 148	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.18 322	0.21 93	0.18 132	0.11 64	0.17 188	0.09 30	0.09 37	0.15 76	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

S2M2_L	0.13 135	0.11 229	0.20 121	0.16 28	0.12 271	0.12 24	0.07 1	0.18 43	0.20 181	0.12 98	0.15 150	0.14 186	0.12 161	0.15 76	0.14 216	0.13 563	0.09 520	0.09 364	0.10 483	0.11 489	0.09 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 135	0.14 416	0.19 103	0.26 566	0.09 60	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.18 132	0.12 98	0.11 54	0.10 60	0.13 211	0.21 233	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 135	0.37 657	0.36 340	0.14 3	0.07 3	0.11 17	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 83	0.20 207	0.10 6	0.09 405	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 653	0.05 35

castereo++	0.13 135	0.10 148	0.18 90	0.18 111	0.10 133	0.27 418	0.13 80	0.23 134	0.23 248	0.11 64	0.13 95	0.16 230	0.10 83	0.18 153	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.19 169	0.10 133	0.17 145	0.19 371	0.22 111	0.16 80	0.14 164	0.11 54	0.13 154	0.10 83	0.24 279	0.18 342	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.06 147
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 135	0.10 148	0.22 151	0.19 169	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.19 55	0.19 151	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.11 125	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

mms	0.13 135	0.11 229	0.19 103	0.19 169	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.20 76	0.17 110	0.13 133	0.17 188	0.14 186	0.09 37	0.24 279	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.07 247

ours_stereo	0.13 135	0.11 229	0.23 166	0.20 246	0.11 193	0.17 145	0.18 322	0.20 76	0.19 151	0.13 133	0.18 209	0.14 186	0.10 83	0.23 263	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.05 35

RAStereo	0.13 135	0.12 292	0.27 212	0.22 376	0.11 193	0.15 62	0.18 322	0.23 134	0.23 248	0.13 133	0.17 188	0.11 98	0.09 37	0.15 76	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.05 35

Occ-G	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.17 58	0.10 133	0.15 62	0.19 371	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.19 219	0.21 305	0.11 125	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.06 147

Pointernet	0.13 135	0.07 4	0.27 212	0.19 169	0.11 193	0.20 251	0.12 40	0.31 282	0.24 265	0.15 185	0.15 150	0.13 154	0.11 125	0.17 124	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 135	0.10 148	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.16 80	0.13 133	0.15 150	0.13 154	0.08 15	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

gcap-zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 58	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 135	0.09 91	0.20 121	0.18 111	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.15 7	0.07 3	0.21 285	0.12 40	0.24 153	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.15 208	0.13 211	0.18 153	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MoCha-V2	0.13 135	0.08 44	0.26 200	0.23 436	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.16 80	0.15 185	0.15 150	0.13 154	0.14 248	0.20 207	0.11 48	0.06 49	0.07 391	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

IGEV++	0.13 135	0.10 148	0.23 166	0.21 304	0.10 133	0.15 62	0.15 169	0.29 250	0.16 80	0.12 98	0.15 150	0.12 133	0.12 161	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

testlalala	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 58	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 37	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 135	0.09 91	0.23 166	0.18 111	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.14 49	0.13 133	0.17 188	0.13 154	0.16 293	0.16 106	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.06 147

LoS_RVC	0.13 135	0.10 148	0.19 103	0.18 111	0.16 499	0.20 251	0.18 322	0.20 76	0.17 110	0.13 133	0.19 219	0.12 133	0.15 268	0.17 124	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 529

EGLCR-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 121	0.18 111	0.09 60	0.21 285	0.13 80	0.27 209	0.21 203	0.13 133	0.10 41	0.15 208	0.09 37	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

CREStereo	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.14 3	0.08 29	0.22 317	0.15 169	0.25 171	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.14 186	0.13 211	0.18 153	0.13 178	0.09 405	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 176	0.21 563	0.47 476	0.17 58	0.12 271	0.15 62	0.14 115	0.24 153	0.16 80	0.11 64	0.14 135	0.12 133	0.10 83	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.07 247

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 176	0.19 535	0.70 599	0.17 58	0.12 271	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.17 110	0.10 38	0.12 75	0.10 60	0.10 83	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.05 7	0.07 247

PSi22	0.14 176	0.13 362	0.29 244	0.19 169	0.09 60	0.17 145	0.12 40	0.28 233	0.23 248	0.13 133	0.14 135	0.22 317	0.13 211	0.29 382	0.14 216	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 191	0.06 147

Anonymus123	0.14 176	0.10 148	0.42 425	0.18 111	0.11 193	0.36 554	0.14 115	0.28 233	0.22 222	0.12 98	0.11 54	0.12 133	0.09 37	0.16 106	0.14 216	0.05 9	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

252Zero-FE	0.14 176	0.07 4	0.17 73	0.17 58	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.21 93	0.19 151	0.77 678	0.11 54	0.08 6	0.08 15	0.13 15	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

Zero-FE251	0.14 176	0.09 91	0.24 176	0.17 58	0.09 60	0.20 251	0.13 80	0.20 76	0.14 49	0.61 658	0.13 95	0.13 154	0.11 125	0.14 35	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 176	0.10 148	0.18 90	0.21 304	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

GGEV	0.14 176	0.10 148	0.18 90	0.21 304	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

FlowAnything_test	0.14 176	0.11 229	0.21 134	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.16 219	0.25 171	0.16 80	0.15 185	0.13 95	0.15 208	0.14 248	0.18 153	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.12 563	0.08 277	0.09 407

depthmonostereo	0.14 176	0.09 91	0.19 103	0.19 169	0.08 29	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.23 248	0.16 214	0.18 209	0.14 186	0.17 325	0.19 183	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 176	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.21 285	0.14 115	0.24 153	0.21 203	0.21 281	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 176	0.11 229	0.25 190	0.19 169	0.12 271	0.15 62	0.16 219	0.30 270	0.22 222	0.13 133	0.15 150	0.13 154	0.09 37	0.24 279	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.09 367	0.06 147

SCV	0.14 176	0.14 416	0.24 176	0.21 304	0.11 193	0.15 62	0.16 219	0.31 282	0.18 132	0.11 64	0.15 150	0.13 154	0.10 83	0.23 263	0.11 48	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.06 147

castereo	0.14 176	0.10 148	0.19 103	0.18 111	0.10 133	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.13 133	0.18 209	0.16 230	0.16 293	0.15 76	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

tt45	0.14 176	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.11 193	0.23 340	0.18 322	0.22 111	0.17 110	0.15 185	0.13 95	0.14 186	0.10 83	0.30 398	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.07 247

999	0.14 176	0.08 44	0.24 176	0.19 169	0.11 193	0.20 251	0.17 271	0.24 153	0.18 132	0.13 133	0.16 169	0.14 186	0.11 125	0.36 444	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

fffy	0.14 176	0.11 229	0.24 176	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.18 322	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.13 211	0.25 309	0.14 216	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.06 147

WCG-NET	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.18 111	0.08 29	0.18 173	0.17 271	0.21 93	0.28 322	0.18 252	0.21 251	0.15 208	0.12 161	0.18 153	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.17 58	0.08 29	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.26 292	0.18 252	0.19 219	0.20 291	0.12 161	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 176	0.11 229	0.32 279	0.19 169	0.11 193	0.18 173	0.17 271	0.20 76	0.22 222	0.14 164	0.24 288	0.15 208	0.10 83	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.10 439	0.06 147

ff7	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

IGEVStereo-DCA	0.14 176	0.11 229	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

ffff	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

11t	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

MaDis-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.26 200	0.19 169	0.14 405	0.16 106	0.13 80	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.14 135	0.14 186	0.11 125	0.17 124	0.17 313	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.06 147

UniTT-Stereo	0.14 176	0.10 148	0.30 255	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.13 80	0.19 55	0.18 132	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.11 125	0.18 153	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.06 147

CASnet	0.14 176	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.22 290	0.20 236	0.15 208	0.11 125	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.11 505	0.09 435	0.08 277	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 176	0.14 416	0.33 297	0.20 246	0.09 60	0.21 285	0.10 10	0.26 193	0.20 181	0.18 252	0.19 219	0.15 208	0.13 211	0.17 124	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.06 147

anonymousdsp	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247

LoS	0.14 176	0.08 44	0.27 212	0.16 28	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.26 193	0.26 292	0.15 185	0.18 209	0.18 256	0.13 211	0.22 253	0.14 216	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 176	0.08 44	0.19 103	0.17 58	0.22 615	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.14 164	0.17 188	0.14 186	0.10 83	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 277	0.18 621

ProNet	0.14 176	0.12 292	0.25 190	0.19 169	0.11 193	0.19 208	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.13 95	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.07 247

MC-Stereo	0.14 176	0.09 91	0.25 190	0.21 304	0.09 60	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.18 252	0.23 274	0.16 230	0.13 211	0.22 253	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

ccc-4	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

IGEV-Stereo	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.24 176	0.25 532	0.11 193	0.11 17	0.18 322	0.32 294	0.23 248	0.12 98	0.12 75	0.18 256	0.12 161	0.14 35	0.13 178	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.06 147
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 212	0.15 455	0.25 190	0.22 376	0.14 405	0.17 145	0.17 271	0.33 309	0.21 203	0.18 252	0.21 251	0.14 186	0.10 83	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.05 35

DN	0.15 212	0.08 44	0.27 212	0.19 169	0.14 405	0.21 285	0.18 322	0.28 233	0.24 265	0.14 164	0.16 169	0.18 256	0.10 83	0.21 233	0.13 178	0.11 502	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.10 467

RT-Monster	0.15 212	0.08 44	0.21 134	0.17 58	0.14 405	0.20 251	0.11 26	0.29 250	0.32 382	0.24 313	0.22 265	0.17 242	0.13 211	0.18 153	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

MM-Stereo_test2	0.15 212	0.10 148	0.44 448	0.23 436	0.11 193	0.21 285	0.21 454	0.27 209	0.22 222	0.15 185	0.16 169	0.13 154	0.11 125	0.20 207	0.13 178	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.05 35

HART	0.15 212	0.11 229	0.30 255	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.16 219	0.30 270	0.19 151	0.15 185	0.25 300	0.17 242	0.09 37	0.21 233	0.12 120	0.06 49	0.07 391	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.06 147

HUF	0.15 212	0.11 229	0.38 368	0.17 58	0.11 193	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.20 181	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.11 125	0.18 153	0.12 120	0.07 131	0.20 666	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.14 573

rvit_stereo_0080	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 252	0.11 502	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.07 247

RAFT-Stereo-weight	0.15 212	0.09 91	0.26 200	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.36 364	0.29 341	0.24 313	0.20 236	0.19 276	0.10 83	0.18 153	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.05 35

whm_eth	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 252	0.11 502	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.07 247

CAS	0.15 212	0.07 4	0.21 134	0.41 675	0.16 499	0.20 251	0.18 322	0.22 111	0.19 151	0.15 185	0.19 219	0.11 98	0.09 37	0.14 35	0.13 178	0.29 681	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.14 573

CroCo-Stereo Lap2	0.15 212	0.15 455	0.28 230	0.25 532	0.18 545	0.11 17	0.19 371	0.28 233	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.12 161	0.17 124	0.14 216	0.07 131	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

GLC_STEREO	0.15 212	0.10 148	0.24 176	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.23 134	0.27 303	0.17 233	0.20 236	0.17 242	0.11 125	0.23 263	0.16 281	0.07 131	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.06 147

CREStereo++_RVC	0.15 212	0.08 44	0.26 200	0.17 58	0.11 193	0.18 173	0.13 80	0.22 111	0.30 357	0.21 281	0.30 358	0.13 154	0.11 125	0.16 106	0.15 252	0.07 131	0.04 2	0.06 53	0.15 616	0.06 104	0.05 35
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 212	0.09 91	0.28 230	0.16 28	0.08 29	0.25 383	0.14 115	0.23 134	0.28 322	0.24 313	0.30 358	0.16 230	0.12 161	0.17 124	0.13 178	0.08 300	0.07 391	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

XX-TBD	0.15 212	0.18 519	0.28 230	0.22 376	0.10 133	0.22 317	0.15 169	0.22 111	0.27 303	0.22 290	0.26 311	0.14 186	0.12 161	0.16 106	0.13 178	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147

PMTNet	0.15 212	0.08 44	0.23 166	0.15 7	0.09 60	0.23 340	0.16 219	0.25 171	0.23 248	0.17 233	0.21 251	0.16 230	0.14 248	0.22 253	0.13 178	0.29 681	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147

Weightmod_eth	0.16 228	0.11 229	0.20 121	0.21 304	0.13 354	0.20 251	0.18 322	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.25 300	0.19 276	0.17 325	0.25 309	0.14 216	0.16 619	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.05 35

Weightmod	0.16 228	0.12 292	0.19 103	0.20 246	0.10 133	0.24 363	0.17 271	0.25 171	0.21 203	0.18 252	0.29 342	0.19 276	0.15 268	0.27 348	0.16 281	0.09 405	0.10 553	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.08 333

SE	0.16 228	0.14 416	0.19 103	0.21 304	0.11 193	0.23 340	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.20 267	0.27 320	0.15 208	0.17 325	0.15 76	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.08 333

FE-Mocha	0.16 228	0.10 148	0.33 297	0.19 169	0.13 354	0.19 208	0.15 169	0.35 345	0.22 222	0.24 313	0.24 288	0.20 291	0.14 248	0.17 124	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

zero-FE	0.16 228	0.08 44	0.81 625	0.19 169	0.18 545	0.12 24	0.15 169	0.19 55	0.19 151	0.10 38	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.21 233	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.19 627	0.06 147

xyz-stereo-finetune	0.16 228	0.12 292	0.23 166	0.16 28	0.08 29	0.23 340	0.20 423	0.29 250	0.31 371	0.19 260	0.22 265	0.19 276	0.15 268	0.29 382	0.20 399	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.06 147

Reg-Stereo(zero)	0.16 228	0.07 4	0.36 340	0.19 169	0.10 133	0.19 208	0.14 115	0.28 233	0.24 265	0.22 290	0.20 236	0.24 354	0.18 355	0.21 233	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.06 147

tg	0.16 228	0.11 229	0.25 190	0.21 304	0.11 193	0.23 340	0.15 169	0.34 321	0.24 265	0.20 267	0.25 300	0.19 276	0.12 161	0.24 279	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.07 247

rvit_stereo_0083	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.17 271	0.22 111	0.34 406	0.16 214	0.21 251	0.19 276	0.16 293	0.21 233	0.16 281	0.11 502	0.10 553	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0081_aga	0.16 228	0.14 416	0.28 230	0.21 304	0.13 354	0.19 208	0.17 271	0.23 134	0.24 265	0.17 233	0.21 251	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.14 216	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0081	0.16 228	0.11 229	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

rvit_stereo_0082	0.16 228	0.11 229	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 271	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 502	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

CAS++	0.16 228	0.12 292	0.27 212	0.18 111	0.12 271	0.17 145	0.15 169	0.42 436	0.24 265	0.19 260	0.18 209	0.13 154	0.10 83	0.21 233	0.12 120	0.12 542	0.10 553	0.11 505	0.08 327	0.10 439	0.09 407
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.29 250	0.21 203	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.13 211	0.25 309	0.13 178	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

MIF-Stereo (partial)	0.16 228	0.10 148	0.34 309	0.21 304	0.15 466	0.15 62	0.13 80	0.28 233	0.25 280	0.17 233	0.26 311	0.15 208	0.16 293	0.25 309	0.17 313	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.08 333

RCA-Stereo	0.16 228	0.09 91	0.25 190	0.20 246	0.10 133	0.19 208	0.17 271	0.36 364	0.35 422	0.20 267	0.25 300	0.17 242	0.17 325	0.18 153	0.14 216	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

test-3	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 193	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.26 336	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.06 147

test_1	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 193	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.06 147

iRaftStereo_RVC	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.11 193	0.20 251	0.17 271	0.32 294	0.23 248	0.20 267	0.25 300	0.18 256	0.12 161	0.20 207	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.08 277	0.07 247

raftrobust	0.16 228	0.13 362	0.29 244	0.22 376	0.15 466	0.19 208	0.13 80	0.32 294	0.26 292	0.26 336	0.20 236	0.19 276	0.17 325	0.21 233	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

test_xeample3	0.16 228	0.11 229	0.56 541	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.35 345	0.20 181	0.16 214	0.12 75	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.07 247

SMOE	0.17 249	0.11 229	0.21 134	0.20 246	0.09 60	0.26 407	0.21 454	0.30 270	0.23 248	0.21 281	0.27 320	0.21 305	0.17 325	0.18 153	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.12 544	0.07 242	0.11 489	0.07 247

NLSM1	0.17 249	0.10 148	0.17 73	0.21 304	0.18 545	0.25 383	0.17 271	0.47 488	0.40 489	0.16 214	0.21 251	0.13 154	0.15 268	0.21 233	0.18 342	0.08 300	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.06 147

xyz-stereo-finetune2	0.17 249	0.11 229	0.26 200	0.16 28	0.09 60	0.27 418	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.22 290	0.28 328	0.21 305	0.22 408	0.37 447	0.22 447	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.07 247

MM-Stereo_test3	0.17 249	0.12 292	0.29 244	0.23 436	0.14 405	0.19 208	0.22 482	0.39 395	0.36 435	0.16 214	0.24 288	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.14 216	0.07 131	0.07 391	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.06 147

MM-Stereo_test1	0.17 249	0.10 148	0.39 384	0.23 436	0.11 193	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.06 147

model_zeroshot	0.17 249	0.11 229	0.39 384	0.20 246	0.12 271	0.24 363	0.15 169	0.34 321	0.22 222	0.30 420	0.20 236	0.22 317	0.12 161	0.24 279	0.14 216	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.07 247

rvit_stereo_ft	0.17 249	0.14 416	0.30 255	0.25 532	0.14 405	0.17 145	0.21 454	0.28 233	0.26 292	0.16 214	0.19 219	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.17 313	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.07 247

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 249	0.13 362	0.24 176	0.19 169	0.13 354	0.24 363	0.17 271	0.30 270	0.37 446	0.43 599	0.17 188	0.13 154	0.12 161	0.19 183	0.15 252	0.08 300	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.08 333

AE-Stereo	0.17 249	0.11 229	0.31 270	0.24 492	0.14 405	0.23 340	0.18 322	0.34 321	0.29 341	0.15 185	0.25 300	0.21 305	0.13 211	0.20 207	0.14 216	0.07 131	0.08 483	0.09 364	0.10 483	0.07 191	0.06 147

rrr	0.17 249	0.11 229	0.57 544	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.35 345	0.22 222	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

plain	0.17 249	0.13 362	0.43 438	0.21 304	0.13 354	0.16 106	0.17 271	0.27 209	0.22 222	0.16 214	0.26 311	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.07 242	0.10 439	0.07 247

MSKI-zero shot	0.17 249	0.09 91	0.43 438	0.20 246	0.11 193	0.21 285	0.15 169	0.32 294	0.21 203	0.23 298	0.24 288	0.23 339	0.10 83	0.31 405	0.13 178	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

Any-RAFT	0.17 249	0.08 44	0.31 270	0.19 169	0.10 133	0.29 460	0.16 219	0.42 436	0.30 357	0.24 313	0.27 320	0.27 396	0.16 293	0.21 233	0.12 120	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

RAFT-Test	0.17 249	0.10 148	0.38 368	0.19 169	0.12 271	0.25 383	0.17 271	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.29 342	0.27 396	0.14 248	0.20 207	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

4D-IteraStereo	0.17 249	0.16 484	0.50 503	0.21 304	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.28 233	0.28 322	0.23 298	0.20 236	0.20 291	0.11 125	0.19 183	0.14 216	0.06 49	0.04 2	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.06 147

anonymousdsp2	0.17 249	0.10 148	0.28 230	0.20 246	0.11 193	0.25 383	0.17 271	0.41 422	0.31 371	0.23 298	0.23 274	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.08 277	0.07 247

knoymous	0.17 249	0.09 91	0.32 279	0.17 58	0.11 193	0.21 285	0.17 271	0.32 294	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.27 396	0.16 293	0.23 263	0.16 281	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.06 158	0.09 367	0.09 407

Selective-RAFT	0.17 249	0.12 292	0.30 255	0.24 492	0.10 133	0.29 460	0.15 169	0.32 294	0.31 371	0.17 233	0.17 188	0.21 305	0.18 355	0.28 363	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.06 147

AnonymousM	0.17 249	0.19 535	0.24 176	0.18 111	0.10 133	0.18 173	0.17 271	0.30 270	0.23 248	0.26 336	0.20 236	0.18 256	0.14 248	0.19 183	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.38 686	0.15 616	0.06 104	0.05 35

cross-raft	0.17 249	0.12 292	0.41 415	0.23 436	0.10 133	0.20 251	0.24 531	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.29 423	0.15 268	0.17 124	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

test-1	0.17 249	0.11 229	0.40 392	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.34 321	0.26 292	0.20 267	0.24 288	0.22 317	0.14 248	0.16 106	0.20 399	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.08 333

s12784h	0.17 249	0.09 91	0.26 200	0.18 111	0.07 3	0.32 509	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.23 298	0.25 300	0.18 256	0.17 325	0.25 309	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 249	0.14 416	0.32 279	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.17 271	0.32 294	0.30 357	0.25 323	0.33 406	0.20 291	0.17 325	0.19 183	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 249	0.10 148	0.40 392	0.20 246	0.11 193	0.20 251	0.15 169	0.36 364	0.30 357	0.23 298	0.21 251	0.26 386	0.15 268	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 249	0.10 148	0.37 349	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.32 294	0.28 322	0.23 298	0.23 274	0.27 396	0.15 268	0.20 207	0.13 178	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

S0	0.18 274	0.13 362	0.21 134	0.23 436	0.11 193	0.33 520	0.26 562	0.27 209	0.21 203	0.21 281	0.26 311	0.20 291	0.16 293	0.19 183	0.17 313	0.12 542	0.11 578	0.14 593	0.14 606	0.10 439	0.07 247

ManiGeoR	0.18 274	0.15 455	0.55 534	0.15 7	0.11 193	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.08 333

HLf10	0.18 274	0.15 455	0.55 534	0.15 7	0.11 193	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.08 333

TestStereo_HL2	0.18 274	0.14 416	0.34 309	0.17 58	0.11 193	0.20 251	0.15 169	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.29 342	0.19 276	0.17 325	0.39 458	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.08 333

GGDA	0.18 274	0.14 416	0.33 297	0.17 58	0.10 133	0.20 251	0.16 219	0.33 309	0.31 371	0.22 290	0.28 328	0.19 276	0.16 293	0.38 453	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.08 333

TestStereo-Hl	0.18 274	0.11 229	0.31 270	0.17 58	0.10 133	0.22 317	0.16 219	0.36 364	0.29 341	0.23 298	0.26 311	0.22 317	0.19 371	0.38 453	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.07 191	0.07 247

Lsterematch	0.18 274	0.13 362	0.33 297	0.19 169	0.10 133	0.23 340	0.17 271	0.25 171	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.24 354	0.21 391	0.23 263	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.07 247

WQFJA1	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 131	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

WQFJX1	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.23 436	0.17 523	0.24 363	0.19 371	0.58 624	0.52 607	0.16 214	0.16 169	0.14 186	0.15 268	0.26 328	0.17 313	0.08 300	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.06 147

WQFJX	0.18 274	0.10 148	0.17 73	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.18 322	0.53 570	0.45 544	0.17 233	0.16 169	0.14 186	0.16 293	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.08 483	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

NLMM	0.18 274	0.10 148	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 131	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IGEV-FE	0.18 274	0.10 148	0.65 581	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

H2IRNET	0.18 274	0.13 362	0.35 320	0.21 304	0.12 271	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.30 357	0.17 233	0.31 373	0.25 364	0.20 382	0.24 279	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.06 147

ACVNet-DCA	0.18 274	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.09 407

cc1	0.18 274	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.08 333

11t1	0.18 274	0.10 148	0.30 255	0.20 246	0.11 193	0.27 418	0.17 271	0.35 345	0.23 248	0.25 323	0.23 274	0.23 339	0.23 422	0.25 309	0.18 342	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

tt1	0.18 274	0.14 416	0.35 320	0.23 436	0.11 193	0.30 480	0.19 371	0.35 345	0.44 532	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 277	0.08 333

IGEV_Zeroshot_test	0.18 274	0.10 148	0.65 581	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

MIM_Stereo	0.18 274	0.12 292	0.38 368	0.20 246	0.11 193	0.17 145	0.14 115	0.35 345	0.25 280	0.27 346	0.35 427	0.23 339	0.13 211	0.27 348	0.16 281	0.06 49	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.06 147

HH	0.18 274	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.06 147

HanStereo	0.18 274	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 322	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.06 147

LL-Strereo2	0.18 274	0.18 519	0.39 384	0.22 376	0.12 271	0.24 363	0.13 80	0.31 282	0.23 248	0.24 313	0.20 236	0.24 354	0.12 161	0.26 328	0.15 252	0.06 49	0.06 250	0.12 544	0.09 435	0.08 277	0.07 247

riskmin	0.18 274	0.09 91	0.34 309	0.18 111	0.12 271	0.24 363	0.16 219	0.34 321	0.28 322	0.21 281	0.23 274	0.33 467	0.24 440	0.23 263	0.17 313	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.06 158	0.10 439	0.10 467

test_4	0.18 274	0.12 292	0.34 309	0.23 436	0.12 271	0.18 173	0.22 482	0.26 193	0.24 265	0.24 313	0.47 564	0.22 317	0.13 211	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.07 191	0.05 35

GMOStereo	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

error version	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

test-v	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

test_3	0.18 274	0.11 229	0.32 279	0.24 492	0.11 193	0.22 317	0.25 548	0.31 282	0.31 371	0.25 323	0.18 209	0.23 339	0.13 211	0.25 309	0.19 376	0.06 49	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.07 191	0.06 147

Patchmatch Stereo++	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333
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	0.18 274	0.11 229	0.35 320	0.23 436	0.11 193	0.24 363	0.20 423	0.29 250	0.26 292	0.26 336	0.25 300	0.25 364	0.18 355	0.34 426	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.08 333

PSM-adaLoss	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

ROB_FTStereo_v2	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

ROB_FTStereo	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

HUI-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.22 253	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

DeepStereo_RVC	0.18 274	0.11 229	0.40 392	0.21 304	0.11 193	0.19 208	0.16 219	0.28 233	0.22 222	0.27 346	0.27 320	0.23 339	0.28 508	0.24 279	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.10 467

iGMRVC	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.27 348	0.17 313	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

iRAFT	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

CRE-IMP	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.11 193	0.24 363	0.17 271	0.29 250	0.21 203	0.27 346	0.26 311	0.24 354	0.17 325	0.23 263	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.10 439	0.10 467

test-2	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 120	0.07 131	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 274	0.12 292	0.37 349	0.22 376	0.10 133	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.16 281	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

rafts_anoy	0.18 274	0.15 455	0.35 320	0.22 376	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.32 294	0.30 357	0.23 298	0.25 300	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.19 376	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.12 563	0.09 367	0.08 333

raft+_RVC	0.18 274	0.14 416	0.32 279	0.21 304	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.38 383	0.34 406	0.21 281	0.28 328	0.20 291	0.15 268	0.24 279	0.19 376	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.08 333

RALCasStereoNet	0.18 274	0.15 455	0.33 297	0.21 304	0.14 405	0.21 285	0.18 322	0.31 282	0.25 280	0.21 281	0.29 342	0.22 317	0.15 268	0.27 348	0.17 313	0.08 300	0.10 553	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

sCroCo_RVC	0.18 274	0.14 416	0.49 492	0.27 594	0.18 545	0.22 317	0.17 271	0.27 209	0.23 248	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.14 248	0.21 233	0.15 252	0.10 459	0.11 578	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

DCANet	0.18 274	0.13 362	0.40 392	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.23 422	0.20 207	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.07 247

AFF-stereo	0.18 274	0.15 455	0.32 279	0.21 304	0.10 133	0.18 173	0.18 322	0.33 309	0.27 303	0.25 323	0.37 446	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.15 252	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.33 297	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.12 40	0.42 436	0.25 280	0.27 346	0.32 383	0.21 305	0.17 325	0.25 309	0.20 399	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.08 333
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	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

RAFT-Stereo	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 323	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.31 373	0.20 291	0.20 382	0.18 153	0.17 313	0.12 542	0.09 520	0.15 609	0.16 628	0.11 489	0.12 529

HLF11	0.19 323	0.14 416	0.54 527	0.15 7	0.12 271	0.21 285	0.12 40	0.37 375	0.24 265	0.20 267	0.29 342	0.18 256	0.18 355	0.37 447	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.09 407

HLf8	0.19 323	0.16 484	0.55 534	0.15 7	0.12 271	0.24 363	0.14 115	0.40 408	0.31 371	0.20 267	0.26 311	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.17 313	0.10 459	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.09 407

TestStereo_HLe17	0.19 323	0.17 504	0.64 579	0.16 28	0.11 193	0.21 285	0.17 271	0.40 408	0.30 357	0.19 260	0.25 300	0.17 242	0.15 268	0.38 453	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

NLMM1	0.19 323	0.12 292	0.16 50	0.23 436	0.18 545	0.24 363	0.20 423	0.59 630	0.65 649	0.18 252	0.17 188	0.13 154	0.14 248	0.25 309	0.18 342	0.08 300	0.09 520	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

NLCSM	0.19 323	0.12 292	0.18 90	0.24 492	0.19 572	0.24 363	0.21 454	0.42 436	0.40 489	0.19 260	0.18 209	0.14 186	0.16 293	0.47 488	0.19 376	0.08 300	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.07 247

AIO-test1	0.19 323	0.14 416	0.41 415	0.27 594	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.39 395	0.36 435	0.17 233	0.26 311	0.18 256	0.13 211	0.28 363	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.06 104	0.09 407

rvit_0105_6	0.19 323	0.14 416	0.34 309	0.23 436	0.14 405	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.37 446	0.18 252	0.22 265	0.23 339	0.17 325	0.26 328	0.17 313	0.15 603	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 333

1test111	0.19 323	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.34 426	0.22 447	0.08 300	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.09 367	0.09 407

DCANet-4	0.19 323	0.10 148	0.52 520	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.36 364	0.39 471	0.29 388	0.30 358	0.17 242	0.22 408	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

fff	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

ADStereo(finetuned)	0.19 323	0.13 362	0.49 492	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.31 554	0.21 233	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.07 247

x	0.19 323	0.11 229	0.29 244	0.20 246	0.11 193	0.26 407	0.18 322	0.41 422	0.29 341	0.25 323	0.29 342	0.28 412	0.24 440	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.08 333

DisPM	0.19 323	0.10 148	0.35 320	0.23 436	0.13 354	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.29 341	0.33 473	0.34 416	0.23 339	0.16 293	0.33 419	0.16 281	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.11 505

iRaft-Stereo_20w	0.19 323	0.10 148	0.46 468	0.19 169	0.13 354	0.25 383	0.19 371	0.52 558	0.19 151	0.29 388	0.21 251	0.22 317	0.20 382	0.28 363	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.08 277	0.08 333

TRStereo	0.19 323	0.17 504	0.47 476	0.23 436	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.52 558	0.28 322	0.20 267	0.19 219	0.21 305	0.13 211	0.24 279	0.13 178	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.11 524	0.06 104	0.06 147

Pruner-Stereo	0.19 323	0.11 229	0.34 309	0.29 619	0.12 271	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.32 383	0.25 364	0.15 268	0.24 279	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.09 407

RALAANet	0.19 323	0.18 519	0.37 349	0.23 436	0.14 405	0.23 340	0.13 80	0.37 375	0.29 341	0.28 359	0.26 311	0.25 364	0.15 268	0.26 328	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.06 147

csc	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

cscssc	0.19 323	0.13 362	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 208	0.18 322	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

GMStereo	0.19 323	0.25 595	0.40 392	0.21 304	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.29 250	0.40 489	0.25 323	0.23 274	0.16 230	0.15 268	0.25 309	0.19 376	0.09 405	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.08 333
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	0.20 344	0.14 416	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.26 407	0.16 219	0.31 282	0.27 303	0.32 460	0.58 617	0.23 339	0.15 268	0.23 263	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.06 147

fast-iter	0.20 344	0.13 362	0.33 297	0.18 111	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.07 247

CoSv	0.20 344	0.13 362	0.33 297	0.18 111	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.07 247

AIO-test2	0.20 344	0.20 548	0.36 340	0.26 566	0.15 466	0.22 317	0.16 219	0.42 436	0.42 509	0.16 214	0.29 342	0.15 208	0.11 125	0.26 328	0.13 178	0.18 643	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.07 191	0.07 247

rvit_0105_4	0.20 344	0.15 455	0.38 368	0.23 436	0.14 405	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.39 471	0.19 260	0.24 288	0.25 364	0.19 371	0.27 348	0.17 313	0.16 619	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 333

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 344	0.72 699	0.70 599	0.17 58	0.08 29	0.15 62	0.15 169	0.18 43	0.16 80	0.13 133	0.12 75	0.09 30	0.08 15	0.16 106	0.13 178	0.35 688	0.04 2	0.08 266	0.07 242	0.11 489	0.23 662

test_sample1	0.20 344	0.10 148	0.28 230	0.19 169	0.12 271	0.28 438	0.19 371	0.41 422	0.25 280	0.26 336	0.31 373	0.29 423	0.26 472	0.44 478	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.09 407

MyStereo06	0.20 344	0.12 292	0.57 544	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.40 408	0.21 203	0.30 420	0.24 288	0.31 449	0.18 355	0.22 253	0.18 342	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

xx1	0.20 344	0.14 416	0.38 368	0.23 436	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.28 412	0.24 440	0.28 363	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.09 435	0.09 367	0.09 407

GCAPDPT-zeroshot	0.20 344	0.08 44	1.14 678	0.29 619	0.43 682	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 125	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

DCRE	0.20 344	0.13 362	0.40 392	0.21 304	0.15 466	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.22 290	0.80 664	0.23 339	0.16 293	0.23 263	0.15 252	0.07 131	0.07 391	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.06 147

qqq	0.20 344	0.12 292	0.31 270	0.20 246	0.11 193	0.23 340	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.24 313	0.28 328	0.28 412	0.24 440	0.34 426	0.22 447	0.08 300	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.09 367	0.09 407

PFNet+	0.20 344	0.10 148	0.37 349	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.19 371	0.29 250	0.34 406	0.33 473	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.32 412	0.17 313	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.12 529

NF-Stereo	0.20 344	0.10 148	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

OCTAStereo	0.20 344	0.10 148	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

RE-Stereo	0.20 344	0.10 148	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

TVStereo	0.20 344	0.10 148	0.35 320	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 322	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.13 549

sAnonymous2	0.20 344	0.21 563	0.58 549	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 216	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.23 649	0.17 607

CroCo_RVC	0.20 344	0.21 563	0.58 549	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 216	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.23 649	0.17 607

111	0.20 344	0.17 504	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.24 363	0.17 271	0.41 422	0.45 544	0.23 298	0.29 342	0.29 423	0.21 391	0.24 279	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.08 333

HITNet	0.20 344	0.17 504	0.43 438	0.19 169	0.08 29	0.27 418	0.14 115	0.42 436	0.30 357	0.29 388	0.32 383	0.27 396	0.21 391	0.28 363	0.25 490	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.06 147
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	0.21 365	0.20 548	0.29 244	0.23 436	0.11 193	0.36 554	0.17 271	0.37 375	0.29 341	0.24 313	0.28 328	0.19 276	0.21 391	0.53 518	0.21 426	0.10 459	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.08 333

TestStereo_HL3	0.21 365	0.13 362	0.77 611	0.17 58	0.11 193	0.23 340	0.16 219	0.34 321	0.20 181	0.27 346	0.38 461	0.23 339	0.19 371	0.41 468	0.14 216	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.08 333

DNS	0.21 365	0.09 91	0.27 212	0.24 492	0.11 193	0.29 460	0.16 219	0.27 209	0.16 80	1.35 706	0.18 209	0.17 242	0.12 161	0.14 35	0.14 216	0.09 405	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.08 277	0.12 529

IGEV_i1	0.21 365	0.11 229	0.43 438	0.22 376	0.11 193	0.31 496	0.19 371	0.43 450	0.30 357	0.29 388	0.30 358	0.31 449	0.20 382	0.33 419	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.08 333

Selective-IGEV-i1	0.21 365	0.10 148	0.31 270	0.23 436	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.46 479	0.42 509	0.27 346	0.32 383	0.33 467	0.17 325	0.25 309	0.19 376	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.09 407

Hybrid-DGEV-2	0.21 365	0.15 455	0.34 309	0.24 492	0.13 354	0.28 438	0.14 115	0.48 501	0.44 532	0.27 346	0.24 288	0.25 364	0.25 462	0.28 363	0.19 376	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.07 247

FACV-RUCA	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.23 436	0.23 628	0.26 407	0.19 371	0.39 395	0.34 406	0.25 323	0.32 383	0.21 305	0.24 440	0.24 279	0.19 376	0.10 459	0.07 391	0.15 609	0.08 327	0.16 588	0.13 549

IGEV-RUCA	0.21 365	0.08 44	0.23 166	0.19 169	0.19 572	0.28 438	0.24 531	0.23 134	0.21 203	0.20 267	0.23 274	0.28 412	0.49 644	0.26 328	0.18 342	0.09 405	0.08 483	0.18 636	0.13 591	0.17 605	0.17 607

rvit_0105_5	0.21 365	0.15 455	0.38 368	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.24 531	0.36 364	0.39 471	0.21 281	0.23 274	0.26 386	0.19 371	0.26 328	0.19 376	0.15 603	0.13 610	0.12 544	0.12 563	0.10 439	0.09 407

GCAP-BAT	0.21 365	0.08 44	1.22 683	0.29 619	0.43 682	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 125	0.20 207	0.12 120	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

test_sample2	0.21 365	0.10 148	0.28 230	0.19 169	0.11 193	0.27 418	0.21 454	0.43 450	0.29 341	0.26 336	0.31 373	0.30 440	0.24 440	0.45 481	0.18 342	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.09 407

mmm	0.21 365	0.12 292	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.28 438	0.21 454	0.41 422	0.27 303	0.29 388	0.38 461	0.29 423	0.24 440	0.29 382	0.22 447	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.10 439	0.09 407

CASS	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.11 193	0.28 438	0.19 371	0.39 395	0.30 357	0.32 460	0.34 416	0.25 364	0.24 440	0.25 309	0.20 399	0.13 563	0.08 483	0.11 505	0.09 435	0.11 489	0.11 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.07 247

RAFT_CTSACE	0.21 365	0.16 484	0.41 415	0.25 532	0.15 466	0.22 317	0.24 531	0.32 294	0.28 322	0.33 473	0.51 582	0.29 423	0.17 325	0.32 412	0.13 178	0.06 49	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.06 147

RAFT+CT+SA	0.21 365	0.18 519	0.33 297	0.25 532	0.18 545	0.23 340	0.29 592	0.40 408	0.36 435	0.24 313	0.38 461	0.18 256	0.16 293	0.32 412	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.12 563	0.09 367	0.09 407

SA-5K	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.07 247

CIPLG	0.21 365	0.21 563	0.55 534	0.23 436	0.15 466	0.25 383	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.33 406	0.22 317	0.15 268	0.26 328	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

IPLG	0.21 365	0.15 455	0.53 524	0.21 304	0.12 271	0.28 438	0.17 271	0.42 436	0.30 357	0.33 473	0.32 383	0.15 208	0.17 325	0.50 500	0.21 426	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IPLGR_C	0.21 365	0.22 577	0.60 557	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

MIPNet	0.21 365	0.15 455	0.52 520	0.21 304	0.12 271	0.27 418	0.20 423	0.45 468	0.37 446	0.30 420	0.23 274	0.19 276	0.24 440	0.27 348	0.19 376	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IPLGR	0.21 365	0.13 362	0.61 560	0.21 304	0.11 193	0.25 383	0.18 322	0.41 422	0.37 446	0.28 359	0.27 320	0.21 305	0.19 371	0.37 447	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

ACRE	0.21 365	0.20 548	0.62 568	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333

GANet-ADL	0.21 365	0.12 292	0.45 460	0.23 436	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.46 479	0.35 422	0.25 323	0.32 383	0.32 459	0.19 371	0.24 279	0.20 399	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.10 467

LCNet	0.21 365	0.11 229	0.29 244	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.19 371	0.34 321	0.26 292	0.28 359	0.35 427	0.26 386	0.30 537	0.35 435	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.13 548	0.22 655

PSM-softLoss	0.21 365	0.10 148	0.39 384	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.12 529

KMStereo	0.21 365	0.10 148	0.39 384	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 322	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.12 529

SST-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.37 349	0.24 492	0.13 354	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.24 265	0.34 493	0.33 406	0.29 423	0.25 462	0.56 538	0.17 313	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.07 247

RAFT_R40	0.21 365	0.10 148	0.37 349	0.24 492	0.13 354	0.18 173	0.18 322	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.33 406	0.30 440	0.24 440	0.55 527	0.18 342	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.07 247

RAFT-345	0.21 365	0.10 148	0.46 468	0.22 376	0.11 193	0.20 251	0.16 219	0.26 193	0.25 280	0.27 346	0.66 643	0.21 305	0.16 293	0.55 527	0.21 426	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.06 147

RAFT	0.21 365	0.17 504	0.32 279	0.24 492	0.12 271	0.25 383	0.27 569	0.35 345	0.28 322	0.33 473	0.33 406	0.38 509	0.22 408	0.29 382	0.17 313	0.08 300	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.10 439	0.06 147

GMM-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.43 438	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.25 548	0.37 375	0.27 303	0.30 420	0.45 547	0.27 396	0.21 391	0.31 405	0.17 313	0.07 131	0.05 39	0.10 446	0.09 435	0.08 277	0.19 628

Prome-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.36 364	0.25 280	0.33 473	0.59 620	0.24 354	0.28 508	0.29 382	0.16 281	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.20 640

TestStereo	0.21 365	0.19 535	0.40 392	0.25 532	0.10 133	0.22 317	0.21 454	0.31 282	0.31 371	0.23 298	0.34 416	0.22 317	0.18 355	0.62 574	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.07 242	0.11 489	0.06 147

XX-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.83 632	0.26 566	0.17 523	0.23 340	0.13 80	0.40 408	0.18 132	0.20 267	0.41 494	0.31 449	0.10 83	0.32 412	0.12 120	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 365	0.10 148	0.33 297	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.46 672	0.46 479	0.20 181	0.25 323	0.50 576	0.17 242	0.16 293	0.24 279	0.23 468	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.10 483	0.06 104	0.07 247

FENet	0.21 365	0.11 229	0.45 460	0.21 304	0.12 271	0.26 407	0.17 271	0.41 422	0.35 422	0.30 420	0.31 373	0.29 423	0.23 422	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

MyStereo8	0.22 402	0.15 455	0.63 571	0.21 304	0.17 523	0.31 496	0.16 219	0.36 364	0.32 382	0.28 359	0.36 437	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.28 515	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.12 529

ffm	0.22 402	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.27 348	0.11 48	0.08 300	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.08 333

StereoVision	0.22 402	0.18 519	0.37 349	0.27 594	0.17 523	0.23 340	0.22 482	0.38 383	0.31 371	0.20 267	0.51 582	0.22 317	0.16 293	0.28 363	0.18 342	0.11 502	0.12 598	0.13 566	0.13 591	0.10 439	0.07 247

raft_robust	0.22 402	0.17 504	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.23 340	0.22 482	0.49 511	0.48 577	0.32 460	0.32 383	0.26 386	0.23 422	0.53 518	0.15 252	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.10 483	0.08 277	0.06 147

Sa-1000	0.22 402	0.15 455	0.35 320	0.23 436	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.47 488	0.39 471	0.30 420	0.50 576	0.26 386	0.19 371	0.33 419	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.08 277	0.06 147

SA	0.22 402	0.16 484	0.36 340	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.23 509	0.45 468	0.40 489	0.27 346	0.44 535	0.23 339	0.23 422	0.33 419	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.11 524	0.08 277	0.06 147

dd	0.22 402	0.26 606	0.40 392	0.22 376	0.12 271	0.25 383	0.21 454	0.32 294	0.44 532	0.29 388	0.28 328	0.25 364	0.16 293	0.30 398	0.25 490	0.12 542	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.11 489	0.09 407

GwcNet-ADL	0.22 402	0.14 416	0.58 549	0.24 492	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.49 511	0.40 489	0.27 346	0.29 342	0.30 440	0.20 382	0.26 328	0.23 468	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.09 367	0.09 407

HHNet	0.22 402	0.12 292	0.52 520	0.18 111	0.18 545	0.20 251	0.20 423	0.34 321	0.31 371	0.32 460	0.59 620	0.20 291	0.21 391	0.24 279	0.31 543	0.08 300	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.11 505

KYRaft	0.22 402	0.10 148	0.30 255	0.23 436	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.35 345	0.24 265	0.35 510	0.54 600	0.34 476	0.26 472	0.29 382	0.15 252	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.10 483	0.08 277	0.31 681

IRAFT_RVC	0.22 402	0.12 292	0.39 384	0.26 566	0.11 193	0.18 173	0.24 531	0.40 408	0.37 446	0.31 438	0.30 358	0.29 423	0.24 440	0.55 527	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.08 277	0.07 247

GES	0.22 402	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.14 405	0.27 418	0.19 371	0.49 511	0.33 396	0.30 420	0.36 437	0.25 364	0.23 422	0.29 382	0.22 447	0.10 459	0.08 483	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.11 505

SFCPSM	0.22 402	0.10 148	0.51 513	0.21 304	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.55 589	0.39 471	0.29 388	0.32 383	0.23 339	0.21 391	0.27 348	0.19 376	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.08 333

DMCA	0.22 402	0.14 416	0.36 340	0.22 376	0.14 405	0.27 418	0.20 423	0.43 450	0.38 461	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.24 440	0.24 279	0.28 515	0.11 502	0.08 483	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.11 505

BEATNet_4x	0.22 402	0.18 519	0.47 476	0.22 376	0.10 133	0.28 438	0.14 115	0.46 479	0.32 382	0.31 438	0.34 416	0.31 449	0.25 462	0.31 405	0.29 527	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.10 439	0.08 333

MLCV	0.22 402	0.16 484	0.44 448	0.21 304	0.08 29	0.29 460	0.19 371	0.38 383	0.37 446	0.38 549	0.44 535	0.31 449	0.21 391	0.41 468	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

DN-CSS_ROB	0.22 402	0.25 595	0.47 476	0.24 492	0.14 405	0.25 383	0.12 40	0.40 408	0.33 396	0.29 388	0.42 511	0.22 317	0.20 382	0.33 419	0.19 376	0.07 131	0.06 250	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.07 247

Select-FE	0.23 419	0.14 416	0.78 612	0.22 376	0.18 545	0.22 317	0.13 80	0.43 450	0.26 292	0.28 359	0.33 406	0.39 521	0.29 523	0.27 348	0.19 376	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.13 591	0.08 277	0.12 529

G2L-ROB	0.23 419	0.15 455	0.41 415	0.19 169	0.12 271	0.27 418	0.21 454	0.47 488	0.33 396	0.34 493	0.31 373	0.41 543	0.22 408	0.49 496	0.26 504	0.09 405	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.09 367	0.10 467

DFGA-Net	0.23 419	0.24 590	0.49 492	0.22 376	0.15 466	0.25 383	0.17 271	0.39 395	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.21 305	0.17 325	0.59 555	0.28 515	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.08 333

PAM_32	0.23 419	0.10 148	0.63 571	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.19 371	0.36 364	0.23 248	0.29 388	0.28 328	0.56 628	0.28 508	0.27 348	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.09 407

PAM	0.23 419	0.10 148	0.63 571	0.22 376	0.15 466	0.34 534	0.21 454	0.37 375	0.22 222	0.31 438	0.27 320	0.55 624	0.26 472	0.26 328	0.17 313	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.09 435	0.07 191	0.09 407

rvit_0105_3	0.23 419	0.17 504	0.40 392	0.25 532	0.15 466	0.24 363	0.28 585	0.38 383	0.41 501	0.25 323	0.25 300	0.28 412	0.21 391	0.28 363	0.20 399	0.15 603	0.13 610	0.14 593	0.15 616	0.10 439	0.09 407

UGAM-zero	0.23 419	0.10 148	0.54 527	0.19 169	0.13 354	0.21 285	0.14 115	0.44 458	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.51 607	0.33 564	0.65 590	0.14 216	0.07 131	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.06 104	0.07 247

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 419	0.13 362	0.83 632	0.20 246	0.21 599	0.23 340	0.17 271	0.48 501	0.27 303	0.23 298	0.29 342	0.39 521	0.23 422	0.25 309	0.15 252	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.11 524	0.11 489	0.10 467

test_sample3	0.23 419	0.12 292	0.43 438	0.19 169	0.12 271	0.32 509	0.20 423	0.50 522	0.34 406	0.31 438	0.33 406	0.29 423	0.22 408	0.53 518	0.22 447	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.10 439	0.10 467

MyStereo05	0.23 419	0.12 292	0.57 544	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.48 501	0.52 607	0.31 438	0.23 274	0.25 364	0.22 408	0.30 398	0.21 426	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

MyStereo04	0.23 419	0.12 292	0.55 534	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.49 511	0.52 607	0.28 359	0.23 274	0.27 396	0.23 422	0.30 398	0.22 447	0.07 131	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.08 277	0.08 333

CoDeX	0.23 419	0.12 292	0.46 468	0.21 304	0.14 405	0.29 460	0.21 454	0.53 570	0.41 501	0.29 388	0.35 427	0.29 423	0.22 408	0.48 491	0.19 376	0.09 405	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.07 247

PCWNet_CMD	0.23 419	0.13 362	0.48 486	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.10 446	0.08 327	0.11 489	0.09 407

anonymousa	0.23 419	0.11 229	0.50 503	0.21 304	0.16 499	0.31 496	0.20 423	0.36 364	0.35 422	0.32 460	0.50 576	0.39 521	0.26 472	0.22 253	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.11 524	0.07 191	0.08 333

BUS	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.43 604	0.17 271	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.32 459	0.20 382	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

IER	0.23 419	0.12 292	0.39 384	0.20 246	0.14 405	0.31 496	0.19 371	0.42 436	0.36 435	0.33 473	0.40 486	0.32 459	0.33 564	0.29 382	0.22 447	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.08 333

test_5	0.23 419	0.19 535	0.38 368	0.26 566	0.18 545	0.25 383	0.29 592	0.40 408	0.37 446	0.29 388	0.40 486	0.25 364	0.22 408	0.34 426	0.18 342	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.10 467

BSDual-CNN	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

iRaft-Stereo_5w	0.23 419	0.18 519	0.44 448	0.22 376	0.13 354	0.19 208	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.34 476	0.23 422	0.65 590	0.27 510	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.09 367	0.08 333

psmg	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.21 304	0.14 405	0.35 549	0.23 509	0.51 539	0.34 406	0.35 510	0.38 461	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 459	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.09 367	0.08 333

UDGNet	0.23 419	0.31 638	0.38 368	0.24 492	0.14 405	0.24 363	0.18 322	0.32 294	0.43 517	0.29 388	0.28 328	0.24 354	0.19 371	0.29 382	0.20 399	0.15 603	0.07 391	0.21 651	0.11 524	0.14 566	0.10 467

OMP-Stereo	0.23 419	0.14 416	0.35 320	0.29 619	0.13 354	0.21 285	0.16 219	0.37 375	0.33 396	0.34 493	0.30 358	0.34 476	0.19 371	0.70 604	0.24 480	0.07 131	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IIG-Stereo	0.23 419	0.13 362	0.35 320	0.29 619	0.12 271	0.23 340	0.14 115	0.38 383	0.31 371	0.34 493	0.37 446	0.33 467	0.21 391	0.70 604	0.26 504	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.07 242	0.07 191	0.06 147

ASMatch	0.23 419	0.11 229	0.51 513	0.24 492	0.14 405	0.19 208	0.17 271	0.31 282	0.28 322	0.28 359	0.68 647	0.27 396	0.26 472	0.50 500	0.22 447	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.11 505

PFNet	0.23 419	0.10 148	0.57 544	0.24 492	0.14 405	0.22 317	0.19 371	0.39 395	0.33 396	0.35 510	0.32 383	0.27 396	0.19 371	0.64 583	0.22 447	0.09 405	0.05 39	0.09 364	0.07 242	0.08 277	0.07 247

ICVP	0.23 419	0.13 362	0.44 448	0.26 566	0.14 405	0.29 460	0.25 548	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.43 524	0.35 490	0.25 462	0.26 328	0.23 468	0.12 542	0.09 520	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.10 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 419	0.18 519	0.63 571	0.27 594	0.18 545	0.41 588	0.23 509	0.43 450	0.35 422	0.23 298	0.27 320	0.20 291	0.18 355	0.27 348	0.18 342	0.12 542	0.11 578	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.12 529

CFNet_pseudo	0.23 419	0.13 362	0.47 476	0.19 169	0.13 354	0.26 407	0.16 219	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.08 327	0.11 489	0.09 407

ACVNet	0.23 419	0.13 362	0.35 320	0.18 111	0.15 466	0.27 418	0.23 509	0.39 395	0.44 532	0.28 359	0.41 494	0.38 509	0.26 472	0.27 348	0.32 548	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.07 247

MSMDNet	0.23 419	0.13 362	0.48 486	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 405	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.09 407

ccs_rob	0.23 419	0.13 362	0.47 476	0.20 246	0.13 354	0.26 407	0.17 271	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.08 327	0.11 489	0.09 407

G2L-Stereo_test	0.24 450	0.16 484	0.38 368	0.19 169	0.13 354	0.27 418	0.24 531	0.49 511	0.38 461	0.37 534	0.37 446	0.40 536	0.24 440	0.52 511	0.28 515	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.09 367	0.08 333

DCVSM-stereo	0.24 450	0.13 362	0.52 520	0.20 246	0.14 405	0.26 407	0.13 80	0.34 321	0.34 406	0.41 583	0.33 406	0.47 582	0.29 523	0.30 398	0.22 447	0.10 459	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.12 530	0.15 585

rvit_stereo_0075_2	0.24 450	0.17 504	0.50 503	0.26 566	0.22 615	0.22 317	0.15 169	0.40 408	0.35 422	0.27 346	0.37 446	0.29 423	0.20 382	0.28 363	0.19 376	0.17 632	0.12 598	0.19 644	0.12 563	0.13 548	0.13 549

test_sample5	0.24 450	0.13 362	0.42 425	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.32 460	0.41 494	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

test_sample4	0.24 450	0.13 362	0.43 438	0.20 246	0.12 271	0.32 509	0.21 454	0.51 539	0.34 406	0.31 438	0.37 446	0.28 412	0.23 422	0.53 518	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

tta	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 459	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.08 277	0.07 247

qqq1	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

fff1	0.24 450	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 459	0.07 391	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

DualNet	0.24 450	0.13 362	0.42 425	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.33 473	0.43 524	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.09 435	0.11 489	0.10 467

GMStereo_Zeroshot	0.24 450	0.21 563	0.45 460	0.26 566	0.13 354	0.28 438	0.15 169	0.39 395	0.35 422	0.37 534	0.43 524	0.40 536	0.17 325	0.34 426	0.20 399	0.12 542	0.07 391	0.13 566	0.07 242	0.16 588	0.09 407

CFNet_ucs	0.24 450	0.13 362	0.50 503	0.20 246	0.15 466	0.28 438	0.17 271	0.49 511	0.45 544	0.32 460	0.42 511	0.39 521	0.22 408	0.31 405	0.21 426	0.11 502	0.08 483	0.12 544	0.09 435	0.12 530	0.11 505

gwcnet-sp	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

scenet	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

ToySt	0.24 450	0.16 484	0.48 486	0.21 304	0.13 354	0.29 460	0.29 592	0.39 395	0.39 471	0.27 346	0.35 427	0.39 521	0.31 554	0.31 405	0.29 527	0.08 300	0.09 520	0.10 446	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ssnet	0.24 450	0.13 362	0.63 571	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.09 367	0.09 407

STrans-v2	0.24 450	0.13 362	0.54 527	0.21 304	0.12 271	0.23 340	0.21 454	0.47 488	0.28 322	0.31 438	0.42 511	0.36 495	0.35 578	0.62 574	0.23 468	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.06 147

TransformOpticalFlow	0.24 450	0.13 362	0.56 541	0.23 436	0.11 193	0.21 285	0.19 371	0.40 408	0.32 382	0.30 420	0.43 524	0.36 495	0.31 554	0.61 566	0.20 399	0.07 131	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.07 247

DRaft	0.24 450	0.10 148	0.34 309	0.18 111	0.12 271	0.28 438	0.23 509	0.33 309	0.39 471	0.38 549	0.61 632	0.21 305	0.41 610	0.48 491	0.42 601	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.08 333

HCRNet	0.24 450	0.25 595	0.33 297	0.34 651	0.16 499	0.27 418	0.18 322	0.43 450	0.35 422	0.30 420	0.35 427	0.32 459	0.22 408	0.44 478	0.20 399	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.10 439	0.09 407

ARAFT	0.24 450	0.21 563	0.78 612	0.22 376	0.12 271	0.29 460	0.24 531	0.43 450	0.32 382	0.33 473	0.28 328	0.28 412	0.19 371	0.49 496	0.18 342	0.07 131	0.06 250	0.12 544	0.11 524	0.09 367	0.06 147

cf-r	0.24 450	0.15 455	0.44 448	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.22 482	0.42 436	0.40 489	0.30 420	0.42 511	0.42 552	0.26 472	0.43 474	0.25 490	0.11 502	0.06 250	0.08 266	0.10 483	0.08 277	0.08 333

GANet-RSSM	0.24 450	0.14 416	0.36 340	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.21 454	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.39 475	0.39 521	0.28 508	0.58 549	0.23 468	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.09 407

PSMNet-RSSM	0.24 450	0.15 455	0.36 340	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.20 423	0.48 501	0.37 446	0.30 420	0.44 535	0.38 509	0.26 472	0.52 511	0.22 447	0.12 542	0.07 391	0.11 505	0.13 591	0.10 439	0.09 407

CFNet-ft	0.24 450	0.15 455	0.35 320	0.18 111	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 542	0.07 391	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 407

CFNet_RVC	0.24 450	0.15 455	0.35 320	0.18 111	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 542	0.07 391	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 407

UCFNet_RVC	0.24 450	0.16 484	0.34 309	0.18 111	0.15 466	0.33 520	0.16 219	0.46 479	0.35 422	0.29 388	0.35 427	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.22 447	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.14 606	0.13 548	0.12 529

AdaStereo	0.24 450	0.16 484	0.37 349	0.24 492	0.12 271	0.32 509	0.17 271	0.54 579	0.42 509	0.33 473	0.38 461	0.35 490	0.21 391	0.30 398	0.22 447	0.14 588	0.06 250	0.13 566	0.08 327	0.11 489	0.08 333
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	0.24 450	0.18 519	0.61 560	0.25 532	0.11 193	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.43 517	0.33 473	0.43 524	0.27 396	0.22 408	0.34 426	0.26 504	0.07 131	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 277	0.07 247

RT-IGEV	0.25 478	0.10 148	0.48 486	0.22 376	0.14 405	0.31 496	0.28 585	0.53 570	0.39 471	0.36 526	0.41 494	0.44 567	0.30 537	0.28 363	0.27 510	0.09 405	0.07 391	0.08 266	0.09 435	0.09 367	0.10 467

G2L-Stereo	0.25 478	0.16 484	0.47 476	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.18 322	0.46 479	0.35 422	0.33 473	0.37 446	0.40 536	0.22 408	0.60 559	0.30 535	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.08 327	0.09 367	0.09 407

DDVS	0.25 478	0.15 455	0.39 384	0.24 492	0.17 523	0.34 534	0.21 454	0.41 422	0.30 357	0.33 473	0.41 494	0.48 589	0.21 391	0.52 511	0.27 510	0.11 502	0.09 520	0.11 505	0.09 435	0.13 548	0.14 573

ITSA-stereo	0.25 478	0.15 455	0.33 297	0.23 436	0.11 193	0.27 418	0.18 322	0.56 605	0.59 633	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.28 508	0.49 496	0.30 535	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.13 549

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 478	0.14 416	0.95 656	0.21 304	0.27 650	0.20 251	0.19 371	0.48 501	0.25 280	0.26 336	0.55 604	0.34 476	0.18 355	0.25 309	0.17 313	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.12 563	0.12 530	0.12 529

test_sample7	0.25 478	0.15 455	0.35 320	0.20 246	0.14 405	0.28 438	0.21 454	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.14 588	0.09 520	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

test_sample6	0.25 478	0.13 362	0.41 415	0.21 304	0.11 193	0.30 480	0.22 482	0.51 539	0.35 422	0.33 473	0.43 524	0.30 440	0.24 440	0.57 542	0.22 447	0.10 459	0.07 391	0.10 446	0.10 483	0.11 489	0.10 467

SMFormer	0.25 478	0.12 292	0.40 392	0.19 169	0.10 133	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 459	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.09 407

NINENet	0.25 478	0.15 455	0.37 349	0.23 436	0.16 499	0.43 604	0.17 271	0.60 639	0.46 562	0.32 460	0.37 446	0.32 459	0.20 382	0.42 472	0.21 426	0.10 459	0.10 553	0.12 544	0.08 327	0.11 489	0.10 467

hknet	0.25 478	0.14 416	0.40 392	0.25 532	0.15 466	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.37 446	0.34 493	0.35 427	0.43 556	0.27 491	0.37 447	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.09 367	0.09 407

PSMNet-ADL	0.25 478	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.14 405	0.31 496	0.22 482	0.44 458	0.36 435	0.27 346	0.33 406	0.41 543	0.28 508	0.61 566	0.29 527	0.11 502	0.09 520	0.09 364	0.11 524	0.10 439	0.10 467

PSM-AAD	0.25 478	0.10 148	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.26 407	0.38 649	0.34 321	0.28 322	0.35 510	0.39 475	0.28 412	0.79 685	0.30 398	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.12 544	0.11 524	0.08 277	0.21 649

GrayStereo	0.25 478	0.09 91	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.23 340	0.47 676	0.34 321	0.30 357	0.39 564	0.47 564	0.30 440	0.79 685	0.29 382	0.16 281	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.13 549

RAFT-RH_RVC	0.25 478	0.11 229	0.45 460	0.21 304	0.12 271	0.25 383	0.14 115	0.27 209	0.27 303	0.38 549	1.15 689	0.23 339	0.17 325	0.57 542	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.06 104	0.07 247

UPFNet	0.25 478	0.12 292	0.38 368	0.24 492	0.19 572	0.37 561	0.28 585	0.48 501	0.38 461	0.34 493	0.37 446	0.37 501	0.28 508	0.39 458	0.33 555	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.10 439	0.08 333

acv_ft	0.25 478	0.13 362	0.40 392	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.21 454	0.45 468	0.44 532	0.38 549	0.41 494	0.38 509	0.27 491	0.27 348	0.35 564	0.08 300	0.07 391	0.08 266	0.07 242	0.11 489	0.07 247

CCAANet	0.25 478	0.13 362	0.51 513	0.22 376	0.15 466	0.29 460	0.17 271	0.49 511	0.37 446	0.26 336	0.49 572	0.32 459	0.24 440	0.62 574	0.23 468	0.07 131	0.06 250	0.10 446	0.10 483	0.08 277	0.10 467

iResNet_ROB	0.25 478	0.19 535	0.40 392	0.20 246	0.12 271	0.30 480	0.16 219	0.55 589	0.53 612	0.38 549	0.43 524	0.37 501	0.26 472	0.38 453	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.09 367	0.09 407

PStereo	0.26 496	0.37 657	0.34 309	0.21 304	0.13 354	0.25 383	0.25 548	0.33 309	0.47 567	0.26 336	0.17 188	0.29 423	0.34 573	0.35 435	0.37 571	0.23 657	0.15 635	0.17 627	0.13 591	0.23 649	0.21 649

coex_refinement	0.26 496	0.16 484	0.36 340	0.23 436	0.15 466	0.31 496	0.20 423	0.49 511	0.42 509	0.35 510	0.42 511	0.45 572	0.27 491	0.55 527	0.33 555	0.10 459	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.10 439	0.10 467

UGAM	0.26 496	0.14 416	0.45 460	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.25 548	0.32 294	0.41 501	0.31 438	0.42 511	0.41 543	0.22 408	0.92 666	0.22 447	0.08 300	0.06 250	0.14 593	0.12 563	0.10 439	0.07 247

SepStereo	0.26 496	0.12 292	0.42 425	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.64 583	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

AACVNet	0.26 496	0.16 484	0.37 349	0.22 376	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.41 422	0.31 371	0.38 549	0.42 511	0.43 556	0.28 508	0.73 615	0.25 490	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.09 435	0.13 548	0.11 505

DEmStereo	0.26 496	0.09 91	0.47 476	0.19 169	0.12 271	0.30 480	0.25 548	0.28 233	0.36 435	0.36 526	0.58 617	0.25 364	0.48 643	0.53 518	0.44 607	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.07 247

LMCR-Stereo	0.26 496	0.18 519	0.49 492	0.28 616	0.14 405	0.36 554	0.23 509	0.54 579	0.34 406	0.39 564	0.40 486	0.29 423	0.29 523	0.37 447	0.27 510	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.13 548	0.09 407

GwcNet-RSSM	0.26 496	0.17 504	0.46 468	0.21 304	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.44 458	0.42 509	0.31 438	0.45 547	0.40 536	0.26 472	0.55 527	0.28 515	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.08 333

DeepPruner_ROB	0.26 496	0.19 535	0.44 448	0.21 304	0.16 499	0.30 480	0.21 454	0.52 558	0.32 382	0.35 510	0.38 461	0.39 521	0.26 472	0.42 472	0.24 480	0.15 603	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.14 566	0.13 549

FSD	0.27 505	0.28 616	0.32 279	0.27 594	0.24 636	0.27 418	0.27 569	0.31 282	0.29 341	0.26 336	0.27 320	0.28 412	0.27 491	0.28 363	0.26 504	0.23 657	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.25 655	0.24 667

ISRNet	0.27 505	0.13 362	0.45 460	0.26 566	0.19 572	0.24 363	0.14 115	0.45 468	0.43 517	0.39 564	0.48 570	0.42 552	0.27 491	0.32 412	0.29 527	0.20 652	0.12 598	0.17 627	0.16 628	0.16 588	0.20 640

rvit_105_1	0.27 505	0.19 535	0.46 468	0.27 594	0.19 572	0.30 480	0.35 634	0.44 458	0.51 598	0.31 438	0.31 373	0.31 449	0.26 472	0.35 435	0.25 490	0.15 603	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.11 489	0.10 467

DispNO	0.27 505	0.18 519	0.62 568	0.23 436	0.17 523	0.25 383	0.22 482	0.45 468	0.41 501	0.32 460	0.39 475	0.38 509	0.27 491	0.77 635	0.27 510	0.09 405	0.07 391	0.10 446	0.10 483	0.08 277	0.08 333

CBFPSM	0.27 505	0.16 484	0.67 587	0.20 246	0.14 405	0.38 569	0.25 548	0.40 408	0.36 435	0.33 473	0.36 437	0.56 628	0.38 595	0.32 412	0.38 574	0.08 300	0.08 483	0.07 165	0.08 327	0.09 367	0.11 505

CSP-Net	0.27 505	0.15 455	0.30 255	0.21 304	0.14 405	0.44 606	0.24 531	0.50 522	0.40 489	0.41 583	0.43 524	0.42 552	0.26 472	0.66 594	0.28 515	0.12 542	0.08 483	0.08 266	0.08 327	0.10 439	0.09 407

DAS	0.27 505	0.12 292	0.42 425	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.75 624	0.21 426	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

AASNet	0.27 505	0.19 535	0.49 492	0.26 566	0.17 523	0.34 534	0.20 423	0.62 652	0.48 577	0.35 510	0.40 486	0.32 459	0.25 462	0.28 363	0.34 560	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.08 327	0.13 548	0.11 505

GEStereo_RVC	0.27 505	0.20 548	0.44 448	0.27 594	0.16 499	0.33 520	0.25 548	0.56 605	0.54 617	0.34 493	0.38 461	0.34 476	0.25 462	0.51 505	0.28 515	0.12 542	0.08 483	0.09 364	0.08 327	0.11 489	0.11 505

RAFT + AFF	0.27 505	0.23 586	0.50 503	0.25 532	0.17 523	0.30 480	0.33 628	0.52 558	0.40 489	0.28 359	0.30 358	0.30 440	0.31 554	0.62 574	0.24 480	0.09 405	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.11 505

MMNet	0.27 505	0.14 416	0.49 492	0.24 492	0.17 523	0.47 620	0.22 482	0.45 468	0.51 598	0.39 564	0.41 494	0.36 495	0.33 564	0.39 458	0.34 560	0.08 300	0.07 391	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.08 333

delet	0.27 505	0.14 416	0.40 392	0.23 436	0.19 572	0.41 588	0.29 592	0.49 511	0.48 577	0.33 473	0.41 494	0.37 501	0.30 537	0.48 491	0.34 560	0.09 405	0.09 520	0.11 505	0.12 563	0.08 277	0.08 333

ac_64	0.27 505	0.13 362	0.41 415	0.24 492	0.17 523	0.36 554	0.22 482	0.46 479	0.33 396	0.35 510	0.36 437	0.52 613	0.30 537	0.62 574	0.32 548	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.09 367	0.08 333

HGLStereo	0.27 505	0.14 416	0.46 468	0.24 492	0.21 599	0.33 520	0.23 509	0.50 522	0.42 509	0.35 510	0.48 570	0.41 543	0.33 564	0.45 481	0.33 555	0.11 502	0.10 553	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.12 529

DSFCA	0.27 505	0.13 362	0.36 340	0.20 246	0.17 523	0.38 569	0.31 608	0.47 488	0.43 517	0.43 599	0.37 446	0.39 521	0.29 523	0.52 511	0.32 548	0.12 542	0.10 553	0.10 446	0.11 524	0.11 489	0.10 467

DMCA-RVC	0.27 505	0.21 563	0.61 560	0.28 616	0.17 523	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.35 422	0.40 574	0.37 446	0.39 521	0.36 582	0.43 474	0.30 535	0.13 563	0.10 553	0.15 609	0.11 524	0.13 548	0.10 467

HSM-Net_RVC	0.27 505	0.11 229	0.42 425	0.19 169	0.11 193	0.34 534	0.20 423	0.62 652	0.43 517	0.40 574	0.43 524	0.50 603	0.26 472	0.76 629	0.22 447	0.08 300	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.08 277	0.08 333
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 505	0.20 548	0.44 448	0.22 376	0.14 405	0.33 520	0.14 115	0.51 539	0.45 544	0.30 420	0.40 486	0.38 509	0.27 491	0.76 629	0.25 490	0.09 405	0.07 391	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.08 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 505	0.21 563	0.59 555	0.25 532	0.18 545	0.29 460	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.38 549	0.41 494	0.43 556	0.27 491	0.43 474	0.29 527	0.11 502	0.08 483	0.10 446	0.10 483	0.10 439	0.11 505
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	0.27 505	0.26 606	0.72 604	0.23 436	0.13 354	0.29 460	0.18 322	0.52 558	0.49 586	0.37 534	0.45 547	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.20 399	0.08 300	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.12 530	0.09 407

StereoDRNet-Refined	0.27 505	0.17 504	0.35 320	0.25 532	0.14 405	0.37 561	0.21 454	0.47 488	0.41 501	0.44 606	0.51 582	0.41 543	0.28 508	0.45 481	0.37 571	0.09 405	0.06 250	0.11 505	0.11 524	0.10 439	0.10 467
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 526	0.19 535	0.50 503	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.23 657	0.09 520	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

ssnet_v2	0.28 526	0.16 484	0.44 448	0.22 376	0.15 466	0.40 584	0.30 603	0.57 615	0.46 562	0.38 549	0.36 437	0.47 582	0.29 523	0.38 453	0.39 582	0.13 563	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.11 505

CRFU-Net	0.28 526	0.14 416	0.45 460	0.25 532	0.15 466	0.45 612	0.23 509	0.50 522	0.30 357	0.43 599	0.41 494	0.48 589	0.46 634	0.43 474	0.29 527	0.11 502	0.10 553	0.09 364	0.08 327	0.10 439	0.10 467

dad	0.28 526	0.31 638	0.44 448	0.21 304	0.14 405	0.30 480	0.20 423	0.33 309	0.49 586	0.44 606	0.44 535	0.45 572	0.21 391	0.41 468	0.26 504	0.20 652	0.11 578	0.20 648	0.11 524	0.14 566	0.10 467

FTStereo	0.28 526	0.10 148	0.43 438	0.23 436	0.13 354	0.21 285	0.53 686	0.34 321	0.26 292	0.38 549	0.95 678	0.30 440	0.56 656	0.32 412	0.18 342	0.08 300	0.06 250	0.09 364	0.08 327	0.07 191	0.19 628

ADLNet	0.28 526	0.15 455	0.42 425	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.23 509	0.53 570	0.43 517	0.42 593	0.41 494	0.44 567	0.27 491	0.55 527	0.35 564	0.11 502	0.08 483	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.12 529

UNet	0.28 526	0.14 416	0.69 593	0.23 436	0.20 591	0.44 606	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.43 556	0.33 564	0.40 466	0.31 543	0.09 405	0.07 391	0.10 446	0.08 327	0.10 439	0.08 333

STTStereo	0.28 526	0.20 548	0.61 560	0.25 532	0.17 523	0.29 460	0.24 531	0.47 488	0.39 471	0.39 564	0.41 494	0.44 567	0.28 508	0.40 466	0.28 515	0.13 563	0.12 598	0.13 566	0.16 628	0.12 530	0.11 505

RASNet	0.28 526	0.14 416	0.44 448	0.22 376	0.18 545	0.32 509	0.19 371	0.48 501	0.38 461	0.29 388	0.43 524	0.47 582	0.37 591	0.79 639	0.36 570	0.09 405	0.07 391	0.07 165	0.09 435	0.07 191	0.07 247

HSM	0.28 526	0.16 484	0.35 320	0.20 246	0.15 466	0.33 520	0.19 371	0.53 570	0.37 446	0.36 526	0.38 461	0.67 663	0.31 554	0.89 661	0.23 468	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.08 277	0.08 333

DLCB_ROB	0.28 526	0.16 484	0.34 309	0.27 594	0.16 499	0.38 569	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.46 614	0.46 557	0.51 607	0.33 564	0.53 518	0.33 555	0.10 459	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.10 439	0.09 407

ACV-stereo	0.29 537	0.18 519	0.79 619	0.23 436	0.16 499	0.47 620	0.19 371	0.36 364	0.34 406	0.29 388	0.33 406	0.67 663	0.42 619	0.54 525	0.30 535	0.10 459	0.09 520	0.09 364	0.09 435	0.10 439	0.11 505

ff1	0.29 537	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.08 300	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 277	0.08 333

LL-Strereo	0.29 537	0.25 595	0.58 549	0.25 532	0.21 599	0.23 340	0.24 531	0.55 589	0.42 509	0.34 493	0.32 383	0.41 543	0.40 606	0.94 670	0.23 468	0.08 300	0.07 391	0.11 505	0.09 435	0.09 367	0.09 407

THIR-Stereo	0.29 537	0.12 292	0.41 415	0.19 169	0.11 193	0.28 438	0.72 700	0.32 294	0.35 422	0.37 534	0.65 641	0.34 476	0.50 646	0.57 542	0.45 610	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.09 435	0.07 191	0.07 247

psm_up	0.29 537	0.16 484	0.41 415	0.26 566	0.17 523	0.32 509	0.26 562	0.55 589	0.43 517	0.36 526	0.40 486	0.45 572	0.37 591	0.58 549	0.30 535	0.11 502	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.10 439	0.10 467

hitnet-ft	0.29 537	0.17 504	0.40 392	0.19 169	0.14 405	0.39 578	0.23 509	0.44 458	0.41 501	0.36 526	0.46 557	0.53 618	0.34 573	0.76 629	0.32 548	0.14 588	0.10 553	0.13 566	0.10 483	0.15 580	0.13 549

FADNet-RVC-Resample	0.29 537	0.25 595	0.93 653	0.26 566	0.16 499	0.32 509	0.21 454	0.47 488	0.39 471	0.35 510	0.38 461	0.33 467	0.27 491	0.53 518	0.24 480	0.10 459	0.10 553	0.14 593	0.13 591	0.13 548	0.16 594

iinet-f	0.30 544	0.18 519	1.03 667	0.20 246	0.15 466	0.44 606	0.22 482	0.45 468	0.37 446	0.35 510	0.44 535	0.41 543	0.34 573	0.34 426	0.40 590	0.10 459	0.09 520	0.08 266	0.08 327	0.13 548	0.11 505

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 544	0.20 548	0.70 599	0.21 304	0.17 523	0.46 614	0.27 569	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.55 604	0.43 556	0.30 537	0.46 484	0.38 574	0.09 405	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.11 489	0.10 467

SACVNet	0.30 544	0.20 548	0.41 415	0.25 532	0.18 545	0.34 534	0.25 548	0.52 558	0.40 489	0.41 583	0.44 535	0.46 580	0.32 561	0.71 607	0.25 490	0.13 563	0.10 553	0.12 544	0.12 563	0.16 588	0.17 607

ADLNet2	0.30 544	0.17 504	0.72 604	0.23 436	0.17 523	0.36 554	0.24 531	0.52 558	0.51 598	0.32 460	0.38 461	0.45 572	0.30 537	0.69 601	0.35 564	0.10 459	0.08 483	0.09 364	0.09 435	0.12 530	0.10 467

FADNet_RVC	0.30 544	0.28 616	0.83 632	0.23 436	0.15 466	0.30 480	0.17 271	0.49 511	0.37 446	0.30 420	0.38 461	0.30 440	0.27 491	0.52 511	0.31 543	0.14 588	0.14 620	0.14 593	0.16 628	0.21 639	0.23 662

TDLM	0.30 544	0.21 563	0.38 368	0.28 616	0.15 466	0.33 520	0.32 617	0.52 558	0.47 567	0.38 549	0.43 524	0.39 521	0.29 523	0.91 665	0.28 515	0.14 588	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.12 530	0.10 467

CVANet_RVC	0.30 544	0.19 535	0.41 415	0.26 566	0.16 499	0.33 520	0.26 562	0.52 558	0.47 567	0.40 574	0.46 557	0.43 556	0.31 554	0.89 661	0.26 504	0.14 588	0.09 520	0.14 593	0.13 591	0.14 566	0.10 467

mmx	0.31 551	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

xxx	0.31 551	0.12 292	0.42 425	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 686	0.10 459	0.07 391	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

fast-acv-ft	0.31 551	0.20 548	0.81 625	0.24 492	0.18 545	0.46 614	0.27 569	0.41 422	0.49 586	0.39 564	0.55 604	0.49 595	0.35 578	0.37 447	0.38 574	0.11 502	0.11 578	0.11 505	0.12 563	0.12 530	0.09 407

CrosDoStereo	0.31 551	0.10 148	0.49 492	0.18 111	0.12 271	0.22 317	1.11 723	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 632	0.28 412	0.46 634	0.61 566	0.57 634	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

DeepStereo_LL	0.31 551	0.10 148	0.49 492	0.18 111	0.12 271	0.22 317	1.11 723	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 632	0.28 412	0.46 634	0.61 566	0.57 634	0.07 131	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

FADNet-RVC	0.31 551	0.35 649	0.78 612	0.25 532	0.20 591	0.33 520	0.20 423	0.49 511	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.41 543	0.29 523	0.63 581	0.31 543	0.13 563	0.14 620	0.14 593	0.15 616	0.19 627	0.19 628

AANet_RVC	0.31 551	0.22 577	0.50 503	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.24 531	0.47 488	0.54 617	0.38 549	0.60 625	0.43 556	0.29 523	0.87 656	0.40 590	0.11 502	0.07 391	0.07 165	0.07 242	0.09 367	0.09 407

NVstereo2D	0.31 551	0.16 484	0.54 527	0.24 492	0.22 615	0.42 595	0.28 585	0.58 624	0.56 626	0.28 359	0.38 461	0.40 536	0.30 537	0.71 607	0.28 515	0.13 563	0.08 483	0.13 566	0.10 483	0.19 627	0.16 594

NOSS_ROB	0.31 551	0.20 548	0.35 320	0.24 492	0.16 499	0.32 509	0.19 371	0.52 558	0.48 577	0.33 473	0.36 437	0.42 552	0.28 508	0.93 668	0.24 480	0.19 649	0.20 666	0.24 660	0.22 662	0.17 605	0.17 607

z-ln-s-r	0.32 560	0.21 563	0.82 629	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.26 562	0.43 450	0.50 594	0.32 460	0.60 625	0.39 521	0.29 523	0.73 615	0.66 655	0.08 300	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.10 439	0.08 333

YMNet	0.32 560	0.22 577	0.58 549	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 626	0.56 611	0.51 607	0.30 537	0.39 458	0.40 590	0.13 563	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

YMNet_1	0.32 560	0.22 577	0.58 549	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 626	0.56 611	0.51 607	0.30 537	0.39 458	0.40 590	0.13 563	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

1111x	0.32 560	0.11 229	0.40 392	0.22 376	0.11 193	0.32 509	0.26 562	0.59 630	0.43 517	0.31 438	0.41 494	0.39 521	0.28 508	0.76 629	1.37 704	0.09 405	0.08 483	0.09 364	0.10 483	0.09 367	0.08 333

pcwnet_v2	0.32 560	0.15 455	1.26 687	0.23 436	0.18 545	0.32 509	0.18 322	0.59 630	0.60 637	0.36 526	0.45 547	0.35 490	0.29 523	0.36 444	0.25 490	0.14 588	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.15 585

FADNet	0.32 560	0.36 652	0.74 609	0.23 436	0.22 615	0.37 561	0.19 371	0.53 570	0.48 577	0.32 460	0.36 437	0.43 556	0.32 561	0.64 583	0.25 490	0.16 619	0.16 643	0.14 593	0.16 628	0.24 653	0.19 628

PS-NSSS	0.32 560	0.30 631	0.46 468	0.23 436	0.17 523	0.33 520	0.24 531	0.57 615	0.41 501	0.37 534	0.52 590	0.35 490	0.30 537	0.80 643	0.30 535	0.17 632	0.14 620	0.21 651	0.15 616	0.15 580	0.13 549

StereoDRNet	0.32 560	0.22 577	0.61 560	0.27 594	0.21 599	0.42 595	0.30 603	0.61 643	0.48 577	0.46 614	0.39 475	0.48 589	0.30 537	0.57 542	0.40 590	0.11 502	0.09 520	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.10 467

DISCO	0.32 560	0.13 362	0.51 513	0.25 532	0.16 499	0.48 626	0.25 548	0.50 522	0.57 629	0.37 534	0.45 547	0.62 647	0.36 582	0.64 583	0.49 621	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.12 530	0.11 505

Selective-IGEV-i16pc	0.33 569	0.10 148	1.71 705	0.21 304	0.14 405	0.74 674	0.31 608	0.42 436	0.41 501	0.21 281	0.32 383	0.26 386	0.14 248	0.71 607	0.19 376	0.14 588	0.10 553	0.08 266	0.09 435	0.11 489	0.11 505

TCMNet	0.33 569	0.23 586	0.72 604	0.29 619	0.30 664	0.40 584	0.28 585	0.50 522	0.47 567	0.37 534	0.45 547	0.40 536	0.29 523	0.60 559	0.39 582	0.14 588	0.13 610	0.15 609	0.14 606	0.17 605	0.15 585

HBP-ISP	0.33 569	0.30 631	0.72 604	0.22 376	0.16 499	0.32 509	0.22 482	0.54 579	0.44 532	0.41 583	0.49 572	0.33 467	0.38 595	0.73 615	0.25 490	0.18 643	0.19 661	0.24 660	0.20 651	0.16 588	0.13 549

AAGNet	0.33 569	0.11 229	0.37 349	0.25 532	0.16 499	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.35 510	0.35 427	0.27 396	0.30 537	0.44 478	2.66 725	0.08 300	0.05 39	0.10 446	0.07 242	0.08 277	0.06 147

DRN-Test	0.33 569	0.17 504	0.61 560	0.27 594	0.19 572	0.46 614	0.29 592	0.65 661	0.51 598	0.47 622	0.46 557	0.44 567	0.34 573	0.62 574	0.41 598	0.12 542	0.08 483	0.13 566	0.12 563	0.12 530	0.10 467

CBMV_ROB	0.33 569	0.18 519	0.53 524	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.20 423	0.51 539	0.45 544	0.51 634	0.55 604	0.45 572	0.42 619	0.71 607	0.32 548	0.18 643	0.19 661	0.23 658	0.21 654	0.14 566	0.15 585

XPNet_ROB	0.33 569	0.20 548	0.43 438	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.31 608	0.55 589	0.50 594	0.51 634	0.53 597	0.58 636	0.37 591	0.63 581	0.45 610	0.17 632	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.14 573

PSMNet_ROB	0.33 569	0.24 590	0.54 527	0.31 637	0.21 599	0.42 595	0.43 665	0.59 630	0.47 567	0.37 534	0.44 535	0.49 595	0.31 554	0.64 583	0.43 602	0.14 588	0.10 553	0.15 609	0.14 606	0.13 548	0.11 505

CBMV	0.33 569	0.21 563	0.54 527	0.23 436	0.13 354	0.42 595	0.33 628	0.53 570	0.48 577	0.52 640	0.49 572	0.50 603	0.41 610	0.56 538	0.31 543	0.15 603	0.16 643	0.18 636	0.16 628	0.13 548	0.13 549
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	0.34 578	0.29 624	0.91 649	0.26 566	0.21 599	0.47 620	0.31 608	0.54 579	0.54 617	0.44 606	0.52 590	0.50 603	0.35 578	0.39 458	0.39 582	0.11 502	0.11 578	0.10 446	0.09 435	0.14 566	0.13 549

xxxx	0.34 578	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.37 561	0.20 423	0.58 624	0.38 461	0.29 388	0.42 511	0.38 509	0.24 440	0.46 484	2.20 721	0.11 502	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.09 407

test_xeample	0.34 578	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.33 520	0.23 509	0.55 589	0.38 461	0.32 460	0.45 547	0.29 423	0.26 472	0.57 542	2.24 723	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.09 367	0.09 407

FINET	0.34 578	0.27 613	0.80 622	0.24 492	0.24 636	0.36 554	0.34 630	0.54 579	0.72 664	0.39 564	0.47 564	0.32 459	0.30 537	0.51 505	0.32 548	0.19 649	0.17 650	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

ETE_ROB	0.34 578	0.26 606	0.45 460	0.29 619	0.18 545	0.40 584	0.37 643	0.57 615	0.47 567	0.50 629	0.50 576	0.62 647	0.36 582	0.55 527	0.38 574	0.13 563	0.10 553	0.14 593	0.12 563	0.16 588	0.16 594

DStereoRT	0.35 583	0.13 362	0.51 513	0.25 532	0.16 499	0.42 595	0.19 371	0.48 501	0.39 471	0.30 420	0.39 475	0.24 354	0.39 601	0.64 583	0.30 535	0.08 300	0.07 391	1.54 728	0.41 695	0.08 277	0.11 505

GwcNet	0.35 583	0.23 586	0.88 644	0.25 532	0.24 636	0.48 626	0.27 569	0.55 589	0.57 629	0.38 549	0.52 590	0.51 607	0.32 561	0.60 559	0.41 598	0.13 563	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.13 548	0.14 573

RP	0.35 583	0.22 577	0.51 513	0.31 637	0.24 636	0.37 561	0.28 585	0.50 522	0.58 632	0.40 574	0.63 638	0.61 645	0.47 637	0.61 566	0.39 582	0.16 619	0.15 635	0.17 627	0.15 616	0.17 605	0.17 607

DANet	0.35 583	0.23 586	0.60 557	0.36 662	0.22 615	0.39 578	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.52 640	0.50 576	0.59 638	0.41 610	0.76 629	0.49 621	0.13 563	0.11 578	0.14 593	0.12 563	0.17 605	0.15 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 583	0.26 606	0.49 492	0.36 662	0.22 615	0.41 588	0.41 660	0.53 570	0.42 509	0.47 622	0.46 557	0.61 645	0.39 601	0.55 527	0.37 571	0.16 619	0.13 610	0.21 651	0.21 654	0.16 588	0.16 594

w-ln-seven-2	0.36 588	0.29 624	1.06 669	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.30 603	0.50 522	0.54 617	0.45 610	0.55 604	0.45 572	0.41 610	0.62 574	0.49 621	0.10 459	0.10 553	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.11 505

GASNet	0.36 588	0.46 673	0.88 644	0.34 651	0.23 628	0.35 549	0.22 482	0.60 639	0.53 612	0.40 574	0.37 446	0.45 572	0.30 537	0.79 639	0.35 564	0.15 603	0.10 553	0.14 593	0.14 606	0.22 646	0.12 529

Wz-Net-MNSev	0.36 588	0.26 606	0.79 619	0.26 566	0.21 599	0.59 655	0.38 649	0.55 589	0.56 626	0.48 626	0.54 600	0.53 618	0.36 582	0.60 559	0.44 607	0.11 502	0.09 520	0.11 505	0.11 524	0.15 580	0.13 549

APVNet	0.36 588	0.20 548	0.70 599	0.26 566	0.22 615	0.52 645	0.35 634	0.61 643	0.44 532	0.38 549	0.52 590	0.48 589	0.38 595	0.84 652	0.46 616	0.13 563	0.14 620	0.15 609	0.16 628	0.16 588	0.15 585

Syn2CoEx	0.36 588	0.31 638	0.78 612	0.34 651	0.21 599	0.41 588	0.28 585	0.61 643	0.49 586	0.42 593	0.56 611	0.45 572	0.44 625	0.69 601	0.38 574	0.17 632	0.14 620	0.15 609	0.12 563	0.13 548	0.12 529

FAT-Stereo	0.36 588	0.18 519	0.73 608	0.26 566	0.18 545	0.33 520	0.29 592	0.60 639	0.59 633	0.46 614	0.60 625	0.60 641	0.50 646	0.61 566	0.34 560	0.13 563	0.14 620	0.13 566	0.12 563	0.14 566	0.18 621

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 588	0.36 652	0.53 524	0.34 651	0.19 572	0.51 636	0.24 531	0.55 589	0.38 461	0.41 583	0.47 564	0.47 582	0.27 491	0.73 615	0.30 535	0.36 689	0.19 661	0.27 663	0.17 638	0.26 663	0.23 662

GANet	0.36 588	0.22 577	0.49 492	0.29 619	0.17 523	0.41 588	0.38 649	0.57 615	0.45 544	0.46 614	0.75 658	0.55 624	0.40 606	0.94 670	0.41 598	0.13 563	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.14 566	0.11 505

LALA_ROB	0.36 588	0.25 595	0.46 468	0.30 631	0.21 599	0.47 620	0.39 654	0.61 643	0.51 598	0.52 640	0.51 582	0.69 669	0.36 582	0.50 500	0.43 602	0.17 632	0.11 578	0.16 621	0.14 606	0.17 605	0.15 585

SGM-Forest	0.36 588	0.17 504	0.47 476	0.23 436	0.16 499	0.45 612	0.41 660	0.55 589	0.48 577	0.52 640	0.60 625	0.52 613	0.41 610	0.85 653	0.50 627	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.15 616	0.15 580	0.15 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 598	0.41 668	0.66 586	0.46 682	0.41 679	0.34 534	0.25 548	0.57 615	0.45 544	0.39 564	0.52 590	0.43 556	0.33 564	0.41 468	0.29 527	0.25 668	0.14 620	0.33 683	0.21 654	0.31 676	0.22 655

Anonymous_2	0.37 598	0.21 563	0.47 476	0.20 246	0.21 599	0.42 595	0.26 562	0.38 383	0.29 341	0.33 473	0.30 358	0.44 567	0.38 595	0.36 444	0.29 527	0.26 669	0.29 688	0.44 691	1.41 729	0.34 680	0.21 649

AF-Net	0.37 598	0.26 606	0.56 541	0.32 643	0.23 628	0.41 588	0.29 592	0.61 643	0.64 648	0.42 593	0.68 647	0.65 658	0.49 644	0.57 542	0.44 607	0.15 603	0.11 578	0.19 644	0.14 606	0.15 580	0.13 549

stereogan	0.37 598	0.17 504	0.65 581	0.27 594	0.22 615	0.62 661	0.26 562	0.59 630	0.63 647	0.43 599	0.60 625	0.67 663	0.42 619	0.68 599	0.35 564	0.13 563	0.14 620	0.14 593	0.12 563	0.19 627	0.17 607

Nwc_Net	0.37 598	0.25 595	0.68 592	0.31 637	0.24 636	0.44 606	0.30 603	0.65 661	0.50 594	0.37 534	0.69 651	0.58 636	0.45 628	0.60 559	0.40 590	0.15 603	0.12 598	0.19 644	0.21 654	0.14 566	0.13 549

RYNet	0.37 598	0.18 519	0.59 555	0.25 532	0.28 655	0.61 659	0.32 617	0.59 630	0.59 633	0.41 583	0.38 461	0.57 633	0.39 601	0.87 656	0.53 632	0.11 502	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.18 619	0.18 621

PA-Net	0.37 598	0.28 616	0.83 632	0.31 637	0.28 655	0.39 578	0.42 663	0.51 539	0.55 623	0.34 493	0.42 511	0.41 543	0.36 582	0.79 639	0.49 621	0.12 542	0.23 678	0.16 621	0.23 664	0.12 530	0.18 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 605	0.12 292	0.38 368	0.42 676	3.88 732	0.21 285	0.17 271	0.35 345	0.28 322	0.20 267	0.20 236	0.23 339	0.15 268	0.28 363	0.16 281	0.09 405	0.07 391	0.09 364	0.07 242	0.09 367	0.09 407

S-Stereo	0.38 605	0.20 548	1.05 668	0.27 594	0.22 615	0.38 569	0.32 617	0.55 589	0.66 651	0.39 564	0.59 620	0.49 595	0.41 610	0.75 624	0.40 590	0.12 542	0.15 635	0.13 566	0.13 591	0.16 588	0.21 649

ADCRef	0.38 605	0.24 590	0.88 644	0.26 566	0.21 599	0.49 631	0.27 569	0.52 558	0.48 577	0.50 629	0.58 617	0.35 490	0.47 637	0.48 491	1.29 703	0.09 405	0.08 483	0.12 544	0.12 563	0.11 489	0.11 505

PWC_ROB	0.38 605	0.29 624	0.69 593	0.25 532	0.20 591	0.38 569	0.19 371	0.58 624	0.67 654	0.57 653	0.85 670	0.51 607	0.40 606	0.71 607	0.52 630	0.13 563	0.09 520	0.14 593	0.10 483	0.17 605	0.14 573

PWCDC_ROB	0.38 605	0.30 631	0.60 557	0.33 649	0.20 591	0.42 595	0.19 371	0.58 624	0.89 685	0.42 593	1.26 693	0.36 495	0.34 573	0.50 500	0.38 574	0.18 643	0.11 578	0.11 505	0.09 435	0.19 627	0.13 549

Selective-IGEV-i16pb	0.39 610	0.12 292	2.18 709	0.21 304	0.15 466	0.68 668	0.32 617	0.56 605	0.57 629	0.25 323	0.44 535	0.33 467	0.21 391	0.80 643	0.25 490	0.14 588	0.10 553	0.09 364	0.10 483	0.12 530	0.13 549

aanetorigin	0.39 610	0.29 624	1.09 672	0.24 492	0.19 572	0.28 438	0.37 643	0.33 309	0.47 567	0.94 689	0.82 667	0.52 613	0.54 652	0.49 496	0.50 627	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.16 588	0.15 585

RGC	0.39 610	0.32 643	0.64 579	0.34 651	0.27 650	0.40 584	0.29 592	0.57 615	0.53 612	0.45 610	0.64 640	0.62 647	0.45 628	0.72 613	0.39 582	0.15 603	0.15 635	0.21 651	0.20 651	0.18 619	0.19 628

NCC-stereo	0.39 610	0.25 595	0.69 593	0.32 643	0.28 655	0.46 614	0.36 639	0.65 661	0.52 607	0.40 574	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 615	0.45 610	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 671	0.16 588	0.16 594

edge stereo	0.39 610	0.22 577	0.81 625	0.27 594	0.22 615	0.37 561	0.24 531	0.56 605	0.54 617	0.53 646	0.60 625	0.71 672	0.50 646	0.78 637	0.40 590	0.16 619	0.14 620	0.19 644	0.14 606	0.16 588	0.17 607

Abc-Net	0.39 610	0.25 595	0.69 593	0.32 643	0.28 655	0.46 614	0.36 639	0.65 661	0.52 607	0.40 574	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 615	0.45 610	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 671	0.16 588	0.16 594
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 610	0.28 616	0.78 612	0.27 594	0.18 545	0.49 631	0.22 482	0.59 630	0.84 683	0.55 650	0.53 597	0.49 595	0.36 582	0.67 598	0.82 669	0.13 563	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.17 605	0.17 607

SQANet	0.40 617	0.48 677	0.67 587	0.48 684	0.39 676	0.48 626	0.22 482	0.51 539	0.43 517	0.40 574	0.47 564	0.47 582	0.33 564	0.54 525	0.32 548	0.36 689	0.15 635	0.40 689	0.21 654	0.45 689	0.31 681

UDG	0.40 617	0.46 673	0.49 492	0.40 674	0.35 672	0.47 620	0.27 569	0.54 579	0.47 567	0.39 564	0.45 547	0.59 638	0.44 625	0.46 484	0.39 582	0.26 669	0.19 661	0.48 693	0.22 662	0.34 680	0.26 672

DDUNet	0.41 619	0.50 682	0.48 486	0.44 679	0.39 676	0.46 614	0.32 617	0.50 522	0.43 517	0.45 610	0.52 590	0.57 633	0.36 582	0.48 491	0.33 555	0.33 686	0.21 668	0.55 697	0.25 671	0.37 684	0.32 684

222	0.41 619	0.10 148	0.29 244	0.19 169	0.11 193	0.36 554	0.20 423	0.57 615	0.39 471	0.35 510	0.44 535	0.30 440	0.27 491	0.55 527	3.56 728	0.11 502	0.07 391	0.08 266	0.08 327	0.09 367	0.09 407

NaN_ROB	0.41 619	0.28 616	0.62 568	0.30 631	0.19 572	0.51 636	0.47 676	0.58 624	0.59 633	0.56 651	0.47 564	0.49 595	0.41 610	1.21 695	0.64 652	0.12 542	0.18 656	0.12 544	0.13 591	0.11 489	0.14 573

w-ln-seven	0.42 622	0.30 631	1.18 680	0.26 566	0.22 615	0.58 652	0.31 608	0.62 652	0.81 675	0.58 654	0.61 632	0.53 618	0.36 582	0.57 542	0.65 654	0.11 502	0.10 553	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.13 549

test_sample9	0.42 622	0.19 535	0.50 503	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.66 594	0.91 676	0.23 657	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

SDNR	0.42 622	0.21 563	0.82 629	0.21 304	0.18 545	1.27 706	0.17 271	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.81 665	0.38 509	0.27 491	1.19 692	0.38 574	0.23 657	0.24 680	0.17 627	0.13 591	0.17 605	0.20 640

ccnet	0.42 622	0.31 638	0.48 486	0.27 594	0.32 668	0.60 658	0.32 617	0.65 661	0.46 562	0.53 646	0.66 643	0.56 628	0.45 628	0.72 613	0.61 645	0.26 669	0.19 661	0.24 660	0.21 654	0.26 663	0.22 655

SHD	0.42 622	0.27 613	0.81 625	0.31 637	0.25 644	0.42 595	0.22 482	0.66 667	0.94 694	0.63 661	0.60 625	0.59 638	0.47 637	0.59 555	0.58 639	0.15 603	0.13 610	0.16 621	0.16 628	0.20 636	0.22 655

STTRV1_RVC	0.42 622	0.32 643	0.89 647	0.29 619	0.36 673	0.49 631	0.31 608	0.61 643	0.53 612	0.46 614	0.56 611	0.47 582	0.43 623	1.00 679	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.20 648	0.18 644	0.25 655	0.17 607

Wz-Net-SNSev	0.43 628	0.41 668	1.27 688	0.30 631	0.21 599	0.44 606	0.41 660	0.61 643	0.65 649	0.46 614	0.65 641	0.62 647	0.39 601	0.74 623	0.59 640	0.12 542	0.11 578	0.12 544	0.13 591	0.16 588	0.14 573

XQC	0.43 628	0.37 657	0.96 658	0.34 651	0.25 644	0.53 646	0.34 630	0.60 639	0.73 667	0.51 634	0.46 557	0.57 633	0.47 637	0.70 604	0.72 660	0.17 632	0.12 598	0.18 636	0.15 616	0.25 655	0.23 662

CC-Net-ROB	0.43 628	0.47 675	0.65 581	0.37 668	0.23 628	0.51 636	0.29 592	0.66 667	0.49 586	0.46 614	0.51 582	0.48 589	0.38 595	0.96 674	0.35 564	0.34 687	0.23 678	0.55 697	0.25 671	0.31 676	0.20 640

GANetREF_RVC	0.43 628	0.47 675	0.69 593	0.38 670	0.20 591	0.51 636	0.48 680	0.66 667	0.66 651	0.46 614	0.46 557	0.50 603	0.44 625	0.90 664	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.32 680	0.18 644	0.27 668	0.22 655
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	0.43 628	0.26 606	0.54 527	0.31 637	0.20 591	0.51 636	0.32 617	0.70 678	0.60 637	0.59 655	0.55 604	0.65 658	0.41 610	1.40 705	0.51 629	0.13 563	0.17 650	0.21 651	0.16 628	0.17 605	0.18 621

PDISCO_ROB	0.43 628	0.30 631	0.67 587	0.43 677	0.36 673	0.67 666	0.32 617	0.72 681	0.76 669	0.43 599	0.53 597	0.63 655	0.40 606	0.66 594	0.47 618	0.21 654	0.12 598	0.21 651	0.19 649	0.25 655	0.20 640

WQFJA1++	0.44 634	0.07 4	0.63 571	0.18 111	0.13 354	0.15 62	0.11 26	0.20 76	0.11 13	2.05 723	0.12 75	0.23 339	0.11 125	0.17 124	0.12 120	0.08 300	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 736	0.07 247

z-mn7	0.44 634	0.40 664	1.09 672	0.25 532	0.18 545	0.61 659	0.34 630	0.56 605	0.93 692	0.43 599	0.96 679	0.53 618	0.39 601	0.94 670	0.59 640	0.10 459	0.09 520	0.10 446	0.10 483	0.14 566	0.13 549

DeepPrunerF	0.44 634	0.29 624	1.29 690	0.33 649	0.30 664	0.35 549	0.36 639	0.62 652	1.15 705	0.40 574	0.44 535	0.39 521	0.41 610	0.80 643	0.52 630	0.18 643	0.14 620	0.23 658	0.21 654	0.17 605	0.17 607

ADCP+	0.45 637	0.24 590	1.15 679	0.25 532	0.22 615	0.56 648	0.39 654	0.54 579	0.51 598	0.44 606	0.51 582	0.46 580	0.52 651	0.56 538	1.89 717	0.10 459	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.14 566	0.13 549

PASM	0.45 637	0.35 649	0.90 648	0.35 660	0.33 669	0.39 578	0.38 649	0.50 522	0.61 641	0.52 640	0.51 582	0.62 647	0.45 628	0.93 668	0.48 619	0.26 669	0.29 688	0.29 675	0.33 684	0.29 674	0.26 672

DStereoO	0.46 639	0.32 643	0.51 513	0.36 662	0.29 663	0.38 569	0.45 669	0.55 589	0.60 637	0.47 622	0.49 572	0.48 589	0.73 682	0.59 555	0.69 658	0.81 713	0.18 656	0.38 686	0.19 649	0.46 690	0.20 640

zh-mn7	0.46 639	0.45 672	1.48 696	0.25 532	0.19 572	0.44 606	0.29 592	0.56 605	0.82 676	0.65 665	0.96 679	0.49 595	0.38 595	0.88 659	0.63 650	0.12 542	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.13 548	0.14 573

G-Net	0.46 639	0.25 595	0.86 641	0.34 651	0.28 655	0.90 690	0.35 634	0.47 488	0.45 544	0.68 668	1.22 691	0.64 657	0.60 663	0.61 566	0.57 634	0.16 619	0.14 620	0.17 627	0.13 591	0.22 646	0.19 628

GCST	0.47 642	0.60 691	0.57 544	1.04 717	0.48 689	0.38 569	0.11 26	0.40 408	0.32 382	0.41 583	0.34 416	0.29 423	0.17 325	0.46 484	0.19 376	0.69 705	0.42 700	0.79 710	0.62 713	0.62 699	0.46 696

ADCL	0.47 642	0.22 577	1.00 662	0.27 594	0.19 572	0.74 674	0.64 695	0.54 579	0.69 659	0.56 651	0.71 652	0.55 624	0.60 663	0.60 559	1.43 705	0.11 502	0.09 520	0.13 566	0.13 591	0.14 566	0.14 573

DPSNet	0.47 642	0.24 590	0.93 653	0.27 594	0.20 591	0.75 677	0.57 689	0.84 696	0.79 673	0.47 622	0.51 582	0.60 641	0.69 678	0.87 656	0.71 659	0.16 619	0.13 610	0.12 544	0.10 483	0.25 655	0.21 649

zh-sn7	0.48 645	0.51 684	1.43 695	0.29 619	0.20 591	0.47 620	0.39 654	0.57 615	0.62 643	0.52 640	0.81 665	0.52 613	0.56 656	1.05 684	0.87 673	0.12 542	0.13 610	0.13 566	0.13 591	0.17 605	0.16 594

ADCPNet	0.48 645	0.29 624	1.60 701	0.27 594	0.23 628	0.70 672	0.38 649	0.53 570	0.51 598	0.51 634	0.59 620	0.67 663	0.56 656	0.60 559	1.14 691	0.15 603	0.18 656	0.14 593	0.23 664	0.19 627	0.19 628

MDST_ROB	0.48 645	0.14 416	0.95 656	0.30 631	0.21 599	1.33 709	0.32 617	0.77 686	0.56 626	1.06 697	0.71 652	0.49 595	0.35 578	1.26 698	0.38 574	0.13 563	0.11 578	0.16 621	0.13 591	0.12 530	0.12 529

AANet	0.49 648	0.42 670	1.56 699	0.22 376	0.19 572	0.39 578	0.25 548	0.52 558	0.92 689	0.92 686	0.93 677	0.84 679	0.67 675	0.59 555	0.59 640	0.15 603	0.11 578	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

test_sample8	0.49 648	0.19 535	0.50 503	0.18 111	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.55 589	0.34 406	0.62 659	0.38 461	1.15 694	0.67 675	0.66 594	0.91 676	0.23 657	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 619	0.16 594

SuperB	0.49 648	0.28 616	2.23 710	0.23 436	0.15 466	0.41 588	0.32 617	0.47 488	0.82 676	0.43 599	0.50 576	0.33 467	0.45 628	0.68 599	1.08 686	0.10 459	0.07 391	0.09 364	0.08 327	0.98 720	0.14 573

ADCMid	0.49 648	0.34 647	1.13 677	0.26 566	0.21 599	0.51 636	0.37 643	0.57 615	0.54 617	0.75 676	0.66 643	0.62 647	0.64 674	0.64 583	1.68 710	0.13 563	0.12 598	0.17 627	0.17 638	0.20 636	0.17 607

psmorigin	0.50 652	0.25 595	3.03 719	0.24 492	0.19 572	0.38 569	0.22 482	0.50 522	0.44 532	0.64 663	0.68 647	0.71 672	0.51 649	0.85 653	0.45 610	0.14 588	0.17 650	0.13 566	0.14 606	0.16 588	0.21 649

CSAN	0.50 652	0.35 649	0.78 612	0.36 662	0.23 628	0.56 648	0.59 692	0.61 643	0.70 661	0.64 663	0.78 662	0.65 658	0.60 663	1.38 704	0.62 647	0.21 654	0.17 650	0.20 648	0.20 651	0.18 619	0.18 621

SGM_RVC	0.50 652	0.19 535	0.50 503	0.25 532	0.15 466	0.69 669	0.39 654	0.68 675	0.82 676	0.95 691	0.84 669	1.13 691	0.76 683	1.16 691	0.60 644	0.16 619	0.16 643	0.16 621	0.16 628	0.16 588	0.17 607
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 652	0.20 548	0.78 612	0.24 492	0.26 648	0.39 578	0.30 603	0.51 539	0.50 594	0.54 648	1.23 692	2.52 721	0.37 591	0.77 635	0.95 679	0.08 300	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.10 439	0.08 333

Wz-Net-TNSev	0.51 656	0.58 689	1.61 703	0.25 532	0.21 599	0.65 663	0.45 669	0.63 659	0.69 659	0.51 634	0.54 600	0.71 672	0.60 663	1.00 679	0.77 664	0.15 603	0.15 635	0.13 566	0.15 616	0.21 639	0.20 640

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 656	0.50 682	0.86 641	0.39 672	0.24 636	0.84 685	0.55 687	0.56 605	0.62 643	0.60 656	0.68 647	0.62 647	0.42 619	1.13 690	0.43 602	0.23 657	0.27 684	0.27 663	0.35 686	0.25 655	0.29 677

AnyNet_C32	0.51 656	0.40 664	1.10 676	0.29 619	0.28 655	0.59 655	0.58 690	0.54 579	0.60 637	0.62 659	0.66 643	0.54 622	0.54 652	0.78 637	1.74 714	0.15 603	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.20 636	0.20 640

WCMA_ROB	0.51 656	0.21 563	0.65 581	0.25 532	0.21 599	0.58 652	0.32 617	0.54 579	0.55 623	0.95 691	1.40 698	1.28 699	0.81 688	0.73 615	0.62 647	0.18 643	0.15 635	0.15 609	0.15 616	0.19 627	0.19 628

WZ-Net	0.52 660	0.38 662	1.90 706	0.30 631	0.24 636	0.57 651	0.48 680	0.62 652	0.78 672	0.50 629	0.71 652	0.68 667	0.54 652	0.98 678	0.84 670	0.13 563	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.19 627	0.20 640

SANet	0.53 661	0.28 616	0.96 658	0.26 566	0.15 466	0.69 669	0.44 668	0.67 672	1.34 709	0.67 667	0.98 682	0.94 684	0.71 680	0.89 661	0.76 661	0.14 588	0.12 598	0.12 544	0.11 524	0.17 605	0.16 594

Consistency-Raft	0.55 662	0.48 677	1.02 665	0.45 680	0.49 690	0.49 631	0.47 676	0.72 681	0.72 664	0.45 610	0.82 667	0.47 582	0.60 663	0.50 500	0.63 650	0.39 693	0.39 698	0.44 691	0.51 703	0.52 693	0.37 687

anonymity	0.56 663	0.54 687	0.70 599	0.47 683	0.61 700	0.56 648	0.43 665	0.69 676	0.49 586	0.63 661	0.55 604	0.54 622	0.60 663	0.61 566	0.57 634	0.55 698	0.53 709	0.50 694	0.54 707	0.51 692	0.56 701

MFN_U_SF_RVC	0.56 663	0.51 684	1.19 681	0.38 670	0.22 615	0.69 669	0.27 569	0.80 691	0.67 654	0.73 672	0.74 657	0.87 680	0.61 672	0.81 647	0.76 661	0.29 681	0.27 684	0.32 680	0.37 690	0.32 679	0.31 681

SAMSARA	0.56 663	0.39 663	0.80 622	0.60 696	0.46 687	1.00 694	1.23 726	0.67 672	0.68 657	0.71 671	0.54 600	0.89 683	0.57 659	0.81 647	0.62 647	0.19 649	0.22 673	0.18 636	0.18 644	0.27 668	0.25 670

otaku	0.57 666	0.62 693	0.87 643	0.63 698	0.44 685	0.73 673	0.37 643	0.65 661	0.66 651	0.51 634	0.75 658	0.66 662	0.45 628	0.69 601	0.46 616	0.53 695	0.34 694	0.55 697	0.35 686	0.60 698	0.45 693

Ntro	0.58 667	0.64 694	0.92 651	0.66 699	0.50 691	0.77 678	0.36 639	0.66 667	0.70 661	0.50 629	0.59 620	0.65 658	0.51 649	0.75 624	0.45 610	0.56 699	0.32 692	0.56 700	0.34 685	0.63 700	0.46 696

PVD	0.58 667	0.34 647	0.84 637	0.39 672	0.31 667	0.59 655	0.47 676	0.80 691	1.25 706	0.92 686	1.09 685	0.79 676	0.82 689	0.85 653	0.76 661	0.21 654	0.18 656	0.22 657	0.18 644	0.27 668	0.35 686

ADCS	0.58 667	0.40 664	1.35 693	0.29 619	0.24 636	0.55 647	0.45 669	0.67 672	0.83 680	0.76 677	0.71 652	0.68 667	0.60 663	0.76 629	2.23 722	0.16 619	0.16 643	0.16 621	0.17 638	0.22 646	0.22 655

MeshStereo	0.58 667	0.27 613	0.67 587	0.22 376	0.17 523	0.66 665	0.37 643	0.78 687	0.61 641	1.47 719	1.30 694	1.65 707	0.79 685	1.12 689	0.59 640	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.14 606	0.17 605	0.14 573
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	0.60 671	0.33 646	0.61 560	0.30 631	0.25 644	0.86 687	0.35 634	0.55 589	0.67 654	1.10 699	1.49 703	1.76 710	0.97 699	0.88 659	0.49 621	0.23 657	0.21 668	0.27 663	0.27 679	0.25 655	0.24 667

DGSMNet	0.61 672	0.29 624	0.91 649	0.51 689	0.70 705	0.62 661	1.38 727	0.59 630	0.55 623	0.37 534	0.61 632	0.52 613	0.33 564	0.65 590	0.43 602	0.53 695	0.60 716	0.67 702	0.61 712	0.63 700	0.61 711

FCDSN-DC	0.63 673	0.31 638	0.61 560	0.36 662	0.30 664	0.65 663	0.37 643	0.66 667	0.68 657	1.14 701	1.54 706	1.71 709	1.26 708	0.92 666	0.64 652	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.27 668	0.27 676
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 673	0.37 657	2.40 714	0.26 566	0.25 644	0.38 569	0.49 682	0.41 422	1.06 699	1.38 708	0.87 674	0.62 647	0.95 696	0.65 590	1.65 709	0.11 502	0.09 520	0.10 446	0.11 524	0.19 627	0.17 607

AnyNet_C01	0.65 675	0.58 689	2.60 717	0.32 643	0.26 648	0.88 688	0.61 693	0.63 659	0.62 643	0.68 668	0.96 679	0.76 675	0.60 663	0.96 674	1.43 705	0.16 619	0.16 643	0.17 627	0.17 638	0.23 649	0.23 662

DispFullNet	0.66 676	0.89 708	1.59 700	0.77 705	1.21 723	0.51 636	0.23 509	0.59 630	0.72 664	0.69 670	0.61 632	0.69 669	0.91 695	0.79 639	0.48 619	0.27 674	0.12 598	0.73 705	0.30 683	0.65 703	0.40 690

NVStereoNet_ROB	0.67 677	0.49 681	0.83 632	0.48 684	0.40 678	0.51 636	0.46 672	0.70 678	0.77 671	0.84 681	1.72 711	1.02 689	0.83 690	1.23 696	0.79 667	0.32 685	0.38 697	0.40 689	0.46 697	0.36 683	0.41 691
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 678	0.64 694	1.06 669	0.45 680	0.27 650	1.40 713	0.58 690	0.78 687	0.92 689	0.84 681	0.86 671	0.88 682	0.68 677	1.33 703	0.68 657	0.37 691	0.29 688	0.34 684	0.36 689	0.43 687	0.37 687

SPS-STEREO	0.69 679	0.61 692	0.98 660	0.52 692	0.57 697	0.74 674	0.50 683	0.78 687	0.62 643	0.95 691	0.86 671	0.94 684	0.70 679	1.01 681	0.87 673	0.58 701	0.51 706	0.50 694	0.50 702	0.55 695	0.58 704
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 680	0.30 631	0.69 593	0.32 643	0.27 650	0.81 684	0.39 654	0.79 690	0.82 676	1.41 711	1.58 708	1.98 712	1.26 708	1.02 682	0.77 664	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.26 672

FC-DCNN v2	0.71 681	0.30 631	0.67 587	0.32 643	0.27 650	0.84 685	0.39 654	0.84 696	0.85 684	1.44 715	1.64 709	2.09 714	1.28 710	1.06 685	0.80 668	0.24 665	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.25 670

RainbowNet	0.72 682	0.89 708	1.02 665	0.82 707	0.63 702	0.78 681	0.52 684	0.81 693	0.93 692	0.60 656	0.79 663	0.80 677	0.60 663	0.80 643	0.57 634	0.78 711	0.55 712	0.78 708	0.49 700	0.76 710	0.58 704

ACVNet_1	0.72 682	0.81 703	1.37 694	0.72 703	0.53 695	0.77 678	0.42 663	0.85 699	0.90 687	0.74 675	0.75 658	1.32 701	0.72 681	1.02 682	0.55 633	0.54 697	0.31 691	0.71 704	0.35 686	0.64 702	0.45 693

ACVNet-4b	0.72 682	0.81 703	1.33 692	0.72 703	0.50 691	0.80 683	0.31 608	0.71 680	0.80 674	0.50 629	0.72 656	0.95 686	0.43 623	0.96 674	1.20 699	1.13 725	0.21 668	0.76 707	0.45 696	0.65 703	0.46 696

MFMNet_re	0.72 682	0.76 701	0.99 661	0.62 697	0.70 705	0.77 678	0.67 696	0.75 684	0.83 680	0.78 679	0.86 671	0.69 669	0.78 684	0.71 607	0.61 645	0.66 704	0.59 715	0.61 701	0.58 711	0.68 706	0.71 715

ELAS_RVC	0.74 686	0.36 652	1.00 662	0.37 668	0.33 669	0.88 688	0.93 715	0.83 695	1.08 701	1.35 706	1.33 697	1.24 697	1.33 712	1.06 685	0.95 679	0.27 674	0.25 682	0.29 675	0.27 679	0.30 675	0.30 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 686	0.36 652	0.85 640	0.36 662	0.33 669	1.36 710	0.77 706	0.93 700	0.92 689	1.41 711	1.53 705	1.16 695	1.17 704	0.95 673	1.03 683	0.26 669	0.25 682	0.28 671	0.28 682	0.31 676	0.30 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 688	0.44 671	1.98 707	0.49 687	0.16 499	0.58 652	0.31 608	0.81 693	0.83 680	0.41 583	0.52 590	0.98 688	0.58 660	4.97 732	1.03 683	0.11 502	0.07 391	0.10 446	0.24 666	0.27 668	0.26 672

RTS	0.78 689	0.48 677	4.68 724	0.34 651	0.28 655	1.12 698	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 675	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 588	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 628

RTSA	0.78 689	0.48 677	4.68 724	0.34 651	0.28 655	1.12 698	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 675	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 588	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 628

DStereoSA	0.81 691	0.37 657	1.08 671	0.51 689	0.65 703	0.67 666	1.44 728	0.74 683	1.06 699	0.54 648	1.67 710	0.49 595	1.78 718	0.96 674	1.69 712	0.28 678	0.43 701	0.27 663	0.51 703	0.40 686	0.58 704

DStereoFS	0.84 692	0.66 696	0.80 622	0.53 693	0.50 691	1.23 704	0.55 687	0.94 701	1.32 708	0.89 683	1.32 695	1.04 690	2.32 725	1.29 701	1.14 691	0.31 684	0.35 695	0.30 677	0.39 693	0.34 680	0.60 707

SGM+DAISY	0.87 693	0.66 696	1.30 691	0.51 689	0.60 699	1.03 695	0.84 712	0.76 685	0.73 667	1.39 709	1.51 704	1.31 700	1.22 706	1.11 687	1.08 686	0.57 700	0.53 709	0.51 696	0.51 703	0.54 694	0.61 711

ACVNet_2	0.89 694	0.87 707	1.25 686	0.82 707	0.62 701	0.97 693	0.62 694	1.14 706	1.42 711	1.00 694	1.40 698	1.47 704	0.84 691	1.11 687	0.66 655	0.61 702	0.43 701	0.78 708	0.49 700	0.75 709	0.52 699

IMH-64-1	0.91 695	0.86 705	0.84 637	0.97 712	0.75 707	0.92 691	0.71 698	1.27 707	1.10 702	0.89 683	1.45 700	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 712	0.60 707

IMH-64	0.91 695	0.86 705	0.84 637	0.97 712	0.75 707	0.92 691	0.71 698	1.27 707	1.10 702	0.89 683	1.45 700	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 712	0.60 707

MonStereo1	0.93 697	0.56 688	0.82 629	0.69 700	0.58 698	1.37 711	0.35 634	0.94 701	1.25 706	0.93 688	1.90 714	1.52 705	2.10 722	1.27 699	0.77 664	0.69 705	0.33 693	0.75 706	0.47 699	0.70 707	0.57 703

U	1.00 698	0.09 91	0.21 134	0.21 304	3.68 730	6.12 732	0.14 115	0.21 93	0.21 203	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.09 37	0.12 7	0.11 48	0.07 131	0.05 39	5.42 739	2.90 737	0.07 191	0.06 147

PWCK	1.00 698	1.17 721	1.70 704	0.91 710	0.41 679	1.19 702	0.92 714	1.10 704	1.14 704	1.16 702	1.14 688	1.25 698	0.88 694	1.75 714	1.04 685	0.87 716	0.50 704	0.87 711	0.53 706	0.96 719	0.52 699

WAO-7	1.01 700	0.89 708	0.93 653	0.83 709	0.66 704	1.18 700	0.81 710	1.40 711	1.57 715	1.11 700	1.76 713	1.45 703	1.19 705	1.50 707	1.14 691	0.61 702	0.62 719	0.70 703	0.68 715	0.66 705	0.60 707

MADNet+	1.01 700	1.16 720	4.72 726	0.70 701	0.47 688	1.24 705	0.96 716	0.97 703	0.89 685	0.65 665	0.77 661	0.87 680	0.85 693	2.09 718	1.68 710	0.38 692	0.39 698	0.31 679	0.27 679	0.43 687	0.39 689

MultiAttention	1.02 702	0.13 362	0.43 438	0.35 660	0.43 682	5.36 728	1.71 729	0.69 676	0.53 612	0.36 526	0.63 638	0.55 624	0.22 408	7.60 737	0.43 602	0.09 405	0.06 250	0.14 593	0.24 666	0.26 663	0.30 678

IMH	1.05 703	0.95 712	1.00 662	1.01 714	0.78 711	1.11 697	0.68 697	1.38 710	1.43 712	1.00 694	1.72 711	1.43 702	1.14 701	1.73 713	0.89 675	1.09 722	0.55 712	0.99 715	0.57 710	0.87 714	0.62 713

WAO-6	1.07 704	0.93 711	0.92 651	0.96 711	0.78 711	1.28 707	0.75 703	1.34 709	2.00 719	1.02 696	1.54 706	1.59 706	1.22 706	1.31 702	1.14 691	0.78 711	0.55 712	1.02 717	0.75 720	0.83 711	0.69 714

LVE	1.13 705	1.02 713	1.28 689	1.01 714	0.80 714	1.29 708	0.81 710	1.47 714	1.96 717	1.07 698	1.90 714	1.90 711	1.01 700	1.48 706	0.91 676	0.93 719	0.61 718	0.94 712	0.69 716	0.87 714	0.75 719

JetBlue	1.14 706	0.76 701	2.36 712	0.59 695	0.75 707	3.04 724	1.78 730	1.11 705	0.90 687	0.94 689	1.10 686	1.66 708	1.28 710	2.09 718	1.72 713	0.43 694	0.36 696	0.38 686	0.38 692	0.58 697	0.56 701

Dean	1.17 707	1.04 715	1.49 698	1.03 716	0.78 711	1.20 703	0.77 706	1.48 715	1.96 717	1.28 704	1.99 717	2.15 715	1.14 701	1.25 697	1.00 682	0.81 713	0.60 716	1.01 716	0.69 716	0.92 718	0.74 718

SGM-ForestM	1.36 708	0.28 616	0.79 619	0.26 566	0.16 499	2.26 721	1.00 718	1.42 712	1.46 714	2.38 725	2.05 718	5.95 734	2.66 727	2.95 723	2.46 724	0.17 632	0.18 656	0.18 636	0.18 644	0.15 580	0.18 621

xyz-stereo	1.40 709	0.10 148	17.09 747	0.18 111	0.07 3	4.78 727	0.18 322	0.29 250	0.34 406	0.36 526	2.81 725	0.40 536	0.29 523	0.56 538	0.24 480	0.07 131	0.05 39	0.09 364	0.06 158	0.06 104	0.05 35

MANE	1.41 710	0.36 652	0.74 609	0.43 677	0.41 679	2.16 720	0.80 708	2.39 728	3.38 724	2.22 724	3.06 726	3.54 727	2.73 728	2.15 720	1.94 719	0.28 678	0.27 684	0.30 677	0.46 697	0.28 673	0.34 685

TorneroNet-64	1.43 711	1.03 714	1.20 682	1.10 718	0.86 717	2.26 721	0.73 701	1.84 720	3.84 729	1.25 703	2.25 722	2.69 723	1.42 713	1.76 715	1.43 705	0.76 710	0.50 704	1.09 718	0.66 714	1.23 724	0.76 720

notaker	1.45 712	1.34 724	1.48 696	1.40 725	1.07 721	1.18 700	0.85 713	1.48 715	1.40 710	1.51 720	3.46 727	2.40 720	1.81 719	1.76 715	1.45 708	1.11 723	0.69 724	1.38 725	0.87 723	1.31 726	0.97 724

WAO-8	1.46 713	1.10 718	1.09 672	1.10 718	0.84 715	2.06 717	0.75 703	1.84 720	3.83 727	1.44 715	2.21 720	2.15 715	1.43 714	3.17 724	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 716	0.71 715

Venus	1.46 713	1.10 718	1.09 672	1.10 718	0.84 715	2.06 717	0.75 703	1.84 720	3.83 727	1.44 715	2.21 720	2.15 715	1.43 714	3.17 724	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 716	0.71 715

UNDER WATER-64	1.55 715	1.19 722	2.52 715	1.31 723	0.95 719	2.12 719	1.21 725	1.45 713	3.19 723	1.43 714	1.32 695	2.64 722	2.04 721	1.63 710	1.83 715	1.11 723	0.67 723	1.28 723	0.92 724	1.19 721	1.02 725

UNDER WATER	1.59 716	1.22 723	2.36 712	1.38 724	1.03 720	1.67 716	1.10 722	1.54 718	3.63 725	1.44 715	1.47 702	2.85 724	2.25 724	1.67 711	1.94 719	1.06 721	0.62 719	1.31 724	0.93 725	1.21 723	1.02 725

LSM	1.64 717	0.40 664	2.56 716	2.02 729	17.61 746	0.51 636	0.52 684	0.61 643	0.76 669	0.82 680	1.11 687	0.63 655	0.54 652	0.75 624	0.49 621	0.16 619	0.24 680	0.18 636	0.21 654	0.25 655	2.42 732

LE_ROB	1.76 718	0.20 548	2.68 718	0.48 684	0.52 694	0.78 681	0.96 716	0.84 696	6.61 734	7.40 738	2.08 719	2.08 713	4.83 730	1.27 699	3.79 729	0.10 459	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.11 489	0.10 467

ktn	1.77 719	1.36 725	1.22 683	1.43 726	1.14 722	1.52 714	1.08 721	1.51 717	3.96 730	2.77 728	4.69 729	3.35 726	1.46 716	1.69 712	1.25 701	1.43 727	0.77 726	1.45 726	0.99 726	1.32 727	0.96 722

KSHMR	1.89 720	1.36 725	1.60 701	1.47 727	1.22 724	1.38 712	1.06 720	1.79 719	5.97 733	1.42 713	5.65 733	2.98 725	1.14 701	2.23 721	1.20 699	1.27 726	1.12 728	1.46 727	1.10 728	1.32 727	1.15 727

TorneroNet	2.22 721	1.08 717	1.24 685	1.14 722	0.90 718	5.58 729	0.80 708	2.12 725	8.69 737	2.58 726	5.42 731	3.88 728	1.97 720	1.78 717	1.87 716	0.86 715	0.54 711	1.15 722	0.74 719	1.23 724	0.85 721

MADNet++	2.26 722	1.80 728	2.06 708	2.13 731	1.97 728	2.61 723	1.79 731	2.38 727	2.16 720	2.75 727	2.65 724	2.38 719	2.43 726	3.17 724	3.21 726	2.17 730	1.95 732	1.94 731	1.63 730	2.06 730	2.01 731

JetRed	2.30 723	2.64 730	6.12 729	1.12 721	1.38 726	5.85 731	3.29 732	1.99 723	1.67 716	1.98 722	1.95 716	2.16 718	1.60 717	2.48 722	4.10 730	1.05 720	1.60 729	1.09 718	1.01 727	1.67 729	1.28 728

light-stereo	2.37 724	0.69 698	3.61 720	3.84 733	3.41 729	4.04 725	0.31 608	2.13 726	1.45 713	3.61 729	6.33 734	6.90 738	0.63 673	4.83 731	1.28 702	0.71 707	0.74 725	0.32 680	0.39 693	1.20 722	0.96 722

HanzoNet	2.97 725	1.69 727	2.29 711	1.74 728	1.33 725	1.53 715	1.03 719	1.99 723	2.64 722	5.51 733	5.16 730	5.90 733	6.82 736	4.32 730	3.29 727	3.16 733	2.02 734	1.92 729	2.87 736	2.24 731	1.89 730

coex-ft	3.44 726	0.73 700	48.55 761	0.24 492	0.19 572	0.50 635	0.43 665	0.47 488	2.40 721	7.03 737	1.20 690	0.97 687	2.23 723	0.73 615	1.92 718	0.12 542	0.15 635	0.14 593	0.12 563	0.21 639	0.43 692

TCMNet-wrong-test	4.29 727	5.57 735	4.65 723	11.33 744	10.39 739	5.73 730	4.48 735	4.13 732	1.02 695	1.91 721	2.39 723	6.16 736	3.62 729	3.84 729	4.50 732	1.99 729	0.47 703	1.97 732	1.69 731	5.69 738	4.31 737

DPSimNet_ROB	4.34 728	4.23 731	6.89 731	3.67 732	3.68 730	4.75 726	5.21 736	2.67 729	3.68 726	5.82 734	3.95 728	5.57 730	6.72 735	3.46 728	4.48 731	4.05 737	2.88 735	4.68 738	3.12 738	3.69 733	3.62 736

tt	4.71 729	0.10 148	3.94 721	2.06 730	1.53 727	10.14 737	16.88 740	9.27 741	4.98 731	1.39 709	1.02 683	4.68 729	4.90 731	3.35 727	5.86 735	5.76 739	9.15 748	2.24 734	2.53 734	3.10 732	1.32 729

BEATNet-Init1	4.73 730	2.61 729	13.29 746	0.58 694	0.53 695	10.12 736	3.33 733	4.83 733	5.01 732	8.75 739	8.51 736	14.08 749	7.60 738	7.70 738	5.34 733	0.28 678	0.28 687	0.34 684	0.37 690	0.57 696	0.45 693

Selective-IGEV-i1pa	5.57 731	7.99 737	4.76 727	0.80 706	0.45 686	12.99 739	3.60 734	9.25 740	7.43 736	6.97 736	9.87 740	8.94 739	7.26 737	14.66 749	5.65 734	3.55 734	1.08 727	1.93 730	0.72 718	0.73 708	2.79 734

USTest	6.88 732	5.23 734	5.63 728	7.22 738	7.29 734	14.34 741	22.76 742	8.48 738	9.32 738	5.42 732	6.39 735	6.29 737	6.64 734	6.92 735	8.62 738	1.94 728	3.29 736	2.16 733	2.55 735	3.85 734	3.29 735

ASD4	7.23 733	6.65 736	7.69 732	5.24 735	5.62 733	11.85 738	20.36 741	7.57 737	7.14 735	6.55 735	5.47 732	5.99 735	5.78 732	7.22 736	9.24 739	4.85 738	4.44 738	6.40 745	5.19 739	6.53 739	4.89 738

EDNetEfficientorigin	7.51 734	0.52 686	140.47 763	0.25 532	0.17 523	0.42 595	0.29 592	0.47 488	1.03 696	1.28 704	1.02 683	0.83 678	0.84 691	0.75 624	0.99 681	0.10 459	0.09 520	0.12 544	0.10 483	0.21 639	0.22 655

DGTPSM_ROB	8.34 735	5.10 732	10.37 744	5.31 736	10.18 737	8.33 733	23.60 746	6.06 735	13.41 746	4.90 730	10.87 744	5.65 731	10.44 739	6.17 733	12.59 740	3.74 735	7.55 741	3.69 735	7.26 744	4.14 735	7.46 741

DPSMNet_ROB	8.40 736	5.11 733	10.49 745	5.58 737	10.25 738	8.34 734	23.62 747	6.07 736	13.45 747	4.93 731	10.88 745	5.66 732	10.44 739	6.24 734	12.64 741	3.98 736	7.61 742	3.76 736	7.30 745	4.20 736	7.51 742

DLNR_Zeroshot_test	10.44 737	12.10 746	19.93 749	106.08 763	23.66 758	0.14 44	0.13 80	3.22 730	0.17 110	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 83	0.31 405	0.15 252	2.36 731	0.06 250	0.07 165	0.07 242	39.70 762	0.06 147

DLNR-FE	10.45 738	12.13 747	19.94 750	106.10 764	23.12 757	0.14 44	0.13 80	3.28 731	0.17 110	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 83	0.31 405	0.15 252	2.41 732	0.06 250	0.07 165	0.07 242	40.22 763	0.06 147

iinet-test	10.78 739	9.29 738	9.70 734	10.48 739	10.68 740	17.98 746	25.98 748	12.57 745	13.39 744	9.64 743	10.10 741	10.06 741	10.61 742	11.22 745	12.70 742	6.40 741	7.74 743	5.68 740	6.69 740	7.47 740	7.30 739

IINet	10.78 739	9.29 738	9.70 734	10.48 739	10.68 740	17.98 746	25.98 748	12.57 745	13.39 744	9.64 743	10.10 741	10.06 741	10.61 742	11.22 745	12.70 742	6.40 741	7.74 743	5.68 740	6.69 740	7.47 740	7.30 739

LRCNet_RVC	10.90 741	14.34 749	9.35 733	15.35 745	8.04 736	1.08 696	0.34 630	8.78 739	0.70 661	12.63 748	16.05 748	9.85 740	6.54 733	8.57 739	6.34 736	20.27 758	5.40 740	23.70 757	21.88 758	14.87 748	13.83 749

DPSM_ROB	11.49 742	9.87 744	10.35 742	11.13 742	11.31 742	19.11 749	27.51 751	13.37 748	14.21 749	10.31 745	11.06 746	10.96 747	11.27 747	11.96 747	13.59 745	6.78 743	8.19 746	6.03 742	7.09 742	7.93 742	7.73 744

DPSM	11.49 742	9.87 744	10.35 742	11.13 742	11.31 742	19.11 749	27.51 751	13.37 748	14.21 749	10.31 745	11.06 746	10.96 747	11.27 747	11.96 747	13.59 745	6.78 743	8.19 746	6.03 742	7.09 742	7.93 742	7.73 744

xxxxx1	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 748	18.88 747	17.08 742	23.03 743	10.36 742	10.99 740	9.21 740	9.62 737	10.74 744	10.61 742	10.72 741	13.89 747	7.97 745	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

tt_ll	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 748	18.88 747	17.08 742	23.03 743	10.36 742	10.99 740	9.21 740	9.62 737	10.74 744	10.61 742	10.72 741	13.89 747	7.97 745	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

ff	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 748	18.88 747	17.08 742	23.03 743	10.36 742	10.99 740	9.21 740	9.62 737	10.74 744	10.61 742	10.72 741	13.89 747	7.97 745	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

PML	16.10 747	12.82 748	6.78 730	5.23 734	7.76 735	33.92 753	66.56 763	5.30 734	10.28 739	26.12 762	68.59 763	20.51 751	13.49 749	10.06 740	6.78 737	5.96 740	2.00 733	6.04 744	2.18 733	8.96 744	2.60 733

Anonymous_1	16.62 748	9.35 740	9.84 736	10.66 741	14.64 744	18.66 748	27.12 750	12.64 747	13.51 748	10.76 747	10.30 743	10.13 743	10.60 741	11.06 744	12.74 744	15.87 756	7.74 743	16.92 754	43.48 761	58.66 764	7.68 743

HaxPig	17.72 749	20.22 759	19.73 748	16.53 746	16.51 745	9.27 735	9.33 737	14.34 750	13.27 743	18.65 750	18.70 749	17.35 750	16.77 750	17.04 750	16.45 750	22.05 759	20.89 760	22.27 756	21.53 757	21.29 757	22.13 761

MEDIAN_ROB	21.21 750	24.62 761	23.47 759	19.58 747	19.65 750	13.22 740	10.96 738	17.88 751	17.00 751	22.14 761	22.02 752	20.86 752	20.36 751	21.06 751	19.71 751	25.63 761	24.13 761	26.21 758	25.20 759	25.17 758	25.38 762

RAFT-FEzeroshot	23.10 751	19.88 754	20.56 751	22.49 752	22.75 753	38.38 754	55.50 759	26.84 755	28.66 756	20.60 756	22.10 753	22.05 755	22.74 754	24.00 754	27.37 758	13.59 748	16.48 754	12.14 746	14.28 748	15.96 751	15.54 753

RAFT-FE	23.10 751	19.88 754	20.56 751	22.49 752	22.75 753	38.38 754	55.50 759	26.84 755	28.66 756	20.60 756	22.10 753	22.05 755	22.74 754	24.00 754	27.37 758	13.59 748	16.48 754	12.14 746	14.28 748	15.96 751	15.54 753

CasAABBNet	23.10 751	19.86 752	20.64 753	22.47 751	22.73 751	38.41 757	55.50 759	26.89 758	28.70 758	20.61 758	22.15 755	22.08 758	22.75 756	23.99 752	27.36 756	13.59 748	16.48 754	12.14 746	14.27 747	15.95 749	15.53 752

FlowAnything	23.14 754	19.87 753	20.79 754	22.50 755	22.74 752	38.39 756	55.46 756	26.89 758	28.72 759	20.77 760	22.29 758	22.07 757	22.72 753	23.99 752	27.41 760	13.60 751	16.55 759	12.15 750	14.36 752	15.97 753	15.52 751

Hybrid-DGEV	23.16 755	19.94 757	20.96 756	22.49 752	22.75 753	38.51 759	55.52 762	27.09 762	28.90 762	20.58 755	22.25 756	22.00 754	22.80 758	24.11 757	27.33 755	13.60 751	16.47 753	12.14 746	14.30 751	15.95 749	15.54 753

Selective-RAFT-Error	23.16 755	19.93 756	20.87 755	22.54 756	22.81 756	38.52 760	55.47 757	27.01 761	28.83 760	20.66 759	22.25 756	22.09 759	22.80 758	24.09 756	27.36 756	13.61 753	16.48 754	12.15 750	14.28 748	15.99 754	15.57 756

fast-reg	23.64 757	20.51 760	23.42 758	23.22 757	24.75 760	38.73 761	55.47 757	26.85 757	28.86 761	20.12 753	21.73 750	21.64 753	22.22 752	24.30 759	27.54 761	13.91 755	16.52 758	14.85 753	15.62 753	16.91 756	15.71 757

LSM0	24.24 758	19.98 758	22.32 757	24.22 758	40.14 763	38.48 758	55.20 755	26.95 760	28.57 755	20.49 754	21.83 751	22.26 760	22.75 756	24.22 758	27.30 754	13.66 754	16.32 752	12.19 752	14.15 746	16.10 755	17.66 758

AVERAGE_ROB	25.43 759	29.06 762	27.24 760	24.63 759	24.20 759	17.73 745	12.61 739	22.29 754	21.39 754	26.79 763	26.16 761	25.20 761	24.64 762	25.07 760	23.53 752	29.96 762	28.40 762	30.60 759	29.58 760	29.72 759	29.84 763

RSGM-EC	29.65 760	17.75 750	10.04 737	35.31 760	33.15 761	26.42 751	46.65 753	19.89 752	17.74 752	18.92 751	23.36 759	30.14 762	23.59 760	41.87 761	45.99 762	59.56 763	34.38 763	33.25 763	20.37 755	34.97 760	19.60 759

acva	29.65 760	17.75 750	10.04 737	35.31 760	33.15 761	26.42 751	46.65 753	19.89 752	17.74 752	18.92 751	23.36 759	30.14 762	23.59 760	41.87 761	45.99 762	59.56 763	34.38 763	33.25 763	20.37 755	34.97 760	19.60 759

Selective-IGEV-i16pa	30.47 762	41.93 763	4.02 722	0.49 687	0.37 675	96.94 763	0.74 702	60.26 764	58.76 763	17.24 749	64.39 762	38.26 764	49.53 763	106.11 764	26.15 753	19.96 757	3.42 737	4.39 737	1.81 732	0.39 685	14.22 750

test_example2	101.33 763	108.28 764	68.15 762	98.43 762	106.93 764	89.75 762	102.43 764	36.80 763	97.65 764	129.04 764	130.15 764	65.26 765	66.62 764	92.11 763	80.24 764	144.10 765	199.48 765	81.81 765	103.01 765	125.01 765	101.27 764

ccccc	256.34 764	256.29 765	313.62 764	354.40 765	364.36 765	149.10 764	168.46 765	152.89 765	131.30 765	153.93 765	155.56 765	164.00 766	204.39 765	268.02 765	295.19 765	390.55 766	349.22 766	244.59 766	219.82 766	412.30 766	378.83 765

GS-Stereo							0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 150	0.10 60	0.09 37	0.16 106	0.10 6	0.07 131	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 277	0.08 333

FADE		1.06 716		0.71 702	0.76 710							1.17 696				24.23 760	4.70 739	17.35 755	17.61 754	0.49 691

Low-res two-view benchmark