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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 103	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.12 19	0.13 69	0.11 2	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 73	0.09 83	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.21 77	0.20 162	0.10 34	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 9	0.09 83	0.21 114	0.14 2	0.10 121	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 34	0.11 45	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.14 103	0.25 154	0.19 133	0.17 215	0.23 255	0.15 191	0.15 250	0.12 5	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

U	1.00 663	0.09 83	0.21 114	0.21 277	3.68 695	6.12 697	0.14 103	0.21 77	0.21 182	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	5.42 704	2.90 702	0.07 182	0.06 143

aanet-new-34k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.19 149	0.07 2	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 73	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.13 323	0.20 233	0.16 198	0.23 118	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.13 195	0.13 12	0.12 111	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 594

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 44	0.09 83	0.17 66	0.18 93	0.10 121	0.15 54	0.16 198	0.23 118	0.15 57	0.10 34	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.08 317

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 158	0.19 502	0.70 565	0.17 46	0.12 243	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.10 34	0.12 65	0.10 57	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.05 7	0.07 239

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 73	0.09 83	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.13 25	0.16 198	0.25 154	0.21 182	0.11 56	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.04 1	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 114	0.15 5	0.11 175	0.10 12	0.13 69	0.15 10	0.08 1	0.12 86	0.10 33	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 139	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 73	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.24 137	0.20 162	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 94	0.10 8	0.20 62	0.14 41	0.09 15	0.10 33	0.09 27	0.12 149	0.13 12	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 158	0.07 4	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.21 77	0.19 133	0.77 643	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

4.5_new	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

2w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.14 119	0.08 4	0.11 115	0.13 12	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.12 86	0.19 200	0.15 191	0.11 115	0.13 12	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.07 182	0.06 143

gcap-zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 594

testlalala	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

DNS	0.21 333	0.09 83	0.27 188	0.24 457	0.11 175	0.29 428	0.16 198	0.27 189	0.16 67	1.35 671	0.18 190	0.17 223	0.12 149	0.14 31	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.08 263	0.12 499

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 44	0.07 4	0.22 129	0.16 20	0.10 121	0.13 25	0.13 69	0.18 33	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

aanet-new-32k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 44	0.10 139	0.26 176	0.18 93	0.09 54	0.14 36	0.14 103	0.20 62	0.13 23	0.11 56	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.15 57	0.13 116	0.16 152	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.20 223	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.12 118	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 73	0.12 277	0.27 188	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.12 86	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 73	0.11 219	0.23 142	0.22 346	0.09 54	0.16 94	0.14 103	0.24 137	0.19 133	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.13 195	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 73	0.10 139	0.21 114	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.21 77	0.17 94	0.12 86	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 158	0.21 529	0.47 448	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.14 103	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.12 118	0.10 77	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.07 239

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 119	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 119	0.11 219	0.38 340	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.23 118	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 73	0.13 344	0.15 22	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.21 358	0.14 31	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

Foundation-i1	0.13 119	0.07 4	0.16 45	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.16 198	0.32 270	0.22 199	0.15 167	0.17 170	0.20 262	0.13 195	0.14 31	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.13 69	0.17 22	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.09 54	0.13 25	0.13 69	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 44	0.08 37	0.23 142	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 62	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	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
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.11 8	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.07 2	0.16 94	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 170	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	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
Zero-FE251	0.14 158	0.09 83	0.24 152	0.17 46	0.09 54	0.20 233	0.13 69	0.20 62	0.14 41	0.61 623	0.13 84	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.18 93	0.10 121	0.13 25	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 44	0.06 1	0.17 66	0.15 5	0.11 175	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.16 67	0.11 56	0.15 133	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 37	0.16 45	0.17 46	0.08 23	0.16 94	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 34	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 44	0.08 37	0.15 22	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.10 8	0.22 95	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

test_for_model	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

CAS	0.15 194	0.07 4	0.21 114	0.41 640	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.15 167	0.19 200	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 166	0.29 646	0.04 2	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.14 539

CroCo-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.24 152	0.25 497	0.11 175	0.11 14	0.18 292	0.32 270	0.23 225	0.12 86	0.12 65	0.18 236	0.12 149	0.14 31	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143
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
qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.18 93	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.10 121	0.15 54	0.10 8	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 73	0.11 219	0.35 292	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.07 182	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.08 23	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.19 133	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 73	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.08 23	0.13 25	0.14 103	0.25 154	0.21 182	0.12 86	0.15 133	0.09 27	0.14 231	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.23 118	0.21 182	0.16 196	0.22 246	0.10 57	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.15 151	0.24 137	0.17 94	0.13 116	0.15 133	0.16 212	0.13 195	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.15 133	0.17 223	0.12 149	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.19 43	0.15 57	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.18 33	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.11 92	0.10 77	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 73	0.11 219	0.18 79	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.07 1	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

LG-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.18 292	0.21 77	0.18 114	0.11 56	0.17 170	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

S2M2_L	0.13 119	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.12 243	0.12 19	0.07 1	0.18 33	0.20 162	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.12 149	0.15 68	0.14 203	0.13 531	0.09 492	0.09 341	0.10 453	0.11 461	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 158	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.10 121	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.13 116	0.18 190	0.16 212	0.16 270	0.15 68	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

GIP-stereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.29 228	0.18 114	0.11 56	0.16 152	0.13 138	0.09 33	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

RAStereo	0.13 119	0.12 277	0.27 188	0.22 346	0.11 175	0.15 54	0.18 292	0.23 118	0.23 225	0.13 116	0.17 170	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.05 34

GMOStereo	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

error version	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

test-v	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

test-2	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 139	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 94	0.14 103	0.14 5	0.13 23	0.11 56	0.09 16	0.10 57	0.10 77	0.16 96	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 119	0.10 139	0.42 397	0.18 93	0.11 175	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

Wave_Phase_stereo	0.14 158	0.10 139	0.42 397	0.18 93	0.11 175	0.36 520	0.14 103	0.28 212	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

GEAStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

GSStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.17 46	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

GS-Stereo							0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

gasm-f	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.19 200	0.10 57	0.11 115	0.16 96	0.11 42	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.09 345	0.08 317

asd	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.10 121	0.16 94	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.08 4	0.11 115	0.16 96	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.13 84	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.12 32	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 73	0.08 37	0.14 8	0.18 93	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 96	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 312	0.72 664	0.70 565	0.17 46	0.08 23	0.15 54	0.15 151	0.18 33	0.16 67	0.13 116	0.12 65	0.09 27	0.08 15	0.16 96	0.13 166	0.35 653	0.04 2	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.23 627

AEACV	0.13 119	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.17 170	0.13 138	0.16 270	0.16 96	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

test-1	0.17 228	0.11 219	0.40 364	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.34 294	0.26 267	0.20 244	0.24 269	0.22 285	0.14 231	0.16 96	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.08 317

CREStereo++_RVC	0.15 194	0.08 37	0.26 176	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.13 69	0.22 95	0.30 327	0.21 255	0.30 325	0.13 138	0.11 115	0.16 96	0.15 234	0.07 126	0.04 2	0.06 45	0.15 582	0.06 100	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
XX-TBD	0.15 194	0.18 486	0.28 206	0.22 346	0.10 121	0.22 292	0.15 151	0.22 95	0.27 278	0.22 262	0.26 288	0.14 170	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

quiztm	0.15 194	0.15 426	0.25 166	0.22 346	0.14 371	0.17 128	0.17 245	0.33 285	0.21 182	0.18 233	0.21 232	0.14 170	0.10 77	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

TS12	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.14 147	0.19 200	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 73	0.12 277	0.28 206	0.19 149	0.08 23	0.17 128	0.15 151	0.22 95	0.18 114	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 73	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.15 151	0.26 174	0.20 162	0.11 56	0.12 65	0.10 57	0.13 195	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 156	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.16 196	0.16 152	0.18 236	0.13 195	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 599	0.07 4	0.63 538	0.18 93	0.13 323	0.15 54	0.11 20	0.20 62	0.11 8	2.05 688	0.12 65	0.23 306	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	4.20 701	0.07 239

NLSM3	0.13 119	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.24 241	0.11 56	0.15 133	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.05 7	0.05 34

FE-Mocha	0.16 210	0.10 139	0.33 271	0.19 149	0.13 323	0.19 191	0.15 151	0.35 317	0.22 199	0.24 282	0.24 269	0.20 262	0.14 231	0.17 114	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

DA	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

GGEV	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

2.5w	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.15 151	0.20 62	0.15 57	0.12 86	0.13 84	0.10 57	0.09 33	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 114	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 114	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Occ-G	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.19 339	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.19 200	0.21 274	0.11 115	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143

Pointernet	0.13 119	0.07 4	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.12 32	0.31 258	0.24 241	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

IGEV++	0.13 119	0.10 139	0.23 142	0.21 277	0.10 121	0.15 54	0.15 151	0.29 228	0.16 67	0.12 86	0.15 133	0.12 118	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

MaDis-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.26 176	0.19 149	0.14 371	0.16 94	0.13 69	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.14 119	0.14 170	0.11 115	0.17 114	0.17 290	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

CASnet	0.14 158	0.12 277	0.22 129	0.22 346	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.22 262	0.20 217	0.15 191	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.11 475	0.09 409	0.08 263	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 158	0.14 391	0.33 271	0.20 223	0.09 54	0.21 264	0.10 8	0.26 174	0.20 162	0.18 233	0.19 200	0.15 191	0.13 195	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.06 143

LoS_RVC	0.13 119	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.19 200	0.12 118	0.15 250	0.17 114	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.12 499

CroCo-Stereo Lap2	0.15 194	0.15 426	0.28 206	0.25 497	0.18 510	0.11 14	0.19 339	0.28 212	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

cross-raft	0.17 228	0.12 277	0.41 387	0.23 403	0.10 121	0.20 233	0.24 498	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.29 389	0.15 250	0.17 114	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

TANstereo	0.15 194	0.09 83	0.28 206	0.16 20	0.08 23	0.25 353	0.14 103	0.23 118	0.28 295	0.24 282	0.30 325	0.16 212	0.12 149	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

sAnonymous2	0.20 312	0.21 529	0.58 516	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

CroCo_RVC	0.20 312	0.21 529	0.58 516	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

aanet-new-78k	0.13 119	0.11 219	0.44 420	0.21 277	0.08 23	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.16 67	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.13 195	0.18 141	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 73	0.13 344	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.09 27	0.13 195	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

RT-Monster	0.15 194	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.14 371	0.20 233	0.11 20	0.29 228	0.32 349	0.24 282	0.22 246	0.17 223	0.13 195	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

FlowAnything_test	0.14 158	0.11 219	0.21 114	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.15 167	0.13 84	0.15 191	0.14 231	0.18 141	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.09 381

MSCF	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.22 346	0.10 121	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

qwe	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.14 147	0.13 84	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.18 114	0.14 147	0.17 170	0.09 27	0.10 77	0.18 141	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 44	0.07 4	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.13 25	0.11 20	0.22 95	0.15 57	0.11 56	0.12 65	0.12 118	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.06 143

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.07 2	0.15 54	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

SGD-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.07 2	0.17 128	0.13 69	0.18 33	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.18 141	0.11 42	0.08 287	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.25 166	0.16 20	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.17 22	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.10 438
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HUF	0.15 194	0.11 219	0.38 340	0.17 46	0.11 175	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.20 162	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.11 115	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.20 631	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.14 539

castereo++	0.13 119	0.10 139	0.18 79	0.18 93	0.10 121	0.27 386	0.13 69	0.23 118	0.23 225	0.11 56	0.13 84	0.16 212	0.10 77	0.18 141	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 69	0.24 137	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WCG-NET	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.08 23	0.18 156	0.17 245	0.21 77	0.28 295	0.18 233	0.21 232	0.15 191	0.12 149	0.18 141	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.16 67	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

RAFT-Stereo-weight	0.15 194	0.09 83	0.26 176	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.29 314	0.24 282	0.20 217	0.19 252	0.10 77	0.18 141	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

trnet	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.15 5	0.07 2	0.21 264	0.12 32	0.24 137	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.15 191	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 158	0.11 219	0.32 253	0.19 149	0.11 175	0.18 156	0.17 245	0.20 62	0.22 199	0.14 147	0.24 269	0.15 191	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.10 413	0.06 143

UniTT-Stereo	0.14 158	0.10 139	0.30 230	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.13 69	0.19 43	0.18 114	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.11 115	0.18 141	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.06 143

CES	0.14 158	0.08 37	0.19 89	0.17 46	0.22 580	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.14 147	0.17 170	0.14 170	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.18 587

RCA-Stereo	0.16 210	0.09 83	0.25 166	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.35 389	0.20 244	0.25 279	0.17 223	0.17 300	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

CREStereo	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.14 2	0.08 23	0.22 292	0.15 151	0.25 154	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.14 170	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143
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
R-Stereo Train	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

RAFT-Stereo	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-60k	0.12 73	0.11 219	0.32 253	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.12 65	0.11 92	0.11 115	0.19 166	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new	0.13 119	0.11 219	0.30 230	0.20 223	0.13 323	0.20 233	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.15 250	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143

VMStereo-Base	0.13 119	0.08 37	0.22 129	0.15 5	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.24 137	0.25 255	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

VIP-Stereo	0.12 73	0.12 277	0.21 114	0.18 93	0.11 175	0.24 335	0.12 32	0.19 43	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.11 92	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Replicate-Monster	0.12 73	0.10 139	0.32 253	0.16 20	0.08 23	0.17 128	0.10 8	0.22 95	0.19 133	0.11 56	0.10 33	0.10 57	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.08 317

AdaDepth	0.11 44	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.13 69	0.16 15	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.09 27	0.09 33	0.19 166	0.12 111	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.23 403	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.19 166	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

depthmonostereo	0.14 158	0.09 83	0.19 89	0.19 149	0.08 23	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.23 225	0.16 196	0.18 190	0.14 170	0.17 300	0.19 166	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 128	0.09 2	0.22 95	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.09 27	0.11 115	0.19 166	0.13 166	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.12 243	0.14 36	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-G	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

MM-Stereo_test3	0.17 228	0.12 277	0.29 220	0.23 403	0.14 371	0.19 191	0.22 450	0.39 364	0.36 402	0.16 196	0.24 269	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.06 143

rvit_stereo_0081_aga	0.16 210	0.14 391	0.28 206	0.21 277	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.23 118	0.24 241	0.17 215	0.21 232	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.14 203	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

rvit_stereo_0080	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 228	0.13 344	0.24 152	0.19 149	0.13 323	0.24 335	0.17 245	0.30 248	0.37 413	0.43 564	0.17 170	0.13 138	0.12 149	0.19 166	0.15 234	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

whm_eth	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

4D-IteraStereo	0.17 228	0.16 453	0.50 475	0.21 277	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.28 212	0.28 295	0.23 268	0.20 217	0.20 262	0.11 115	0.19 166	0.14 203	0.06 49	0.04 2	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.06 143

AnonymousM	0.17 228	0.19 502	0.24 152	0.18 93	0.10 121	0.18 156	0.17 245	0.30 248	0.23 225	0.26 304	0.20 217	0.18 236	0.14 231	0.19 166	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.38 651	0.15 582	0.06 100	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 228	0.14 391	0.32 253	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.25 292	0.33 372	0.20 262	0.17 300	0.19 166	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

DF	0.13 119	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.10 121	0.17 128	0.15 151	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.22 246	0.19 252	0.11 115	0.20 186	0.14 203	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

aanet-new-90k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.11 45	0.09 27	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 73	0.10 139	0.27 188	0.19 149	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.21 77	0.15 57	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

WQFJA1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLMM	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

MM-Stereo_test2	0.15 194	0.10 139	0.44 420	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.21 423	0.27 189	0.22 199	0.15 167	0.16 152	0.13 138	0.11 115	0.20 186	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 119	0.37 623	0.36 312	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 77	0.20 186	0.10 6	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.24 618	0.05 34

AIO_test	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.15 54	0.17 245	0.19 43	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

rvit_stereo_0081	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

GCAP-BAT	0.21 333	0.08 37	1.22 648	0.29 584	0.43 647	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

rvit_stereo_0082	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

RSM++	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.20 223	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

MoCha-V2	0.13 119	0.08 37	0.26 176	0.23 403	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.16 67	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.14 231	0.20 186	0.11 42	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

AE-Stereo	0.17 228	0.11 219	0.31 245	0.24 457	0.14 371	0.23 314	0.18 292	0.34 294	0.29 314	0.15 167	0.25 279	0.21 274	0.13 195	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

GCAPDPT-zeroshot	0.20 312	0.08 37	1.14 643	0.29 584	0.43 647	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

RAFT-Test	0.17 228	0.10 139	0.38 340	0.19 149	0.12 243	0.25 353	0.17 245	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.29 312	0.27 362	0.14 231	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

EGLCR-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.13 69	0.27 189	0.21 182	0.13 116	0.10 33	0.15 191	0.09 33	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

DCANet-4	0.19 295	0.10 139	0.52 491	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.36 336	0.39 437	0.29 353	0.30 325	0.17 223	0.22 374	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

fff	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

iRaftStereo_RVC	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.20 244	0.25 279	0.18 236	0.12 149	0.20 186	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

DCANet	0.18 252	0.13 344	0.40 364	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.23 388	0.20 186	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

csc	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

cscssc	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

CFNet-RSSM	0.17 228	0.10 139	0.40 364	0.20 223	0.11 175	0.20 233	0.15 151	0.36 336	0.30 327	0.23 268	0.21 232	0.26 352	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 228	0.10 139	0.37 321	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.32 270	0.28 295	0.23 268	0.23 255	0.27 362	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

DN	0.15 194	0.08 37	0.27 188	0.19 149	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.24 241	0.14 147	0.16 152	0.18 236	0.10 77	0.21 211	0.13 166	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.10 438

Selective-IGEV-i32	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

DispViT+	0.12 73	0.07 4	0.19 89	0.15 5	0.16 464	0.10 12	0.12 32	0.26 174	0.23 225	0.13 116	0.11 45	0.10 57	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

NLSM1	0.17 228	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.18 510	0.25 353	0.17 245	0.47 454	0.40 455	0.16 196	0.21 232	0.13 138	0.15 250	0.21 211	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

zero-FE	0.16 210	0.08 37	0.81 590	0.19 149	0.18 510	0.12 19	0.15 151	0.19 43	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.21 211	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.19 593	0.06 143

monsters	0.11 44	0.09 83	0.13 1	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.11 20	0.23 118	0.15 57	0.14 147	0.12 65	0.08 4	0.09 33	0.21 211	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

HART	0.15 194	0.11 219	0.30 230	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.16 198	0.30 248	0.19 133	0.15 167	0.25 279	0.17 223	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.07 369	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.06 143

Reg-Stereo(zero)	0.16 210	0.07 4	0.36 312	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.14 103	0.28 212	0.24 241	0.22 262	0.20 217	0.24 320	0.18 326	0.21 211	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 119	0.14 391	0.19 89	0.26 531	0.09 54	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.18 114	0.12 86	0.11 45	0.10 57	0.13 195	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.14 5	0.16 67	0.11 56	0.10 33	0.09 27	0.08 15	0.21 211	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

rvit_stereo_0083	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.17 245	0.22 95	0.34 373	0.16 196	0.21 232	0.19 252	0.16 270	0.21 211	0.16 261	0.11 473	0.10 522	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

IGEV-Stereo+	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.18 93	0.13 323	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 57	0.10 34	0.08 15	0.10 57	0.10 77	0.21 211	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.16 554	0.24 632

WCG-NET（raft）	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.17 46	0.08 23	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.26 267	0.18 233	0.19 200	0.20 262	0.12 149	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

RSM	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.23 118	0.18 114	0.13 116	0.13 84	0.15 191	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

CAS++	0.16 210	0.12 277	0.27 188	0.18 93	0.12 243	0.17 128	0.15 151	0.42 402	0.24 241	0.19 240	0.18 190	0.13 138	0.10 77	0.21 211	0.12 111	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.08 306	0.10 413	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 228	0.08 37	0.31 245	0.19 149	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.42 402	0.30 327	0.24 282	0.27 294	0.27 362	0.16 270	0.21 211	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

Selective-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

ADStereo(finetuned)	0.19 295	0.13 344	0.49 464	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.31 520	0.21 211	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

raftrobust	0.16 210	0.13 344	0.29 220	0.22 346	0.15 432	0.19 191	0.13 69	0.32 270	0.26 267	0.26 304	0.20 217	0.19 252	0.17 300	0.21 211	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

sCroCo_RVC	0.18 252	0.14 391	0.49 464	0.27 559	0.18 510	0.22 292	0.17 245	0.27 189	0.23 225	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.14 231	0.21 211	0.15 234	0.10 434	0.11 546	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.13 69	0.11 2	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.05 7	0.05 34

AIO_rvc	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.13 138	0.08 15	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

rvit_stereo_ft	0.17 228	0.14 391	0.30 230	0.25 497	0.14 371	0.17 128	0.21 423	0.28 212	0.26 267	0.16 196	0.19 200	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.17 290	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.07 239

MyStereo06	0.20 312	0.12 277	0.57 511	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.40 376	0.21 182	0.30 385	0.24 269	0.31 415	0.18 326	0.22 231	0.18 313	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

LoS	0.14 158	0.08 37	0.27 188	0.16 20	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.26 174	0.26 267	0.15 167	0.18 190	0.18 236	0.13 195	0.22 231	0.14 203	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 386	0.11 219	0.50 475	0.21 277	0.16 464	0.31 463	0.20 392	0.36 336	0.35 389	0.32 425	0.50 541	0.39 486	0.26 438	0.22 231	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.07 182	0.08 317

MC-Stereo	0.14 158	0.09 83	0.25 166	0.21 277	0.09 54	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.18 233	0.23 255	0.16 212	0.13 195	0.22 231	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

HUI-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.22 231	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

rafts_anoy	0.18 252	0.15 426	0.35 292	0.22 346	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.23 268	0.25 279	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.12 531	0.09 345	0.08 317

PMTNet	0.15 194	0.08 37	0.23 142	0.15 5	0.09 54	0.23 314	0.16 198	0.25 154	0.23 225	0.17 215	0.21 232	0.16 212	0.14 231	0.22 231	0.13 166	0.29 646	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

Lsterematch	0.18 252	0.13 344	0.33 271	0.19 149	0.10 121	0.23 314	0.17 245	0.25 154	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.24 320	0.21 358	0.23 241	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

Hybrid-DGEV-03	0.20 312	0.14 391	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.26 376	0.16 198	0.31 258	0.27 278	0.32 425	0.58 582	0.23 306	0.15 250	0.23 241	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.06 143

WQFJX	0.18 252	0.10 139	0.17 66	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.18 292	0.53 535	0.45 510	0.17 215	0.16 152	0.14 170	0.16 270	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.08 457	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

IGEV-FE	0.18 252	0.10 139	0.65 547	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

DDF-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.19 89	0.19 149	0.16 464	0.12 19	0.15 151	0.18 33	0.18 114	0.11 56	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.23 241	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.21 605	0.06 143

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 62	0.12 16	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 143

DilatedVolume-Stereo	0.14 158	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.14 103	0.24 137	0.21 182	0.21 255	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 228	0.10 139	0.39 356	0.23 403	0.11 175	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.29 314	0.22 262	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.06 143

SCV	0.14 158	0.14 391	0.24 152	0.21 277	0.11 175	0.15 54	0.16 198	0.31 258	0.18 114	0.11 56	0.15 133	0.13 138	0.10 77	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143

ours_stereo	0.13 119	0.11 219	0.23 142	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.18 292	0.20 62	0.19 133	0.13 116	0.18 190	0.14 170	0.10 77	0.23 241	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.05 34

IGEV_Zeroshot_test	0.18 252	0.10 139	0.65 547	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

DCRE	0.20 312	0.13 344	0.40 364	0.21 277	0.15 432	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.22 262	0.80 629	0.23 306	0.16 270	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.07 369	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

knoymous	0.17 228	0.09 83	0.32 253	0.17 46	0.11 175	0.21 264	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.27 362	0.16 270	0.23 241	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.09 345	0.09 381

riskmin	0.18 252	0.09 83	0.34 282	0.18 93	0.12 243	0.24 335	0.16 198	0.34 294	0.28 295	0.21 255	0.23 255	0.33 432	0.24 406	0.23 241	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.10 413	0.10 438

GLC_STEREO	0.15 194	0.10 139	0.24 152	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.23 118	0.27 278	0.17 215	0.20 217	0.17 223	0.11 115	0.23 241	0.16 261	0.07 126	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

CRE-IMP	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.11 175	0.24 335	0.17 245	0.29 228	0.21 182	0.27 312	0.26 288	0.24 320	0.17 300	0.23 241	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.10 438

SCV_C0	0.14 158	0.11 219	0.25 166	0.19 149	0.12 243	0.15 54	0.16 198	0.30 248	0.22 199	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.09 33	0.24 257	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.06 143

FACV-RUCA	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.23 403	0.23 593	0.26 376	0.19 339	0.39 364	0.34 373	0.25 292	0.32 349	0.21 274	0.24 406	0.24 257	0.19 346	0.10 434	0.07 369	0.15 576	0.08 306	0.16 554	0.13 517

fffft	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.19 339	0.22 95	0.16 67	0.14 147	0.11 45	0.13 138	0.10 77	0.24 257	0.18 313	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.19 43	0.19 133	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.11 115	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

mms	0.13 119	0.11 219	0.19 89	0.19 149	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.17 170	0.14 170	0.09 33	0.24 257	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

tg	0.16 210	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.11 175	0.23 314	0.15 151	0.34 294	0.24 241	0.20 244	0.25 279	0.19 252	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

model_zeroshot	0.17 228	0.11 219	0.39 356	0.20 223	0.12 243	0.24 335	0.15 151	0.34 294	0.22 199	0.30 385	0.20 217	0.22 285	0.12 149	0.24 257	0.14 203	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.07 239

H2IRNET	0.18 252	0.13 344	0.35 292	0.21 277	0.12 243	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.30 327	0.17 215	0.31 340	0.25 330	0.20 350	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.06 143

ff7	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

ffff	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

11t	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

anonymousdsp	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

ProNet	0.14 158	0.12 277	0.25 166	0.19 149	0.11 175	0.19 191	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.13 84	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.07 239

ccc-4	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

test_4	0.18 252	0.12 277	0.34 282	0.23 403	0.12 243	0.18 156	0.22 450	0.26 174	0.24 241	0.24 282	0.47 529	0.22 285	0.13 195	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.07 182	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 333	0.12 277	0.45 432	0.23 403	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.46 445	0.35 389	0.25 292	0.32 349	0.32 425	0.19 341	0.24 257	0.20 367	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

TRStereo	0.19 295	0.17 472	0.47 448	0.23 403	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.52 523	0.28 295	0.20 244	0.19 200	0.21 274	0.13 195	0.24 257	0.13 166	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.06 100	0.06 143

HHNet	0.22 369	0.12 277	0.52 491	0.18 93	0.18 510	0.20 233	0.20 392	0.34 294	0.31 340	0.32 425	0.59 585	0.20 262	0.21 358	0.24 257	0.31 509	0.08 287	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.11 475

PSM-adaLoss	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo_v2	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

Pruner-Stereo	0.19 295	0.11 219	0.34 282	0.29 584	0.12 243	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.32 349	0.25 330	0.15 250	0.24 257	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.09 381

DeepStereo_RVC	0.18 252	0.11 219	0.40 364	0.21 277	0.11 175	0.19 191	0.16 198	0.28 212	0.22 199	0.27 312	0.27 294	0.23 306	0.28 474	0.24 257	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.10 438

raft+_RVC	0.18 252	0.14 391	0.32 253	0.21 277	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.38 352	0.34 373	0.21 255	0.28 300	0.20 262	0.15 250	0.24 257	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.08 317

111	0.20 312	0.17 472	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.24 335	0.17 245	0.41 388	0.45 510	0.23 268	0.29 312	0.29 389	0.21 358	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.08 317

test_xeample3	0.16 210	0.11 219	0.56 508	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.20 162	0.16 196	0.12 65	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.07 239

AFF-stereo	0.18 252	0.15 426	0.32 253	0.21 277	0.10 121	0.18 156	0.18 292	0.33 285	0.27 278	0.25 292	0.37 412	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.33 271	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.46 637	0.46 445	0.20 162	0.25 292	0.50 541	0.17 223	0.16 270	0.24 257	0.23 435	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.10 453	0.06 100	0.07 239

DMCA	0.22 369	0.14 391	0.36 312	0.22 346	0.14 371	0.27 386	0.20 392	0.43 416	0.38 427	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.24 406	0.24 257	0.28 481	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.11 475

Selective-IGEV-i1	0.21 333	0.10 139	0.31 245	0.23 403	0.13 323	0.31 463	0.22 450	0.46 445	0.42 475	0.27 312	0.32 349	0.33 432	0.17 300	0.25 287	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.09 381

NLMM1	0.19 295	0.12 277	0.16 45	0.23 403	0.18 510	0.24 335	0.20 392	0.59 595	0.65 614	0.18 233	0.17 170	0.13 138	0.14 231	0.25 287	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

fffy	0.14 158	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.13 195	0.25 287	0.14 203	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 445	0.14 391	0.95 621	0.21 277	0.27 615	0.20 233	0.19 339	0.48 467	0.25 255	0.26 304	0.55 569	0.34 441	0.18 326	0.25 287	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.12 531	0.12 498	0.12 499

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 386	0.13 344	0.83 597	0.20 223	0.21 564	0.23 314	0.17 245	0.48 467	0.27 278	0.23 268	0.29 312	0.39 486	0.23 388	0.25 287	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.11 492	0.11 461	0.10 438

MyStereo8	0.22 369	0.15 426	0.63 538	0.21 277	0.17 488	0.31 463	0.16 198	0.36 336	0.32 349	0.28 324	0.36 403	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.28 481	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.12 499

MyStereo07	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.29 228	0.21 182	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.13 195	0.25 287	0.13 166	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

11t1	0.18 252	0.10 139	0.30 230	0.20 223	0.11 175	0.27 386	0.17 245	0.35 317	0.23 225	0.25 292	0.23 255	0.23 306	0.23 388	0.25 287	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

MIF-Stereo (partial)	0.16 210	0.10 139	0.34 282	0.21 277	0.15 432	0.15 54	0.13 69	0.28 212	0.25 255	0.17 215	0.26 288	0.15 191	0.16 270	0.25 287	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.08 317

anonymousdsp2	0.17 228	0.10 139	0.28 206	0.20 223	0.11 175	0.25 353	0.17 245	0.41 388	0.31 340	0.23 268	0.23 255	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.07 239

CASS	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.11 175	0.28 406	0.19 339	0.39 364	0.30 327	0.32 425	0.34 382	0.25 330	0.24 406	0.25 287	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.11 461	0.11 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 333	0.22 543	0.60 524	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

ACRE	0.21 333	0.20 515	0.62 535	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

test_3	0.18 252	0.11 219	0.32 253	0.24 457	0.11 175	0.22 292	0.25 515	0.31 258	0.31 340	0.25 292	0.18 190	0.23 306	0.13 195	0.25 287	0.19 346	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

RAFT-IKP	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

s12784h	0.17 228	0.09 83	0.26 176	0.18 93	0.07 2	0.32 475	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.23 268	0.25 279	0.18 236	0.17 300	0.25 287	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

GMStereo	0.19 295	0.25 561	0.40 364	0.21 277	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.29 228	0.40 455	0.25 292	0.23 255	0.16 212	0.15 250	0.25 287	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.33 271	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.12 32	0.42 402	0.25 255	0.27 312	0.32 349	0.21 274	0.17 300	0.25 287	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.08 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJX1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.23 403	0.17 488	0.24 335	0.19 339	0.58 589	0.52 572	0.16 196	0.16 152	0.14 170	0.15 250	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143

AIO-test2	0.20 312	0.20 515	0.36 312	0.26 531	0.15 432	0.22 292	0.16 198	0.42 402	0.42 475	0.16 196	0.29 312	0.15 191	0.11 115	0.26 305	0.13 166	0.18 609	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.07 182	0.07 239

IGEV-RUCA	0.21 333	0.08 37	0.23 142	0.19 149	0.19 537	0.28 406	0.24 498	0.23 118	0.21 182	0.20 244	0.23 255	0.28 378	0.49 609	0.26 305	0.18 313	0.09 382	0.08 457	0.18 601	0.13 559	0.17 571	0.17 573

PAM	0.23 386	0.10 139	0.63 538	0.22 346	0.15 432	0.34 500	0.21 423	0.37 346	0.22 199	0.31 403	0.27 294	0.55 589	0.26 438	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.09 381

rvit_0105_6	0.19 295	0.14 391	0.34 282	0.23 403	0.14 371	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.37 413	0.18 233	0.22 246	0.23 306	0.17 300	0.26 305	0.17 290	0.15 571	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

rvit_0105_5	0.21 333	0.15 426	0.38 340	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.24 498	0.36 336	0.39 437	0.21 255	0.23 255	0.26 352	0.19 341	0.26 305	0.19 346	0.15 571	0.13 576	0.12 513	0.12 531	0.10 413	0.09 381

LL-Strereo2	0.18 252	0.18 486	0.39 356	0.22 346	0.12 243	0.24 335	0.13 69	0.31 258	0.23 225	0.24 282	0.20 217	0.24 320	0.12 149	0.26 305	0.15 234	0.06 49	0.06 236	0.12 513	0.09 409	0.08 263	0.07 239

x	0.19 295	0.11 219	0.29 220	0.20 223	0.11 175	0.26 376	0.18 292	0.41 388	0.29 314	0.25 292	0.29 312	0.28 378	0.24 406	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

BUS	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.43 569	0.17 245	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.32 425	0.20 350	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

BSDual-CNN	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

psmg	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.21 277	0.14 371	0.35 515	0.23 476	0.51 504	0.34 373	0.35 475	0.38 427	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

CIPLG	0.21 333	0.21 529	0.55 504	0.23 403	0.15 432	0.25 353	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.33 372	0.22 285	0.15 250	0.26 305	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

test-3	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.26 304	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

test_1	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.25 292	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

GwcNet-ADL	0.22 369	0.14 391	0.58 516	0.24 457	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.49 477	0.40 455	0.27 312	0.29 312	0.30 405	0.20 350	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

Patchmatch Stereo++	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317
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
iRAFT	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ICVP	0.23 386	0.13 344	0.44 420	0.26 531	0.14 371	0.29 428	0.25 515	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.43 489	0.35 455	0.25 427	0.26 305	0.23 435	0.12 512	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.10 438
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 295	0.18 486	0.37 321	0.23 403	0.14 371	0.23 314	0.13 69	0.37 346	0.29 314	0.28 324	0.26 288	0.25 330	0.15 250	0.26 305	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.06 143

FENet	0.21 333	0.11 219	0.45 432	0.21 277	0.12 243	0.26 376	0.17 245	0.41 388	0.35 389	0.30 385	0.31 340	0.29 389	0.23 388	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

Select-FE	0.23 386	0.14 391	0.78 577	0.22 346	0.18 510	0.22 292	0.13 69	0.43 416	0.26 267	0.28 324	0.33 372	0.39 486	0.29 489	0.27 325	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.13 559	0.08 263	0.12 499

PAM_32	0.23 386	0.10 139	0.63 538	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.19 339	0.36 336	0.23 225	0.29 353	0.28 300	0.56 593	0.28 474	0.27 325	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.09 381

rvit_0105_4	0.20 312	0.15 426	0.38 340	0.23 403	0.14 371	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.39 437	0.19 240	0.24 269	0.25 330	0.19 341	0.27 325	0.17 290	0.16 587	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

ffm	0.22 369	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

tt1	0.18 252	0.14 391	0.35 292	0.23 403	0.11 175	0.30 447	0.19 339	0.35 317	0.44 498	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

plain	0.17 228	0.13 344	0.43 410	0.21 277	0.13 323	0.16 94	0.17 245	0.27 189	0.22 199	0.16 196	0.26 288	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.07 239

MIM_Stereo	0.18 252	0.12 277	0.38 340	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.35 317	0.25 255	0.27 312	0.35 393	0.23 306	0.13 195	0.27 325	0.16 261	0.06 49	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.06 143

MIPNet	0.21 333	0.15 426	0.52 491	0.21 277	0.12 243	0.27 386	0.20 392	0.45 434	0.37 413	0.30 385	0.23 255	0.19 252	0.24 406	0.27 325	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

iGMRVC	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

Anonymous3	0.23 386	0.18 486	0.63 538	0.27 559	0.18 510	0.41 553	0.23 476	0.43 416	0.35 389	0.23 268	0.27 294	0.20 262	0.18 326	0.27 325	0.18 313	0.12 512	0.11 546	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.12 499

RALCasStereoNet	0.18 252	0.15 426	0.33 271	0.21 277	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.31 258	0.25 255	0.21 255	0.29 312	0.22 285	0.15 250	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.10 522	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

SFCPSM	0.22 369	0.10 139	0.51 485	0.21 277	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.55 554	0.39 437	0.29 353	0.32 349	0.23 306	0.21 358	0.27 325	0.19 346	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.08 317

ACVNet	0.23 386	0.13 344	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.27 386	0.23 476	0.39 364	0.44 498	0.28 324	0.41 459	0.38 474	0.26 438	0.27 325	0.32 514	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.07 239

acv_ft	0.25 445	0.13 344	0.40 364	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.21 423	0.45 434	0.44 498	0.38 514	0.41 459	0.38 474	0.27 457	0.27 325	0.35 530	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.07 239

RT-IGEV	0.25 445	0.10 139	0.48 458	0.22 346	0.14 371	0.31 463	0.28 550	0.53 535	0.39 437	0.36 491	0.41 459	0.44 532	0.30 503	0.28 339	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.10 438

Hybrid-DGEV-2	0.21 333	0.15 426	0.34 282	0.24 457	0.13 323	0.28 406	0.14 103	0.48 467	0.44 498	0.27 312	0.24 269	0.25 330	0.25 427	0.28 339	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.07 239

FSD	0.27 470	0.28 582	0.32 253	0.27 559	0.24 601	0.27 386	0.27 534	0.31 258	0.29 314	0.26 304	0.27 294	0.28 378	0.27 457	0.28 339	0.26 470	0.23 623	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.25 620	0.24 632

AIO-test1	0.19 295	0.14 391	0.41 387	0.27 559	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.39 364	0.36 402	0.17 215	0.26 288	0.18 236	0.13 195	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.06 100	0.09 381

rvit_0105_3	0.23 386	0.17 472	0.40 364	0.25 497	0.15 432	0.24 335	0.28 550	0.38 352	0.41 467	0.25 292	0.25 279	0.28 378	0.21 358	0.28 339	0.20 367	0.15 571	0.13 576	0.14 561	0.15 582	0.10 413	0.09 381

rvit_stereo_0075_2	0.24 417	0.17 472	0.50 475	0.26 531	0.22 580	0.22 292	0.15 151	0.40 376	0.35 389	0.27 312	0.37 412	0.29 389	0.20 350	0.28 339	0.19 346	0.17 598	0.12 564	0.19 609	0.12 531	0.13 514	0.13 517

ACVNet-DCA	0.18 252	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

xx1	0.20 312	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.28 378	0.24 406	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

cc1	0.18 252	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

IGEVStereo-DCA	0.14 158	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

rrr	0.17 228	0.11 219	0.57 511	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.22 199	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

StereoVision	0.22 369	0.18 486	0.37 321	0.27 559	0.17 488	0.23 314	0.22 450	0.38 352	0.31 340	0.20 244	0.51 547	0.22 285	0.16 270	0.28 339	0.18 313	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.13 559	0.10 413	0.07 239

EKT-Stereo	0.38 570	0.12 277	0.38 340	0.42 641	3.88 697	0.21 264	0.17 245	0.35 317	0.28 295	0.20 244	0.20 217	0.23 306	0.15 250	0.28 339	0.16 261	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

PCWNet_CMD	0.23 386	0.13 344	0.48 458	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

Selective-RAFT	0.17 228	0.12 277	0.30 230	0.24 457	0.10 121	0.29 428	0.15 151	0.32 270	0.31 340	0.17 215	0.17 170	0.21 274	0.18 326	0.28 339	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.06 143

iRaft-Stereo_20w	0.19 295	0.10 139	0.46 440	0.19 149	0.13 323	0.25 353	0.19 339	0.52 523	0.19 133	0.29 353	0.21 232	0.22 285	0.20 350	0.28 339	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.08 263	0.08 317

AASNet	0.27 470	0.19 502	0.49 464	0.26 531	0.17 488	0.34 500	0.20 392	0.62 617	0.48 542	0.35 475	0.40 451	0.32 425	0.25 427	0.28 339	0.34 526	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.13 514	0.11 475

MSMDNet	0.23 386	0.13 344	0.48 458	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.09 381

HITNet	0.20 312	0.17 472	0.43 410	0.19 149	0.08 23	0.27 386	0.14 103	0.42 402	0.30 327	0.29 353	0.32 349	0.27 362	0.21 358	0.28 339	0.25 456	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143
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
PSi22	0.14 158	0.13 344	0.29 220	0.19 149	0.09 54	0.17 128	0.12 32	0.28 212	0.23 225	0.13 116	0.14 119	0.22 285	0.13 195	0.29 358	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 182	0.06 143

xyz-stereo-finetune	0.16 210	0.12 277	0.23 142	0.16 20	0.08 23	0.23 314	0.20 392	0.29 228	0.31 340	0.19 240	0.22 246	0.19 252	0.15 250	0.29 358	0.20 367	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.06 143

HI	0.20 312	0.13 344	0.33 271	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

CoSv	0.20 312	0.13 344	0.33 271	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

mmm	0.21 333	0.12 277	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.28 406	0.21 423	0.41 388	0.27 278	0.29 353	0.38 427	0.29 389	0.24 406	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.10 413	0.09 381

HH	0.18 252	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

HanStereo	0.18 252	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IER	0.23 386	0.12 277	0.39 356	0.20 223	0.14 371	0.31 463	0.19 339	0.42 402	0.36 402	0.33 438	0.40 451	0.32 425	0.33 530	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.08 317

UDGNet	0.23 386	0.31 604	0.38 340	0.24 457	0.14 371	0.24 335	0.18 292	0.32 270	0.43 483	0.29 353	0.28 300	0.24 320	0.19 341	0.29 358	0.20 367	0.15 571	0.07 369	0.21 616	0.11 492	0.14 532	0.10 438

KYRaft	0.22 369	0.10 139	0.30 230	0.23 403	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.35 317	0.24 241	0.35 475	0.54 565	0.34 441	0.26 438	0.29 358	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.08 263	0.31 646

GrayStereo	0.25 445	0.09 83	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.23 314	0.47 641	0.34 294	0.30 327	0.39 529	0.47 529	0.30 405	0.79 650	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.13 517

RAFT	0.21 333	0.17 472	0.32 253	0.24 457	0.12 243	0.25 353	0.27 534	0.35 317	0.28 295	0.33 438	0.33 372	0.38 474	0.22 374	0.29 358	0.17 290	0.08 287	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.10 413	0.06 143

Prome-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.36 336	0.25 255	0.33 438	0.59 585	0.24 320	0.28 474	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.20 606

CFNet_pseudo	0.23 386	0.13 344	0.47 448	0.19 149	0.13 323	0.26 376	0.16 198	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

GES	0.22 369	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.14 371	0.27 386	0.19 339	0.49 477	0.33 363	0.30 385	0.36 403	0.25 330	0.23 388	0.29 358	0.22 414	0.10 434	0.08 457	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.11 475

ccs_rob	0.23 386	0.13 344	0.47 448	0.20 223	0.13 323	0.26 376	0.17 245	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

tt45	0.14 158	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.23 314	0.18 292	0.22 95	0.17 94	0.15 167	0.13 84	0.14 170	0.10 77	0.30 374	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

DCVSM-stereo	0.24 417	0.13 344	0.52 491	0.20 223	0.14 371	0.26 376	0.13 69	0.34 294	0.34 373	0.41 548	0.33 372	0.47 547	0.29 489	0.30 374	0.22 414	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.12 498	0.15 551

MyStereo05	0.23 386	0.12 277	0.57 511	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.48 467	0.52 572	0.31 403	0.23 255	0.25 330	0.22 374	0.30 374	0.21 394	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo04	0.23 386	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.49 477	0.52 572	0.28 324	0.23 255	0.27 362	0.23 388	0.30 374	0.22 414	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

dd	0.22 369	0.26 572	0.40 364	0.22 346	0.12 243	0.25 353	0.21 423	0.32 270	0.44 498	0.29 353	0.28 300	0.25 330	0.16 270	0.30 374	0.25 456	0.12 512	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

PSM-AAD	0.25 445	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.26 376	0.38 614	0.34 294	0.28 295	0.35 475	0.39 440	0.28 378	0.79 650	0.30 374	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.08 263	0.21 615

AdaStereo	0.24 417	0.16 453	0.37 321	0.24 457	0.12 243	0.32 475	0.17 245	0.54 544	0.42 475	0.33 438	0.38 427	0.35 455	0.21 358	0.30 374	0.22 414	0.14 556	0.06 236	0.13 534	0.08 306	0.11 461	0.08 317
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.
DLNR-FE	10.45 703	12.13 712	19.94 715	106.10 728	23.12 722	0.14 36	0.13 69	3.28 696	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.41 697	0.06 236	0.07 153	0.07 224	40.22 727	0.06 143

MSKI-zero shot	0.17 228	0.09 83	0.43 410	0.20 223	0.11 175	0.21 264	0.15 151	0.32 270	0.21 182	0.23 268	0.24 269	0.23 306	0.10 77	0.31 381	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

DLNR_Zeroshot_test	10.44 702	12.10 711	19.93 714	106.08 727	23.66 723	0.14 36	0.13 69	3.22 695	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.36 696	0.06 236	0.07 153	0.07 224	39.70 726	0.06 143

CFNet_ucs	0.24 417	0.13 344	0.50 475	0.20 223	0.15 432	0.28 406	0.17 245	0.49 477	0.45 510	0.32 425	0.42 476	0.39 486	0.22 374	0.31 381	0.21 394	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.09 409	0.12 498	0.11 475

ToySt	0.24 417	0.16 453	0.48 458	0.21 277	0.13 323	0.29 428	0.29 557	0.39 364	0.39 437	0.27 312	0.35 393	0.39 486	0.31 520	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

GMM-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.43 410	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.25 515	0.37 346	0.27 278	0.30 385	0.45 512	0.27 362	0.21 358	0.31 381	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.19 594

BEATNet_4x	0.22 369	0.18 486	0.47 448	0.22 346	0.10 121	0.28 406	0.14 103	0.46 445	0.32 349	0.31 403	0.34 382	0.31 415	0.25 427	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.10 413	0.08 317

ISRNet	0.27 470	0.13 344	0.45 432	0.26 531	0.19 537	0.24 335	0.14 103	0.45 434	0.43 483	0.39 529	0.48 536	0.42 517	0.27 457	0.32 388	0.29 493	0.20 618	0.12 564	0.17 593	0.16 594	0.16 554	0.20 606

CBFPSM	0.27 470	0.16 453	0.67 553	0.20 223	0.14 371	0.38 534	0.25 515	0.40 376	0.36 402	0.33 438	0.36 403	0.56 593	0.38 560	0.32 388	0.38 539	0.08 287	0.08 457	0.07 153	0.08 306	0.09 345	0.11 475

RAFT_CTSACE	0.21 333	0.16 453	0.41 387	0.25 497	0.15 432	0.22 292	0.24 498	0.32 270	0.28 295	0.33 438	0.51 547	0.29 389	0.17 300	0.32 388	0.13 166	0.06 49	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.06 143

RAFT+CT+SA	0.21 333	0.18 486	0.33 271	0.25 497	0.18 510	0.23 314	0.29 557	0.40 376	0.36 402	0.24 282	0.38 427	0.18 236	0.16 270	0.32 388	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.12 531	0.09 345	0.09 381

PFNet+	0.20 312	0.10 139	0.37 321	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.19 339	0.29 228	0.34 373	0.33 438	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.32 388	0.17 290	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.12 499

FTStereo	0.28 491	0.10 139	0.43 410	0.23 403	0.13 323	0.21 264	0.53 651	0.34 294	0.26 267	0.38 514	0.95 643	0.30 405	0.56 621	0.32 388	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.19 594

XX-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.83 597	0.26 531	0.17 488	0.23 314	0.13 69	0.40 376	0.18 114	0.20 244	0.41 459	0.31 415	0.10 77	0.32 388	0.12 111	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

IGEV_i1	0.21 333	0.11 219	0.43 410	0.22 346	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.43 416	0.30 327	0.29 353	0.30 325	0.31 415	0.20 350	0.33 395	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.08 317

TestStereo1	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

DisPM	0.19 295	0.10 139	0.35 292	0.23 403	0.13 323	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.29 314	0.33 438	0.34 382	0.23 306	0.16 270	0.33 395	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.11 475

SA-5K	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

Sa-1000	0.22 369	0.15 426	0.35 292	0.23 403	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.47 454	0.39 437	0.30 385	0.50 541	0.26 352	0.19 341	0.33 395	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

SA	0.22 369	0.16 453	0.36 312	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.23 476	0.45 434	0.40 455	0.27 312	0.44 500	0.23 306	0.23 388	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

DN-CSS_ROB	0.22 369	0.25 561	0.47 448	0.24 457	0.14 371	0.25 353	0.12 32	0.40 376	0.33 363	0.29 353	0.42 476	0.22 285	0.20 350	0.33 395	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.07 239

1test111	0.19 295	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

GMStereo_Zeroshot	0.24 417	0.21 529	0.45 432	0.26 531	0.13 323	0.28 406	0.15 151	0.39 364	0.35 389	0.37 499	0.43 489	0.40 501	0.17 300	0.34 402	0.20 367	0.12 512	0.07 369	0.13 534	0.07 224	0.16 554	0.09 381

iinet-f	0.30 509	0.18 486	1.03 632	0.20 223	0.15 432	0.44 571	0.22 450	0.45 434	0.37 413	0.35 475	0.44 500	0.41 508	0.34 539	0.34 402	0.40 555	0.10 434	0.09 492	0.08 248	0.08 306	0.13 514	0.11 475

qqq	0.20 312	0.12 277	0.31 245	0.20 223	0.11 175	0.23 314	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.24 282	0.28 300	0.28 378	0.24 406	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

test_5	0.23 386	0.19 502	0.38 340	0.26 531	0.18 510	0.25 353	0.29 557	0.40 376	0.37 413	0.29 353	0.40 451	0.25 330	0.22 374	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.10 438

NRIStereo	0.18 252	0.11 219	0.35 292	0.23 403	0.11 175	0.24 335	0.20 392	0.29 228	0.26 267	0.26 304	0.25 279	0.25 330	0.18 326	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

UCFNet_RVC	0.24 417	0.16 453	0.34 282	0.18 93	0.15 432	0.33 487	0.16 198	0.46 445	0.35 389	0.29 353	0.35 393	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.22 414	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.14 573	0.13 514	0.12 499

iResNetv2_ROB	0.27 470	0.26 572	0.72 570	0.23 403	0.13 323	0.29 428	0.18 292	0.52 523	0.49 551	0.37 499	0.45 512	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.12 498	0.09 381

iResNet	0.24 417	0.18 486	0.61 527	0.25 497	0.11 175	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.43 483	0.33 438	0.43 489	0.27 362	0.22 374	0.34 402	0.26 470	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

rvit_105_1	0.27 470	0.19 502	0.46 440	0.27 559	0.19 537	0.30 447	0.35 599	0.44 424	0.51 563	0.31 403	0.31 340	0.31 415	0.26 438	0.35 411	0.25 456	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.11 461	0.10 438

gwcnet-sp	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

scenet	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

ssnet	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

LCNet	0.21 333	0.11 219	0.29 220	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.19 339	0.34 294	0.26 267	0.28 324	0.35 393	0.26 352	0.30 503	0.35 411	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.13 514	0.22 620

999	0.14 158	0.08 37	0.24 152	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.24 137	0.18 114	0.13 116	0.16 152	0.14 170	0.11 115	0.36 416	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

Anonymous_2	0.37 563	0.21 529	0.47 448	0.20 223	0.21 564	0.42 560	0.26 528	0.38 352	0.29 314	0.33 438	0.30 325	0.44 532	0.38 560	0.36 416	0.29 493	0.26 634	0.29 653	0.44 656	1.41 694	0.34 645	0.21 615

pcwnet_v2	0.32 525	0.15 426	1.26 652	0.23 403	0.18 510	0.32 475	0.18 292	0.59 595	0.60 602	0.36 491	0.45 512	0.35 455	0.29 489	0.36 416	0.25 456	0.14 556	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.15 551

CCAANet	0.21 333	0.09 83	0.34 282	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.19 339	0.39 364	0.27 278	0.24 282	0.47 529	0.30 405	0.25 427	0.36 416	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.08 317

xyz-stereo-finetune2	0.17 228	0.11 219	0.26 176	0.16 20	0.09 54	0.27 386	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.22 262	0.28 300	0.21 274	0.22 374	0.37 420	0.22 414	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.07 239

fast-acv-ft	0.31 516	0.20 515	0.81 590	0.24 457	0.18 510	0.46 579	0.27 534	0.41 388	0.49 551	0.39 529	0.55 569	0.49 560	0.35 543	0.37 420	0.38 539	0.11 473	0.11 546	0.11 475	0.12 531	0.12 498	0.09 381

hknet	0.25 445	0.14 391	0.40 364	0.25 497	0.15 432	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.37 413	0.34 458	0.35 393	0.43 521	0.27 457	0.37 420	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

IPLGR	0.21 333	0.13 344	0.61 527	0.21 277	0.11 175	0.25 353	0.18 292	0.41 388	0.37 413	0.28 324	0.27 294	0.21 274	0.19 341	0.37 420	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

LMCR-Stereo	0.26 462	0.18 486	0.49 464	0.28 581	0.14 371	0.36 520	0.23 476	0.54 544	0.34 373	0.39 529	0.40 451	0.29 389	0.29 489	0.37 420	0.27 476	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.13 514	0.09 381

ssnet_v2	0.28 491	0.16 453	0.44 420	0.22 346	0.15 432	0.40 549	0.30 568	0.57 580	0.46 528	0.38 514	0.36 403	0.47 547	0.29 489	0.38 425	0.39 547	0.13 531	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.11 475

iResNet_ROB	0.25 445	0.19 502	0.40 364	0.20 223	0.12 243	0.30 447	0.16 198	0.55 554	0.53 577	0.38 514	0.43 489	0.37 466	0.26 438	0.38 425	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.09 345	0.09 381

YMNet	0.32 525	0.22 543	0.58 516	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 591	0.56 576	0.51 572	0.30 503	0.39 427	0.40 555	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

YMNet_1	0.32 525	0.22 543	0.58 516	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 591	0.56 576	0.51 572	0.30 503	0.39 427	0.40 555	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

DualNet (step1)	0.28 491	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.23 623	0.09 492	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_sample7	0.25 445	0.15 426	0.35 292	0.20 223	0.14 371	0.28 406	0.21 423	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.14 556	0.09 492	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

Wz-Net-LNSev	0.34 543	0.29 590	0.91 614	0.26 531	0.21 564	0.47 585	0.31 573	0.54 544	0.54 582	0.44 571	0.52 555	0.50 568	0.35 543	0.39 427	0.39 547	0.11 473	0.11 546	0.10 419	0.09 409	0.14 532	0.13 517

MMNet	0.27 470	0.14 391	0.49 464	0.24 457	0.17 488	0.47 585	0.22 450	0.45 434	0.51 563	0.39 529	0.41 459	0.36 460	0.33 530	0.39 427	0.34 526	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

UPFNet	0.25 445	0.12 277	0.38 340	0.24 457	0.19 537	0.37 526	0.28 550	0.48 467	0.38 427	0.34 458	0.37 412	0.37 466	0.28 474	0.39 427	0.33 521	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.08 317

UNet	0.28 491	0.14 391	0.69 559	0.23 403	0.20 556	0.44 571	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.43 521	0.33 530	0.40 434	0.31 509	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

STTStereo	0.28 491	0.20 515	0.61 527	0.25 497	0.17 488	0.29 428	0.24 498	0.47 454	0.39 437	0.39 529	0.41 459	0.44 532	0.28 474	0.40 434	0.28 481	0.13 531	0.12 564	0.13 534	0.16 594	0.12 498	0.11 475

PSMNet-RUCA	0.37 563	0.41 633	0.66 552	0.46 647	0.41 644	0.34 500	0.25 515	0.57 580	0.45 510	0.39 529	0.52 555	0.43 521	0.33 530	0.41 436	0.29 493	0.25 633	0.14 586	0.33 648	0.21 619	0.31 641	0.22 620

dad	0.28 491	0.31 604	0.44 420	0.21 277	0.14 371	0.30 447	0.20 392	0.33 285	0.49 551	0.44 571	0.44 500	0.45 537	0.21 358	0.41 436	0.26 470	0.20 618	0.11 546	0.20 613	0.11 492	0.14 532	0.10 438

MLCV	0.22 369	0.16 453	0.44 420	0.21 277	0.08 23	0.29 428	0.19 339	0.38 352	0.37 413	0.38 514	0.44 500	0.31 415	0.21 358	0.41 436	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

NINENet	0.25 445	0.15 426	0.37 321	0.23 403	0.16 464	0.43 569	0.17 245	0.60 604	0.46 528	0.32 425	0.37 412	0.32 425	0.20 350	0.42 439	0.21 394	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.08 306	0.11 461	0.10 438

DeepPruner_ROB	0.26 462	0.19 502	0.44 420	0.21 277	0.16 464	0.30 447	0.21 423	0.52 523	0.32 349	0.35 475	0.38 427	0.39 486	0.26 438	0.42 439	0.24 446	0.15 571	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.14 532	0.13 517

CRFU-Net	0.28 491	0.14 391	0.45 432	0.25 497	0.15 432	0.45 577	0.23 476	0.50 487	0.30 327	0.43 564	0.41 459	0.48 554	0.46 599	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

cf-r	0.24 417	0.15 426	0.44 420	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.22 450	0.42 402	0.40 455	0.30 385	0.42 476	0.42 517	0.26 438	0.43 441	0.25 456	0.11 473	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.08 317

DMCA-RVC	0.27 470	0.21 529	0.61 527	0.28 581	0.17 488	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.35 389	0.40 539	0.37 412	0.39 486	0.36 547	0.43 441	0.30 501	0.13 531	0.10 522	0.15 576	0.11 492	0.13 514	0.10 438

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 470	0.21 529	0.59 522	0.25 497	0.18 510	0.29 428	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.38 514	0.41 459	0.43 521	0.27 457	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.11 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 312	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.12 243	0.28 406	0.19 339	0.41 388	0.25 255	0.26 304	0.31 340	0.29 389	0.26 438	0.44 445	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

AAGNet	0.33 534	0.11 219	0.37 321	0.25 497	0.16 464	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.35 475	0.35 393	0.27 362	0.30 503	0.44 445	2.66 690	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.08 263	0.06 143

HCRNet	0.24 417	0.25 561	0.33 271	0.34 616	0.16 464	0.27 386	0.18 292	0.43 416	0.35 389	0.30 385	0.35 393	0.32 425	0.22 374	0.44 445	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.10 413	0.09 381

test_sample2	0.21 333	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.11 175	0.27 386	0.21 423	0.43 416	0.29 314	0.26 304	0.31 340	0.30 405	0.24 406	0.45 448	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

HGLStereo	0.27 470	0.14 391	0.46 440	0.24 457	0.21 564	0.33 487	0.23 476	0.50 487	0.42 475	0.35 475	0.48 536	0.41 508	0.33 530	0.45 448	0.33 521	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.12 499

StereoDRNet-Refined	0.27 470	0.17 472	0.35 292	0.25 497	0.14 371	0.37 526	0.21 423	0.47 454	0.41 467	0.44 571	0.51 547	0.41 508	0.28 474	0.45 448	0.37 537	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.10 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 607	0.60 656	0.57 511	1.04 682	0.48 654	0.38 534	0.11 20	0.40 376	0.32 349	0.41 548	0.34 382	0.29 389	0.17 300	0.46 451	0.19 346	0.69 670	0.42 665	0.79 675	0.62 678	0.62 664	0.46 661

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 509	0.20 515	0.70 565	0.21 277	0.17 488	0.46 579	0.27 534	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.55 569	0.43 521	0.30 503	0.46 451	0.38 539	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.11 461	0.10 438

UDG	0.40 582	0.46 638	0.49 464	0.40 639	0.35 637	0.47 585	0.27 534	0.54 544	0.47 533	0.39 529	0.45 512	0.59 603	0.44 590	0.46 451	0.39 547	0.26 634	0.19 626	0.48 658	0.22 627	0.34 645	0.26 637

xxxx	0.34 543	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.37 526	0.20 392	0.58 589	0.38 427	0.29 353	0.42 476	0.38 474	0.24 406	0.46 451	2.20 686	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

NLCSM	0.19 295	0.12 277	0.18 79	0.24 457	0.19 537	0.24 335	0.21 423	0.42 402	0.40 455	0.19 240	0.18 190	0.14 170	0.16 270	0.47 455	0.19 346	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

CFNet-ft	0.24 417	0.15 426	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

CFNet_RVC	0.24 417	0.15 426	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

CoDeX	0.23 386	0.12 277	0.46 440	0.21 277	0.14 371	0.29 428	0.21 423	0.53 535	0.41 467	0.29 353	0.35 393	0.29 389	0.22 374	0.48 458	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

DDUNet	0.41 584	0.50 647	0.48 458	0.44 644	0.39 641	0.46 579	0.32 582	0.50 487	0.43 483	0.45 575	0.52 555	0.57 598	0.36 547	0.48 458	0.33 521	0.33 651	0.21 633	0.55 662	0.25 636	0.37 649	0.32 649

DRaft	0.24 417	0.10 139	0.34 282	0.18 93	0.12 243	0.28 406	0.23 476	0.33 285	0.39 437	0.38 514	0.61 597	0.21 274	0.41 575	0.48 458	0.42 566	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.08 317

delet	0.27 470	0.14 391	0.40 364	0.23 403	0.19 537	0.41 553	0.29 557	0.49 477	0.48 542	0.33 438	0.41 459	0.37 466	0.30 503	0.48 458	0.34 526	0.09 382	0.09 492	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.08 317

ADCRef	0.38 570	0.24 556	0.88 609	0.26 531	0.21 564	0.49 596	0.27 534	0.52 523	0.48 542	0.50 594	0.58 582	0.35 455	0.47 602	0.48 458	1.29 668	0.09 382	0.08 457	0.12 513	0.12 531	0.11 461	0.11 475

G2L-ROB	0.23 386	0.15 426	0.41 387	0.19 149	0.12 243	0.27 386	0.21 423	0.47 454	0.33 363	0.34 458	0.31 340	0.41 508	0.22 374	0.49 463	0.26 470	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

ITSA-stereo	0.25 445	0.15 426	0.33 271	0.23 403	0.11 175	0.27 386	0.18 292	0.56 570	0.59 598	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.28 474	0.49 463	0.30 501	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.13 517

ARAFT	0.24 417	0.21 529	0.78 577	0.22 346	0.12 243	0.29 428	0.24 498	0.43 416	0.32 349	0.33 438	0.28 300	0.28 378	0.19 341	0.49 463	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.09 345	0.06 143

aanetorigin	0.39 575	0.29 590	1.09 637	0.24 457	0.19 537	0.28 406	0.37 608	0.33 285	0.47 533	0.94 654	0.82 632	0.52 578	0.54 617	0.49 463	0.50 592	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.16 554	0.15 551

IPLG	0.21 333	0.15 426	0.53 495	0.21 277	0.12 243	0.28 406	0.17 245	0.42 402	0.30 327	0.33 438	0.32 349	0.15 191	0.17 300	0.50 467	0.21 394	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

Consistency-Raft	0.55 627	0.48 642	1.02 630	0.45 645	0.49 655	0.49 596	0.47 641	0.72 646	0.72 629	0.45 575	0.82 632	0.47 547	0.60 628	0.50 467	0.63 615	0.39 658	0.39 663	0.44 656	0.51 668	0.52 658	0.37 652

ASMatch	0.23 386	0.11 219	0.51 485	0.24 457	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.28 295	0.28 324	0.68 612	0.27 362	0.26 438	0.50 467	0.22 414	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.11 475

LALA_ROB	0.36 553	0.25 561	0.46 440	0.30 596	0.21 564	0.47 585	0.39 619	0.61 608	0.51 563	0.52 605	0.51 547	0.69 634	0.36 547	0.50 467	0.43 567	0.17 598	0.11 546	0.16 587	0.14 573	0.17 571	0.15 551

PWCDC_ROB	0.38 570	0.30 597	0.60 524	0.33 614	0.20 556	0.42 560	0.19 339	0.58 589	0.89 650	0.42 558	1.26 658	0.36 460	0.34 539	0.50 467	0.38 539	0.18 609	0.11 546	0.11 475	0.09 409	0.19 593	0.13 517

NF-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

OCTAStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

RE-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

TVStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

GEStereo_RVC	0.27 470	0.20 515	0.44 420	0.27 559	0.16 464	0.33 487	0.25 515	0.56 570	0.54 582	0.34 458	0.38 427	0.34 441	0.25 427	0.51 472	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.11 475

FINET	0.34 543	0.27 579	0.80 587	0.24 457	0.24 601	0.36 520	0.34 595	0.54 544	0.72 629	0.39 529	0.47 529	0.32 425	0.30 503	0.51 472	0.32 514	0.19 615	0.17 615	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

G2L-Stereo_test	0.24 417	0.16 453	0.38 340	0.19 149	0.13 323	0.27 386	0.24 498	0.49 477	0.38 427	0.37 499	0.37 412	0.40 501	0.24 406	0.52 478	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.08 317

DDVS	0.25 445	0.15 426	0.39 356	0.24 457	0.17 488	0.34 500	0.21 423	0.41 388	0.30 327	0.33 438	0.41 459	0.48 554	0.21 358	0.52 478	0.27 476	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.14 539

PSM-softLoss	0.21 333	0.10 139	0.39 356	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

KMStereo	0.21 333	0.10 139	0.39 356	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

PSMNet-RSSM	0.24 417	0.15 426	0.36 312	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.20 392	0.48 467	0.37 413	0.30 385	0.44 500	0.38 474	0.26 438	0.52 478	0.22 414	0.12 512	0.07 369	0.11 475	0.13 559	0.10 413	0.09 381

DSFCA	0.27 470	0.13 344	0.36 312	0.20 223	0.17 488	0.38 534	0.31 573	0.47 454	0.43 483	0.43 564	0.37 412	0.39 486	0.29 489	0.52 478	0.32 514	0.12 512	0.10 522	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

FADNet_RVC	0.30 509	0.28 582	0.83 597	0.23 403	0.15 432	0.30 447	0.17 245	0.49 477	0.37 413	0.30 385	0.38 427	0.30 405	0.27 457	0.52 478	0.31 509	0.14 556	0.14 586	0.14 561	0.16 594	0.21 605	0.23 627

test_sample4	0.24 417	0.13 344	0.43 410	0.20 223	0.12 243	0.32 475	0.21 423	0.51 504	0.34 373	0.31 403	0.37 412	0.28 378	0.23 388	0.53 485	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

test_sample3	0.23 386	0.12 277	0.43 410	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.20 392	0.50 487	0.34 373	0.31 403	0.33 372	0.29 389	0.22 374	0.53 485	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

raft_robust	0.22 369	0.17 472	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.23 314	0.22 450	0.49 477	0.48 542	0.32 425	0.32 349	0.26 352	0.23 388	0.53 485	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.06 143

DEmStereo	0.26 462	0.09 83	0.47 448	0.19 149	0.12 243	0.30 447	0.25 515	0.28 212	0.36 402	0.36 491	0.58 582	0.25 330	0.48 608	0.53 485	0.44 572	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.07 239

FADNet-RVC-Resample	0.29 502	0.25 561	0.93 618	0.26 531	0.16 464	0.32 475	0.21 423	0.47 454	0.39 437	0.35 475	0.38 427	0.33 432	0.27 457	0.53 485	0.24 446	0.10 434	0.10 522	0.14 561	0.13 559	0.13 514	0.16 560

DLCB_ROB	0.28 491	0.16 453	0.34 282	0.27 559	0.16 464	0.38 534	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.46 579	0.46 522	0.51 572	0.33 530	0.53 485	0.33 521	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.09 381

ACV-stereo	0.29 502	0.18 486	0.79 584	0.23 403	0.16 464	0.47 585	0.19 339	0.36 336	0.34 373	0.29 353	0.33 372	0.67 628	0.42 584	0.54 491	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.11 475

SQANet	0.40 582	0.48 642	0.67 553	0.48 649	0.39 641	0.48 591	0.22 450	0.51 504	0.43 483	0.40 539	0.47 529	0.47 547	0.33 530	0.54 491	0.32 514	0.36 654	0.15 601	0.40 654	0.21 619	0.45 654	0.31 646

coex_refinement	0.26 462	0.16 453	0.36 312	0.23 403	0.15 432	0.31 463	0.20 392	0.49 477	0.42 475	0.35 475	0.42 476	0.45 537	0.27 457	0.55 493	0.33 521	0.10 434	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.10 413	0.10 438

test_sample5	0.24 417	0.13 344	0.42 397	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.32 425	0.41 459	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

DualNet	0.24 417	0.13 344	0.42 397	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.33 438	0.43 489	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

RAFT_R40	0.21 333	0.10 139	0.37 321	0.24 457	0.13 323	0.18 156	0.18 292	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.33 372	0.30 405	0.24 406	0.55 493	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

IRAFT_RVC	0.22 369	0.12 277	0.39 356	0.26 531	0.11 175	0.18 156	0.24 498	0.40 376	0.37 413	0.31 403	0.30 325	0.29 389	0.24 406	0.55 493	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

RAFT-345	0.21 333	0.10 139	0.46 440	0.22 346	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.26 174	0.25 255	0.27 312	0.66 608	0.21 274	0.16 270	0.55 493	0.21 394	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

ADLNet	0.28 491	0.15 426	0.42 397	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.23 476	0.53 535	0.43 483	0.42 558	0.41 459	0.44 532	0.27 457	0.55 493	0.35 530	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.12 499

222	0.41 584	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.36 520	0.20 392	0.57 580	0.39 437	0.35 475	0.44 500	0.30 405	0.27 457	0.55 493	3.56 693	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

GwcNet-RSSM	0.26 462	0.17 472	0.46 440	0.21 277	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.44 424	0.42 475	0.31 403	0.45 512	0.40 501	0.26 438	0.55 493	0.28 481	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

NCCL2	0.35 548	0.26 572	0.49 464	0.36 627	0.22 580	0.41 553	0.41 625	0.53 535	0.42 475	0.47 587	0.46 522	0.61 610	0.39 566	0.55 493	0.37 537	0.16 587	0.13 576	0.21 616	0.21 619	0.16 554	0.16 560

ETE_ROB	0.34 543	0.26 572	0.45 432	0.29 584	0.18 510	0.40 549	0.37 608	0.57 580	0.47 533	0.50 594	0.50 541	0.62 612	0.36 547	0.55 493	0.38 539	0.13 531	0.10 522	0.14 561	0.12 531	0.16 554	0.16 560

xyz-stereo	1.40 674	0.10 139	17.09 712	0.18 93	0.07 2	4.78 692	0.18 292	0.29 228	0.34 373	0.36 491	2.81 690	0.40 501	0.29 489	0.56 504	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.06 150	0.06 100	0.05 34

SST-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.37 321	0.24 457	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.24 241	0.34 458	0.33 372	0.29 389	0.25 427	0.56 504	0.17 290	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

ADCP+	0.45 602	0.24 556	1.15 644	0.25 497	0.22 580	0.56 613	0.39 619	0.54 544	0.51 563	0.44 571	0.51 547	0.46 545	0.52 616	0.56 504	1.89 682	0.10 434	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.14 532	0.13 517

CBMV	0.33 534	0.21 529	0.54 498	0.23 403	0.13 323	0.42 560	0.33 593	0.53 535	0.48 542	0.52 605	0.49 538	0.50 568	0.41 575	0.56 504	0.31 509	0.15 571	0.16 608	0.18 601	0.16 594	0.13 514	0.13 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.42 587	0.30 597	1.18 645	0.26 531	0.22 580	0.58 617	0.31 573	0.62 617	0.81 640	0.58 619	0.61 597	0.53 583	0.36 547	0.57 508	0.65 619	0.11 473	0.10 522	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.13 517

test_sample6	0.25 445	0.13 344	0.41 387	0.21 277	0.11 175	0.30 447	0.22 450	0.51 504	0.35 389	0.33 438	0.43 489	0.30 405	0.24 406	0.57 508	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.10 438

THIR-Stereo	0.29 502	0.12 277	0.41 387	0.19 149	0.11 175	0.28 406	0.72 665	0.32 270	0.35 389	0.37 499	0.65 606	0.34 441	0.50 611	0.57 508	0.45 575	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.07 239

RAFT-RH_RVC	0.25 445	0.11 219	0.45 432	0.21 277	0.12 243	0.25 353	0.14 103	0.27 189	0.27 278	0.38 514	1.15 654	0.23 306	0.17 300	0.57 508	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.06 100	0.07 239

test_xeample	0.34 543	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.33 487	0.23 476	0.55 554	0.38 427	0.32 425	0.45 512	0.29 389	0.26 438	0.57 508	2.24 688	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

AF-Net	0.37 563	0.26 572	0.56 508	0.32 608	0.23 593	0.41 553	0.29 557	0.61 608	0.64 613	0.42 558	0.68 612	0.65 623	0.49 609	0.57 508	0.44 572	0.15 571	0.11 546	0.19 609	0.14 573	0.15 546	0.13 517

StereoDRNet	0.32 525	0.22 543	0.61 527	0.27 559	0.21 564	0.42 560	0.30 568	0.61 608	0.48 542	0.46 579	0.39 440	0.48 554	0.30 503	0.57 508	0.40 555	0.11 473	0.09 492	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.10 438

SMFormer	0.25 445	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

tta	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.07 239

qqq1	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

fff1	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

psm_up	0.29 502	0.16 453	0.41 387	0.26 531	0.17 488	0.32 475	0.26 528	0.55 554	0.43 483	0.36 491	0.40 451	0.45 537	0.37 556	0.58 515	0.30 501	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.10 413	0.10 438

GANet-RSSM	0.24 417	0.14 391	0.36 312	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.21 423	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.39 440	0.39 486	0.28 474	0.58 515	0.23 435	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.09 381

AANet	0.49 613	0.42 635	1.56 664	0.22 346	0.19 537	0.39 543	0.25 515	0.52 523	0.92 654	0.92 651	0.93 642	0.84 644	0.67 640	0.59 521	0.59 605	0.15 571	0.11 546	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

DStereoO	0.46 604	0.32 609	0.51 485	0.36 627	0.29 628	0.38 534	0.45 634	0.55 554	0.60 602	0.47 587	0.49 538	0.48 554	0.73 647	0.59 521	0.69 623	0.81 678	0.18 621	0.38 651	0.19 614	0.46 655	0.20 606

DFGA-Net	0.23 386	0.24 556	0.49 464	0.22 346	0.15 432	0.25 353	0.17 245	0.39 364	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.21 274	0.17 300	0.59 521	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

SHD	0.42 587	0.27 579	0.81 590	0.31 602	0.25 609	0.42 560	0.22 450	0.66 632	0.94 659	0.63 626	0.60 590	0.59 603	0.47 602	0.59 521	0.58 604	0.15 571	0.13 576	0.16 587	0.16 594	0.20 602	0.22 620

G2L-Stereo	0.25 445	0.16 453	0.47 448	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.18 292	0.46 445	0.35 389	0.33 438	0.37 412	0.40 501	0.22 374	0.60 525	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.09 381

TCMNet	0.33 534	0.23 552	0.72 570	0.29 584	0.30 629	0.40 549	0.28 550	0.50 487	0.47 533	0.37 499	0.45 512	0.40 501	0.29 489	0.60 525	0.39 547	0.14 556	0.13 576	0.15 576	0.14 573	0.17 571	0.15 551

Wz-Net-MNSev	0.36 553	0.26 572	0.79 584	0.26 531	0.21 564	0.59 620	0.38 614	0.55 554	0.56 591	0.48 591	0.54 565	0.53 583	0.36 547	0.60 525	0.44 572	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.11 492	0.15 546	0.13 517

GwcNet	0.35 548	0.23 552	0.88 609	0.25 497	0.24 601	0.48 591	0.27 534	0.55 554	0.57 594	0.38 514	0.52 555	0.51 572	0.32 527	0.60 525	0.41 563	0.13 531	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.13 514	0.14 539

Nwc_Net	0.37 563	0.25 561	0.68 558	0.31 602	0.24 601	0.44 571	0.30 568	0.65 626	0.50 559	0.37 499	0.69 616	0.58 601	0.45 593	0.60 525	0.40 555	0.15 571	0.12 564	0.19 609	0.21 619	0.14 532	0.13 517

ADCL	0.47 607	0.22 543	1.00 627	0.27 559	0.19 537	0.74 639	0.64 660	0.54 544	0.69 624	0.56 616	0.71 617	0.55 589	0.60 628	0.60 525	1.43 670	0.11 473	0.09 492	0.13 534	0.13 559	0.14 532	0.14 539

ADCPNet	0.48 610	0.29 590	1.60 666	0.27 559	0.23 593	0.70 637	0.38 614	0.53 535	0.51 563	0.51 599	0.59 585	0.67 628	0.56 621	0.60 525	1.14 656	0.15 571	0.18 621	0.14 561	0.23 629	0.19 593	0.19 594

anonymity	0.56 628	0.54 652	0.70 565	0.47 648	0.61 665	0.56 613	0.43 630	0.69 641	0.49 551	0.63 626	0.55 569	0.54 587	0.60 628	0.61 532	0.57 599	0.55 663	0.53 674	0.50 659	0.54 672	0.51 657	0.56 666

PSMNet-ADL	0.25 445	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.14 371	0.31 463	0.22 450	0.44 424	0.36 402	0.27 312	0.33 372	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.29 493	0.11 473	0.09 492	0.09 341	0.11 492	0.10 413	0.10 438

CrosDoStereo	0.31 516	0.10 139	0.49 464	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 688	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 597	0.28 378	0.46 599	0.61 532	0.57 599	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

TransformOpticalFlow	0.24 417	0.13 344	0.56 508	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.19 339	0.40 376	0.32 349	0.30 385	0.43 489	0.36 460	0.31 520	0.61 532	0.20 367	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.07 239

DeepStereo_LL	0.31 516	0.10 139	0.49 464	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 688	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 597	0.28 378	0.46 599	0.61 532	0.57 599	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

FAT-Stereo	0.36 553	0.18 486	0.73 574	0.26 531	0.18 510	0.33 487	0.29 557	0.60 604	0.59 598	0.46 579	0.60 590	0.60 606	0.50 611	0.61 532	0.34 526	0.13 531	0.14 586	0.13 534	0.12 531	0.14 532	0.18 587

RP	0.35 548	0.22 543	0.51 485	0.31 602	0.24 601	0.37 526	0.28 550	0.50 487	0.58 597	0.40 539	0.63 603	0.61 610	0.47 602	0.61 532	0.39 547	0.16 587	0.15 601	0.17 593	0.15 582	0.17 571	0.17 573

G-Net	0.46 604	0.25 561	0.86 606	0.34 616	0.28 620	0.90 655	0.35 599	0.47 454	0.45 510	0.68 633	1.22 656	0.64 622	0.60 628	0.61 532	0.57 599	0.16 587	0.14 586	0.17 593	0.13 559	0.22 612	0.19 594

w-ln-seven-2	0.36 553	0.29 590	1.06 634	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.30 568	0.50 487	0.54 582	0.45 575	0.55 569	0.45 537	0.41 575	0.62 540	0.49 586	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.11 475

STrans-v2	0.24 417	0.13 344	0.54 498	0.21 277	0.12 243	0.23 314	0.21 423	0.47 454	0.28 295	0.31 403	0.42 476	0.36 460	0.35 543	0.62 540	0.23 435	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

TestStereo	0.21 333	0.19 502	0.40 364	0.25 497	0.10 121	0.22 292	0.21 423	0.31 258	0.31 340	0.23 268	0.34 382	0.22 285	0.18 326	0.62 540	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.11 461	0.06 143

RAFT + AFF	0.27 470	0.23 552	0.50 475	0.25 497	0.17 488	0.30 447	0.33 593	0.52 523	0.40 455	0.28 324	0.30 325	0.30 405	0.31 520	0.62 540	0.24 446	0.09 382	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.11 475

ac_64	0.27 470	0.13 344	0.41 387	0.24 457	0.17 488	0.36 520	0.22 450	0.46 445	0.33 363	0.35 475	0.36 403	0.52 578	0.30 503	0.62 540	0.32 514	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

DRN-Test	0.33 534	0.17 472	0.61 527	0.27 559	0.19 537	0.46 579	0.29 557	0.65 626	0.51 563	0.47 587	0.46 522	0.44 532	0.34 539	0.62 540	0.41 563	0.12 512	0.08 457	0.13 534	0.12 531	0.12 498	0.10 438

FADNet-RVC	0.31 516	0.35 615	0.78 577	0.25 497	0.20 556	0.33 487	0.20 392	0.49 477	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.41 508	0.29 489	0.63 546	0.31 509	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.15 582	0.19 593	0.19 594

XPNet_ROB	0.33 534	0.20 515	0.43 410	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.31 573	0.55 554	0.50 559	0.51 599	0.53 562	0.58 601	0.37 556	0.63 546	0.45 575	0.17 598	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.14 539

DStereoRT	0.35 548	0.13 344	0.51 485	0.25 497	0.16 464	0.42 560	0.19 339	0.48 467	0.39 437	0.30 385	0.39 440	0.24 320	0.39 566	0.64 548	0.30 501	0.08 287	0.07 369	1.54 693	0.41 660	0.08 263	0.11 475

SepStereo	0.26 462	0.12 277	0.42 397	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.64 548	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

PFNet	0.23 386	0.10 139	0.57 511	0.24 457	0.14 371	0.22 292	0.19 339	0.39 364	0.33 363	0.35 475	0.32 349	0.27 362	0.19 341	0.64 548	0.22 414	0.09 382	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.07 239

FADNet	0.32 525	0.36 618	0.74 575	0.23 403	0.22 580	0.37 526	0.19 339	0.53 535	0.48 542	0.32 425	0.36 403	0.43 521	0.32 527	0.64 548	0.25 456	0.16 587	0.16 608	0.14 561	0.16 594	0.24 618	0.19 594

ADCMid	0.49 613	0.34 613	1.13 642	0.26 531	0.21 564	0.51 601	0.37 608	0.57 580	0.54 582	0.75 641	0.66 608	0.62 612	0.64 639	0.64 548	1.68 675	0.13 531	0.12 564	0.17 593	0.17 603	0.20 602	0.17 573

DISCO	0.32 525	0.13 344	0.51 485	0.25 497	0.16 464	0.48 591	0.25 515	0.50 487	0.57 594	0.37 499	0.45 512	0.62 612	0.36 547	0.64 548	0.49 586	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.12 498	0.11 475

PSMNet_ROB	0.33 534	0.24 556	0.54 498	0.31 602	0.21 564	0.42 560	0.43 630	0.59 595	0.47 533	0.37 499	0.44 500	0.49 560	0.31 520	0.64 548	0.43 567	0.14 556	0.10 522	0.15 576	0.14 573	0.13 514	0.11 475

UGAM-zero	0.23 386	0.10 139	0.54 498	0.19 149	0.13 323	0.21 264	0.14 103	0.44 424	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.51 572	0.33 530	0.65 555	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.06 100	0.07 239

iRaft-Stereo_5w	0.23 386	0.18 486	0.44 420	0.22 346	0.13 323	0.19 191	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.34 441	0.23 388	0.65 555	0.27 476	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

DGSMNet	0.61 637	0.29 590	0.91 614	0.51 654	0.70 670	0.62 626	1.38 692	0.59 595	0.55 588	0.37 499	0.61 597	0.52 578	0.33 530	0.65 555	0.43 567	0.53 660	0.60 681	0.67 667	0.61 677	0.63 665	0.61 676

EDNetEfficient	0.63 638	0.37 623	2.40 679	0.26 531	0.25 609	0.38 534	0.49 647	0.41 388	1.06 664	1.38 673	0.87 639	0.62 612	0.95 661	0.65 555	1.65 674	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.19 593	0.17 573

test_sample9	0.42 587	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.66 559	0.91 641	0.23 623	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_sample8	0.49 613	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.55 554	0.34 373	0.62 624	0.38 427	1.15 659	0.67 640	0.66 559	0.91 641	0.23 623	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

CSP-Net	0.27 470	0.15 426	0.30 230	0.21 277	0.14 371	0.44 571	0.24 498	0.50 487	0.40 455	0.41 548	0.43 489	0.42 517	0.26 438	0.66 559	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.09 381

PDISCO_ROB	0.43 593	0.30 597	0.67 553	0.43 642	0.36 638	0.67 631	0.32 582	0.72 646	0.76 634	0.43 564	0.53 562	0.63 620	0.40 571	0.66 559	0.47 583	0.21 620	0.12 564	0.21 616	0.19 614	0.25 620	0.20 606

RTSC	0.39 575	0.28 582	0.78 577	0.27 559	0.18 510	0.49 596	0.22 450	0.59 595	0.84 648	0.55 615	0.53 562	0.49 560	0.36 547	0.67 563	0.82 634	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.17 571	0.17 573

SuperB	0.49 613	0.28 582	2.23 675	0.23 403	0.15 432	0.41 553	0.32 582	0.47 454	0.82 641	0.43 564	0.50 541	0.33 432	0.45 593	0.68 564	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.98 685	0.14 539

stereogan	0.37 563	0.17 472	0.65 547	0.27 559	0.22 580	0.62 626	0.26 528	0.59 595	0.63 612	0.43 564	0.60 590	0.67 628	0.42 584	0.68 564	0.35 530	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.12 531	0.19 593	0.17 573

otaku	0.57 631	0.62 658	0.87 608	0.63 663	0.44 650	0.73 638	0.37 608	0.65 626	0.66 616	0.51 599	0.75 623	0.66 627	0.45 593	0.69 566	0.46 581	0.53 660	0.34 659	0.55 662	0.35 651	0.60 663	0.45 658

ADLNet2	0.30 509	0.17 472	0.72 570	0.23 403	0.17 488	0.36 520	0.24 498	0.52 523	0.51 563	0.32 425	0.38 427	0.45 537	0.30 503	0.69 566	0.35 530	0.10 434	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.12 498	0.10 438

Syn2CoEx	0.36 553	0.31 604	0.78 577	0.34 616	0.21 564	0.41 553	0.28 550	0.61 608	0.49 551	0.42 558	0.56 576	0.45 537	0.44 590	0.69 566	0.38 539	0.17 598	0.14 586	0.15 576	0.12 531	0.13 514	0.12 499

OMP-Stereo	0.23 386	0.14 391	0.35 292	0.29 584	0.13 323	0.21 264	0.16 198	0.37 346	0.33 363	0.34 458	0.30 325	0.34 441	0.19 341	0.70 569	0.24 446	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

IIG-Stereo	0.23 386	0.13 344	0.35 292	0.29 584	0.12 243	0.23 314	0.14 103	0.38 352	0.31 340	0.34 458	0.37 412	0.33 432	0.21 358	0.70 569	0.26 470	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

XQC	0.43 593	0.37 623	0.96 623	0.34 616	0.25 609	0.53 611	0.34 595	0.60 604	0.73 632	0.51 599	0.46 522	0.57 598	0.47 602	0.70 569	0.72 625	0.17 598	0.12 564	0.18 601	0.15 582	0.25 620	0.23 627

Selective-IGEV-i16pc	0.33 534	0.10 139	1.71 670	0.21 277	0.14 371	0.74 639	0.31 573	0.42 402	0.41 467	0.21 255	0.32 349	0.26 352	0.14 231	0.71 572	0.19 346	0.14 556	0.10 522	0.08 248	0.09 409	0.11 461	0.11 475

SACVNet	0.30 509	0.20 515	0.41 387	0.25 497	0.18 510	0.34 500	0.25 515	0.52 523	0.40 455	0.41 548	0.44 500	0.46 545	0.32 527	0.71 572	0.25 456	0.13 531	0.10 522	0.12 513	0.12 531	0.16 554	0.17 573

NVstereo2D	0.31 516	0.16 453	0.54 498	0.24 457	0.22 580	0.42 560	0.28 550	0.58 589	0.56 591	0.28 324	0.38 427	0.40 501	0.30 503	0.71 572	0.28 481	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.10 453	0.19 593	0.16 560

MFMNet_re	0.72 647	0.76 666	0.99 626	0.62 662	0.70 670	0.77 643	0.67 661	0.75 649	0.83 645	0.78 644	0.86 636	0.69 634	0.78 649	0.71 572	0.61 610	0.66 669	0.59 680	0.61 666	0.58 676	0.68 671	0.71 680

CBMV_ROB	0.33 534	0.18 486	0.53 495	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.20 392	0.51 504	0.45 510	0.51 599	0.55 569	0.45 537	0.42 584	0.71 572	0.32 514	0.18 609	0.19 626	0.23 623	0.21 619	0.14 532	0.15 551

PWC_ROB	0.38 570	0.29 590	0.69 559	0.25 497	0.20 556	0.38 534	0.19 339	0.58 589	0.67 619	0.57 618	0.85 635	0.51 572	0.40 571	0.71 572	0.52 595	0.13 531	0.09 492	0.14 561	0.10 453	0.17 571	0.14 539

ccnet	0.42 587	0.31 604	0.48 458	0.27 559	0.32 633	0.60 623	0.32 582	0.65 626	0.46 528	0.53 611	0.66 608	0.56 593	0.45 593	0.72 578	0.61 610	0.26 634	0.19 626	0.24 625	0.21 619	0.26 628	0.22 620

RGC	0.39 575	0.32 609	0.64 546	0.34 616	0.27 615	0.40 549	0.29 557	0.57 580	0.53 577	0.45 575	0.64 605	0.62 612	0.45 593	0.72 578	0.39 547	0.15 571	0.15 601	0.21 616	0.20 616	0.18 585	0.19 594

z-ln-s-r	0.32 525	0.21 529	0.82 594	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.26 528	0.43 416	0.50 559	0.32 425	0.60 590	0.39 486	0.29 489	0.73 580	0.66 620	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.08 317

coex-ft	3.44 691	0.73 665	48.55 725	0.24 457	0.19 537	0.50 600	0.43 630	0.47 454	2.40 686	7.03 702	1.20 655	0.97 652	2.23 688	0.73 580	1.92 683	0.12 512	0.15 601	0.14 561	0.12 531	0.21 605	0.43 657

HBP-ISP	0.33 534	0.30 597	0.72 570	0.22 346	0.16 464	0.32 475	0.22 450	0.54 544	0.44 498	0.41 548	0.49 538	0.33 432	0.38 560	0.73 580	0.25 456	0.18 609	0.19 626	0.24 625	0.20 616	0.16 554	0.13 517

AACVNet	0.26 462	0.16 453	0.37 321	0.22 346	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.41 388	0.31 340	0.38 514	0.42 476	0.43 521	0.28 474	0.73 580	0.25 456	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.11 475

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 553	0.36 618	0.53 495	0.34 616	0.19 537	0.51 601	0.24 498	0.55 554	0.38 427	0.41 548	0.47 529	0.47 547	0.27 457	0.73 580	0.30 501	0.36 654	0.19 626	0.27 628	0.17 603	0.26 628	0.23 627

NCC-stereo	0.39 575	0.25 561	0.69 559	0.32 608	0.28 620	0.46 579	0.36 604	0.65 626	0.52 572	0.40 539	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 580	0.45 575	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 636	0.16 554	0.16 560

Abc-Net	0.39 575	0.25 561	0.69 559	0.32 608	0.28 620	0.46 579	0.36 604	0.65 626	0.52 572	0.40 539	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 580	0.45 575	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 636	0.16 554	0.16 560
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 621	0.21 529	0.65 547	0.25 497	0.21 564	0.58 617	0.32 582	0.54 544	0.55 588	0.95 656	1.40 663	1.28 664	0.81 653	0.73 580	0.62 612	0.18 609	0.15 601	0.15 576	0.15 582	0.19 593	0.19 594

Wz-Net-SNSev	0.43 593	0.41 633	1.27 653	0.30 596	0.21 564	0.44 571	0.41 625	0.61 608	0.65 614	0.46 579	0.65 606	0.62 612	0.39 566	0.74 588	0.59 605	0.12 512	0.11 546	0.12 513	0.13 559	0.16 554	0.14 539

Ntro	0.58 632	0.64 659	0.92 616	0.66 664	0.50 656	0.77 643	0.36 604	0.66 632	0.70 626	0.50 594	0.59 585	0.65 623	0.51 614	0.75 589	0.45 575	0.56 664	0.32 657	0.56 665	0.34 650	0.63 665	0.46 661

DAS	0.27 470	0.12 277	0.42 397	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.75 589	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

EDNetEfficientorigin	7.51 699	0.52 651	140.47 727	0.25 497	0.17 488	0.42 560	0.29 557	0.47 454	1.03 661	1.28 669	1.02 648	0.83 643	0.84 656	0.75 589	0.99 646	0.10 434	0.09 492	0.12 513	0.10 453	0.21 605	0.22 620

S-Stereo	0.38 570	0.20 515	1.05 633	0.27 559	0.22 580	0.38 534	0.32 582	0.55 554	0.66 616	0.39 529	0.59 585	0.49 560	0.41 575	0.75 589	0.40 555	0.12 512	0.15 601	0.13 534	0.13 559	0.16 554	0.21 615

LSM	1.64 682	0.40 629	2.56 681	2.02 694	17.61 711	0.51 601	0.52 649	0.61 608	0.76 634	0.82 645	1.11 652	0.63 620	0.54 617	0.75 589	0.49 586	0.16 587	0.24 645	0.18 601	0.21 619	0.25 620	2.42 697

1111x	0.32 525	0.11 219	0.40 364	0.22 346	0.11 175	0.32 475	0.26 528	0.59 595	0.43 483	0.31 403	0.41 459	0.39 486	0.28 474	0.76 594	1.37 669	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

hitnet-ft	0.29 502	0.17 472	0.40 364	0.19 149	0.14 371	0.39 543	0.23 476	0.44 424	0.41 467	0.36 491	0.46 522	0.53 583	0.34 539	0.76 594	0.32 514	0.14 556	0.10 522	0.13 534	0.10 453	0.15 546	0.13 517

ADCS	0.58 632	0.40 629	1.35 658	0.29 584	0.24 601	0.55 612	0.45 634	0.67 637	0.83 645	0.76 642	0.71 617	0.68 632	0.60 628	0.76 594	2.23 687	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.17 603	0.22 612	0.22 620

HSM-Net_RVC	0.27 470	0.11 219	0.42 397	0.19 149	0.11 175	0.34 500	0.20 392	0.62 617	0.43 483	0.40 539	0.43 489	0.50 568	0.26 438	0.76 594	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 548	0.23 552	0.60 524	0.36 627	0.22 580	0.39 543	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.52 605	0.50 541	0.59 603	0.41 575	0.76 594	0.49 586	0.13 531	0.11 546	0.14 561	0.12 531	0.17 571	0.15 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 470	0.20 515	0.44 420	0.22 346	0.14 371	0.33 487	0.14 103	0.51 504	0.45 510	0.30 385	0.40 451	0.38 474	0.27 457	0.76 594	0.25 456	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.08 317

DispNO	0.27 470	0.18 486	0.62 535	0.23 403	0.17 488	0.25 353	0.22 450	0.45 434	0.41 467	0.32 425	0.39 440	0.38 474	0.27 457	0.77 600	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.08 263	0.08 317

pmcnn	0.50 617	0.20 515	0.78 577	0.24 457	0.26 613	0.39 543	0.30 568	0.51 504	0.50 559	0.54 613	1.23 657	2.52 686	0.37 556	0.77 600	0.95 644	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.10 413	0.08 317

edge stereo	0.39 575	0.22 543	0.81 590	0.27 559	0.22 580	0.37 526	0.24 498	0.56 570	0.54 582	0.53 611	0.60 590	0.71 637	0.50 611	0.78 602	0.40 555	0.16 587	0.14 586	0.19 609	0.14 573	0.16 554	0.17 573

AnyNet_C32	0.51 621	0.40 629	1.10 641	0.29 584	0.28 620	0.59 620	0.58 655	0.54 544	0.60 602	0.62 624	0.66 608	0.54 587	0.54 617	0.78 602	1.74 679	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.20 602	0.20 606

GASNet	0.36 553	0.46 638	0.88 609	0.34 616	0.23 593	0.35 515	0.22 450	0.60 604	0.53 577	0.40 539	0.37 412	0.45 537	0.30 503	0.79 604	0.35 530	0.15 571	0.10 522	0.14 561	0.14 573	0.22 612	0.12 499

RASNet	0.28 491	0.14 391	0.44 420	0.22 346	0.18 510	0.32 475	0.19 339	0.48 467	0.38 427	0.29 353	0.43 489	0.47 547	0.37 556	0.79 604	0.36 536	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.07 239

PA-Net	0.37 563	0.28 582	0.83 597	0.31 602	0.28 620	0.39 543	0.42 628	0.51 504	0.55 588	0.34 458	0.42 476	0.41 508	0.36 547	0.79 604	0.49 586	0.12 512	0.23 643	0.16 587	0.23 629	0.12 498	0.18 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 641	0.89 673	1.59 665	0.77 670	1.21 688	0.51 601	0.23 476	0.59 595	0.72 629	0.69 635	0.61 597	0.69 634	0.91 660	0.79 604	0.48 584	0.27 639	0.12 564	0.73 670	0.30 648	0.65 668	0.40 655

Selective-IGEV-i16pb	0.39 575	0.12 277	2.18 674	0.21 277	0.15 432	0.68 633	0.32 582	0.56 570	0.57 594	0.25 292	0.44 500	0.33 432	0.21 358	0.80 608	0.25 456	0.14 556	0.10 522	0.09 341	0.10 453	0.12 498	0.13 517

RainbowNet	0.72 647	0.89 673	1.02 630	0.82 672	0.63 667	0.78 646	0.52 649	0.81 658	0.93 657	0.60 621	0.79 628	0.80 642	0.60 628	0.80 608	0.57 599	0.78 676	0.55 677	0.78 673	0.49 665	0.76 675	0.58 669

DeepPrunerF	0.44 599	0.29 590	1.29 655	0.33 614	0.30 629	0.35 515	0.36 604	0.62 617	1.15 670	0.40 539	0.44 500	0.39 486	0.41 575	0.80 608	0.52 595	0.18 609	0.14 586	0.23 623	0.21 619	0.17 571	0.17 573

PS-NSSS	0.32 525	0.30 597	0.46 440	0.23 403	0.17 488	0.33 487	0.24 498	0.57 580	0.41 467	0.37 499	0.52 555	0.35 455	0.30 503	0.80 608	0.30 501	0.17 598	0.14 586	0.21 616	0.15 582	0.15 546	0.13 517

ff1	0.29 502	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

mmx	0.31 516	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

xxx	0.31 516	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

MFN_U_SF_RVC	0.56 628	0.51 649	1.19 646	0.38 635	0.22 580	0.69 634	0.27 534	0.80 656	0.67 619	0.73 637	0.74 622	0.87 645	0.61 637	0.81 612	0.76 626	0.29 646	0.27 649	0.32 645	0.37 655	0.32 644	0.31 646

SAMSARA	0.56 628	0.39 628	0.80 587	0.60 661	0.46 652	1.00 659	1.23 691	0.67 637	0.68 622	0.71 636	0.54 565	0.89 648	0.57 624	0.81 612	0.62 612	0.19 615	0.22 638	0.18 601	0.18 609	0.27 633	0.25 635

APVNet	0.36 553	0.20 515	0.70 565	0.26 531	0.22 580	0.52 610	0.35 599	0.61 608	0.44 498	0.38 514	0.52 555	0.48 554	0.38 560	0.84 617	0.46 581	0.13 531	0.14 586	0.15 576	0.16 594	0.16 554	0.15 551

psmorigin	0.50 617	0.25 561	3.03 684	0.24 457	0.19 537	0.38 534	0.22 450	0.50 487	0.44 498	0.64 628	0.68 612	0.71 637	0.51 614	0.85 618	0.45 575	0.14 556	0.17 615	0.13 534	0.14 573	0.16 554	0.21 615

PVD	0.58 632	0.34 613	0.84 602	0.39 637	0.31 632	0.59 620	0.47 641	0.80 656	1.25 671	0.92 651	1.09 650	0.79 641	0.82 654	0.85 618	0.76 626	0.21 620	0.18 621	0.22 622	0.18 609	0.27 633	0.35 651

SGM-Forest	0.36 553	0.17 472	0.47 448	0.23 403	0.16 464	0.45 577	0.41 625	0.55 554	0.48 542	0.52 605	0.60 590	0.52 578	0.41 575	0.85 618	0.50 592	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.15 582	0.15 546	0.15 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 563	0.18 486	0.59 522	0.25 497	0.28 620	0.61 624	0.32 582	0.59 595	0.59 598	0.41 548	0.38 427	0.57 598	0.39 566	0.87 621	0.53 597	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.18 585	0.18 587

AANet_RVC	0.31 516	0.22 543	0.50 475	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.24 498	0.47 454	0.54 582	0.38 514	0.60 590	0.43 521	0.29 489	0.87 621	0.40 555	0.11 473	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

DPSNet	0.47 607	0.24 556	0.93 618	0.27 559	0.20 556	0.75 642	0.57 654	0.84 661	0.79 638	0.47 587	0.51 547	0.60 606	0.69 643	0.87 621	0.71 624	0.16 587	0.13 576	0.12 513	0.10 453	0.25 620	0.21 615

zh-mn7	0.46 604	0.45 637	1.48 661	0.25 497	0.19 537	0.44 571	0.29 557	0.56 570	0.82 641	0.65 630	0.96 644	0.49 560	0.38 560	0.88 624	0.63 615	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.13 514	0.14 539

MSMD_ROB	0.60 636	0.33 612	0.61 527	0.30 596	0.25 609	0.86 652	0.35 599	0.55 554	0.67 619	1.10 664	1.49 668	1.76 675	0.97 664	0.88 624	0.49 586	0.23 623	0.21 633	0.27 628	0.27 644	0.25 620	0.24 632

CVANet_RVC	0.30 509	0.19 502	0.41 387	0.26 531	0.16 464	0.33 487	0.26 528	0.52 523	0.47 533	0.40 539	0.46 522	0.43 521	0.31 520	0.89 626	0.26 470	0.14 556	0.09 492	0.14 561	0.13 559	0.14 532	0.10 438

HSM	0.28 491	0.16 453	0.35 292	0.20 223	0.15 432	0.33 487	0.19 339	0.53 535	0.37 413	0.36 491	0.38 427	0.67 628	0.31 520	0.89 626	0.23 435	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.08 317

SANet	0.53 626	0.28 582	0.96 623	0.26 531	0.15 432	0.69 634	0.44 633	0.67 637	1.34 674	0.67 632	0.98 647	0.94 649	0.71 645	0.89 626	0.76 626	0.14 556	0.12 564	0.12 513	0.11 492	0.17 571	0.16 560

GANetREF_RVC	0.43 593	0.47 640	0.69 559	0.38 635	0.20 556	0.51 601	0.48 645	0.66 632	0.66 616	0.46 579	0.46 522	0.50 568	0.44 590	0.90 629	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.32 645	0.18 609	0.27 633	0.22 620
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
TDLM	0.30 509	0.21 529	0.38 340	0.28 581	0.15 432	0.33 487	0.32 582	0.52 523	0.47 533	0.38 514	0.43 489	0.39 486	0.29 489	0.91 630	0.28 481	0.14 556	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.12 498	0.10 438

UGAM	0.26 462	0.14 391	0.45 432	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.25 515	0.32 270	0.41 467	0.31 403	0.42 476	0.41 508	0.22 374	0.92 631	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.14 561	0.12 531	0.10 413	0.07 239

FCDSN-DC	0.63 638	0.31 604	0.61 527	0.36 627	0.30 629	0.65 628	0.37 608	0.66 632	0.68 622	1.14 666	1.54 671	1.71 674	1.26 673	0.92 631	0.64 617	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.27 633	0.27 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 602	0.35 615	0.90 613	0.35 625	0.33 634	0.39 543	0.38 614	0.50 487	0.61 606	0.52 605	0.51 547	0.62 612	0.45 593	0.93 633	0.48 584	0.26 634	0.29 653	0.29 640	0.33 649	0.29 639	0.26 637

NOSS_ROB	0.31 516	0.20 515	0.35 292	0.24 457	0.16 464	0.32 475	0.19 339	0.52 523	0.48 542	0.33 438	0.36 403	0.42 517	0.28 474	0.93 633	0.24 446	0.19 615	0.20 631	0.24 625	0.22 627	0.17 571	0.17 573

z-mn7	0.44 599	0.40 629	1.09 637	0.25 497	0.18 510	0.61 624	0.34 595	0.56 570	0.93 657	0.43 564	0.96 644	0.53 583	0.39 566	0.94 635	0.59 605	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.14 532	0.13 517

LL-Strereo	0.29 502	0.25 561	0.58 516	0.25 497	0.21 564	0.23 314	0.24 498	0.55 554	0.42 475	0.34 458	0.32 349	0.41 508	0.40 571	0.94 635	0.23 435	0.08 287	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.09 345	0.09 381

GANet	0.36 553	0.22 543	0.49 464	0.29 584	0.17 488	0.41 553	0.38 614	0.57 580	0.45 510	0.46 579	0.75 623	0.55 589	0.40 571	0.94 635	0.41 563	0.13 531	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.14 532	0.11 475

ELAS	0.74 651	0.36 618	0.85 605	0.36 627	0.33 634	1.36 675	0.77 671	0.93 665	0.92 654	1.41 676	1.53 670	1.16 660	1.17 669	0.95 638	1.03 648	0.26 634	0.25 647	0.28 636	0.28 647	0.31 641	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 656	0.37 623	1.08 636	0.51 654	0.65 668	0.67 631	1.44 693	0.74 648	1.06 664	0.54 613	1.67 675	0.49 560	1.78 683	0.96 639	1.69 677	0.28 643	0.43 666	0.27 628	0.51 668	0.40 651	0.58 669

ACVNet-4b	0.72 647	0.81 668	1.33 657	0.72 668	0.50 656	0.80 648	0.31 573	0.71 645	0.80 639	0.50 594	0.72 621	0.95 651	0.43 588	0.96 639	1.20 664	1.13 690	0.21 633	0.76 672	0.45 661	0.65 668	0.46 661

AnyNet_C01	0.65 640	0.58 654	2.60 682	0.32 608	0.26 613	0.88 653	0.61 658	0.63 624	0.62 608	0.68 633	0.96 644	0.76 640	0.60 628	0.96 639	1.43 670	0.16 587	0.16 608	0.17 593	0.17 603	0.23 615	0.23 627

CC-Net-ROB	0.43 593	0.47 640	0.65 547	0.37 633	0.23 593	0.51 601	0.29 557	0.66 632	0.49 551	0.46 579	0.51 547	0.48 554	0.38 560	0.96 639	0.35 530	0.34 652	0.23 643	0.55 662	0.25 636	0.31 641	0.20 606

WZ-Net	0.52 625	0.38 627	1.90 671	0.30 596	0.24 601	0.57 616	0.48 645	0.62 617	0.78 637	0.50 594	0.71 617	0.68 632	0.54 617	0.98 643	0.84 635	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.19 593	0.20 606

Wz-Net-TNSev	0.51 621	0.58 654	1.61 668	0.25 497	0.21 564	0.65 628	0.45 634	0.63 624	0.69 624	0.51 599	0.54 565	0.71 637	0.60 628	1.00 644	0.77 629	0.15 571	0.15 601	0.13 534	0.15 582	0.21 605	0.20 606

STTRV1_RVC	0.42 587	0.32 609	0.89 612	0.29 584	0.36 638	0.49 596	0.31 573	0.61 608	0.53 577	0.46 579	0.56 576	0.47 547	0.43 588	1.00 644	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.20 613	0.18 609	0.25 620	0.17 573

SPS-STEREO	0.69 644	0.61 657	0.98 625	0.52 657	0.57 662	0.74 639	0.50 648	0.78 652	0.62 608	0.95 656	0.86 636	0.94 649	0.70 644	1.01 646	0.87 638	0.58 666	0.51 671	0.50 659	0.50 667	0.55 660	0.58 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 647	0.81 668	1.37 659	0.72 668	0.53 660	0.77 643	0.42 628	0.85 664	0.90 652	0.74 640	0.75 623	1.32 666	0.72 646	1.02 647	0.55 598	0.54 662	0.31 656	0.71 669	0.35 651	0.64 667	0.45 658

FC-DCNN	0.70 645	0.30 597	0.69 559	0.32 608	0.27 615	0.81 649	0.39 619	0.79 655	0.82 641	1.41 676	1.58 673	1.98 677	1.26 673	1.02 647	0.77 629	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.26 637

zh-sn7	0.48 610	0.51 649	1.43 660	0.29 584	0.20 556	0.47 585	0.39 619	0.57 580	0.62 608	0.52 605	0.81 630	0.52 578	0.56 621	1.05 649	0.87 638	0.12 512	0.13 576	0.13 534	0.13 559	0.17 571	0.16 560

FC-DCNN v2	0.71 646	0.30 597	0.67 553	0.32 608	0.27 615	0.84 650	0.39 619	0.84 661	0.85 649	1.44 680	1.64 674	2.09 679	1.28 675	1.06 650	0.80 633	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.25 635

ELAS_RVC	0.74 651	0.36 618	1.00 627	0.37 633	0.33 634	0.88 653	0.93 680	0.83 660	1.08 666	1.35 671	1.33 662	1.24 662	1.33 677	1.06 650	0.95 644	0.27 639	0.25 647	0.29 640	0.27 644	0.30 640	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 659	0.87 672	1.25 651	0.82 672	0.62 666	0.97 658	0.62 659	1.14 671	1.42 676	1.00 659	1.40 663	1.47 669	0.84 656	1.11 652	0.66 620	0.61 667	0.43 666	0.78 673	0.49 665	0.75 674	0.52 664

SGM+DAISY	0.87 658	0.66 661	1.30 656	0.51 654	0.60 664	1.03 660	0.84 677	0.76 650	0.73 632	1.39 674	1.51 669	1.31 665	1.22 671	1.11 652	1.08 651	0.57 665	0.53 674	0.51 661	0.51 668	0.54 659	0.61 676

MeshStereo	0.58 632	0.27 579	0.67 553	0.22 346	0.17 488	0.66 630	0.37 608	0.78 652	0.61 606	1.47 684	1.30 659	1.65 672	0.79 650	1.12 654	0.59 605	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.14 573	0.17 571	0.14 539
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 621	0.50 647	0.86 606	0.39 637	0.24 601	0.84 650	0.55 652	0.56 570	0.62 608	0.60 621	0.68 612	0.62 612	0.42 584	1.13 655	0.43 567	0.23 623	0.27 649	0.27 628	0.35 651	0.25 620	0.29 642

SGM_RVC	0.50 617	0.19 502	0.50 475	0.25 497	0.15 432	0.69 634	0.39 619	0.68 640	0.82 641	0.95 656	0.84 634	1.13 656	0.76 648	1.16 656	0.60 609	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.16 594	0.16 554	0.17 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 660	0.86 670	0.84 602	0.97 677	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 648	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 677	0.60 672

IMH-64	0.91 660	0.86 670	0.84 602	0.97 677	0.75 672	0.92 656	0.71 663	1.27 672	1.10 667	0.89 648	1.45 665	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 677	0.60 672

SDNR	0.42 587	0.21 529	0.82 594	0.21 277	0.18 510	1.27 671	0.17 245	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.81 630	0.38 474	0.27 457	1.19 657	0.38 539	0.23 623	0.24 645	0.17 593	0.13 559	0.17 571	0.20 606

NaN_ROB	0.41 584	0.28 582	0.62 535	0.30 596	0.19 537	0.51 601	0.47 641	0.58 589	0.59 598	0.56 616	0.47 529	0.49 560	0.41 575	1.21 660	0.64 617	0.12 512	0.18 621	0.12 513	0.13 559	0.11 461	0.14 539

NVStereoNet_ROB	0.67 642	0.49 646	0.83 597	0.48 649	0.40 643	0.51 601	0.46 637	0.70 643	0.77 636	0.84 646	1.72 676	1.02 654	0.83 655	1.23 661	0.79 632	0.32 650	0.38 662	0.40 654	0.46 662	0.36 648	0.41 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 672	1.04 680	1.49 663	1.03 681	0.78 676	1.20 668	0.77 671	1.48 680	1.96 682	1.28 669	1.99 682	2.15 680	1.14 666	1.25 662	1.00 647	0.81 678	0.60 681	1.01 681	0.69 681	0.92 683	0.74 683

MDST_ROB	0.48 610	0.14 391	0.95 621	0.30 596	0.21 564	1.33 674	0.32 582	0.77 651	0.56 591	1.06 662	0.71 617	0.49 560	0.35 543	1.26 663	0.38 539	0.13 531	0.11 546	0.16 587	0.13 559	0.12 498	0.12 499

MonStereo1	0.93 662	0.56 653	0.82 594	0.69 665	0.58 663	1.37 676	0.35 599	0.94 666	1.25 671	0.93 653	1.90 679	1.52 670	2.10 687	1.27 664	0.77 629	0.69 670	0.33 658	0.75 671	0.47 664	0.70 672	0.57 668

LE_ROB	1.76 683	0.20 515	2.68 683	0.48 649	0.52 659	0.78 646	0.96 681	0.84 661	6.61 699	7.40 703	2.08 684	2.08 678	4.83 695	1.27 664	3.79 694	0.10 434	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.11 461	0.10 438

DStereoFS	0.84 657	0.66 661	0.80 587	0.53 658	0.50 656	1.23 669	0.55 652	0.94 666	1.32 673	0.89 648	1.32 660	1.04 655	2.32 690	1.29 666	1.14 656	0.31 649	0.35 660	0.30 642	0.39 658	0.34 645	0.60 672

WAO-6	1.07 669	0.93 676	0.92 616	0.96 676	0.78 676	1.28 672	0.75 668	1.34 674	2.00 684	1.02 661	1.54 671	1.59 671	1.22 671	1.31 667	1.14 656	0.78 676	0.55 677	1.02 682	0.75 685	0.83 676	0.69 679

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 643	0.64 659	1.06 634	0.45 645	0.27 615	1.40 678	0.58 655	0.78 652	0.92 654	0.84 646	0.86 636	0.88 647	0.68 642	1.33 668	0.68 622	0.37 656	0.29 653	0.34 649	0.36 654	0.43 652	0.37 652

CSAN	0.50 617	0.35 615	0.78 577	0.36 627	0.23 593	0.56 613	0.59 657	0.61 608	0.70 626	0.64 628	0.78 627	0.65 623	0.60 628	1.38 669	0.62 612	0.21 620	0.17 615	0.20 613	0.20 616	0.18 585	0.18 587

FBW_ROB	0.43 593	0.26 572	0.54 498	0.31 602	0.20 556	0.51 601	0.32 582	0.70 643	0.60 602	0.59 620	0.55 569	0.65 623	0.41 575	1.40 670	0.51 594	0.13 531	0.17 615	0.21 616	0.16 594	0.17 571	0.18 587

LVE	1.13 670	1.02 678	1.28 654	1.01 679	0.80 679	1.29 673	0.81 675	1.47 679	1.96 682	1.07 663	1.90 679	1.90 676	1.01 665	1.48 671	0.91 641	0.93 684	0.61 683	0.94 677	0.69 681	0.87 679	0.75 684

WAO-7	1.01 665	0.89 673	0.93 618	0.83 674	0.66 669	1.18 665	0.81 675	1.40 676	1.57 680	1.11 665	1.76 678	1.45 668	1.19 670	1.50 672	1.14 656	0.61 667	0.62 684	0.70 668	0.68 680	0.66 670	0.60 672

RTS	0.78 654	0.48 642	4.68 689	0.34 616	0.28 620	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 594

RTSA	0.78 654	0.48 642	4.68 689	0.34 616	0.28 620	1.12 663	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 640	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 594

UNDER WATER-64	1.55 680	1.19 687	2.52 680	1.31 688	0.95 684	2.12 684	1.21 690	1.45 678	3.19 688	1.43 679	1.32 660	2.64 687	2.04 686	1.63 675	1.83 680	1.11 688	0.67 688	1.28 688	0.92 689	1.19 686	1.02 690

UNDER WATER	1.59 681	1.22 688	2.36 677	1.38 689	1.03 685	1.67 681	1.10 687	1.54 683	3.63 690	1.44 680	1.47 667	2.85 689	2.25 689	1.67 676	1.94 684	1.06 686	0.62 684	1.31 689	0.93 690	1.21 688	1.02 690

ktn	1.77 684	1.36 690	1.22 648	1.43 691	1.14 687	1.52 679	1.08 686	1.51 682	3.96 695	2.77 693	4.69 694	3.35 691	1.46 681	1.69 677	1.25 666	1.43 692	0.77 691	1.45 691	0.99 691	1.32 692	0.96 687

IMH	1.05 668	0.95 677	1.00 627	1.01 679	0.78 676	1.11 662	0.68 662	1.38 675	1.43 677	1.00 659	1.72 676	1.43 667	1.14 666	1.73 678	0.89 640	1.09 687	0.55 677	0.99 680	0.57 675	0.87 679	0.62 678

PWCK	1.00 663	1.17 686	1.70 669	0.91 675	0.41 644	1.19 667	0.92 679	1.10 669	1.14 669	1.16 667	1.14 653	1.25 663	0.88 659	1.75 679	1.04 650	0.87 681	0.50 669	0.87 676	0.53 671	0.96 684	0.52 664

TorneroNet-64	1.43 676	1.03 679	1.20 647	1.10 683	0.86 682	2.26 686	0.73 666	1.84 685	3.84 694	1.25 668	2.25 687	2.69 688	1.42 678	1.76 680	1.43 670	0.76 675	0.50 669	1.09 683	0.66 679	1.23 689	0.76 685

notaker	1.45 677	1.34 689	1.48 661	1.40 690	1.07 686	1.18 665	0.85 678	1.48 680	1.40 675	1.51 685	3.46 692	2.40 685	1.81 684	1.76 680	1.45 673	1.11 688	0.69 689	1.38 690	0.87 688	1.31 691	0.97 689

TorneroNet	2.22 686	1.08 682	1.24 650	1.14 687	0.90 683	5.58 694	0.80 673	2.12 690	8.69 702	2.58 691	5.42 696	3.88 693	1.97 685	1.78 682	1.87 681	0.86 680	0.54 676	1.15 687	0.74 684	1.23 689	0.85 686

JetBlue	1.14 671	0.76 666	2.36 677	0.59 660	0.75 672	3.04 689	1.78 695	1.11 670	0.90 652	0.94 654	1.10 651	1.66 673	1.28 675	2.09 683	1.72 678	0.43 659	0.36 661	0.38 651	0.38 657	0.58 662	0.56 666

MADNet+	1.01 665	1.16 685	4.72 691	0.70 666	0.47 653	1.24 670	0.96 681	0.97 668	0.89 650	0.65 630	0.77 626	0.87 645	0.85 658	2.09 683	1.68 675	0.38 657	0.39 663	0.31 644	0.27 644	0.43 652	0.39 654

MANE	1.41 675	0.36 618	0.74 575	0.43 642	0.41 644	2.16 685	0.80 673	2.39 693	3.38 689	2.22 689	3.06 691	3.54 692	2.73 693	2.15 685	1.94 684	0.28 643	0.27 649	0.30 642	0.46 662	0.28 638	0.34 650

KSHMR	1.89 685	1.36 690	1.60 666	1.47 692	1.22 689	1.38 677	1.06 685	1.79 684	5.97 698	1.42 678	5.65 698	2.98 690	1.14 666	2.23 686	1.20 664	1.27 691	1.12 693	1.46 692	1.10 693	1.32 692	1.15 692

JetRed	2.30 688	2.64 695	6.12 694	1.12 686	1.38 691	5.85 696	3.29 697	1.99 688	1.67 681	1.98 687	1.95 681	2.16 683	1.60 682	2.48 687	4.10 695	1.05 685	1.60 694	1.09 683	1.01 692	1.67 694	1.28 693

SGM-ForestM	1.36 673	0.28 582	0.79 584	0.26 531	0.16 464	2.26 686	1.00 683	1.42 677	1.46 679	2.38 690	2.05 683	5.95 699	2.66 692	2.95 688	2.46 689	0.17 598	0.18 621	0.18 601	0.18 609	0.15 546	0.18 587

WAO-8	1.46 678	1.10 683	1.09 637	1.10 683	0.84 680	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 692	1.44 680	2.21 685	2.15 680	1.43 679	3.17 689	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 681	0.71 680

Venus	1.46 678	1.10 683	1.09 637	1.10 683	0.84 680	2.06 682	0.75 668	1.84 685	3.83 692	1.44 680	2.21 685	2.15 680	1.43 679	3.17 689	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 681	0.71 680

MADNet++	2.26 687	1.80 693	2.06 673	2.13 696	1.97 693	2.61 688	1.79 696	2.38 692	2.16 685	2.75 692	2.65 689	2.38 684	2.43 691	3.17 689	3.21 691	2.17 695	1.95 697	1.94 696	1.63 695	2.06 695	2.01 696

tt	4.71 694	0.10 139	3.94 686	2.06 695	1.53 692	10.14 702	16.88 705	9.27 706	4.98 696	1.39 674	1.02 648	4.68 694	4.90 696	3.35 692	5.86 700	5.76 704	9.15 713	2.24 699	2.53 699	3.10 697	1.32 694

DPSimNet_ROB	4.34 693	4.23 696	6.89 696	3.67 697	3.68 695	4.75 691	5.21 701	2.67 694	3.68 691	5.82 699	3.95 693	5.57 695	6.72 700	3.46 693	4.48 696	4.05 702	2.88 700	4.68 703	3.12 703	3.69 698	3.62 701

TCMNet-wrong-test	4.29 692	5.57 700	4.65 688	11.33 709	10.39 704	5.73 695	4.48 700	4.13 697	1.02 660	1.91 686	2.39 688	6.16 701	3.62 694	3.84 694	4.50 697	1.99 694	0.47 668	1.97 697	1.69 696	5.69 703	4.31 702

HanzoNet	2.97 690	1.69 692	2.29 676	1.74 693	1.33 690	1.53 680	1.03 684	1.99 688	2.64 687	5.51 698	5.16 695	5.90 698	6.82 701	4.32 695	3.29 692	3.16 698	2.02 699	1.92 694	2.87 701	2.24 696	1.89 695

light-stereo	2.37 689	0.69 663	3.61 685	3.84 698	3.41 694	4.04 690	0.31 573	2.13 691	1.45 678	3.61 694	6.33 699	6.90 703	0.63 638	4.83 696	1.28 667	0.71 672	0.74 690	0.32 645	0.39 658	1.20 687	0.96 687

MSAF-DinoV2	0.76 653	0.44 636	1.98 672	0.49 652	0.16 464	0.58 617	0.31 573	0.81 658	0.83 645	0.41 548	0.52 555	0.98 653	0.58 625	4.97 697	1.03 648	0.11 473	0.07 369	0.10 419	0.24 631	0.27 633	0.26 637

DGTPSM_ROB	8.34 700	5.10 697	10.37 709	5.31 701	10.18 702	8.33 698	23.60 711	6.06 700	13.41 711	4.90 695	10.87 709	5.65 696	10.44 704	6.17 698	12.59 705	3.74 700	7.55 706	3.69 700	7.26 709	4.14 700	7.46 706

DPSMNet_ROB	8.40 701	5.11 698	10.49 710	5.58 702	10.25 703	8.34 699	23.62 712	6.07 701	13.45 712	4.93 696	10.88 710	5.66 697	10.44 704	6.24 699	12.64 706	3.98 701	7.61 707	3.76 701	7.30 710	4.20 701	7.51 707

USTest	6.88 697	5.23 699	5.63 693	7.22 703	7.29 699	14.34 706	22.76 707	8.48 703	9.32 703	5.42 697	6.39 700	6.29 702	6.64 699	6.92 700	8.62 703	1.94 693	3.29 701	2.16 698	2.55 700	3.85 699	3.29 700

ASD4	7.23 698	6.65 701	7.69 697	5.24 700	5.62 698	11.85 703	20.36 706	7.57 702	7.14 700	6.55 700	5.47 697	5.99 700	5.78 697	7.22 701	9.24 704	4.85 703	4.44 703	6.40 710	5.19 704	6.53 704	4.89 703

MultiAttention	1.02 667	0.13 344	0.43 410	0.35 625	0.43 647	5.36 693	1.71 694	0.69 641	0.53 577	0.36 491	0.63 603	0.55 589	0.22 374	7.60 702	0.43 567	0.09 382	0.06 236	0.14 561	0.24 631	0.26 628	0.30 643

BEATNet-Init1	4.73 695	2.61 694	13.29 711	0.58 659	0.53 660	10.12 701	3.33 698	4.83 698	5.01 697	8.75 704	8.51 701	14.08 714	7.60 703	7.70 703	5.34 698	0.28 643	0.28 652	0.34 649	0.37 655	0.57 661	0.45 658

LRCNet_RVC	10.90 706	14.34 714	9.35 698	15.35 710	8.04 701	1.08 661	0.34 595	8.78 704	0.70 626	12.63 713	16.05 713	9.85 705	6.54 698	8.57 704	6.34 701	20.27 722	5.40 705	23.70 721	21.88 722	14.87 713	13.83 714

PML	16.10 712	12.82 713	6.78 695	5.23 699	7.76 700	33.92 718	66.56 727	5.30 699	10.28 704	26.12 726	68.59 727	20.51 716	13.49 714	10.06 705	6.78 702	5.96 705	2.00 698	6.04 709	2.18 698	8.96 709	2.60 698

xxxxx1	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 711

tt_ll	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 711

ff	15.27 709	9.54 706	10.31 704	20.13 713	18.88 712	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 709	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 711

Anonymous_1	16.62 713	9.35 705	9.84 701	10.66 706	14.64 709	18.66 713	27.12 715	12.64 712	13.51 713	10.76 712	10.30 708	10.13 708	10.60 706	11.06 709	12.74 709	15.87 720	7.74 708	16.92 718	43.48 725	58.66 728	7.68 708

iinet-test	10.78 704	9.29 703	9.70 699	10.48 704	10.68 705	17.98 711	25.98 713	12.57 710	13.39 709	9.64 708	10.10 706	10.06 706	10.61 707	11.22 710	12.70 707	6.40 706	7.74 708	5.68 705	6.69 705	7.47 705	7.30 704

IINet	10.78 704	9.29 703	9.70 699	10.48 704	10.68 705	17.98 711	25.98 713	12.57 710	13.39 709	9.64 708	10.10 706	10.06 706	10.61 707	11.22 710	12.70 707	6.40 706	7.74 708	5.68 705	6.69 705	7.47 705	7.30 704

DPSM_ROB	11.49 707	9.87 709	10.35 707	11.13 707	11.31 707	19.11 714	27.51 716	13.37 713	14.21 714	10.31 710	11.06 711	10.96 712	11.27 712	11.96 712	13.59 710	6.78 708	8.19 711	6.03 707	7.09 707	7.93 707	7.73 709

DPSM	11.49 707	9.87 709	10.35 707	11.13 707	11.31 707	19.11 714	27.51 716	13.37 713	14.21 714	10.31 710	11.06 711	10.96 712	11.27 712	11.96 712	13.59 710	6.78 708	8.19 711	6.03 707	7.09 707	7.93 707	7.73 709

Selective-IGEV-i1pa	5.57 696	7.99 702	4.76 692	0.80 671	0.45 651	12.99 704	3.60 699	9.25 705	7.43 701	6.97 701	9.87 705	8.94 704	7.26 702	14.66 714	5.65 699	3.55 699	1.08 692	1.93 695	0.72 683	0.73 673	2.79 699

HaxPig	17.72 714	20.22 724	19.73 713	16.53 711	16.51 710	9.27 700	9.33 702	14.34 715	13.27 708	18.65 715	18.70 714	17.35 715	16.77 715	17.04 715	16.45 715	22.05 723	20.89 724	22.27 720	21.53 721	21.29 721	22.13 725

MEDIAN_ROB	21.21 715	24.62 725	23.47 723	19.58 712	19.65 715	13.22 705	10.96 703	17.88 716	17.00 716	22.14 725	22.02 716	20.86 717	20.36 716	21.06 716	19.71 716	25.63 725	24.13 725	26.21 722	25.20 723	25.17 722	25.38 726

FlowAnything	23.14 719	19.87 718	20.79 719	22.50 720	22.74 717	38.39 721	55.46 721	26.89 722	28.72 724	20.77 724	22.29 722	22.07 721	22.72 717	23.99 717	27.41 725	13.60 716	16.55 723	12.15 715	14.36 717	15.97 718	15.52 716

CasAABBNet	23.10 716	19.86 717	20.64 718	22.47 716	22.73 716	38.41 722	55.50 723	26.89 722	28.70 723	20.61 722	22.15 719	22.08 722	22.75 720	23.99 717	27.36 721	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.27 712	15.95 714	15.53 717

RAFT-FEzeroshot	23.10 716	19.88 719	20.56 716	22.49 717	22.75 718	38.38 719	55.50 723	26.84 720	28.66 721	20.60 720	22.10 717	22.05 719	22.74 718	24.00 719	27.37 723	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.28 713	15.96 716	15.54 718

RAFT-FE	23.10 716	19.88 719	20.56 716	22.49 717	22.75 718	38.38 719	55.50 723	26.84 720	28.66 721	20.60 720	22.10 717	22.05 719	22.74 718	24.00 719	27.37 723	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.28 713	15.96 716	15.54 718

Selective-RAFT-Error	23.16 720	19.93 721	20.87 720	22.54 721	22.81 721	38.52 725	55.47 722	27.01 725	28.83 725	20.66 723	22.25 720	22.09 723	22.80 722	24.09 721	27.36 721	13.61 718	16.48 719	12.15 715	14.28 713	15.99 719	15.57 721

Hybrid-DGEV	23.16 720	19.94 722	20.96 721	22.49 717	22.75 718	38.51 724	55.52 726	27.09 726	28.90 726	20.58 719	22.25 720	22.00 718	22.80 722	24.11 722	27.33 720	13.60 716	16.47 718	12.14 711	14.30 716	15.95 714	15.54 718

LSM0	24.24 722	19.98 723	22.32 722	24.22 722	40.14 727	38.48 723	55.20 720	26.95 724	28.57 720	20.49 718	21.83 715	22.26 724	22.75 720	24.22 723	27.30 719	13.66 719	16.32 717	12.19 717	14.15 711	16.10 720	17.66 722

AVERAGE_ROB	25.43 723	29.06 726	27.24 724	24.63 723	24.20 724	17.73 710	12.61 704	22.29 719	21.39 719	26.79 727	26.16 725	25.20 725	24.64 726	25.07 724	23.53 717	29.96 726	28.40 726	30.60 723	29.58 724	29.72 723	29.84 727

RSGM-EC	29.65 724	17.75 715	10.04 702	35.31 724	33.15 725	26.42 716	46.65 718	19.89 717	17.74 717	18.92 716	23.36 723	30.14 726	23.59 724	41.87 725	45.99 726	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 723

acva	29.65 724	17.75 715	10.04 702	35.31 724	33.15 725	26.42 716	46.65 718	19.89 717	17.74 717	18.92 716	23.36 723	30.14 726	23.59 724	41.87 725	45.99 726	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 723

test_example2	101.33 727	108.28 728	68.15 726	98.43 726	106.93 728	89.75 726	102.43 728	36.80 727	97.65 728	129.04 728	130.15 728	65.26 729	66.62 728	92.11 727	80.24 728	144.10 729	199.48 729	81.81 729	103.01 729	125.01 729	101.27 728

Selective-IGEV-i16pa	30.47 726	41.93 727	4.02 687	0.49 652	0.37 640	96.94 727	0.74 667	60.26 728	58.76 727	17.24 714	64.39 726	38.26 728	49.53 727	106.11 728	26.15 718	19.96 721	3.42 702	4.39 702	1.81 697	0.39 650	14.22 715

ccccc	256.34 728	256.29 729	313.62 728	354.40 729	364.36 729	149.10 728	168.46 729	152.89 729	131.30 729	153.93 729	155.56 729	164.00 730	204.39 729	268.02 729	295.19 729	390.55 730	349.22 730	244.59 730	219.82 730	412.30 730	378.83 729

FADE		1.06 681		0.71 667	0.76 675							1.17 661				24.23 724	4.70 704	17.35 719	17.61 718	0.49 656

Low-res two-view benchmark