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

LACA_dic	0.09 1	0.12 300	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 32	0.08 18	0.15 80	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 198	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 43	0.14 11	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 43	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 104	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 43	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 66	0.08 18	0.11 1	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 43	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.10 91	0.13 16	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 122	0.10 1	0.14 52	0.07 1	0.09 17	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 86	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 66	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.16 115	0.09 4	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 95	0.18 115	0.10 138	0.16 115	0.09 4	0.18 45	0.14 52	0.10 44	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 86	0.13 9	0.15 71	0.10 44	0.11 57	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.05 37

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 95	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 231	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 157	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 231	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 102	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.07 256

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 115	0.14 122	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 115	0.15 177	0.17 32	0.16 84	0.12 105	0.13 102	0.12 140	0.08 18	0.15 80	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 43	0.17 32	0.14 52	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.06 260	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 43	0.16 23	0.14 52	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.10 44	0.10 44	0.08 5	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.09 17	0.10 44	0.08 5	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.17 32	0.14 52	0.08 2	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 115	0.14 122	0.14 11	0.13 33	0.11 71	0.09 17	0.10 66	0.10 91	0.16 111	0.09 1	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 143	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 86	0.15 17	0.08 1	0.12 105	0.10 44	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 237	0.20 129	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.13 86	0.17 32	0.14 52	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.09 1	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 86	0.22 115	0.16 84	0.09 17	0.10 44	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.13 86	0.11 2	0.13 33	0.10 44	0.09 17	0.08 5	0.06 1	0.22 263	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.08 339	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 115	0.10 12	0.20 80	0.14 52	0.09 17	0.10 44	0.09 32	0.12 170	0.13 16	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.05 78	0.06 111	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 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.19 59	0.15 71	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.18 45	0.19 158	0.10 44	0.10 44	0.11 104	0.10 91	0.15 80	0.13 187	0.06 53	0.06 260	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 115	0.13 86	0.21 97	0.11 13	0.11 71	0.11 57	0.10 66	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.06 260	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 176	0.07 3	0.16 115	0.12 43	0.16 23	0.12 24	0.08 2	0.09 17	0.14 197	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	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 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 43	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 80	0.12 24	0.11 71	0.11 57	0.08 5	0.08 18	0.23 273	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 156

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 143	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 57	0.09 32	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.06 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 115	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.12 105	0.11 57	0.09 32	0.10 91	0.16 111	0.11 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.08 5	0.11 133	0.16 111	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 111	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 86	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 130	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 52	0.17 58	0.08 30	0.16 115	0.12 43	0.17 32	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 66	0.08 18	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 23	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 66	0.06 1	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 23	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 66	0.07 3	0.17 130	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 66	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 23	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.06 156

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 86	0.24 158	0.13 33	0.10 44	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 53	0.07 4	0.18 95	0.16 26	0.12 279	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.13 564

flow	0.11 53	0.07 4	0.18 95	0.16 26	0.12 279	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.17 130	0.12 128	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.13 564

over v1	0.11 53	0.13 373	0.15 25	0.19 176	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 45	0.10 6	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.14 258	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

over-8	0.11 53	0.13 373	0.16 52	0.20 253	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.10 6	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

over-9	0.11 53	0.13 373	0.16 52	0.19 176	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 80	0.11 13	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

anonymous	0.11 53	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 122	0.16 23	0.17 115	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 53	0.07 4	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 23	0.15 71	0.12 105	0.16 178	0.11 104	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.08 344

LGCAT	0.11 53	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 43	0.13 9	0.10 6	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.12 128	0.11 521	0.11 594	0.05 1	0.06 167	0.05 7	0.12 544

LiteMatch*	0.11 53	0.07 4	0.22 160	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 86	0.18 45	0.14 52	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 53	0.10 156	0.26 211	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 122	0.20 80	0.13 33	0.11 71	0.13 102	0.10 66	0.11 133	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 53	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 231	0.23 138	0.15 71	0.10 44	0.16 178	0.09 32	0.11 133	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.08 344

MatchStereo	0.11 53	0.08 44	0.23 176	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 43	0.20 80	0.17 115	0.10 44	0.15 157	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37
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 53	0.09 94	0.20 129	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.13 86	0.16 23	0.13 33	0.10 44	0.10 44	0.09 32	0.09 44	0.19 192	0.12 128	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.16 84	0.11 71	0.11 57	0.08 5	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 53	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 43	0.25 180	0.17 115	0.14 174	0.13 102	0.09 32	0.09 44	0.18 160	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.18 138	0.14 174	0.17 197	0.09 32	0.10 91	0.18 160	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 53	0.11 237	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 53	0.11 237	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 53	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 177	0.20 80	0.15 71	0.12 105	0.13 102	0.10 66	0.09 44	0.17 130	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 53	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.25 180	0.16 84	0.14 174	0.13 102	0.08 5	0.10 91	0.16 111	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.22 115	0.17 115	0.14 174	0.12 82	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.22 115	0.17 115	0.14 174	0.12 82	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 184	0.12 43	0.23 138	0.14 52	0.13 143	0.11 57	0.08 5	0.10 91	0.16 111	0.11 52	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 53	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 156	0.09 4	0.22 115	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.09 32	0.11 133	0.19 192	0.13 187	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 53	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.27 218	0.20 190	0.14 174	0.14 142	0.08 5	0.11 133	0.13 16	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 53	0.09 94	0.14 9	0.19 176	0.12 279	0.14 48	0.12 43	0.25 180	0.17 115	0.13 143	0.16 178	0.08 5	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 53	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 279	0.15 69	0.11 28	0.23 138	0.15 71	0.14 174	0.12 82	0.08 5	0.09 44	0.21 243	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 53	0.06 1	0.17 76	0.15 7	0.11 202	0.16 115	0.13 86	0.21 97	0.16 84	0.11 71	0.15 157	0.09 32	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 53	0.07 4	0.17 76	0.19 176	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 115	0.15 71	0.11 71	0.12 82	0.12 140	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.08 288	0.06 156

LG-G_1	0.11 53	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.07 3	0.21 296	0.09 4	0.19 59	0.11 13	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

LG-G	0.11 53	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.07 3	0.21 296	0.09 4	0.19 59	0.11 13	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

SGD-Stereo	0.11 53	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.07 3	0.17 156	0.13 86	0.18 45	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.11 52	0.08 311	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 53	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.22 329	0.14 122	0.14 11	0.16 84	0.11 71	0.10 44	0.09 32	0.08 18	0.21 243	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 53	0.08 44	0.15 25	0.19 176	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 115	0.18 138	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 90	0.08 44	0.40 403	0.27 609	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.10 473	0.08 494	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 90	0.12 300	0.17 76	0.22 386	0.10 138	0.15 69	0.13 86	0.18 45	0.14 52	0.11 71	0.13 102	0.10 66	0.08 18	0.20 216	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

over-6	0.12 90	0.13 373	0.19 111	0.19 176	0.07 3	0.16 115	0.11 28	0.26 202	0.16 84	0.10 44	0.10 44	0.10 66	0.13 221	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

Anonymus	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.19 176	0.10 138	0.16 115	0.15 177	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.09 17	0.14 197	0.12 170	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

TS12	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.21 312	0.09 63	0.19 219	0.14 122	0.23 138	0.16 84	0.14 174	0.19 229	0.12 140	0.13 221	0.17 130	0.15 262	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 90	0.11 237	0.28 240	0.20 253	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.22 115	0.16 84	0.09 17	0.11 57	0.09 32	0.12 170	0.20 216	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 90	0.11 237	0.32 289	0.20 253	0.08 30	0.16 115	0.13 86	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.12 82	0.11 104	0.11 133	0.19 192	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 90	0.10 156	0.27 223	0.19 176	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.21 97	0.15 71	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.12 170	0.20 216	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.14 52	0.11 71	0.14 142	0.10 66	0.11 133	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 90	0.12 300	0.28 240	0.19 176	0.08 30	0.17 156	0.15 177	0.22 115	0.18 138	0.11 71	0.14 142	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 90	0.11 237	0.26 211	0.19 176	0.07 3	0.14 48	0.14 122	0.21 97	0.18 138	0.12 105	0.15 157	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 90	0.13 373	0.28 240	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.14 142	0.09 32	0.13 221	0.18 160	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

aanet-new-32k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.20 253	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.13 163	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.20 253	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.13 163	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 90	0.11 237	0.35 330	0.20 253	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.14 52	0.12 105	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.15 80	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.07 198	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 90	0.11 237	0.22 160	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.15 71	0.13 143	0.16 178	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 90	0.11 237	0.28 240	0.20 253	0.08 30	0.15 69	0.13 86	0.22 115	0.19 158	0.12 105	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.15 80	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 90	0.11 237	0.26 211	0.20 253	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.12 140	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 90	0.12 300	0.27 223	0.21 312	0.09 63	0.19 219	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.12 105	0.13 102	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 90	0.11 237	0.23 176	0.22 386	0.09 63	0.16 115	0.14 122	0.24 158	0.19 158	0.12 105	0.11 57	0.09 32	0.13 221	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.04 2	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 90	0.11 237	0.25 201	0.21 312	0.08 30	0.13 34	0.14 122	0.25 180	0.21 212	0.12 105	0.15 157	0.09 32	0.14 258	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 90	0.11 237	0.24 187	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.15 177	0.26 202	0.20 190	0.11 71	0.12 82	0.10 66	0.13 221	0.17 130	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 90	0.10 156	0.21 143	0.21 312	0.11 202	0.20 262	0.16 231	0.21 97	0.17 115	0.12 105	0.17 197	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 90	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.13 363	0.20 262	0.16 231	0.23 138	0.18 138	0.12 105	0.15 157	0.14 197	0.13 221	0.13 16	0.12 128	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 90	0.09 94	0.17 76	0.19 176	0.11 202	0.14 48	0.16 231	0.21 97	0.20 190	0.10 44	0.17 197	0.11 104	0.12 170	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 90	0.08 44	0.29 254	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.19 644

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 90	0.09 94	0.18 95	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 231	0.25 180	0.21 212	0.11 71	0.16 178	0.09 32	0.11 133	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.04 1	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 177	0.24 158	0.17 115	0.13 143	0.15 157	0.16 241	0.13 221	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.15 177	0.25 180	0.16 84	0.14 174	0.15 157	0.17 253	0.12 170	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 184	0.16 231	0.25 180	0.16 84	0.16 226	0.16 178	0.18 266	0.13 221	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 90	0.13 373	0.15 25	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.17 283	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.21 403	0.14 36	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

Selective-IGEV-i32	0.12 90	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.27 218	0.15 71	0.13 143	0.14 142	0.13 163	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 90	0.09 94	0.21 143	0.18 115	0.13 363	0.18 184	0.16 231	0.24 158	0.20 190	0.16 226	0.21 261	0.09 32	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 90	0.07 4	0.19 111	0.15 7	0.16 512	0.10 18	0.12 43	0.26 202	0.23 257	0.13 143	0.11 57	0.10 66	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 90	0.12 300	0.21 143	0.18 115	0.11 202	0.24 377	0.12 43	0.19 59	0.18 138	0.10 44	0.13 102	0.11 104	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.12 279	0.19 219	0.16 231	0.20 80	0.14 52	0.12 105	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

GSStereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.17 58	0.12 279	0.19 219	0.16 231	0.26 202	0.18 138	0.13 143	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

gasm-f	0.12 90	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.20 80	0.14 52	0.12 105	0.19 229	0.10 66	0.11 133	0.16 111	0.11 52	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.09 377	0.08 344

Replicate-Monster	0.12 90	0.10 156	0.32 289	0.16 26	0.08 30	0.17 156	0.10 12	0.22 115	0.19 158	0.11 71	0.10 44	0.10 66	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.08 344

3w_stereo	0.12 90	0.11 237	0.18 95	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.07 2	0.12 170	0.15 80	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 90	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.25 180	0.21 212	0.13 143	0.16 178	0.08 5	0.12 170	0.16 111	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 90	0.09 94	0.25 201	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 231	0.17 32	0.17 115	0.10 44	0.15 157	0.09 32	0.09 44	0.18 160	0.10 7	0.06 53	0.07 402	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.10 479
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 90	0.11 237	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.17 283	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.13 163	0.08 18	0.22 263	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

AIO_test	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.19 176	0.11 202	0.15 69	0.17 283	0.19 59	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.14 197	0.09 44	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

GIP-stereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.29 258	0.18 138	0.11 71	0.16 178	0.13 163	0.09 44	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.18 115	0.13 363	0.09 3	0.11 28	0.16 23	0.15 71	0.10 44	0.08 15	0.10 66	0.10 91	0.21 243	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.16 603	0.24 683

RSM++	0.12 90	0.09 94	0.19 111	0.20 253	0.09 63	0.17 156	0.15 177	0.21 97	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.14 197	0.09 44	0.20 216	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.05 37

RSM	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.23 138	0.18 138	0.13 143	0.13 102	0.15 219	0.09 44	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 90	0.08 44	0.29 254	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.19 644

Selective-IGEV	0.12 90	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.27 218	0.15 71	0.13 143	0.14 142	0.13 163	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

GEAR-Net	0.13 140	0.09 94	0.23 176	0.21 312	0.10 138	0.15 69	0.15 177	0.29 258	0.16 84	0.12 105	0.15 157	0.12 140	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

GELT-Stereo	0.13 140	0.09 94	0.16 52	0.20 253	0.14 415	0.14 48	0.15 177	0.33 318	0.23 257	0.14 174	0.11 57	0.11 104	0.11 133	0.16 111	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 140	0.11 237	0.22 160	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.19 59	0.17 115	0.14 174	0.11 57	0.11 104	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.08 311	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.09 377	0.08 344

PhaseNet	0.13 140	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.11 71	0.12 82	0.16 241	0.12 170	0.19 192	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.07 256

DF	0.13 140	0.09 94	0.21 143	0.18 115	0.10 138	0.17 156	0.15 177	0.25 180	0.17 115	0.13 143	0.22 275	0.19 286	0.11 133	0.20 216	0.14 226	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.06 156

aanet-new-78k	0.13 140	0.11 237	0.44 462	0.21 312	0.08 30	0.14 48	0.14 122	0.21 97	0.16 84	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.13 221	0.18 160	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new	0.13 140	0.11 237	0.30 265	0.20 253	0.13 363	0.20 262	0.14 122	0.23 138	0.16 84	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.15 278	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 140	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.18 115	0.14 415	0.18 184	0.15 177	0.23 138	0.21 212	0.16 226	0.22 275	0.10 66	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 140	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.14 415	0.18 184	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.16 226	0.21 261	0.09 32	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 140	0.11 237	0.38 379	0.17 58	0.11 202	0.17 156	0.14 122	0.23 138	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.13 163	0.11 133	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 140	0.07 4	0.16 52	0.17 58	0.11 202	0.17 156	0.16 231	0.32 303	0.22 231	0.15 197	0.17 197	0.20 301	0.13 221	0.14 36	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 140	0.08 44	0.22 160	0.15 7	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.24 158	0.25 290	0.14 174	0.22 275	0.17 253	0.12 170	0.19 192	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

BStereo	0.13 140	0.10 156	0.42 438	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.22 231	0.12 105	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.16 111	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

NLSM3	0.13 140	0.10 156	0.17 76	0.21 312	0.13 363	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.24 275	0.11 71	0.15 157	0.12 140	0.13 221	0.17 130	0.15 262	0.05 9	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.05 7	0.05 37

DDF-Stereo	0.13 140	0.08 44	0.19 111	0.19 176	0.16 512	0.12 27	0.15 177	0.18 45	0.18 138	0.11 71	0.10 44	0.13 163	0.12 170	0.23 273	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.21 655	0.06 156

GASTEREO	0.13 140	0.12 300	0.21 143	0.23 447	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.26 202	0.18 138	0.17 245	0.16 178	0.11 104	0.13 221	0.19 192	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.06 111	0.06 156

MSCF	0.13 140	0.12 300	0.21 143	0.22 386	0.10 138	0.16 115	0.15 177	0.26 202	0.18 138	0.17 245	0.16 178	0.11 104	0.13 221	0.18 160	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.06 111	0.06 156

water-stereo	0.13 140	0.08 44	0.20 129	0.19 176	0.10 138	0.17 156	0.14 122	0.25 180	0.19 158	0.17 245	0.23 286	0.15 219	0.15 278	0.12 8	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 140	0.09 94	0.24 187	0.20 253	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.22 115	0.16 84	0.12 105	0.19 229	0.15 219	0.11 133	0.13 16	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.06 156

LG-Stereo	0.13 140	0.10 156	0.24 187	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.18 334	0.21 97	0.18 138	0.11 71	0.17 197	0.09 32	0.09 44	0.15 80	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

S2M2_L	0.13 140	0.11 237	0.20 129	0.16 26	0.12 279	0.12 27	0.07 1	0.18 45	0.20 190	0.12 105	0.15 157	0.14 197	0.12 170	0.15 80	0.14 226	0.13 582	0.09 533	0.09 379	0.10 498	0.11 503	0.09 419
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 140	0.14 427	0.19 111	0.26 581	0.09 63	0.15 69	0.13 86	0.22 115	0.18 138	0.12 105	0.11 57	0.10 66	0.13 221	0.21 243	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 140	0.37 673	0.36 350	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 43	0.17 32	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 91	0.20 216	0.10 7	0.09 418	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.24 669	0.05 37

castereo++	0.13 140	0.10 156	0.18 95	0.18 115	0.10 138	0.27 432	0.13 86	0.23 138	0.23 257	0.11 71	0.13 102	0.16 241	0.10 91	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 140	0.09 94	0.24 187	0.19 176	0.10 138	0.17 156	0.19 383	0.22 115	0.16 84	0.14 174	0.11 57	0.13 163	0.10 91	0.24 289	0.18 351	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.06 156
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 140	0.10 156	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.19 59	0.19 158	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.11 133	0.24 289	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

mms	0.13 140	0.11 237	0.19 111	0.19 176	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.20 80	0.17 115	0.13 143	0.17 197	0.14 197	0.09 44	0.24 289	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.07 256

ours_stereo	0.13 140	0.11 237	0.23 176	0.20 253	0.11 202	0.17 156	0.18 334	0.20 80	0.19 158	0.13 143	0.18 220	0.14 197	0.10 91	0.23 273	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.05 37

RAStereo	0.13 140	0.12 300	0.27 223	0.22 386	0.11 202	0.15 69	0.18 334	0.23 138	0.23 257	0.13 143	0.17 197	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.05 37

Occ-G	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 383	0.22 115	0.19 158	0.13 143	0.19 229	0.21 315	0.11 133	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.06 156

Pointernet	0.13 140	0.07 4	0.27 223	0.19 176	0.11 202	0.20 262	0.12 43	0.31 291	0.24 275	0.15 197	0.15 157	0.13 163	0.11 133	0.17 130	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 140	0.10 156	0.22 160	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.16 84	0.13 143	0.15 157	0.13 163	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

gcap-zeroshot	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.17 58	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 140	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

trnet	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.15 7	0.07 3	0.21 296	0.12 43	0.24 158	0.24 275	0.16 226	0.21 261	0.15 219	0.13 221	0.18 160	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.05 37

MoCha-V2	0.13 140	0.08 44	0.26 211	0.23 447	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.26 202	0.16 84	0.15 197	0.15 157	0.13 163	0.14 258	0.20 216	0.11 52	0.06 53	0.07 402	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

IGEV++	0.13 140	0.10 156	0.23 176	0.21 312	0.10 138	0.15 69	0.15 177	0.29 258	0.16 84	0.12 105	0.15 157	0.12 140	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

testlalala	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.17 58	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 140	0.09 94	0.23 176	0.18 115	0.19 586	0.19 219	0.16 231	0.23 138	0.14 52	0.13 143	0.17 197	0.13 163	0.16 303	0.16 111	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.06 156

LoS_RVC	0.13 140	0.10 156	0.19 111	0.18 115	0.16 512	0.20 262	0.18 334	0.20 80	0.17 115	0.13 143	0.19 229	0.12 140	0.15 278	0.17 130	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.12 544

EGLCR-Stereo	0.13 140	0.08 44	0.20 129	0.18 115	0.09 63	0.21 296	0.13 86	0.27 218	0.21 212	0.13 143	0.10 44	0.15 219	0.09 44	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

CREStereo	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.14 3	0.08 30	0.22 329	0.15 177	0.25 180	0.24 275	0.16 226	0.21 261	0.14 197	0.13 221	0.18 160	0.13 187	0.09 418	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156
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
FAST (zero-shot)	0.14 183	0.10 156	0.22 160	0.23 447	0.26 663	0.14 48	0.15 177	0.23 138	0.15 71	0.11 71	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.18 160	0.13 187	0.09 418	0.09 533	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.09 419

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 183	0.21 575	0.47 491	0.17 58	0.12 279	0.15 69	0.14 122	0.24 158	0.16 84	0.11 71	0.14 142	0.12 140	0.10 91	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.07 256

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 183	0.19 547	0.70 615	0.17 58	0.12 279	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.10 44	0.12 82	0.10 66	0.10 91	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.05 7	0.07 256

PSi22	0.14 183	0.13 373	0.29 254	0.19 176	0.09 63	0.17 156	0.12 43	0.28 241	0.23 257	0.13 143	0.14 142	0.22 327	0.13 221	0.29 393	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 198	0.06 156

Anonymus123	0.14 183	0.10 156	0.42 438	0.18 115	0.11 202	0.36 570	0.14 122	0.28 241	0.22 231	0.12 105	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.16 111	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

252Zero-FE	0.14 183	0.07 4	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 97	0.19 158	0.77 697	0.11 57	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

Zero-FE251	0.14 183	0.09 94	0.24 187	0.17 58	0.09 63	0.20 262	0.13 86	0.20 80	0.14 52	0.61 677	0.13 102	0.13 163	0.11 133	0.14 36	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 183	0.10 156	0.18 95	0.21 312	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.14 174	0.17 197	0.16 241	0.14 258	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

GGEV	0.14 183	0.10 156	0.18 95	0.21 312	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.14 174	0.17 197	0.16 241	0.14 258	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

FlowAnything_test	0.14 183	0.11 237	0.21 143	0.21 312	0.12 279	0.17 156	0.16 231	0.25 180	0.16 84	0.15 197	0.13 102	0.15 219	0.14 258	0.18 160	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.12 578	0.08 288	0.09 419

depthmonostereo	0.14 183	0.09 94	0.19 111	0.19 176	0.08 30	0.20 262	0.15 177	0.27 218	0.23 257	0.16 226	0.18 220	0.14 197	0.17 335	0.19 192	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 183	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.09 63	0.21 296	0.14 122	0.24 158	0.21 212	0.21 294	0.21 261	0.15 219	0.14 258	0.23 273	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

SCV_C0	0.14 183	0.11 237	0.25 201	0.19 176	0.12 279	0.15 69	0.16 231	0.30 279	0.22 231	0.13 143	0.15 157	0.13 163	0.09 44	0.24 289	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.09 377	0.06 156

SCV	0.14 183	0.14 427	0.24 187	0.21 312	0.11 202	0.15 69	0.16 231	0.31 291	0.18 138	0.11 71	0.15 157	0.13 163	0.10 91	0.23 273	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.06 156

castereo	0.14 183	0.10 156	0.19 111	0.18 115	0.10 138	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.13 143	0.18 220	0.16 241	0.16 303	0.15 80	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

tt45	0.14 183	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.11 202	0.23 354	0.18 334	0.22 115	0.17 115	0.15 197	0.13 102	0.14 197	0.10 91	0.30 409	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.07 256

999	0.14 183	0.08 44	0.24 187	0.19 176	0.11 202	0.20 262	0.17 283	0.24 158	0.18 138	0.13 143	0.16 178	0.14 197	0.11 133	0.36 457	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

fffy	0.14 183	0.11 237	0.24 187	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.18 334	0.22 115	0.19 158	0.13 143	0.16 178	0.15 219	0.13 221	0.25 319	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.06 156

WCG-NET	0.14 183	0.09 94	0.23 176	0.18 115	0.08 30	0.18 184	0.17 283	0.21 97	0.28 332	0.18 264	0.21 261	0.15 219	0.12 170	0.18 160	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

WCG-NET（raft）	0.14 183	0.09 94	0.23 176	0.17 58	0.08 30	0.19 219	0.16 231	0.23 138	0.26 302	0.18 264	0.19 229	0.20 301	0.12 170	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 183	0.11 237	0.32 289	0.19 176	0.11 202	0.18 184	0.17 283	0.20 80	0.22 231	0.14 174	0.24 300	0.15 219	0.10 91	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.10 453	0.06 156

ff7	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

IGEVStereo-DCA	0.14 183	0.11 237	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.12 82	0.14 197	0.12 170	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

ffff	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

11t	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

MaDis-Stereo	0.14 183	0.13 373	0.26 211	0.19 176	0.14 415	0.16 115	0.13 86	0.25 180	0.21 212	0.13 143	0.14 142	0.14 197	0.11 133	0.17 130	0.17 322	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.06 156

UniTT-Stereo	0.14 183	0.10 156	0.30 265	0.21 312	0.13 363	0.17 156	0.13 86	0.19 59	0.18 138	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.11 133	0.18 160	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.06 156

CASnet	0.14 183	0.12 300	0.22 160	0.22 386	0.08 30	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.22 304	0.20 246	0.15 219	0.11 133	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.11 521	0.09 450	0.08 288	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 183	0.14 427	0.33 307	0.20 253	0.09 63	0.21 296	0.10 12	0.26 202	0.20 190	0.18 264	0.19 229	0.15 219	0.13 221	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.06 156

anonymousdsp	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256

LoS	0.14 183	0.08 44	0.27 223	0.16 26	0.09 63	0.22 329	0.14 122	0.26 202	0.26 302	0.15 197	0.18 220	0.18 266	0.13 221	0.22 263	0.14 226	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 183	0.08 44	0.19 111	0.17 58	0.22 630	0.18 184	0.16 231	0.23 138	0.19 158	0.14 174	0.17 197	0.14 197	0.10 91	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.08 288	0.18 637

ProNet	0.14 183	0.12 300	0.25 201	0.19 176	0.11 202	0.19 219	0.19 383	0.27 218	0.20 190	0.14 174	0.13 102	0.13 163	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.07 256

MC-Stereo	0.14 183	0.09 94	0.25 201	0.21 312	0.09 63	0.18 184	0.16 231	0.23 138	0.19 158	0.18 264	0.23 286	0.16 241	0.13 221	0.22 263	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

ccc-4	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

IGEV-Stereo	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 183	0.13 373	0.24 187	0.25 546	0.11 202	0.11 20	0.18 334	0.32 303	0.23 257	0.12 105	0.12 82	0.18 266	0.12 170	0.14 36	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.06 156
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 220	0.18 530	0.40 403	0.27 609	0.26 663	0.46 630	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 220	0.15 466	0.25 201	0.22 386	0.14 415	0.17 156	0.17 283	0.33 318	0.21 212	0.18 264	0.21 261	0.14 197	0.10 91	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.05 37

DN	0.15 220	0.08 44	0.27 223	0.19 176	0.14 415	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.24 275	0.14 174	0.16 178	0.18 266	0.10 91	0.21 243	0.13 187	0.11 521	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.10 479

RT-Monster	0.15 220	0.08 44	0.21 143	0.17 58	0.14 415	0.20 262	0.11 28	0.29 258	0.32 394	0.24 328	0.22 275	0.17 253	0.13 221	0.18 160	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

MM-Stereo_test2	0.15 220	0.10 156	0.44 462	0.23 447	0.11 202	0.21 296	0.21 467	0.27 218	0.22 231	0.15 197	0.16 178	0.13 163	0.11 133	0.20 216	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.05 37

HART	0.15 220	0.11 237	0.30 265	0.21 312	0.09 63	0.17 156	0.16 231	0.30 279	0.19 158	0.15 197	0.25 312	0.17 253	0.09 44	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.07 402	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.06 156

HUF	0.15 220	0.11 237	0.38 379	0.17 58	0.11 202	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.20 190	0.11 71	0.13 102	0.14 197	0.11 133	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.20 684	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.14 588

rvit_stereo_0080	0.15 220	0.13 373	0.25 201	0.19 176	0.13 363	0.15 69	0.20 436	0.28 241	0.24 275	0.15 197	0.17 197	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.15 262	0.11 521	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.07 256

RAFT-Stereo-weight	0.15 220	0.09 94	0.26 211	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.36 374	0.29 351	0.24 328	0.20 246	0.19 286	0.10 91	0.18 160	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.05 37

whm_eth	0.15 220	0.13 373	0.25 201	0.19 176	0.13 363	0.15 69	0.20 436	0.28 241	0.24 275	0.15 197	0.17 197	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.15 262	0.11 521	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.07 256

CAS	0.15 220	0.07 4	0.21 143	0.41 693	0.16 512	0.20 262	0.18 334	0.22 115	0.19 158	0.15 197	0.19 229	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.13 187	0.29 699	0.04 2	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.14 588

CroCo-Stereo Lap2	0.15 220	0.15 466	0.28 240	0.25 546	0.18 559	0.11 20	0.19 383	0.28 241	0.21 212	0.13 143	0.16 178	0.15 219	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

GLC_STEREO	0.15 220	0.10 156	0.24 187	0.21 312	0.09 63	0.17 156	0.15 177	0.23 138	0.27 313	0.17 245	0.20 246	0.17 253	0.11 133	0.23 273	0.16 289	0.07 138	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.06 156

CREStereo++_RVC	0.15 220	0.08 44	0.26 211	0.17 58	0.11 202	0.18 184	0.13 86	0.22 115	0.30 368	0.21 294	0.30 371	0.13 163	0.11 133	0.16 111	0.15 262	0.07 138	0.04 2	0.06 58	0.15 632	0.06 111	0.05 37
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	0.15 220	0.09 94	0.28 240	0.16 26	0.08 30	0.25 397	0.14 122	0.23 138	0.28 332	0.24 328	0.30 371	0.16 241	0.12 170	0.17 130	0.13 187	0.08 311	0.07 402	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

XX-TBD	0.15 220	0.18 530	0.28 240	0.22 386	0.10 138	0.22 329	0.15 177	0.22 115	0.27 313	0.22 304	0.26 324	0.14 197	0.12 170	0.16 111	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156

PMTNet	0.15 220	0.08 44	0.23 176	0.15 7	0.09 63	0.23 354	0.16 231	0.25 180	0.23 257	0.17 245	0.21 261	0.16 241	0.14 258	0.22 263	0.13 187	0.29 699	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156

Weightmod_eth	0.16 237	0.11 237	0.20 129	0.21 312	0.13 363	0.20 262	0.18 334	0.25 180	0.19 158	0.17 245	0.25 312	0.19 286	0.17 335	0.25 319	0.14 226	0.16 638	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.05 37

Weightmod	0.16 237	0.12 300	0.19 111	0.20 253	0.10 138	0.24 377	0.17 283	0.25 180	0.21 212	0.18 264	0.29 355	0.19 286	0.15 278	0.27 358	0.16 289	0.09 418	0.10 568	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.08 344

SE	0.16 237	0.14 427	0.19 111	0.21 312	0.11 202	0.23 354	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.20 280	0.27 333	0.15 219	0.17 335	0.15 80	0.14 226	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.08 344

FE-Mocha	0.16 237	0.10 156	0.33 307	0.19 176	0.13 363	0.19 219	0.15 177	0.35 355	0.22 231	0.24 328	0.24 300	0.20 301	0.14 258	0.17 130	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

zero-FE	0.16 237	0.08 44	0.81 641	0.19 176	0.18 559	0.12 27	0.15 177	0.19 59	0.19 158	0.10 44	0.10 44	0.13 163	0.12 170	0.21 243	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.19 643	0.06 156

xyz-stereo-finetune	0.16 237	0.12 300	0.23 176	0.16 26	0.08 30	0.23 354	0.20 436	0.29 258	0.31 382	0.19 272	0.22 275	0.19 286	0.15 278	0.29 393	0.20 408	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.06 156

Reg-Stereo(zero)	0.16 237	0.07 4	0.36 350	0.19 176	0.10 138	0.19 219	0.14 122	0.28 241	0.24 275	0.22 304	0.20 246	0.24 364	0.18 366	0.21 243	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.06 156

tg	0.16 237	0.11 237	0.25 201	0.21 312	0.11 202	0.23 354	0.15 177	0.34 331	0.24 275	0.20 280	0.25 312	0.19 286	0.12 170	0.24 289	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.08 288	0.07 256

rvit_stereo_0083	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.21 312	0.13 363	0.17 156	0.17 283	0.22 115	0.34 418	0.16 226	0.21 261	0.19 286	0.16 303	0.21 243	0.16 289	0.11 521	0.10 568	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0081_aga	0.16 237	0.14 427	0.28 240	0.21 312	0.13 363	0.19 219	0.17 283	0.23 138	0.24 275	0.17 245	0.21 261	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.14 226	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0081	0.16 237	0.11 237	0.24 187	0.21 312	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.33 408	0.16 226	0.18 220	0.18 266	0.14 258	0.20 216	0.16 289	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0082	0.16 237	0.11 237	0.24 187	0.21 312	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.33 408	0.16 226	0.18 220	0.18 266	0.14 258	0.20 216	0.16 289	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

CAS++	0.16 237	0.12 300	0.27 223	0.18 115	0.12 279	0.17 156	0.15 177	0.42 448	0.24 275	0.19 272	0.18 220	0.13 163	0.10 91	0.21 243	0.12 128	0.12 561	0.10 568	0.11 521	0.08 339	0.10 453	0.09 419
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.29 258	0.21 212	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.13 221	0.25 319	0.13 187	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MIF-Stereo (partial)	0.16 237	0.10 156	0.34 319	0.21 312	0.15 479	0.15 69	0.13 86	0.28 241	0.25 290	0.17 245	0.26 324	0.15 219	0.16 303	0.25 319	0.17 322	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.08 344

RCA-Stereo	0.16 237	0.09 94	0.25 201	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.36 374	0.35 435	0.20 280	0.25 312	0.17 253	0.17 335	0.18 160	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

test-3	0.16 237	0.09 94	0.31 280	0.21 312	0.11 202	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.27 313	0.26 351	0.16 178	0.22 327	0.12 170	0.26 338	0.18 351	0.06 53	0.04 2	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.06 156

test_1	0.16 237	0.09 94	0.31 280	0.21 312	0.11 202	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.27 313	0.25 338	0.16 178	0.22 327	0.12 170	0.26 338	0.18 351	0.06 53	0.04 2	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.06 156

iRaftStereo_RVC	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.21 312	0.11 202	0.20 262	0.17 283	0.32 303	0.23 257	0.20 280	0.25 312	0.18 266	0.12 170	0.20 216	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.08 288	0.07 256

raftrobust	0.16 237	0.13 373	0.29 254	0.22 386	0.15 479	0.19 219	0.13 86	0.32 303	0.26 302	0.26 351	0.20 246	0.19 286	0.17 335	0.21 243	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

test_xeample3	0.16 237	0.11 237	0.56 557	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.35 355	0.20 190	0.16 226	0.12 82	0.13 163	0.12 170	0.24 289	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.07 256

monster_256*512	0.17 258	0.12 300	0.18 95	0.23 447	0.13 363	0.21 296	0.19 383	0.40 419	0.29 351	0.19 272	0.22 275	0.24 364	0.17 335	0.18 160	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.07 256

SMOE	0.17 258	0.11 237	0.21 143	0.20 253	0.09 63	0.26 421	0.21 467	0.30 279	0.23 257	0.21 294	0.27 333	0.21 315	0.17 335	0.18 160	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.12 560	0.07 252	0.11 503	0.07 256

NLSM1	0.17 258	0.10 156	0.17 76	0.21 312	0.18 559	0.25 397	0.17 283	0.47 504	0.40 502	0.16 226	0.21 261	0.13 163	0.15 278	0.21 243	0.18 351	0.08 311	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.06 156

xyz-stereo-finetune2	0.17 258	0.11 237	0.26 211	0.16 26	0.09 63	0.27 432	0.19 383	0.27 218	0.20 190	0.22 304	0.28 341	0.21 315	0.22 421	0.37 460	0.22 457	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.07 256

MM-Stereo_test3	0.17 258	0.12 300	0.29 254	0.23 447	0.14 415	0.19 219	0.22 497	0.39 405	0.36 448	0.16 226	0.24 300	0.17 253	0.12 170	0.19 192	0.14 226	0.07 138	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.06 156

MM-Stereo_test1	0.17 258	0.10 156	0.39 395	0.23 447	0.11 202	0.20 262	0.22 497	0.33 318	0.29 351	0.22 304	0.21 261	0.15 219	0.14 258	0.23 273	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.06 156

model_zeroshot	0.17 258	0.11 237	0.39 395	0.20 253	0.12 279	0.24 377	0.15 177	0.34 331	0.22 231	0.30 435	0.20 246	0.22 327	0.12 170	0.24 289	0.14 226	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.07 256

rvit_stereo_ft	0.17 258	0.14 427	0.30 265	0.25 546	0.14 415	0.17 156	0.21 467	0.28 241	0.26 302	0.16 226	0.19 229	0.20 301	0.16 303	0.22 263	0.17 322	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.07 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 258	0.13 373	0.24 187	0.19 176	0.13 363	0.24 377	0.17 283	0.30 279	0.37 459	0.43 618	0.17 197	0.13 163	0.12 170	0.19 192	0.15 262	0.08 311	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.08 344

AE-Stereo	0.17 258	0.11 237	0.31 280	0.24 505	0.14 415	0.23 354	0.18 334	0.34 331	0.29 351	0.15 197	0.25 312	0.21 315	0.13 221	0.20 216	0.14 226	0.07 138	0.08 494	0.09 379	0.10 498	0.07 198	0.06 156

rrr	0.17 258	0.11 237	0.57 560	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.35 355	0.22 231	0.15 197	0.12 82	0.14 197	0.12 170	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

plain	0.17 258	0.13 373	0.43 452	0.21 312	0.13 363	0.16 115	0.17 283	0.27 218	0.22 231	0.16 226	0.26 324	0.13 163	0.16 303	0.27 358	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.07 252	0.10 453	0.07 256

MSKI-zero shot	0.17 258	0.09 94	0.43 452	0.20 253	0.11 202	0.21 296	0.15 177	0.32 303	0.21 212	0.23 313	0.24 300	0.23 349	0.10 91	0.31 416	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

Any-RAFT	0.17 258	0.08 44	0.31 280	0.19 176	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.42 448	0.30 368	0.24 328	0.27 333	0.27 409	0.16 303	0.21 243	0.12 128	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

RAFT-Test	0.17 258	0.10 156	0.38 379	0.19 176	0.12 279	0.25 397	0.17 283	0.33 318	0.23 257	0.23 313	0.29 355	0.27 409	0.14 258	0.20 216	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

4D-IteraStereo	0.17 258	0.16 495	0.50 519	0.21 312	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.28 241	0.28 332	0.23 313	0.20 246	0.20 301	0.11 133	0.19 192	0.14 226	0.06 53	0.04 2	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.06 156

anonymousdsp2	0.17 258	0.10 156	0.28 240	0.20 253	0.11 202	0.25 397	0.17 283	0.41 434	0.31 382	0.23 313	0.23 286	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.07 256

knoymous	0.17 258	0.09 94	0.32 289	0.17 58	0.11 202	0.21 296	0.17 283	0.32 303	0.23 257	0.23 313	0.28 341	0.27 409	0.16 303	0.23 273	0.16 289	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.06 167	0.09 377	0.09 419

Selective-RAFT	0.17 258	0.12 300	0.30 265	0.24 505	0.10 138	0.29 474	0.15 177	0.32 303	0.31 382	0.17 245	0.17 197	0.21 315	0.18 366	0.28 373	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.06 156

AnonymousM	0.17 258	0.19 547	0.24 187	0.18 115	0.10 138	0.18 184	0.17 283	0.30 279	0.23 257	0.26 351	0.20 246	0.18 266	0.14 258	0.19 192	0.14 226	0.09 418	0.06 260	0.38 704	0.15 632	0.06 111	0.05 37

cross-raft	0.17 258	0.12 300	0.41 428	0.23 447	0.10 138	0.20 262	0.24 546	0.33 318	0.23 257	0.23 313	0.28 341	0.29 436	0.15 278	0.17 130	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

test-1	0.17 258	0.11 237	0.40 403	0.23 447	0.13 363	0.22 329	0.23 524	0.34 331	0.26 302	0.20 280	0.24 300	0.22 327	0.14 258	0.16 111	0.20 408	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.08 344

s12784h	0.17 258	0.09 94	0.26 211	0.18 115	0.07 3	0.32 523	0.19 383	0.37 385	0.32 394	0.23 313	0.25 312	0.18 266	0.17 335	0.25 319	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 258	0.14 427	0.32 289	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.17 283	0.32 303	0.30 368	0.25 338	0.33 419	0.20 301	0.17 335	0.19 192	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 258	0.10 156	0.40 403	0.20 253	0.11 202	0.20 262	0.15 177	0.36 374	0.30 368	0.23 313	0.21 261	0.26 398	0.15 278	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 258	0.10 156	0.37 359	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.32 303	0.28 332	0.23 313	0.23 286	0.27 409	0.15 278	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

S0	0.18 284	0.13 373	0.21 143	0.23 447	0.11 202	0.33 534	0.26 578	0.27 218	0.21 212	0.21 294	0.26 324	0.20 301	0.16 303	0.19 192	0.17 322	0.12 561	0.11 594	0.14 609	0.14 622	0.10 453	0.07 256

ManiGeoR	0.18 284	0.15 466	0.55 550	0.15 7	0.11 202	0.21 296	0.14 122	0.39 405	0.27 313	0.19 272	0.24 300	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.08 344

HLf10	0.18 284	0.15 466	0.55 550	0.15 7	0.11 202	0.21 296	0.14 122	0.39 405	0.27 313	0.19 272	0.24 300	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.08 344

TestStereo_HL2	0.18 284	0.14 427	0.34 319	0.17 58	0.11 202	0.20 262	0.15 177	0.33 318	0.29 351	0.22 304	0.29 355	0.19 286	0.17 335	0.39 471	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.08 288	0.08 344

GGDA	0.18 284	0.14 427	0.33 307	0.17 58	0.10 138	0.20 262	0.16 231	0.33 318	0.31 382	0.22 304	0.28 341	0.19 286	0.16 303	0.38 466	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.08 288	0.08 344

TestStereo-Hl	0.18 284	0.11 237	0.31 280	0.17 58	0.10 138	0.22 329	0.16 231	0.36 374	0.29 351	0.23 313	0.26 324	0.22 327	0.19 382	0.38 466	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.07 256

Lsterematch	0.18 284	0.13 373	0.33 307	0.19 176	0.10 138	0.23 354	0.17 283	0.25 180	0.32 394	0.28 374	0.37 460	0.24 364	0.21 403	0.23 273	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

WQFJA1	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.19 383	0.51 556	0.51 614	0.15 197	0.17 197	0.15 219	0.16 303	0.20 216	0.20 408	0.07 138	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

WQFJX1	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.23 447	0.17 537	0.24 377	0.19 383	0.58 642	0.52 623	0.16 226	0.16 178	0.14 197	0.15 278	0.26 338	0.17 322	0.08 311	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.06 156

WQFJX	0.18 284	0.10 156	0.17 76	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.18 334	0.53 587	0.45 558	0.17 245	0.16 178	0.14 197	0.16 303	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.08 494	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

NLMM	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.19 383	0.51 556	0.51 614	0.15 197	0.17 197	0.15 219	0.16 303	0.20 216	0.20 408	0.07 138	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IGEV-FE	0.18 284	0.10 156	0.65 597	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.34 331	0.19 158	0.28 374	0.22 275	0.27 409	0.13 221	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

H2IRNET	0.18 284	0.13 373	0.35 330	0.21 312	0.12 279	0.20 262	0.15 177	0.27 218	0.30 368	0.17 245	0.31 386	0.25 376	0.20 393	0.24 289	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.06 156

ACVNet-DCA	0.18 284	0.14 427	0.38 379	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.09 419

cc1	0.18 284	0.14 427	0.38 379	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.35 355	0.47 581	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.08 344

11t1	0.18 284	0.10 156	0.30 265	0.20 253	0.11 202	0.27 432	0.17 283	0.35 355	0.23 257	0.25 338	0.23 286	0.23 349	0.23 435	0.25 319	0.18 351	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

tt1	0.18 284	0.14 427	0.35 330	0.23 447	0.11 202	0.30 493	0.19 383	0.35 355	0.44 546	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.16 303	0.27 358	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.08 344

IGEV_Zeroshot_test	0.18 284	0.10 156	0.65 597	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.34 331	0.19 158	0.28 374	0.22 275	0.27 409	0.13 221	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

MIM_Stereo	0.18 284	0.12 300	0.38 379	0.20 253	0.11 202	0.17 156	0.14 122	0.35 355	0.25 290	0.27 361	0.35 441	0.23 349	0.13 221	0.27 358	0.16 289	0.06 53	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.06 156

HH	0.18 284	0.12 300	0.55 550	0.22 386	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.34 331	0.19 158	0.20 280	0.24 300	0.34 492	0.18 366	0.29 393	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.06 156

HanStereo	0.18 284	0.12 300	0.55 550	0.22 386	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.34 331	0.19 158	0.20 280	0.24 300	0.34 492	0.18 366	0.29 393	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.06 156

LL-Strereo2	0.18 284	0.18 530	0.39 395	0.22 386	0.12 279	0.24 377	0.13 86	0.31 291	0.23 257	0.24 328	0.20 246	0.24 364	0.12 170	0.26 338	0.15 262	0.06 53	0.06 260	0.12 560	0.09 450	0.08 288	0.07 256

riskmin	0.18 284	0.09 94	0.34 319	0.18 115	0.12 279	0.24 377	0.16 231	0.34 331	0.28 332	0.21 294	0.23 286	0.33 482	0.24 453	0.23 273	0.17 322	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.06 167	0.10 453	0.10 479

test_4	0.18 284	0.12 300	0.34 319	0.23 447	0.12 279	0.18 184	0.22 497	0.26 202	0.24 275	0.24 328	0.47 581	0.22 327	0.13 221	0.24 289	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.07 198	0.05 37

GMOStereo	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

error version	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

test-v	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

test_3	0.18 284	0.11 237	0.32 289	0.24 505	0.11 202	0.22 329	0.25 564	0.31 291	0.31 382	0.25 338	0.18 220	0.23 349	0.13 221	0.25 319	0.19 385	0.06 53	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.07 198	0.06 156

Patchmatch Stereo++	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.26 338	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344
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	0.18 284	0.11 237	0.35 330	0.23 447	0.11 202	0.24 377	0.20 436	0.29 258	0.26 302	0.26 351	0.25 312	0.25 376	0.18 366	0.34 437	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.08 344

PSM-adaLoss	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.16 231	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.18 366	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

ROB_FTStereo_v2	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.16 231	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

ROB_FTStereo	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

HUI-Stereo	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.25 376	0.17 335	0.22 263	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

DeepStereo_RVC	0.18 284	0.11 237	0.40 403	0.21 312	0.11 202	0.19 219	0.16 231	0.28 241	0.22 231	0.27 361	0.27 333	0.23 349	0.28 522	0.24 289	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.10 479

iGMRVC	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.27 358	0.17 322	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

iRAFT	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.26 338	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

CRE-IMP	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.11 202	0.24 377	0.17 283	0.29 258	0.21 212	0.27 361	0.26 324	0.24 364	0.17 335	0.23 273	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.10 453	0.10 479

test-2	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 284	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.18 366	0.25 319	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

rafts_anoy	0.18 284	0.15 466	0.35 330	0.22 386	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.32 303	0.30 368	0.23 313	0.25 312	0.20 301	0.16 303	0.22 263	0.19 385	0.08 311	0.07 402	0.10 462	0.12 578	0.09 377	0.08 344

raft+_RVC	0.18 284	0.14 427	0.32 289	0.21 312	0.15 479	0.21 296	0.16 231	0.38 393	0.34 418	0.21 294	0.28 341	0.20 301	0.15 278	0.24 289	0.19 385	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.08 344

RALCasStereoNet	0.18 284	0.15 466	0.33 307	0.21 312	0.14 415	0.21 296	0.18 334	0.31 291	0.25 290	0.21 294	0.29 355	0.22 327	0.15 278	0.27 358	0.17 322	0.08 311	0.10 568	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

sCroCo_RVC	0.18 284	0.14 427	0.49 508	0.27 609	0.18 559	0.22 329	0.17 283	0.27 218	0.23 257	0.14 174	0.22 275	0.17 253	0.14 258	0.21 243	0.15 262	0.10 473	0.11 594	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

DCANet	0.18 284	0.13 373	0.40 403	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.34 331	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.18 266	0.23 435	0.20 216	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.07 256

AFF-stereo	0.18 284	0.15 466	0.32 289	0.21 312	0.10 138	0.18 184	0.18 334	0.33 318	0.27 313	0.25 338	0.37 460	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

DIP-Stereo	0.18 284	0.12 300	0.33 307	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.12 43	0.42 448	0.25 290	0.27 361	0.32 396	0.21 315	0.17 335	0.25 319	0.20 408	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.08 344
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	0.18 284	0.09 94	0.32 289	0.22 386	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.42 448	0.19 158	0.31 453	0.45 564	0.20 301	0.14 258	0.18 160	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

RAFT-Stereo	0.18 284	0.09 94	0.32 289	0.22 386	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.42 448	0.19 158	0.31 453	0.45 564	0.20 301	0.14 258	0.18 160	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 333	0.12 300	0.22 160	0.22 386	0.13 363	0.31 509	0.22 497	0.30 279	0.27 313	0.25 338	0.31 386	0.20 301	0.20 393	0.18 160	0.17 322	0.12 561	0.09 533	0.15 625	0.16 644	0.11 503	0.12 544

HLF11	0.19 333	0.14 427	0.54 543	0.15 7	0.12 279	0.21 296	0.12 43	0.37 385	0.24 275	0.20 280	0.29 355	0.18 266	0.18 366	0.37 460	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.09 419

HLf8	0.19 333	0.16 495	0.55 550	0.15 7	0.12 279	0.24 377	0.14 122	0.40 419	0.31 382	0.20 280	0.26 324	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.17 322	0.10 473	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

TestStereo_HLe17	0.19 333	0.17 515	0.64 595	0.16 26	0.11 202	0.21 296	0.17 283	0.40 419	0.30 368	0.19 272	0.25 312	0.17 253	0.15 278	0.38 466	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

NLMM1	0.19 333	0.12 300	0.16 52	0.23 447	0.18 559	0.24 377	0.20 436	0.59 648	0.65 667	0.18 264	0.17 197	0.13 163	0.14 258	0.25 319	0.18 351	0.08 311	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

NLCSM	0.19 333	0.12 300	0.18 95	0.24 505	0.19 586	0.24 377	0.21 467	0.42 448	0.40 502	0.19 272	0.18 220	0.14 197	0.16 303	0.47 502	0.19 385	0.08 311	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

AIO-test1	0.19 333	0.14 427	0.41 428	0.27 609	0.15 479	0.21 296	0.16 231	0.39 405	0.36 448	0.17 245	0.26 324	0.18 266	0.13 221	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.06 111	0.09 419

rvit_0105_6	0.19 333	0.14 427	0.34 319	0.23 447	0.14 415	0.18 184	0.20 436	0.29 258	0.37 459	0.18 264	0.22 275	0.23 349	0.17 335	0.26 338	0.17 322	0.15 622	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.11 503	0.08 344

1test111	0.19 333	0.14 427	0.38 379	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.34 437	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.09 419

DCANet-4	0.19 333	0.10 156	0.52 536	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.36 374	0.39 484	0.29 403	0.30 371	0.17 253	0.22 421	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

fff	0.19 333	0.13 373	0.40 403	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

ADStereo(finetuned)	0.19 333	0.13 373	0.49 508	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.34 331	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.18 266	0.31 569	0.21 243	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.07 256

x	0.19 333	0.11 237	0.29 254	0.20 253	0.11 202	0.26 421	0.18 334	0.41 434	0.29 351	0.25 338	0.29 355	0.28 425	0.24 453	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

DisPM	0.19 333	0.10 156	0.35 330	0.23 447	0.13 363	0.18 184	0.20 436	0.29 258	0.29 351	0.33 490	0.34 430	0.23 349	0.16 303	0.33 430	0.16 289	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.11 520

iRaft-Stereo_20w	0.19 333	0.10 156	0.46 483	0.19 176	0.13 363	0.25 397	0.19 383	0.52 575	0.19 158	0.29 403	0.21 261	0.22 327	0.20 393	0.28 373	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.08 288	0.08 344

TRStereo	0.19 333	0.17 515	0.47 491	0.23 447	0.19 586	0.19 219	0.16 231	0.52 575	0.28 332	0.20 280	0.19 229	0.21 315	0.13 221	0.24 289	0.13 187	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.11 539	0.06 111	0.06 156

Pruner-Stereo	0.19 333	0.11 237	0.34 319	0.29 636	0.12 279	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.29 351	0.33 490	0.32 396	0.25 376	0.15 278	0.24 289	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.09 419

RALAANet	0.19 333	0.18 530	0.37 359	0.23 447	0.14 415	0.23 354	0.13 86	0.37 385	0.29 351	0.28 374	0.26 324	0.25 376	0.15 278	0.26 338	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.06 156

csc	0.19 333	0.13 373	0.40 403	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

cscssc	0.19 333	0.13 373	0.40 403	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

GMStereo	0.19 333	0.25 609	0.40 403	0.21 312	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.29 258	0.40 502	0.25 338	0.23 286	0.16 241	0.15 278	0.25 319	0.19 385	0.09 418	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.08 344
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	0.20 354	0.14 427	0.31 280	0.22 386	0.12 279	0.26 421	0.16 231	0.31 291	0.27 313	0.32 475	0.58 635	0.23 349	0.15 278	0.23 273	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.06 156

FLISNet	0.20 354	0.13 373	0.33 307	0.18 115	0.15 479	0.17 156	0.16 231	0.34 331	0.21 212	0.37 552	0.39 489	0.36 511	0.24 453	0.29 393	0.21 435	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.07 256

CoSv	0.20 354	0.13 373	0.33 307	0.18 115	0.15 479	0.17 156	0.16 231	0.34 331	0.21 212	0.37 552	0.39 489	0.36 511	0.24 453	0.29 393	0.21 435	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.07 256

AIO-test2	0.20 354	0.20 560	0.36 350	0.26 581	0.15 479	0.22 329	0.16 231	0.42 448	0.42 522	0.16 226	0.29 355	0.15 219	0.11 133	0.26 338	0.13 187	0.18 661	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.07 198	0.07 256

rvit_0105_4	0.20 354	0.15 466	0.38 379	0.23 447	0.14 415	0.20 262	0.22 497	0.33 318	0.39 484	0.19 272	0.24 300	0.25 376	0.19 382	0.27 358	0.17 322	0.16 638	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.11 503	0.08 344

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 354	0.72 717	0.70 615	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 177	0.18 45	0.16 84	0.13 143	0.12 82	0.09 32	0.08 18	0.16 111	0.13 187	0.35 706	0.04 2	0.08 277	0.07 252	0.11 503	0.23 678

test_sample1	0.20 354	0.10 156	0.28 240	0.19 176	0.12 279	0.28 452	0.19 383	0.41 434	0.25 290	0.26 351	0.31 386	0.29 436	0.26 486	0.44 492	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.09 419

MyStereo06	0.20 354	0.12 300	0.57 560	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.40 419	0.21 212	0.30 435	0.24 300	0.31 463	0.18 366	0.22 263	0.18 351	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

xx1	0.20 354	0.14 427	0.38 379	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.35 355	0.47 581	0.17 245	0.19 229	0.28 425	0.24 453	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.09 450	0.09 377	0.09 419

GCAPDPT-zeroshot	0.20 354	0.08 44	1.14 694	0.29 636	0.43 700	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.14 174	0.17 197	0.15 219	0.11 133	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

DCRE	0.20 354	0.13 373	0.40 403	0.21 312	0.15 479	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.22 304	0.80 682	0.23 349	0.16 303	0.23 273	0.15 262	0.07 138	0.07 402	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.06 156

qqq	0.20 354	0.12 300	0.31 280	0.20 253	0.11 202	0.23 354	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.24 328	0.28 341	0.28 425	0.24 453	0.34 437	0.22 457	0.08 311	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.09 377	0.09 419

PFNet+	0.20 354	0.10 156	0.37 359	0.21 312	0.12 279	0.17 156	0.19 383	0.29 258	0.34 418	0.33 490	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.32 423	0.17 322	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.12 544

NF-Stereo	0.20 354	0.10 156	0.35 330	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

OCTAStereo	0.20 354	0.10 156	0.35 330	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

RE-Stereo	0.20 354	0.10 156	0.35 330	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

TVStereo	0.20 354	0.10 156	0.35 330	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

sAnonymous2	0.20 354	0.21 575	0.58 565	0.24 505	0.17 537	0.22 329	0.19 383	0.34 331	0.28 332	0.17 245	0.19 229	0.17 253	0.16 303	0.17 130	0.14 226	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.23 665	0.17 623

CroCo_RVC	0.20 354	0.21 575	0.58 565	0.24 505	0.17 537	0.22 329	0.19 383	0.34 331	0.28 332	0.17 245	0.19 229	0.17 253	0.16 303	0.17 130	0.14 226	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.23 665	0.17 623

111	0.20 354	0.17 515	0.40 403	0.18 115	0.09 63	0.24 377	0.17 283	0.41 434	0.45 558	0.23 313	0.29 355	0.29 436	0.21 403	0.24 289	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.08 344

HITNet	0.20 354	0.17 515	0.43 452	0.19 176	0.08 30	0.27 432	0.14 122	0.42 448	0.30 368	0.29 403	0.32 396	0.27 409	0.21 403	0.28 373	0.25 501	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.06 156
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	0.21 375	0.20 560	0.29 254	0.23 447	0.11 202	0.36 570	0.17 283	0.37 385	0.29 351	0.24 328	0.28 341	0.19 286	0.21 403	0.53 533	0.21 435	0.10 473	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.08 344

TestStereo_HL3	0.21 375	0.13 373	0.77 627	0.17 58	0.11 202	0.23 354	0.16 231	0.34 331	0.20 190	0.27 361	0.38 475	0.23 349	0.19 382	0.41 482	0.14 226	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.08 344

IGEV_i1	0.21 375	0.11 237	0.43 452	0.22 386	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.43 462	0.30 368	0.29 403	0.30 371	0.31 463	0.20 393	0.33 430	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.08 344

Selective-IGEV-i1	0.21 375	0.10 156	0.31 280	0.23 447	0.13 363	0.31 509	0.22 497	0.46 494	0.42 522	0.27 361	0.32 396	0.33 482	0.17 335	0.25 319	0.19 385	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.09 419

Hybrid-DGEV-2	0.21 375	0.15 466	0.34 319	0.24 505	0.13 363	0.28 452	0.14 122	0.48 517	0.44 546	0.27 361	0.24 300	0.25 376	0.25 475	0.28 373	0.19 385	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.07 256

FACV-RUCA	0.21 375	0.15 466	0.32 289	0.23 447	0.23 643	0.26 421	0.19 383	0.39 405	0.34 418	0.25 338	0.32 396	0.21 315	0.24 453	0.24 289	0.19 385	0.10 473	0.07 402	0.15 625	0.08 339	0.16 603	0.13 564

IGEV-RUCA	0.21 375	0.08 44	0.23 176	0.19 176	0.19 586	0.28 452	0.24 546	0.23 138	0.21 212	0.20 280	0.23 286	0.28 425	0.49 662	0.26 338	0.18 351	0.09 418	0.08 494	0.18 652	0.13 607	0.17 620	0.17 623

rvit_0105_5	0.21 375	0.15 466	0.38 379	0.23 447	0.13 363	0.22 329	0.24 546	0.36 374	0.39 484	0.21 294	0.23 286	0.26 398	0.19 382	0.26 338	0.19 385	0.15 622	0.13 626	0.12 560	0.12 578	0.10 453	0.09 419

GCAP-BAT	0.21 375	0.08 44	1.22 699	0.29 636	0.43 700	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.14 174	0.17 197	0.15 219	0.11 133	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

test_sample2	0.21 375	0.10 156	0.28 240	0.19 176	0.11 202	0.27 432	0.21 467	0.43 462	0.29 351	0.26 351	0.31 386	0.30 453	0.24 453	0.45 495	0.18 351	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.09 419

mmm	0.21 375	0.12 300	0.31 280	0.22 386	0.12 279	0.28 452	0.21 467	0.41 434	0.27 313	0.29 403	0.38 475	0.29 436	0.24 453	0.29 393	0.22 457	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.10 453	0.09 419

CASS	0.21 375	0.15 466	0.32 289	0.26 581	0.11 202	0.28 452	0.19 383	0.39 405	0.30 368	0.32 475	0.34 430	0.25 376	0.24 453	0.25 319	0.20 408	0.13 582	0.08 494	0.11 521	0.09 450	0.11 503	0.11 520
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 375	0.16 495	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.26 421	0.27 585	0.40 419	0.36 448	0.29 403	0.39 489	0.22 327	0.21 403	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.07 256

RAFT_CTSACE	0.21 375	0.16 495	0.41 428	0.25 546	0.15 479	0.22 329	0.24 546	0.32 303	0.28 332	0.33 490	0.51 599	0.29 436	0.17 335	0.32 423	0.13 187	0.06 53	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.06 156

RAFT+CT+SA	0.21 375	0.18 530	0.33 307	0.25 546	0.18 559	0.23 354	0.29 608	0.40 419	0.36 448	0.24 328	0.38 475	0.18 266	0.16 303	0.32 423	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.12 578	0.09 377	0.09 419

SA-5K	0.21 375	0.16 495	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.26 421	0.27 585	0.40 419	0.36 448	0.29 403	0.39 489	0.22 327	0.21 403	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.07 256

CIPLG	0.21 375	0.21 575	0.55 550	0.23 447	0.15 479	0.25 397	0.20 436	0.35 355	0.29 351	0.31 453	0.33 419	0.22 327	0.15 278	0.26 338	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

IPLG	0.21 375	0.15 466	0.53 540	0.21 312	0.12 279	0.28 452	0.17 283	0.42 448	0.30 368	0.33 490	0.32 396	0.15 219	0.17 335	0.50 515	0.21 435	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IPLGR_C	0.21 375	0.22 590	0.60 573	0.23 447	0.15 479	0.24 377	0.20 436	0.35 355	0.29 351	0.31 453	0.32 396	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

MIPNet	0.21 375	0.15 466	0.52 536	0.21 312	0.12 279	0.27 432	0.20 436	0.45 483	0.37 459	0.30 435	0.23 286	0.19 286	0.24 453	0.27 358	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IPLGR	0.21 375	0.13 373	0.61 576	0.21 312	0.11 202	0.25 397	0.18 334	0.41 434	0.37 459	0.28 374	0.27 333	0.21 315	0.19 382	0.37 460	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

ACRE	0.21 375	0.20 560	0.62 584	0.23 447	0.15 479	0.24 377	0.20 436	0.35 355	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

GANet-ADL	0.21 375	0.12 300	0.45 475	0.23 447	0.14 415	0.29 474	0.19 383	0.46 494	0.35 435	0.25 338	0.32 396	0.32 473	0.19 382	0.24 289	0.20 408	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.10 479

LCNet	0.21 375	0.11 237	0.29 254	0.25 546	0.12 279	0.23 354	0.19 383	0.34 331	0.26 302	0.28 374	0.35 441	0.26 398	0.30 552	0.35 448	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.13 562	0.22 671

PSM-softLoss	0.21 375	0.10 156	0.39 395	0.24 505	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.38 393	0.26 302	0.29 403	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.52 526	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.12 544

KMStereo	0.21 375	0.10 156	0.39 395	0.24 505	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.38 393	0.26 302	0.29 403	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.52 526	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.12 544

SST-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.37 359	0.24 505	0.13 363	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.24 275	0.34 510	0.33 419	0.29 436	0.25 475	0.56 554	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.07 256

RAFT_R40	0.21 375	0.10 156	0.37 359	0.24 505	0.13 363	0.18 184	0.18 334	0.31 291	0.29 351	0.33 490	0.33 419	0.30 453	0.24 453	0.55 543	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.07 256

RAFT-345	0.21 375	0.10 156	0.46 483	0.22 386	0.11 202	0.20 262	0.16 231	0.26 202	0.25 290	0.27 361	0.66 661	0.21 315	0.16 303	0.55 543	0.21 435	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.06 156

RAFT	0.21 375	0.17 515	0.32 289	0.24 505	0.12 279	0.25 397	0.27 585	0.35 355	0.28 332	0.33 490	0.33 419	0.38 527	0.22 421	0.29 393	0.17 322	0.08 311	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.10 453	0.06 156

GMM-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.43 452	0.23 447	0.13 363	0.24 377	0.25 564	0.37 385	0.27 313	0.30 435	0.45 564	0.27 409	0.21 403	0.31 416	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.19 644

Prome-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.30 265	0.24 505	0.12 279	0.23 354	0.23 524	0.36 374	0.25 290	0.33 490	0.59 638	0.24 364	0.28 522	0.29 393	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.20 656

TestStereo	0.21 375	0.19 547	0.40 403	0.25 546	0.10 138	0.22 329	0.21 467	0.31 291	0.31 382	0.23 313	0.34 430	0.22 327	0.18 366	0.62 590	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.07 252	0.11 503	0.06 156

XX-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.83 648	0.26 581	0.17 537	0.23 354	0.13 86	0.40 419	0.18 138	0.20 280	0.41 509	0.31 463	0.10 91	0.32 423	0.12 128	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

EAI-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.33 307	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.46 690	0.46 494	0.20 190	0.25 338	0.50 593	0.17 253	0.16 303	0.24 289	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.10 498	0.06 111	0.07 256

FENet	0.21 375	0.11 237	0.45 475	0.21 312	0.12 279	0.26 421	0.17 283	0.41 434	0.35 435	0.30 435	0.31 386	0.29 436	0.23 435	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

SCION-MonSter(vits)	0.22 411	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.44 470	0.53 628	0.09 17	0.44 551	0.30 453	0.25 475	0.34 437	0.42 616	0.10 473	0.08 494	0.18 652	0.17 654	0.14 580	0.12 544

MyStereo8	0.22 411	0.15 466	0.63 587	0.21 312	0.17 537	0.31 509	0.16 231	0.36 374	0.32 394	0.28 374	0.36 451	0.25 376	0.18 366	0.25 319	0.28 527	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.12 544

ffm	0.22 411	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.35 355	0.44 546	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.27 358	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.08 344

StereoVision	0.22 411	0.18 530	0.37 359	0.27 609	0.17 537	0.23 354	0.22 497	0.38 393	0.31 382	0.20 280	0.51 599	0.22 327	0.16 303	0.28 373	0.18 351	0.11 521	0.12 614	0.13 582	0.13 607	0.10 453	0.07 256

raft_robust	0.22 411	0.17 515	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.23 354	0.22 497	0.49 527	0.48 593	0.32 475	0.32 396	0.26 398	0.23 435	0.53 533	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.10 498	0.08 288	0.06 156

Sa-1000	0.22 411	0.15 466	0.35 330	0.23 447	0.13 363	0.28 452	0.23 524	0.47 504	0.39 484	0.30 435	0.50 593	0.26 398	0.19 382	0.33 430	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.08 288	0.06 156

SA	0.22 411	0.16 495	0.36 350	0.23 447	0.13 363	0.24 377	0.23 524	0.45 483	0.40 502	0.27 361	0.44 551	0.23 349	0.23 435	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.08 288	0.06 156

dd	0.22 411	0.26 620	0.40 403	0.22 386	0.12 279	0.25 397	0.21 467	0.32 303	0.44 546	0.29 403	0.28 341	0.25 376	0.16 303	0.30 409	0.25 501	0.12 561	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.11 503	0.09 419

GwcNet-ADL	0.22 411	0.14 427	0.58 565	0.24 505	0.13 363	0.22 329	0.23 524	0.49 527	0.40 502	0.27 361	0.29 355	0.30 453	0.20 393	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.09 377	0.09 419

HHNet	0.22 411	0.12 300	0.52 536	0.18 115	0.18 559	0.20 262	0.20 436	0.34 331	0.31 382	0.32 475	0.59 638	0.20 301	0.21 403	0.24 289	0.31 555	0.08 311	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.11 520

KYRaft	0.22 411	0.10 156	0.30 265	0.23 447	0.12 279	0.23 354	0.23 524	0.35 355	0.24 275	0.35 527	0.54 617	0.34 492	0.26 486	0.29 393	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.08 288	0.31 697

IRAFT_RVC	0.22 411	0.12 300	0.39 395	0.26 581	0.11 202	0.18 184	0.24 546	0.40 419	0.37 459	0.31 453	0.30 371	0.29 436	0.24 453	0.55 543	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.07 256

GES	0.22 411	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.14 415	0.27 432	0.19 383	0.49 527	0.33 408	0.30 435	0.36 451	0.25 376	0.23 435	0.29 393	0.22 457	0.10 473	0.08 494	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.11 520

SFCPSM	0.22 411	0.10 156	0.51 529	0.21 312	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.55 607	0.39 484	0.29 403	0.32 396	0.23 349	0.21 403	0.27 358	0.19 385	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.08 344

DMCA	0.22 411	0.14 427	0.36 350	0.22 386	0.14 415	0.27 432	0.20 436	0.43 462	0.38 474	0.31 453	0.32 396	0.33 482	0.24 453	0.24 289	0.28 527	0.11 521	0.08 494	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.11 520

BEATNet_4x	0.22 411	0.18 530	0.47 491	0.22 386	0.10 138	0.28 452	0.14 122	0.46 494	0.32 394	0.31 453	0.34 430	0.31 463	0.25 475	0.31 416	0.29 539	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.10 453	0.08 344

MLCV	0.22 411	0.16 495	0.44 462	0.21 312	0.08 30	0.29 474	0.19 383	0.38 393	0.37 459	0.38 567	0.44 551	0.31 463	0.21 403	0.41 482	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

DN-CSS_ROB	0.22 411	0.25 609	0.47 491	0.24 505	0.14 415	0.25 397	0.12 43	0.40 419	0.33 408	0.29 403	0.42 526	0.22 327	0.20 393	0.33 430	0.19 385	0.07 138	0.06 260	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.07 256

Select-FE	0.23 429	0.14 427	0.78 628	0.22 386	0.18 559	0.22 329	0.13 86	0.43 462	0.26 302	0.28 374	0.33 419	0.39 539	0.29 537	0.27 358	0.19 385	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.13 607	0.08 288	0.12 544

G2L-ROB	0.23 429	0.15 466	0.41 428	0.19 176	0.12 279	0.27 432	0.21 467	0.47 504	0.33 408	0.34 510	0.31 386	0.41 561	0.22 421	0.49 511	0.26 515	0.09 418	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.10 479

DFGA-Net	0.23 429	0.24 604	0.49 508	0.22 386	0.15 479	0.25 397	0.17 283	0.39 405	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.21 315	0.17 335	0.59 571	0.28 527	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.08 344

PAM_32	0.23 429	0.10 156	0.63 587	0.21 312	0.14 415	0.33 534	0.19 383	0.36 374	0.23 257	0.29 403	0.28 341	0.56 646	0.28 522	0.27 358	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.09 419

PAM	0.23 429	0.10 156	0.63 587	0.22 386	0.15 479	0.34 548	0.21 467	0.37 385	0.22 231	0.31 453	0.27 333	0.55 642	0.26 486	0.26 338	0.17 322	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.09 450	0.07 198	0.09 419

rvit_0105_3	0.23 429	0.17 515	0.40 403	0.25 546	0.15 479	0.24 377	0.28 601	0.38 393	0.41 514	0.25 338	0.25 312	0.28 425	0.21 403	0.28 373	0.20 408	0.15 622	0.13 626	0.14 609	0.15 632	0.10 453	0.09 419

UGAM-zero	0.23 429	0.10 156	0.54 543	0.19 176	0.13 363	0.21 296	0.14 122	0.44 470	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.51 625	0.33 580	0.65 606	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.06 111	0.07 256

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 429	0.13 373	0.83 648	0.20 253	0.21 613	0.23 354	0.17 283	0.48 517	0.27 313	0.23 313	0.29 355	0.39 539	0.23 435	0.25 319	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.11 539	0.11 503	0.10 479

test_sample3	0.23 429	0.12 300	0.43 452	0.19 176	0.12 279	0.32 523	0.20 436	0.50 538	0.34 418	0.31 453	0.33 419	0.29 436	0.22 421	0.53 533	0.22 457	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.10 453	0.10 479

MyStereo05	0.23 429	0.12 300	0.57 560	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.48 517	0.52 623	0.31 453	0.23 286	0.25 376	0.22 421	0.30 409	0.21 435	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MyStereo04	0.23 429	0.12 300	0.55 550	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.49 527	0.52 623	0.28 374	0.23 286	0.27 409	0.23 435	0.30 409	0.22 457	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

CoDeX	0.23 429	0.12 300	0.46 483	0.21 312	0.14 415	0.29 474	0.21 467	0.53 587	0.41 514	0.29 403	0.35 441	0.29 436	0.22 421	0.48 506	0.19 385	0.09 418	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256

PCWNet_CMD	0.23 429	0.13 373	0.48 502	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.16 231	0.46 494	0.46 576	0.29 403	0.36 451	0.37 519	0.24 453	0.28 373	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.11 503	0.09 419

anonymousa	0.23 429	0.11 237	0.50 519	0.21 312	0.16 512	0.31 509	0.20 436	0.36 374	0.35 435	0.32 475	0.50 593	0.39 539	0.26 486	0.22 263	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.11 539	0.07 198	0.08 344

BUS	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.25 546	0.14 415	0.43 620	0.17 283	0.56 623	0.34 418	0.34 510	0.35 441	0.32 473	0.20 393	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

IER	0.23 429	0.12 300	0.39 395	0.20 253	0.14 415	0.31 509	0.19 383	0.42 448	0.36 448	0.33 490	0.40 500	0.32 473	0.33 580	0.29 393	0.22 457	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.08 344

test_5	0.23 429	0.19 547	0.38 379	0.26 581	0.18 559	0.25 397	0.29 608	0.40 419	0.37 459	0.29 403	0.40 500	0.25 376	0.22 421	0.34 437	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.10 479

BSDual-CNN	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.25 546	0.14 415	0.35 563	0.21 467	0.56 623	0.34 418	0.34 510	0.35 441	0.38 527	0.24 453	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

iRaft-Stereo_5w	0.23 429	0.18 530	0.44 462	0.22 386	0.13 363	0.19 219	0.19 383	0.37 385	0.32 394	0.28 374	0.37 460	0.34 492	0.23 435	0.65 606	0.27 521	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

psmg	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.21 312	0.14 415	0.35 563	0.23 524	0.51 556	0.34 418	0.35 527	0.38 475	0.38 527	0.24 453	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.09 377	0.08 344

UDGNet	0.23 429	0.31 654	0.38 379	0.24 505	0.14 415	0.24 377	0.18 334	0.32 303	0.43 530	0.29 403	0.28 341	0.24 364	0.19 382	0.29 393	0.20 408	0.15 622	0.07 402	0.21 668	0.11 539	0.14 580	0.10 479

OMP-Stereo	0.23 429	0.14 427	0.35 330	0.29 636	0.13 363	0.21 296	0.16 231	0.37 385	0.33 408	0.34 510	0.30 371	0.34 492	0.19 382	0.70 620	0.24 491	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IIG-Stereo	0.23 429	0.13 373	0.35 330	0.29 636	0.12 279	0.23 354	0.14 122	0.38 393	0.31 382	0.34 510	0.37 460	0.33 482	0.21 403	0.70 620	0.26 515	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.07 198	0.06 156

ASMatch	0.23 429	0.11 237	0.51 529	0.24 505	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.28 332	0.28 374	0.68 665	0.27 409	0.26 486	0.50 515	0.22 457	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.11 520

PFNet	0.23 429	0.10 156	0.57 560	0.24 505	0.14 415	0.22 329	0.19 383	0.39 405	0.33 408	0.35 527	0.32 396	0.27 409	0.19 382	0.64 599	0.22 457	0.09 418	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.07 256

ICVP	0.23 429	0.13 373	0.44 462	0.26 581	0.14 415	0.29 474	0.25 564	0.45 483	0.33 408	0.29 403	0.43 540	0.35 506	0.25 475	0.26 338	0.23 478	0.12 561	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.10 479
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 429	0.18 530	0.63 587	0.27 609	0.18 559	0.41 604	0.23 524	0.43 462	0.35 435	0.23 313	0.27 333	0.20 301	0.18 366	0.27 358	0.18 351	0.12 561	0.11 594	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.12 544

CFNet_pseudo	0.23 429	0.13 373	0.47 491	0.19 176	0.13 363	0.26 421	0.16 231	0.44 470	0.44 546	0.29 403	0.37 460	0.38 527	0.23 435	0.29 393	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.08 339	0.11 503	0.09 419

ACVNet	0.23 429	0.13 373	0.35 330	0.18 115	0.15 479	0.27 432	0.23 524	0.39 405	0.44 546	0.28 374	0.41 509	0.38 527	0.26 486	0.27 358	0.32 561	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.07 256

MSMDNet	0.23 429	0.13 373	0.48 502	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.16 231	0.46 494	0.46 576	0.29 403	0.36 451	0.37 519	0.24 453	0.28 373	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.09 419

ccs_rob	0.23 429	0.13 373	0.47 491	0.20 253	0.13 363	0.26 421	0.17 283	0.44 470	0.44 546	0.29 403	0.37 460	0.38 527	0.23 435	0.29 393	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.08 339	0.11 503	0.09 419

G2L-Stereo_test	0.24 460	0.16 495	0.38 379	0.19 176	0.13 363	0.27 432	0.24 546	0.49 527	0.38 474	0.37 552	0.37 460	0.40 554	0.24 453	0.52 526	0.28 527	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.09 377	0.08 344

DCVSM-stereo	0.24 460	0.13 373	0.52 536	0.20 253	0.14 415	0.26 421	0.13 86	0.34 331	0.34 418	0.41 602	0.33 419	0.47 600	0.29 537	0.30 409	0.22 457	0.10 473	0.10 568	0.11 521	0.10 498	0.12 544	0.15 601

rvit_stereo_0075_2	0.24 460	0.17 515	0.50 519	0.26 581	0.22 630	0.22 329	0.15 177	0.40 419	0.35 435	0.27 361	0.37 460	0.29 436	0.20 393	0.28 373	0.19 385	0.17 650	0.12 614	0.19 661	0.12 578	0.13 562	0.13 564

test_sample5	0.24 460	0.13 373	0.42 438	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.21 467	0.50 538	0.34 418	0.32 475	0.41 509	0.29 436	0.23 435	0.55 543	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

test_sample4	0.24 460	0.13 373	0.43 452	0.20 253	0.12 279	0.32 523	0.21 467	0.51 556	0.34 418	0.31 453	0.37 460	0.28 425	0.23 435	0.53 533	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

tta	0.24 460	0.12 300	0.40 403	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.28 527	0.10 473	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.07 256

qqq1	0.24 460	0.12 300	0.40 403	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

fff1	0.24 460	0.12 300	0.40 403	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

DualNet	0.24 460	0.13 373	0.42 438	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.21 467	0.50 538	0.34 418	0.33 490	0.43 540	0.29 436	0.23 435	0.55 543	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

GMStereo_Zeroshot	0.24 460	0.21 575	0.45 475	0.26 581	0.13 363	0.28 452	0.15 177	0.39 405	0.35 435	0.37 552	0.43 540	0.40 554	0.17 335	0.34 437	0.20 408	0.12 561	0.07 402	0.13 582	0.07 252	0.16 603	0.09 419

CFNet_ucs	0.24 460	0.13 373	0.50 519	0.20 253	0.15 479	0.28 452	0.17 283	0.49 527	0.45 558	0.32 475	0.42 526	0.39 539	0.22 421	0.31 416	0.21 435	0.11 521	0.08 494	0.12 560	0.09 450	0.12 544	0.11 520

gwcnet-sp	0.24 460	0.13 373	0.63 587	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

scenet	0.24 460	0.13 373	0.63 587	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

ToySt	0.24 460	0.16 495	0.48 502	0.21 312	0.13 363	0.29 474	0.29 608	0.39 405	0.39 484	0.27 361	0.35 441	0.39 539	0.31 569	0.31 416	0.29 539	0.08 311	0.09 533	0.10 462	0.11 539	0.11 503	0.10 479

ssnet	0.24 460	0.13 373	0.63 587	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

STrans-v2	0.24 460	0.13 373	0.54 543	0.21 312	0.12 279	0.23 354	0.21 467	0.47 504	0.28 332	0.31 453	0.42 526	0.36 511	0.35 595	0.62 590	0.23 478	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.06 156

TransformOpticalFlow	0.24 460	0.13 373	0.56 557	0.23 447	0.11 202	0.21 296	0.19 383	0.40 419	0.32 394	0.30 435	0.43 540	0.36 511	0.31 569	0.61 582	0.20 408	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.07 256

DRaft	0.24 460	0.10 156	0.34 319	0.18 115	0.12 279	0.28 452	0.23 524	0.33 318	0.39 484	0.38 567	0.61 650	0.21 315	0.41 628	0.48 506	0.42 616	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.08 344

HCRNet	0.24 460	0.25 609	0.33 307	0.34 669	0.16 512	0.27 432	0.18 334	0.43 462	0.35 435	0.30 435	0.35 441	0.32 473	0.22 421	0.44 492	0.20 408	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.11 539	0.10 453	0.09 419

ARAFT	0.24 460	0.21 575	0.78 628	0.22 386	0.12 279	0.29 474	0.24 546	0.43 462	0.32 394	0.33 490	0.28 341	0.28 425	0.19 382	0.49 511	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.12 560	0.11 539	0.09 377	0.06 156

cf-r	0.24 460	0.15 466	0.44 462	0.21 312	0.14 415	0.27 432	0.22 497	0.42 448	0.40 502	0.30 435	0.42 526	0.42 570	0.26 486	0.43 488	0.25 501	0.11 521	0.06 260	0.08 277	0.10 498	0.08 288	0.08 344

GANet-RSSM	0.24 460	0.14 427	0.36 350	0.21 312	0.14 415	0.27 432	0.21 467	0.45 483	0.33 408	0.29 403	0.39 489	0.39 539	0.28 522	0.58 565	0.23 478	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.09 419

PSMNet-RSSM	0.24 460	0.15 466	0.36 350	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.20 436	0.48 517	0.37 459	0.30 435	0.44 551	0.38 527	0.26 486	0.52 526	0.22 457	0.12 561	0.07 402	0.11 521	0.13 607	0.10 453	0.09 419

CFNet-ft	0.24 460	0.15 466	0.35 330	0.18 115	0.15 479	0.30 493	0.21 467	0.39 405	0.36 448	0.28 374	0.40 500	0.43 574	0.25 475	0.47 502	0.24 491	0.12 561	0.07 402	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.09 419

CFNet_RVC	0.24 460	0.15 466	0.35 330	0.18 115	0.15 479	0.30 493	0.21 467	0.39 405	0.36 448	0.28 374	0.40 500	0.43 574	0.25 475	0.47 502	0.24 491	0.12 561	0.07 402	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.09 419

UCFNet_RVC	0.24 460	0.16 495	0.34 319	0.18 115	0.15 479	0.33 534	0.16 231	0.46 494	0.35 435	0.29 403	0.35 441	0.39 539	0.25 475	0.34 437	0.22 457	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.14 622	0.13 562	0.12 544

AdaStereo	0.24 460	0.16 495	0.37 359	0.24 505	0.12 279	0.32 523	0.17 283	0.54 597	0.42 522	0.33 490	0.38 475	0.35 506	0.21 403	0.30 409	0.22 457	0.14 607	0.06 260	0.13 582	0.08 339	0.11 503	0.08 344
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	0.24 460	0.18 530	0.61 576	0.25 546	0.11 202	0.29 474	0.21 467	0.42 448	0.43 530	0.33 490	0.43 540	0.27 409	0.22 421	0.34 437	0.26 515	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

MWSP-net	0.25 488	0.12 300	0.37 359	0.22 386	0.14 415	0.31 509	0.40 677	0.50 538	0.43 530	0.32 475	0.33 419	0.36 511	0.31 569	0.28 373	0.31 555	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.10 479

RT-IGEV	0.25 488	0.10 156	0.48 502	0.22 386	0.14 415	0.31 509	0.28 601	0.53 587	0.39 484	0.36 544	0.41 509	0.44 585	0.30 552	0.28 373	0.27 521	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.10 479

G2L-Stereo	0.25 488	0.16 495	0.47 491	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.18 334	0.46 494	0.35 435	0.33 490	0.37 460	0.40 554	0.22 421	0.60 575	0.30 547	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.09 419

DDVS	0.25 488	0.15 466	0.39 395	0.24 505	0.17 537	0.34 548	0.21 467	0.41 434	0.30 368	0.33 490	0.41 509	0.48 607	0.21 403	0.52 526	0.27 521	0.11 521	0.09 533	0.11 521	0.09 450	0.13 562	0.14 588

ITSA-stereo	0.25 488	0.15 466	0.33 307	0.23 447	0.11 202	0.27 432	0.18 334	0.56 623	0.59 651	0.31 453	0.32 396	0.33 482	0.28 522	0.49 511	0.30 547	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.13 564

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 488	0.14 427	0.95 672	0.21 312	0.27 667	0.20 262	0.19 383	0.48 517	0.25 290	0.26 351	0.55 622	0.34 492	0.18 366	0.25 319	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.12 578	0.12 544	0.12 544

test_sample7	0.25 488	0.15 466	0.35 330	0.20 253	0.14 415	0.28 452	0.21 467	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.39 471	0.23 478	0.14 607	0.09 533	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

test_sample6	0.25 488	0.13 373	0.41 428	0.21 312	0.11 202	0.30 493	0.22 497	0.51 556	0.35 435	0.33 490	0.43 540	0.30 453	0.24 453	0.57 558	0.22 457	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.10 479

SMFormer	0.25 488	0.12 300	0.40 403	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.28 527	0.10 473	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.09 419

NINENet	0.25 488	0.15 466	0.37 359	0.23 447	0.16 512	0.43 620	0.17 283	0.60 657	0.46 576	0.32 475	0.37 460	0.32 473	0.20 393	0.42 486	0.21 435	0.10 473	0.10 568	0.12 560	0.08 339	0.11 503	0.10 479

hknet	0.25 488	0.14 427	0.40 403	0.25 546	0.15 479	0.35 563	0.21 467	0.56 623	0.37 459	0.34 510	0.35 441	0.43 574	0.27 505	0.37 460	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

PSMNet-ADL	0.25 488	0.15 466	0.32 289	0.26 581	0.14 415	0.31 509	0.22 497	0.44 470	0.36 448	0.27 361	0.33 419	0.41 561	0.28 522	0.61 582	0.29 539	0.11 521	0.09 533	0.09 379	0.11 539	0.10 453	0.10 479

PSM-AAD	0.25 488	0.10 156	0.30 265	0.24 505	0.12 279	0.26 421	0.38 666	0.34 331	0.28 332	0.35 527	0.39 489	0.28 425	0.79 703	0.30 409	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.12 560	0.11 539	0.08 288	0.21 665

GrayStereo	0.25 488	0.09 94	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.23 354	0.47 694	0.34 331	0.30 368	0.39 583	0.47 581	0.30 453	0.79 703	0.29 393	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.13 564

RAFT-RH_RVC	0.25 488	0.11 237	0.45 475	0.21 312	0.12 279	0.25 397	0.14 122	0.27 218	0.27 313	0.38 567	1.15 707	0.23 349	0.17 335	0.57 558	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.06 111	0.07 256

UPFNet	0.25 488	0.12 300	0.38 379	0.24 505	0.19 586	0.37 577	0.28 601	0.48 517	0.38 474	0.34 510	0.37 460	0.37 519	0.28 522	0.39 471	0.33 568	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.10 453	0.08 344

acv_ft	0.25 488	0.13 373	0.40 403	0.23 447	0.19 586	0.34 548	0.21 467	0.45 483	0.44 546	0.38 567	0.41 509	0.38 527	0.27 505	0.27 358	0.35 577	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.11 503	0.07 256

CCAANet	0.25 488	0.13 373	0.51 529	0.22 386	0.15 479	0.29 474	0.17 283	0.49 527	0.37 459	0.26 351	0.49 589	0.32 473	0.24 453	0.62 590	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.10 498	0.08 288	0.10 479

iResNet_ROB	0.25 488	0.19 547	0.40 403	0.20 253	0.12 279	0.30 493	0.16 231	0.55 607	0.53 628	0.38 567	0.43 540	0.37 519	0.26 486	0.38 466	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.09 377	0.09 419

MEA-ACV	0.26 507	0.11 237	0.42 438	0.21 312	0.14 415	0.35 563	0.24 546	0.53 587	0.47 581	0.35 527	0.42 526	0.36 511	0.34 589	0.47 502	0.27 521	0.09 418	0.09 533	0.10 462	0.12 578	0.09 377	0.10 479

PStereo	0.26 507	0.37 673	0.34 319	0.21 312	0.13 363	0.25 397	0.25 564	0.33 318	0.47 581	0.26 351	0.17 197	0.29 436	0.34 589	0.35 448	0.37 584	0.23 675	0.15 653	0.17 643	0.13 607	0.23 665	0.21 665

DNS	0.26 507	0.30 646	0.18 95	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.16 84	0.12 105	0.17 197	0.13 163	0.10 91	0.70 620	0.37 584	0.08 311	0.14 637	0.08 277	0.05 78	1.01 737	0.80 737

coex_refinement	0.26 507	0.16 495	0.36 350	0.23 447	0.15 479	0.31 509	0.20 436	0.49 527	0.42 522	0.35 527	0.42 526	0.45 590	0.27 505	0.55 543	0.33 568	0.10 473	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.10 453	0.10 479

UGAM	0.26 507	0.14 427	0.45 475	0.25 546	0.12 279	0.23 354	0.25 564	0.32 303	0.41 514	0.31 453	0.42 526	0.41 561	0.22 421	0.92 684	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.14 609	0.12 578	0.10 453	0.07 256

SepStereo	0.26 507	0.12 300	0.42 438	0.24 505	0.18 559	0.29 474	0.24 546	0.45 483	0.45 558	0.41 602	0.44 551	0.34 492	0.29 537	0.64 599	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

AACVNet	0.26 507	0.16 495	0.37 359	0.22 386	0.14 415	0.29 474	0.19 383	0.41 434	0.31 382	0.38 567	0.42 526	0.43 574	0.28 522	0.73 632	0.25 501	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.09 450	0.13 562	0.11 520

DEmStereo	0.26 507	0.09 94	0.47 491	0.19 176	0.12 279	0.30 493	0.25 564	0.28 241	0.36 448	0.36 544	0.58 635	0.25 376	0.48 661	0.53 533	0.44 623	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.07 256

LMCR-Stereo	0.26 507	0.18 530	0.49 508	0.28 633	0.14 415	0.36 570	0.23 524	0.54 597	0.34 418	0.39 583	0.40 500	0.29 436	0.29 537	0.37 460	0.27 521	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.13 562	0.09 419

GwcNet-RSSM	0.26 507	0.17 515	0.46 483	0.21 312	0.13 363	0.28 452	0.23 524	0.44 470	0.42 522	0.31 453	0.45 564	0.40 554	0.26 486	0.55 543	0.28 527	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.08 344

DeepPruner_ROB	0.26 507	0.19 547	0.44 462	0.21 312	0.16 512	0.30 493	0.21 467	0.52 575	0.32 394	0.35 527	0.38 475	0.39 539	0.26 486	0.42 486	0.24 491	0.15 622	0.11 594	0.11 521	0.11 539	0.14 580	0.13 564

noway7	0.27 518	0.51 700	1.61 720	0.24 505	0.12 279	0.22 329	0.18 334	0.44 470	0.31 382	0.21 294	0.22 275	0.24 364	0.20 393	0.20 216	0.21 435	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

FSD	0.27 518	0.28 630	0.32 289	0.27 609	0.24 651	0.27 432	0.27 585	0.31 291	0.29 351	0.26 351	0.27 333	0.28 425	0.27 505	0.28 373	0.26 515	0.23 675	0.22 691	0.27 681	0.26 693	0.25 671	0.24 683

ISRNet	0.27 518	0.13 373	0.45 475	0.26 581	0.19 586	0.24 377	0.14 122	0.45 483	0.43 530	0.39 583	0.48 587	0.42 570	0.27 505	0.32 423	0.29 539	0.20 670	0.12 614	0.17 643	0.16 644	0.16 603	0.20 656

rvit_105_1	0.27 518	0.19 547	0.46 483	0.27 609	0.19 586	0.30 493	0.35 651	0.44 470	0.51 614	0.31 453	0.31 386	0.31 463	0.26 486	0.35 448	0.25 501	0.15 622	0.14 637	0.15 625	0.17 654	0.11 503	0.10 479

DispNO	0.27 518	0.18 530	0.62 584	0.23 447	0.17 537	0.25 397	0.22 497	0.45 483	0.41 514	0.32 475	0.39 489	0.38 527	0.27 505	0.77 653	0.27 521	0.09 418	0.07 402	0.10 462	0.10 498	0.08 288	0.08 344

CBFPSM	0.27 518	0.16 495	0.67 603	0.20 253	0.14 415	0.38 585	0.25 564	0.40 419	0.36 448	0.33 490	0.36 451	0.56 646	0.38 612	0.32 423	0.38 588	0.08 311	0.08 494	0.07 172	0.08 339	0.09 377	0.11 520

CSP-Net	0.27 518	0.15 466	0.30 265	0.21 312	0.14 415	0.44 622	0.24 546	0.50 538	0.40 502	0.41 602	0.43 540	0.42 570	0.26 486	0.66 610	0.28 527	0.12 561	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.09 419

DAS	0.27 518	0.12 300	0.42 438	0.24 505	0.18 559	0.29 474	0.24 546	0.45 483	0.45 558	0.41 602	0.44 551	0.34 492	0.29 537	0.75 641	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

AASNet	0.27 518	0.19 547	0.49 508	0.26 581	0.17 537	0.34 548	0.20 436	0.62 670	0.48 593	0.35 527	0.40 500	0.32 473	0.25 475	0.28 373	0.34 573	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.08 339	0.13 562	0.11 520

GEStereo_RVC	0.27 518	0.20 560	0.44 462	0.27 609	0.16 512	0.33 534	0.25 564	0.56 623	0.54 634	0.34 510	0.38 475	0.34 492	0.25 475	0.51 520	0.28 527	0.12 561	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.11 520

RAFT + AFF	0.27 518	0.23 600	0.50 519	0.25 546	0.17 537	0.30 493	0.33 645	0.52 575	0.40 502	0.28 374	0.30 371	0.30 453	0.31 569	0.62 590	0.24 491	0.09 418	0.10 568	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.11 520

MMNet	0.27 518	0.14 427	0.49 508	0.24 505	0.17 537	0.47 637	0.22 497	0.45 483	0.51 614	0.39 583	0.41 509	0.36 511	0.33 580	0.39 471	0.34 573	0.08 311	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.08 344

delet	0.27 518	0.14 427	0.40 403	0.23 447	0.19 586	0.41 604	0.29 608	0.49 527	0.48 593	0.33 490	0.41 509	0.37 519	0.30 552	0.48 506	0.34 573	0.09 418	0.09 533	0.11 521	0.12 578	0.08 288	0.08 344

ac_64	0.27 518	0.13 373	0.41 428	0.24 505	0.17 537	0.36 570	0.22 497	0.46 494	0.33 408	0.35 527	0.36 451	0.52 631	0.30 552	0.62 590	0.32 561	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.09 377	0.08 344

HGLStereo	0.27 518	0.14 427	0.46 483	0.24 505	0.21 613	0.33 534	0.23 524	0.50 538	0.42 522	0.35 527	0.48 587	0.41 561	0.33 580	0.45 495	0.33 568	0.11 521	0.10 568	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.12 544

DSFCA	0.27 518	0.13 373	0.36 350	0.20 253	0.17 537	0.38 585	0.31 624	0.47 504	0.43 530	0.43 618	0.37 460	0.39 539	0.29 537	0.52 526	0.32 561	0.12 561	0.10 568	0.10 462	0.11 539	0.11 503	0.10 479

DMCA-RVC	0.27 518	0.21 575	0.61 576	0.28 633	0.17 537	0.29 474	0.21 467	0.42 448	0.35 435	0.40 593	0.37 460	0.39 539	0.36 599	0.43 488	0.30 547	0.13 582	0.10 568	0.15 625	0.11 539	0.13 562	0.10 479

HSM-Net_RVC	0.27 518	0.11 237	0.42 438	0.19 176	0.11 202	0.34 548	0.20 436	0.62 670	0.43 530	0.40 593	0.43 540	0.50 621	0.26 486	0.76 647	0.22 457	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 518	0.20 560	0.44 462	0.22 386	0.14 415	0.33 534	0.14 122	0.51 556	0.45 558	0.30 435	0.40 500	0.38 527	0.27 505	0.76 647	0.25 501	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.08 344

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 518	0.21 575	0.59 571	0.25 546	0.18 559	0.29 474	0.22 497	0.50 538	0.40 502	0.38 567	0.41 509	0.43 574	0.27 505	0.43 488	0.29 539	0.11 521	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.10 453	0.11 520
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	0.27 518	0.26 620	0.72 620	0.23 447	0.13 363	0.29 474	0.18 334	0.52 575	0.49 602	0.37 552	0.45 564	0.39 539	0.25 475	0.34 437	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.12 544	0.09 419

StereoDRNet-Refined	0.27 518	0.17 515	0.35 330	0.25 546	0.14 415	0.37 577	0.21 467	0.47 504	0.41 514	0.44 625	0.51 599	0.41 561	0.28 522	0.45 495	0.37 584	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.11 539	0.10 453	0.10 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 540	0.51 700	1.51 715	0.24 505	0.16 512	0.22 329	0.21 467	0.39 405	0.34 418	0.22 304	0.25 312	0.26 398	0.21 403	0.34 437	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.08 344

DNSM	0.28 540	0.28 630	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 177	0.24 158	0.18 138	0.14 174	0.17 197	0.13 163	0.11 133	0.75 641	0.63 667	0.08 311	0.13 626	0.06 58	0.05 78	1.14 738	0.81 738

DualNet (step1)	0.28 540	0.19 547	0.50 519	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.39 471	0.23 478	0.23 675	0.09 533	0.28 689	0.24 684	0.18 634	0.16 610

ssnet_v2	0.28 540	0.16 495	0.44 462	0.22 386	0.15 479	0.40 600	0.30 619	0.57 633	0.46 576	0.38 567	0.36 451	0.47 600	0.29 537	0.38 466	0.39 596	0.13 582	0.11 594	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.11 520

CRFU-Net	0.28 540	0.14 427	0.45 475	0.25 546	0.15 479	0.45 628	0.23 524	0.50 538	0.30 368	0.43 618	0.41 509	0.48 607	0.46 652	0.43 488	0.29 539	0.11 521	0.10 568	0.09 379	0.08 339	0.10 453	0.10 479

dad	0.28 540	0.31 654	0.44 462	0.21 312	0.14 415	0.30 493	0.20 436	0.33 318	0.49 602	0.44 625	0.44 551	0.45 590	0.21 403	0.41 482	0.26 515	0.20 670	0.11 594	0.20 665	0.11 539	0.14 580	0.10 479

FTStereo	0.28 540	0.10 156	0.43 452	0.23 447	0.13 363	0.21 296	0.53 704	0.34 331	0.26 302	0.38 567	0.95 696	0.30 453	0.56 674	0.32 423	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.19 644

ADLNet	0.28 540	0.15 466	0.42 438	0.23 447	0.19 586	0.34 548	0.23 524	0.53 587	0.43 530	0.42 612	0.41 509	0.44 585	0.27 505	0.55 543	0.35 577	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.12 544

UNet	0.28 540	0.14 427	0.69 609	0.23 447	0.20 605	0.44 622	0.22 497	0.50 538	0.40 502	0.34 510	0.39 489	0.43 574	0.33 580	0.40 480	0.31 555	0.09 418	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

STTStereo	0.28 540	0.20 560	0.61 576	0.25 546	0.17 537	0.29 474	0.24 546	0.47 504	0.39 484	0.39 583	0.41 509	0.44 585	0.28 522	0.40 480	0.28 527	0.13 582	0.12 614	0.13 582	0.16 644	0.12 544	0.11 520

RASNet	0.28 540	0.14 427	0.44 462	0.22 386	0.18 559	0.32 523	0.19 383	0.48 517	0.38 474	0.29 403	0.43 540	0.47 600	0.37 608	0.79 657	0.36 583	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.09 450	0.07 198	0.07 256

HSM	0.28 540	0.16 495	0.35 330	0.20 253	0.15 479	0.33 534	0.19 383	0.53 587	0.37 459	0.36 544	0.38 475	0.67 681	0.31 569	0.89 679	0.23 478	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.08 344

DLCB_ROB	0.28 540	0.16 495	0.34 319	0.27 609	0.16 512	0.38 585	0.25 564	0.48 517	0.43 530	0.46 633	0.46 574	0.51 625	0.33 580	0.53 533	0.33 568	0.10 473	0.10 568	0.11 521	0.11 539	0.10 453	0.09 419

MWDA-net	0.29 553	0.21 575	0.47 491	0.25 546	0.21 613	0.35 563	0.32 633	0.44 470	0.47 581	0.38 567	0.40 500	0.33 482	0.38 612	0.54 540	0.40 604	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.10 479

ACV-stereo	0.29 553	0.18 530	0.79 635	0.23 447	0.16 512	0.47 637	0.19 383	0.36 374	0.34 418	0.29 403	0.33 419	0.67 681	0.42 637	0.54 540	0.30 547	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.11 520

ff1	0.29 553	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.35 355	0.44 546	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 704	0.08 311	0.05 40	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.08 344

LL-Strereo	0.29 553	0.25 609	0.58 565	0.25 546	0.21 613	0.23 354	0.24 546	0.55 607	0.42 522	0.34 510	0.32 396	0.41 561	0.40 624	0.94 688	0.23 478	0.08 311	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.09 377	0.09 419

THIR-Stereo	0.29 553	0.12 300	0.41 428	0.19 176	0.11 202	0.28 452	0.72 718	0.32 303	0.35 435	0.37 552	0.65 659	0.34 492	0.50 664	0.57 558	0.45 626	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.07 256

psm_up	0.29 553	0.16 495	0.41 428	0.26 581	0.17 537	0.32 523	0.26 578	0.55 607	0.43 530	0.36 544	0.40 500	0.45 590	0.37 608	0.58 565	0.30 547	0.11 521	0.12 614	0.13 582	0.12 578	0.10 453	0.10 479

hitnet-ft	0.29 553	0.17 515	0.40 403	0.19 176	0.14 415	0.39 594	0.23 524	0.44 470	0.41 514	0.36 544	0.46 574	0.53 636	0.34 589	0.76 647	0.32 561	0.14 607	0.10 568	0.13 582	0.10 498	0.15 595	0.13 564

FADNet-RVC-Resample	0.29 553	0.25 609	0.93 669	0.26 581	0.16 512	0.32 523	0.21 467	0.47 504	0.39 484	0.35 527	0.38 475	0.33 482	0.27 505	0.53 533	0.24 491	0.10 473	0.10 568	0.14 609	0.13 607	0.13 562	0.16 610

iinet-f	0.30 561	0.18 530	1.03 683	0.20 253	0.15 479	0.44 622	0.22 497	0.45 483	0.37 459	0.35 527	0.44 551	0.41 561	0.34 589	0.34 437	0.40 604	0.10 473	0.09 533	0.08 277	0.08 339	0.13 562	0.11 520

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 561	0.20 560	0.70 615	0.21 312	0.17 537	0.46 630	0.27 585	0.50 538	0.49 602	0.42 612	0.55 622	0.43 574	0.30 552	0.46 498	0.38 588	0.09 418	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.11 503	0.10 479

SACVNet	0.30 561	0.20 560	0.41 428	0.25 546	0.18 559	0.34 548	0.25 564	0.52 575	0.40 502	0.41 602	0.44 551	0.46 598	0.32 577	0.71 624	0.25 501	0.13 582	0.10 568	0.12 560	0.12 578	0.16 603	0.17 623

ADLNet2	0.30 561	0.17 515	0.72 620	0.23 447	0.17 537	0.36 570	0.24 546	0.52 575	0.51 614	0.32 475	0.38 475	0.45 590	0.30 552	0.69 617	0.35 577	0.10 473	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.12 544	0.10 479

FADNet_RVC	0.30 561	0.28 630	0.83 648	0.23 447	0.15 479	0.30 493	0.17 283	0.49 527	0.37 459	0.30 435	0.38 475	0.30 453	0.27 505	0.52 526	0.31 555	0.14 607	0.14 637	0.14 609	0.16 644	0.21 655	0.23 678

TDLM	0.30 561	0.21 575	0.38 379	0.28 633	0.15 479	0.33 534	0.32 633	0.52 575	0.47 581	0.38 567	0.43 540	0.39 539	0.29 537	0.91 683	0.28 527	0.14 607	0.08 494	0.13 582	0.11 539	0.12 544	0.10 479

CVANet_RVC	0.30 561	0.19 547	0.41 428	0.26 581	0.16 512	0.33 534	0.26 578	0.52 575	0.47 581	0.40 593	0.46 574	0.43 574	0.31 569	0.89 679	0.26 515	0.14 607	0.09 533	0.14 609	0.13 607	0.14 580	0.10 479

mmx	0.31 568	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.55 607	0.45 558	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 704	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.10 479

xxx	0.31 568	0.12 300	0.42 438	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.55 607	0.45 558	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 704	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.10 479

fast-acv-ft	0.31 568	0.20 560	0.81 641	0.24 505	0.18 559	0.46 630	0.27 585	0.41 434	0.49 602	0.39 583	0.55 622	0.49 613	0.35 595	0.37 460	0.38 588	0.11 521	0.11 594	0.11 521	0.12 578	0.12 544	0.09 419

CrosDoStereo	0.31 568	0.10 156	0.49 508	0.18 115	0.12 279	0.22 329	1.11 741	0.34 331	0.37 459	0.38 567	0.61 650	0.28 425	0.46 652	0.61 582	0.57 651	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

DeepStereo_LL	0.31 568	0.10 156	0.49 508	0.18 115	0.12 279	0.22 329	1.11 741	0.34 331	0.37 459	0.38 567	0.61 650	0.28 425	0.46 652	0.61 582	0.57 651	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

FADNet-RVC	0.31 568	0.35 665	0.78 628	0.25 546	0.20 605	0.33 534	0.20 436	0.49 527	0.40 502	0.34 510	0.39 489	0.41 561	0.29 537	0.63 597	0.31 555	0.13 582	0.14 637	0.14 609	0.15 632	0.19 643	0.19 644

AANet_RVC	0.31 568	0.22 590	0.50 519	0.23 447	0.14 415	0.30 493	0.24 546	0.47 504	0.54 634	0.38 567	0.60 643	0.43 574	0.29 537	0.87 674	0.40 604	0.11 521	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.09 377	0.09 419

NVstereo2D	0.31 568	0.16 495	0.54 543	0.24 505	0.22 630	0.42 611	0.28 601	0.58 642	0.56 643	0.28 374	0.38 475	0.40 554	0.30 552	0.71 624	0.28 527	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.10 498	0.19 643	0.16 610

NOSS_ROB	0.31 568	0.20 560	0.35 330	0.24 505	0.16 512	0.32 523	0.19 383	0.52 575	0.48 593	0.33 490	0.36 451	0.42 570	0.28 522	0.93 686	0.24 491	0.19 667	0.20 684	0.24 677	0.22 679	0.17 620	0.17 623

SCION-MonSter	0.32 577	0.22 590	0.44 462	0.29 636	0.28 672	0.54 664	0.21 467	0.46 494	0.57 646	0.32 475	0.54 617	0.32 473	0.29 537	0.39 471	0.52 646	0.10 473	0.10 568	0.25 680	0.22 679	0.18 634	0.14 588

z-ln-s-r	0.32 577	0.21 575	0.82 645	0.23 447	0.14 415	0.30 493	0.26 578	0.43 462	0.50 610	0.32 475	0.60 643	0.39 539	0.29 537	0.73 632	0.66 673	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.08 344

YMNet	0.32 577	0.22 590	0.58 565	0.27 609	0.23 643	0.48 643	0.27 585	0.51 556	0.45 558	0.48 645	0.56 629	0.51 625	0.30 552	0.39 471	0.40 604	0.13 582	0.16 661	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

YMNet_1	0.32 577	0.22 590	0.58 565	0.27 609	0.23 643	0.48 643	0.27 585	0.51 556	0.45 558	0.48 645	0.56 629	0.51 625	0.30 552	0.39 471	0.40 604	0.13 582	0.16 661	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

1111x	0.32 577	0.11 237	0.40 403	0.22 386	0.11 202	0.32 523	0.26 578	0.59 648	0.43 530	0.31 453	0.41 509	0.39 539	0.28 522	0.76 647	1.37 722	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.08 344

pcwnet_v2	0.32 577	0.15 466	1.26 703	0.23 447	0.18 559	0.32 523	0.18 334	0.59 648	0.60 655	0.36 544	0.45 564	0.35 506	0.29 537	0.36 457	0.25 501	0.14 607	0.11 594	0.12 560	0.11 539	0.14 580	0.15 601

FADNet	0.32 577	0.36 668	0.74 625	0.23 447	0.22 630	0.37 577	0.19 383	0.53 587	0.48 593	0.32 475	0.36 451	0.43 574	0.32 577	0.64 599	0.25 501	0.16 638	0.16 661	0.14 609	0.16 644	0.24 669	0.19 644

PS-NSSS	0.32 577	0.30 646	0.46 483	0.23 447	0.17 537	0.33 534	0.24 546	0.57 633	0.41 514	0.37 552	0.52 607	0.35 506	0.30 552	0.80 661	0.30 547	0.17 650	0.14 637	0.21 668	0.15 632	0.15 595	0.13 564

StereoDRNet	0.32 577	0.22 590	0.61 576	0.27 609	0.21 613	0.42 611	0.30 619	0.61 661	0.48 593	0.46 633	0.39 489	0.48 607	0.30 552	0.57 558	0.40 604	0.11 521	0.09 533	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.10 479

DISCO	0.32 577	0.13 373	0.51 529	0.25 546	0.16 512	0.48 643	0.25 564	0.50 538	0.57 646	0.37 552	0.45 564	0.62 665	0.36 599	0.64 599	0.49 637	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.11 520

Selective-IGEV-i16pc	0.33 587	0.10 156	1.71 723	0.21 312	0.14 415	0.74 692	0.31 624	0.42 448	0.41 514	0.21 294	0.32 396	0.26 398	0.14 258	0.71 624	0.19 385	0.14 607	0.10 568	0.08 277	0.09 450	0.11 503	0.11 520

TCMNet	0.33 587	0.23 600	0.72 620	0.29 636	0.30 682	0.40 600	0.28 601	0.50 538	0.47 581	0.37 552	0.45 564	0.40 554	0.29 537	0.60 575	0.39 596	0.14 607	0.13 626	0.15 625	0.14 622	0.17 620	0.15 601

HBP-ISP	0.33 587	0.30 646	0.72 620	0.22 386	0.16 512	0.32 523	0.22 497	0.54 597	0.44 546	0.41 602	0.49 589	0.33 482	0.38 612	0.73 632	0.25 501	0.18 661	0.19 679	0.24 677	0.20 668	0.16 603	0.13 564

AAGNet	0.33 587	0.11 237	0.37 359	0.25 546	0.16 512	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.35 527	0.35 441	0.27 409	0.30 552	0.44 492	2.66 743	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.08 288	0.06 156

DRN-Test	0.33 587	0.17 515	0.61 576	0.27 609	0.19 586	0.46 630	0.29 608	0.65 679	0.51 614	0.47 641	0.46 574	0.44 585	0.34 589	0.62 590	0.41 613	0.12 561	0.08 494	0.13 582	0.12 578	0.12 544	0.10 479

CBMV_ROB	0.33 587	0.18 530	0.53 540	0.21 312	0.14 415	0.33 534	0.20 436	0.51 556	0.45 558	0.51 653	0.55 622	0.45 590	0.42 637	0.71 624	0.32 561	0.18 661	0.19 679	0.23 675	0.21 671	0.14 580	0.15 601

XPNet_ROB	0.33 587	0.20 560	0.43 452	0.27 609	0.18 559	0.37 577	0.31 624	0.55 607	0.50 610	0.51 653	0.53 614	0.58 654	0.37 608	0.63 597	0.45 626	0.17 650	0.12 614	0.13 582	0.12 578	0.15 595	0.14 588

PSMNet_ROB	0.33 587	0.24 604	0.54 543	0.31 655	0.21 613	0.42 611	0.43 683	0.59 648	0.47 581	0.37 552	0.44 551	0.49 613	0.31 569	0.64 599	0.43 618	0.14 607	0.10 568	0.15 625	0.14 622	0.13 562	0.11 520

CBMV	0.33 587	0.21 575	0.54 543	0.23 447	0.13 363	0.42 611	0.33 645	0.53 587	0.48 593	0.52 659	0.49 589	0.50 621	0.41 628	0.56 554	0.31 555	0.15 622	0.16 661	0.18 652	0.16 644	0.13 562	0.13 564
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	0.34 596	0.29 639	0.91 665	0.26 581	0.21 613	0.47 637	0.31 624	0.54 597	0.54 634	0.44 625	0.52 607	0.50 621	0.35 595	0.39 471	0.39 596	0.11 521	0.11 594	0.10 462	0.09 450	0.14 580	0.13 564

xxxx	0.34 596	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.37 577	0.20 436	0.58 642	0.38 474	0.29 403	0.42 526	0.38 527	0.24 453	0.46 498	2.20 739	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.09 419

test_xeample	0.34 596	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.33 534	0.23 524	0.55 607	0.38 474	0.32 475	0.45 564	0.29 436	0.26 486	0.57 558	2.24 741	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.09 419

FINET	0.34 596	0.27 627	0.80 638	0.24 505	0.24 651	0.36 570	0.34 647	0.54 597	0.72 682	0.39 583	0.47 581	0.32 473	0.30 552	0.51 520	0.32 561	0.19 667	0.17 668	0.13 582	0.12 578	0.18 634	0.16 610

ETE_ROB	0.34 596	0.26 620	0.45 475	0.29 636	0.18 559	0.40 600	0.37 660	0.57 633	0.47 581	0.50 648	0.50 593	0.62 665	0.36 599	0.55 543	0.38 588	0.13 582	0.10 568	0.14 609	0.12 578	0.16 603	0.16 610

DStereoRT	0.35 601	0.13 373	0.51 529	0.25 546	0.16 512	0.42 611	0.19 383	0.48 517	0.39 484	0.30 435	0.39 489	0.24 364	0.39 619	0.64 599	0.30 547	0.08 311	0.07 402	1.54 746	0.41 713	0.08 288	0.11 520

GwcNet	0.35 601	0.23 600	0.88 660	0.25 546	0.24 651	0.48 643	0.27 585	0.55 607	0.57 646	0.38 567	0.52 607	0.51 625	0.32 577	0.60 575	0.41 613	0.13 582	0.11 594	0.12 560	0.11 539	0.13 562	0.14 588

RP	0.35 601	0.22 590	0.51 529	0.31 655	0.24 651	0.37 577	0.28 601	0.50 538	0.58 650	0.40 593	0.63 656	0.61 663	0.47 655	0.61 582	0.39 596	0.16 638	0.15 653	0.17 643	0.15 632	0.17 620	0.17 623

DANet	0.35 601	0.23 600	0.60 573	0.36 680	0.22 630	0.39 594	0.25 564	0.48 517	0.43 530	0.52 659	0.50 593	0.59 656	0.41 628	0.76 647	0.49 637	0.13 582	0.11 594	0.14 609	0.12 578	0.17 620	0.15 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 601	0.26 620	0.49 508	0.36 680	0.22 630	0.41 604	0.41 678	0.53 587	0.42 522	0.47 641	0.46 574	0.61 663	0.39 619	0.55 543	0.37 584	0.16 638	0.13 626	0.21 668	0.21 671	0.16 603	0.16 610

w-ln-seven-2	0.36 606	0.29 639	1.06 685	0.27 609	0.18 559	0.37 577	0.30 619	0.50 538	0.54 634	0.45 629	0.55 622	0.45 590	0.41 628	0.62 590	0.49 637	0.10 473	0.10 568	0.12 560	0.11 539	0.14 580	0.11 520

GASNet	0.36 606	0.46 689	0.88 660	0.34 669	0.23 643	0.35 563	0.22 497	0.60 657	0.53 628	0.40 593	0.37 460	0.45 590	0.30 552	0.79 657	0.35 577	0.15 622	0.10 568	0.14 609	0.14 622	0.22 662	0.12 544

Wz-Net-MNSev	0.36 606	0.26 620	0.79 635	0.26 581	0.21 613	0.59 673	0.38 666	0.55 607	0.56 643	0.48 645	0.54 617	0.53 636	0.36 599	0.60 575	0.44 623	0.11 521	0.09 533	0.11 521	0.11 539	0.15 595	0.13 564

APVNet	0.36 606	0.20 560	0.70 615	0.26 581	0.22 630	0.52 662	0.35 651	0.61 661	0.44 546	0.38 567	0.52 607	0.48 607	0.38 612	0.84 670	0.46 632	0.13 582	0.14 637	0.15 625	0.16 644	0.16 603	0.15 601

Syn2CoEx	0.36 606	0.31 654	0.78 628	0.34 669	0.21 613	0.41 604	0.28 601	0.61 661	0.49 602	0.42 612	0.56 629	0.45 590	0.44 643	0.69 617	0.38 588	0.17 650	0.14 637	0.15 625	0.12 578	0.13 562	0.12 544

FAT-Stereo	0.36 606	0.18 530	0.73 624	0.26 581	0.18 559	0.33 534	0.29 608	0.60 657	0.59 651	0.46 633	0.60 643	0.60 659	0.50 664	0.61 582	0.34 573	0.13 582	0.14 637	0.13 582	0.12 578	0.14 580	0.18 637

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 606	0.36 668	0.53 540	0.34 669	0.19 586	0.51 653	0.24 546	0.55 607	0.38 474	0.41 602	0.47 581	0.47 600	0.27 505	0.73 632	0.30 547	0.36 707	0.19 679	0.27 681	0.17 654	0.26 679	0.23 678

GANet	0.36 606	0.22 590	0.49 508	0.29 636	0.17 537	0.41 604	0.38 666	0.57 633	0.45 558	0.46 633	0.75 676	0.55 642	0.40 624	0.94 688	0.41 613	0.13 582	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.14 580	0.11 520

LALA_ROB	0.36 606	0.25 609	0.46 483	0.30 649	0.21 613	0.47 637	0.39 671	0.61 661	0.51 614	0.52 659	0.51 599	0.69 687	0.36 599	0.50 515	0.43 618	0.17 650	0.11 594	0.16 637	0.14 622	0.17 620	0.15 601

SGM-Forest	0.36 606	0.17 515	0.47 491	0.23 447	0.16 512	0.45 628	0.41 678	0.55 607	0.48 593	0.52 659	0.60 643	0.52 631	0.41 628	0.85 671	0.50 643	0.17 650	0.17 668	0.17 643	0.15 632	0.15 595	0.15 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 616	0.41 684	0.66 602	0.46 700	0.41 697	0.34 548	0.25 564	0.57 633	0.45 558	0.39 583	0.52 607	0.43 574	0.33 580	0.41 482	0.29 539	0.25 686	0.14 637	0.33 701	0.21 671	0.31 692	0.22 671

Anonymous_2	0.37 616	0.21 575	0.47 491	0.20 253	0.21 613	0.42 611	0.26 578	0.38 393	0.29 351	0.33 490	0.30 371	0.44 585	0.38 612	0.36 457	0.29 539	0.26 687	0.29 706	0.44 709	1.41 747	0.34 696	0.21 665

AF-Net	0.37 616	0.26 620	0.56 557	0.32 661	0.23 643	0.41 604	0.29 608	0.61 661	0.64 666	0.42 612	0.68 665	0.65 676	0.49 662	0.57 558	0.44 623	0.15 622	0.11 594	0.19 661	0.14 622	0.15 595	0.13 564

stereogan	0.37 616	0.17 515	0.65 597	0.27 609	0.22 630	0.62 679	0.26 578	0.59 648	0.63 665	0.43 618	0.60 643	0.67 681	0.42 637	0.68 615	0.35 577	0.13 582	0.14 637	0.14 609	0.12 578	0.19 643	0.17 623

Nwc_Net	0.37 616	0.25 609	0.68 608	0.31 655	0.24 651	0.44 622	0.30 619	0.65 679	0.50 610	0.37 552	0.69 669	0.58 654	0.45 646	0.60 575	0.40 604	0.15 622	0.12 614	0.19 661	0.21 671	0.14 580	0.13 564

RYNet	0.37 616	0.18 530	0.59 571	0.25 546	0.28 672	0.61 677	0.32 633	0.59 648	0.59 651	0.41 602	0.38 475	0.57 651	0.39 619	0.87 674	0.53 649	0.11 521	0.08 494	0.12 560	0.11 539	0.18 634	0.18 637

PA-Net	0.37 616	0.28 630	0.83 648	0.31 655	0.28 672	0.39 594	0.42 681	0.51 556	0.55 640	0.34 510	0.42 526	0.41 561	0.36 599	0.79 657	0.49 637	0.12 561	0.23 696	0.16 637	0.23 682	0.12 544	0.18 637
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 623	0.12 300	0.38 379	0.42 694	3.88 750	0.21 296	0.17 283	0.35 355	0.28 332	0.20 280	0.20 246	0.23 349	0.15 278	0.28 373	0.16 289	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

S-Stereo	0.38 623	0.20 560	1.05 684	0.27 609	0.22 630	0.38 585	0.32 633	0.55 607	0.66 669	0.39 583	0.59 638	0.49 613	0.41 628	0.75 641	0.40 604	0.12 561	0.15 653	0.13 582	0.13 607	0.16 603	0.21 665

ADCRef	0.38 623	0.24 604	0.88 660	0.26 581	0.21 613	0.49 648	0.27 585	0.52 575	0.48 593	0.50 648	0.58 635	0.35 506	0.47 655	0.48 506	1.29 721	0.09 418	0.08 494	0.12 560	0.12 578	0.11 503	0.11 520

PWC_ROB	0.38 623	0.29 639	0.69 609	0.25 546	0.20 605	0.38 585	0.19 383	0.58 642	0.67 672	0.57 672	0.85 688	0.51 625	0.40 624	0.71 624	0.52 646	0.13 582	0.09 533	0.14 609	0.10 498	0.17 620	0.14 588

PWCDC_ROB	0.38 623	0.30 646	0.60 573	0.33 667	0.20 605	0.42 611	0.19 383	0.58 642	0.89 703	0.42 612	1.26 711	0.36 511	0.34 589	0.50 515	0.38 588	0.18 661	0.11 594	0.11 521	0.09 450	0.19 643	0.13 564

Selective-IGEV-i16pb	0.39 628	0.12 300	2.18 727	0.21 312	0.15 479	0.68 686	0.32 633	0.56 623	0.57 646	0.25 338	0.44 551	0.33 482	0.21 403	0.80 661	0.25 501	0.14 607	0.10 568	0.09 379	0.10 498	0.12 544	0.13 564

aanetorigin	0.39 628	0.29 639	1.09 688	0.24 505	0.19 586	0.28 452	0.37 660	0.33 318	0.47 581	0.94 708	0.82 685	0.52 631	0.54 670	0.49 511	0.50 643	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.16 603	0.15 601

RGC	0.39 628	0.32 659	0.64 595	0.34 669	0.27 667	0.40 600	0.29 608	0.57 633	0.53 628	0.45 629	0.64 658	0.62 665	0.45 646	0.72 630	0.39 596	0.15 622	0.15 653	0.21 668	0.20 668	0.18 634	0.19 644

NCC-stereo	0.39 628	0.25 609	0.69 609	0.32 661	0.28 672	0.46 630	0.36 656	0.65 679	0.52 623	0.40 593	0.57 633	0.56 646	0.47 655	0.73 632	0.45 626	0.17 650	0.14 637	0.18 652	0.25 689	0.16 603	0.16 610

edge stereo	0.39 628	0.22 590	0.81 641	0.27 609	0.22 630	0.37 577	0.24 546	0.56 623	0.54 634	0.53 665	0.60 643	0.71 690	0.50 664	0.78 655	0.40 604	0.16 638	0.14 637	0.19 661	0.14 622	0.16 603	0.17 623

Abc-Net	0.39 628	0.25 609	0.69 609	0.32 661	0.28 672	0.46 630	0.36 656	0.65 679	0.52 623	0.40 593	0.57 633	0.56 646	0.47 655	0.73 632	0.45 626	0.17 650	0.14 637	0.18 652	0.25 689	0.16 603	0.16 610
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 628	0.28 630	0.78 628	0.27 609	0.18 559	0.49 648	0.22 497	0.59 648	0.84 701	0.55 669	0.53 614	0.49 613	0.36 599	0.67 614	0.82 687	0.13 582	0.10 568	0.11 521	0.12 578	0.17 620	0.17 623

SQANet	0.40 635	0.48 693	0.67 603	0.48 702	0.39 694	0.48 643	0.22 497	0.51 556	0.43 530	0.40 593	0.47 581	0.47 600	0.33 580	0.54 540	0.32 561	0.36 707	0.15 653	0.40 707	0.21 671	0.45 705	0.31 697

UDG	0.40 635	0.46 689	0.49 508	0.40 692	0.35 690	0.47 637	0.27 585	0.54 597	0.47 581	0.39 583	0.45 564	0.59 656	0.44 643	0.46 498	0.39 596	0.26 687	0.19 679	0.48 711	0.22 679	0.34 696	0.26 688

DDUNet	0.41 637	0.50 698	0.48 502	0.44 697	0.39 694	0.46 630	0.32 633	0.50 538	0.43 530	0.45 629	0.52 607	0.57 651	0.36 599	0.48 506	0.33 568	0.33 704	0.21 686	0.55 715	0.25 689	0.37 700	0.32 700

222	0.41 637	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.36 570	0.20 436	0.57 633	0.39 484	0.35 527	0.44 551	0.30 453	0.27 505	0.55 543	3.56 746	0.11 521	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.09 419

NaN_ROB	0.41 637	0.28 630	0.62 584	0.30 649	0.19 586	0.51 653	0.47 694	0.58 642	0.59 651	0.56 670	0.47 581	0.49 613	0.41 628	1.21 713	0.64 670	0.12 561	0.18 674	0.12 560	0.13 607	0.11 503	0.14 588

w-ln-seven	0.42 640	0.30 646	1.18 696	0.26 581	0.22 630	0.58 670	0.31 624	0.62 670	0.81 693	0.58 673	0.61 650	0.53 636	0.36 599	0.57 558	0.65 672	0.11 521	0.10 568	0.13 582	0.12 578	0.15 595	0.13 564

test_sample9	0.42 640	0.19 547	0.50 519	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.66 610	0.91 694	0.23 675	1.82 753	0.28 689	0.24 684	0.18 634	0.16 610

SDNR	0.42 640	0.21 575	0.82 645	0.21 312	0.18 559	1.27 724	0.17 283	0.50 538	0.49 602	0.42 612	0.81 683	0.38 527	0.27 505	1.19 710	0.38 588	0.23 675	0.24 698	0.17 643	0.13 607	0.17 620	0.20 656

ccnet	0.42 640	0.31 654	0.48 502	0.27 609	0.32 686	0.60 676	0.32 633	0.65 679	0.46 576	0.53 665	0.66 661	0.56 646	0.45 646	0.72 630	0.61 662	0.26 687	0.19 679	0.24 677	0.21 671	0.26 679	0.22 671

SHD	0.42 640	0.27 627	0.81 641	0.31 655	0.25 659	0.42 611	0.22 497	0.66 685	0.94 717	0.63 680	0.60 643	0.59 656	0.47 655	0.59 571	0.58 656	0.15 622	0.13 626	0.16 637	0.16 644	0.20 652	0.22 671

STTRV1_RVC	0.42 640	0.32 659	0.89 663	0.29 636	0.36 691	0.49 648	0.31 624	0.61 661	0.53 628	0.46 633	0.56 629	0.47 600	0.43 641	1.00 697	0.39 596	0.27 692	0.21 686	0.20 665	0.18 661	0.25 671	0.17 623

Wz-Net-SNSev	0.43 646	0.41 684	1.27 704	0.30 649	0.21 613	0.44 622	0.41 678	0.61 661	0.65 667	0.46 633	0.65 659	0.62 665	0.39 619	0.74 640	0.59 657	0.12 561	0.11 594	0.12 560	0.13 607	0.16 603	0.14 588

XQC	0.43 646	0.37 673	0.96 674	0.34 669	0.25 659	0.53 663	0.34 647	0.60 657	0.73 685	0.51 653	0.46 574	0.57 651	0.47 655	0.70 620	0.72 678	0.17 650	0.12 614	0.18 652	0.15 632	0.25 671	0.23 678

CC-Net-ROB	0.43 646	0.47 691	0.65 597	0.37 686	0.23 643	0.51 653	0.29 608	0.66 685	0.49 602	0.46 633	0.51 599	0.48 607	0.38 612	0.96 692	0.35 577	0.34 705	0.23 696	0.55 715	0.25 689	0.31 692	0.20 656

GANetREF_RVC	0.43 646	0.47 691	0.69 609	0.38 688	0.20 605	0.51 653	0.48 698	0.66 685	0.66 669	0.46 633	0.46 574	0.50 621	0.44 643	0.90 682	0.39 596	0.27 692	0.21 686	0.32 698	0.18 661	0.27 684	0.22 671
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	0.43 646	0.26 620	0.54 543	0.31 655	0.20 605	0.51 653	0.32 633	0.70 696	0.60 655	0.59 674	0.55 622	0.65 676	0.41 628	1.40 723	0.51 645	0.13 582	0.17 668	0.21 668	0.16 644	0.17 620	0.18 637

PDISCO_ROB	0.43 646	0.30 646	0.67 603	0.43 695	0.36 691	0.67 684	0.32 633	0.72 699	0.76 687	0.43 618	0.53 614	0.63 673	0.40 624	0.66 610	0.47 634	0.21 672	0.12 614	0.21 668	0.19 666	0.25 671	0.20 656

WQFJA1++	0.44 652	0.07 4	0.63 587	0.18 115	0.13 363	0.15 69	0.11 28	0.20 80	0.11 13	2.05 746	0.12 82	0.23 349	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	4.20 754	0.07 256

z-mn7	0.44 652	0.40 680	1.09 688	0.25 546	0.18 559	0.61 677	0.34 647	0.56 623	0.93 715	0.43 618	0.96 697	0.53 636	0.39 619	0.94 688	0.59 657	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.14 580	0.13 564

DeepPrunerF	0.44 652	0.29 639	1.29 706	0.33 667	0.30 682	0.35 563	0.36 656	0.62 670	1.15 728	0.40 593	0.44 551	0.39 539	0.41 628	0.80 661	0.52 646	0.18 661	0.14 637	0.23 675	0.21 671	0.17 620	0.17 623

ADCP+	0.45 655	0.24 604	1.15 695	0.25 546	0.22 630	0.56 666	0.39 671	0.54 597	0.51 614	0.44 625	0.51 599	0.46 598	0.52 669	0.56 554	1.89 735	0.10 473	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.14 580	0.13 564

PASM	0.45 655	0.35 665	0.90 664	0.35 678	0.33 687	0.39 594	0.38 666	0.50 538	0.61 659	0.52 659	0.51 599	0.62 665	0.45 646	0.93 686	0.48 635	0.26 687	0.29 706	0.29 693	0.33 702	0.29 690	0.26 688

DStereoO	0.46 657	0.32 659	0.51 529	0.36 680	0.29 681	0.38 585	0.45 687	0.55 607	0.60 655	0.47 641	0.49 589	0.48 607	0.73 700	0.59 571	0.69 676	0.81 731	0.18 674	0.38 704	0.19 666	0.46 706	0.20 656

zh-mn7	0.46 657	0.45 688	1.48 712	0.25 546	0.19 586	0.44 622	0.29 608	0.56 623	0.82 694	0.65 684	0.96 697	0.49 613	0.38 612	0.88 677	0.63 667	0.12 561	0.10 568	0.11 521	0.11 539	0.13 562	0.14 588

G-Net	0.46 657	0.25 609	0.86 657	0.34 669	0.28 672	0.90 708	0.35 651	0.47 504	0.45 558	0.68 687	1.22 709	0.64 675	0.60 681	0.61 582	0.57 651	0.16 638	0.14 637	0.17 643	0.13 607	0.22 662	0.19 644

GCST	0.47 660	0.60 709	0.57 560	1.04 735	0.48 707	0.38 585	0.11 28	0.40 419	0.32 394	0.41 602	0.34 430	0.29 436	0.17 335	0.46 498	0.19 385	0.69 723	0.42 718	0.79 728	0.62 731	0.62 715	0.46 712

ADCL	0.47 660	0.22 590	1.00 678	0.27 609	0.19 586	0.74 692	0.64 713	0.54 597	0.69 677	0.56 670	0.71 670	0.55 642	0.60 681	0.60 575	1.43 723	0.11 521	0.09 533	0.13 582	0.13 607	0.14 580	0.14 588

DPSNet	0.47 660	0.24 604	0.93 669	0.27 609	0.20 605	0.75 695	0.57 707	0.84 714	0.79 691	0.47 641	0.51 599	0.60 659	0.69 696	0.87 674	0.71 677	0.16 638	0.13 626	0.12 560	0.10 498	0.25 671	0.21 665

zh-sn7	0.48 663	0.51 700	1.43 711	0.29 636	0.20 605	0.47 637	0.39 671	0.57 633	0.62 661	0.52 659	0.81 683	0.52 631	0.56 674	1.05 702	0.87 691	0.12 561	0.13 626	0.13 582	0.13 607	0.17 620	0.16 610

ADCPNet	0.48 663	0.29 639	1.60 718	0.27 609	0.23 643	0.70 690	0.38 666	0.53 587	0.51 614	0.51 653	0.59 638	0.67 681	0.56 674	0.60 575	1.14 709	0.15 622	0.18 674	0.14 609	0.23 682	0.19 643	0.19 644

MDST_ROB	0.48 663	0.14 427	0.95 672	0.30 649	0.21 613	1.33 727	0.32 633	0.77 704	0.56 643	1.06 716	0.71 670	0.49 613	0.35 595	1.26 716	0.38 588	0.13 582	0.11 594	0.16 637	0.13 607	0.12 544	0.12 544

AANet	0.49 666	0.42 686	1.56 716	0.22 386	0.19 586	0.39 594	0.25 564	0.52 575	0.92 711	0.92 705	0.93 695	0.84 697	0.67 693	0.59 571	0.59 657	0.15 622	0.11 594	0.13 582	0.12 578	0.18 634	0.16 610

test_sample8	0.49 666	0.19 547	0.50 519	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.55 607	0.34 418	0.62 678	0.38 475	1.15 712	0.67 693	0.66 610	0.91 694	0.23 675	1.82 753	0.28 689	0.24 684	0.18 634	0.16 610

SuperB	0.49 666	0.28 630	2.23 728	0.23 447	0.15 479	0.41 604	0.32 633	0.47 504	0.82 694	0.43 618	0.50 593	0.33 482	0.45 646	0.68 615	1.08 704	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.98 736	0.14 588

ADCMid	0.49 666	0.34 663	1.13 693	0.26 581	0.21 613	0.51 653	0.37 660	0.57 633	0.54 634	0.75 695	0.66 661	0.62 665	0.64 692	0.64 599	1.68 728	0.13 582	0.12 614	0.17 643	0.17 654	0.20 652	0.17 623

psmorigin	0.50 670	0.25 609	3.03 737	0.24 505	0.19 586	0.38 585	0.22 497	0.50 538	0.44 546	0.64 682	0.68 665	0.71 690	0.51 667	0.85 671	0.45 626	0.14 607	0.17 668	0.13 582	0.14 622	0.16 603	0.21 665

CSAN	0.50 670	0.35 665	0.78 628	0.36 680	0.23 643	0.56 666	0.59 710	0.61 661	0.70 679	0.64 682	0.78 680	0.65 676	0.60 681	1.38 722	0.62 664	0.21 672	0.17 668	0.20 665	0.20 668	0.18 634	0.18 637

SGM_RVC	0.50 670	0.19 547	0.50 519	0.25 546	0.15 479	0.69 687	0.39 671	0.68 693	0.82 694	0.95 710	0.84 687	1.13 709	0.76 701	1.16 709	0.60 661	0.16 638	0.16 661	0.16 637	0.16 644	0.16 603	0.17 623
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 670	0.20 560	0.78 628	0.24 505	0.26 663	0.39 594	0.30 619	0.51 556	0.50 610	0.54 667	1.23 710	2.52 739	0.37 608	0.77 653	0.95 697	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.10 453	0.08 344

Wz-Net-TNSev	0.51 674	0.58 707	1.61 720	0.25 546	0.21 613	0.65 681	0.45 687	0.63 677	0.69 677	0.51 653	0.54 617	0.71 690	0.60 681	1.00 697	0.77 682	0.15 622	0.15 653	0.13 582	0.15 632	0.21 655	0.20 656

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 674	0.50 698	0.86 657	0.39 690	0.24 651	0.84 703	0.55 705	0.56 623	0.62 661	0.60 675	0.68 665	0.62 665	0.42 637	1.13 708	0.43 618	0.23 675	0.27 702	0.27 681	0.35 704	0.25 671	0.29 693

AnyNet_C32	0.51 674	0.40 680	1.10 692	0.29 636	0.28 672	0.59 673	0.58 708	0.54 597	0.60 655	0.62 678	0.66 661	0.54 640	0.54 670	0.78 655	1.74 732	0.15 622	0.14 637	0.15 625	0.17 654	0.20 652	0.20 656

WCMA_ROB	0.51 674	0.21 575	0.65 597	0.25 546	0.21 613	0.58 670	0.32 633	0.54 597	0.55 640	0.95 710	1.40 716	1.28 717	0.81 706	0.73 632	0.62 664	0.18 661	0.15 653	0.15 625	0.15 632	0.19 643	0.19 644

WZ-Net	0.52 678	0.38 678	1.90 724	0.30 649	0.24 651	0.57 669	0.48 698	0.62 670	0.78 690	0.50 648	0.71 670	0.68 685	0.54 670	0.98 696	0.84 688	0.13 582	0.10 568	0.11 521	0.12 578	0.19 643	0.20 656

SANet	0.53 679	0.28 630	0.96 674	0.26 581	0.15 479	0.69 687	0.44 686	0.67 690	1.34 732	0.67 686	0.98 700	0.94 702	0.71 698	0.89 679	0.76 679	0.14 607	0.12 614	0.12 560	0.11 539	0.17 620	0.16 610

Consistency-Raft	0.55 680	0.48 693	1.02 681	0.45 698	0.49 708	0.49 648	0.47 694	0.72 699	0.72 682	0.45 629	0.82 685	0.47 600	0.60 681	0.50 515	0.63 667	0.39 711	0.39 716	0.44 709	0.51 721	0.52 709	0.37 703

anonymity	0.56 681	0.54 705	0.70 615	0.47 701	0.61 718	0.56 666	0.43 683	0.69 694	0.49 602	0.63 680	0.55 622	0.54 640	0.60 681	0.61 582	0.57 651	0.55 716	0.53 732	0.50 712	0.54 725	0.51 708	0.56 717

MFN_U_SF_RVC	0.56 681	0.51 700	1.19 697	0.38 688	0.22 630	0.69 687	0.27 585	0.80 709	0.67 672	0.73 691	0.74 675	0.87 698	0.61 690	0.81 665	0.76 679	0.29 699	0.27 702	0.32 698	0.37 708	0.32 695	0.31 697

SAMSARA	0.56 681	0.39 679	0.80 638	0.60 714	0.46 705	1.00 712	1.23 744	0.67 690	0.68 675	0.71 690	0.54 617	0.89 701	0.57 677	0.81 665	0.62 664	0.19 667	0.22 691	0.18 652	0.18 661	0.27 684	0.25 686

otaku	0.57 684	0.62 711	0.87 659	0.63 716	0.44 703	0.73 691	0.37 660	0.65 679	0.66 669	0.51 653	0.75 676	0.66 680	0.45 646	0.69 617	0.46 632	0.53 713	0.34 712	0.55 715	0.35 704	0.60 714	0.45 709

Ntro	0.58 685	0.64 712	0.92 667	0.66 717	0.50 709	0.77 696	0.36 656	0.66 685	0.70 679	0.50 648	0.59 638	0.65 676	0.51 667	0.75 641	0.45 626	0.56 717	0.32 710	0.56 718	0.34 703	0.63 716	0.46 712

PVD	0.58 685	0.34 663	0.84 653	0.39 690	0.31 685	0.59 673	0.47 694	0.80 709	1.25 729	0.92 705	1.09 703	0.79 694	0.82 707	0.85 671	0.76 679	0.21 672	0.18 674	0.22 674	0.18 661	0.27 684	0.35 702

ADCS	0.58 685	0.40 680	1.35 709	0.29 636	0.24 651	0.55 665	0.45 687	0.67 690	0.83 698	0.76 696	0.71 670	0.68 685	0.60 681	0.76 647	2.23 740	0.16 638	0.16 661	0.16 637	0.17 654	0.22 662	0.22 671

MeshStereo	0.58 685	0.27 627	0.67 603	0.22 386	0.17 537	0.66 683	0.37 660	0.78 705	0.61 659	1.47 737	1.30 712	1.65 725	0.79 703	1.12 707	0.59 657	0.17 650	0.17 668	0.17 643	0.14 622	0.17 620	0.14 588
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	0.60 689	0.33 662	0.61 576	0.30 649	0.25 659	0.86 705	0.35 651	0.55 607	0.67 672	1.10 718	1.49 721	1.76 728	0.97 717	0.88 677	0.49 637	0.23 675	0.21 686	0.27 681	0.27 697	0.25 671	0.24 683

DGSMNet	0.61 690	0.29 639	0.91 665	0.51 707	0.70 723	0.62 679	1.38 745	0.59 648	0.55 640	0.37 552	0.61 650	0.52 631	0.33 580	0.65 606	0.43 618	0.53 713	0.60 739	0.67 720	0.61 730	0.63 716	0.61 727

FCDSN-DC	0.63 691	0.31 654	0.61 576	0.36 680	0.30 682	0.65 681	0.37 660	0.66 685	0.68 675	1.14 720	1.54 724	1.71 727	1.26 726	0.92 684	0.64 670	0.24 683	0.22 691	0.27 681	0.26 693	0.27 684	0.27 692
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 691	0.37 673	2.40 732	0.26 581	0.25 659	0.38 585	0.49 700	0.41 434	1.06 722	1.38 726	0.87 692	0.62 665	0.95 714	0.65 606	1.65 727	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.11 539	0.19 643	0.17 623

AnyNet_C01	0.65 693	0.58 707	2.60 735	0.32 661	0.26 663	0.88 706	0.61 711	0.63 677	0.62 661	0.68 687	0.96 697	0.76 693	0.60 681	0.96 692	1.43 723	0.16 638	0.16 661	0.17 643	0.17 654	0.23 665	0.23 678

DispFullNet	0.66 694	0.89 726	1.59 717	0.77 723	1.21 741	0.51 653	0.23 524	0.59 648	0.72 682	0.69 689	0.61 650	0.69 687	0.91 713	0.79 657	0.48 635	0.27 692	0.12 614	0.73 723	0.30 701	0.65 719	0.40 706

NVStereoNet_ROB	0.67 695	0.49 697	0.83 648	0.48 702	0.40 696	0.51 653	0.46 690	0.70 696	0.77 689	0.84 700	1.72 729	1.02 707	0.83 708	1.23 714	0.79 685	0.32 703	0.38 715	0.40 707	0.46 715	0.36 699	0.41 707
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	0.68 696	0.64 712	1.06 685	0.45 698	0.27 667	1.40 731	0.58 708	0.78 705	0.92 711	0.84 700	0.86 689	0.88 700	0.68 695	1.33 721	0.68 675	0.37 709	0.29 706	0.34 702	0.36 707	0.43 703	0.37 703

SPS-STEREO	0.69 697	0.61 710	0.98 676	0.52 710	0.57 715	0.74 692	0.50 701	0.78 705	0.62 661	0.95 710	0.86 689	0.94 702	0.70 697	1.01 699	0.87 691	0.58 719	0.51 729	0.50 712	0.50 720	0.55 711	0.58 720
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 698	0.30 646	0.69 609	0.32 661	0.27 667	0.81 702	0.39 671	0.79 708	0.82 694	1.41 729	1.58 726	1.98 730	1.26 726	1.02 700	0.77 682	0.24 683	0.22 691	0.27 681	0.26 693	0.26 679	0.26 688

FC-DCNN v2	0.71 699	0.30 646	0.67 603	0.32 661	0.27 667	0.84 703	0.39 671	0.84 714	0.85 702	1.44 733	1.64 727	2.09 732	1.28 728	1.06 703	0.80 686	0.24 683	0.22 691	0.27 681	0.26 693	0.26 679	0.25 686

RainbowNet	0.72 700	0.89 726	1.02 681	0.82 725	0.63 720	0.78 699	0.52 702	0.81 711	0.93 715	0.60 675	0.79 681	0.80 695	0.60 681	0.80 661	0.57 651	0.78 729	0.55 735	0.78 726	0.49 718	0.76 726	0.58 720

ACVNet_1	0.72 700	0.81 721	1.37 710	0.72 721	0.53 713	0.77 696	0.42 681	0.85 717	0.90 705	0.74 694	0.75 676	1.32 719	0.72 699	1.02 700	0.55 650	0.54 715	0.31 709	0.71 722	0.35 704	0.64 718	0.45 709

ACVNet-4b	0.72 700	0.81 721	1.33 708	0.72 721	0.50 709	0.80 701	0.31 624	0.71 698	0.80 692	0.50 648	0.72 674	0.95 704	0.43 641	0.96 692	1.20 717	1.13 743	0.21 686	0.76 725	0.45 714	0.65 719	0.46 712

MFMNet_re	0.72 700	0.76 719	0.99 677	0.62 715	0.70 723	0.77 696	0.67 714	0.75 702	0.83 698	0.78 698	0.86 689	0.69 687	0.78 702	0.71 624	0.61 662	0.66 722	0.59 738	0.61 719	0.58 729	0.68 722	0.71 731

ELAS_RVC	0.74 704	0.36 668	1.00 678	0.37 686	0.33 687	0.88 706	0.93 733	0.83 713	1.08 724	1.35 725	1.33 715	1.24 715	1.33 730	1.06 703	0.95 697	0.27 692	0.25 700	0.29 693	0.27 697	0.30 691	0.30 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 704	0.36 668	0.85 656	0.36 680	0.33 687	1.36 728	0.77 724	0.93 718	0.92 711	1.41 729	1.53 723	1.16 713	1.17 722	0.95 691	1.03 701	0.26 687	0.25 700	0.28 689	0.28 700	0.31 692	0.30 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 706	0.44 687	1.98 725	0.49 705	0.16 512	0.58 670	0.31 624	0.81 711	0.83 698	0.41 602	0.52 607	0.98 706	0.58 678	4.97 755	1.03 701	0.11 521	0.07 402	0.10 462	0.24 684	0.27 684	0.26 688

RTS	0.78 707	0.48 693	4.68 744	0.34 669	0.28 672	1.12 716	0.46 690	0.62 670	1.03 719	0.73 691	0.89 693	0.60 659	0.59 679	1.61 726	1.16 713	0.14 607	0.11 594	0.15 625	0.15 632	0.21 655	0.19 644

RTSA	0.78 707	0.48 693	4.68 744	0.34 669	0.28 672	1.12 716	0.46 690	0.62 670	1.03 719	0.73 691	0.89 693	0.60 659	0.59 679	1.61 726	1.16 713	0.14 607	0.11 594	0.15 625	0.15 632	0.21 655	0.19 644

DStereoSA	0.81 709	0.37 673	1.08 687	0.51 707	0.65 721	0.67 684	1.44 746	0.74 701	1.06 722	0.54 667	1.67 728	0.49 613	1.78 736	0.96 692	1.69 730	0.28 696	0.43 719	0.27 681	0.51 721	0.40 702	0.58 720

DStereoFS	0.84 710	0.66 714	0.80 638	0.53 711	0.50 709	1.23 722	0.55 705	0.94 719	1.32 731	0.89 702	1.32 713	1.04 708	2.32 743	1.29 719	1.14 709	0.31 702	0.35 713	0.30 695	0.39 711	0.34 696	0.60 723

SGM+DAISY	0.87 711	0.66 714	1.30 707	0.51 707	0.60 717	1.03 713	0.84 730	0.76 703	0.73 685	1.39 727	1.51 722	1.31 718	1.22 724	1.11 705	1.08 704	0.57 718	0.53 732	0.51 714	0.51 721	0.54 710	0.61 727

ACVNet_2	0.89 712	0.87 725	1.25 702	0.82 725	0.62 719	0.97 711	0.62 712	1.14 724	1.42 734	1.00 713	1.40 716	1.47 722	0.84 709	1.11 705	0.66 673	0.61 720	0.43 719	0.78 726	0.49 718	0.75 725	0.52 715

IMH-64-1	0.91 713	0.86 723	0.84 653	0.97 730	0.75 725	0.92 709	0.71 716	1.27 725	1.10 725	0.89 702	1.45 718	1.14 710	0.96 715	1.19 710	0.84 688	0.74 726	0.51 729	0.97 731	0.55 726	0.84 728	0.60 723

IMH-64	0.91 713	0.86 723	0.84 653	0.97 730	0.75 725	0.92 709	0.71 716	1.27 725	1.10 725	0.89 702	1.45 718	1.14 710	0.96 715	1.19 710	0.84 688	0.74 726	0.51 729	0.97 731	0.55 726	0.84 728	0.60 723

MonStereo1	0.93 715	0.56 706	0.82 645	0.69 718	0.58 716	1.37 729	0.35 651	0.94 719	1.25 729	0.93 707	1.90 732	1.52 723	2.10 740	1.27 717	0.77 682	0.69 723	0.33 711	0.75 724	0.47 717	0.70 723	0.57 719

U	1.00 716	0.09 94	0.21 143	0.21 312	3.68 748	6.12 755	0.14 122	0.21 97	0.21 212	0.11 71	0.11 57	0.10 66	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.07 138	0.05 40	5.42 762	2.90 760	0.07 198	0.06 156

PWCK	1.00 716	1.17 739	1.70 722	0.91 728	0.41 697	1.19 720	0.92 732	1.10 722	1.14 727	1.16 721	1.14 706	1.25 716	0.88 712	1.75 732	1.04 703	0.87 734	0.50 727	0.87 729	0.53 724	0.96 735	0.52 715

WAO-7	1.01 718	0.89 726	0.93 669	0.83 727	0.66 722	1.18 718	0.81 728	1.40 729	1.57 738	1.11 719	1.76 731	1.45 721	1.19 723	1.50 725	1.14 709	0.61 720	0.62 742	0.70 721	0.68 733	0.66 721	0.60 723

MADNet+	1.01 718	1.16 738	4.72 746	0.70 719	0.47 706	1.24 723	0.96 734	0.97 721	0.89 703	0.65 684	0.77 679	0.87 698	0.85 711	2.09 736	1.68 728	0.38 710	0.39 716	0.31 697	0.27 697	0.43 703	0.39 705

MultiAttention	1.02 720	0.13 373	0.43 452	0.35 678	0.43 700	5.36 746	1.71 747	0.69 694	0.53 628	0.36 544	0.63 656	0.55 642	0.22 421	7.60 760	0.43 618	0.09 418	0.06 260	0.14 609	0.24 684	0.26 679	0.30 694

IMH	1.05 721	0.95 730	1.00 678	1.01 732	0.78 729	1.11 715	0.68 715	1.38 728	1.43 735	1.00 713	1.72 729	1.43 720	1.14 719	1.73 731	0.89 693	1.09 740	0.55 735	0.99 733	0.57 728	0.87 730	0.62 729

WAO-6	1.07 722	0.93 729	0.92 667	0.96 729	0.78 729	1.28 725	0.75 721	1.34 727	2.00 742	1.02 715	1.54 724	1.59 724	1.22 724	1.31 720	1.14 709	0.78 729	0.55 735	1.02 735	0.75 738	0.83 727	0.69 730

LVE	1.13 723	1.02 731	1.28 705	1.01 732	0.80 732	1.29 726	0.81 728	1.47 732	1.96 740	1.07 717	1.90 732	1.90 729	1.01 718	1.48 724	0.91 694	0.93 737	0.61 741	0.94 730	0.69 734	0.87 730	0.75 735

JetBlue	1.14 724	0.76 719	2.36 730	0.59 713	0.75 725	3.04 742	1.78 748	1.11 723	0.90 705	0.94 708	1.10 704	1.66 726	1.28 728	2.09 736	1.72 731	0.43 712	0.36 714	0.38 704	0.38 710	0.58 713	0.56 717

Dean	1.17 725	1.04 733	1.49 714	1.03 734	0.78 729	1.20 721	0.77 724	1.48 733	1.96 740	1.28 723	1.99 735	2.15 733	1.14 719	1.25 715	1.00 700	0.81 731	0.60 739	1.01 734	0.69 734	0.92 734	0.74 734

SGM-ForestM	1.36 726	0.28 630	0.79 635	0.26 581	0.16 512	2.26 739	1.00 736	1.42 730	1.46 737	2.38 748	2.05 736	5.95 752	2.66 745	2.95 741	2.46 742	0.17 650	0.18 674	0.18 652	0.18 661	0.15 595	0.18 637

xyz-stereo	1.40 727	0.10 156	17.09 770	0.18 115	0.07 3	4.78 745	0.18 334	0.29 258	0.34 418	0.36 544	2.81 748	0.40 554	0.29 537	0.56 554	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.06 167	0.06 111	0.05 37

MANE	1.41 728	0.36 668	0.74 625	0.43 695	0.41 697	2.16 738	0.80 726	2.39 746	3.38 747	2.22 747	3.06 749	3.54 745	2.73 746	2.15 738	1.94 737	0.28 696	0.27 702	0.30 695	0.46 715	0.28 689	0.34 701

TorneroNet-64	1.43 729	1.03 732	1.20 698	1.10 736	0.86 735	2.26 739	0.73 719	1.84 738	3.84 752	1.25 722	2.25 740	2.69 741	1.42 731	1.76 733	1.43 723	0.76 728	0.50 727	1.09 736	0.66 732	1.23 742	0.76 736

notaker	1.45 730	1.34 742	1.48 712	1.40 743	1.07 739	1.18 718	0.85 731	1.48 733	1.40 733	1.51 738	3.46 750	2.40 738	1.81 737	1.76 733	1.45 726	1.11 741	0.69 747	1.38 743	0.87 741	1.31 744	0.97 742

WAO-8	1.46 731	1.10 736	1.09 688	1.10 736	0.84 733	2.06 735	0.75 721	1.84 738	3.83 750	1.44 733	2.21 738	2.15 733	1.43 732	3.17 742	1.19 715	0.91 735	0.65 744	1.09 736	0.79 739	0.90 732	0.71 731

Venus	1.46 731	1.10 736	1.09 688	1.10 736	0.84 733	2.06 735	0.75 721	1.84 738	3.83 750	1.44 733	2.21 738	2.15 733	1.43 732	3.17 742	1.19 715	0.91 735	0.65 744	1.09 736	0.79 739	0.90 732	0.71 731

UNDER WATER-64	1.55 733	1.19 740	2.52 733	1.31 741	0.95 737	2.12 737	1.21 743	1.45 731	3.19 746	1.43 732	1.32 713	2.64 740	2.04 739	1.63 728	1.83 733	1.11 741	0.67 746	1.28 741	0.92 742	1.19 739	1.02 743

UNDER WATER	1.59 734	1.22 741	2.36 730	1.38 742	1.03 738	1.67 734	1.10 740	1.54 736	3.63 748	1.44 733	1.47 720	2.85 742	2.25 742	1.67 729	1.94 737	1.06 739	0.62 742	1.31 742	0.93 743	1.21 741	1.02 743

LSM	1.64 735	0.40 680	2.56 734	2.02 747	17.61 769	0.51 653	0.52 702	0.61 661	0.76 687	0.82 699	1.11 705	0.63 673	0.54 670	0.75 641	0.49 637	0.16 638	0.24 698	0.18 652	0.21 671	0.25 671	2.42 750

LE_ROB	1.76 736	0.20 560	2.68 736	0.48 702	0.52 712	0.78 699	0.96 734	0.84 714	6.61 757	7.40 761	2.08 737	2.08 731	4.83 753	1.27 717	3.79 747	0.10 473	0.08 494	0.12 560	0.11 539	0.11 503	0.10 479

ktn	1.77 737	1.36 743	1.22 699	1.43 744	1.14 740	1.52 732	1.08 739	1.51 735	3.96 753	2.77 751	4.69 752	3.35 744	1.46 734	1.69 730	1.25 719	1.43 745	0.77 749	1.45 744	0.99 744	1.32 745	0.96 740

KSHMR	1.89 738	1.36 743	1.60 718	1.47 745	1.22 742	1.38 730	1.06 738	1.79 737	5.97 756	1.42 731	5.65 756	2.98 743	1.14 719	2.23 739	1.20 717	1.27 744	1.12 751	1.46 745	1.10 746	1.32 745	1.15 745

TorneroNet	2.22 739	1.08 735	1.24 701	1.14 740	0.90 736	5.58 747	0.80 726	2.12 743	8.69 760	2.58 749	5.42 754	3.88 746	1.97 738	1.78 735	1.87 734	0.86 733	0.54 734	1.15 740	0.74 737	1.23 742	0.85 739

MADNet++	2.26 740	1.80 746	2.06 726	2.13 749	1.97 746	2.61 741	1.79 749	2.38 745	2.16 743	2.75 750	2.65 747	2.38 737	2.43 744	3.17 742	3.21 744	2.17 753	1.95 755	1.94 749	1.63 748	2.06 748	2.01 749

JetRed	2.30 741	2.64 748	6.12 752	1.12 739	1.38 744	5.85 754	3.29 750	1.99 741	1.67 739	1.98 745	1.95 734	2.16 736	1.60 735	2.48 740	4.10 748	1.05 738	1.60 752	1.09 736	1.01 745	1.67 747	1.28 746

light-stereo	2.37 742	0.69 716	3.61 738	3.84 751	3.41 747	4.04 743	0.31 624	2.13 744	1.45 736	3.61 752	6.33 757	6.90 761	0.63 691	4.83 754	1.28 720	0.71 725	0.74 748	0.32 698	0.39 711	1.20 740	0.96 740

HanzoNet	2.97 743	1.69 745	2.29 729	1.74 746	1.33 743	1.53 733	1.03 737	1.99 741	2.64 745	5.51 756	5.16 753	5.90 751	6.82 759	4.32 753	3.29 745	3.16 756	2.02 757	1.92 747	2.87 759	2.24 749	1.89 748

coex-ft	3.44 744	0.73 718	48.55 788	0.24 505	0.19 586	0.50 652	0.43 683	0.47 504	2.40 744	7.03 760	1.20 708	0.97 705	2.23 741	0.73 632	1.92 736	0.12 561	0.15 653	0.14 609	0.12 578	0.21 655	0.43 708

noway2	4.26 745	5.26 753	4.63 742	11.29 763	10.43 758	5.62 748	4.46 753	4.09 750	0.90 705	1.87 741	2.47 743	6.20 759	3.67 752	3.62 747	4.54 751	1.97 747	0.46 721	2.02 751	1.74 751	5.72 758	4.32 757

noway3	4.27 746	5.33 754	4.61 741	11.26 762	10.44 759	5.62 748	4.46 753	4.12 751	0.92 711	1.86 740	2.49 746	6.19 758	3.66 751	3.74 751	4.54 751	1.97 747	0.46 721	2.03 754	1.74 751	5.69 756	4.21 755

TCMNet-wrong-test	4.29 747	5.57 755	4.65 743	11.33 764	10.39 757	5.73 753	4.48 757	4.13 752	1.02 718	1.91 744	2.39 741	6.16 756	3.62 749	3.84 752	4.50 750	1.99 749	0.47 723	1.97 750	1.69 749	5.69 756	4.31 756

zzzz4	4.31 748	5.77 756	4.85 750	11.37 765	10.45 760	5.64 750	4.46 753	4.20 754	0.91 710	1.87 741	2.47 743	6.11 754	3.60 747	3.65 748	4.59 753	1.99 749	0.47 723	2.02 751	1.74 751	5.77 759	4.37 758

noway1	4.31 748	5.77 756	4.81 749	11.37 765	10.45 760	5.64 750	4.46 753	4.20 754	0.90 705	1.87 741	2.48 745	6.11 754	3.60 747	3.65 748	4.59 753	1.99 749	0.47 723	2.02 751	1.74 751	5.77 759	4.37 758

noway4	4.32 750	5.81 758	4.75 747	11.39 767	10.47 762	5.70 752	4.50 758	4.14 753	0.90 705	1.83 739	2.44 742	6.16 756	3.63 750	3.66 750	4.60 755	2.00 752	0.47 723	2.03 754	1.73 750	5.80 761	4.40 760

DPSimNet_ROB	4.34 751	4.23 749	6.89 754	3.67 750	3.68 748	4.75 744	5.21 759	2.67 747	3.68 749	5.82 757	3.95 751	5.57 748	6.72 758	3.46 746	4.48 749	4.05 760	2.88 758	4.68 761	3.12 761	3.69 751	3.62 754

tt	4.71 752	0.10 156	3.94 739	2.06 748	1.53 745	10.14 760	16.88 763	9.27 764	4.98 754	1.39 727	1.02 701	4.68 747	4.90 754	3.35 745	5.86 758	5.76 762	9.15 771	2.24 757	2.53 757	3.10 750	1.32 747

BEATNet-Init1	4.73 753	2.61 747	13.29 769	0.58 712	0.53 713	10.12 759	3.33 751	4.83 756	5.01 755	8.75 762	8.51 759	14.08 772	7.60 761	7.70 761	5.34 756	0.28 696	0.28 705	0.34 702	0.37 708	0.57 712	0.45 709

Selective-IGEV-i1pa	5.57 754	7.99 760	4.76 748	0.80 724	0.45 704	12.99 762	3.60 752	9.25 763	7.43 759	6.97 759	9.87 763	8.94 762	7.26 760	14.66 772	5.65 757	3.55 757	1.08 750	1.93 748	0.72 736	0.73 724	2.79 752

USTest	6.88 755	5.23 752	5.63 751	7.22 756	7.29 752	14.34 764	22.76 765	8.48 761	9.32 761	5.42 755	6.39 758	6.29 760	6.64 757	6.92 758	8.62 761	1.94 746	3.29 759	2.16 756	2.55 758	3.85 752	3.29 753

ASD4	7.23 756	6.65 759	7.69 755	5.24 753	5.62 751	11.85 761	20.36 764	7.57 760	7.14 758	6.55 758	5.47 755	5.99 753	5.78 755	7.22 759	9.24 762	4.85 761	4.44 761	6.40 768	5.19 762	6.53 762	4.89 761

EDNetEfficientorigin	7.51 757	0.52 704	140.47 790	0.25 546	0.17 537	0.42 611	0.29 608	0.47 504	1.03 719	1.28 723	1.02 701	0.83 696	0.84 709	0.75 641	0.99 699	0.10 473	0.09 533	0.12 560	0.10 498	0.21 655	0.22 671

DGTPSM_ROB	8.34 758	5.10 750	10.37 767	5.31 754	10.18 755	8.33 756	23.60 769	6.06 758	13.41 769	4.90 753	10.87 767	5.65 749	10.44 762	6.17 756	12.59 763	3.74 758	7.55 764	3.69 758	7.26 767	4.14 753	7.46 764

DPSMNet_ROB	8.40 759	5.11 751	10.49 768	5.58 755	10.25 756	8.34 757	23.62 770	6.07 759	13.45 770	4.93 754	10.88 768	5.66 750	10.44 762	6.24 757	12.64 764	3.98 759	7.61 765	3.76 759	7.30 768	4.20 754	7.51 765

DLNR_Zeroshot_test	10.44 760	12.10 769	19.93 772	106.08 790	23.66 781	0.14 48	0.13 86	3.22 748	0.17 115	0.16 226	0.23 286	0.16 241	0.10 91	0.31 416	0.15 262	2.36 754	0.06 260	0.07 172	0.07 252	39.70 789	0.06 156

DLNR-FE	10.45 761	12.13 770	19.94 773	106.10 791	23.12 780	0.14 48	0.13 86	3.28 749	0.17 115	0.16 226	0.23 286	0.16 241	0.10 91	0.31 416	0.15 262	2.41 755	0.06 260	0.07 172	0.07 252	40.22 790	0.06 156

iinet-test	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 757	10.68 763	17.98 769	25.98 771	12.57 768	13.39 767	9.64 766	10.10 764	10.06 764	10.61 765	11.22 768	12.70 765	6.40 764	7.74 766	5.68 763	6.69 763	7.47 763	7.30 762

IINet	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 757	10.68 763	17.98 769	25.98 771	12.57 768	13.39 767	9.64 766	10.10 764	10.06 764	10.61 765	11.22 768	12.70 765	6.40 764	7.74 766	5.68 763	6.69 763	7.47 763	7.30 762

LRCNet_RVC	10.90 764	14.34 772	9.35 756	15.35 768	8.04 754	1.08 714	0.34 647	8.78 762	0.70 679	12.63 771	16.05 771	9.85 763	6.54 756	8.57 762	6.34 759	20.27 783	5.40 763	23.70 784	21.88 785	14.87 771	13.83 772

DPSM_ROB	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 760	11.31 765	19.11 772	27.51 774	13.37 771	14.21 772	10.31 768	11.06 769	10.96 770	11.27 770	11.96 770	13.59 768	6.78 766	8.19 769	6.03 765	7.09 765	7.93 765	7.73 767

DPSM	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 760	11.31 765	19.11 772	27.51 774	13.37 771	14.21 772	10.31 768	11.06 769	10.96 770	11.27 770	11.96 770	13.59 768	6.78 766	8.19 769	6.03 765	7.09 765	7.93 765	7.73 767

xxxxx1	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 771	18.88 770	17.08 765	23.03 766	10.36 765	10.99 763	9.21 763	9.62 760	10.74 767	10.61 765	10.72 764	13.89 770	7.97 768	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

tt_ll	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 771	18.88 770	17.08 765	23.03 766	10.36 765	10.99 763	9.21 763	9.62 760	10.74 767	10.61 765	10.72 764	13.89 770	7.97 768	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

ff	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 771	18.88 770	17.08 765	23.03 766	10.36 765	10.99 763	9.21 763	9.62 760	10.74 767	10.61 765	10.72 764	13.89 770	7.97 768	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

PML	16.10 770	12.82 771	6.78 753	5.23 752	7.76 753	33.92 776	66.56 786	5.30 757	10.28 762	26.12 785	68.59 790	20.51 774	13.49 772	10.06 763	6.78 760	5.96 763	2.00 756	6.04 767	2.18 756	8.96 767	2.60 751

Anonymous_1	16.62 771	9.35 763	9.84 759	10.66 759	14.64 767	18.66 771	27.12 773	12.64 770	13.51 771	10.76 770	10.30 766	10.13 766	10.60 764	11.06 767	12.74 767	15.87 779	7.74 766	16.92 777	43.48 788	58.66 791	7.68 766

HaxPig	17.72 772	20.22 782	19.73 771	16.53 769	16.51 768	9.27 758	9.33 760	14.34 773	13.27 766	18.65 773	18.70 772	17.35 773	16.77 773	17.04 773	16.45 773	22.05 786	20.89 783	22.27 783	21.53 780	21.29 782	22.13 786

MEDIAN_ROB	21.21 773	24.62 786	23.47 782	19.58 770	19.65 773	13.22 763	10.96 761	17.88 774	17.00 774	22.14 784	22.02 775	20.86 775	20.36 774	21.06 774	19.71 774	25.63 788	24.13 784	26.21 785	25.20 786	25.17 785	25.38 789

RAFT-FEzeroshot	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 775	22.75 776	38.38 777	55.50 782	26.84 778	28.66 779	20.60 779	22.10 776	22.05 778	22.74 777	24.00 777	27.37 781	13.59 771	16.48 777	12.14 769	14.28 771	15.96 774	15.54 776

RAFT-FE	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 775	22.75 776	38.38 777	55.50 782	26.84 778	28.66 779	20.60 779	22.10 776	22.05 778	22.74 777	24.00 777	27.37 781	13.59 771	16.48 777	12.14 769	14.28 771	15.96 774	15.54 776

CasAABBNet	23.10 774	19.86 775	20.64 776	22.47 774	22.73 774	38.41 780	55.50 782	26.89 781	28.70 781	20.61 781	22.15 778	22.08 781	22.75 779	23.99 775	27.36 779	13.59 771	16.48 777	12.14 769	14.27 770	15.95 772	15.53 775

FlowAnything	23.14 777	19.87 776	20.79 777	22.50 778	22.74 775	38.39 779	55.46 779	26.89 781	28.72 782	20.77 783	22.29 781	22.07 780	22.72 776	23.99 775	27.41 783	13.60 774	16.55 782	12.15 773	14.36 775	15.97 776	15.52 774

Hybrid-DGEV	23.16 778	19.94 780	20.96 779	22.49 775	22.75 776	38.51 782	55.52 785	27.09 785	28.90 785	20.58 778	22.25 779	22.00 777	22.80 781	24.11 780	27.33 778	13.60 774	16.47 776	12.14 769	14.30 774	15.95 772	15.54 776

Selective-RAFT-Error	23.16 778	19.93 779	20.87 778	22.54 779	22.81 779	38.52 783	55.47 780	27.01 784	28.83 783	20.66 782	22.25 779	22.09 782	22.80 781	24.09 779	27.36 779	13.61 776	16.48 777	12.15 773	14.28 771	15.99 777	15.57 779

fast-reg	23.64 780	20.51 783	23.42 781	23.22 780	24.75 783	38.73 784	55.47 780	26.85 780	28.86 784	20.12 776	21.73 773	21.64 776	22.22 775	24.30 782	27.54 784	13.91 778	16.52 781	14.85 776	15.62 776	16.91 779	15.71 780

LSM0	24.24 781	19.98 781	22.32 780	24.22 781	40.14 788	38.48 781	55.20 778	26.95 783	28.57 778	20.49 777	21.83 774	22.26 783	22.75 779	24.22 781	27.30 777	13.66 777	16.32 775	12.19 775	14.15 769	16.10 778	17.66 781

AVERAGE_ROB	25.43 782	29.06 787	27.24 783	24.63 782	24.20 782	17.73 768	12.61 762	22.29 777	21.39 777	26.79 786	26.16 784	25.20 784	24.64 785	25.07 783	23.53 775	29.96 789	28.40 789	30.60 786	29.58 787	29.72 786	29.84 790

RSGM-EC	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 785	33.15 784	26.42 774	46.65 776	19.89 775	17.74 775	18.92 774	23.36 782	30.14 785	23.59 783	41.87 788	45.99 789	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

acva	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 785	33.15 784	26.42 774	46.65 776	19.89 775	17.74 775	18.92 774	23.36 782	30.14 785	23.59 783	41.87 788	45.99 789	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

Selective-IGEV-i16pa	30.47 785	41.93 790	4.02 740	0.49 705	0.37 693	96.94 790	0.74 720	60.26 791	58.76 790	17.24 772	64.39 789	38.26 791	49.53 790	106.11 791	26.15 776	19.96 782	3.42 760	4.39 760	1.81 755	0.39 701	14.22 773

zzzzzz3	33.80 786	21.93 784	29.35 784	40.69 787	40.71 789	54.58 786	75.81 788	38.06 787	43.73 788	30.21 787	32.81 785	33.59 789	36.40 788	35.16 784	41.64 787	19.24 780	24.62 785	18.35 779	21.58 781	19.15 780	18.48 782

zzz1	33.83 787	21.95 785	29.58 785	40.69 787	40.71 789	54.57 785	75.77 787	38.08 788	43.79 789	30.23 788	32.84 786	33.61 790	36.40 788	35.19 785	41.64 787	19.25 781	24.62 785	18.36 780	21.58 781	19.16 781	18.49 783

zzzz2	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 783	34.22 786	58.04 787	83.74 789	40.88 789	43.54 786	31.10 789	33.46 787	32.70 787	33.88 786	35.86 786	41.00 785	20.48 784	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

noway5	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 783	34.22 786	58.04 787	83.74 789	40.88 789	43.54 786	31.10 789	33.46 787	32.70 787	33.88 786	35.86 786	41.00 785	20.48 784	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

test_example2	101.33 790	108.28 791	68.15 789	98.43 789	106.93 791	89.75 789	102.43 791	36.80 786	97.65 791	129.04 791	130.15 791	65.26 792	66.62 791	92.11 790	80.24 791	144.10 792	199.48 792	81.81 792	103.01 792	125.01 792	101.27 791

ccccc	256.34 791	256.29 792	313.62 791	354.40 792	364.36 792	149.10 791	168.46 792	152.89 792	131.30 792	153.93 792	155.56 792	164.00 793	204.39 792	268.02 792	295.19 792	390.55 793	349.22 793	244.59 793	219.82 793	412.30 793	378.83 792

GS-Stereo							0.16 231	0.26 202	0.18 138	0.13 143	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

FADE		1.06 734		0.71 720	0.76 728							1.17 714				24.23 787	4.70 762	17.35 778	17.61 777	0.49 707

Low-res two-view benchmark