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

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 121	0.15 6	0.11 183	0.10 13	0.13 73	0.15 11	0.08 1	0.12 90	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_XL	0.10 9	0.09 88	0.21 121	0.14 2	0.10 126	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 21	0.12 33	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.12 114	0.11 490	0.11 564	0.05 1	0.06 153	0.05 7	0.12 516

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 118	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 144	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 619	0.07 5	0.63 556	0.18 105	0.13 340	0.15 57	0.11 20	0.20 66	0.11 9	2.05 708	0.12 68	0.23 324	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 721	0.07 241

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 118	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.07 2	0.15 57	0.11 20	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 174	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	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
Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.18 105	0.10 126	0.13 28	0.12 33	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.11 15	0.09 2	0.20 66	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 41	0.16 48	0.17 53	0.08 24	0.16 97	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LGtest1	0.10 9	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 35	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 124	0.37 642	0.36 325	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 80	0.20 195	0.10 6	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 638	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.10 126	0.15 57	0.10 8	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 144	0.26 185	0.18 105	0.09 55	0.14 39	0.14 108	0.20 66	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 144	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 80	0.16 100	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 77	0.13 352	0.15 23	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 376	0.14 31	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.13 73	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AdaDepth	0.11 46	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.13 73	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 35	0.19 173	0.12 114	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

asd	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.10 126	0.16 97	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 119	0.16 100	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 100	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.08 24	0.09 1	0.13 73	0.24 142	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 105	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 137	0.16 25	0.10 126	0.13 28	0.13 73	0.18 37	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

aanet-new-40k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 77	0.11 224	0.35 305	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.17 25	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 97	0.10 8	0.20 66	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 153	0.13 12	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

gasm-f	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.19 207	0.10 57	0.11 119	0.16 100	0.11 43	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 359	0.08 324

Zero-FE251	0.14 164	0.09 88	0.24 161	0.17 53	0.09 55	0.20 239	0.13 73	0.20 66	0.14 43	0.61 643	0.13 88	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.12 33	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AEACV	0.13 124	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.17 176	0.13 142	0.16 280	0.16 100	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

depth_test_26	0.11 46	0.07 5	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.12 90	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.10 6	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

aanet-new-70k	0.12 77	0.10 144	0.27 197	0.19 163	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.21 82	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-24k	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.15 60	0.13 122	0.16 156	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 88	0.17 69	0.18 105	0.10 126	0.15 57	0.16 209	0.23 123	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.08 324

Selective-IGEV-i32	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.19 47	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2.5w	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.15 160	0.20 66	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 35	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 88	0.13 1	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.11 20	0.23 123	0.15 60	0.14 153	0.12 68	0.08 4	0.09 35	0.21 220	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.13 28	0.11 20	0.22 100	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 122	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.06 145

IGEV-Stereo+	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.18 105	0.13 340	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 80	0.21 220	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 573	0.24 652

Selective-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

Anonymus	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.19 163	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.09 16	0.14 174	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

DNS	0.21 350	0.09 88	0.27 197	0.24 477	0.11 183	0.29 446	0.16 209	0.27 195	0.16 71	1.35 691	0.18 197	0.17 230	0.12 153	0.14 31	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.12 516

TS12	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.14 153	0.19 207	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 124	0.11 224	0.44 433	0.21 292	0.08 24	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.16 71	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 201	0.18 146	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 77	0.13 352	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 201	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

aanet-new	0.13 124	0.11 224	0.30 240	0.20 237	0.13 340	0.20 239	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 256	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 164	0.21 548	0.47 461	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.14 108	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.12 122	0.10 80	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.07 241

Foundation-i1b	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.15 137	0.17 230	0.12 153	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 162	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.16 202	0.16 156	0.18 244	0.13 201	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 28	0.13 73	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 164	0.11 224	0.21 121	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.15 173	0.13 88	0.15 196	0.14 237	0.18 146	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.09 395

asda	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.13 88	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.17 134	0.09 2	0.22 100	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.09 27	0.11 119	0.19 173	0.13 170	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 183	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.16 71	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.12 90	0.19 207	0.15 196	0.11 119	0.13 12	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.07 2	0.17 134	0.13 73	0.18 37	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.18 146	0.11 43	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

AIO_rvc	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.13 142	0.08 15	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AIO_test	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.15 57	0.17 260	0.19 47	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

fffft	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.19 357	0.22 100	0.16 71	0.14 153	0.11 48	0.13 142	0.10 80	0.24 266	0.18 327	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.14 6	0.16 71	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 220	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 329	0.72 684	0.70 584	0.17 53	0.08 24	0.15 57	0.15 160	0.18 37	0.16 71	0.13 122	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 100	0.13 170	0.35 673	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.23 647

AIO-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.16 71	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MoCha-V2	0.13 124	0.08 41	0.26 185	0.23 422	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.16 71	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.14 237	0.20 195	0.11 43	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 124	0.10 144	0.23 151	0.21 292	0.10 126	0.15 57	0.15 160	0.29 235	0.16 71	0.12 90	0.15 137	0.12 122	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

PhaseNet	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.16 218	0.12 153	0.19 173	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

DF	0.13 124	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.10 126	0.17 134	0.15 160	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.22 253	0.19 264	0.11 119	0.20 195	0.14 208	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

aanet-new-60k	0.12 77	0.11 224	0.32 264	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 119	0.19 173	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 77	0.12 284	0.27 197	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 77	0.10 144	0.21 121	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.21 82	0.17 99	0.12 90	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 613

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 164	0.19 520	0.70 584	0.17 53	0.12 259	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 124	0.11 224	0.38 353	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.23 123	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.15 160	0.24 142	0.17 99	0.13 122	0.15 137	0.16 218	0.13 201	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 46	0.08 41	0.23 151	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 66	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	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
DLNR-FE	10.45 723	12.13 732	19.94 735	106.10 749	23.12 742	0.14 39	0.13 73	3.28 716	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.41 717	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 748	0.06 145

qwe	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.14 153	0.13 88	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

monsterstereo	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.12 259	0.14 39	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.25 175	0.16 25	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.17 25	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 454
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tt45	0.14 164	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.23 327	0.18 310	0.22 100	0.17 99	0.15 173	0.13 88	0.14 174	0.10 80	0.30 383	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

mms	0.13 124	0.11 224	0.19 93	0.19 163	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.17 176	0.14 174	0.09 35	0.24 266	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 613

DLNR_Zeroshot_test	10.44 722	12.10 731	19.93 734	106.08 748	23.66 743	0.14 39	0.13 73	3.22 715	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.36 716	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 747	0.06 145

LoS_RVC	0.13 124	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.19 207	0.12 122	0.15 256	0.17 118	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 516

aanet-new-36k	0.12 77	0.12 284	0.28 215	0.19 163	0.08 24	0.17 134	0.15 160	0.22 100	0.18 120	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.19 163	0.07 2	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 77	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.13 340	0.20 239	0.16 209	0.23 123	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.13 201	0.13 12	0.12 114	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 77	0.12 284	0.21 121	0.18 105	0.11 183	0.24 350	0.12 33	0.19 47	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GSStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.17 53	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

GS-Stereo							0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

DDF-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.19 93	0.19 163	0.16 484	0.12 21	0.15 160	0.18 37	0.18 120	0.11 58	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.23 250	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.21 624	0.06 145

GASTEREO	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.23 422	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.19 173	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.22 363	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

2.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.18 120	0.14 153	0.17 176	0.09 27	0.10 80	0.18 146	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.18 310	0.21 82	0.18 120	0.11 58	0.17 176	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

SCV	0.14 164	0.14 401	0.24 161	0.21 292	0.11 183	0.15 57	0.16 209	0.31 267	0.18 120	0.11 58	0.15 137	0.13 142	0.10 80	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 124	0.14 401	0.19 93	0.26 551	0.09 55	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.18 120	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 201	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GIP-stereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.29 235	0.18 120	0.11 58	0.16 156	0.13 142	0.09 35	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

999	0.14 164	0.08 41	0.24 161	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.24 142	0.18 120	0.13 122	0.16 156	0.14 174	0.11 119	0.36 429	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 41	0.15 23	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.10 8	0.22 100	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RSM	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.23 123	0.18 120	0.13 122	0.13 88	0.15 196	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

UniTT-Stereo	0.14 164	0.10 144	0.30 240	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.13 73	0.19 47	0.18 120	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.11 119	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.06 145

XX-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.83 617	0.26 551	0.17 508	0.23 327	0.13 73	0.40 393	0.18 120	0.20 253	0.41 479	0.31 434	0.10 80	0.32 397	0.12 114	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-22k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.08 24	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.19 139	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.20 237	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.12 122	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 77	0.11 224	0.23 151	0.22 363	0.09 55	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.19 139	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 201	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.18 37	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 80	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-FE	0.18 260	0.10 144	0.65 566	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

252Zero-FE	0.14 164	0.07 5	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.21 82	0.19 139	0.77 663	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MonStereo	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 77	0.10 144	0.32 264	0.16 25	0.08 24	0.17 134	0.10 8	0.22 100	0.19 139	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 324

zero-FE	0.16 216	0.08 41	0.81 610	0.19 163	0.18 530	0.12 21	0.15 160	0.19 47	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.21 220	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.19 612	0.06 145

water-stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.14 108	0.25 160	0.19 139	0.17 221	0.23 262	0.15 196	0.15 256	0.12 5	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

3w_stereo	0.12 77	0.11 224	0.18 83	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HART	0.15 200	0.11 224	0.30 240	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.16 209	0.30 255	0.19 139	0.15 173	0.25 288	0.17 230	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.07 384	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.06 145

MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.19 47	0.19 139	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.11 119	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

ours_stereo	0.13 124	0.11 224	0.23 151	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.18 310	0.20 66	0.19 139	0.13 122	0.18 197	0.14 174	0.10 80	0.23 250	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.05 34

fffy	0.14 164	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.13 201	0.25 296	0.14 208	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

Occ-G	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.19 357	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.19 207	0.21 290	0.11 119	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145

RSM++	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.20 237	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

IGEV_Zeroshot_test	0.18 260	0.10 144	0.65 566	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

HH	0.18 260	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 260	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

CAS	0.15 200	0.07 5	0.21 121	0.41 660	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.15 173	0.19 207	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.13 170	0.29 666	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 558

CES	0.14 164	0.08 41	0.19 93	0.17 53	0.22 600	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.14 153	0.17 176	0.14 174	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.18 606

MC-Stereo	0.14 164	0.09 88	0.25 175	0.21 292	0.09 55	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.18 239	0.23 262	0.16 218	0.13 201	0.22 240	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

iRaft-Stereo_20w	0.19 308	0.10 144	0.46 453	0.19 163	0.13 340	0.25 369	0.19 357	0.52 543	0.19 139	0.29 373	0.21 239	0.22 302	0.20 367	0.28 348	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.08 270	0.08 324

R-Stereo Train	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SE	0.16 216	0.14 401	0.19 93	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.20 253	0.27 306	0.15 196	0.17 311	0.15 71	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.08 324

TestStereo_HL3	0.21 350	0.13 352	0.77 596	0.17 53	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.34 306	0.20 168	0.27 331	0.38 446	0.23 324	0.19 356	0.41 453	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

aanet-new-8k	0.12 77	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.15 160	0.26 180	0.20 168	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 201	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 77	0.09 88	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.21 82	0.20 168	0.10 35	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

gcap_with_dpt	0.12 77	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.24 142	0.20 168	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GGEV	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

2w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.14 123	0.08 4	0.11 119	0.13 12	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 235	0.11 224	0.26 185	0.16 25	0.09 55	0.27 404	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.22 275	0.28 314	0.21 290	0.22 393	0.37 432	0.22 432	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.07 241

S2M2_L	0.13 124	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.12 259	0.12 21	0.07 1	0.18 37	0.20 168	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.12 153	0.15 71	0.14 208	0.13 550	0.09 509	0.09 355	0.10 469	0.11 476	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 200	0.11 224	0.38 353	0.17 53	0.11 183	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.20 168	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.11 119	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.20 651	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 558

ff7	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 164	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

11t	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

GCAP-Stereo	0.14 164	0.14 401	0.33 282	0.20 237	0.09 55	0.21 272	0.10 8	0.26 180	0.20 168	0.18 239	0.19 207	0.15 196	0.13 201	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.06 145

anonymousdsp	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

ProNet	0.14 164	0.12 284	0.25 175	0.19 163	0.11 183	0.19 197	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.13 88	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ccc-4	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.16 216	0.11 224	0.56 526	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.20 168	0.16 202	0.12 68	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.07 241

EAI-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.33 282	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.46 657	0.46 464	0.20 168	0.25 308	0.50 561	0.17 230	0.16 280	0.24 266	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 469	0.06 103	0.07 241

quiztm	0.15 200	0.15 440	0.25 175	0.22 363	0.14 390	0.17 134	0.17 260	0.33 294	0.21 190	0.18 239	0.21 239	0.14 174	0.10 80	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 77	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.08 24	0.13 28	0.14 108	0.25 160	0.21 190	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 237	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.23 123	0.21 190	0.16 202	0.22 253	0.10 57	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 77	0.09 88	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.13 28	0.16 209	0.25 160	0.21 190	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 164	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.14 108	0.24 142	0.21 190	0.21 267	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 77	0.08 41	0.14 8	0.18 105	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

fast-iter	0.20 329	0.13 352	0.33 282	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

CoSv	0.20 329	0.13 352	0.33 282	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

IGEV-RUCA	0.21 350	0.08 41	0.23 151	0.19 163	0.19 557	0.28 424	0.24 517	0.23 123	0.21 190	0.20 253	0.23 262	0.28 397	0.49 629	0.26 314	0.18 327	0.09 396	0.08 473	0.18 621	0.13 577	0.17 590	0.17 592

U	1.00 683	0.09 88	0.21 121	0.21 292	3.68 715	6.12 717	0.14 108	0.21 82	0.21 190	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	5.42 724	2.90 722	0.07 186	0.06 145

MyStereo07	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.29 235	0.21 190	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.13 201	0.25 296	0.13 170	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo06	0.20 329	0.12 284	0.57 529	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.40 393	0.21 190	0.30 405	0.24 276	0.31 434	0.18 340	0.22 240	0.18 327	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MaDis-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.26 185	0.19 163	0.14 390	0.16 97	0.13 73	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.14 123	0.14 174	0.11 119	0.17 118	0.17 299	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

MSKI-zero shot	0.17 235	0.09 88	0.43 423	0.20 237	0.11 183	0.21 272	0.15 160	0.32 279	0.21 190	0.23 283	0.24 276	0.23 324	0.10 80	0.31 390	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

EGLCR-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.13 73	0.27 195	0.21 190	0.13 122	0.10 36	0.15 196	0.09 35	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

CroCo-Stereo Lap2	0.15 200	0.15 440	0.28 215	0.25 517	0.18 530	0.11 15	0.19 357	0.28 218	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

CRE-IMP	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.11 183	0.24 350	0.17 260	0.29 235	0.21 190	0.27 331	0.26 298	0.24 339	0.17 311	0.23 250	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.10 454

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 124	0.07 5	0.16 48	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.16 209	0.32 279	0.22 207	0.15 173	0.17 176	0.20 277	0.13 201	0.14 31	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

BStereo	0.13 124	0.10 144	0.42 410	0.18 105	0.11 183	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

Anonymus123	0.14 164	0.10 144	0.42 410	0.18 105	0.11 183	0.36 539	0.14 108	0.28 218	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

FE-Mocha	0.16 216	0.10 144	0.33 282	0.19 163	0.13 340	0.19 197	0.15 160	0.35 330	0.22 207	0.24 298	0.24 276	0.20 277	0.14 237	0.17 118	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

MM-Stereo_test2	0.15 200	0.10 144	0.44 433	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.21 440	0.27 195	0.22 207	0.15 173	0.16 156	0.13 142	0.11 119	0.20 195	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.05 34

SCV_C0	0.14 164	0.11 224	0.25 175	0.19 163	0.12 259	0.15 57	0.16 209	0.30 255	0.22 207	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.09 35	0.24 266	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.06 145

PAM	0.23 404	0.10 144	0.63 556	0.22 363	0.15 451	0.34 519	0.21 440	0.37 360	0.22 207	0.31 423	0.27 306	0.55 609	0.26 457	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.09 395

UGAM-zero	0.23 404	0.10 144	0.54 512	0.19 163	0.13 340	0.21 272	0.14 108	0.44 443	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.51 592	0.33 549	0.65 575	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.06 103	0.07 241

model_zeroshot	0.17 235	0.11 224	0.39 369	0.20 237	0.12 259	0.24 350	0.15 160	0.34 306	0.22 207	0.30 405	0.20 224	0.22 302	0.12 153	0.24 266	0.14 208	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

gcap-zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 164	0.11 224	0.32 264	0.19 163	0.11 183	0.18 162	0.17 260	0.20 66	0.22 207	0.14 153	0.24 276	0.15 196	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.10 428	0.06 145

rrr	0.17 235	0.11 224	0.57 529	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.22 207	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

plain	0.17 235	0.13 352	0.43 423	0.21 292	0.13 340	0.16 97	0.17 260	0.27 195	0.22 207	0.16 202	0.26 298	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.07 241

testlalala	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

Patchmatch Stereo++	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ROB_FTStereo_v2	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ROB_FTStereo	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

HUI-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.22 240	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

DeepStereo_RVC	0.18 260	0.11 224	0.40 377	0.21 292	0.11 183	0.19 197	0.16 209	0.28 218	0.22 207	0.27 331	0.27 306	0.23 324	0.28 493	0.24 266	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.10 454

iGMRVC	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

iRAFT	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

RAFT-IKP	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

SMOE	0.17 235	0.11 224	0.21 121	0.20 237	0.09 55	0.26 393	0.21 440	0.30 255	0.23 233	0.21 267	0.27 306	0.21 290	0.17 311	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.12 530	0.07 237	0.11 476	0.07 241

PSi22	0.14 164	0.13 352	0.29 229	0.19 163	0.09 55	0.17 134	0.12 33	0.28 218	0.23 233	0.13 122	0.14 123	0.22 302	0.13 201	0.29 367	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

DispViT+	0.12 77	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 484	0.10 13	0.12 33	0.26 180	0.23 233	0.13 122	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

depthmonostereo	0.14 164	0.09 88	0.19 93	0.19 163	0.08 24	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.23 233	0.16 202	0.18 197	0.14 174	0.17 311	0.19 173	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.05 34

castereo++	0.13 124	0.10 144	0.18 83	0.18 105	0.10 126	0.27 404	0.13 73	0.23 123	0.23 233	0.11 58	0.13 88	0.16 218	0.10 80	0.18 146	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.04 1

PAM_32	0.23 404	0.10 144	0.63 556	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.19 357	0.36 349	0.23 233	0.29 373	0.28 314	0.56 613	0.28 493	0.27 334	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.09 395

RAStereo	0.13 124	0.12 284	0.27 197	0.22 363	0.11 183	0.15 57	0.18 310	0.23 123	0.23 233	0.13 122	0.17 176	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.05 34

11t1	0.18 260	0.10 144	0.30 240	0.20 237	0.11 183	0.27 404	0.17 260	0.35 330	0.23 233	0.25 308	0.23 262	0.23 324	0.23 407	0.25 296	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

RAFT-Test	0.17 235	0.10 144	0.38 353	0.19 163	0.12 259	0.25 369	0.17 260	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.29 328	0.27 381	0.14 237	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 260	0.18 504	0.39 369	0.22 363	0.12 259	0.24 350	0.13 73	0.31 267	0.23 233	0.24 298	0.20 224	0.24 339	0.12 153	0.26 314	0.15 241	0.06 49	0.06 245	0.12 530	0.09 425	0.08 270	0.07 241

knoymous	0.17 235	0.09 88	0.32 264	0.17 53	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.27 381	0.16 280	0.23 250	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.09 359	0.09 395

AnonymousM	0.17 235	0.19 520	0.24 161	0.18 105	0.10 126	0.18 162	0.17 260	0.30 255	0.23 233	0.26 321	0.20 224	0.18 244	0.14 237	0.19 173	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.38 671	0.15 601	0.06 103	0.05 34

CroCo-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.24 161	0.25 517	0.11 183	0.11 15	0.18 310	0.32 279	0.23 233	0.12 90	0.12 68	0.18 244	0.12 153	0.14 31	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145
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
cross-raft	0.17 235	0.12 284	0.41 400	0.23 422	0.10 126	0.20 239	0.24 517	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.29 408	0.15 256	0.17 118	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

iRaftStereo_RVC	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.20 253	0.25 288	0.18 244	0.12 153	0.20 195	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

sCroCo_RVC	0.18 260	0.14 401	0.49 477	0.27 579	0.18 530	0.22 304	0.17 260	0.27 195	0.23 233	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.14 237	0.21 220	0.15 241	0.10 449	0.11 564	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

PMTNet	0.15 200	0.08 41	0.23 151	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 209	0.25 160	0.23 233	0.17 221	0.21 239	0.16 218	0.14 237	0.22 240	0.13 170	0.29 666	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

HLF11	0.19 308	0.14 401	0.54 512	0.15 6	0.12 259	0.21 272	0.12 33	0.37 360	0.24 250	0.20 253	0.29 328	0.18 244	0.18 340	0.37 432	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.09 395

DN	0.15 200	0.08 41	0.27 197	0.19 163	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.24 250	0.14 153	0.16 156	0.18 244	0.10 80	0.21 220	0.13 170	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.10 454

NLSM3	0.13 124	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.24 250	0.11 58	0.15 137	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.05 7	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 216	0.07 5	0.36 325	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.14 108	0.28 218	0.24 250	0.22 275	0.20 224	0.24 339	0.18 340	0.21 220	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

tg	0.16 216	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.15 160	0.34 306	0.24 250	0.20 253	0.25 288	0.19 264	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 216	0.14 401	0.28 215	0.21 292	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.23 123	0.24 250	0.17 221	0.21 239	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.14 208	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

Pointernet	0.13 124	0.07 5	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.12 33	0.31 267	0.24 250	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

rvit_stereo_0080	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

CAS++	0.16 216	0.12 284	0.27 197	0.18 105	0.12 259	0.17 134	0.15 160	0.42 421	0.24 250	0.19 246	0.18 197	0.13 142	0.10 80	0.21 220	0.12 114	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.08 322	0.10 428	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.15 6	0.07 2	0.21 272	0.12 33	0.24 142	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.15 196	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

whm_eth	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

test_4	0.18 260	0.12 284	0.34 294	0.23 422	0.12 259	0.18 162	0.22 468	0.26 180	0.24 250	0.24 298	0.47 549	0.22 302	0.13 201	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.07 186	0.05 34

KYRaft	0.22 387	0.10 144	0.30 240	0.23 422	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.35 330	0.24 250	0.35 495	0.54 585	0.34 461	0.26 457	0.29 367	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.08 270	0.31 666

SST-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.37 334	0.24 477	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.24 250	0.34 478	0.33 391	0.29 408	0.25 447	0.56 523	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

CREStereo	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.14 2	0.08 24	0.22 304	0.15 160	0.25 160	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.14 174	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
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
VMStereo-Base	0.13 124	0.08 41	0.22 137	0.15 6	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.24 142	0.25 265	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

GCAP-BAT	0.21 350	0.08 41	1.22 668	0.29 604	0.43 667	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 463	0.14 401	0.95 641	0.21 292	0.27 635	0.20 239	0.19 357	0.48 486	0.25 265	0.26 321	0.55 589	0.34 461	0.18 340	0.25 296	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 549	0.12 517	0.12 516

test_sample1	0.20 329	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.12 259	0.28 424	0.19 357	0.41 407	0.25 265	0.26 321	0.31 358	0.29 408	0.26 457	0.44 463	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

MIF-Stereo (partial)	0.16 216	0.10 144	0.34 294	0.21 292	0.15 451	0.15 57	0.13 73	0.28 218	0.25 265	0.17 221	0.26 298	0.15 196	0.16 280	0.25 296	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.08 324

MIM_Stereo	0.18 260	0.12 284	0.38 353	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.35 330	0.25 265	0.27 331	0.35 412	0.23 324	0.13 201	0.27 334	0.16 268	0.06 49	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.06 145

CASnet	0.14 164	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.22 275	0.20 224	0.15 196	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.11 492	0.09 425	0.08 270	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 329	0.08 41	1.14 663	0.29 604	0.43 667	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-345	0.21 350	0.10 144	0.46 453	0.22 363	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.26 180	0.25 265	0.27 331	0.66 628	0.21 290	0.16 280	0.55 512	0.21 411	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

Prome-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.36 349	0.25 265	0.33 458	0.59 605	0.24 339	0.28 493	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.20 625

RALCasStereoNet	0.18 260	0.15 440	0.33 282	0.21 292	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.31 267	0.25 265	0.21 267	0.29 328	0.22 302	0.15 256	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.10 540	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

DIP-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.33 282	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.12 33	0.42 421	0.25 265	0.27 331	0.32 368	0.21 290	0.17 311	0.25 296	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.23 404	0.14 401	0.78 597	0.22 363	0.18 530	0.22 304	0.13 73	0.43 435	0.26 277	0.28 344	0.33 391	0.39 506	0.29 508	0.27 334	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.13 577	0.08 270	0.12 516

rvit_stereo_ft	0.17 235	0.14 401	0.30 240	0.25 517	0.14 390	0.17 134	0.21 440	0.28 218	0.26 277	0.16 202	0.19 207	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.17 299	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.07 241

WCG-NET（raft）	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.17 53	0.08 24	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.26 277	0.18 239	0.19 207	0.20 277	0.12 153	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

LoS	0.14 164	0.08 41	0.27 197	0.16 25	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.26 180	0.26 277	0.15 173	0.18 197	0.18 244	0.13 201	0.22 240	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LCNet	0.21 350	0.11 224	0.29 229	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.19 357	0.34 306	0.26 277	0.28 344	0.35 412	0.26 371	0.30 522	0.35 420	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.13 533	0.22 640

PSM-softLoss	0.21 350	0.10 144	0.39 369	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

KMStereo	0.21 350	0.10 144	0.39 369	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

NRIStereo	0.18 260	0.11 224	0.35 305	0.23 422	0.11 183	0.24 350	0.20 409	0.29 235	0.26 277	0.26 321	0.25 288	0.25 349	0.18 340	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

FTStereo	0.28 511	0.10 144	0.43 423	0.23 422	0.13 340	0.21 272	0.53 671	0.34 306	0.26 277	0.38 534	0.95 663	0.30 425	0.56 641	0.32 397	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.19 613

test-1	0.17 235	0.11 224	0.40 377	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.34 306	0.26 277	0.20 253	0.24 276	0.22 302	0.14 237	0.16 100	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 324

raftrobust	0.16 216	0.13 352	0.29 229	0.22 363	0.15 451	0.19 197	0.13 73	0.32 279	0.26 277	0.26 321	0.20 224	0.19 264	0.17 311	0.21 220	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

S	0.19 308	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.31 358	0.20 277	0.20 367	0.18 146	0.17 299	0.12 530	0.09 509	0.15 594	0.16 613	0.11 476	0.12 516

ManiGeoR	0.18 260	0.15 440	0.55 519	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

HLf10	0.18 260	0.15 440	0.55 519	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

Hybrid-DGEV-03	0.20 329	0.14 401	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.26 393	0.16 209	0.31 267	0.27 288	0.32 445	0.58 602	0.23 324	0.15 256	0.23 250	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.06 145

castereo	0.14 164	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.10 126	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.13 122	0.18 197	0.16 218	0.16 280	0.15 71	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 404	0.13 352	0.83 617	0.20 237	0.21 584	0.23 327	0.17 260	0.48 486	0.27 288	0.23 283	0.29 328	0.39 506	0.23 407	0.25 296	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 510	0.11 476	0.10 454

ACVNet-DCA	0.18 260	0.14 401	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

1test111	0.19 308	0.14 401	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

mmm	0.21 350	0.12 284	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.28 424	0.21 440	0.41 407	0.27 288	0.29 373	0.38 446	0.29 408	0.24 425	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.10 428	0.09 395

DCRE	0.20 329	0.13 352	0.40 377	0.21 292	0.15 451	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.22 275	0.80 649	0.23 324	0.16 280	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.07 384	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

qqq	0.20 329	0.12 284	0.31 255	0.20 237	0.11 183	0.23 327	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.24 298	0.28 314	0.28 397	0.24 425	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

GLC_STEREO	0.15 200	0.10 144	0.24 161	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.23 123	0.27 288	0.17 221	0.20 224	0.17 230	0.11 119	0.23 250	0.16 268	0.07 128	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

test-3	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.26 321	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

AAGNet	0.33 554	0.11 224	0.37 334	0.25 517	0.16 484	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.35 495	0.35 412	0.27 381	0.30 522	0.44 463	2.66 710	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.08 270	0.06 145

RAFT-RH_RVC	0.25 463	0.11 224	0.45 445	0.21 292	0.12 259	0.25 369	0.14 108	0.27 195	0.27 288	0.38 534	1.15 674	0.23 324	0.17 311	0.57 527	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.06 103	0.07 241

GMM-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.43 423	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.25 534	0.37 360	0.27 288	0.30 405	0.45 532	0.27 381	0.21 376	0.31 390	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.19 613

XX-TBD	0.15 200	0.18 504	0.28 215	0.22 363	0.10 126	0.22 304	0.15 160	0.22 100	0.27 288	0.22 275	0.26 298	0.14 174	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

AFF-stereo	0.18 260	0.15 440	0.32 264	0.21 292	0.10 126	0.18 162	0.18 310	0.33 294	0.27 288	0.25 308	0.37 431	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

WCG-NET	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.08 24	0.18 162	0.17 260	0.21 82	0.28 307	0.18 239	0.21 239	0.15 196	0.12 153	0.18 146	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

EKT-Stereo	0.38 590	0.12 284	0.38 353	0.42 661	3.88 717	0.21 272	0.17 260	0.35 330	0.28 307	0.20 253	0.20 224	0.23 324	0.15 256	0.28 348	0.16 268	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

4D-IteraStereo	0.17 235	0.16 469	0.50 488	0.21 292	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.28 218	0.28 307	0.23 283	0.20 224	0.20 277	0.11 119	0.19 173	0.14 208	0.06 49	0.04 2	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.06 145

riskmin	0.18 260	0.09 88	0.34 294	0.18 105	0.12 259	0.24 350	0.16 209	0.34 306	0.28 307	0.21 267	0.23 262	0.33 452	0.24 425	0.23 250	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.10 428	0.10 454

RAFT_CTSACE	0.21 350	0.16 469	0.41 400	0.25 517	0.15 451	0.22 304	0.24 517	0.32 279	0.28 307	0.33 458	0.51 567	0.29 408	0.17 311	0.32 397	0.13 170	0.06 49	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.06 145

GMOStereo	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

error version	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-v	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

ACRE	0.21 350	0.20 533	0.62 553	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

TRStereo	0.19 308	0.17 489	0.47 461	0.23 422	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.52 543	0.28 307	0.20 253	0.19 207	0.21 290	0.13 201	0.24 266	0.13 170	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.06 103	0.06 145

STrans-v2	0.24 435	0.13 352	0.54 512	0.21 292	0.12 259	0.23 327	0.21 440	0.47 473	0.28 307	0.31 423	0.42 496	0.36 480	0.35 563	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

PSM-AAD	0.25 463	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.26 393	0.38 634	0.34 306	0.28 307	0.35 495	0.39 460	0.28 397	0.79 670	0.30 383	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.08 270	0.21 634

ASMatch	0.23 404	0.11 224	0.51 498	0.24 477	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.28 307	0.28 344	0.68 632	0.27 381	0.26 457	0.50 485	0.22 432	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 492

test-2	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

RAFT	0.21 350	0.17 489	0.32 264	0.24 477	0.12 259	0.25 369	0.27 554	0.35 330	0.28 307	0.33 458	0.33 391	0.38 494	0.22 393	0.29 367	0.17 299	0.08 293	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.10 428	0.06 145

TANstereo	0.15 200	0.09 88	0.28 215	0.16 25	0.08 24	0.25 369	0.14 108	0.23 123	0.28 307	0.24 298	0.30 343	0.16 218	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

sAnonymous2	0.20 329	0.21 548	0.58 534	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

CroCo_RVC	0.20 329	0.21 548	0.58 534	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

Gwc-CoAtRS	0.17 235	0.10 144	0.37 334	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.32 279	0.28 307	0.23 283	0.23 262	0.27 381	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

SME	0.21 350	0.20 533	0.29 229	0.23 422	0.11 183	0.36 539	0.17 260	0.37 360	0.29 326	0.24 298	0.28 314	0.19 264	0.21 376	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.08 324

TestStereo_HL2	0.18 260	0.14 401	0.34 294	0.17 53	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.29 328	0.19 264	0.17 311	0.39 443	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

TestStereo-Hl	0.18 260	0.11 224	0.31 255	0.17 53	0.10 126	0.22 304	0.16 209	0.36 349	0.29 326	0.23 283	0.26 298	0.22 302	0.19 356	0.38 438	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.07 241

FSD	0.27 490	0.28 601	0.32 264	0.27 579	0.24 621	0.27 404	0.27 554	0.31 267	0.29 326	0.26 321	0.27 306	0.28 397	0.27 476	0.28 348	0.26 489	0.23 642	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.25 640	0.24 652

MM-Stereo_test1	0.17 235	0.10 144	0.39 369	0.23 422	0.11 183	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.06 145

RAFT-Stereo-weight	0.15 200	0.09 88	0.26 185	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.29 326	0.24 298	0.20 224	0.19 264	0.10 80	0.18 146	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

test_sample2	0.21 350	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.11 183	0.27 404	0.21 440	0.43 435	0.29 326	0.26 321	0.31 358	0.30 425	0.24 425	0.45 466	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

AE-Stereo	0.17 235	0.11 224	0.31 255	0.24 477	0.14 390	0.23 327	0.18 310	0.34 306	0.29 326	0.15 173	0.25 288	0.21 290	0.13 201	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

Anonymous_2	0.37 583	0.21 548	0.47 461	0.20 237	0.21 584	0.42 580	0.26 548	0.38 368	0.29 326	0.33 458	0.30 343	0.44 552	0.38 580	0.36 429	0.29 512	0.26 654	0.29 673	0.44 676	1.41 714	0.34 665	0.21 634

x	0.19 308	0.11 224	0.29 229	0.20 237	0.11 183	0.26 393	0.18 310	0.41 407	0.29 326	0.25 308	0.29 328	0.28 397	0.24 425	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

DisPM	0.19 308	0.10 144	0.35 305	0.23 422	0.13 340	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.29 326	0.33 458	0.34 401	0.23 324	0.16 280	0.33 404	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.11 492

CIPLG	0.21 350	0.21 548	0.55 519	0.23 422	0.15 451	0.25 369	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.33 391	0.22 302	0.15 256	0.26 314	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

IPLGR_C	0.21 350	0.22 562	0.60 542	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

RAFT_R40	0.21 350	0.10 144	0.37 334	0.24 477	0.13 340	0.18 162	0.18 310	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.33 391	0.30 425	0.24 425	0.55 512	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

Pruner-Stereo	0.19 308	0.11 224	0.34 294	0.29 604	0.12 259	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.32 368	0.25 349	0.15 256	0.24 266	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.09 395

RALAANet	0.19 308	0.18 504	0.37 334	0.23 422	0.14 390	0.23 327	0.13 73	0.37 360	0.29 326	0.28 344	0.26 298	0.25 349	0.15 256	0.26 314	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.06 145

TestStereo_HLe17	0.19 308	0.17 489	0.64 564	0.16 25	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.40 393	0.30 342	0.19 246	0.25 288	0.17 230	0.15 256	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

IGEV_i1	0.21 350	0.11 224	0.43 423	0.22 363	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.43 435	0.30 342	0.29 373	0.30 343	0.31 434	0.20 367	0.33 404	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.08 324

DDVS	0.25 463	0.15 440	0.39 369	0.24 477	0.17 508	0.34 519	0.21 440	0.41 407	0.30 342	0.33 458	0.41 479	0.48 574	0.21 376	0.52 496	0.27 495	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.14 558

H2IRNET	0.18 260	0.13 352	0.35 305	0.21 292	0.12 259	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.30 342	0.17 221	0.31 358	0.25 349	0.20 367	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.06 145

Any-RAFT	0.17 235	0.08 41	0.31 255	0.19 163	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.42 421	0.30 342	0.24 298	0.27 306	0.27 381	0.16 280	0.21 220	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

CASS	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.11 183	0.28 424	0.19 357	0.39 380	0.30 342	0.32 445	0.34 401	0.25 349	0.24 425	0.25 296	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.11 476	0.11 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.28 511	0.14 401	0.45 445	0.25 517	0.15 451	0.45 597	0.23 495	0.50 507	0.30 342	0.43 584	0.41 479	0.48 574	0.46 619	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

IPLG	0.21 350	0.15 440	0.53 509	0.21 292	0.12 259	0.28 424	0.17 260	0.42 421	0.30 342	0.33 458	0.32 368	0.15 196	0.17 311	0.50 485	0.21 411	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

GrayStereo	0.25 463	0.09 88	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.23 327	0.47 661	0.34 306	0.30 342	0.39 549	0.47 549	0.30 425	0.79 670	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.13 536

rafts_anoy	0.18 260	0.15 440	0.35 305	0.22 363	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.23 283	0.25 288	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.12 549	0.09 359	0.08 324

CREStereo++_RVC	0.15 200	0.08 41	0.26 185	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.13 73	0.22 100	0.30 342	0.21 267	0.30 343	0.13 142	0.11 119	0.16 100	0.15 241	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 601	0.06 103	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
RAFT-Stereo + iAFF	0.17 235	0.14 401	0.32 264	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.25 308	0.33 391	0.20 277	0.17 311	0.19 173	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 235	0.10 144	0.40 377	0.20 237	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.36 349	0.30 342	0.23 283	0.21 239	0.26 371	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

HITNet	0.20 329	0.17 489	0.43 423	0.19 163	0.08 24	0.27 404	0.14 108	0.42 421	0.30 342	0.29 373	0.32 368	0.27 381	0.21 376	0.28 348	0.25 475	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145
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
HLf8	0.19 308	0.16 469	0.55 519	0.15 6	0.12 259	0.24 350	0.14 108	0.40 393	0.31 356	0.20 253	0.26 298	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.17 299	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

GGDA	0.18 260	0.14 401	0.33 282	0.17 53	0.10 126	0.20 239	0.16 209	0.33 294	0.31 356	0.22 275	0.28 314	0.19 264	0.16 280	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

xyz-stereo-finetune	0.16 216	0.12 284	0.23 151	0.16 25	0.08 24	0.23 327	0.20 409	0.29 235	0.31 356	0.19 246	0.22 253	0.19 264	0.15 256	0.29 367	0.20 384	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.06 145

StereoVision	0.22 387	0.18 504	0.37 334	0.27 579	0.17 508	0.23 327	0.22 468	0.38 368	0.31 356	0.20 253	0.51 567	0.22 302	0.16 280	0.28 348	0.18 327	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.13 577	0.10 428	0.07 241

anonymousdsp2	0.17 235	0.10 144	0.28 215	0.20 237	0.11 183	0.25 369	0.17 260	0.41 407	0.31 356	0.23 283	0.23 262	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.07 241

Selective-RAFT	0.17 235	0.12 284	0.30 240	0.24 477	0.10 126	0.29 446	0.15 160	0.32 279	0.31 356	0.17 221	0.17 176	0.21 290	0.18 340	0.28 348	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.06 145

AACVNet	0.26 481	0.16 469	0.37 334	0.22 363	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.41 407	0.31 356	0.38 534	0.42 496	0.43 541	0.28 493	0.73 600	0.25 475	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.11 492

test_3	0.18 260	0.11 224	0.32 264	0.24 477	0.11 183	0.22 304	0.25 534	0.31 267	0.31 356	0.25 308	0.18 197	0.23 324	0.13 201	0.25 296	0.19 361	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

HHNet	0.22 387	0.12 284	0.52 505	0.18 105	0.18 530	0.20 239	0.20 409	0.34 306	0.31 356	0.32 445	0.59 605	0.20 277	0.21 376	0.24 266	0.31 528	0.08 293	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.11 492

IIG-Stereo	0.23 404	0.13 352	0.35 305	0.29 604	0.12 259	0.23 327	0.14 108	0.38 368	0.31 356	0.34 478	0.37 431	0.33 452	0.21 376	0.70 589	0.26 489	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

TestStereo	0.21 350	0.19 520	0.40 377	0.25 517	0.10 126	0.22 304	0.21 440	0.31 267	0.31 356	0.23 283	0.34 401	0.22 302	0.18 340	0.62 559	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.11 476	0.06 145

RT-Monster	0.15 200	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.14 390	0.20 239	0.11 20	0.29 235	0.32 367	0.24 298	0.22 253	0.17 230	0.13 201	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

Lsterematch	0.18 260	0.13 352	0.33 282	0.19 163	0.10 126	0.23 327	0.17 260	0.25 160	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.24 339	0.21 376	0.23 250	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

GCST	0.47 627	0.60 676	0.57 529	1.04 702	0.48 674	0.38 554	0.11 20	0.40 393	0.32 367	0.41 568	0.34 401	0.29 408	0.17 311	0.46 469	0.19 361	0.69 690	0.42 685	0.79 695	0.62 698	0.62 684	0.46 681

MyStereo8	0.22 387	0.15 440	0.63 556	0.21 292	0.17 508	0.31 482	0.16 209	0.36 349	0.32 367	0.28 344	0.36 422	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.28 500	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.12 516

iRaft-Stereo_5w	0.23 404	0.18 504	0.44 433	0.22 363	0.13 340	0.19 197	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.34 461	0.23 407	0.65 575	0.27 495	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

TransformOpticalFlow	0.24 435	0.13 352	0.56 526	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.19 357	0.40 393	0.32 367	0.30 405	0.43 509	0.36 480	0.31 539	0.61 551	0.20 384	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

NF-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

OCTAStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

RE-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

TVStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 305	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

s12784h	0.17 235	0.09 88	0.26 185	0.18 105	0.07 2	0.32 495	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.23 283	0.25 288	0.18 244	0.17 311	0.25 296	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

ARAFT	0.24 435	0.21 548	0.78 597	0.22 363	0.12 259	0.29 446	0.24 517	0.43 435	0.32 367	0.33 458	0.28 314	0.28 397	0.19 356	0.49 481	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.09 359	0.06 145

BEATNet_4x	0.22 387	0.18 504	0.47 461	0.22 363	0.10 126	0.28 424	0.14 108	0.46 464	0.32 367	0.31 423	0.34 401	0.31 434	0.25 447	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.10 428	0.08 324

DeepPruner_ROB	0.26 481	0.19 520	0.44 433	0.21 292	0.16 484	0.30 466	0.21 440	0.52 543	0.32 367	0.35 495	0.38 446	0.39 506	0.26 457	0.42 457	0.24 465	0.15 590	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.14 551	0.13 536

G2L-ROB	0.23 404	0.15 440	0.41 400	0.19 163	0.12 259	0.27 404	0.21 440	0.47 473	0.33 381	0.34 478	0.31 358	0.41 528	0.22 393	0.49 481	0.26 489	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

rvit_stereo_0081	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

OMP-Stereo	0.23 404	0.14 401	0.35 305	0.29 604	0.13 340	0.21 272	0.16 209	0.37 360	0.33 381	0.34 478	0.30 343	0.34 461	0.19 356	0.70 589	0.24 465	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

PFNet	0.23 404	0.10 144	0.57 529	0.24 477	0.14 390	0.22 304	0.19 357	0.39 380	0.33 381	0.35 495	0.32 368	0.27 381	0.19 356	0.64 568	0.22 432	0.09 396	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.07 241

ICVP	0.23 404	0.13 352	0.44 433	0.26 551	0.14 390	0.29 446	0.25 534	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.43 509	0.35 475	0.25 447	0.26 314	0.23 453	0.12 530	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.10 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.22 387	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.14 390	0.27 404	0.19 357	0.49 496	0.33 381	0.30 405	0.36 422	0.25 349	0.23 407	0.29 367	0.22 432	0.10 449	0.08 473	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.11 492

ac_64	0.27 490	0.13 352	0.41 400	0.24 477	0.17 508	0.36 539	0.22 468	0.46 464	0.33 381	0.35 495	0.36 422	0.52 598	0.30 522	0.62 559	0.32 533	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

GANet-RSSM	0.24 435	0.14 401	0.36 325	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.21 440	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.39 460	0.39 506	0.28 493	0.58 534	0.23 453	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.09 395

DN-CSS_ROB	0.22 387	0.25 580	0.47 461	0.24 477	0.14 390	0.25 369	0.12 33	0.40 393	0.33 381	0.29 373	0.42 496	0.22 302	0.20 367	0.33 404	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.07 241

xyz-stereo	1.40 694	0.10 144	17.09 732	0.18 105	0.07 2	4.78 712	0.18 310	0.29 235	0.34 391	0.36 511	2.81 710	0.40 521	0.29 508	0.56 523	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.06 153	0.06 103	0.05 34

FACV-RUCA	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.23 422	0.23 613	0.26 393	0.19 357	0.39 380	0.34 391	0.25 308	0.32 368	0.21 290	0.24 425	0.24 266	0.19 361	0.10 449	0.07 384	0.15 594	0.08 322	0.16 573	0.13 536

rvit_stereo_0083	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.17 260	0.22 100	0.34 391	0.16 202	0.21 239	0.19 264	0.16 280	0.21 220	0.16 268	0.11 490	0.10 540	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

DCVSM-stereo	0.24 435	0.13 352	0.52 505	0.20 237	0.14 390	0.26 393	0.13 73	0.34 306	0.34 391	0.41 568	0.33 391	0.47 567	0.29 508	0.30 383	0.22 432	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.12 517	0.15 570

ACV-stereo	0.29 522	0.18 504	0.79 604	0.23 422	0.16 484	0.47 605	0.19 357	0.36 349	0.34 391	0.29 373	0.33 391	0.67 648	0.42 604	0.54 510	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.11 492

test_sample8	0.49 633	0.19 520	0.50 488	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.55 574	0.34 391	0.62 644	0.38 446	1.15 679	0.67 660	0.66 579	0.91 661	0.23 642	1.82 715	0.28 656	0.24 651	0.18 604	0.16 579

test_sample5	0.24 435	0.13 352	0.42 410	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.32 445	0.41 479	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

test_sample4	0.24 435	0.13 352	0.43 423	0.20 237	0.12 259	0.32 495	0.21 440	0.51 524	0.34 391	0.31 423	0.37 431	0.28 397	0.23 407	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

test_sample3	0.23 404	0.12 284	0.43 423	0.19 163	0.12 259	0.32 495	0.20 409	0.50 507	0.34 391	0.31 423	0.33 391	0.29 408	0.22 393	0.53 503	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

DualNet	0.24 435	0.13 352	0.42 410	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.33 458	0.43 509	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

BUS	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.43 589	0.17 260	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.32 444	0.20 367	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

BSDual-CNN	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

psmg	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.21 292	0.14 390	0.35 534	0.23 495	0.51 524	0.34 391	0.35 495	0.38 446	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

PFNet+	0.20 329	0.10 144	0.37 334	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.19 357	0.29 235	0.34 391	0.33 458	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.32 397	0.17 299	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.12 516

LMCR-Stereo	0.26 481	0.18 504	0.49 477	0.28 601	0.14 390	0.36 539	0.23 495	0.54 564	0.34 391	0.39 549	0.40 471	0.29 408	0.29 508	0.37 432	0.27 495	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.13 533	0.09 395

raft+_RVC	0.18 260	0.14 401	0.32 264	0.21 292	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.38 368	0.34 391	0.21 267	0.28 314	0.20 277	0.15 256	0.24 266	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

G2L-Stereo	0.25 463	0.16 469	0.47 461	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.18 310	0.46 464	0.35 407	0.33 458	0.37 431	0.40 521	0.22 393	0.60 544	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.09 395

rvit_stereo_0075_2	0.24 435	0.17 489	0.50 488	0.26 551	0.22 600	0.22 304	0.15 160	0.40 393	0.35 407	0.27 331	0.37 431	0.29 408	0.20 367	0.28 348	0.19 361	0.17 617	0.12 583	0.19 629	0.12 549	0.13 533	0.13 536

test_sample6	0.25 463	0.13 352	0.41 400	0.21 292	0.11 183	0.30 466	0.22 468	0.51 524	0.35 407	0.33 458	0.43 509	0.30 425	0.24 425	0.57 527	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.10 454

GMStereo_Zeroshot	0.24 435	0.21 548	0.45 445	0.26 551	0.13 340	0.28 424	0.15 160	0.39 380	0.35 407	0.37 519	0.43 509	0.40 521	0.17 311	0.34 411	0.20 384	0.12 530	0.07 384	0.13 552	0.07 237	0.16 573	0.09 395

anonymousa	0.23 404	0.11 224	0.50 488	0.21 292	0.16 484	0.31 482	0.20 409	0.36 349	0.35 407	0.32 445	0.50 561	0.39 506	0.26 457	0.22 240	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.07 186	0.08 324

RCA-Stereo	0.16 216	0.09 88	0.25 175	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.35 407	0.20 253	0.25 288	0.17 230	0.17 311	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

GANet-ADL	0.21 350	0.12 284	0.45 445	0.23 422	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.46 464	0.35 407	0.25 308	0.32 368	0.32 444	0.19 356	0.24 266	0.20 384	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

THIR-Stereo	0.29 522	0.12 284	0.41 400	0.19 163	0.11 183	0.28 424	0.72 685	0.32 279	0.35 407	0.37 519	0.65 626	0.34 461	0.50 631	0.57 527	0.45 595	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.07 241

Anonymous3	0.23 404	0.18 504	0.63 556	0.27 579	0.18 530	0.41 573	0.23 495	0.43 435	0.35 407	0.23 283	0.27 306	0.20 277	0.18 340	0.27 334	0.18 327	0.12 530	0.11 564	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.12 516

HCRNet	0.24 435	0.25 580	0.33 282	0.34 636	0.16 484	0.27 404	0.18 310	0.43 435	0.35 407	0.30 405	0.35 412	0.32 444	0.22 393	0.44 463	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.10 428	0.09 395

FENet	0.21 350	0.11 224	0.45 445	0.21 292	0.12 259	0.26 393	0.17 260	0.41 407	0.35 407	0.30 405	0.31 358	0.29 408	0.23 407	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

DMCA-RVC	0.27 490	0.21 548	0.61 545	0.28 601	0.17 508	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.35 407	0.40 559	0.37 431	0.39 506	0.36 567	0.43 459	0.30 520	0.13 550	0.10 540	0.15 594	0.11 510	0.13 533	0.10 454

UCFNet_RVC	0.24 435	0.16 469	0.34 294	0.18 105	0.15 451	0.33 506	0.16 209	0.46 464	0.35 407	0.29 373	0.35 412	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.22 432	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.14 592	0.13 533	0.12 516

MM-Stereo_test3	0.17 235	0.12 284	0.29 229	0.23 422	0.14 390	0.19 197	0.22 468	0.39 380	0.36 420	0.16 202	0.24 276	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.06 145

AIO-test1	0.19 308	0.14 401	0.41 400	0.27 579	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.39 380	0.36 420	0.17 221	0.26 298	0.18 244	0.13 201	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.06 103	0.09 395

CBFPSM	0.27 490	0.16 469	0.67 572	0.20 237	0.14 390	0.38 554	0.25 534	0.40 393	0.36 420	0.33 458	0.36 422	0.56 613	0.38 580	0.32 397	0.38 559	0.08 293	0.08 473	0.07 160	0.08 322	0.09 359	0.11 492

TestStereo1	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

IER	0.23 404	0.12 284	0.39 369	0.20 237	0.14 390	0.31 482	0.19 357	0.42 421	0.36 420	0.33 458	0.40 471	0.32 444	0.33 549	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.08 324

RAFT+CT+SA	0.21 350	0.18 504	0.33 282	0.25 517	0.18 530	0.23 327	0.29 577	0.40 393	0.36 420	0.24 298	0.38 446	0.18 244	0.16 280	0.32 397	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.12 549	0.09 359	0.09 395

SA-5K	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

PSMNet-ADL	0.25 463	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.14 390	0.31 482	0.22 468	0.44 443	0.36 420	0.27 331	0.33 391	0.41 528	0.28 493	0.61 551	0.29 512	0.11 490	0.09 509	0.09 355	0.11 510	0.10 428	0.10 454

DEmStereo	0.26 481	0.09 88	0.47 461	0.19 163	0.12 259	0.30 466	0.25 534	0.28 218	0.36 420	0.36 511	0.58 602	0.25 349	0.48 628	0.53 503	0.44 592	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.07 241

CFNet-ft	0.24 435	0.15 440	0.35 305	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

CFNet_RVC	0.24 435	0.15 440	0.35 305	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

rvit_0105_6	0.19 308	0.14 401	0.34 294	0.23 422	0.14 390	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.37 431	0.18 239	0.22 253	0.23 324	0.17 311	0.26 314	0.17 299	0.15 590	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 235	0.13 352	0.24 161	0.19 163	0.13 340	0.24 350	0.17 260	0.30 255	0.37 431	0.43 584	0.17 176	0.13 142	0.12 153	0.19 173	0.15 241	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

iinet-f	0.30 529	0.18 504	1.03 652	0.20 237	0.15 451	0.44 591	0.22 468	0.45 453	0.37 431	0.35 495	0.44 520	0.41 528	0.34 558	0.34 411	0.40 575	0.10 449	0.09 509	0.08 261	0.08 322	0.13 533	0.11 492

test_5	0.23 404	0.19 520	0.38 353	0.26 551	0.18 530	0.25 369	0.29 577	0.40 393	0.37 431	0.29 373	0.40 471	0.25 349	0.22 393	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.10 454

hknet	0.25 463	0.14 401	0.40 377	0.25 517	0.15 451	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.37 431	0.34 478	0.35 412	0.43 541	0.27 476	0.37 432	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

MIPNet	0.21 350	0.15 440	0.52 505	0.21 292	0.12 259	0.27 404	0.20 409	0.45 453	0.37 431	0.30 405	0.23 262	0.19 264	0.24 425	0.27 334	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR	0.21 350	0.13 352	0.61 545	0.21 292	0.11 183	0.25 369	0.18 310	0.41 407	0.37 431	0.28 344	0.27 306	0.21 290	0.19 356	0.37 432	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

CrosDoStereo	0.31 536	0.10 144	0.49 477	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 708	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 617	0.28 397	0.46 619	0.61 551	0.57 619	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 536	0.10 144	0.49 477	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 708	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 617	0.28 397	0.46 619	0.61 551	0.57 619	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

IRAFT_RVC	0.22 387	0.12 284	0.39 369	0.26 551	0.11 183	0.18 162	0.24 517	0.40 393	0.37 431	0.31 423	0.30 343	0.29 408	0.24 425	0.55 512	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

PSMNet-RSSM	0.24 435	0.15 440	0.36 325	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.20 409	0.48 486	0.37 431	0.30 405	0.44 520	0.38 494	0.26 457	0.52 496	0.22 432	0.12 530	0.07 384	0.11 492	0.13 577	0.10 428	0.09 395

CCAANet	0.25 463	0.13 352	0.51 498	0.22 363	0.15 451	0.29 446	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.26 321	0.49 557	0.32 444	0.24 425	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.10 454

FADNet_RVC	0.30 529	0.28 601	0.83 617	0.23 422	0.15 451	0.30 466	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.30 405	0.38 446	0.30 425	0.27 476	0.52 496	0.31 528	0.14 575	0.14 605	0.14 579	0.16 613	0.21 624	0.23 647

MLCV	0.22 387	0.16 469	0.44 433	0.21 292	0.08 24	0.29 446	0.19 357	0.38 368	0.37 431	0.38 534	0.44 520	0.31 434	0.21 376	0.41 453	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

HSM	0.28 511	0.16 469	0.35 305	0.20 237	0.15 451	0.33 506	0.19 357	0.53 555	0.37 431	0.36 511	0.38 446	0.67 648	0.31 539	0.89 646	0.23 453	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.08 324

G2L-Stereo_test	0.24 435	0.16 469	0.38 353	0.19 163	0.13 340	0.27 404	0.24 517	0.49 496	0.38 446	0.37 519	0.37 431	0.40 521	0.24 425	0.52 496	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.08 324

DualNet (step1)	0.28 511	0.19 520	0.50 488	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.23 642	0.09 509	0.28 656	0.24 651	0.18 604	0.16 579

test_sample9	0.42 607	0.19 520	0.50 488	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.66 579	0.91 661	0.23 642	1.82 715	0.28 656	0.24 651	0.18 604	0.16 579

test_sample7	0.25 463	0.15 440	0.35 305	0.20 237	0.14 390	0.28 424	0.21 440	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.14 575	0.09 509	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

xxxx	0.34 563	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.37 546	0.20 409	0.58 609	0.38 446	0.29 373	0.42 496	0.38 494	0.24 425	0.46 469	2.20 706	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

test_xeample	0.34 563	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.33 506	0.23 495	0.55 574	0.38 446	0.32 445	0.45 532	0.29 408	0.26 457	0.57 527	2.24 708	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

UPFNet	0.25 463	0.12 284	0.38 353	0.24 477	0.19 557	0.37 546	0.28 570	0.48 486	0.38 446	0.34 478	0.37 431	0.37 486	0.28 493	0.39 443	0.33 540	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.08 324

DMCA	0.22 387	0.14 401	0.36 325	0.22 363	0.14 390	0.27 404	0.20 409	0.43 435	0.38 446	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.24 425	0.24 266	0.28 500	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.11 492

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 573	0.36 637	0.53 509	0.34 636	0.19 557	0.51 621	0.24 517	0.55 574	0.38 446	0.41 568	0.47 549	0.47 567	0.27 476	0.73 600	0.30 520	0.36 674	0.19 646	0.27 648	0.17 623	0.26 648	0.23 647

RASNet	0.28 511	0.14 401	0.44 433	0.22 363	0.18 530	0.32 495	0.19 357	0.48 486	0.38 446	0.29 373	0.43 509	0.47 567	0.37 576	0.79 624	0.36 555	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.07 241

RT-IGEV	0.25 463	0.10 144	0.48 471	0.22 363	0.14 390	0.31 482	0.28 570	0.53 555	0.39 456	0.36 511	0.41 479	0.44 552	0.30 522	0.28 348	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.10 454

DStereoRT	0.35 568	0.13 352	0.51 498	0.25 517	0.16 484	0.42 580	0.19 357	0.48 486	0.39 456	0.30 405	0.39 460	0.24 339	0.39 586	0.64 568	0.30 520	0.08 293	0.07 384	1.54 713	0.41 680	0.08 270	0.11 492

DFGA-Net	0.23 404	0.24 575	0.49 477	0.22 363	0.15 451	0.25 369	0.17 260	0.39 380	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.21 290	0.17 311	0.59 540	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

rvit_0105_5	0.21 350	0.15 440	0.38 353	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.24 517	0.36 349	0.39 456	0.21 267	0.23 262	0.26 371	0.19 356	0.26 314	0.19 361	0.15 590	0.13 595	0.12 530	0.12 549	0.10 428	0.09 395

rvit_0105_4	0.20 329	0.15 440	0.38 353	0.23 422	0.14 390	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.39 456	0.19 246	0.24 276	0.25 349	0.19 356	0.27 334	0.17 299	0.16 606	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

gwcnet-sp	0.24 435	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

scenet	0.24 435	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

ToySt	0.24 435	0.16 469	0.48 471	0.21 292	0.13 340	0.29 446	0.29 577	0.39 380	0.39 456	0.27 331	0.35 412	0.39 506	0.31 539	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

ssnet	0.24 435	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

DCANet-4	0.19 308	0.10 144	0.52 505	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.36 349	0.39 456	0.29 373	0.30 343	0.17 230	0.22 393	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 308	0.13 352	0.49 477	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.31 539	0.21 220	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

Sa-1000	0.22 387	0.15 440	0.35 305	0.23 422	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.47 473	0.39 456	0.30 405	0.50 561	0.26 371	0.19 356	0.33 404	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

DRaft	0.24 435	0.10 144	0.34 294	0.18 105	0.12 259	0.28 424	0.23 495	0.33 294	0.39 456	0.38 534	0.61 617	0.21 290	0.41 595	0.48 476	0.42 586	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.08 324

DCANet	0.18 260	0.13 352	0.40 377	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.23 407	0.20 195	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

222	0.41 604	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.36 539	0.20 409	0.57 600	0.39 456	0.35 495	0.44 520	0.30 425	0.27 476	0.55 512	3.56 713	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

SFCPSM	0.22 387	0.10 144	0.51 498	0.21 292	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.55 574	0.39 456	0.29 373	0.32 368	0.23 324	0.21 376	0.27 334	0.19 361	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.08 324

FADNet-RVC-Resample	0.29 522	0.25 580	0.93 638	0.26 551	0.16 484	0.32 495	0.21 440	0.47 473	0.39 456	0.35 495	0.38 446	0.33 452	0.27 476	0.53 503	0.24 465	0.10 449	0.10 540	0.14 579	0.13 577	0.13 533	0.16 579

STTStereo	0.28 511	0.20 533	0.61 545	0.25 517	0.17 508	0.29 446	0.24 517	0.47 473	0.39 456	0.39 549	0.41 479	0.44 552	0.28 493	0.40 451	0.28 500	0.13 550	0.12 583	0.13 552	0.16 613	0.12 517	0.11 492

NLSM1	0.17 235	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.18 530	0.25 369	0.17 260	0.47 473	0.40 474	0.16 202	0.21 239	0.13 142	0.15 256	0.21 220	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

NLCSM	0.19 308	0.12 284	0.18 83	0.24 477	0.19 557	0.24 350	0.21 440	0.42 421	0.40 474	0.19 246	0.18 197	0.14 174	0.16 280	0.47 473	0.19 361	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

SA	0.22 387	0.16 469	0.36 325	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.23 495	0.45 453	0.40 474	0.27 331	0.44 520	0.23 324	0.23 407	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

CSP-Net	0.27 490	0.15 440	0.30 240	0.21 292	0.14 390	0.44 591	0.24 517	0.50 507	0.40 474	0.41 568	0.43 509	0.42 537	0.26 457	0.66 579	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.09 395

SACVNet	0.30 529	0.20 533	0.41 400	0.25 517	0.18 530	0.34 519	0.25 534	0.52 543	0.40 474	0.41 568	0.44 520	0.46 565	0.32 546	0.71 592	0.25 475	0.13 550	0.10 540	0.12 530	0.12 549	0.16 573	0.17 592

GwcNet-ADL	0.22 387	0.14 401	0.58 534	0.24 477	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.49 496	0.40 474	0.27 331	0.29 328	0.30 425	0.20 367	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

RAFT + AFF	0.27 490	0.23 571	0.50 488	0.25 517	0.17 508	0.30 466	0.33 613	0.52 543	0.40 474	0.28 344	0.30 343	0.30 425	0.31 539	0.62 559	0.24 465	0.09 396	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.11 492

GMStereo	0.19 308	0.25 580	0.40 377	0.21 292	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.29 235	0.40 474	0.25 308	0.23 262	0.16 218	0.15 256	0.25 296	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 511	0.14 401	0.69 578	0.23 422	0.20 576	0.44 591	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.43 541	0.33 549	0.40 451	0.31 528	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

cf-r	0.24 435	0.15 440	0.44 433	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.22 468	0.42 421	0.40 474	0.30 405	0.42 496	0.42 537	0.26 457	0.43 459	0.25 475	0.11 490	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.08 324

FADNet-RVC	0.31 536	0.35 634	0.78 597	0.25 517	0.20 576	0.33 506	0.20 409	0.49 496	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.41 528	0.29 508	0.63 566	0.31 528	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.15 601	0.19 612	0.19 613

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 490	0.21 548	0.59 540	0.25 517	0.18 530	0.29 446	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.38 534	0.41 479	0.43 541	0.27 476	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.11 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i16pc	0.33 554	0.10 144	1.71 690	0.21 292	0.14 390	0.74 659	0.31 593	0.42 421	0.41 486	0.21 267	0.32 368	0.26 371	0.14 237	0.71 592	0.19 361	0.14 575	0.10 540	0.08 261	0.09 425	0.11 476	0.11 492

rvit_0105_3	0.23 404	0.17 489	0.40 377	0.25 517	0.15 451	0.24 350	0.28 570	0.38 368	0.41 486	0.25 308	0.25 288	0.28 397	0.21 376	0.28 348	0.20 384	0.15 590	0.13 595	0.14 579	0.15 601	0.10 428	0.09 395

UGAM	0.26 481	0.14 401	0.45 445	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.25 534	0.32 279	0.41 486	0.31 423	0.42 496	0.41 528	0.22 393	0.92 651	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.14 579	0.12 549	0.10 428	0.07 241

DispNO	0.27 490	0.18 504	0.62 553	0.23 422	0.17 508	0.25 369	0.22 468	0.45 453	0.41 486	0.32 445	0.39 460	0.38 494	0.27 476	0.77 620	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.08 324

CoDeX	0.23 404	0.12 284	0.46 453	0.21 292	0.14 390	0.29 446	0.21 440	0.53 555	0.41 486	0.29 373	0.35 412	0.29 408	0.22 393	0.48 476	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

hitnet-ft	0.29 522	0.17 489	0.40 377	0.19 163	0.14 390	0.39 563	0.23 495	0.44 443	0.41 486	0.36 511	0.46 542	0.53 603	0.34 558	0.76 614	0.32 533	0.14 575	0.10 540	0.13 552	0.10 469	0.15 565	0.13 536

PS-NSSS	0.32 545	0.30 616	0.46 453	0.23 422	0.17 508	0.33 506	0.24 517	0.57 600	0.41 486	0.37 519	0.52 575	0.35 475	0.30 522	0.80 628	0.30 520	0.17 617	0.14 605	0.21 636	0.15 601	0.15 565	0.13 536

StereoDRNet-Refined	0.27 490	0.17 489	0.35 305	0.25 517	0.14 390	0.37 546	0.21 440	0.47 473	0.41 486	0.44 591	0.51 567	0.41 528	0.28 493	0.45 466	0.37 556	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.10 454
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-IGEV-i1	0.21 350	0.10 144	0.31 255	0.23 422	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.46 464	0.42 494	0.27 331	0.32 368	0.33 452	0.17 311	0.25 296	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.09 395

coex_refinement	0.26 481	0.16 469	0.36 325	0.23 422	0.15 451	0.31 482	0.20 409	0.49 496	0.42 494	0.35 495	0.42 496	0.45 557	0.27 476	0.55 512	0.33 540	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 428	0.10 454

AIO-test2	0.20 329	0.20 533	0.36 325	0.26 551	0.15 451	0.22 304	0.16 209	0.42 421	0.42 494	0.16 202	0.29 328	0.15 196	0.11 119	0.26 314	0.13 170	0.18 628	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.07 186	0.07 241

LL-Strereo	0.29 522	0.25 580	0.58 534	0.25 517	0.21 584	0.23 327	0.24 517	0.55 574	0.42 494	0.34 478	0.32 368	0.41 528	0.40 591	0.94 655	0.23 453	0.08 293	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.09 359	0.09 395

HGLStereo	0.27 490	0.14 401	0.46 453	0.24 477	0.21 584	0.33 506	0.23 495	0.50 507	0.42 494	0.35 495	0.48 555	0.41 528	0.33 549	0.45 466	0.33 540	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.12 516

GwcNet-RSSM	0.26 481	0.17 489	0.46 453	0.21 292	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.44 443	0.42 494	0.31 423	0.45 532	0.40 521	0.26 457	0.55 512	0.28 500	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

AdaStereo	0.24 435	0.16 469	0.37 334	0.24 477	0.12 259	0.32 495	0.17 260	0.54 564	0.42 494	0.33 458	0.38 446	0.35 475	0.21 376	0.30 383	0.22 432	0.14 575	0.06 245	0.13 552	0.08 322	0.11 476	0.08 324
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.
NCCL2	0.35 568	0.26 591	0.49 477	0.36 647	0.22 600	0.41 573	0.41 645	0.53 555	0.42 494	0.47 607	0.46 542	0.61 630	0.39 586	0.55 512	0.37 556	0.16 606	0.13 595	0.21 636	0.21 639	0.16 573	0.16 579

ISRNet	0.27 490	0.13 352	0.45 445	0.26 551	0.19 557	0.24 350	0.14 108	0.45 453	0.43 502	0.39 549	0.48 555	0.42 537	0.27 476	0.32 397	0.29 512	0.20 637	0.12 583	0.17 612	0.16 613	0.16 573	0.20 625

1111x	0.32 545	0.11 224	0.40 377	0.22 363	0.11 183	0.32 495	0.26 548	0.59 615	0.43 502	0.31 423	0.41 479	0.39 506	0.28 493	0.76 614	1.37 689	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

SQANet	0.40 602	0.48 662	0.67 572	0.48 669	0.39 661	0.48 611	0.22 468	0.51 524	0.43 502	0.40 559	0.47 549	0.47 567	0.33 549	0.54 510	0.32 533	0.36 674	0.15 620	0.40 674	0.21 639	0.45 674	0.31 666

fff	0.19 308	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

UDGNet	0.23 404	0.31 623	0.38 353	0.24 477	0.14 390	0.24 350	0.18 310	0.32 279	0.43 502	0.29 373	0.28 314	0.24 339	0.19 356	0.29 367	0.20 384	0.15 590	0.07 384	0.21 636	0.11 510	0.14 551	0.10 454

DDUNet	0.41 604	0.50 667	0.48 471	0.44 664	0.39 661	0.46 599	0.32 602	0.50 507	0.43 502	0.45 595	0.52 575	0.57 618	0.36 567	0.48 476	0.33 540	0.33 671	0.21 653	0.55 682	0.25 656	0.37 669	0.32 669

ADLNet	0.28 511	0.15 440	0.42 410	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.23 495	0.53 555	0.43 502	0.42 578	0.41 479	0.44 552	0.27 476	0.55 512	0.35 549	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.12 516

csc	0.19 308	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 308	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

psm_up	0.29 522	0.16 469	0.41 400	0.26 551	0.17 508	0.32 495	0.26 548	0.55 574	0.43 502	0.36 511	0.40 471	0.45 557	0.37 576	0.58 534	0.30 520	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.10 428	0.10 454

DSFCA	0.27 490	0.13 352	0.36 325	0.20 237	0.17 508	0.38 554	0.31 593	0.47 473	0.43 502	0.43 584	0.37 431	0.39 506	0.29 508	0.52 496	0.32 533	0.12 530	0.10 540	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

HSM-Net_RVC	0.27 490	0.11 224	0.42 410	0.19 163	0.11 183	0.34 519	0.20 409	0.62 637	0.43 502	0.40 559	0.43 509	0.50 588	0.26 457	0.76 614	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 568	0.23 571	0.60 542	0.36 647	0.22 600	0.39 563	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.52 625	0.50 561	0.59 623	0.41 595	0.76 614	0.49 606	0.13 550	0.11 564	0.14 579	0.12 549	0.17 590	0.15 570
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iResNet	0.24 435	0.18 504	0.61 545	0.25 517	0.11 183	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.43 502	0.33 458	0.43 509	0.27 381	0.22 393	0.34 411	0.26 489	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

DLCB_ROB	0.28 511	0.16 469	0.34 294	0.27 579	0.16 484	0.38 554	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.46 599	0.46 542	0.51 592	0.33 549	0.53 503	0.33 540	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.09 395

Hybrid-DGEV-2	0.21 350	0.15 440	0.34 294	0.24 477	0.13 340	0.28 424	0.14 108	0.48 486	0.44 517	0.27 331	0.24 276	0.25 349	0.25 447	0.28 348	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.07 241

ffm	0.22 387	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

ff1	0.29 522	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 671	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

tt1	0.18 260	0.14 401	0.35 305	0.23 422	0.11 183	0.30 466	0.19 357	0.35 330	0.44 517	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

HBP-ISP	0.33 554	0.30 616	0.72 589	0.22 363	0.16 484	0.32 495	0.22 468	0.54 564	0.44 517	0.41 568	0.49 557	0.33 452	0.38 580	0.73 600	0.25 475	0.18 628	0.19 646	0.24 645	0.20 636	0.16 573	0.13 536

dd	0.22 387	0.26 591	0.40 377	0.22 363	0.12 259	0.25 369	0.21 440	0.32 279	0.44 517	0.29 373	0.28 314	0.25 349	0.16 280	0.30 383	0.25 475	0.12 530	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

CFNet_pseudo	0.23 404	0.13 352	0.47 461	0.19 163	0.13 340	0.26 393	0.16 209	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

APVNet	0.36 573	0.20 533	0.70 584	0.26 551	0.22 600	0.52 630	0.35 619	0.61 628	0.44 517	0.38 534	0.52 575	0.48 574	0.38 580	0.84 637	0.46 601	0.13 550	0.14 605	0.15 594	0.16 613	0.16 573	0.15 570

psmorigin	0.50 637	0.25 580	3.03 704	0.24 477	0.19 557	0.38 554	0.22 468	0.50 507	0.44 517	0.64 648	0.68 632	0.71 657	0.51 634	0.85 638	0.45 595	0.14 575	0.17 635	0.13 552	0.14 592	0.16 573	0.21 634

ACVNet	0.23 404	0.13 352	0.35 305	0.18 105	0.15 451	0.27 404	0.23 495	0.39 380	0.44 517	0.28 344	0.41 479	0.38 494	0.26 457	0.27 334	0.32 533	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.07 241

acv_ft	0.25 463	0.13 352	0.40 377	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.21 440	0.45 453	0.44 517	0.38 534	0.41 479	0.38 494	0.27 476	0.27 334	0.35 549	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.07 241

ccs_rob	0.23 404	0.13 352	0.47 461	0.20 237	0.13 340	0.26 393	0.17 260	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

WQFJX	0.18 260	0.10 144	0.17 69	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.18 310	0.53 555	0.45 529	0.17 221	0.16 156	0.14 174	0.16 280	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.08 473	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

YMNet	0.32 545	0.22 562	0.58 534	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 611	0.56 596	0.51 592	0.30 522	0.39 443	0.40 575	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

YMNet_1	0.32 545	0.22 562	0.58 534	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 611	0.56 596	0.51 592	0.30 522	0.39 443	0.40 575	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

PSMNet-RUCA	0.37 583	0.41 653	0.66 571	0.46 667	0.41 664	0.34 519	0.25 534	0.57 600	0.45 529	0.39 549	0.52 575	0.43 541	0.33 549	0.41 453	0.29 512	0.25 653	0.14 605	0.33 668	0.21 639	0.31 661	0.22 640

SMFormer	0.25 463	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

tta	0.24 435	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.07 241

qqq1	0.24 435	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

fff1	0.24 435	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

mmx	0.31 536	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

xxx	0.31 536	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

CFNet_ucs	0.24 435	0.13 352	0.50 488	0.20 237	0.15 451	0.28 424	0.17 260	0.49 496	0.45 529	0.32 445	0.42 496	0.39 506	0.22 393	0.31 390	0.21 411	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.09 425	0.12 517	0.11 492

DAS	0.27 490	0.12 284	0.42 410	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.75 609	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

SepStereo	0.26 481	0.12 284	0.42 410	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.64 568	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

111	0.20 329	0.17 489	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.24 350	0.17 260	0.41 407	0.45 529	0.23 283	0.29 328	0.29 408	0.21 376	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

G-Net	0.46 624	0.25 580	0.86 626	0.34 636	0.28 640	0.90 675	0.35 619	0.47 473	0.45 529	0.68 653	1.22 676	0.64 642	0.60 648	0.61 551	0.57 619	0.16 606	0.14 605	0.17 612	0.13 577	0.22 631	0.19 613

GANet	0.36 573	0.22 562	0.49 477	0.29 604	0.17 508	0.41 573	0.38 634	0.57 600	0.45 529	0.46 599	0.75 643	0.55 609	0.40 591	0.94 655	0.41 583	0.13 550	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.14 551	0.11 492

CFNet	0.27 490	0.20 533	0.44 433	0.22 363	0.14 390	0.33 506	0.14 108	0.51 524	0.45 529	0.30 405	0.40 471	0.38 494	0.27 476	0.76 614	0.25 475	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.08 324

CBMV_ROB	0.33 554	0.18 504	0.53 509	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.20 409	0.51 524	0.45 529	0.51 619	0.55 589	0.45 557	0.42 604	0.71 592	0.32 533	0.18 628	0.19 646	0.23 643	0.21 639	0.14 551	0.15 570

PCWNet_CMD	0.23 404	0.13 352	0.48 471	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

ssnet_v2	0.28 511	0.16 469	0.44 433	0.22 363	0.15 451	0.40 569	0.30 588	0.57 600	0.46 547	0.38 534	0.36 422	0.47 567	0.29 508	0.38 438	0.39 567	0.13 550	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.11 492

NINENet	0.25 463	0.15 440	0.37 334	0.23 422	0.16 484	0.43 589	0.17 260	0.60 624	0.46 547	0.32 445	0.37 431	0.32 444	0.20 367	0.42 457	0.21 411	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.08 322	0.11 476	0.10 454

ccnet	0.42 607	0.31 623	0.48 471	0.27 579	0.32 653	0.60 643	0.32 602	0.65 646	0.46 547	0.53 631	0.66 628	0.56 613	0.45 613	0.72 598	0.61 630	0.26 654	0.19 646	0.24 645	0.21 639	0.26 648	0.22 640

MSMDNet	0.23 404	0.13 352	0.48 471	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.09 395

PStereo	0.26 481	0.37 642	0.34 294	0.21 292	0.13 340	0.25 369	0.25 534	0.33 294	0.47 552	0.26 321	0.17 176	0.29 408	0.34 558	0.35 420	0.37 556	0.23 642	0.15 620	0.17 612	0.13 577	0.23 634	0.21 634

TCMNet	0.33 554	0.23 571	0.72 589	0.29 604	0.30 649	0.40 569	0.28 570	0.50 507	0.47 552	0.37 519	0.45 532	0.40 521	0.29 508	0.60 544	0.39 567	0.14 575	0.13 595	0.15 594	0.14 592	0.17 590	0.15 570

xx1	0.20 329	0.14 401	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.28 397	0.24 425	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

cc1	0.18 260	0.14 401	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

UDG	0.40 602	0.46 658	0.49 477	0.40 659	0.35 657	0.47 605	0.27 554	0.54 564	0.47 552	0.39 549	0.45 532	0.59 623	0.44 610	0.46 469	0.39 567	0.26 654	0.19 646	0.48 678	0.22 647	0.34 665	0.26 657

aanetorigin	0.39 595	0.29 609	1.09 657	0.24 477	0.19 557	0.28 424	0.37 628	0.33 294	0.47 552	0.94 674	0.82 652	0.52 598	0.54 637	0.49 481	0.50 612	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.16 573	0.15 570

TDLM	0.30 529	0.21 548	0.38 353	0.28 601	0.15 451	0.33 506	0.32 602	0.52 543	0.47 552	0.38 534	0.43 509	0.39 506	0.29 508	0.91 650	0.28 500	0.14 575	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.12 517	0.10 454

CVANet_RVC	0.30 529	0.19 520	0.41 400	0.26 551	0.16 484	0.33 506	0.26 548	0.52 543	0.47 552	0.40 559	0.46 542	0.43 541	0.31 539	0.89 646	0.26 489	0.14 575	0.09 509	0.14 579	0.13 577	0.14 551	0.10 454

ETE_ROB	0.34 563	0.26 591	0.45 445	0.29 604	0.18 530	0.40 569	0.37 628	0.57 600	0.47 552	0.50 614	0.50 561	0.62 632	0.36 567	0.55 512	0.38 559	0.13 550	0.10 540	0.14 579	0.12 549	0.16 573	0.16 579

PSMNet_ROB	0.33 554	0.24 575	0.54 512	0.31 622	0.21 584	0.42 580	0.43 650	0.59 615	0.47 552	0.37 519	0.44 520	0.49 580	0.31 539	0.64 568	0.43 587	0.14 575	0.10 540	0.15 594	0.14 592	0.13 533	0.11 492

raft_robust	0.22 387	0.17 489	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.23 327	0.22 468	0.49 496	0.48 562	0.32 445	0.32 368	0.26 371	0.23 407	0.53 503	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.06 145

AASNet	0.27 490	0.19 520	0.49 477	0.26 551	0.17 508	0.34 519	0.20 409	0.62 637	0.48 562	0.35 495	0.40 471	0.32 444	0.25 447	0.28 348	0.34 545	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.13 533	0.11 492

delet	0.27 490	0.14 401	0.40 377	0.23 422	0.19 557	0.41 573	0.29 577	0.49 496	0.48 562	0.33 458	0.41 479	0.37 486	0.30 522	0.48 476	0.34 545	0.09 396	0.09 509	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.08 324

FADNet	0.32 545	0.36 637	0.74 594	0.23 422	0.22 600	0.37 546	0.19 357	0.53 555	0.48 562	0.32 445	0.36 422	0.43 541	0.32 546	0.64 568	0.25 475	0.16 606	0.16 628	0.14 579	0.16 613	0.24 638	0.19 613

ADCRef	0.38 590	0.24 575	0.88 629	0.26 551	0.21 584	0.49 616	0.27 554	0.52 543	0.48 562	0.50 614	0.58 602	0.35 475	0.47 622	0.48 476	1.29 688	0.09 396	0.08 473	0.12 530	0.12 549	0.11 476	0.11 492

StereoDRNet	0.32 545	0.22 562	0.61 545	0.27 579	0.21 584	0.42 580	0.30 588	0.61 628	0.48 562	0.46 599	0.39 460	0.48 574	0.30 522	0.57 527	0.40 575	0.11 490	0.09 509	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.10 454

NOSS_ROB	0.31 536	0.20 533	0.35 305	0.24 477	0.16 484	0.32 495	0.19 357	0.52 543	0.48 562	0.33 458	0.36 422	0.42 537	0.28 493	0.93 653	0.24 465	0.19 634	0.20 651	0.24 645	0.22 647	0.17 590	0.17 592

SGM-Forest	0.36 573	0.17 489	0.47 461	0.23 422	0.16 484	0.45 597	0.41 645	0.55 574	0.48 562	0.52 625	0.60 610	0.52 598	0.41 595	0.85 638	0.50 612	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.15 601	0.15 565	0.15 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 554	0.21 548	0.54 512	0.23 422	0.13 340	0.42 580	0.33 613	0.53 555	0.48 562	0.52 625	0.49 557	0.50 588	0.41 595	0.56 523	0.31 528	0.15 590	0.16 628	0.18 621	0.16 613	0.13 533	0.13 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	0.42 607	0.21 548	0.82 614	0.21 292	0.18 530	1.27 691	0.17 260	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.81 650	0.38 494	0.27 476	1.19 677	0.38 559	0.23 642	0.24 665	0.17 612	0.13 577	0.17 590	0.20 625

fast-acv-ft	0.31 536	0.20 533	0.81 610	0.24 477	0.18 530	0.46 599	0.27 554	0.41 407	0.49 571	0.39 549	0.55 589	0.49 580	0.35 563	0.37 432	0.38 559	0.11 490	0.11 564	0.11 492	0.12 549	0.12 517	0.09 395

anonymity	0.56 648	0.54 672	0.70 584	0.47 668	0.61 685	0.56 633	0.43 650	0.69 661	0.49 571	0.63 646	0.55 589	0.54 607	0.60 648	0.61 551	0.57 619	0.55 683	0.53 694	0.50 679	0.54 692	0.51 677	0.56 686

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 529	0.20 533	0.70 584	0.21 292	0.17 508	0.46 599	0.27 554	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.55 589	0.43 541	0.30 522	0.46 469	0.38 559	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.11 476	0.10 454

dad	0.28 511	0.31 623	0.44 433	0.21 292	0.14 390	0.30 466	0.20 409	0.33 294	0.49 571	0.44 591	0.44 520	0.45 557	0.21 376	0.41 453	0.26 489	0.20 637	0.11 564	0.20 633	0.11 510	0.14 551	0.10 454

Syn2CoEx	0.36 573	0.31 623	0.78 597	0.34 636	0.21 584	0.41 573	0.28 570	0.61 628	0.49 571	0.42 578	0.56 596	0.45 557	0.44 610	0.69 586	0.38 559	0.17 617	0.14 605	0.15 594	0.12 549	0.13 533	0.12 516

CC-Net-ROB	0.43 613	0.47 660	0.65 566	0.37 653	0.23 613	0.51 621	0.29 577	0.66 652	0.49 571	0.46 599	0.51 567	0.48 574	0.38 580	0.96 659	0.35 549	0.34 672	0.23 663	0.55 682	0.25 656	0.31 661	0.20 625

iResNetv2_ROB	0.27 490	0.26 591	0.72 589	0.23 422	0.13 340	0.29 446	0.18 310	0.52 543	0.49 571	0.37 519	0.45 532	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 517	0.09 395

z-ln-s-r	0.32 545	0.21 548	0.82 614	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.26 548	0.43 435	0.50 579	0.32 445	0.60 610	0.39 506	0.29 508	0.73 600	0.66 640	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.08 324

Nwc_Net	0.37 583	0.25 580	0.68 577	0.31 622	0.24 621	0.44 591	0.30 588	0.65 646	0.50 579	0.37 519	0.69 636	0.58 621	0.45 613	0.60 544	0.40 575	0.15 590	0.12 583	0.19 629	0.21 639	0.14 551	0.13 536

XPNet_ROB	0.33 554	0.20 533	0.43 423	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.31 593	0.55 574	0.50 579	0.51 619	0.53 582	0.58 621	0.37 576	0.63 566	0.45 595	0.17 617	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.14 558

pmcnn	0.50 637	0.20 533	0.78 597	0.24 477	0.26 633	0.39 563	0.30 588	0.51 524	0.50 579	0.54 633	1.23 677	2.52 706	0.37 576	0.77 620	0.95 664	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 428	0.08 324

WQFJA1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLMM	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

rvit_105_1	0.27 490	0.19 520	0.46 453	0.27 579	0.19 557	0.30 466	0.35 619	0.44 443	0.51 583	0.31 423	0.31 358	0.31 434	0.26 457	0.35 420	0.25 475	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.11 476	0.10 454

ADLNet2	0.30 529	0.17 489	0.72 589	0.23 422	0.17 508	0.36 539	0.24 517	0.52 543	0.51 583	0.32 445	0.38 446	0.45 557	0.30 522	0.69 586	0.35 549	0.10 449	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.12 517	0.10 454

MMNet	0.27 490	0.14 401	0.49 477	0.24 477	0.17 508	0.47 605	0.22 468	0.45 453	0.51 583	0.39 549	0.41 479	0.36 480	0.33 549	0.39 443	0.34 545	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

ADCP+	0.45 622	0.24 575	1.15 664	0.25 517	0.22 600	0.56 633	0.39 639	0.54 564	0.51 583	0.44 591	0.51 567	0.46 565	0.52 636	0.56 523	1.89 702	0.10 449	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.14 551	0.13 536

ADCPNet	0.48 630	0.29 609	1.60 686	0.27 579	0.23 613	0.70 657	0.38 634	0.53 555	0.51 583	0.51 619	0.59 605	0.67 648	0.56 641	0.60 544	1.14 676	0.15 590	0.18 641	0.14 579	0.23 649	0.19 612	0.19 613

DRN-Test	0.33 554	0.17 489	0.61 545	0.27 579	0.19 557	0.46 599	0.29 577	0.65 646	0.51 583	0.47 607	0.46 542	0.44 552	0.34 558	0.62 559	0.41 583	0.12 530	0.08 473	0.13 552	0.12 549	0.12 517	0.10 454

LALA_ROB	0.36 573	0.25 580	0.46 453	0.30 616	0.21 584	0.47 605	0.39 639	0.61 628	0.51 583	0.52 625	0.51 567	0.69 654	0.36 567	0.50 485	0.43 587	0.17 617	0.11 564	0.16 606	0.14 592	0.17 590	0.15 570

WQFJX1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.23 422	0.17 508	0.24 350	0.19 357	0.58 609	0.52 592	0.16 202	0.16 156	0.14 174	0.15 256	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145

MyStereo05	0.23 404	0.12 284	0.57 529	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.48 486	0.52 592	0.31 423	0.23 262	0.25 349	0.22 393	0.30 383	0.21 411	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo04	0.23 404	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.49 496	0.52 592	0.28 344	0.23 262	0.27 381	0.23 407	0.30 383	0.22 432	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

NCC-stereo	0.39 595	0.25 580	0.69 578	0.32 628	0.28 640	0.46 599	0.36 624	0.65 646	0.52 592	0.40 559	0.57 600	0.56 613	0.47 622	0.73 600	0.45 595	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 656	0.16 573	0.16 579

Abc-Net	0.39 595	0.25 580	0.69 578	0.32 628	0.28 640	0.46 599	0.36 624	0.65 646	0.52 592	0.40 559	0.57 600	0.56 613	0.47 622	0.73 600	0.45 595	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 656	0.16 573	0.16 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MultiAttention	1.02 687	0.13 352	0.43 423	0.35 645	0.43 667	5.36 713	1.71 714	0.69 661	0.53 597	0.36 511	0.63 623	0.55 609	0.22 393	7.60 722	0.43 587	0.09 396	0.06 245	0.14 579	0.24 651	0.26 648	0.30 663

GASNet	0.36 573	0.46 658	0.88 629	0.34 636	0.23 613	0.35 534	0.22 468	0.60 624	0.53 597	0.40 559	0.37 431	0.45 557	0.30 522	0.79 624	0.35 549	0.15 590	0.10 540	0.14 579	0.14 592	0.22 631	0.12 516

RGC	0.39 595	0.32 628	0.64 564	0.34 636	0.27 635	0.40 569	0.29 577	0.57 600	0.53 597	0.45 595	0.64 625	0.62 632	0.45 613	0.72 598	0.39 567	0.15 590	0.15 620	0.21 636	0.20 636	0.18 604	0.19 613

STTRV1_RVC	0.42 607	0.32 628	0.89 632	0.29 604	0.36 658	0.49 616	0.31 593	0.61 628	0.53 597	0.46 599	0.56 596	0.47 567	0.43 608	1.00 664	0.39 567	0.27 659	0.21 653	0.20 633	0.18 629	0.25 640	0.17 592

iResNet_ROB	0.25 463	0.19 520	0.40 377	0.20 237	0.12 259	0.30 466	0.16 209	0.55 574	0.53 597	0.38 534	0.43 509	0.37 486	0.26 457	0.38 438	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 359	0.09 395

w-ln-seven-2	0.36 573	0.29 609	1.06 654	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.30 588	0.50 507	0.54 602	0.45 595	0.55 589	0.45 557	0.41 595	0.62 559	0.49 606	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.11 492

Wz-Net-LNSev	0.34 563	0.29 609	0.91 634	0.26 551	0.21 584	0.47 605	0.31 593	0.54 564	0.54 602	0.44 591	0.52 575	0.50 588	0.35 563	0.39 443	0.39 567	0.11 490	0.11 564	0.10 434	0.09 425	0.14 551	0.13 536

GEStereo_RVC	0.27 490	0.20 533	0.44 433	0.27 579	0.16 484	0.33 506	0.25 534	0.56 590	0.54 602	0.34 478	0.38 446	0.34 461	0.25 447	0.51 490	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.11 492

edge stereo	0.39 595	0.22 562	0.81 610	0.27 579	0.22 600	0.37 546	0.24 517	0.56 590	0.54 602	0.53 631	0.60 610	0.71 657	0.50 631	0.78 622	0.40 575	0.16 606	0.14 605	0.19 629	0.14 592	0.16 573	0.17 592

ADCMid	0.49 633	0.34 632	1.13 662	0.26 551	0.21 584	0.51 621	0.37 628	0.57 600	0.54 602	0.75 661	0.66 628	0.62 632	0.64 659	0.64 568	1.68 695	0.13 550	0.12 583	0.17 612	0.17 623	0.20 621	0.17 592

AANet_RVC	0.31 536	0.22 562	0.50 488	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.24 517	0.47 473	0.54 602	0.38 534	0.60 610	0.43 541	0.29 508	0.87 641	0.40 575	0.11 490	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

DGSMNet	0.61 657	0.29 609	0.91 634	0.51 674	0.70 690	0.62 646	1.38 712	0.59 615	0.55 608	0.37 519	0.61 617	0.52 598	0.33 549	0.65 575	0.43 587	0.53 680	0.60 701	0.67 687	0.61 697	0.63 685	0.61 696

PA-Net	0.37 583	0.28 601	0.83 617	0.31 622	0.28 640	0.39 563	0.42 648	0.51 524	0.55 608	0.34 478	0.42 496	0.41 528	0.36 567	0.79 624	0.49 606	0.12 530	0.23 663	0.16 606	0.23 649	0.12 517	0.18 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	0.51 641	0.21 548	0.65 566	0.25 517	0.21 584	0.58 637	0.32 602	0.54 564	0.55 608	0.95 676	1.40 683	1.28 684	0.81 673	0.73 600	0.62 632	0.18 628	0.15 620	0.15 594	0.15 601	0.19 612	0.19 613

Wz-Net-MNSev	0.36 573	0.26 591	0.79 604	0.26 551	0.21 584	0.59 640	0.38 634	0.55 574	0.56 611	0.48 611	0.54 585	0.53 603	0.36 567	0.60 544	0.44 592	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.11 510	0.15 565	0.13 536

NVstereo2D	0.31 536	0.16 469	0.54 512	0.24 477	0.22 600	0.42 580	0.28 570	0.58 609	0.56 611	0.28 344	0.38 446	0.40 521	0.30 522	0.71 592	0.28 500	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.10 469	0.19 612	0.16 579

MDST_ROB	0.48 630	0.14 401	0.95 641	0.30 616	0.21 584	1.33 694	0.32 602	0.77 671	0.56 611	1.06 682	0.71 637	0.49 580	0.35 563	1.26 683	0.38 559	0.13 550	0.11 564	0.16 606	0.13 577	0.12 517	0.12 516

Selective-IGEV-i16pb	0.39 595	0.12 284	2.18 694	0.21 292	0.15 451	0.68 653	0.32 602	0.56 590	0.57 614	0.25 308	0.44 520	0.33 452	0.21 376	0.80 628	0.25 475	0.14 575	0.10 540	0.09 355	0.10 469	0.12 517	0.13 536

GwcNet	0.35 568	0.23 571	0.88 629	0.25 517	0.24 621	0.48 611	0.27 554	0.55 574	0.57 614	0.38 534	0.52 575	0.51 592	0.32 546	0.60 544	0.41 583	0.13 550	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.13 533	0.14 558

DISCO	0.32 545	0.13 352	0.51 498	0.25 517	0.16 484	0.48 611	0.25 534	0.50 507	0.57 614	0.37 519	0.45 532	0.62 632	0.36 567	0.64 568	0.49 606	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.12 517	0.11 492

RP	0.35 568	0.22 562	0.51 498	0.31 622	0.24 621	0.37 546	0.28 570	0.50 507	0.58 617	0.40 559	0.63 623	0.61 630	0.47 622	0.61 551	0.39 567	0.16 606	0.15 620	0.17 612	0.15 601	0.17 590	0.17 592

ITSA-stereo	0.25 463	0.15 440	0.33 282	0.23 422	0.11 183	0.27 404	0.18 310	0.56 590	0.59 618	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.28 493	0.49 481	0.30 520	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.13 536

FAT-Stereo	0.36 573	0.18 504	0.73 593	0.26 551	0.18 530	0.33 506	0.29 577	0.60 624	0.59 618	0.46 599	0.60 610	0.60 626	0.50 631	0.61 551	0.34 545	0.13 550	0.14 605	0.13 552	0.12 549	0.14 551	0.18 606

RYNet	0.37 583	0.18 504	0.59 540	0.25 517	0.28 640	0.61 644	0.32 602	0.59 615	0.59 618	0.41 568	0.38 446	0.57 618	0.39 586	0.87 641	0.53 617	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.18 604	0.18 606

NaN_ROB	0.41 604	0.28 601	0.62 553	0.30 616	0.19 557	0.51 621	0.47 661	0.58 609	0.59 618	0.56 636	0.47 549	0.49 580	0.41 595	1.21 680	0.64 637	0.12 530	0.18 641	0.12 530	0.13 577	0.11 476	0.14 558

DStereoO	0.46 624	0.32 628	0.51 498	0.36 647	0.29 648	0.38 554	0.45 654	0.55 574	0.60 622	0.47 607	0.49 557	0.48 574	0.73 667	0.59 540	0.69 643	0.81 698	0.18 641	0.38 671	0.19 634	0.46 675	0.20 625

pcwnet_v2	0.32 545	0.15 440	1.26 672	0.23 422	0.18 530	0.32 495	0.18 310	0.59 615	0.60 622	0.36 511	0.45 532	0.35 475	0.29 508	0.36 429	0.25 475	0.14 575	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.15 570

AnyNet_C32	0.51 641	0.40 649	1.10 661	0.29 604	0.28 640	0.59 640	0.58 675	0.54 564	0.60 622	0.62 644	0.66 628	0.54 607	0.54 637	0.78 622	1.74 699	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.20 621	0.20 625

FBW_ROB	0.43 613	0.26 591	0.54 512	0.31 622	0.20 576	0.51 621	0.32 602	0.70 663	0.60 622	0.59 640	0.55 589	0.65 643	0.41 595	1.40 690	0.51 614	0.13 550	0.17 635	0.21 636	0.16 613	0.17 590	0.18 606

PASM	0.45 622	0.35 634	0.90 633	0.35 645	0.33 654	0.39 563	0.38 634	0.50 507	0.61 626	0.52 625	0.51 567	0.62 632	0.45 613	0.93 653	0.48 604	0.26 654	0.29 673	0.29 660	0.33 669	0.29 659	0.26 657

MeshStereo	0.58 652	0.27 598	0.67 572	0.22 363	0.17 508	0.66 650	0.37 628	0.78 672	0.61 626	1.47 704	1.30 679	1.65 692	0.79 670	1.12 674	0.59 625	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.14 592	0.17 590	0.14 558
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
zh-sn7	0.48 630	0.51 669	1.43 680	0.29 604	0.20 576	0.47 605	0.39 639	0.57 600	0.62 628	0.52 625	0.81 650	0.52 598	0.56 641	1.05 669	0.87 658	0.12 530	0.13 595	0.13 552	0.13 577	0.17 590	0.16 579

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 641	0.50 667	0.86 626	0.39 657	0.24 621	0.84 670	0.55 672	0.56 590	0.62 628	0.60 641	0.68 632	0.62 632	0.42 604	1.13 675	0.43 587	0.23 642	0.27 669	0.27 648	0.35 671	0.25 640	0.29 662

AnyNet_C01	0.65 660	0.58 674	2.60 702	0.32 628	0.26 633	0.88 673	0.61 678	0.63 644	0.62 628	0.68 653	0.96 664	0.76 660	0.60 648	0.96 659	1.43 690	0.16 606	0.16 628	0.17 612	0.17 623	0.23 634	0.23 647

SPS-STEREO	0.69 664	0.61 677	0.98 645	0.52 677	0.57 682	0.74 659	0.50 668	0.78 672	0.62 628	0.95 676	0.86 656	0.94 669	0.70 664	1.01 666	0.87 658	0.58 686	0.51 691	0.50 679	0.50 687	0.55 680	0.58 689
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.37 583	0.17 489	0.65 566	0.27 579	0.22 600	0.62 646	0.26 548	0.59 615	0.63 632	0.43 584	0.60 610	0.67 648	0.42 604	0.68 584	0.35 549	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.12 549	0.19 612	0.17 592

AF-Net	0.37 583	0.26 591	0.56 526	0.32 628	0.23 613	0.41 573	0.29 577	0.61 628	0.64 633	0.42 578	0.68 632	0.65 643	0.49 629	0.57 527	0.44 592	0.15 590	0.11 564	0.19 629	0.14 592	0.15 565	0.13 536

NLMM1	0.19 308	0.12 284	0.16 48	0.23 422	0.18 530	0.24 350	0.20 409	0.59 615	0.65 634	0.18 239	0.17 176	0.13 142	0.14 237	0.25 296	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

Wz-Net-SNSev	0.43 613	0.41 653	1.27 673	0.30 616	0.21 584	0.44 591	0.41 645	0.61 628	0.65 634	0.46 599	0.65 626	0.62 632	0.39 586	0.74 608	0.59 625	0.12 530	0.11 564	0.12 530	0.13 577	0.16 573	0.14 558

otaku	0.57 651	0.62 678	0.87 628	0.63 683	0.44 670	0.73 658	0.37 628	0.65 646	0.66 636	0.51 619	0.75 643	0.66 647	0.45 613	0.69 586	0.46 601	0.53 680	0.34 679	0.55 682	0.35 671	0.60 683	0.45 678

S-Stereo	0.38 590	0.20 533	1.05 653	0.27 579	0.22 600	0.38 554	0.32 602	0.55 574	0.66 636	0.39 549	0.59 605	0.49 580	0.41 595	0.75 609	0.40 575	0.12 530	0.15 620	0.13 552	0.13 577	0.16 573	0.21 634

GANetREF_RVC	0.43 613	0.47 660	0.69 578	0.38 655	0.20 576	0.51 621	0.48 665	0.66 652	0.66 636	0.46 599	0.46 542	0.50 588	0.44 610	0.90 649	0.39 567	0.27 659	0.21 653	0.32 665	0.18 629	0.27 653	0.22 640
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
MFN_U_SF_RVC	0.56 648	0.51 669	1.19 666	0.38 655	0.22 600	0.69 654	0.27 554	0.80 676	0.67 639	0.73 657	0.74 642	0.87 665	0.61 657	0.81 632	0.76 646	0.29 666	0.27 669	0.32 665	0.37 675	0.32 664	0.31 666

MSMD_ROB	0.60 656	0.33 631	0.61 545	0.30 616	0.25 629	0.86 672	0.35 619	0.55 574	0.67 639	1.10 684	1.49 688	1.76 695	0.97 684	0.88 644	0.49 606	0.23 642	0.21 653	0.27 648	0.27 664	0.25 640	0.24 652

PWC_ROB	0.38 590	0.29 609	0.69 578	0.25 517	0.20 576	0.38 554	0.19 357	0.58 609	0.67 639	0.57 638	0.85 655	0.51 592	0.40 591	0.71 592	0.52 615	0.13 550	0.09 509	0.14 579	0.10 469	0.17 590	0.14 558

FCDSN-DC	0.63 658	0.31 623	0.61 545	0.36 647	0.30 649	0.65 648	0.37 628	0.66 652	0.68 642	1.14 686	1.54 691	1.71 694	1.26 693	0.92 651	0.64 637	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.27 653	0.27 661
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 648	0.39 648	0.80 607	0.60 681	0.46 672	1.00 679	1.23 711	0.67 657	0.68 642	0.71 656	0.54 585	0.89 668	0.57 644	0.81 632	0.62 632	0.19 634	0.22 658	0.18 621	0.18 629	0.27 653	0.25 655

Wz-Net-TNSev	0.51 641	0.58 674	1.61 688	0.25 517	0.21 584	0.65 648	0.45 654	0.63 644	0.69 644	0.51 619	0.54 585	0.71 657	0.60 648	1.00 664	0.77 649	0.15 590	0.15 620	0.13 552	0.15 601	0.21 624	0.20 625

ADCL	0.47 627	0.22 562	1.00 647	0.27 579	0.19 557	0.74 659	0.64 680	0.54 564	0.69 644	0.56 636	0.71 637	0.55 609	0.60 648	0.60 544	1.43 690	0.11 490	0.09 509	0.13 552	0.13 577	0.14 551	0.14 558

Ntro	0.58 652	0.64 679	0.92 636	0.66 684	0.50 676	0.77 663	0.36 624	0.66 652	0.70 646	0.50 614	0.59 605	0.65 643	0.51 634	0.75 609	0.45 595	0.56 684	0.32 677	0.56 685	0.34 670	0.63 685	0.46 681

LRCNet_RVC	10.90 726	14.34 734	9.35 718	15.35 730	8.04 721	1.08 681	0.34 615	8.78 724	0.70 646	12.63 733	16.05 733	9.85 725	6.54 718	8.57 724	6.34 721	20.27 743	5.40 725	23.70 742	21.88 743	14.87 733	13.83 734

CSAN	0.50 637	0.35 634	0.78 597	0.36 647	0.23 613	0.56 633	0.59 677	0.61 628	0.70 646	0.64 648	0.78 647	0.65 643	0.60 648	1.38 689	0.62 632	0.21 639	0.17 635	0.20 633	0.20 636	0.18 604	0.18 606

Consistency-Raft	0.55 647	0.48 662	1.02 650	0.45 665	0.49 675	0.49 616	0.47 661	0.72 666	0.72 649	0.45 595	0.82 652	0.47 567	0.60 648	0.50 485	0.63 635	0.39 678	0.39 683	0.44 676	0.51 688	0.52 678	0.37 672

FINET	0.34 563	0.27 598	0.80 607	0.24 477	0.24 621	0.36 539	0.34 615	0.54 564	0.72 649	0.39 549	0.47 549	0.32 444	0.30 522	0.51 490	0.32 533	0.19 634	0.17 635	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

DispFullNet	0.66 661	0.89 693	1.59 685	0.77 690	1.21 708	0.51 621	0.23 495	0.59 615	0.72 649	0.69 655	0.61 617	0.69 654	0.91 680	0.79 624	0.48 604	0.27 659	0.12 583	0.73 690	0.30 668	0.65 688	0.40 675

XQC	0.43 613	0.37 642	0.96 643	0.34 636	0.25 629	0.53 631	0.34 615	0.60 624	0.73 652	0.51 619	0.46 542	0.57 618	0.47 622	0.70 589	0.72 645	0.17 617	0.12 583	0.18 621	0.15 601	0.25 640	0.23 647

SGM+DAISY	0.87 678	0.66 681	1.30 676	0.51 674	0.60 684	1.03 680	0.84 697	0.76 670	0.73 652	1.39 694	1.51 689	1.31 685	1.22 691	1.11 672	1.08 671	0.57 685	0.53 694	0.51 681	0.51 688	0.54 679	0.61 696

LSM	1.64 702	0.40 649	2.56 701	2.02 714	17.61 731	0.51 621	0.52 669	0.61 628	0.76 654	0.82 665	1.11 672	0.63 640	0.54 637	0.75 609	0.49 606	0.16 606	0.24 665	0.18 621	0.21 639	0.25 640	2.42 717

PDISCO_ROB	0.43 613	0.30 616	0.67 572	0.43 662	0.36 658	0.67 651	0.32 602	0.72 666	0.76 654	0.43 584	0.53 582	0.63 640	0.40 591	0.66 579	0.47 603	0.21 639	0.12 583	0.21 636	0.19 634	0.25 640	0.20 625

NVStereoNet_ROB	0.67 662	0.49 666	0.83 617	0.48 669	0.40 663	0.51 621	0.46 657	0.70 663	0.77 656	0.84 666	1.72 696	1.02 674	0.83 675	1.23 681	0.79 652	0.32 670	0.38 682	0.40 674	0.46 682	0.36 668	0.41 676
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WZ-Net	0.52 645	0.38 647	1.90 691	0.30 616	0.24 621	0.57 636	0.48 665	0.62 637	0.78 657	0.50 614	0.71 637	0.68 652	0.54 637	0.98 663	0.84 655	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.19 612	0.20 625

DPSNet	0.47 627	0.24 575	0.93 638	0.27 579	0.20 576	0.75 662	0.57 674	0.84 681	0.79 658	0.47 607	0.51 567	0.60 626	0.69 663	0.87 641	0.71 644	0.16 606	0.13 595	0.12 530	0.10 469	0.25 640	0.21 634

ACVNet-4b	0.72 667	0.81 688	1.33 677	0.72 688	0.50 676	0.80 668	0.31 593	0.71 665	0.80 659	0.50 614	0.72 641	0.95 671	0.43 608	0.96 659	1.20 684	1.13 710	0.21 653	0.76 692	0.45 681	0.65 688	0.46 681

w-ln-seven	0.42 607	0.30 616	1.18 665	0.26 551	0.22 600	0.58 637	0.31 593	0.62 637	0.81 660	0.58 639	0.61 617	0.53 603	0.36 567	0.57 527	0.65 639	0.11 490	0.10 540	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.13 536

zh-mn7	0.46 624	0.45 657	1.48 681	0.25 517	0.19 557	0.44 591	0.29 577	0.56 590	0.82 661	0.65 650	0.96 664	0.49 580	0.38 580	0.88 644	0.63 635	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.13 533	0.14 558

SuperB	0.49 633	0.28 601	2.23 695	0.23 422	0.15 451	0.41 573	0.32 602	0.47 473	0.82 661	0.43 584	0.50 561	0.33 452	0.45 613	0.68 584	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.98 705	0.14 558

FC-DCNN	0.70 665	0.30 616	0.69 578	0.32 628	0.27 635	0.81 669	0.39 639	0.79 675	0.82 661	1.41 696	1.58 693	1.98 697	1.26 693	1.02 667	0.77 649	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.26 648	0.26 657

SGM_RVC	0.50 637	0.19 520	0.50 488	0.25 517	0.15 451	0.69 654	0.39 639	0.68 660	0.82 661	0.95 676	0.84 654	1.13 676	0.76 668	1.16 676	0.60 629	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.16 613	0.16 573	0.17 592
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	0.76 673	0.44 656	1.98 692	0.49 672	0.16 484	0.58 637	0.31 593	0.81 678	0.83 665	0.41 568	0.52 575	0.98 673	0.58 645	4.97 717	1.03 668	0.11 490	0.07 384	0.10 434	0.24 651	0.27 653	0.26 657

ADCS	0.58 652	0.40 649	1.35 678	0.29 604	0.24 621	0.55 632	0.45 654	0.67 657	0.83 665	0.76 662	0.71 637	0.68 652	0.60 648	0.76 614	2.23 707	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.17 623	0.22 631	0.22 640

MFMNet_re	0.72 667	0.76 686	0.99 646	0.62 682	0.70 690	0.77 663	0.67 681	0.75 669	0.83 665	0.78 664	0.86 656	0.69 654	0.78 669	0.71 592	0.61 630	0.66 689	0.59 700	0.61 686	0.58 696	0.68 691	0.71 700

RTSC	0.39 595	0.28 601	0.78 597	0.27 579	0.18 530	0.49 616	0.22 468	0.59 615	0.84 668	0.55 635	0.53 582	0.49 580	0.36 567	0.67 583	0.82 654	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.17 590	0.17 592

FC-DCNN v2	0.71 666	0.30 616	0.67 572	0.32 628	0.27 635	0.84 670	0.39 639	0.84 681	0.85 669	1.44 700	1.64 694	2.09 699	1.28 695	1.06 670	0.80 653	0.24 650	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.26 648	0.25 655

MADNet+	1.01 685	1.16 705	4.72 711	0.70 686	0.47 673	1.24 690	0.96 701	0.97 688	0.89 670	0.65 650	0.77 646	0.87 665	0.85 678	2.09 703	1.68 695	0.38 677	0.39 683	0.31 664	0.27 664	0.43 672	0.39 674

PWCDC_ROB	0.38 590	0.30 616	0.60 542	0.33 634	0.20 576	0.42 580	0.19 357	0.58 609	0.89 670	0.42 578	1.26 678	0.36 480	0.34 558	0.50 485	0.38 559	0.18 628	0.11 564	0.11 492	0.09 425	0.19 612	0.13 536

JetBlue	1.14 691	0.76 686	2.36 697	0.59 680	0.75 692	3.04 709	1.78 715	1.11 690	0.90 672	0.94 674	1.10 671	1.66 693	1.28 695	2.09 703	1.72 698	0.43 679	0.36 681	0.38 671	0.38 677	0.58 682	0.56 686

ACVNet_1	0.72 667	0.81 688	1.37 679	0.72 688	0.53 680	0.77 663	0.42 648	0.85 684	0.90 672	0.74 660	0.75 643	1.32 686	0.72 666	1.02 667	0.55 618	0.54 682	0.31 676	0.71 689	0.35 671	0.64 687	0.45 678

AANet	0.49 633	0.42 655	1.56 684	0.22 363	0.19 557	0.39 563	0.25 534	0.52 543	0.92 674	0.92 671	0.93 662	0.84 664	0.67 660	0.59 540	0.59 625	0.15 590	0.11 564	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 663	0.64 679	1.06 654	0.45 665	0.27 635	1.40 698	0.58 675	0.78 672	0.92 674	0.84 666	0.86 656	0.88 667	0.68 662	1.33 688	0.68 642	0.37 676	0.29 673	0.34 669	0.36 674	0.43 672	0.37 672

ELAS	0.74 671	0.36 637	0.85 625	0.36 647	0.33 654	1.36 695	0.77 691	0.93 685	0.92 674	1.41 696	1.53 690	1.16 680	1.17 689	0.95 658	1.03 668	0.26 654	0.25 667	0.28 656	0.28 667	0.31 661	0.30 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
z-mn7	0.44 619	0.40 649	1.09 657	0.25 517	0.18 530	0.61 644	0.34 615	0.56 590	0.93 677	0.43 584	0.96 664	0.53 603	0.39 586	0.94 655	0.59 625	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.14 551	0.13 536

RainbowNet	0.72 667	0.89 693	1.02 650	0.82 692	0.63 687	0.78 666	0.52 669	0.81 678	0.93 677	0.60 641	0.79 648	0.80 662	0.60 648	0.80 628	0.57 619	0.78 696	0.55 697	0.78 693	0.49 685	0.76 695	0.58 689

SHD	0.42 607	0.27 598	0.81 610	0.31 622	0.25 629	0.42 580	0.22 468	0.66 652	0.94 679	0.63 646	0.60 610	0.59 623	0.47 622	0.59 540	0.58 624	0.15 590	0.13 595	0.16 606	0.16 613	0.20 621	0.22 640

TCMNet-wrong-test	4.29 712	5.57 720	4.65 708	11.33 729	10.39 724	5.73 715	4.48 720	4.13 717	1.02 680	1.91 706	2.39 708	6.16 721	3.62 714	3.84 714	4.50 717	1.99 714	0.47 688	1.97 717	1.69 716	5.69 723	4.31 722

EDNetEfficientorigin	7.51 719	0.52 671	140.47 748	0.25 517	0.17 508	0.42 580	0.29 577	0.47 473	1.03 681	1.28 689	1.02 668	0.83 663	0.84 676	0.75 609	0.99 666	0.10 449	0.09 509	0.12 530	0.10 469	0.21 624	0.22 640

RTS	0.78 674	0.48 662	4.68 709	0.34 636	0.28 640	1.12 683	0.46 657	0.62 637	1.03 681	0.73 657	0.89 660	0.60 626	0.59 646	1.61 693	1.16 680	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 613

RTSA	0.78 674	0.48 662	4.68 709	0.34 636	0.28 640	1.12 683	0.46 657	0.62 637	1.03 681	0.73 657	0.89 660	0.60 626	0.59 646	1.61 693	1.16 680	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 613

DStereoSA	0.81 676	0.37 642	1.08 656	0.51 674	0.65 688	0.67 651	1.44 713	0.74 668	1.06 684	0.54 633	1.67 695	0.49 580	1.78 703	0.96 659	1.69 697	0.28 663	0.43 686	0.27 648	0.51 688	0.40 671	0.58 689

EDNetEfficient	0.63 658	0.37 642	2.40 699	0.26 551	0.25 629	0.38 554	0.49 667	0.41 407	1.06 684	1.38 693	0.87 659	0.62 632	0.95 681	0.65 575	1.65 694	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.19 612	0.17 592

ELAS_RVC	0.74 671	0.36 637	1.00 647	0.37 653	0.33 654	0.88 673	0.93 700	0.83 680	1.08 686	1.35 691	1.33 682	1.24 682	1.33 697	1.06 670	0.95 664	0.27 659	0.25 667	0.29 660	0.27 664	0.30 660	0.30 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.91 680	0.86 690	0.84 622	0.97 697	0.75 692	0.92 676	0.71 683	1.27 692	1.10 687	0.89 668	1.45 685	1.14 677	0.96 682	1.19 677	0.84 655	0.74 693	0.51 691	0.97 698	0.55 693	0.84 697	0.60 692

IMH-64	0.91 680	0.86 690	0.84 622	0.97 697	0.75 692	0.92 676	0.71 683	1.27 692	1.10 687	0.89 668	1.45 685	1.14 677	0.96 682	1.19 677	0.84 655	0.74 693	0.51 691	0.97 698	0.55 693	0.84 697	0.60 692

PWCK	1.00 683	1.17 706	1.70 689	0.91 695	0.41 664	1.19 687	0.92 699	1.10 689	1.14 689	1.16 687	1.14 673	1.25 683	0.88 679	1.75 699	1.04 670	0.87 701	0.50 689	0.87 696	0.53 691	0.96 704	0.52 684

DeepPrunerF	0.44 619	0.29 609	1.29 675	0.33 634	0.30 649	0.35 534	0.36 624	0.62 637	1.15 690	0.40 559	0.44 520	0.39 506	0.41 595	0.80 628	0.52 615	0.18 628	0.14 605	0.23 643	0.21 639	0.17 590	0.17 592

MonStereo1	0.93 682	0.56 673	0.82 614	0.69 685	0.58 683	1.37 696	0.35 619	0.94 686	1.25 691	0.93 673	1.90 699	1.52 690	2.10 707	1.27 684	0.77 649	0.69 690	0.33 678	0.75 691	0.47 684	0.70 692	0.57 688

PVD	0.58 652	0.34 632	0.84 622	0.39 657	0.31 652	0.59 640	0.47 661	0.80 676	1.25 691	0.92 671	1.09 670	0.79 661	0.82 674	0.85 638	0.76 646	0.21 639	0.18 641	0.22 642	0.18 629	0.27 653	0.35 671

DStereoFS	0.84 677	0.66 681	0.80 607	0.53 678	0.50 676	1.23 689	0.55 672	0.94 686	1.32 693	0.89 668	1.32 680	1.04 675	2.32 710	1.29 686	1.14 676	0.31 669	0.35 680	0.30 662	0.39 678	0.34 665	0.60 692

SANet	0.53 646	0.28 601	0.96 643	0.26 551	0.15 451	0.69 654	0.44 653	0.67 657	1.34 694	0.67 652	0.98 667	0.94 669	0.71 665	0.89 646	0.76 646	0.14 575	0.12 583	0.12 530	0.11 510	0.17 590	0.16 579

notaker	1.45 697	1.34 709	1.48 681	1.40 710	1.07 706	1.18 685	0.85 698	1.48 700	1.40 695	1.51 705	3.46 712	2.40 705	1.81 704	1.76 700	1.45 693	1.11 708	0.69 709	1.38 710	0.87 708	1.31 711	0.97 709

ACVNet_2	0.89 679	0.87 692	1.25 671	0.82 692	0.62 686	0.97 678	0.62 679	1.14 691	1.42 696	1.00 679	1.40 683	1.47 689	0.84 676	1.11 672	0.66 640	0.61 687	0.43 686	0.78 693	0.49 685	0.75 694	0.52 684

IMH	1.05 688	0.95 697	1.00 647	1.01 699	0.78 696	1.11 682	0.68 682	1.38 695	1.43 697	1.00 679	1.72 696	1.43 687	1.14 686	1.73 698	0.89 660	1.09 707	0.55 697	0.99 700	0.57 695	0.87 699	0.62 698

light-stereo	2.37 709	0.69 683	3.61 705	3.84 718	3.41 714	4.04 710	0.31 593	2.13 711	1.45 698	3.61 714	6.33 719	6.90 723	0.63 658	4.83 716	1.28 687	0.71 692	0.74 710	0.32 665	0.39 678	1.20 707	0.96 707

SGM-ForestM	1.36 693	0.28 601	0.79 604	0.26 551	0.16 484	2.26 706	1.00 703	1.42 697	1.46 699	2.38 710	2.05 703	5.95 719	2.66 712	2.95 708	2.46 709	0.17 617	0.18 641	0.18 621	0.18 629	0.15 565	0.18 606

WAO-7	1.01 685	0.89 693	0.93 638	0.83 694	0.66 689	1.18 685	0.81 695	1.40 696	1.57 700	1.11 685	1.76 698	1.45 688	1.19 690	1.50 692	1.14 676	0.61 687	0.62 704	0.70 688	0.68 700	0.66 690	0.60 692

JetRed	2.30 708	2.64 715	6.12 714	1.12 706	1.38 711	5.85 716	3.29 717	1.99 708	1.67 701	1.98 707	1.95 701	2.16 703	1.60 702	2.48 707	4.10 715	1.05 705	1.60 714	1.09 703	1.01 712	1.67 714	1.28 713

LVE	1.13 690	1.02 698	1.28 674	1.01 699	0.80 699	1.29 693	0.81 695	1.47 699	1.96 702	1.07 683	1.90 699	1.90 696	1.01 685	1.48 691	0.91 661	0.93 704	0.61 703	0.94 697	0.69 701	0.87 699	0.75 704

Dean	1.17 692	1.04 700	1.49 683	1.03 701	0.78 696	1.20 688	0.77 691	1.48 700	1.96 702	1.28 689	1.99 702	2.15 700	1.14 686	1.25 682	1.00 667	0.81 698	0.60 701	1.01 701	0.69 701	0.92 703	0.74 703

WAO-6	1.07 689	0.93 696	0.92 636	0.96 696	0.78 696	1.28 692	0.75 688	1.34 694	2.00 704	1.02 681	1.54 691	1.59 691	1.22 691	1.31 687	1.14 676	0.78 696	0.55 697	1.02 702	0.75 705	0.83 696	0.69 699

MADNet++	2.26 707	1.80 713	2.06 693	2.13 716	1.97 713	2.61 708	1.79 716	2.38 712	2.16 705	2.75 712	2.65 709	2.38 704	2.43 711	3.17 709	3.21 711	2.17 715	1.95 717	1.94 716	1.63 715	2.06 715	2.01 716

coex-ft	3.44 711	0.73 685	48.55 746	0.24 477	0.19 557	0.50 620	0.43 650	0.47 473	2.40 706	7.03 722	1.20 675	0.97 672	2.23 708	0.73 600	1.92 703	0.12 530	0.15 620	0.14 579	0.12 549	0.21 624	0.43 677

HanzoNet	2.97 710	1.69 712	2.29 696	1.74 713	1.33 710	1.53 700	1.03 704	1.99 708	2.64 707	5.51 718	5.16 715	5.90 718	6.82 721	4.32 715	3.29 712	3.16 718	2.02 719	1.92 714	2.87 721	2.24 716	1.89 715

UNDER WATER-64	1.55 700	1.19 707	2.52 700	1.31 708	0.95 704	2.12 704	1.21 710	1.45 698	3.19 708	1.43 699	1.32 680	2.64 707	2.04 706	1.63 695	1.83 700	1.11 708	0.67 708	1.28 708	0.92 709	1.19 706	1.02 710

MANE	1.41 695	0.36 637	0.74 594	0.43 662	0.41 664	2.16 705	0.80 693	2.39 713	3.38 709	2.22 709	3.06 711	3.54 712	2.73 713	2.15 705	1.94 704	0.28 663	0.27 669	0.30 662	0.46 682	0.28 658	0.34 670

UNDER WATER	1.59 701	1.22 708	2.36 697	1.38 709	1.03 705	1.67 701	1.10 707	1.54 703	3.63 710	1.44 700	1.47 687	2.85 709	2.25 709	1.67 696	1.94 704	1.06 706	0.62 704	1.31 709	0.93 710	1.21 708	1.02 710

DPSimNet_ROB	4.34 713	4.23 716	6.89 716	3.67 717	3.68 715	4.75 711	5.21 721	2.67 714	3.68 711	5.82 719	3.95 713	5.57 715	6.72 720	3.46 713	4.48 716	4.05 722	2.88 720	4.68 723	3.12 723	3.69 718	3.62 721

WAO-8	1.46 698	1.10 703	1.09 657	1.10 703	0.84 700	2.06 702	0.75 688	1.84 705	3.83 712	1.44 700	2.21 705	2.15 700	1.43 699	3.17 709	1.19 682	0.91 702	0.65 706	1.09 703	0.79 706	0.90 701	0.71 700

Venus	1.46 698	1.10 703	1.09 657	1.10 703	0.84 700	2.06 702	0.75 688	1.84 705	3.83 712	1.44 700	2.21 705	2.15 700	1.43 699	3.17 709	1.19 682	0.91 702	0.65 706	1.09 703	0.79 706	0.90 701	0.71 700

TorneroNet-64	1.43 696	1.03 699	1.20 667	1.10 703	0.86 702	2.26 706	0.73 686	1.84 705	3.84 714	1.25 688	2.25 707	2.69 708	1.42 698	1.76 700	1.43 690	0.76 695	0.50 689	1.09 703	0.66 699	1.23 709	0.76 705

ktn	1.77 704	1.36 710	1.22 668	1.43 711	1.14 707	1.52 699	1.08 706	1.51 702	3.96 715	2.77 713	4.69 714	3.35 711	1.46 701	1.69 697	1.25 686	1.43 712	0.77 711	1.45 711	0.99 711	1.32 712	0.96 707

tt	4.71 714	0.10 144	3.94 706	2.06 715	1.53 712	10.14 722	16.88 725	9.27 726	4.98 716	1.39 694	1.02 668	4.68 714	4.90 716	3.35 712	5.86 720	5.76 724	9.15 733	2.24 719	2.53 719	3.10 717	1.32 714

BEATNet-Init1	4.73 715	2.61 714	13.29 731	0.58 679	0.53 680	10.12 721	3.33 718	4.83 718	5.01 717	8.75 724	8.51 721	14.08 734	7.60 723	7.70 723	5.34 718	0.28 663	0.28 672	0.34 669	0.37 675	0.57 681	0.45 678

KSHMR	1.89 705	1.36 710	1.60 686	1.47 712	1.22 709	1.38 697	1.06 705	1.79 704	5.97 718	1.42 698	5.65 718	2.98 710	1.14 686	2.23 706	1.20 684	1.27 711	1.12 713	1.46 712	1.10 713	1.32 712	1.15 712

LE_ROB	1.76 703	0.20 533	2.68 703	0.48 669	0.52 679	0.78 666	0.96 701	0.84 681	6.61 719	7.40 723	2.08 704	2.08 698	4.83 715	1.27 684	3.79 714	0.10 449	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.11 476	0.10 454

ASD4	7.23 718	6.65 721	7.69 717	5.24 720	5.62 718	11.85 723	20.36 726	7.57 722	7.14 720	6.55 720	5.47 717	5.99 720	5.78 717	7.22 721	9.24 724	4.85 723	4.44 723	6.40 730	5.19 724	6.53 724	4.89 723

Selective-IGEV-i1pa	5.57 716	7.99 722	4.76 712	0.80 691	0.45 671	12.99 724	3.60 719	9.25 725	7.43 721	6.97 721	9.87 725	8.94 724	7.26 722	14.66 734	5.65 719	3.55 719	1.08 712	1.93 715	0.72 703	0.73 693	2.79 719

TorneroNet	2.22 706	1.08 702	1.24 670	1.14 707	0.90 703	5.58 714	0.80 693	2.12 710	8.69 722	2.58 711	5.42 716	3.88 713	1.97 705	1.78 702	1.87 701	0.86 700	0.54 696	1.15 707	0.74 704	1.23 709	0.85 706

USTest	6.88 717	5.23 719	5.63 713	7.22 723	7.29 719	14.34 726	22.76 727	8.48 723	9.32 723	5.42 717	6.39 720	6.29 722	6.64 719	6.92 720	8.62 723	1.94 713	3.29 721	2.16 718	2.55 720	3.85 719	3.29 720

PML	16.10 732	12.82 733	6.78 715	5.23 719	7.76 720	33.92 738	66.56 748	5.30 719	10.28 724	26.12 747	68.59 748	20.51 736	13.49 734	10.06 725	6.78 722	5.96 725	2.00 718	6.04 729	2.18 718	8.96 729	2.60 718

xxxxx1	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 733	18.88 732	17.08 727	23.03 728	10.36 727	10.99 725	9.21 725	9.62 722	10.74 729	10.61 727	10.72 726	13.89 732	7.97 730	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 731

tt_ll	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 733	18.88 732	17.08 727	23.03 728	10.36 727	10.99 725	9.21 725	9.62 722	10.74 729	10.61 727	10.72 726	13.89 732	7.97 730	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 731

ff	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 733	18.88 732	17.08 727	23.03 728	10.36 727	10.99 725	9.21 725	9.62 722	10.74 729	10.61 727	10.72 726	13.89 732	7.97 730	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 731

HaxPig	17.72 734	20.22 744	19.73 733	16.53 731	16.51 730	9.27 720	9.33 722	14.34 735	13.27 728	18.65 735	18.70 734	17.35 735	16.77 735	17.04 735	16.45 735	22.05 744	20.89 745	22.27 741	21.53 742	21.29 742	22.13 746

iinet-test	10.78 724	9.29 723	9.70 719	10.48 724	10.68 725	17.98 731	25.98 733	12.57 730	13.39 729	9.64 728	10.10 726	10.06 726	10.61 727	11.22 730	12.70 727	6.40 726	7.74 728	5.68 725	6.69 725	7.47 725	7.30 724

IINet	10.78 724	9.29 723	9.70 719	10.48 724	10.68 725	17.98 731	25.98 733	12.57 730	13.39 729	9.64 728	10.10 726	10.06 726	10.61 727	11.22 730	12.70 727	6.40 726	7.74 728	5.68 725	6.69 725	7.47 725	7.30 724

DGTPSM_ROB	8.34 720	5.10 717	10.37 729	5.31 721	10.18 722	8.33 718	23.60 731	6.06 720	13.41 731	4.90 715	10.87 729	5.65 716	10.44 724	6.17 718	12.59 725	3.74 720	7.55 726	3.69 720	7.26 729	4.14 720	7.46 726

DPSMNet_ROB	8.40 721	5.11 718	10.49 730	5.58 722	10.25 723	8.34 719	23.62 732	6.07 721	13.45 732	4.93 716	10.88 730	5.66 717	10.44 724	6.24 719	12.64 726	3.98 721	7.61 727	3.76 721	7.30 730	4.20 721	7.51 727

Anonymous_1	16.62 733	9.35 725	9.84 721	10.66 726	14.64 729	18.66 733	27.12 735	12.64 732	13.51 733	10.76 732	10.30 728	10.13 728	10.60 726	11.06 729	12.74 729	15.87 741	7.74 728	16.92 739	43.48 746	58.66 749	7.68 728

DPSM_ROB	11.49 727	9.87 729	10.35 727	11.13 727	11.31 727	19.11 734	27.51 736	13.37 733	14.21 734	10.31 730	11.06 731	10.96 732	11.27 732	11.96 732	13.59 730	6.78 728	8.19 731	6.03 727	7.09 727	7.93 727	7.73 729

DPSM	11.49 727	9.87 729	10.35 727	11.13 727	11.31 727	19.11 734	27.51 736	13.37 733	14.21 734	10.31 730	11.06 731	10.96 732	11.27 732	11.96 732	13.59 730	6.78 728	8.19 731	6.03 727	7.09 727	7.93 727	7.73 729

MEDIAN_ROB	21.21 735	24.62 746	23.47 744	19.58 732	19.65 735	13.22 725	10.96 723	17.88 736	17.00 736	22.14 746	22.02 737	20.86 737	20.36 736	21.06 736	19.71 736	25.63 746	24.13 746	26.21 743	25.20 744	25.17 743	25.38 747

RSGM-EC	29.65 745	17.75 735	10.04 722	35.31 745	33.15 746	26.42 736	46.65 738	19.89 737	17.74 737	18.92 736	23.36 744	30.14 747	23.59 745	41.87 746	45.99 747	59.56 748	34.38 748	33.25 748	20.37 740	34.97 745	19.60 744

acva	29.65 745	17.75 735	10.04 722	35.31 745	33.15 746	26.42 736	46.65 738	19.89 737	17.74 737	18.92 736	23.36 744	30.14 747	23.59 745	41.87 746	45.99 747	59.56 748	34.38 748	33.25 748	20.37 740	34.97 745	19.60 744

AVERAGE_ROB	25.43 744	29.06 747	27.24 745	24.63 744	24.20 744	17.73 730	12.61 724	22.29 739	21.39 739	26.79 748	26.16 746	25.20 746	24.64 747	25.07 745	23.53 737	29.96 747	28.40 747	30.60 744	29.58 745	29.72 744	29.84 748

LSM0	24.24 743	19.98 743	22.32 742	24.22 743	40.14 748	38.48 743	55.20 740	26.95 745	28.57 740	20.49 739	21.83 736	22.26 745	22.75 741	24.22 743	27.30 739	13.66 739	16.32 737	12.19 737	14.15 731	16.10 740	17.66 743

RAFT-FEzeroshot	23.10 736	19.88 739	20.56 736	22.49 737	22.75 738	38.38 739	55.50 744	26.84 740	28.66 741	20.60 741	22.10 738	22.05 740	22.74 739	24.00 739	27.37 743	13.59 733	16.48 739	12.14 731	14.28 733	15.96 736	15.54 738

RAFT-FE	23.10 736	19.88 739	20.56 736	22.49 737	22.75 738	38.38 739	55.50 744	26.84 740	28.66 741	20.60 741	22.10 738	22.05 740	22.74 739	24.00 739	27.37 743	13.59 733	16.48 739	12.14 731	14.28 733	15.96 736	15.54 738

CasAABBNet	23.10 736	19.86 737	20.64 738	22.47 736	22.73 736	38.41 742	55.50 744	26.89 743	28.70 743	20.61 743	22.15 740	22.08 743	22.75 741	23.99 737	27.36 741	13.59 733	16.48 739	12.14 731	14.27 732	15.95 734	15.53 737

FlowAnything	23.14 739	19.87 738	20.79 739	22.50 740	22.74 737	38.39 741	55.46 741	26.89 743	28.72 744	20.77 745	22.29 743	22.07 742	22.72 738	23.99 737	27.41 745	13.60 736	16.55 744	12.15 735	14.36 737	15.97 738	15.52 736

Selective-RAFT-Error	23.16 740	19.93 741	20.87 740	22.54 741	22.81 741	38.52 745	55.47 742	27.01 746	28.83 745	20.66 744	22.25 741	22.09 744	22.80 743	24.09 741	27.36 741	13.61 738	16.48 739	12.15 735	14.28 733	15.99 739	15.57 741

fast-reg	23.64 742	20.51 745	23.42 743	23.22 742	24.75 745	38.73 746	55.47 742	26.85 742	28.86 746	20.12 738	21.73 735	21.64 738	22.22 737	24.30 744	27.54 746	13.91 740	16.52 743	14.85 738	15.62 738	16.91 741	15.71 742

Hybrid-DGEV	23.16 740	19.94 742	20.96 741	22.49 737	22.75 738	38.51 744	55.52 747	27.09 747	28.90 747	20.58 740	22.25 741	22.00 739	22.80 743	24.11 742	27.33 740	13.60 736	16.47 738	12.14 731	14.30 736	15.95 734	15.54 738

Selective-IGEV-i16pa	30.47 747	41.93 748	4.02 707	0.49 672	0.37 660	96.94 748	0.74 687	60.26 749	58.76 748	17.24 734	64.39 747	38.26 749	49.53 748	106.11 749	26.15 738	19.96 742	3.42 722	4.39 722	1.81 717	0.39 670	14.22 735

test_example2	101.33 748	108.28 749	68.15 747	98.43 747	106.93 749	89.75 747	102.43 749	36.80 748	97.65 749	129.04 749	130.15 749	65.26 750	66.62 749	92.11 748	80.24 749	144.10 750	199.48 750	81.81 750	103.01 750	125.01 750	101.27 749

ccccc	256.34 749	256.29 750	313.62 749	354.40 750	364.36 750	149.10 749	168.46 750	152.89 750	131.30 750	153.93 750	155.56 750	164.00 751	204.39 750	268.02 750	295.19 750	390.55 751	349.22 751	244.59 751	219.82 751	412.30 751	378.83 750

FADE		1.06 701		0.71 687	0.76 695							1.17 681				24.23 745	4.70 724	17.35 740	17.61 739	0.49 676

Low-res two-view benchmark