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

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 132	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 132	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.05 34

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	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 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	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 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 132	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
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 38	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.06 137

LG-G_1	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

SGD-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 212	0.32 245	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 67	0.10 132	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 67	0.12 270	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 67	0.13 337	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

aanet-new-32k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 212	0.35 284	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.20 217	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 270	0.27 181	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 212	0.23 136	0.22 340	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 67	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 67	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 132	0.21 108	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 316	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 586

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 67	0.13 337	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 456	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 270	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 337	0.08 310

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 132	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

3w_stereo	0.12 67	0.11 212	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 431
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 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 316	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 546	0.24 624

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 217	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 586

Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

aanet-new-78k	0.13 113	0.11 212	0.44 412	0.21 271	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new	0.13 113	0.11 212	0.30 222	0.20 217	0.13 316	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 212	0.38 332	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

BStereo	0.13 113	0.10 132	0.42 389	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

NLSM3	0.13 113	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 456	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 597	0.06 137

GASTEREO	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.23 396	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.22 340	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

LG-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

S2M2_L	0.13 113	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 523	0.09 484	0.09 333	0.10 445	0.11 453	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 113	0.14 384	0.19 83	0.26 523	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 615	0.36 304	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 610	0.05 34

castereo++	0.13 113	0.10 132	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

mms	0.13 113	0.11 212	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ours_stereo	0.13 113	0.11 212	0.23 136	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.05 34

RAStereo	0.13 113	0.12 270	0.27 181	0.22 340	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.05 34

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 396	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

IGEV++	0.13 113	0.10 132	0.23 136	0.21 271	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

LoS_RVC	0.13 113	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 492

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 521	0.47 440	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 494	0.70 557	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

PSi22	0.14 152	0.13 337	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 132	0.42 389	0.18 88	0.11 169	0.36 512	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

252Zero-FE	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 636	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 616	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

GGEV	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 212	0.21 108	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.09 374

depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 152	0.11 212	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.06 137

SCV	0.14 152	0.14 384	0.24 146	0.21 271	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137

castereo	0.14 152	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

tt45	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

fffy	0.14 152	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 287	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 152	0.11 212	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 405	0.06 137

ff7	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

11t	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.26 169	0.19 143	0.14 364	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 132	0.30 222	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.06 137

CASnet	0.14 152	0.12 270	0.22 123	0.22 340	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 467	0.09 401	0.08 257	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 384	0.33 263	0.20 217	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

anonymousdsp	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 572	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.18 579

ProNet	0.14 152	0.12 270	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 271	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

ccc-4	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.24 146	0.25 489	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
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
DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.10 431

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 364	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 341	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 132	0.44 412	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.21 415	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.05 34

HART	0.15 188	0.11 212	0.30 222	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 361	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.06 137

HUF	0.15 188	0.11 212	0.38 332	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 623	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 531

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 306	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

whm_eth	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 632	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 638	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 531

CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 419	0.28 198	0.25 489	0.18 502	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 132	0.24 146	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 319	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 574	0.06 95	0.05 34
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	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 287	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

XX-TBD	0.15 188	0.18 478	0.28 198	0.22 340	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

PMTNet	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 638	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

FE-Mocha	0.16 203	0.10 132	0.33 263	0.19 143	0.13 316	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 582	0.19 143	0.18 502	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 585	0.06 137

xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 270	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 384	0.29 221	0.31 332	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.06 137

Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 304	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

tg	0.16 203	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 365	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 465	0.10 514	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 384	0.28 198	0.21 271	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

CAS++	0.16 203	0.12 270	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 394	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.08 298	0.10 405	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 132	0.34 274	0.21 271	0.15 424	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.08 310

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 381	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 297	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 285	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

iRaftStereo_RVC	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

raftrobust	0.16 203	0.13 337	0.29 212	0.22 340	0.15 424	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 297	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

test_xeample3	0.16 203	0.11 212	0.56 500	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

NLSM1	0.17 221	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.18 502	0.25 346	0.17 238	0.47 446	0.40 447	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 212	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 412	0.22 406	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.07 232

MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 270	0.29 212	0.23 396	0.14 364	0.19 184	0.22 442	0.39 356	0.36 394	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.06 137

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 132	0.39 348	0.23 396	0.11 169	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.29 306	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.06 137

model_zeroshot	0.17 221	0.11 212	0.39 348	0.20 217	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 378	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 384	0.30 222	0.25 489	0.14 364	0.17 122	0.21 415	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.07 232

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 337	0.24 146	0.19 143	0.13 316	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 405	0.43 557	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

AE-Stereo	0.17 221	0.11 212	0.31 237	0.24 450	0.14 364	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 306	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

rrr	0.17 221	0.11 212	0.57 503	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

plain	0.17 221	0.13 337	0.43 402	0.21 271	0.13 316	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.07 232

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 402	0.20 217	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 394	0.30 319	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

RAFT-Test	0.17 221	0.10 132	0.38 332	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 445	0.50 467	0.21 271	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 287	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.06 137

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 132	0.28 198	0.20 217	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 380	0.31 332	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.07 232

knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.09 337	0.09 374

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 270	0.30 222	0.24 450	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 332	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.06 137

AnonymousM	0.17 221	0.19 494	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 297	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 643	0.15 574	0.06 95	0.05 34

cross-raft	0.17 221	0.12 270	0.41 379	0.23 396	0.10 116	0.20 226	0.24 490	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

test-1	0.17 221	0.11 212	0.40 356	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.08 310

s12784h	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 221	0.14 384	0.32 245	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.25 285	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 132	0.40 356	0.20 217	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 319	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 132	0.37 313	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 287	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

Lsterematch	0.18 245	0.13 337	0.33 263	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

WQFJA1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

WQFJX1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.23 396	0.17 480	0.24 328	0.19 331	0.58 581	0.52 564	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137

WQFJX	0.18 245	0.10 132	0.17 60	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.18 284	0.53 527	0.45 502	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 449	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

NLMM	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IGEV-FE	0.18 245	0.10 132	0.65 539	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

H2IRNET	0.18 245	0.13 337	0.35 284	0.21 271	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 319	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.06 137

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 384	0.38 332	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

cc1	0.18 245	0.14 384	0.38 332	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

11t1	0.18 245	0.10 132	0.30 222	0.20 217	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 285	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

tt1	0.18 245	0.14 384	0.35 284	0.23 396	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 490	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 132	0.65 539	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 270	0.38 332	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 305	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.06 137

HH	0.18 245	0.12 270	0.55 496	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 270	0.55 496	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

LL-Strereo2	0.18 245	0.18 478	0.39 348	0.22 340	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 505	0.09 401	0.08 257	0.07 232

riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 274	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 287	0.21 248	0.23 247	0.33 424	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.10 405	0.10 431

test_4	0.18 245	0.12 270	0.34 274	0.23 396	0.12 236	0.18 149	0.22 442	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.07 176	0.05 34

GMOStereo	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

test_3	0.18 245	0.11 212	0.32 245	0.24 450	0.11 169	0.22 285	0.25 507	0.31 251	0.31 332	0.25 285	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310
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	0.18 245	0.11 212	0.35 284	0.23 396	0.11 169	0.24 328	0.20 384	0.29 221	0.26 259	0.26 297	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

PSM-adaLoss	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ROB_FTStereo_v2	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 212	0.40 356	0.21 271	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 305	0.27 286	0.23 298	0.28 466	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.10 431

iGMRVC	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

iRAFT	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

CRE-IMP	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 305	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.10 431

test-2	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 270	0.37 313	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

rafts_anoy	0.18 245	0.15 419	0.35 284	0.22 340	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.12 523	0.09 337	0.08 310

raft+_RVC	0.18 245	0.14 384	0.32 245	0.21 271	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 365	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.08 310

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 419	0.33 263	0.21 271	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 514	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 384	0.49 456	0.27 551	0.18 502	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 426	0.11 538	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

DCANet	0.18 245	0.13 337	0.40 356	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

AFF-stereo	0.18 245	0.15 419	0.32 245	0.21 271	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 285	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.33 263	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.12 29	0.42 394	0.25 247	0.27 305	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.08 310
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	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 288	0.12 270	0.16 43	0.23 396	0.18 502	0.24 328	0.20 384	0.59 587	0.65 606	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLCSM	0.19 288	0.12 270	0.18 73	0.24 450	0.19 529	0.24 328	0.21 415	0.42 394	0.40 447	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 447	0.19 338	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

AIO-test1	0.19 288	0.14 384	0.41 379	0.27 551	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 394	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.06 95	0.09 374

rvit_0105_6	0.19 288	0.14 384	0.34 274	0.23 396	0.14 364	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.37 405	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 563	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

1test111	0.19 288	0.14 384	0.38 332	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

DCANet-4	0.19 288	0.10 132	0.52 483	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 429	0.29 346	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

fff	0.19 288	0.13 337	0.40 356	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 337	0.49 456	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.31 512	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

x	0.19 288	0.11 212	0.29 212	0.20 217	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 380	0.29 306	0.25 285	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

DisPM	0.19 288	0.10 132	0.35 284	0.23 396	0.13 316	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.29 306	0.33 431	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.11 468

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 132	0.46 432	0.19 143	0.13 316	0.25 346	0.19 331	0.52 515	0.19 126	0.29 346	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 257	0.08 310

TRStereo	0.19 288	0.17 464	0.47 440	0.23 396	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.52 515	0.28 287	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.06 95	0.06 137

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 212	0.34 274	0.29 576	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.09 374

RALAANet	0.19 288	0.18 478	0.37 313	0.23 396	0.14 364	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 306	0.28 317	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.06 137

csc	0.19 288	0.13 337	0.40 356	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 337	0.40 356	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

GMStereo	0.19 288	0.25 553	0.40 356	0.21 271	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 447	0.25 285	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.08 310
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	0.20 305	0.14 384	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 418	0.58 574	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.06 137

HI	0.20 305	0.13 337	0.33 263	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 337	0.33 263	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

AIO-test2	0.20 305	0.20 507	0.36 304	0.26 523	0.15 424	0.22 285	0.16 192	0.42 394	0.42 467	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 601	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.07 176	0.07 232

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 419	0.38 332	0.23 396	0.14 364	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.39 429	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 579	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 656	0.70 557	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 645	0.04 2	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.23 619

test_sample1	0.20 305	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 380	0.25 247	0.26 297	0.31 332	0.29 381	0.26 430	0.44 437	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

MyStereo06	0.20 305	0.12 270	0.57 503	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.40 368	0.21 175	0.30 378	0.24 261	0.31 407	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

xx1	0.20 305	0.14 384	0.38 332	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 635	0.29 576	0.43 639	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

DCRE	0.20 305	0.13 337	0.40 356	0.21 271	0.15 424	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 621	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 361	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

qqq	0.20 305	0.12 270	0.31 237	0.20 217	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

PFNet+	0.20 305	0.10 132	0.37 313	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 365	0.33 431	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.12 492

NF-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 284	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

OCTAStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 284	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

RE-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 284	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

TVStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 284	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

sAnonymous2	0.20 305	0.21 521	0.58 508	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 521	0.58 508	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

111	0.20 305	0.17 464	0.40 356	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 380	0.45 502	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

HITNet	0.20 305	0.17 464	0.43 402	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 394	0.30 319	0.29 346	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 448	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137
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
IGEV_i1	0.21 326	0.11 212	0.43 402	0.22 340	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 408	0.30 319	0.29 346	0.30 317	0.31 407	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.08 310

Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 132	0.31 237	0.23 396	0.13 316	0.31 455	0.22 442	0.46 437	0.42 467	0.27 305	0.32 341	0.33 424	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.09 374

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 419	0.34 274	0.24 450	0.13 316	0.28 399	0.14 97	0.48 459	0.44 490	0.27 305	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.07 232

FACV-RUCA	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.23 396	0.23 585	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 365	0.25 285	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 426	0.07 361	0.15 568	0.08 298	0.16 546	0.13 509

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 529	0.28 399	0.24 490	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 601	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 449	0.18 593	0.13 551	0.17 563	0.17 565

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 419	0.38 332	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.24 490	0.36 328	0.39 429	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 563	0.13 568	0.12 505	0.12 523	0.10 405	0.09 374

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 640	0.29 576	0.43 639	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

test_sample2	0.21 326	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 415	0.43 408	0.29 306	0.26 297	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 440	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

mmm	0.21 326	0.12 270	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.28 399	0.21 415	0.41 380	0.27 270	0.29 346	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.10 405	0.09 374

CASS	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 319	0.32 418	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.11 453	0.11 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 445	0.41 379	0.25 489	0.15 424	0.22 285	0.24 490	0.32 263	0.28 287	0.33 431	0.51 539	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.06 137

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 478	0.33 263	0.25 489	0.18 502	0.23 307	0.29 549	0.40 368	0.36 394	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.12 523	0.09 337	0.09 374

SA-5K	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

CIPLG	0.21 326	0.21 521	0.55 496	0.23 396	0.15 424	0.25 346	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

IPLG	0.21 326	0.15 419	0.53 487	0.21 271	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 394	0.30 319	0.33 431	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 459	0.21 386	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IPLGR_C	0.21 326	0.22 535	0.60 516	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

MIPNet	0.21 326	0.15 419	0.52 483	0.21 271	0.12 236	0.27 379	0.20 384	0.45 426	0.37 405	0.30 378	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IPLGR	0.21 326	0.13 337	0.61 519	0.21 271	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 380	0.37 405	0.28 317	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 412	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

ACRE	0.21 326	0.20 507	0.62 527	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

GANet-ADL	0.21 326	0.12 270	0.45 424	0.23 396	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.46 437	0.35 381	0.25 285	0.32 341	0.32 417	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

LCNet	0.21 326	0.11 212	0.29 212	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 317	0.35 385	0.26 344	0.30 495	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.13 506	0.22 612

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 132	0.39 348	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

KMStereo	0.21 326	0.10 132	0.39 348	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

SST-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.37 313	0.24 450	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 451	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 496	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

RAFT_R40	0.21 326	0.10 132	0.37 313	0.24 450	0.13 316	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 485	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

RAFT-345	0.21 326	0.10 132	0.46 432	0.22 340	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 305	0.66 600	0.21 266	0.16 262	0.55 485	0.21 386	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

RAFT	0.21 326	0.17 464	0.32 245	0.24 450	0.12 236	0.25 346	0.27 526	0.35 309	0.28 287	0.33 431	0.33 364	0.38 466	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.10 405	0.06 137

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.43 402	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.25 507	0.37 338	0.27 270	0.30 378	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.19 586

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.36 328	0.25 247	0.33 431	0.59 577	0.24 312	0.28 466	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.20 598

TestStereo	0.21 326	0.19 494	0.40 356	0.25 489	0.10 116	0.22 285	0.21 415	0.31 251	0.31 332	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 532	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.11 453	0.06 137

XX-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.83 589	0.26 523	0.17 480	0.23 307	0.13 63	0.40 368	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 407	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.33 263	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.46 629	0.46 437	0.20 155	0.25 285	0.50 533	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 427	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 445	0.06 95	0.07 232

FENet	0.21 326	0.11 212	0.45 424	0.21 271	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 380	0.35 381	0.30 378	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

CCAANet	0.21 326	0.09 77	0.34 274	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.19 331	0.39 356	0.27 270	0.24 275	0.47 521	0.30 397	0.25 419	0.36 408	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.08 310

MyStereo8	0.22 361	0.15 419	0.63 530	0.21 271	0.17 480	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 341	0.28 317	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 473	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.12 492

ffm	0.22 361	0.12 270	0.42 389	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

StereoVision	0.22 361	0.18 478	0.37 313	0.27 551	0.17 480	0.23 307	0.22 442	0.38 344	0.31 332	0.20 237	0.51 539	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.13 551	0.10 405	0.07 232

raft_robust	0.22 361	0.17 464	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.23 307	0.22 442	0.49 469	0.48 534	0.32 418	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 477	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.06 137

Sa-1000	0.22 361	0.15 419	0.35 284	0.23 396	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.47 446	0.39 429	0.30 378	0.50 533	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

SA	0.22 361	0.16 445	0.36 304	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.23 468	0.45 426	0.40 447	0.27 305	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

dd	0.22 361	0.26 564	0.40 356	0.22 340	0.12 236	0.25 346	0.21 415	0.32 263	0.44 490	0.29 346	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 448	0.12 504	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

GwcNet-ADL	0.22 361	0.14 384	0.58 508	0.24 450	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.49 469	0.40 447	0.27 305	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

HHNet	0.22 361	0.12 270	0.52 483	0.18 88	0.18 502	0.20 226	0.20 384	0.34 286	0.31 332	0.32 418	0.59 577	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 501	0.08 280	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.11 468

KYRaft	0.22 361	0.10 132	0.30 222	0.23 396	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.35 309	0.24 233	0.35 468	0.54 557	0.34 433	0.26 430	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.08 257	0.31 638

IRAFT_RVC	0.22 361	0.12 270	0.39 348	0.26 523	0.11 169	0.18 149	0.24 490	0.40 368	0.37 405	0.31 396	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 485	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

GES	0.22 361	0.12 270	0.42 389	0.20 217	0.14 364	0.27 379	0.19 331	0.49 469	0.33 355	0.30 378	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 406	0.10 426	0.08 449	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.11 468

SFCPSM	0.22 361	0.10 132	0.51 477	0.21 271	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.55 546	0.39 429	0.29 346	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.08 310

DMCA	0.22 361	0.14 384	0.36 304	0.22 340	0.14 364	0.27 379	0.20 384	0.43 408	0.38 419	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.24 398	0.24 249	0.28 473	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.11 468

BEATNet_4x	0.22 361	0.18 478	0.47 440	0.22 340	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 437	0.32 341	0.31 396	0.34 374	0.31 407	0.25 419	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.10 405	0.08 310

MLCV	0.22 361	0.16 445	0.44 412	0.21 271	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 405	0.38 507	0.44 492	0.31 407	0.21 350	0.41 428	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

DN-CSS_ROB	0.22 361	0.25 553	0.47 440	0.24 450	0.14 364	0.25 346	0.12 29	0.40 368	0.33 355	0.29 346	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.07 232

Select-FE	0.23 378	0.14 384	0.78 569	0.22 340	0.18 502	0.22 285	0.13 63	0.43 408	0.26 259	0.28 317	0.33 364	0.39 478	0.29 481	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.13 551	0.08 257	0.12 492

G2L-ROB	0.23 378	0.15 419	0.41 379	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 415	0.47 446	0.33 355	0.34 451	0.31 332	0.41 500	0.22 366	0.49 455	0.26 462	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

DFGA-Net	0.23 378	0.24 548	0.49 456	0.22 340	0.15 424	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 513	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

PAM_32	0.23 378	0.10 132	0.63 530	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 346	0.28 292	0.56 585	0.28 466	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.09 374

PAM	0.23 378	0.10 132	0.63 530	0.22 340	0.15 424	0.34 492	0.21 415	0.37 338	0.22 191	0.31 396	0.27 286	0.55 581	0.26 430	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.09 374

rvit_0105_3	0.23 378	0.17 464	0.40 356	0.25 489	0.15 424	0.24 328	0.28 542	0.38 344	0.41 459	0.25 285	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 563	0.13 568	0.14 553	0.15 574	0.10 405	0.09 374

UGAM-zero	0.23 378	0.10 132	0.54 490	0.19 143	0.13 316	0.21 257	0.14 97	0.44 416	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.51 564	0.33 522	0.65 547	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 378	0.13 337	0.83 589	0.20 217	0.21 556	0.23 307	0.17 238	0.48 459	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 478	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.11 484	0.11 453	0.10 431

test_sample3	0.23 378	0.12 270	0.43 402	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 384	0.50 479	0.34 365	0.31 396	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 477	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

MyStereo05	0.23 378	0.12 270	0.57 503	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.48 459	0.52 564	0.31 396	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 386	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

MyStereo04	0.23 378	0.12 270	0.55 496	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.49 469	0.52 564	0.28 317	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 406	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

CoDeX	0.23 378	0.12 270	0.46 432	0.21 271	0.14 364	0.29 421	0.21 415	0.53 527	0.41 459	0.29 346	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 450	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

PCWNet_CMD	0.23 378	0.13 337	0.48 450	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

anonymousa	0.23 378	0.11 212	0.50 467	0.21 271	0.16 456	0.31 455	0.20 384	0.36 328	0.35 381	0.32 418	0.50 533	0.39 478	0.26 430	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.07 176	0.08 310

BUS	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.43 561	0.17 238	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.32 417	0.20 342	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

IER	0.23 378	0.12 270	0.39 348	0.20 217	0.14 364	0.31 455	0.19 331	0.42 394	0.36 394	0.33 431	0.40 443	0.32 417	0.33 522	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.08 310

test_5	0.23 378	0.19 494	0.38 332	0.26 523	0.18 502	0.25 346	0.29 549	0.40 368	0.37 405	0.29 346	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.10 431

BSDual-CNN	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

iRaft-Stereo_5w	0.23 378	0.18 478	0.44 412	0.22 340	0.13 316	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.34 433	0.23 380	0.65 547	0.27 468	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

psmg	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.21 271	0.14 364	0.35 507	0.23 468	0.51 496	0.34 365	0.35 468	0.38 419	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

UDGNet	0.23 378	0.31 596	0.38 332	0.24 450	0.14 364	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 475	0.29 346	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 563	0.07 361	0.21 608	0.11 484	0.14 524	0.10 431

OMP-Stereo	0.23 378	0.14 384	0.35 284	0.29 576	0.13 316	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 355	0.34 451	0.30 317	0.34 433	0.19 333	0.70 561	0.24 438	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IIG-Stereo	0.23 378	0.13 337	0.35 284	0.29 576	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 332	0.34 451	0.37 404	0.33 424	0.21 350	0.70 561	0.26 462	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

ASMatch	0.23 378	0.11 212	0.51 477	0.24 450	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 287	0.28 317	0.68 604	0.27 354	0.26 430	0.50 459	0.22 406	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.11 468

PFNet	0.23 378	0.10 132	0.57 503	0.24 450	0.14 364	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 355	0.35 468	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 540	0.22 406	0.09 375	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.07 232

ICVP	0.23 378	0.13 337	0.44 412	0.26 523	0.14 364	0.29 421	0.25 507	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.43 481	0.35 447	0.25 419	0.26 297	0.23 427	0.12 504	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.10 431
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 378	0.18 478	0.63 530	0.27 551	0.18 502	0.41 545	0.23 468	0.43 408	0.35 381	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 504	0.11 538	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.12 492

CFNet_pseudo	0.23 378	0.13 337	0.47 440	0.19 143	0.13 316	0.26 369	0.16 192	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

ACVNet	0.23 378	0.13 337	0.35 284	0.18 88	0.15 424	0.27 379	0.23 468	0.39 356	0.44 490	0.28 317	0.41 451	0.38 466	0.26 430	0.27 317	0.32 506	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.07 232

MSMDNet	0.23 378	0.13 337	0.48 450	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.09 374

ccs_rob	0.23 378	0.13 337	0.47 440	0.20 217	0.13 316	0.26 369	0.17 238	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

G2L-Stereo_test	0.24 409	0.16 445	0.38 332	0.19 143	0.13 316	0.27 379	0.24 490	0.49 469	0.38 419	0.37 492	0.37 404	0.40 493	0.24 398	0.52 470	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.08 310

DCVSM-stereo	0.24 409	0.13 337	0.52 483	0.20 217	0.14 364	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 365	0.41 541	0.33 364	0.47 539	0.29 481	0.30 366	0.22 406	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.12 490	0.15 543

rvit_stereo_0075_2	0.24 409	0.17 464	0.50 467	0.26 523	0.22 572	0.22 285	0.15 145	0.40 368	0.35 381	0.27 305	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 590	0.12 556	0.19 601	0.12 523	0.13 506	0.13 509

test_sample5	0.24 409	0.13 337	0.42 389	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.32 418	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

test_sample4	0.24 409	0.13 337	0.43 402	0.20 217	0.12 236	0.32 467	0.21 415	0.51 496	0.34 365	0.31 396	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 477	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

tta	0.24 409	0.12 270	0.40 356	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.07 232

qqq1	0.24 409	0.12 270	0.40 356	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

fff1	0.24 409	0.12 270	0.40 356	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

DualNet	0.24 409	0.13 337	0.42 389	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.33 431	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

GMStereo_Zeroshot	0.24 409	0.21 521	0.45 424	0.26 523	0.13 316	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 381	0.37 492	0.43 481	0.40 493	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 504	0.07 361	0.13 526	0.07 216	0.16 546	0.09 374

CFNet_ucs	0.24 409	0.13 337	0.50 467	0.20 217	0.15 424	0.28 399	0.17 238	0.49 469	0.45 502	0.32 418	0.42 468	0.39 478	0.22 366	0.31 373	0.21 386	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.09 401	0.12 490	0.11 468

gwcnet-sp	0.24 409	0.13 337	0.63 530	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

scenet	0.24 409	0.13 337	0.63 530	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

ToySt	0.24 409	0.16 445	0.48 450	0.21 271	0.13 316	0.29 421	0.29 549	0.39 356	0.39 429	0.27 305	0.35 385	0.39 478	0.31 512	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

ssnet	0.24 409	0.13 337	0.63 530	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

STrans-v2	0.24 409	0.13 337	0.54 490	0.21 271	0.12 236	0.23 307	0.21 415	0.47 446	0.28 287	0.31 396	0.42 468	0.36 452	0.35 535	0.62 532	0.23 427	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

TransformOpticalFlow	0.24 409	0.13 337	0.56 500	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 368	0.32 341	0.30 378	0.43 481	0.36 452	0.31 512	0.61 524	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.07 232

DRaft	0.24 409	0.10 132	0.34 274	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 468	0.33 278	0.39 429	0.38 507	0.61 589	0.21 266	0.41 567	0.48 450	0.42 558	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.08 310

HCRNet	0.24 409	0.25 553	0.33 263	0.34 608	0.16 456	0.27 379	0.18 284	0.43 408	0.35 381	0.30 378	0.35 385	0.32 417	0.22 366	0.44 437	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.10 405	0.09 374

ARAFT	0.24 409	0.21 521	0.78 569	0.22 340	0.12 236	0.29 421	0.24 490	0.43 408	0.32 341	0.33 431	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 455	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.09 337	0.06 137

cf-r	0.24 409	0.15 419	0.44 412	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.22 442	0.42 394	0.40 447	0.30 378	0.42 468	0.42 509	0.26 430	0.43 433	0.25 448	0.11 465	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.08 310

GANet-RSSM	0.24 409	0.14 384	0.36 304	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.21 415	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.39 432	0.39 478	0.28 466	0.58 507	0.23 427	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.09 374

PSMNet-RSSM	0.24 409	0.15 419	0.36 304	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.20 384	0.48 459	0.37 405	0.30 378	0.44 492	0.38 466	0.26 430	0.52 470	0.22 406	0.12 504	0.07 361	0.11 467	0.13 551	0.10 405	0.09 374

CFNet-ft	0.24 409	0.15 419	0.35 284	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

CFNet_RVC	0.24 409	0.15 419	0.35 284	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

UCFNet_RVC	0.24 409	0.16 445	0.34 274	0.18 88	0.15 424	0.33 479	0.16 192	0.46 437	0.35 381	0.29 346	0.35 385	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.22 406	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.14 565	0.13 506	0.12 492

AdaStereo	0.24 409	0.16 445	0.37 313	0.24 450	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 536	0.42 467	0.33 431	0.38 419	0.35 447	0.21 350	0.30 366	0.22 406	0.14 548	0.06 230	0.13 526	0.08 298	0.11 453	0.08 310
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	0.24 409	0.18 478	0.61 519	0.25 489	0.11 169	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.43 475	0.33 431	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 462	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

RT-IGEV	0.25 437	0.10 132	0.48 450	0.22 340	0.14 364	0.31 455	0.28 542	0.53 527	0.39 429	0.36 484	0.41 451	0.44 524	0.30 495	0.28 331	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.10 431

G2L-Stereo	0.25 437	0.16 445	0.47 440	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.18 284	0.46 437	0.35 381	0.33 431	0.37 404	0.40 493	0.22 366	0.60 517	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.09 374

DDVS	0.25 437	0.15 419	0.39 348	0.24 450	0.17 480	0.34 492	0.21 415	0.41 380	0.30 319	0.33 431	0.41 451	0.48 546	0.21 350	0.52 470	0.27 468	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.14 531

ITSA-stereo	0.25 437	0.15 419	0.33 263	0.23 396	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 562	0.59 590	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.28 466	0.49 455	0.30 493	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.13 509

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 437	0.14 384	0.95 613	0.21 271	0.27 607	0.20 226	0.19 331	0.48 459	0.25 247	0.26 297	0.55 561	0.34 433	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.12 523	0.12 490	0.12 492

test_sample7	0.25 437	0.15 419	0.35 284	0.20 217	0.14 364	0.28 399	0.21 415	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.14 548	0.09 484	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

test_sample6	0.25 437	0.13 337	0.41 379	0.21 271	0.11 169	0.30 439	0.22 442	0.51 496	0.35 381	0.33 431	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 500	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.10 431

SMFormer	0.25 437	0.12 270	0.40 356	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

NINENet	0.25 437	0.15 419	0.37 313	0.23 396	0.16 456	0.43 561	0.17 238	0.60 596	0.46 520	0.32 418	0.37 404	0.32 417	0.20 342	0.42 431	0.21 386	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.08 298	0.11 453	0.10 431

hknet	0.25 437	0.14 384	0.40 356	0.25 489	0.15 424	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.37 405	0.34 451	0.35 385	0.43 513	0.27 449	0.37 412	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

PSMNet-ADL	0.25 437	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.14 364	0.31 455	0.22 442	0.44 416	0.36 394	0.27 305	0.33 364	0.41 500	0.28 466	0.61 524	0.29 485	0.11 465	0.09 484	0.09 333	0.11 484	0.10 405	0.10 431

PSM-AAD	0.25 437	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.26 369	0.38 606	0.34 286	0.28 287	0.35 468	0.39 432	0.28 370	0.79 642	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.08 257	0.21 607

GrayStereo	0.25 437	0.09 77	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.23 307	0.47 633	0.34 286	0.30 319	0.39 522	0.47 521	0.30 397	0.79 642	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.13 509

RAFT-RH_RVC	0.25 437	0.11 212	0.45 424	0.21 271	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 507	1.15 646	0.23 298	0.17 292	0.57 500	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.06 95	0.07 232

UPFNet	0.25 437	0.12 270	0.38 332	0.24 450	0.19 529	0.37 518	0.28 542	0.48 459	0.38 419	0.34 451	0.37 404	0.37 458	0.28 466	0.39 419	0.33 513	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.08 310

acv_ft	0.25 437	0.13 337	0.40 356	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.21 415	0.45 426	0.44 490	0.38 507	0.41 451	0.38 466	0.27 449	0.27 317	0.35 522	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.07 232

iResNet_ROB	0.25 437	0.19 494	0.40 356	0.20 217	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 546	0.53 569	0.38 507	0.43 481	0.37 458	0.26 430	0.38 417	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 337	0.09 374

coex_refinement	0.26 454	0.16 445	0.36 304	0.23 396	0.15 424	0.31 455	0.20 384	0.49 469	0.42 467	0.35 468	0.42 468	0.45 529	0.27 449	0.55 485	0.33 513	0.10 426	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 405	0.10 431

UGAM	0.26 454	0.14 384	0.45 424	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.25 507	0.32 263	0.41 459	0.31 396	0.42 468	0.41 500	0.22 366	0.92 623	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.14 553	0.12 523	0.10 405	0.07 232

SepStereo	0.26 454	0.12 270	0.42 389	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.64 540	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

AACVNet	0.26 454	0.16 445	0.37 313	0.22 340	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.41 380	0.31 332	0.38 507	0.42 468	0.43 513	0.28 466	0.73 572	0.25 448	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.11 468

DEmStereo	0.26 454	0.09 77	0.47 440	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 507	0.28 205	0.36 394	0.36 484	0.58 574	0.25 322	0.48 600	0.53 477	0.44 564	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.07 232

LMCR-Stereo	0.26 454	0.18 478	0.49 456	0.28 573	0.14 364	0.36 512	0.23 468	0.54 536	0.34 365	0.39 522	0.40 443	0.29 381	0.29 481	0.37 412	0.27 468	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.13 506	0.09 374

GwcNet-RSSM	0.26 454	0.17 464	0.46 432	0.21 271	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.44 416	0.42 467	0.31 396	0.45 504	0.40 493	0.26 430	0.55 485	0.28 473	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

DeepPruner_ROB	0.26 454	0.19 494	0.44 412	0.21 271	0.16 456	0.30 439	0.21 415	0.52 515	0.32 341	0.35 468	0.38 419	0.39 478	0.26 430	0.42 431	0.24 438	0.15 563	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.14 524	0.13 509

FSD	0.27 462	0.28 574	0.32 245	0.27 551	0.24 593	0.27 379	0.27 526	0.31 251	0.29 306	0.26 297	0.27 286	0.28 370	0.27 449	0.28 331	0.26 462	0.23 615	0.22 630	0.27 620	0.26 632	0.25 612	0.24 624

ISRNet	0.27 462	0.13 337	0.45 424	0.26 523	0.19 529	0.24 328	0.14 97	0.45 426	0.43 475	0.39 522	0.48 528	0.42 509	0.27 449	0.32 380	0.29 485	0.20 610	0.12 556	0.17 585	0.16 586	0.16 546	0.20 598

rvit_105_1	0.27 462	0.19 494	0.46 432	0.27 551	0.19 529	0.30 439	0.35 591	0.44 416	0.51 555	0.31 396	0.31 332	0.31 407	0.26 430	0.35 403	0.25 448	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.11 453	0.10 431

DispNO	0.27 462	0.18 478	0.62 527	0.23 396	0.17 480	0.25 346	0.22 442	0.45 426	0.41 459	0.32 418	0.39 432	0.38 466	0.27 449	0.77 592	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.08 257	0.08 310

CBFPSM	0.27 462	0.16 445	0.67 545	0.20 217	0.14 364	0.38 526	0.25 507	0.40 368	0.36 394	0.33 431	0.36 395	0.56 585	0.38 552	0.32 380	0.38 531	0.08 280	0.08 449	0.07 146	0.08 298	0.09 337	0.11 468

CSP-Net	0.27 462	0.15 419	0.30 222	0.21 271	0.14 364	0.44 563	0.24 490	0.50 479	0.40 447	0.41 541	0.43 481	0.42 509	0.26 430	0.66 551	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.09 374

DAS	0.27 462	0.12 270	0.42 389	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.75 581	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

AASNet	0.27 462	0.19 494	0.49 456	0.26 523	0.17 480	0.34 492	0.20 384	0.62 609	0.48 534	0.35 468	0.40 443	0.32 417	0.25 419	0.28 331	0.34 518	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.13 506	0.11 468

GEStereo_RVC	0.27 462	0.20 507	0.44 412	0.27 551	0.16 456	0.33 479	0.25 507	0.56 562	0.54 574	0.34 451	0.38 419	0.34 433	0.25 419	0.51 464	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.11 468

RAFT + AFF	0.27 462	0.23 544	0.50 467	0.25 489	0.17 480	0.30 439	0.33 585	0.52 515	0.40 447	0.28 317	0.30 317	0.30 397	0.31 512	0.62 532	0.24 438	0.09 375	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.11 468

MMNet	0.27 462	0.14 384	0.49 456	0.24 450	0.17 480	0.47 577	0.22 442	0.45 426	0.51 555	0.39 522	0.41 451	0.36 452	0.33 522	0.39 419	0.34 518	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

delet	0.27 462	0.14 384	0.40 356	0.23 396	0.19 529	0.41 545	0.29 549	0.49 469	0.48 534	0.33 431	0.41 451	0.37 458	0.30 495	0.48 450	0.34 518	0.09 375	0.09 484	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.08 310

ac_64	0.27 462	0.13 337	0.41 379	0.24 450	0.17 480	0.36 512	0.22 442	0.46 437	0.33 355	0.35 468	0.36 395	0.52 570	0.30 495	0.62 532	0.32 506	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

HGLStereo	0.27 462	0.14 384	0.46 432	0.24 450	0.21 556	0.33 479	0.23 468	0.50 479	0.42 467	0.35 468	0.48 528	0.41 500	0.33 522	0.45 440	0.33 513	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.12 492

DSFCA	0.27 462	0.13 337	0.36 304	0.20 217	0.17 480	0.38 526	0.31 565	0.47 446	0.43 475	0.43 557	0.37 404	0.39 478	0.29 481	0.52 470	0.32 506	0.12 504	0.10 514	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

DMCA-RVC	0.27 462	0.21 521	0.61 519	0.28 573	0.17 480	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.35 381	0.40 532	0.37 404	0.39 478	0.36 539	0.43 433	0.30 493	0.13 523	0.10 514	0.15 568	0.11 484	0.13 506	0.10 431

HSM-Net_RVC	0.27 462	0.11 212	0.42 389	0.19 143	0.11 169	0.34 492	0.20 384	0.62 609	0.43 475	0.40 532	0.43 481	0.50 560	0.26 430	0.76 586	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 462	0.20 507	0.44 412	0.22 340	0.14 364	0.33 479	0.14 97	0.51 496	0.45 502	0.30 378	0.40 443	0.38 466	0.27 449	0.76 586	0.25 448	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.08 310

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 462	0.21 521	0.59 514	0.25 489	0.18 502	0.29 421	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.38 507	0.41 451	0.43 513	0.27 449	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.11 468
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	0.27 462	0.26 564	0.72 562	0.23 396	0.13 316	0.29 421	0.18 284	0.52 515	0.49 543	0.37 492	0.45 504	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 490	0.09 374

StereoDRNet-Refined	0.27 462	0.17 464	0.35 284	0.25 489	0.14 364	0.37 518	0.21 415	0.47 446	0.41 459	0.44 564	0.51 539	0.41 500	0.28 466	0.45 440	0.37 529	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.10 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 483	0.19 494	0.50 467	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.23 615	0.09 484	0.28 628	0.24 623	0.18 577	0.16 552

ssnet_v2	0.28 483	0.16 445	0.44 412	0.22 340	0.15 424	0.40 541	0.30 560	0.57 572	0.46 520	0.38 507	0.36 395	0.47 539	0.29 481	0.38 417	0.39 539	0.13 523	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.11 468

CRFU-Net	0.28 483	0.14 384	0.45 424	0.25 489	0.15 424	0.45 569	0.23 468	0.50 479	0.30 319	0.43 557	0.41 451	0.48 546	0.46 591	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

dad	0.28 483	0.31 596	0.44 412	0.21 271	0.14 364	0.30 439	0.20 384	0.33 278	0.49 543	0.44 564	0.44 492	0.45 529	0.21 350	0.41 428	0.26 462	0.20 610	0.11 538	0.20 605	0.11 484	0.14 524	0.10 431

FTStereo	0.28 483	0.10 132	0.43 402	0.23 396	0.13 316	0.21 257	0.53 643	0.34 286	0.26 259	0.38 507	0.95 635	0.30 397	0.56 613	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.19 586

ADLNet	0.28 483	0.15 419	0.42 389	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.23 468	0.53 527	0.43 475	0.42 551	0.41 451	0.44 524	0.27 449	0.55 485	0.35 522	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.12 492

UNet	0.28 483	0.14 384	0.69 551	0.23 396	0.20 548	0.44 563	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.43 513	0.33 522	0.40 426	0.31 501	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

STTStereo	0.28 483	0.20 507	0.61 519	0.25 489	0.17 480	0.29 421	0.24 490	0.47 446	0.39 429	0.39 522	0.41 451	0.44 524	0.28 466	0.40 426	0.28 473	0.13 523	0.12 556	0.13 526	0.16 586	0.12 490	0.11 468

RASNet	0.28 483	0.14 384	0.44 412	0.22 340	0.18 502	0.32 467	0.19 331	0.48 459	0.38 419	0.29 346	0.43 481	0.47 539	0.37 548	0.79 596	0.36 528	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.07 232

HSM	0.28 483	0.16 445	0.35 284	0.20 217	0.15 424	0.33 479	0.19 331	0.53 527	0.37 405	0.36 484	0.38 419	0.67 620	0.31 512	0.89 618	0.23 427	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.08 310

DLCB_ROB	0.28 483	0.16 445	0.34 274	0.27 551	0.16 456	0.38 526	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.46 572	0.46 514	0.51 564	0.33 522	0.53 477	0.33 513	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.09 374

ACV-stereo	0.29 494	0.18 478	0.79 576	0.23 396	0.16 456	0.47 577	0.19 331	0.36 328	0.34 365	0.29 346	0.33 364	0.67 620	0.42 576	0.54 483	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.11 468

ff1	0.29 494	0.12 270	0.42 389	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 643	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

LL-Strereo	0.29 494	0.25 553	0.58 508	0.25 489	0.21 556	0.23 307	0.24 490	0.55 546	0.42 467	0.34 451	0.32 341	0.41 500	0.40 563	0.94 627	0.23 427	0.08 280	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.09 337	0.09 374

THIR-Stereo	0.29 494	0.12 270	0.41 379	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 657	0.32 263	0.35 381	0.37 492	0.65 598	0.34 433	0.50 603	0.57 500	0.45 567	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.07 232

psm_up	0.29 494	0.16 445	0.41 379	0.26 523	0.17 480	0.32 467	0.26 520	0.55 546	0.43 475	0.36 484	0.40 443	0.45 529	0.37 548	0.58 507	0.30 493	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.10 405	0.10 431

hitnet-ft	0.29 494	0.17 464	0.40 356	0.19 143	0.14 364	0.39 535	0.23 468	0.44 416	0.41 459	0.36 484	0.46 514	0.53 575	0.34 531	0.76 586	0.32 506	0.14 548	0.10 514	0.13 526	0.10 445	0.15 538	0.13 509

FADNet-RVC-Resample	0.29 494	0.25 553	0.93 610	0.26 523	0.16 456	0.32 467	0.21 415	0.47 446	0.39 429	0.35 468	0.38 419	0.33 424	0.27 449	0.53 477	0.24 438	0.10 426	0.10 514	0.14 553	0.13 551	0.13 506	0.16 552

iinet-f	0.30 501	0.18 478	1.03 624	0.20 217	0.15 424	0.44 563	0.22 442	0.45 426	0.37 405	0.35 468	0.44 492	0.41 500	0.34 531	0.34 394	0.40 547	0.10 426	0.09 484	0.08 240	0.08 298	0.13 506	0.11 468

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 501	0.20 507	0.70 557	0.21 271	0.17 480	0.46 571	0.27 526	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.55 561	0.43 513	0.30 495	0.46 443	0.38 531	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 453	0.10 431

SACVNet	0.30 501	0.20 507	0.41 379	0.25 489	0.18 502	0.34 492	0.25 507	0.52 515	0.40 447	0.41 541	0.44 492	0.46 537	0.32 519	0.71 564	0.25 448	0.13 523	0.10 514	0.12 505	0.12 523	0.16 546	0.17 565

ADLNet2	0.30 501	0.17 464	0.72 562	0.23 396	0.17 480	0.36 512	0.24 490	0.52 515	0.51 555	0.32 418	0.38 419	0.45 529	0.30 495	0.69 558	0.35 522	0.10 426	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.12 490	0.10 431

FADNet_RVC	0.30 501	0.28 574	0.83 589	0.23 396	0.15 424	0.30 439	0.17 238	0.49 469	0.37 405	0.30 378	0.38 419	0.30 397	0.27 449	0.52 470	0.31 501	0.14 548	0.14 578	0.14 553	0.16 586	0.21 597	0.23 619

TDLM	0.30 501	0.21 521	0.38 332	0.28 573	0.15 424	0.33 479	0.32 574	0.52 515	0.47 525	0.38 507	0.43 481	0.39 478	0.29 481	0.91 622	0.28 473	0.14 548	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.12 490	0.10 431

CVANet_RVC	0.30 501	0.19 494	0.41 379	0.26 523	0.16 456	0.33 479	0.26 520	0.52 515	0.47 525	0.40 532	0.46 514	0.43 513	0.31 512	0.89 618	0.26 462	0.14 548	0.09 484	0.14 553	0.13 551	0.14 524	0.10 431

mmx	0.31 508	0.12 270	0.42 389	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 643	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

xxx	0.31 508	0.12 270	0.42 389	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 643	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

fast-acv-ft	0.31 508	0.20 507	0.81 582	0.24 450	0.18 502	0.46 571	0.27 526	0.41 380	0.49 543	0.39 522	0.55 561	0.49 552	0.35 535	0.37 412	0.38 531	0.11 465	0.11 538	0.11 467	0.12 523	0.12 490	0.09 374

CrosDoStereo	0.31 508	0.10 132	0.49 456	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 680	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 589	0.28 370	0.46 591	0.61 524	0.57 591	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

DeepStereo_LL	0.31 508	0.10 132	0.49 456	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 680	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 589	0.28 370	0.46 591	0.61 524	0.57 591	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

FADNet-RVC	0.31 508	0.35 607	0.78 569	0.25 489	0.20 548	0.33 479	0.20 384	0.49 469	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.41 500	0.29 481	0.63 538	0.31 501	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.15 574	0.19 585	0.19 586

AANet_RVC	0.31 508	0.22 535	0.50 467	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.24 490	0.47 446	0.54 574	0.38 507	0.60 582	0.43 513	0.29 481	0.87 613	0.40 547	0.11 465	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

NVstereo2D	0.31 508	0.16 445	0.54 490	0.24 450	0.22 572	0.42 552	0.28 542	0.58 581	0.56 583	0.28 317	0.38 419	0.40 493	0.30 495	0.71 564	0.28 473	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.10 445	0.19 585	0.16 552

NOSS_ROB	0.31 508	0.20 507	0.35 284	0.24 450	0.16 456	0.32 467	0.19 331	0.52 515	0.48 534	0.33 431	0.36 395	0.42 509	0.28 466	0.93 625	0.24 438	0.19 607	0.20 623	0.24 617	0.22 619	0.17 563	0.17 565

z-ln-s-r	0.32 517	0.21 521	0.82 586	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.26 520	0.43 408	0.50 551	0.32 418	0.60 582	0.39 478	0.29 481	0.73 572	0.66 612	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.08 310

YMNet	0.32 517	0.22 535	0.58 508	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 584	0.56 568	0.51 564	0.30 495	0.39 419	0.40 547	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

YMNet_1	0.32 517	0.22 535	0.58 508	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 584	0.56 568	0.51 564	0.30 495	0.39 419	0.40 547	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

1111x	0.32 517	0.11 212	0.40 356	0.22 340	0.11 169	0.32 467	0.26 520	0.59 587	0.43 475	0.31 396	0.41 451	0.39 478	0.28 466	0.76 586	1.37 661	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

pcwnet_v2	0.32 517	0.15 419	1.26 644	0.23 396	0.18 502	0.32 467	0.18 284	0.59 587	0.60 594	0.36 484	0.45 504	0.35 447	0.29 481	0.36 408	0.25 448	0.14 548	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.15 543

FADNet	0.32 517	0.36 610	0.74 567	0.23 396	0.22 572	0.37 518	0.19 331	0.53 527	0.48 534	0.32 418	0.36 395	0.43 513	0.32 519	0.64 540	0.25 448	0.16 579	0.16 600	0.14 553	0.16 586	0.24 610	0.19 586

PS-NSSS	0.32 517	0.30 589	0.46 432	0.23 396	0.17 480	0.33 479	0.24 490	0.57 572	0.41 459	0.37 492	0.52 547	0.35 447	0.30 495	0.80 600	0.30 493	0.17 590	0.14 578	0.21 608	0.15 574	0.15 538	0.13 509

StereoDRNet	0.32 517	0.22 535	0.61 519	0.27 551	0.21 556	0.42 552	0.30 560	0.61 600	0.48 534	0.46 572	0.39 432	0.48 546	0.30 495	0.57 500	0.40 547	0.11 465	0.09 484	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.10 431

DISCO	0.32 517	0.13 337	0.51 477	0.25 489	0.16 456	0.48 583	0.25 507	0.50 479	0.57 586	0.37 492	0.45 504	0.62 604	0.36 539	0.64 540	0.49 578	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.12 490	0.11 468

Selective-IGEV-i16pc	0.33 526	0.10 132	1.71 662	0.21 271	0.14 364	0.74 631	0.31 565	0.42 394	0.41 459	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 564	0.19 338	0.14 548	0.10 514	0.08 240	0.09 401	0.11 453	0.11 468

TCMNet	0.33 526	0.23 544	0.72 562	0.29 576	0.30 621	0.40 541	0.28 542	0.50 479	0.47 525	0.37 492	0.45 504	0.40 493	0.29 481	0.60 517	0.39 539	0.14 548	0.13 568	0.15 568	0.14 565	0.17 563	0.15 543

HBP-ISP	0.33 526	0.30 589	0.72 562	0.22 340	0.16 456	0.32 467	0.22 442	0.54 536	0.44 490	0.41 541	0.49 530	0.33 424	0.38 552	0.73 572	0.25 448	0.18 601	0.19 618	0.24 617	0.20 608	0.16 546	0.13 509

AAGNet	0.33 526	0.11 212	0.37 313	0.25 489	0.16 456	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 468	0.35 385	0.27 354	0.30 495	0.44 437	2.66 682	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.08 257	0.06 137

DRN-Test	0.33 526	0.17 464	0.61 519	0.27 551	0.19 529	0.46 571	0.29 549	0.65 618	0.51 555	0.47 580	0.46 514	0.44 524	0.34 531	0.62 532	0.41 555	0.12 504	0.08 449	0.13 526	0.12 523	0.12 490	0.10 431

CBMV_ROB	0.33 526	0.18 478	0.53 487	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.20 384	0.51 496	0.45 502	0.51 592	0.55 561	0.45 529	0.42 576	0.71 564	0.32 506	0.18 601	0.19 618	0.23 615	0.21 611	0.14 524	0.15 543

XPNet_ROB	0.33 526	0.20 507	0.43 402	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.31 565	0.55 546	0.50 551	0.51 592	0.53 554	0.58 593	0.37 548	0.63 538	0.45 567	0.17 590	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.14 531

PSMNet_ROB	0.33 526	0.24 548	0.54 490	0.31 594	0.21 556	0.42 552	0.43 622	0.59 587	0.47 525	0.37 492	0.44 492	0.49 552	0.31 512	0.64 540	0.43 559	0.14 548	0.10 514	0.15 568	0.14 565	0.13 506	0.11 468

CBMV	0.33 526	0.21 521	0.54 490	0.23 396	0.13 316	0.42 552	0.33 585	0.53 527	0.48 534	0.52 598	0.49 530	0.50 560	0.41 567	0.56 496	0.31 501	0.15 563	0.16 600	0.18 593	0.16 586	0.13 506	0.13 509
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	0.34 535	0.29 582	0.91 606	0.26 523	0.21 556	0.47 577	0.31 565	0.54 536	0.54 574	0.44 564	0.52 547	0.50 560	0.35 535	0.39 419	0.39 539	0.11 465	0.11 538	0.10 411	0.09 401	0.14 524	0.13 509

xxxx	0.34 535	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 518	0.20 384	0.58 581	0.38 419	0.29 346	0.42 468	0.38 466	0.24 398	0.46 443	2.20 678	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

test_xeample	0.34 535	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 479	0.23 468	0.55 546	0.38 419	0.32 418	0.45 504	0.29 381	0.26 430	0.57 500	2.24 680	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

FINET	0.34 535	0.27 571	0.80 579	0.24 450	0.24 593	0.36 512	0.34 587	0.54 536	0.72 621	0.39 522	0.47 521	0.32 417	0.30 495	0.51 464	0.32 506	0.19 607	0.17 607	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

ETE_ROB	0.34 535	0.26 564	0.45 424	0.29 576	0.18 502	0.40 541	0.37 600	0.57 572	0.47 525	0.50 587	0.50 533	0.62 604	0.36 539	0.55 485	0.38 531	0.13 523	0.10 514	0.14 553	0.12 523	0.16 546	0.16 552

DStereoRT	0.35 540	0.13 337	0.51 477	0.25 489	0.16 456	0.42 552	0.19 331	0.48 459	0.39 429	0.30 378	0.39 432	0.24 312	0.39 558	0.64 540	0.30 493	0.08 280	0.07 361	1.54 685	0.41 652	0.08 257	0.11 468

GwcNet	0.35 540	0.23 544	0.88 601	0.25 489	0.24 593	0.48 583	0.27 526	0.55 546	0.57 586	0.38 507	0.52 547	0.51 564	0.32 519	0.60 517	0.41 555	0.13 523	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.13 506	0.14 531

RP	0.35 540	0.22 535	0.51 477	0.31 594	0.24 593	0.37 518	0.28 542	0.50 479	0.58 589	0.40 532	0.63 595	0.61 602	0.47 594	0.61 524	0.39 539	0.16 579	0.15 593	0.17 585	0.15 574	0.17 563	0.17 565

DANet	0.35 540	0.23 544	0.60 516	0.36 619	0.22 572	0.39 535	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.52 598	0.50 533	0.59 595	0.41 567	0.76 586	0.49 578	0.13 523	0.11 538	0.14 553	0.12 523	0.17 563	0.15 543
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 540	0.26 564	0.49 456	0.36 619	0.22 572	0.41 545	0.41 617	0.53 527	0.42 467	0.47 580	0.46 514	0.61 602	0.39 558	0.55 485	0.37 529	0.16 579	0.13 568	0.21 608	0.21 611	0.16 546	0.16 552

w-ln-seven-2	0.36 545	0.29 582	1.06 626	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.30 560	0.50 479	0.54 574	0.45 568	0.55 561	0.45 529	0.41 567	0.62 532	0.49 578	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.11 468

GASNet	0.36 545	0.46 630	0.88 601	0.34 608	0.23 585	0.35 507	0.22 442	0.60 596	0.53 569	0.40 532	0.37 404	0.45 529	0.30 495	0.79 596	0.35 522	0.15 563	0.10 514	0.14 553	0.14 565	0.22 604	0.12 492

Wz-Net-MNSev	0.36 545	0.26 564	0.79 576	0.26 523	0.21 556	0.59 612	0.38 606	0.55 546	0.56 583	0.48 584	0.54 557	0.53 575	0.36 539	0.60 517	0.44 564	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.11 484	0.15 538	0.13 509

APVNet	0.36 545	0.20 507	0.70 557	0.26 523	0.22 572	0.52 602	0.35 591	0.61 600	0.44 490	0.38 507	0.52 547	0.48 546	0.38 552	0.84 609	0.46 573	0.13 523	0.14 578	0.15 568	0.16 586	0.16 546	0.15 543

Syn2CoEx	0.36 545	0.31 596	0.78 569	0.34 608	0.21 556	0.41 545	0.28 542	0.61 600	0.49 543	0.42 551	0.56 568	0.45 529	0.44 582	0.69 558	0.38 531	0.17 590	0.14 578	0.15 568	0.12 523	0.13 506	0.12 492

FAT-Stereo	0.36 545	0.18 478	0.73 566	0.26 523	0.18 502	0.33 479	0.29 549	0.60 596	0.59 590	0.46 572	0.60 582	0.60 598	0.50 603	0.61 524	0.34 518	0.13 523	0.14 578	0.13 526	0.12 523	0.14 524	0.18 579

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 545	0.36 610	0.53 487	0.34 608	0.19 529	0.51 593	0.24 490	0.55 546	0.38 419	0.41 541	0.47 521	0.47 539	0.27 449	0.73 572	0.30 493	0.36 646	0.19 618	0.27 620	0.17 595	0.26 620	0.23 619

GANet	0.36 545	0.22 535	0.49 456	0.29 576	0.17 480	0.41 545	0.38 606	0.57 572	0.45 502	0.46 572	0.75 615	0.55 581	0.40 563	0.94 627	0.41 555	0.13 523	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.14 524	0.11 468

LALA_ROB	0.36 545	0.25 553	0.46 432	0.30 588	0.21 556	0.47 577	0.39 611	0.61 600	0.51 555	0.52 598	0.51 539	0.69 626	0.36 539	0.50 459	0.43 559	0.17 590	0.11 538	0.16 579	0.14 565	0.17 563	0.15 543

SGM-Forest	0.36 545	0.17 464	0.47 440	0.23 396	0.16 456	0.45 569	0.41 617	0.55 546	0.48 534	0.52 598	0.60 582	0.52 570	0.41 567	0.85 610	0.50 584	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.15 574	0.15 538	0.15 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 555	0.41 625	0.66 544	0.46 639	0.41 636	0.34 492	0.25 507	0.57 572	0.45 502	0.39 522	0.52 547	0.43 513	0.33 522	0.41 428	0.29 485	0.25 625	0.14 578	0.33 640	0.21 611	0.31 633	0.22 612

Anonymous_2	0.37 555	0.21 521	0.47 440	0.20 217	0.21 556	0.42 552	0.26 520	0.38 344	0.29 306	0.33 431	0.30 317	0.44 524	0.38 552	0.36 408	0.29 485	0.26 626	0.29 645	0.44 648	1.41 686	0.34 637	0.21 607

AF-Net	0.37 555	0.26 564	0.56 500	0.32 600	0.23 585	0.41 545	0.29 549	0.61 600	0.64 605	0.42 551	0.68 604	0.65 615	0.49 601	0.57 500	0.44 564	0.15 563	0.11 538	0.19 601	0.14 565	0.15 538	0.13 509

stereogan	0.37 555	0.17 464	0.65 539	0.27 551	0.22 572	0.62 618	0.26 520	0.59 587	0.63 604	0.43 557	0.60 582	0.67 620	0.42 576	0.68 556	0.35 522	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.12 523	0.19 585	0.17 565

Nwc_Net	0.37 555	0.25 553	0.68 550	0.31 594	0.24 593	0.44 563	0.30 560	0.65 618	0.50 551	0.37 492	0.69 608	0.58 593	0.45 585	0.60 517	0.40 547	0.15 563	0.12 556	0.19 601	0.21 611	0.14 524	0.13 509

RYNet	0.37 555	0.18 478	0.59 514	0.25 489	0.28 612	0.61 616	0.32 574	0.59 587	0.59 590	0.41 541	0.38 419	0.57 590	0.39 558	0.87 613	0.53 589	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.18 577	0.18 579

PA-Net	0.37 555	0.28 574	0.83 589	0.31 594	0.28 612	0.39 535	0.42 620	0.51 496	0.55 580	0.34 451	0.42 468	0.41 500	0.36 539	0.79 596	0.49 578	0.12 504	0.23 635	0.16 579	0.23 621	0.12 490	0.18 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 562	0.12 270	0.38 332	0.42 633	3.88 689	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 287	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

S-Stereo	0.38 562	0.20 507	1.05 625	0.27 551	0.22 572	0.38 526	0.32 574	0.55 546	0.66 608	0.39 522	0.59 577	0.49 552	0.41 567	0.75 581	0.40 547	0.12 504	0.15 593	0.13 526	0.13 551	0.16 546	0.21 607

ADCRef	0.38 562	0.24 548	0.88 601	0.26 523	0.21 556	0.49 588	0.27 526	0.52 515	0.48 534	0.50 587	0.58 574	0.35 447	0.47 594	0.48 450	1.29 660	0.09 375	0.08 449	0.12 505	0.12 523	0.11 453	0.11 468

PWC_ROB	0.38 562	0.29 582	0.69 551	0.25 489	0.20 548	0.38 526	0.19 331	0.58 581	0.67 611	0.57 611	0.85 627	0.51 564	0.40 563	0.71 564	0.52 587	0.13 523	0.09 484	0.14 553	0.10 445	0.17 563	0.14 531

PWCDC_ROB	0.38 562	0.30 589	0.60 516	0.33 606	0.20 548	0.42 552	0.19 331	0.58 581	0.89 642	0.42 551	1.26 650	0.36 452	0.34 531	0.50 459	0.38 531	0.18 601	0.11 538	0.11 467	0.09 401	0.19 585	0.13 509

Selective-IGEV-i16pb	0.39 567	0.12 270	2.18 666	0.21 271	0.15 424	0.68 625	0.32 574	0.56 562	0.57 586	0.25 285	0.44 492	0.33 424	0.21 350	0.80 600	0.25 448	0.14 548	0.10 514	0.09 333	0.10 445	0.12 490	0.13 509

aanetorigin	0.39 567	0.29 582	1.09 629	0.24 450	0.19 529	0.28 399	0.37 600	0.33 278	0.47 525	0.94 647	0.82 624	0.52 570	0.54 609	0.49 455	0.50 584	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.16 546	0.15 543

RGC	0.39 567	0.32 601	0.64 538	0.34 608	0.27 607	0.40 541	0.29 549	0.57 572	0.53 569	0.45 568	0.64 597	0.62 604	0.45 585	0.72 570	0.39 539	0.15 563	0.15 593	0.21 608	0.20 608	0.18 577	0.19 586

NCC-stereo	0.39 567	0.25 553	0.69 551	0.32 600	0.28 612	0.46 571	0.36 596	0.65 618	0.52 564	0.40 532	0.57 572	0.56 585	0.47 594	0.73 572	0.45 567	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 628	0.16 546	0.16 552

edge stereo	0.39 567	0.22 535	0.81 582	0.27 551	0.22 572	0.37 518	0.24 490	0.56 562	0.54 574	0.53 604	0.60 582	0.71 629	0.50 603	0.78 594	0.40 547	0.16 579	0.14 578	0.19 601	0.14 565	0.16 546	0.17 565

Abc-Net	0.39 567	0.25 553	0.69 551	0.32 600	0.28 612	0.46 571	0.36 596	0.65 618	0.52 564	0.40 532	0.57 572	0.56 585	0.47 594	0.73 572	0.45 567	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 628	0.16 546	0.16 552
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 567	0.28 574	0.78 569	0.27 551	0.18 502	0.49 588	0.22 442	0.59 587	0.84 640	0.55 608	0.53 554	0.49 552	0.36 539	0.67 555	0.82 626	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.17 563	0.17 565

SQANet	0.40 574	0.48 634	0.67 545	0.48 641	0.39 633	0.48 583	0.22 442	0.51 496	0.43 475	0.40 532	0.47 521	0.47 539	0.33 522	0.54 483	0.32 506	0.36 646	0.15 593	0.40 646	0.21 611	0.45 646	0.31 638

UDG	0.40 574	0.46 630	0.49 456	0.40 631	0.35 629	0.47 577	0.27 526	0.54 536	0.47 525	0.39 522	0.45 504	0.59 595	0.44 582	0.46 443	0.39 539	0.26 626	0.19 618	0.48 650	0.22 619	0.34 637	0.26 629

DDUNet	0.41 576	0.50 639	0.48 450	0.44 636	0.39 633	0.46 571	0.32 574	0.50 479	0.43 475	0.45 568	0.52 547	0.57 590	0.36 539	0.48 450	0.33 513	0.33 643	0.21 625	0.55 654	0.25 628	0.37 641	0.32 641

222	0.41 576	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 512	0.20 384	0.57 572	0.39 429	0.35 468	0.44 492	0.30 397	0.27 449	0.55 485	3.56 685	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

NaN_ROB	0.41 576	0.28 574	0.62 527	0.30 588	0.19 529	0.51 593	0.47 633	0.58 581	0.59 590	0.56 609	0.47 521	0.49 552	0.41 567	1.21 652	0.64 609	0.12 504	0.18 613	0.12 505	0.13 551	0.11 453	0.14 531

w-ln-seven	0.42 579	0.30 589	1.18 637	0.26 523	0.22 572	0.58 609	0.31 565	0.62 609	0.81 632	0.58 612	0.61 589	0.53 575	0.36 539	0.57 500	0.65 611	0.11 465	0.10 514	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.13 509

test_sample9	0.42 579	0.19 494	0.50 467	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.66 551	0.91 633	0.23 615	1.82 687	0.28 628	0.24 623	0.18 577	0.16 552

SDNR	0.42 579	0.21 521	0.82 586	0.21 271	0.18 502	1.27 663	0.17 238	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.81 622	0.38 466	0.27 449	1.19 649	0.38 531	0.23 615	0.24 637	0.17 585	0.13 551	0.17 563	0.20 598

ccnet	0.42 579	0.31 596	0.48 450	0.27 551	0.32 625	0.60 615	0.32 574	0.65 618	0.46 520	0.53 604	0.66 600	0.56 585	0.45 585	0.72 570	0.61 602	0.26 626	0.19 618	0.24 617	0.21 611	0.26 620	0.22 612

SHD	0.42 579	0.27 571	0.81 582	0.31 594	0.25 601	0.42 552	0.22 442	0.66 624	0.94 651	0.63 619	0.60 582	0.59 595	0.47 594	0.59 513	0.58 596	0.15 563	0.13 568	0.16 579	0.16 586	0.20 594	0.22 612

STTRV1_RVC	0.42 579	0.32 601	0.89 604	0.29 576	0.36 630	0.49 588	0.31 565	0.61 600	0.53 569	0.46 572	0.56 568	0.47 539	0.43 580	1.00 636	0.39 539	0.27 631	0.21 625	0.20 605	0.18 601	0.25 612	0.17 565

Wz-Net-SNSev	0.43 585	0.41 625	1.27 645	0.30 588	0.21 556	0.44 563	0.41 617	0.61 600	0.65 606	0.46 572	0.65 598	0.62 604	0.39 558	0.74 580	0.59 597	0.12 504	0.11 538	0.12 505	0.13 551	0.16 546	0.14 531

XQC	0.43 585	0.37 615	0.96 615	0.34 608	0.25 601	0.53 603	0.34 587	0.60 596	0.73 624	0.51 592	0.46 514	0.57 590	0.47 594	0.70 561	0.72 617	0.17 590	0.12 556	0.18 593	0.15 574	0.25 612	0.23 619

CC-Net-ROB	0.43 585	0.47 632	0.65 539	0.37 625	0.23 585	0.51 593	0.29 549	0.66 624	0.49 543	0.46 572	0.51 539	0.48 546	0.38 552	0.96 631	0.35 522	0.34 644	0.23 635	0.55 654	0.25 628	0.31 633	0.20 598

GANetREF_RVC	0.43 585	0.47 632	0.69 551	0.38 627	0.20 548	0.51 593	0.48 637	0.66 624	0.66 608	0.46 572	0.46 514	0.50 560	0.44 582	0.90 621	0.39 539	0.27 631	0.21 625	0.32 637	0.18 601	0.27 625	0.22 612
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	0.43 585	0.26 564	0.54 490	0.31 594	0.20 548	0.51 593	0.32 574	0.70 635	0.60 594	0.59 613	0.55 561	0.65 615	0.41 567	1.40 662	0.51 586	0.13 523	0.17 607	0.21 608	0.16 586	0.17 563	0.18 579

PDISCO_ROB	0.43 585	0.30 589	0.67 545	0.43 634	0.36 630	0.67 623	0.32 574	0.72 638	0.76 626	0.43 557	0.53 554	0.63 612	0.40 563	0.66 551	0.47 575	0.21 612	0.12 556	0.21 608	0.19 606	0.25 612	0.20 598

WQFJA1++	0.44 591	0.07 4	0.63 530	0.18 88	0.13 316	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 680	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 693	0.07 232

z-mn7	0.44 591	0.40 621	1.09 629	0.25 489	0.18 502	0.61 616	0.34 587	0.56 562	0.93 649	0.43 557	0.96 636	0.53 575	0.39 558	0.94 627	0.59 597	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.14 524	0.13 509

DeepPrunerF	0.44 591	0.29 582	1.29 647	0.33 606	0.30 621	0.35 507	0.36 596	0.62 609	1.15 662	0.40 532	0.44 492	0.39 478	0.41 567	0.80 600	0.52 587	0.18 601	0.14 578	0.23 615	0.21 611	0.17 563	0.17 565

ADCP+	0.45 594	0.24 548	1.15 636	0.25 489	0.22 572	0.56 605	0.39 611	0.54 536	0.51 555	0.44 564	0.51 539	0.46 537	0.52 608	0.56 496	1.89 674	0.10 426	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.14 524	0.13 509

PASM	0.45 594	0.35 607	0.90 605	0.35 617	0.33 626	0.39 535	0.38 606	0.50 479	0.61 598	0.52 598	0.51 539	0.62 604	0.45 585	0.93 625	0.48 576	0.26 626	0.29 645	0.29 632	0.33 641	0.29 631	0.26 629

DStereoO	0.46 596	0.32 601	0.51 477	0.36 619	0.29 620	0.38 526	0.45 626	0.55 546	0.60 594	0.47 580	0.49 530	0.48 546	0.73 639	0.59 513	0.69 615	0.81 670	0.18 613	0.38 643	0.19 606	0.46 647	0.20 598

zh-mn7	0.46 596	0.45 629	1.48 653	0.25 489	0.19 529	0.44 563	0.29 549	0.56 562	0.82 633	0.65 623	0.96 636	0.49 552	0.38 552	0.88 616	0.63 607	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.13 506	0.14 531

G-Net	0.46 596	0.25 553	0.86 598	0.34 608	0.28 612	0.90 647	0.35 591	0.47 446	0.45 502	0.68 626	1.22 648	0.64 614	0.60 620	0.61 524	0.57 591	0.16 579	0.14 578	0.17 585	0.13 551	0.22 604	0.19 586

GCST	0.47 599	0.60 648	0.57 503	1.04 674	0.48 646	0.38 526	0.11 17	0.40 368	0.32 341	0.41 541	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 443	0.19 338	0.69 662	0.42 657	0.79 667	0.62 670	0.62 656	0.46 653

ADCL	0.47 599	0.22 535	1.00 619	0.27 551	0.19 529	0.74 631	0.64 652	0.54 536	0.69 616	0.56 609	0.71 609	0.55 581	0.60 620	0.60 517	1.43 662	0.11 465	0.09 484	0.13 526	0.13 551	0.14 524	0.14 531

DPSNet	0.47 599	0.24 548	0.93 610	0.27 551	0.20 548	0.75 634	0.57 646	0.84 653	0.79 630	0.47 580	0.51 539	0.60 598	0.69 635	0.87 613	0.71 616	0.16 579	0.13 568	0.12 505	0.10 445	0.25 612	0.21 607

zh-sn7	0.48 602	0.51 641	1.43 652	0.29 576	0.20 548	0.47 577	0.39 611	0.57 572	0.62 600	0.52 598	0.81 622	0.52 570	0.56 613	1.05 641	0.87 630	0.12 504	0.13 568	0.13 526	0.13 551	0.17 563	0.16 552

ADCPNet	0.48 602	0.29 582	1.60 658	0.27 551	0.23 585	0.70 629	0.38 606	0.53 527	0.51 555	0.51 592	0.59 577	0.67 620	0.56 613	0.60 517	1.14 648	0.15 563	0.18 613	0.14 553	0.23 621	0.19 585	0.19 586

MDST_ROB	0.48 602	0.14 384	0.95 613	0.30 588	0.21 556	1.33 666	0.32 574	0.77 643	0.56 583	1.06 655	0.71 609	0.49 552	0.35 535	1.26 655	0.38 531	0.13 523	0.11 538	0.16 579	0.13 551	0.12 490	0.12 492

AANet	0.49 605	0.42 627	1.56 656	0.22 340	0.19 529	0.39 535	0.25 507	0.52 515	0.92 646	0.92 644	0.93 634	0.84 636	0.67 632	0.59 513	0.59 597	0.15 563	0.11 538	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

test_sample8	0.49 605	0.19 494	0.50 467	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.55 546	0.34 365	0.62 617	0.38 419	1.15 651	0.67 632	0.66 551	0.91 633	0.23 615	1.82 687	0.28 628	0.24 623	0.18 577	0.16 552

SuperB	0.49 605	0.28 574	2.23 667	0.23 396	0.15 424	0.41 545	0.32 574	0.47 446	0.82 633	0.43 557	0.50 533	0.33 424	0.45 585	0.68 556	1.08 643	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.98 677	0.14 531

ADCMid	0.49 605	0.34 605	1.13 634	0.26 523	0.21 556	0.51 593	0.37 600	0.57 572	0.54 574	0.75 634	0.66 600	0.62 604	0.64 631	0.64 540	1.68 667	0.13 523	0.12 556	0.17 585	0.17 595	0.20 594	0.17 565

psmorigin	0.50 609	0.25 553	3.03 676	0.24 450	0.19 529	0.38 526	0.22 442	0.50 479	0.44 490	0.64 621	0.68 604	0.71 629	0.51 606	0.85 610	0.45 567	0.14 548	0.17 607	0.13 526	0.14 565	0.16 546	0.21 607

CSAN	0.50 609	0.35 607	0.78 569	0.36 619	0.23 585	0.56 605	0.59 649	0.61 600	0.70 618	0.64 621	0.78 619	0.65 615	0.60 620	1.38 661	0.62 604	0.21 612	0.17 607	0.20 605	0.20 608	0.18 577	0.18 579

SGM_RVC	0.50 609	0.19 494	0.50 467	0.25 489	0.15 424	0.69 626	0.39 611	0.68 632	0.82 633	0.95 649	0.84 626	1.13 648	0.76 640	1.16 648	0.60 601	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.16 586	0.16 546	0.17 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 609	0.20 507	0.78 569	0.24 450	0.26 605	0.39 535	0.30 560	0.51 496	0.50 551	0.54 606	1.23 649	2.52 678	0.37 548	0.77 592	0.95 636	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 405	0.08 310

Wz-Net-TNSev	0.51 613	0.58 646	1.61 660	0.25 489	0.21 556	0.65 620	0.45 626	0.63 616	0.69 616	0.51 592	0.54 557	0.71 629	0.60 620	1.00 636	0.77 621	0.15 563	0.15 593	0.13 526	0.15 574	0.21 597	0.20 598

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 613	0.50 639	0.86 598	0.39 629	0.24 593	0.84 642	0.55 644	0.56 562	0.62 600	0.60 614	0.68 604	0.62 604	0.42 576	1.13 647	0.43 559	0.23 615	0.27 641	0.27 620	0.35 643	0.25 612	0.29 634

AnyNet_C32	0.51 613	0.40 621	1.10 633	0.29 576	0.28 612	0.59 612	0.58 647	0.54 536	0.60 594	0.62 617	0.66 600	0.54 579	0.54 609	0.78 594	1.74 671	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.20 594	0.20 598

WCMA_ROB	0.51 613	0.21 521	0.65 539	0.25 489	0.21 556	0.58 609	0.32 574	0.54 536	0.55 580	0.95 649	1.40 655	1.28 656	0.81 645	0.73 572	0.62 604	0.18 601	0.15 593	0.15 568	0.15 574	0.19 585	0.19 586

WZ-Net	0.52 617	0.38 619	1.90 663	0.30 588	0.24 593	0.57 608	0.48 637	0.62 609	0.78 629	0.50 587	0.71 609	0.68 624	0.54 609	0.98 635	0.84 627	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.19 585	0.20 598

SANet	0.53 618	0.28 574	0.96 615	0.26 523	0.15 424	0.69 626	0.44 625	0.67 629	1.34 666	0.67 625	0.98 639	0.94 641	0.71 637	0.89 618	0.76 618	0.14 548	0.12 556	0.12 505	0.11 484	0.17 563	0.16 552

Consistency-Raft	0.55 619	0.48 634	1.02 622	0.45 637	0.49 647	0.49 588	0.47 633	0.72 638	0.72 621	0.45 568	0.82 624	0.47 539	0.60 620	0.50 459	0.63 607	0.39 650	0.39 655	0.44 648	0.51 660	0.52 650	0.37 644

anonymity	0.56 620	0.54 644	0.70 557	0.47 640	0.61 657	0.56 605	0.43 622	0.69 633	0.49 543	0.63 619	0.55 561	0.54 579	0.60 620	0.61 524	0.57 591	0.55 655	0.53 666	0.50 651	0.54 664	0.51 649	0.56 658

MFN_U_SF_RVC	0.56 620	0.51 641	1.19 638	0.38 627	0.22 572	0.69 626	0.27 526	0.80 648	0.67 611	0.73 630	0.74 614	0.87 637	0.61 629	0.81 604	0.76 618	0.29 638	0.27 641	0.32 637	0.37 647	0.32 636	0.31 638

SAMSARA	0.56 620	0.39 620	0.80 579	0.60 653	0.46 644	1.00 651	1.23 683	0.67 629	0.68 614	0.71 629	0.54 557	0.89 640	0.57 616	0.81 604	0.62 604	0.19 607	0.22 630	0.18 593	0.18 601	0.27 625	0.25 627

otaku	0.57 623	0.62 650	0.87 600	0.63 655	0.44 642	0.73 630	0.37 600	0.65 618	0.66 608	0.51 592	0.75 615	0.66 619	0.45 585	0.69 558	0.46 573	0.53 652	0.34 651	0.55 654	0.35 643	0.60 655	0.45 650

Ntro	0.58 624	0.64 651	0.92 608	0.66 656	0.50 648	0.77 635	0.36 596	0.66 624	0.70 618	0.50 587	0.59 577	0.65 615	0.51 606	0.75 581	0.45 567	0.56 656	0.32 649	0.56 657	0.34 642	0.63 657	0.46 653

PVD	0.58 624	0.34 605	0.84 594	0.39 629	0.31 624	0.59 612	0.47 633	0.80 648	1.25 663	0.92 644	1.09 642	0.79 633	0.82 646	0.85 610	0.76 618	0.21 612	0.18 613	0.22 614	0.18 601	0.27 625	0.35 643

ADCS	0.58 624	0.40 621	1.35 650	0.29 576	0.24 593	0.55 604	0.45 626	0.67 629	0.83 637	0.76 635	0.71 609	0.68 624	0.60 620	0.76 586	2.23 679	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.17 595	0.22 604	0.22 612

MeshStereo	0.58 624	0.27 571	0.67 545	0.22 340	0.17 480	0.66 622	0.37 600	0.78 644	0.61 598	1.47 676	1.30 651	1.65 664	0.79 642	1.12 646	0.59 597	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.14 565	0.17 563	0.14 531
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	0.60 628	0.33 604	0.61 519	0.30 588	0.25 601	0.86 644	0.35 591	0.55 546	0.67 611	1.10 657	1.49 660	1.76 667	0.97 656	0.88 616	0.49 578	0.23 615	0.21 625	0.27 620	0.27 636	0.25 612	0.24 624

DGSMNet	0.61 629	0.29 582	0.91 606	0.51 646	0.70 662	0.62 618	1.38 684	0.59 587	0.55 580	0.37 492	0.61 589	0.52 570	0.33 522	0.65 547	0.43 559	0.53 652	0.60 673	0.67 659	0.61 669	0.63 657	0.61 668

FCDSN-DC	0.63 630	0.31 596	0.61 519	0.36 619	0.30 621	0.65 620	0.37 600	0.66 624	0.68 614	1.14 659	1.54 663	1.71 666	1.26 665	0.92 623	0.64 609	0.24 622	0.22 630	0.27 620	0.26 632	0.27 625	0.27 633
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 630	0.37 615	2.40 671	0.26 523	0.25 601	0.38 526	0.49 639	0.41 380	1.06 656	1.38 665	0.87 631	0.62 604	0.95 653	0.65 547	1.65 666	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.19 585	0.17 565

AnyNet_C01	0.65 632	0.58 646	2.60 674	0.32 600	0.26 605	0.88 645	0.61 650	0.63 616	0.62 600	0.68 626	0.96 636	0.76 632	0.60 620	0.96 631	1.43 662	0.16 579	0.16 600	0.17 585	0.17 595	0.23 607	0.23 619

DispFullNet	0.66 633	0.89 665	1.59 657	0.77 662	1.21 680	0.51 593	0.23 468	0.59 587	0.72 621	0.69 628	0.61 589	0.69 626	0.91 652	0.79 596	0.48 576	0.27 631	0.12 556	0.73 662	0.30 640	0.65 660	0.40 647

NVStereoNet_ROB	0.67 634	0.49 638	0.83 589	0.48 641	0.40 635	0.51 593	0.46 629	0.70 635	0.77 628	0.84 639	1.72 668	1.02 646	0.83 647	1.23 653	0.79 624	0.32 642	0.38 654	0.40 646	0.46 654	0.36 640	0.41 648
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	0.68 635	0.64 651	1.06 626	0.45 637	0.27 607	1.40 670	0.58 647	0.78 644	0.92 646	0.84 639	0.86 628	0.88 639	0.68 634	1.33 660	0.68 614	0.37 648	0.29 645	0.34 641	0.36 646	0.43 644	0.37 644

SPS-STEREO	0.69 636	0.61 649	0.98 617	0.52 649	0.57 654	0.74 631	0.50 640	0.78 644	0.62 600	0.95 649	0.86 628	0.94 641	0.70 636	1.01 638	0.87 630	0.58 658	0.51 663	0.50 651	0.50 659	0.55 652	0.58 661
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 637	0.30 589	0.69 551	0.32 600	0.27 607	0.81 641	0.39 611	0.79 647	0.82 633	1.41 668	1.58 665	1.98 669	1.26 665	1.02 639	0.77 621	0.24 622	0.22 630	0.27 620	0.26 632	0.26 620	0.26 629

FC-DCNN v2	0.71 638	0.30 589	0.67 545	0.32 600	0.27 607	0.84 642	0.39 611	0.84 653	0.85 641	1.44 672	1.64 666	2.09 671	1.28 667	1.06 642	0.80 625	0.24 622	0.22 630	0.27 620	0.26 632	0.26 620	0.25 627

RainbowNet	0.72 639	0.89 665	1.02 622	0.82 664	0.63 659	0.78 638	0.52 641	0.81 650	0.93 649	0.60 614	0.79 620	0.80 634	0.60 620	0.80 600	0.57 591	0.78 668	0.55 669	0.78 665	0.49 657	0.76 667	0.58 661

ACVNet_1	0.72 639	0.81 660	1.37 651	0.72 660	0.53 652	0.77 635	0.42 620	0.85 656	0.90 644	0.74 633	0.75 615	1.32 658	0.72 638	1.02 639	0.55 590	0.54 654	0.31 648	0.71 661	0.35 643	0.64 659	0.45 650

ACVNet-4b	0.72 639	0.81 660	1.33 649	0.72 660	0.50 648	0.80 640	0.31 565	0.71 637	0.80 631	0.50 587	0.72 613	0.95 643	0.43 580	0.96 631	1.20 656	1.13 682	0.21 625	0.76 664	0.45 653	0.65 660	0.46 653

MFMNet_re	0.72 639	0.76 658	0.99 618	0.62 654	0.70 662	0.77 635	0.67 653	0.75 641	0.83 637	0.78 637	0.86 628	0.69 626	0.78 641	0.71 564	0.61 602	0.66 661	0.59 672	0.61 658	0.58 668	0.68 663	0.71 672

ELAS_RVC	0.74 643	0.36 610	1.00 619	0.37 625	0.33 626	0.88 645	0.93 672	0.83 652	1.08 658	1.35 664	1.33 654	1.24 654	1.33 669	1.06 642	0.95 636	0.27 631	0.25 639	0.29 632	0.27 636	0.30 632	0.30 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 643	0.36 610	0.85 597	0.36 619	0.33 626	1.36 667	0.77 663	0.93 657	0.92 646	1.41 668	1.53 662	1.16 652	1.17 661	0.95 630	1.03 640	0.26 626	0.25 639	0.28 628	0.28 639	0.31 633	0.30 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 645	0.44 628	1.98 664	0.49 644	0.16 456	0.58 609	0.31 565	0.81 650	0.83 637	0.41 541	0.52 547	0.98 645	0.58 617	4.97 689	1.03 640	0.11 465	0.07 361	0.10 411	0.24 623	0.27 625	0.26 629

RTS	0.78 646	0.48 634	4.68 681	0.34 608	0.28 612	1.12 655	0.46 629	0.62 609	1.03 653	0.73 630	0.89 632	0.60 598	0.59 618	1.61 665	1.16 652	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 586

RTSA	0.78 646	0.48 634	4.68 681	0.34 608	0.28 612	1.12 655	0.46 629	0.62 609	1.03 653	0.73 630	0.89 632	0.60 598	0.59 618	1.61 665	1.16 652	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 586

DStereoSA	0.81 648	0.37 615	1.08 628	0.51 646	0.65 660	0.67 623	1.44 685	0.74 640	1.06 656	0.54 606	1.67 667	0.49 552	1.78 675	0.96 631	1.69 669	0.28 635	0.43 658	0.27 620	0.51 660	0.40 643	0.58 661

DStereoFS	0.84 649	0.66 653	0.80 579	0.53 650	0.50 648	1.23 661	0.55 644	0.94 658	1.32 665	0.89 641	1.32 652	1.04 647	2.32 682	1.29 658	1.14 648	0.31 641	0.35 652	0.30 634	0.39 650	0.34 637	0.60 664

SGM+DAISY	0.87 650	0.66 653	1.30 648	0.51 646	0.60 656	1.03 652	0.84 669	0.76 642	0.73 624	1.39 666	1.51 661	1.31 657	1.22 663	1.11 644	1.08 643	0.57 657	0.53 666	0.51 653	0.51 660	0.54 651	0.61 668

ACVNet_2	0.89 651	0.87 664	1.25 643	0.82 664	0.62 658	0.97 650	0.62 651	1.14 663	1.42 668	1.00 652	1.40 655	1.47 661	0.84 648	1.11 644	0.66 612	0.61 659	0.43 658	0.78 665	0.49 657	0.75 666	0.52 656

IMH-64-1	0.91 652	0.86 662	0.84 594	0.97 669	0.75 664	0.92 648	0.71 655	1.27 664	1.10 659	0.89 641	1.45 657	1.14 649	0.96 654	1.19 649	0.84 627	0.74 665	0.51 663	0.97 670	0.55 665	0.84 669	0.60 664

IMH-64	0.91 652	0.86 662	0.84 594	0.97 669	0.75 664	0.92 648	0.71 655	1.27 664	1.10 659	0.89 641	1.45 657	1.14 649	0.96 654	1.19 649	0.84 627	0.74 665	0.51 663	0.97 670	0.55 665	0.84 669	0.60 664

MonStereo1	0.93 654	0.56 645	0.82 586	0.69 657	0.58 655	1.37 668	0.35 591	0.94 658	1.25 663	0.93 646	1.90 671	1.52 662	2.10 679	1.27 656	0.77 621	0.69 662	0.33 650	0.75 663	0.47 656	0.70 664	0.57 660

U	1.00 655	0.09 77	0.21 108	0.21 271	3.68 687	6.12 689	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 696	2.90 694	0.07 176	0.06 137

PWCK	1.00 655	1.17 678	1.70 661	0.91 667	0.41 636	1.19 659	0.92 671	1.10 661	1.14 661	1.16 660	1.14 645	1.25 655	0.88 651	1.75 671	1.04 642	0.87 673	0.50 661	0.87 668	0.53 663	0.96 676	0.52 656

WAO-7	1.01 657	0.89 665	0.93 610	0.83 666	0.66 661	1.18 657	0.81 667	1.40 668	1.57 672	1.11 658	1.76 670	1.45 660	1.19 662	1.50 664	1.14 648	0.61 659	0.62 676	0.70 660	0.68 672	0.66 662	0.60 664

MADNet+	1.01 657	1.16 677	4.72 683	0.70 658	0.47 645	1.24 662	0.96 673	0.97 660	0.89 642	0.65 623	0.77 618	0.87 637	0.85 650	2.09 675	1.68 667	0.38 649	0.39 655	0.31 636	0.27 636	0.43 644	0.39 646

MultiAttention	1.02 659	0.13 337	0.43 402	0.35 617	0.43 639	5.36 685	1.71 686	0.69 633	0.53 569	0.36 484	0.63 595	0.55 581	0.22 366	7.60 694	0.43 559	0.09 375	0.06 230	0.14 553	0.24 623	0.26 620	0.30 635

IMH	1.05 660	0.95 669	1.00 619	1.01 671	0.78 668	1.11 654	0.68 654	1.38 667	1.43 669	1.00 652	1.72 668	1.43 659	1.14 658	1.73 670	0.89 632	1.09 679	0.55 669	0.99 672	0.57 667	0.87 671	0.62 670

WAO-6	1.07 661	0.93 668	0.92 608	0.96 668	0.78 668	1.28 664	0.75 660	1.34 666	2.00 676	1.02 654	1.54 663	1.59 663	1.22 663	1.31 659	1.14 648	0.78 668	0.55 669	1.02 674	0.75 677	0.83 668	0.69 671

LVE	1.13 662	1.02 670	1.28 646	1.01 671	0.80 671	1.29 665	0.81 667	1.47 671	1.96 674	1.07 656	1.90 671	1.90 668	1.01 657	1.48 663	0.91 633	0.93 676	0.61 675	0.94 669	0.69 673	0.87 671	0.75 676

JetBlue	1.14 663	0.76 658	2.36 669	0.59 652	0.75 664	3.04 681	1.78 687	1.11 662	0.90 644	0.94 647	1.10 643	1.66 665	1.28 667	2.09 675	1.72 670	0.43 651	0.36 653	0.38 643	0.38 649	0.58 654	0.56 658

Dean	1.17 664	1.04 672	1.49 655	1.03 673	0.78 668	1.20 660	0.77 663	1.48 672	1.96 674	1.28 662	1.99 674	2.15 672	1.14 658	1.25 654	1.00 639	0.81 670	0.60 673	1.01 673	0.69 673	0.92 675	0.74 675

SGM-ForestM	1.36 665	0.28 574	0.79 576	0.26 523	0.16 456	2.26 678	1.00 675	1.42 669	1.46 671	2.38 682	2.05 675	5.95 691	2.66 684	2.95 680	2.46 681	0.17 590	0.18 613	0.18 593	0.18 601	0.15 538	0.18 579

xyz-stereo	1.40 666	0.10 132	17.09 704	0.18 88	0.07 2	4.78 684	0.18 284	0.29 221	0.34 365	0.36 484	2.81 682	0.40 493	0.29 481	0.56 496	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.06 143	0.06 95	0.05 34

MANE	1.41 667	0.36 610	0.74 567	0.43 634	0.41 636	2.16 677	0.80 665	2.39 685	3.38 681	2.22 681	3.06 683	3.54 684	2.73 685	2.15 677	1.94 676	0.28 635	0.27 641	0.30 634	0.46 654	0.28 630	0.34 642

TorneroNet-64	1.43 668	1.03 671	1.20 639	1.10 675	0.86 674	2.26 678	0.73 658	1.84 677	3.84 686	1.25 661	2.25 679	2.69 680	1.42 670	1.76 672	1.43 662	0.76 667	0.50 661	1.09 675	0.66 671	1.23 681	0.76 677

notaker	1.45 669	1.34 681	1.48 653	1.40 682	1.07 678	1.18 657	0.85 670	1.48 672	1.40 667	1.51 677	3.46 684	2.40 677	1.81 676	1.76 672	1.45 665	1.11 680	0.69 681	1.38 682	0.87 680	1.31 683	0.97 681

WAO-8	1.46 670	1.10 675	1.09 629	1.10 675	0.84 672	2.06 674	0.75 660	1.84 677	3.83 684	1.44 672	2.21 677	2.15 672	1.43 671	3.17 681	1.19 654	0.91 674	0.65 678	1.09 675	0.79 678	0.90 673	0.71 672

Venus	1.46 670	1.10 675	1.09 629	1.10 675	0.84 672	2.06 674	0.75 660	1.84 677	3.83 684	1.44 672	2.21 677	2.15 672	1.43 671	3.17 681	1.19 654	0.91 674	0.65 678	1.09 675	0.79 678	0.90 673	0.71 672

UNDER WATER-64	1.55 672	1.19 679	2.52 672	1.31 680	0.95 676	2.12 676	1.21 682	1.45 670	3.19 680	1.43 671	1.32 652	2.64 679	2.04 678	1.63 667	1.83 672	1.11 680	0.67 680	1.28 680	0.92 681	1.19 678	1.02 682

UNDER WATER	1.59 673	1.22 680	2.36 669	1.38 681	1.03 677	1.67 673	1.10 679	1.54 675	3.63 682	1.44 672	1.47 659	2.85 681	2.25 681	1.67 668	1.94 676	1.06 678	0.62 676	1.31 681	0.93 682	1.21 680	1.02 682

LSM	1.64 674	0.40 621	2.56 673	2.02 686	17.61 703	0.51 593	0.52 641	0.61 600	0.76 626	0.82 638	1.11 644	0.63 612	0.54 609	0.75 581	0.49 578	0.16 579	0.24 637	0.18 593	0.21 611	0.25 612	2.42 689

LE_ROB	1.76 675	0.20 507	2.68 675	0.48 641	0.52 651	0.78 638	0.96 673	0.84 653	6.61 691	7.40 695	2.08 676	2.08 670	4.83 687	1.27 656	3.79 686	0.10 426	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.11 453	0.10 431

ktn	1.77 676	1.36 682	1.22 640	1.43 683	1.14 679	1.52 671	1.08 678	1.51 674	3.96 687	2.77 685	4.69 686	3.35 683	1.46 673	1.69 669	1.25 658	1.43 684	0.77 683	1.45 683	0.99 683	1.32 684	0.96 679

KSHMR	1.89 677	1.36 682	1.60 658	1.47 684	1.22 681	1.38 669	1.06 677	1.79 676	5.97 690	1.42 670	5.65 690	2.98 682	1.14 658	2.23 678	1.20 656	1.27 683	1.12 685	1.46 684	1.10 685	1.32 684	1.15 684

TorneroNet	2.22 678	1.08 674	1.24 642	1.14 679	0.90 675	5.58 686	0.80 665	2.12 682	8.69 694	2.58 683	5.42 688	3.88 685	1.97 677	1.78 674	1.87 673	0.86 672	0.54 668	1.15 679	0.74 676	1.23 681	0.85 678

MADNet++	2.26 679	1.80 685	2.06 665	2.13 688	1.97 685	2.61 680	1.79 688	2.38 684	2.16 677	2.75 684	2.65 681	2.38 676	2.43 683	3.17 681	3.21 683	2.17 687	1.95 689	1.94 688	1.63 687	2.06 687	2.01 688

JetRed	2.30 680	2.64 687	6.12 686	1.12 678	1.38 683	5.85 688	3.29 689	1.99 680	1.67 673	1.98 679	1.95 673	2.16 675	1.60 674	2.48 679	4.10 687	1.05 677	1.60 686	1.09 675	1.01 684	1.67 686	1.28 685

light-stereo	2.37 681	0.69 655	3.61 677	3.84 690	3.41 686	4.04 682	0.31 565	2.13 683	1.45 670	3.61 686	6.33 691	6.90 695	0.63 630	4.83 688	1.28 659	0.71 664	0.74 682	0.32 637	0.39 650	1.20 679	0.96 679

HanzoNet	2.97 682	1.69 684	2.29 668	1.74 685	1.33 682	1.53 672	1.03 676	1.99 680	2.64 679	5.51 690	5.16 687	5.90 690	6.82 693	4.32 687	3.29 684	3.16 690	2.02 691	1.92 686	2.87 693	2.24 688	1.89 687

coex-ft	3.44 683	0.73 657	48.55 717	0.24 450	0.19 529	0.50 592	0.43 622	0.47 446	2.40 678	7.03 694	1.20 647	0.97 644	2.23 680	0.73 572	1.92 675	0.12 504	0.15 593	0.14 553	0.12 523	0.21 597	0.43 649

TCMNet-wrong-test	4.29 684	5.57 692	4.65 680	11.33 701	10.39 696	5.73 687	4.48 692	4.13 689	1.02 652	1.91 678	2.39 680	6.16 693	3.62 686	3.84 686	4.50 689	1.99 686	0.47 660	1.97 689	1.69 688	5.69 695	4.31 694

DPSimNet_ROB	4.34 685	4.23 688	6.89 688	3.67 689	3.68 687	4.75 683	5.21 693	2.67 686	3.68 683	5.82 691	3.95 685	5.57 687	6.72 692	3.46 685	4.48 688	4.05 694	2.88 692	4.68 695	3.12 695	3.69 690	3.62 693

tt	4.71 686	0.10 132	3.94 678	2.06 687	1.53 684	10.14 694	16.88 697	9.27 698	4.98 688	1.39 666	1.02 640	4.68 686	4.90 688	3.35 684	5.86 692	5.76 696	9.15 705	2.24 691	2.53 691	3.10 689	1.32 686

BEATNet-Init1	4.73 687	2.61 686	13.29 703	0.58 651	0.53 652	10.12 693	3.33 690	4.83 690	5.01 689	8.75 696	8.51 693	14.08 706	7.60 695	7.70 695	5.34 690	0.28 635	0.28 644	0.34 641	0.37 647	0.57 653	0.45 650

Selective-IGEV-i1pa	5.57 688	7.99 694	4.76 684	0.80 663	0.45 643	12.99 696	3.60 691	9.25 697	7.43 693	6.97 693	9.87 697	8.94 696	7.26 694	14.66 706	5.65 691	3.55 691	1.08 684	1.93 687	0.72 675	0.73 665	2.79 691

USTest	6.88 689	5.23 691	5.63 685	7.22 695	7.29 691	14.34 698	22.76 699	8.48 695	9.32 695	5.42 689	6.39 692	6.29 694	6.64 691	6.92 692	8.62 695	1.94 685	3.29 693	2.16 690	2.55 692	3.85 691	3.29 692

ASD4	7.23 690	6.65 693	7.69 689	5.24 692	5.62 690	11.85 695	20.36 698	7.57 694	7.14 692	6.55 692	5.47 689	5.99 692	5.78 689	7.22 693	9.24 696	4.85 695	4.44 695	6.40 702	5.19 696	6.53 696	4.89 695

EDNetEfficientorigin	7.51 691	0.52 643	140.47 719	0.25 489	0.17 480	0.42 552	0.29 549	0.47 446	1.03 653	1.28 662	1.02 640	0.83 635	0.84 648	0.75 581	0.99 638	0.10 426	0.09 484	0.12 505	0.10 445	0.21 597	0.22 612

DGTPSM_ROB	8.34 692	5.10 689	10.37 701	5.31 693	10.18 694	8.33 690	23.60 703	6.06 692	13.41 703	4.90 687	10.87 701	5.65 688	10.44 696	6.17 690	12.59 697	3.74 692	7.55 698	3.69 692	7.26 701	4.14 692	7.46 698

DPSMNet_ROB	8.40 693	5.11 690	10.49 702	5.58 694	10.25 695	8.34 691	23.62 704	6.07 693	13.45 704	4.93 688	10.88 702	5.66 689	10.44 696	6.24 691	12.64 698	3.98 693	7.61 699	3.76 693	7.30 702	4.20 693	7.51 699

DLNR_Zeroshot_test	10.44 694	12.10 703	19.93 706	106.08 719	23.66 715	0.14 33	0.13 63	3.22 687	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 688	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 718	0.06 137

DLNR-FE	10.45 695	12.13 704	19.94 707	106.10 720	23.12 714	0.14 33	0.13 63	3.28 688	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 689	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 719	0.06 137

iinet-test	10.78 696	9.29 695	9.70 691	10.48 696	10.68 697	17.98 703	25.98 705	12.57 702	13.39 701	9.64 700	10.10 698	10.06 698	10.61 699	11.22 702	12.70 699	6.40 698	7.74 700	5.68 697	6.69 697	7.47 697	7.30 696

IINet	10.78 696	9.29 695	9.70 691	10.48 696	10.68 697	17.98 703	25.98 705	12.57 702	13.39 701	9.64 700	10.10 698	10.06 698	10.61 699	11.22 702	12.70 699	6.40 698	7.74 700	5.68 697	6.69 697	7.47 697	7.30 696

LRCNet_RVC	10.90 698	14.34 706	9.35 690	15.35 702	8.04 693	1.08 653	0.34 587	8.78 696	0.70 618	12.63 705	16.05 705	9.85 697	6.54 690	8.57 696	6.34 693	20.27 714	5.40 697	23.70 713	21.88 714	14.87 705	13.83 706

DPSM_ROB	11.49 699	9.87 701	10.35 699	11.13 699	11.31 699	19.11 706	27.51 708	13.37 705	14.21 706	10.31 702	11.06 703	10.96 704	11.27 704	11.96 704	13.59 702	6.78 700	8.19 703	6.03 699	7.09 699	7.93 699	7.73 701

DPSM	11.49 699	9.87 701	10.35 699	11.13 699	11.31 699	19.11 706	27.51 708	13.37 705	14.21 706	10.31 702	11.06 703	10.96 704	11.27 704	11.96 704	13.59 702	6.78 700	8.19 703	6.03 699	7.09 699	7.93 699	7.73 701

xxxxx1	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 705	18.88 704	17.08 699	23.03 700	10.36 699	10.99 697	9.21 697	9.62 694	10.74 701	10.61 699	10.72 698	13.89 704	7.97 702	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

tt_ll	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 705	18.88 704	17.08 699	23.03 700	10.36 699	10.99 697	9.21 697	9.62 694	10.74 701	10.61 699	10.72 698	13.89 704	7.97 702	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

ff	15.27 701	9.54 698	10.31 696	20.13 705	18.88 704	17.08 699	23.03 700	10.36 699	10.99 697	9.21 697	9.62 694	10.74 701	10.61 699	10.72 698	13.89 704	7.97 702	9.20 706	31.85 716	44.72 718	12.84 702	13.69 703

PML	16.10 704	12.82 705	6.78 687	5.23 691	7.76 692	33.92 710	66.56 719	5.30 691	10.28 696	26.12 718	68.59 719	20.51 708	13.49 706	10.06 697	6.78 694	5.96 697	2.00 690	6.04 701	2.18 690	8.96 701	2.60 690

Anonymous_1	16.62 705	9.35 697	9.84 693	10.66 698	14.64 701	18.66 705	27.12 707	12.64 704	13.51 705	10.76 704	10.30 700	10.13 700	10.60 698	11.06 701	12.74 701	15.87 712	7.74 700	16.92 710	43.48 717	58.66 720	7.68 700

HaxPig	17.72 706	20.22 716	19.73 705	16.53 703	16.51 702	9.27 692	9.33 694	14.34 707	13.27 700	18.65 707	18.70 706	17.35 707	16.77 707	17.04 707	16.45 707	22.05 715	20.89 716	22.27 712	21.53 713	21.29 713	22.13 717

MEDIAN_ROB	21.21 707	24.62 717	23.47 715	19.58 704	19.65 707	13.22 697	10.96 695	17.88 708	17.00 708	22.14 717	22.02 708	20.86 709	20.36 708	21.06 708	19.71 708	25.63 717	24.13 717	26.21 714	25.20 715	25.17 714	25.38 718

RAFT-FEzeroshot	23.10 708	19.88 711	20.56 708	22.49 709	22.75 710	38.38 711	55.50 715	26.84 712	28.66 713	20.60 712	22.10 709	22.05 711	22.74 710	24.00 711	27.37 715	13.59 705	16.48 711	12.14 703	14.28 705	15.96 708	15.54 710

RAFT-FE	23.10 708	19.88 711	20.56 708	22.49 709	22.75 710	38.38 711	55.50 715	26.84 712	28.66 713	20.60 712	22.10 709	22.05 711	22.74 710	24.00 711	27.37 715	13.59 705	16.48 711	12.14 703	14.28 705	15.96 708	15.54 710

CasAABBNet	23.10 708	19.86 709	20.64 710	22.47 708	22.73 708	38.41 714	55.50 715	26.89 714	28.70 715	20.61 714	22.15 711	22.08 714	22.75 712	23.99 709	27.36 713	13.59 705	16.48 711	12.14 703	14.27 704	15.95 706	15.53 709

FlowAnything	23.14 711	19.87 710	20.79 711	22.50 712	22.74 709	38.39 713	55.46 713	26.89 714	28.72 716	20.77 716	22.29 714	22.07 713	22.72 709	23.99 709	27.41 717	13.60 708	16.55 715	12.15 707	14.36 709	15.97 710	15.52 708

Hybrid-DGEV	23.16 712	19.94 714	20.96 713	22.49 709	22.75 710	38.51 716	55.52 718	27.09 718	28.90 718	20.58 711	22.25 712	22.00 710	22.80 714	24.11 714	27.33 712	13.60 708	16.47 710	12.14 703	14.30 708	15.95 706	15.54 710

Selective-RAFT-Error	23.16 712	19.93 713	20.87 712	22.54 713	22.81 713	38.52 717	55.47 714	27.01 717	28.83 717	20.66 715	22.25 712	22.09 715	22.80 714	24.09 713	27.36 713	13.61 710	16.48 711	12.15 707	14.28 705	15.99 711	15.57 713

LSM0	24.24 714	19.98 715	22.32 714	24.22 714	40.14 719	38.48 715	55.20 712	26.95 716	28.57 712	20.49 710	21.83 707	22.26 716	22.75 712	24.22 715	27.30 711	13.66 711	16.32 709	12.19 709	14.15 703	16.10 712	17.66 714

AVERAGE_ROB	25.43 715	29.06 718	27.24 716	24.63 715	24.20 716	17.73 702	12.61 696	22.29 711	21.39 711	26.79 719	26.16 717	25.20 717	24.64 718	25.07 716	23.53 709	29.96 718	28.40 718	30.60 715	29.58 716	29.72 715	29.84 719

RSGM-EC	29.65 716	17.75 707	10.04 694	35.31 716	33.15 717	26.42 708	46.65 710	19.89 709	17.74 709	18.92 708	23.36 715	30.14 718	23.59 716	41.87 717	45.99 718	59.56 719	34.38 719	33.25 719	20.37 711	34.97 716	19.60 715

acva	29.65 716	17.75 707	10.04 694	35.31 716	33.15 717	26.42 708	46.65 710	19.89 709	17.74 709	18.92 708	23.36 715	30.14 718	23.59 716	41.87 717	45.99 718	59.56 719	34.38 719	33.25 719	20.37 711	34.97 716	19.60 715

Selective-IGEV-i16pa	30.47 718	41.93 719	4.02 679	0.49 644	0.37 632	96.94 719	0.74 659	60.26 720	58.76 719	17.24 706	64.39 718	38.26 720	49.53 719	106.11 720	26.15 710	19.96 713	3.42 694	4.39 694	1.81 689	0.39 642	14.22 707

test_example2	101.33 719	108.28 720	68.15 718	98.43 718	106.93 720	89.75 718	102.43 720	36.80 719	97.65 720	129.04 720	130.15 720	65.26 721	66.62 720	92.11 719	80.24 720	144.10 721	199.48 721	81.81 721	103.01 721	125.01 721	101.27 720

ccccc	256.34 720	256.29 721	313.62 720	354.40 721	364.36 721	149.10 720	168.46 721	152.89 721	131.30 721	153.93 721	155.56 721	164.00 722	204.39 721	268.02 721	295.19 721	390.55 722	349.22 722	244.59 722	219.82 722	412.30 722	378.83 721

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

FADE		1.06 673		0.71 659	0.76 667							1.17 653				24.23 716	4.70 696	17.35 711	17.61 710	0.49 648

Low-res two-view benchmark