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

CR-RVC	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.12 7	0.04 1	0.07 41	0.11 91	0.13 142	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.05 1	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

PSi22b	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.08 224	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

PSi22a	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.12 7	0.05 4	0.06 15	0.11 91	0.06 2	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

Foundation-i32	0.06 1	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.04 1	0.06 15	0.12 139	0.06 2	0.05 4	0.06 42	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MatchAttention (ZS)	0.06 1	0.03 1	0.08 57	0.12 7	0.04 1	0.07 41	0.12 139	0.07 8	0.07 29	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.04 63
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 39	0.08 57	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.09 27	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

FoundationStereo	0.06 1	0.04 2	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.09 175	0.13 223	0.06 2	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

CR-Stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.06 15	0.12 139	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.05 1	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

GFORCE	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.20 589	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.09 312	0.08 31	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

low	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.14 77	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

100	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.05 4	0.12 139	0.12 100	0.11 145	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

FORCE_4.7	0.07 8	0.08 397	0.05 2	0.20 589	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

F4.4	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.15 226	0.04 2	0.05 2	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

FORCE_4.6	0.07 8	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.06 81	0.08 31	0.06 3	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

F5.5	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.19 516	0.06 45	0.09 175	0.11 91	0.14 183	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

F8.5	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_9	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_8	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.19 516	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.13 142	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

F7	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

FORCE_4.5	0.07 8	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.15 226	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_4	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.12 100	0.05 4	0.06 42	0.07 87	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_5	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.12 100	0.05 4	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63

FORCE_6	0.07 8	0.07 244	0.04 1	0.18 429	0.05 4	0.10 241	0.10 45	0.12 100	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

NBS	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.13 223	0.05 1	0.07 29	0.06 42	0.09 209	0.05 3	0.04 1	0.05 1	0.09 120	0.05 53	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.04 63

rgla	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.10 45	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

416test1013	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 27	0.07 29	0.08 169	0.07 87	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

416test	0.07 8	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

test410_97500	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

test410	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

LACA_dic	0.07 8	0.10 558	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.11 91	0.08 15	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

DF_test	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.08 267	0.04 1	0.13 223	0.09 27	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.06 4	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

over v1	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.10 40	0.05 4	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

over-8	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

small-0shot	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.07 151	0.06 15	0.13 223	0.09 27	0.08 40	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

over-9	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 4	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.06 12	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.07 8	0.07 29	0.06 42	0.10 246	0.05 3	0.07 199	0.06 4	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

testmc14	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.08 15	0.08 40	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

derf	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.05 4	0.12 139	0.12 100	0.09 74	0.05 2	0.07 87	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

mm2	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

mm1	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.06 2	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

qqai	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.05 4	0.12 139	0.08 15	0.09 74	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

MGA	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

CAR	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.08 9	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MSE-Stereo	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.07 41	0.08 9	0.12 100	0.08 40	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

monster-pro	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LWStereo	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

CR7Stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.09 209	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.06 42	0.11 300	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.07 29	0.06 42	0.05 7	0.09 276	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

LACA3	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.09 175	0.11 91	0.08 15	0.09 74	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Selective-IGEV-i32	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

LACA2	0.07 8	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.07 11	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

LACA1	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.11 91	0.10 40	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Test_v1	0.07 8	0.04 2	0.06 10	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.15 226	0.12 189	0.06 42	0.05 7	0.04 1	0.05 18	0.08 31	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

BLMT-Stereo	0.07 8	0.04 2	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.07 8	0.10 105	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

Pro-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.07 8	0.08 40	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

BridgeDepth_RVC	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.11 1	0.05 4	0.10 241	0.10 45	0.14 183	0.09 74	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.04 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.10 40	0.06 12	0.04 1	0.07 87	0.10 311	0.09 312	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.10 40	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 8	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.06 15	0.08 9	0.12 100	0.07 29	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 195	0.05 219

Replicate-Monster	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.09 28	0.14 183	0.12 189	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

AdaDepth	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.11 91	0.10 40	0.08 40	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

asda	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.06 15	0.10 45	0.16 271	0.11 145	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

asd	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.11 70	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

2.25w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.10 40	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

4.25_new	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5w_new	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5_new	0.07 8	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 8	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 8	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 40	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4w-stereo	0.07 8	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 41	0.08 9	0.11 70	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

2.5w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.08 9	0.18 342	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.25w_new	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.07 5	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.25w	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.07 5	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.75w	0.07 8	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 41	0.09 28	0.16 271	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 8	0.07 244	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.06 1	0.14 183	0.11 145	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.09 74	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

111111	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.17 323	0.06 45	0.05 4	0.10 45	0.11 70	0.10 105	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.07 427	0.06 349

LG-Stereo_L2	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.09 27	0.10 105	0.06 42	0.04 1	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.09 27	0.08 40	0.05 2	0.04 1	0.05 3	0.04 1	0.08 31	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

MLG-Stereo_test3	0.07 8	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.04 1	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

MLG-Stereo_test2	0.07 8	0.04 2	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.09 27	0.04 2	0.06 42	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

MLG-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.05 4	0.07 41	0.11 91	0.08 15	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.05 219

LG-G_1	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.08 9	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

LG-G	0.07 8	0.04 2	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.08 9	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

LGtest1	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.09 28	0.08 15	0.06 12	0.06 42	0.04 1	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 8	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.04 1	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.05 2	0.11 300	0.07 157	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GREAT-IGEV	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 8	0.16 668	0.17 544	0.11 1	0.05 4	0.06 15	0.11 91	0.08 15	0.08 40	0.06 42	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.04 63

AIO_rvc	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.14 305	0.09 27	0.08 40	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.04 1	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

AIO_test	0.07 8	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

MonSter	0.07 8	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 8	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.07 8	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

dual_stereo	0.07 8	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.05 4	0.13 223	0.12 100	0.08 40	0.07 105	0.06 28	0.05 3	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

IGEV-Stereo++	0.07 8	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.05 4	0.10 45	0.11 70	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

IGEV-Stereo+	0.07 8	0.04 2	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.04 1	0.09 28	0.10 40	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 8	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Selective-IGEV	0.07 8	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

E$^{3}$Stereo	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

LLLLL	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

LLL	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

300	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.14 77	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.10 105	0.05 2	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

Last	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.07 41	0.13 223	0.14 183	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

DDDD	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.09 74	0.06 42	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.09 72	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

TT111	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.09 74	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

EE1	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.09 28	0.16 271	0.12 189	0.08 169	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.14 437	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.05 219

SCION-M(vits-remse)	0.08 106	0.06 127	0.13 387	0.24 688	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.08 478	0.06 475	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GEAR-Net	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

over-6	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.05 4	0.10 241	0.09 28	0.17 310	0.11 145	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.09 312	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 195	0.05 219

anonymous	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.05 4	0.12 139	0.11 70	0.14 265	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

depth_test_26	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.07 87	0.08 224	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.07 440

LGCAT	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.11 1	0.06 45	0.07 41	0.13 223	0.07 8	0.08 40	0.09 226	0.07 87	0.07 157	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.10 590	0.09 627	0.04 1	0.05 227	0.04 50	0.09 568

quiztm	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.03 1

PointNet	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 70	0.08 40	0.05 2	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

TS12	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.21 630	0.07 151	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.09 74	0.10 277	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.09 72	0.12 402	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

DF	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 120	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

LiteMatch*	0.08 106	0.04 2	0.12 336	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.13 223	0.14 183	0.09 74	0.05 2	0.05 7	0.05 3	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

canet-new	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.13 142	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.03 1

bcnet-new	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.09 27	0.14 265	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

LMStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.11 70	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.03 1

ARStereo	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.12 100	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.05 4	0.08 95	0.13 223	0.12 100	0.13 234	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

BARStereo	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.11 70	0.13 234	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

FCBStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PSGStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.10 241	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MUNStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.09 74	0.09 226	0.08 165	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

CHEStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.10 40	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.07 199	0.09 72	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

TOTStereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 45	0.08 95	0.11 91	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

RMAStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

ATMStereo	0.08 106	0.10 558	0.07 25	0.20 589	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.12 100	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

ACMStereo	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.06 42	0.08 165	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

KABStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.17 310	0.15 295	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.11 145	0.08 169	0.11 300	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.10 241	0.14 305	0.13 142	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 106	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.17 323	0.06 45	0.07 41	0.14 305	0.13 142	0.16 333	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.13 347	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 106	0.07 244	0.18 579	0.16 233	0.06 45	0.06 15	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.06 15	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.10 246	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PSi22	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.14 183	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Foundation-i1c-attn	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.07 199	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Foundation-i1b	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.05 4	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 20	0.05 4	0.13 406	0.13 223	0.12 100	0.10 105	0.11 320	0.11 300	0.11 345	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

DepthFocus	0.08 106	0.04 2	0.15 474	0.13 20	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.05 4	0.09 226	0.06 28	0.07 157	0.04 1	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.04 63

GeoVLM	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

gcap_with_dpt	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.04 63

DispViT+	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.05 4	0.11 91	0.18 342	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 106	0.04 2	0.11 280	0.14 77	0.07 151	0.11 300	0.11 91	0.12 100	0.07 29	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

BStereo	0.08 106	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.09 28	0.15 226	0.16 333	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.07 440	0.04 50	0.05 219

MonSter++	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 219

HiDET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.12 139	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

LCMNet	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.10 40	0.12 189	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

CSFM-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.07 29	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

GEAStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

GSStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 3	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

gasm-f	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 20	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

DDF-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 27	0.14 265	0.06 42	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 219

252Zero-FE	0.08 106	0.04 2	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.13 406	0.11 91	0.13 142	0.14 265	0.07 105	0.05 7	0.06 54	0.05 18	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

Zero-FE251	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.06 45	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

zero-FE	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 27	0.14 265	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 219

GASTEREO	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

MSCF	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.07 41	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

S2M2_XL	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.09 175	0.09 28	0.07 8	0.07 29	0.08 169	0.07 87	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.06 349
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 106	0.08 397	0.07 25	0.15 135	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.18 342	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

3w_stereo	0.08 106	0.09 489	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.11 91	0.20 395	0.13 234	0.06 42	0.07 87	0.05 3	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2w_stereo	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.10 45	0.20 395	0.15 295	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.07 41	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

monsterstereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 45	0.08 95	0.10 45	0.16 271	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.08 31	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

IGEV	0.08 106	0.04 2	0.09 138	0.13 20	0.06 45	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.10 105	0.06 42	0.09 209	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

LG-Stereo	0.08 106	0.08 397	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.17 497	0.11 70	0.08 40	0.06 42	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.04 6	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

SGD-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.12 359	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.07 105	0.09 209	0.09 276	0.09 312	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

HART	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

SCV_C0	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.10 515	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.13 234	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

SCV	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.11 70	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.04 63

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.22 655	0.06 45	0.08 95	0.12 139	0.10 40	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.04 63

HUF	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 105	0.07 87	0.09 276	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

castereo++	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.14 456	0.11 91	0.11 70	0.15 295	0.07 105	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.14 77	0.09 396	0.10 241	0.12 139	0.10 40	0.12 189	0.06 42	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

GIP-stereo	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.11 145	0.07 105	0.08 165	0.05 3	0.04 1	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

SMoEStereo_RVC	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.11 70	0.14 265	0.09 226	0.07 87	0.07 157	0.07 199	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

WCG-NET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.14 265	0.07 105	0.09 209	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

Occ-G	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 105	0.12 322	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

U	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.13 223	0.12 100	0.17 370	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.07 9	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 219

AIO-Stereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 45	0.09 175	0.11 91	0.16 271	0.09 74	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 18	0.11 232	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

WCG-NET（raft）	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

RSM++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.11 70	0.11 145	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.03 1

RSM	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.12 100	0.10 105	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.05 18	0.11 232	0.09 120	0.04 6	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

gcap-zeroshot	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

test_for_model	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

trnet	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.12 7	0.05 4	0.12 359	0.10 45	0.13 142	0.10 105	0.08 169	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.05 219

MoCha-V2	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.20 589	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.12 100	0.08 40	0.07 105	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

IGEV++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 40	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

testlalala	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

LoS_RVC	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.08 95	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.08 169	0.09 209	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.04 50	0.04 63

CAS	0.08 106	0.04 2	0.07 25	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.12 100	0.09 74	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.09 72	0.09 120	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.04 63

CES	0.08 106	0.04 2	0.08 57	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 70	0.09 74	0.08 169	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.12 332	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219

EGLCR-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.11 70	0.16 333	0.06 42	0.05 7	0.07 157	0.05 18	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

CREStereo++_RVC	0.08 106	0.04 2	0.07 25	0.13 20	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.10 277	0.14 362	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63
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
AnonStereo	0.09 211	0.08 397	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.20 395	0.14 265	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.05 18	0.13 396	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

GELT-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.15 395	0.21 418	0.17 370	0.08 169	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.13 637	0.07 41	0.13 223	0.13 142	0.08 40	0.08 169	0.07 87	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.07 440	0.05 195	0.08 517

DNSM	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.07 41	0.12 139	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.05 18	0.19 579	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.14 686	0.12 649

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.21 630	0.09 396	0.08 95	0.11 91	0.10 40	0.09 74	0.07 105	0.11 300	0.05 3	0.06 81	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

VeloStereo	0.09 211	0.04 2	0.12 336	0.14 77	0.11 576	0.07 41	0.06 1	0.08 15	0.06 12	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 669

flow	0.09 211	0.04 2	0.12 336	0.14 77	0.11 576	0.07 41	0.06 1	0.08 15	0.06 12	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 669

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.19 516	0.07 151	0.10 241	0.09 28	0.12 100	0.10 105	0.09 226	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.07 427	0.05 219

Weightmod_eth	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.06 233	0.07 440	0.04 50	0.03 1

Weightmod	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.15 395	0.14 183	0.12 189	0.11 320	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.03 1

Anonymus	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.15 226	0.10 105	0.07 105	0.06 28	0.07 157	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.06 349

PhaseNet	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.20 395	0.12 189	0.07 105	0.08 165	0.09 276	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

DNS	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.14 77	0.06 45	0.06 15	0.12 139	0.12 100	0.09 74	0.08 169	0.08 165	0.08 224	0.05 18	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.03 1	0.14 686	0.10 600

KMOStereo	0.09 211	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.15 226	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.05 3	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.04 63

RT-Monster	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.10 45	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

LiteMatch	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.13 142	0.08 40	0.06 42	0.07 87	0.06 54	0.16 545	0.10 141	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

Foundation-i1	0.09 211	0.04 2	0.10 207	0.14 77	0.06 45	0.10 241	0.13 223	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.07 199	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.05 219

VMStereo-Base	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.10 45	0.16 271	0.13 234	0.10 277	0.16 396	0.10 311	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.06 349

Anonymus123	0.09 211	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.11 300	0.09 28	0.18 342	0.16 333	0.06 42	0.07 87	0.07 157	0.05 18	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.05 284	0.05 64	0.07 440	0.04 50	0.05 219

NLSM3	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.20 589	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.06 42	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 72	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.07 440	0.03 1	0.04 63

FE-Mocha	0.09 211	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.07 199	0.09 72	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

IGEV-FE	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

DA	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

GGEV	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63

water-stereo	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.13 234	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.10 356	0.07 9	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.04 50	0.04 63

depthmonostereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.11 399	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

DVStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.12 139	0.14 183	0.16 333	0.11 320	0.11 300	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 211	0.08 397	0.11 280	0.13 20	0.10 515	0.08 95	0.06 1	0.10 40	0.10 105	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.09 312	0.11 232	0.11 321	0.13 670	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.10 605	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.18 548	0.15 226	0.14 265	0.07 105	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.12 332	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.04 63

Reg-Stereo(zero)	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.16 233	0.06 45	0.12 359	0.11 91	0.15 226	0.11 145	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

castereo	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.06 45	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.18 391	0.08 169	0.10 246	0.11 345	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.04 63

fffft	0.09 211	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.16 463	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.07 87	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.05 219
1: 1. 1
tt45	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.15 395	0.13 142	0.12 189	0.09 226	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

999	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.15 226	0.12 189	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.16 490	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.06 349

mms	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

ours_stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

fffy	0.09 211	0.08 397	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.17 497	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 219

GCAP-BAT	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

Pointernet	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.10 45	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 87	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.05 219

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 211	0.10 558	0.32 689	0.15 135	0.06 45	0.08 95	0.14 305	0.11 70	0.10 105	0.07 105	0.07 87	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.07 11	0.12 651	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.05 219

RAFT-Stereo-weight	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.19 375	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MGS-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.12 100	0.12 189	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

ff7	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

IGEVStereo-DCA	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

ffff	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

rrr	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

11t	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

MaDis-Stereo	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.11 91	0.16 271	0.16 333	0.09 226	0.11 300	0.06 54	0.06 81	0.09 72	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.04 63

IGEV_Zeroshot_test	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

MSKI-zero shot	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.14 265	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.06 81	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

UniTT-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.11 91	0.12 100	0.11 145	0.10 277	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.05 219

CASnet	0.09 211	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.06 45	0.07 41	0.11 91	0.18 342	0.14 265	0.11 320	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.10 600	0.08 524	0.06 336	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 105	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

AEACV	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 77	0.13 637	0.14 456	0.13 223	0.15 226	0.09 74	0.07 105	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

GCAP-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.06 45	0.11 300	0.07 5	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.07 157	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

RAFT-Test	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.13 234	0.09 226	0.10 246	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

HH	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

HanStereo	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

anonymousdsp	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

LoS	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 20	0.07 151	0.14 456	0.11 91	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.09 209	0.12 371	0.09 312	0.15 461	0.10 229	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.03 1	0.05 195	0.05 219
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.15 226	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.06 349

MC-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.06 45	0.10 241	0.14 305	0.12 100	0.11 145	0.09 226	0.12 322	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

RCA-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.13 223	0.18 342	0.14 265	0.10 277	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.04 63

CroCo-Stereo Lap2	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.22 655	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.05 3	0.05 18	0.08 31	0.08 41	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.06 336	0.05 219

ccc-4	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

IGEV-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.19 375	0.11 145	0.11 320	0.08 165	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

test-3	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.12 100	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test_1	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 41	0.14 305	0.12 100	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

CroCo-Stereo	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.22 655	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.07 105	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.07 11	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.04 67	0.05 195	0.04 63
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
TANstereo	0.09 211	0.04 2	0.08 57	0.13 20	0.06 45	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.19 420	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

XX-TBD	0.09 211	0.06 127	0.07 25	0.14 77	0.07 151	0.13 406	0.16 463	0.14 183	0.14 265	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

raftrobust	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.09 175	0.10 45	0.18 342	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

XX-Stereo	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.12 139	0.21 418	0.10 105	0.10 277	0.14 362	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.04 63

test_xeample3	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.14 265	0.10 277	0.07 87	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.17 310	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.08 224	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

AFF-stereo	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.18 342	0.10 105	0.10 277	0.11 300	0.09 276	0.10 356	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

EAI-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.16 271	0.09 74	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.07 199	0.09 72	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.05 195	0.04 63

CFNet-RSSM	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.17 310	0.18 391	0.08 169	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Gwc-CoAtRS	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.18 342	0.17 370	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.05 219

CREStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.11 1	0.06 45	0.14 456	0.14 305	0.14 183	0.10 105	0.09 226	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.06 336	0.06 349
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
PMTNet	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.06 45	0.13 406	0.14 305	0.16 271	0.11 145	0.09 226	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.10 229	0.15 695	0.04 25	0.05 64	0.03 1	0.07 427	0.06 349

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 293	0.13 632	0.13 387	0.24 688	0.17 706	0.26 670	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 3	0.06 81	0.07 9	0.09 120	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SE	0.10 293	0.10 558	0.08 57	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.16 271	0.11 145	0.10 277	0.17 416	0.09 276	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.04 63

SMOE	0.10 293	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.06 336	0.04 63

ManiGeoR	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

HLf10	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

TestStereo_HLe17	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.06 349

DN	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.17 310	0.16 333	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.09 120	0.11 625	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.09 568

WQFJA1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 589	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

WQFJX1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.22 655	0.09 396	0.12 359	0.17 497	0.18 342	0.18 391	0.10 277	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

WQFJX	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.21 630	0.09 396	0.12 359	0.16 463	0.19 375	0.18 391	0.12 360	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.10 229	0.07 393	0.07 553	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

NLMM	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 589	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

NLSM1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.05 195	0.05 219

MM-Stereo_test3	0.10 293	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.19 595	0.24 493	0.19 420	0.06 42	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.04 63

MM-Stereo_test1	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.18 548	0.21 418	0.20 445	0.09 226	0.11 300	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

AIO-test2	0.10 293	0.08 397	0.10 207	0.23 676	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.23 467	0.24 505	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.05 18	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.09 572	0.05 195	0.05 219

AIO-test1	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.24 688	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.22 445	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.10 613	0.04 50	0.07 440

tg	0.10 293	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.20 395	0.12 189	0.08 169	0.11 300	0.11 345	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

PAM_32	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

PAM	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.09 396	0.10 241	0.16 463	0.15 226	0.16 333	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.13 396	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

UGAM-zero	0.10 293	0.05 39	0.15 474	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.20 395	0.15 295	0.11 320	0.15 379	0.07 157	0.08 268	0.09 72	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.06 349

model_zeroshot	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.20 395	0.14 265	0.11 320	0.10 246	0.12 371	0.07 199	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

RAStereo	0.10 293	0.09 489	0.08 57	0.20 589	0.08 267	0.13 406	0.18 548	0.16 271	0.17 370	0.10 277	0.12 322	0.05 3	0.06 81	0.09 72	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.05 195	0.04 63

rvit_stereo_0080	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 41	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 219

H2IRNET	0.10 293	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.14 183	0.21 461	0.10 277	0.10 246	0.10 311	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.06 336	0.05 219

MyStereo07	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo06	0.10 293	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.19 375	0.12 189	0.13 396	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

AE-Stereo	0.10 293	0.08 397	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.20 445	0.09 226	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

ACVNet-DCA	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

cc1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

tt1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.15 226	0.19 420	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

whm_eth	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 41	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 219

MIM_Stereo	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.07 41	0.12 139	0.20 395	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.09 276	0.05 18	0.12 332	0.08 41	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

Any-RAFT	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.10 356	0.13 396	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.05 219

4D-IteraStereo	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.18 342	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.05 53	0.03 1	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.05 219

fff	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

ADStereo(finetuned)	0.10 293	0.06 127	0.13 387	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.12 434	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

TRStereo	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.12 611	0.10 241	0.13 223	0.18 342	0.19 420	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

STrans-v2	0.10 293	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.11 320	0.15 379	0.12 371	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

TransformOpticalFlow	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

AnonymousM	0.10 293	0.06 127	0.10 207	0.14 77	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.19 375	0.14 265	0.13 396	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.05 219

cross-raft	0.10 293	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.07 151	0.11 300	0.24 680	0.13 142	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.10 356	0.09 72	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test-1	0.10 293	0.07 244	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.11 300	0.24 680	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 87	0.10 311	0.08 268	0.08 31	0.09 120	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.05 219

iRaftStereo_RVC	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.17 497	0.18 342	0.12 189	0.09 226	0.11 300	0.10 311	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

s12784h	0.10 293	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 4	0.16 512	0.18 548	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

DCANet	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

csc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

cscssc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

R-Stereo Train	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.05 219

RAFT-Stereo	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.05 219
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
zzzzzzz1	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.21 630	0.10 515	0.13 406	0.18 548	0.22 445	0.20 445	0.13 396	0.12 322	0.08 224	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

noway7	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.20 589	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.28 570	0.17 370	0.11 320	0.12 322	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

monster_256*512	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.21 630	0.10 515	0.13 406	0.17 497	0.27 545	0.19 420	0.12 360	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

HLF11	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.12 7	0.08 267	0.15 481	0.11 91	0.22 445	0.10 105	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.12 434	0.14 437	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.08 503	0.08 517

HLf8	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.11 1	0.08 267	0.15 481	0.12 139	0.22 445	0.16 333	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.10 356	0.14 437	0.13 443	0.09 545	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.08 503	0.08 517

TestStereo_HL3	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.13 20	0.07 151	0.12 359	0.11 91	0.20 395	0.09 74	0.15 452	0.31 623	0.13 403	0.12 434	0.16 490	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

TestStereo_HL2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.21 491	0.12 371	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

GGDA	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.07 151	0.12 359	0.14 305	0.19 375	0.19 420	0.13 396	0.20 471	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.07 393	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

TestStereo-Hl	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.14 77	0.08 267	0.15 481	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.11 399	0.14 437	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

Lsterematch	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.15 395	0.14 183	0.18 391	0.16 482	0.18 445	0.15 452	0.16 545	0.13 396	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

Hybrid-DGEV-03	0.11 342	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.16 512	0.14 305	0.15 226	0.14 265	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.04 63

Hybrid-DGEV-2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.18 429	0.09 396	0.09 175	0.13 223	0.29 592	0.30 587	0.11 320	0.12 322	0.10 311	0.13 470	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

NLMM1	0.11 342	0.09 489	0.07 25	0.22 655	0.10 515	0.12 359	0.20 618	0.19 375	0.20 445	0.12 360	0.11 300	0.08 224	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

NLCSM	0.11 342	0.09 489	0.09 138	0.23 676	0.11 576	0.12 359	0.19 595	0.19 375	0.19 420	0.12 360	0.11 300	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.05 219

Select-FE	0.11 342	0.06 127	0.21 622	0.15 135	0.11 576	0.12 359	0.13 223	0.22 445	0.18 391	0.09 226	0.11 300	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.09 120	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.08 524	0.06 336	0.08 517

FlowAnything_test	0.11 342	0.08 397	0.14 437	0.15 135	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.20 395	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.12 371	0.12 434	0.13 396	0.11 321	0.09 545	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

xyz-stereo-finetune2	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.07 151	0.11 300	0.19 595	0.17 310	0.12 189	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.13 470	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.06 349

xyz-stereo-finetune	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.14 77	0.06 45	0.10 241	0.19 595	0.18 342	0.19 420	0.12 360	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 219

FLISNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

CoSv	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 20	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 120	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

rvit_stereo_0081	0.11 342	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.24 505	0.11 320	0.13 347	0.14 424	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

rvit_stereo_0082	0.11 342	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.24 505	0.11 320	0.13 347	0.14 424	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 342	0.05 39	0.14 437	0.16 233	0.21 737	0.09 175	0.17 497	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.09 568

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 342	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.13 637	0.14 456	0.16 463	0.23 467	0.18 391	0.10 277	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 120	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.08 517

CAS++	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.14 77	0.10 515	0.13 406	0.14 305	0.24 493	0.14 265	0.11 320	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.14 437	0.09 120	0.11 625	0.09 627	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.18 342	0.19 420	0.10 277	0.09 209	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.06 349

xx1	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.16 473	0.16 545	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

1test111	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.15 461	0.16 547	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

plain	0.11 342	0.09 489	0.10 207	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.13 396	0.15 379	0.09 276	0.12 434	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

MIF-Stereo (partial)	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.12 139	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.16 396	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.07 440

EKT-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.16 233	0.10 515	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.21 461	0.11 320	0.08 165	0.13 403	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

LL-Strereo2	0.11 342	0.10 558	0.16 518	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.09 28	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.09 276	0.07 199	0.16 490	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.11 631	0.07 440	0.06 336	0.05 219

anonymousdsp2	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.23 493	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.06 336	0.06 349

DCRE	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.11 576	0.11 300	0.17 497	0.18 342	0.17 370	0.11 320	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.05 219

knoymous	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.07 151	0.15 481	0.13 223	0.20 395	0.14 265	0.11 320	0.17 416	0.13 403	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

riskmin	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.14 77	0.08 267	0.14 456	0.14 305	0.18 342	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.17 491	0.11 399	0.14 437	0.12 402	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.08 517

Selective-RAFT	0.11 342	0.11 586	0.12 336	0.21 630	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.21 418	0.23 493	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

DCANet-4	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.06 45	0.09 175	0.17 497	0.18 342	0.20 445	0.13 396	0.17 416	0.09 276	0.14 504	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.04 50	0.05 219

DisPM	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.09 396	0.06 15	0.13 223	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.12 371	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.11 627

test_4	0.11 342	0.10 558	0.08 57	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.21 636	0.15 226	0.18 391	0.12 360	0.18 445	0.12 371	0.09 312	0.08 31	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

CIPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.16 333	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

GLC_STEREO	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.16 271	0.24 505	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.08 268	0.18 553	0.12 402	0.06 194	0.08 590	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

IPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.20 395	0.15 295	0.13 396	0.18 445	0.07 157	0.07 199	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

IPLGR_C	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

MIPNet	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.12 359	0.14 305	0.21 418	0.25 530	0.12 360	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.13 396	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

IPLGR	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.24 505	0.12 360	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.04 63

GMOStereo	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 721	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

error version	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 721	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

test-v	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 721	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

ACRE	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.05 195	0.06 349

test_3	0.11 342	0.09 489	0.10 207	0.21 630	0.08 267	0.13 406	0.25 699	0.14 183	0.21 461	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.10 356	0.08 31	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.04 50	0.04 63

LCNet	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.14 691

HHNet	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.14 661	0.07 41	0.13 223	0.20 395	0.18 391	0.15 452	0.25 553	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.09 568

Patchmatch Stereo++	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440
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
OMP-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.21 418	0.21 461	0.13 396	0.14 362	0.11 345	0.12 434	0.11 232	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.04 63

IIG-Stereo	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.12 139	0.22 445	0.18 391	0.14 427	0.17 416	0.12 371	0.13 470	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

NF-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.12 649

OCTAStereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

NRIStereo	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.17 310	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.13 403	0.13 470	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.07 440

PSM-adaLoss	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

PSM-AAD	0.11 342	0.07 244	0.10 207	0.20 589	0.09 396	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.13 234	0.12 360	0.14 362	0.18 507	0.11 399	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.14 691

ROB_FTStereo_v2	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

HUI-Stereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ASMatch	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.10 515	0.08 95	0.14 305	0.18 342	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.16 473	0.11 399	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.09 568

SST-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.18 429	0.09 396	0.06 15	0.12 139	0.18 342	0.10 105	0.15 452	0.18 445	0.13 403	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.07 427	0.06 349

RAFT_R40	0.11 342	0.07 244	0.15 474	0.18 429	0.09 396	0.06 15	0.13 223	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.18 445	0.15 452	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 219

GrayStereo	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.09 175	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.17 416	0.17 491	0.11 399	0.12 332	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

RE-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

Pruner-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.06 15	0.12 139	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.13 403	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.08 517

TVStereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

DeepStereo_RVC	0.11 342	0.08 397	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.08 95	0.11 91	0.17 310	0.12 189	0.13 396	0.15 379	0.12 371	0.12 434	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.08 517

iGMRVC	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

RAFT-345	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.17 323	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.16 271	0.10 105	0.11 320	0.34 651	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.04 50	0.05 219

iRAFT	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

CRE-IMP	0.11 342	0.09 489	0.16 518	0.19 516	0.09 396	0.10 241	0.12 139	0.18 342	0.10 105	0.14 427	0.14 362	0.14 424	0.13 470	0.12 332	0.12 402	0.07 393	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.08 517

test-2	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 721	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

GMM-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.10 207	0.18 429	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.24 493	0.16 333	0.11 320	0.15 379	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.09 568

RAFT-IKP	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 15	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

Prome-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.14 305	0.23 467	0.13 234	0.13 396	0.16 396	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

rafts_anoy	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.18 342	0.14 265	0.13 396	0.13 347	0.12 371	0.11 399	0.11 232	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.06 349

raft+_RVC	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.11 91	0.24 493	0.20 445	0.12 360	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

RALCasStereoNet	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.17 310	0.11 145	0.12 360	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.07 440

RALAANet	0.11 342	0.08 397	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.10 45	0.20 395	0.16 333	0.14 427	0.13 347	0.16 473	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.04 63

111	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.24 505	0.11 320	0.12 322	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 219

DIP-Stereo	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.09 28	0.16 271	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.05 195	0.07 440
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.06 45	0.12 359	0.10 45	0.18 342	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.06 336	0.05 219
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
S0	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.20 589	0.07 151	0.18 554	0.22 654	0.15 226	0.15 295	0.11 320	0.10 246	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.09 545	0.10 651	0.14 682	0.14 687	0.05 195	0.04 63

S	0.12 429	0.08 397	0.10 207	0.20 589	0.08 267	0.13 406	0.19 595	0.17 310	0.16 333	0.13 396	0.12 322	0.14 424	0.10 356	0.12 332	0.13 443	0.09 545	0.07 553	0.13 667	0.15 708	0.06 336	0.05 219

SME	0.12 429	0.09 489	0.11 280	0.17 323	0.07 151	0.20 599	0.13 223	0.21 418	0.17 370	0.12 360	0.13 347	0.10 311	0.12 434	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.06 336	0.06 349

IGEV_i1	0.12 429	0.08 397	0.12 336	0.17 323	0.08 267	0.19 578	0.15 395	0.19 375	0.23 493	0.18 529	0.18 445	0.16 473	0.12 434	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

rvit_stereo_0083	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.15 226	0.26 544	0.11 320	0.14 362	0.13 403	0.10 356	0.12 332	0.13 443	0.10 590	0.08 590	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.06 349

rvit_stereo_0081_aga	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.10 515	0.14 456	0.14 305	0.14 183	0.19 420	0.10 277	0.18 445	0.16 473	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

rvit_stereo_ft	0.12 429	0.07 244	0.13 387	0.19 516	0.10 515	0.12 359	0.17 497	0.16 271	0.16 333	0.13 396	0.13 347	0.15 452	0.10 356	0.14 437	0.13 443	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

MyStereo8	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.15 135	0.09 396	0.18 554	0.14 305	0.19 375	0.22 483	0.12 360	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.16 490	0.18 578	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.09 568

CoDeX	0.12 429	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.16 463	0.23 467	0.27 557	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.12 434	0.14 437	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 219

11t1	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.15 395	0.19 375	0.15 295	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.16 545	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.07 440

ffm	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.10 141	0.08 41	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

RAFT_CTSACE	0.12 429	0.09 489	0.10 207	0.22 655	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.18 342	0.17 370	0.21 586	0.27 585	0.13 403	0.07 199	0.13 396	0.09 120	0.05 53	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.04 50	0.04 63

Sa-1000	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.22 654	0.22 445	0.19 420	0.15 452	0.20 471	0.17 491	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.09 572	0.05 195	0.05 219

iRaft-Stereo_5w	0.12 429	0.09 489	0.12 336	0.20 589	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.22 445	0.22 483	0.19 547	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.20 598	0.16 547	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.06 349

CrosDoStereo	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

PFNet+	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.05 4	0.12 139	0.18 342	0.21 461	0.16 482	0.19 461	0.14 424	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.11 627

AAGNet	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.13 223	0.19 375	0.13 234	0.16 482	0.21 491	0.13 403	0.14 504	0.11 232	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 219

PSM-softLoss	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

KMStereo	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

FTStereo	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.07 41	0.15 395	0.22 445	0.18 391	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.10 600

KYRaft	0.12 429	0.07 244	0.10 207	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.15 395	0.23 467	0.12 189	0.13 396	0.16 396	0.20 536	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.06 336	0.15 705

DeepStereo_LL	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

DEmStereo	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.14 77	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.16 271	0.24 505	0.17 496	0.23 514	0.12 371	0.14 504	0.12 332	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

THIR-Stereo	0.12 429	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.08 267	0.14 456	0.16 463	0.18 342	0.25 530	0.17 496	0.24 526	0.13 403	0.13 470	0.12 332	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

DRaft	0.12 429	0.06 127	0.12 336	0.14 77	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.21 418	0.30 587	0.18 529	0.27 585	0.10 311	0.16 545	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.05 219

PFNet	0.12 429	0.06 127	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.26 530	0.20 445	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 195	0.05 219

RAFT-RH_RVC	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.12 359	0.12 139	0.17 310	0.12 189	0.13 396	0.40 682	0.11 345	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.05 227	0.05 195	0.06 349

IRAFT_RVC	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.07 41	0.14 305	0.25 516	0.23 493	0.14 427	0.15 379	0.15 452	0.12 434	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

sCroCo_RVC	0.12 429	0.09 489	0.24 647	0.24 688	0.11 576	0.19 578	0.14 305	0.17 310	0.15 295	0.10 277	0.13 347	0.12 371	0.07 199	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.05 195	0.07 440

ARAFT	0.12 429	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.20 395	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.14 424	0.12 434	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.04 63

BEATNet_4x	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.07 151	0.15 481	0.07 5	0.23 467	0.19 420	0.16 482	0.19 461	0.19 519	0.14 504	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.07 440

RT-IGEV	0.13 460	0.06 127	0.14 437	0.15 135	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.25 516	0.28 573	0.16 482	0.17 416	0.18 507	0.11 399	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.05 227	0.07 427	0.08 517

Selective-IGEV-i16pc	0.13 460	0.06 127	0.13 387	0.15 135	0.11 576	0.38 727	0.16 463	0.23 467	0.17 370	0.11 320	0.15 379	0.09 276	0.07 199	0.13 396	0.10 229	0.10 590	0.08 590	0.06 233	0.07 440	0.09 569	0.10 600

Selective-IGEV-i1	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.20 589	0.08 267	0.18 554	0.16 463	0.23 467	0.30 587	0.17 496	0.17 416	0.17 491	0.10 356	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

G2L-ROB	0.13 460	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.08 267	0.14 456	0.17 497	0.25 516	0.19 420	0.20 569	0.19 461	0.20 536	0.14 504	0.18 553	0.16 547	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.09 568

DFGA-Net	0.13 460	0.11 586	0.19 605	0.18 429	0.10 515	0.13 406	0.13 223	0.23 467	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.13 403	0.12 434	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.05 195	0.05 219

FACV-RUCA	0.13 460	0.11 586	0.13 387	0.19 516	0.12 611	0.15 481	0.16 463	0.22 445	0.21 461	0.16 482	0.16 396	0.15 452	0.16 545	0.14 437	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.10 605	0.08 517

UGAM	0.13 460	0.10 558	0.09 138	0.22 655	0.08 267	0.13 406	0.20 618	0.18 342	0.24 505	0.22 602	0.16 396	0.13 403	0.13 470	0.19 579	0.13 443	0.07 393	0.05 284	0.13 667	0.11 645	0.07 427	0.05 219

test_sample2	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.14 77	0.08 267	0.16 512	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.14 427	0.21 491	0.20 536	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

test_sample1	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.19 578	0.17 497	0.20 395	0.15 295	0.14 427	0.22 509	0.18 507	0.16 545	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.08 517

MyStereo05	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.28 570	0.35 634	0.17 496	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo04	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.29 592	0.38 653	0.17 496	0.14 362	0.16 473	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

ff1	0.13 460	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

LL-Strereo	0.13 460	0.10 558	0.12 336	0.20 589	0.10 515	0.11 300	0.18 548	0.33 645	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.14 504	0.19 579	0.11 321	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.04 50	0.05 219

anonymousa	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.13 406	0.17 497	0.20 395	0.29 581	0.15 452	0.24 526	0.16 473	0.14 504	0.14 437	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.09 572	0.05 195	0.07 440

TestStereo1	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 589	0.08 267	0.18 554	0.29 732	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

qqq	0.13 460	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.15 452	0.19 461	0.16 473	0.16 545	0.15 461	0.16 547	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

x	0.13 460	0.08 397	0.15 474	0.14 77	0.08 267	0.19 578	0.14 305	0.22 445	0.21 461	0.15 452	0.20 471	0.20 536	0.18 587	0.18 553	0.18 578	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

raft_robust	0.13 460	0.10 558	0.07 25	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.24 680	0.29 592	0.34 620	0.20 569	0.20 471	0.15 452	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.05 195	0.04 63

RAFT+CT+SA	0.13 460	0.11 586	0.09 138	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.28 721	0.22 445	0.22 483	0.15 452	0.26 567	0.10 311	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

SA-5K	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 589	0.08 267	0.18 554	0.29 732	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 195	0.05 219

SA	0.13 460	0.09 489	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.23 467	0.19 420	0.17 496	0.27 585	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.05 284	0.09 550	0.08 524	0.05 195	0.05 219

GwcNet-ADL	0.13 460	0.08 397	0.14 437	0.20 589	0.09 396	0.12 359	0.20 618	0.30 607	0.25 530	0.14 427	0.14 362	0.18 507	0.14 504	0.13 396	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.06 349

GANet-ADL	0.13 460	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.10 515	0.19 578	0.15 395	0.30 607	0.21 461	0.13 396	0.18 445	0.19 519	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.08 517

RAFT	0.13 460	0.09 489	0.11 280	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.23 668	0.21 418	0.20 445	0.21 586	0.21 491	0.18 507	0.13 470	0.17 530	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.05 219

sAnonymous2	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 589	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

CroCo_RVC	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 589	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

RAFT + AFF	0.13 460	0.08 397	0.21 622	0.20 589	0.10 515	0.14 456	0.23 668	0.27 545	0.21 461	0.12 360	0.10 246	0.12 371	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

GMStereo	0.13 460	0.15 655	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.16 463	0.20 395	0.25 530	0.17 496	0.17 416	0.11 345	0.11 399	0.16 490	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 460	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.16 463	0.28 570	0.27 557	0.14 427	0.18 445	0.12 371	0.13 470	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

FENet	0.13 460	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.23 467	0.23 493	0.17 496	0.24 526	0.16 473	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.08 517

MLCV	0.13 460	0.08 397	0.17 544	0.18 429	0.06 45	0.16 512	0.17 497	0.19 375	0.22 483	0.19 547	0.25 553	0.17 491	0.13 470	0.15 461	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.04 63

iResNet	0.13 460	0.10 558	0.18 579	0.19 516	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.21 418	0.27 557	0.16 482	0.24 526	0.15 452	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 219

DN-CSS_ROB	0.13 460	0.13 632	0.17 544	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.08 9	0.22 445	0.19 420	0.17 496	0.23 514	0.13 403	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 284	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.06 349

Selective-IGEV-i16pb	0.14 493	0.08 397	0.17 544	0.15 135	0.11 576	0.41 735	0.16 463	0.29 592	0.24 505	0.11 320	0.21 491	0.10 311	0.07 199	0.17 530	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.06 233	0.08 524	0.09 569	0.10 600

xyz-stereo	0.14 493	0.07 244	0.22 633	0.15 135	0.05 4	0.22 626	0.15 395	0.17 310	0.31 597	0.15 452	0.28 596	0.26 613	0.17 571	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

G2L-Stereo_test	0.14 493	0.07 244	0.11 280	0.13 20	0.08 267	0.12 359	0.17 497	0.31 625	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.20 536	0.16 545	0.17 530	0.19 593	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.07 427	0.07 440

coex_refinement	0.14 493	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.18 529	0.21 491	0.22 564	0.17 571	0.16 490	0.19 593	0.08 478	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.09 569	0.08 517

G2L-Stereo	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.12 139	0.27 545	0.22 483	0.17 496	0.27 585	0.21 546	0.13 470	0.18 553	0.18 578	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.07 440

rvit_0105_6	0.14 493	0.09 489	0.18 579	0.17 323	0.10 515	0.10 241	0.17 497	0.19 375	0.26 544	0.12 360	0.18 445	0.17 491	0.13 470	0.18 553	0.13 443	0.15 695	0.11 667	0.12 653	0.10 613	0.09 569	0.06 349

rvit_0105_5	0.14 493	0.10 558	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.23 668	0.24 493	0.27 557	0.14 427	0.15 379	0.18 507	0.13 470	0.17 530	0.14 487	0.14 691	0.11 667	0.10 600	0.11 645	0.08 503	0.07 440

test_sample6	0.14 493	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.08 267	0.17 536	0.19 595	0.26 530	0.18 391	0.18 529	0.28 596	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.08 517

test_sample5	0.14 493	0.08 397	0.14 437	0.16 233	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.25 516	0.17 370	0.17 496	0.28 596	0.18 507	0.15 524	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

test_sample4	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.08 267	0.19 578	0.18 548	0.26 530	0.18 391	0.17 496	0.26 567	0.18 507	0.15 524	0.17 530	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.08 517

test_sample3	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.14 77	0.09 396	0.20 599	0.17 497	0.27 545	0.18 391	0.17 496	0.22 509	0.19 519	0.15 524	0.17 530	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.08 517

SMFormer	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

tta	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.06 349

qqq1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

fff1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 77	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 284	0.05 64	0.05 227	0.06 336	0.06 349

mmm	0.14 493	0.08 397	0.18 579	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.16 482	0.23 514	0.21 546	0.16 545	0.16 490	0.17 565	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.07 440

DualNet	0.14 493	0.08 397	0.14 437	0.16 233	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.25 516	0.17 370	0.18 529	0.28 596	0.18 507	0.15 524	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

StereoVision	0.14 493	0.13 632	0.10 207	0.24 688	0.10 515	0.16 512	0.21 636	0.21 418	0.20 445	0.12 360	0.25 553	0.10 311	0.10 356	0.16 490	0.10 229	0.09 545	0.10 651	0.12 653	0.12 669	0.06 336	0.05 219

PCWNet_CMD	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 640	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.17 530	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

gwcnet-sp	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

scenet	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

CASS	0.14 493	0.12 605	0.12 336	0.23 676	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.19 375	0.20 445	0.17 496	0.18 445	0.15 452	0.15 524	0.15 461	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.09 569	0.07 440
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

IER	0.14 493	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.16 463	0.26 530	0.27 557	0.18 529	0.26 567	0.17 491	0.20 620	0.17 530	0.14 487	0.08 478	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

test_5	0.14 493	0.12 605	0.08 57	0.20 589	0.10 515	0.14 456	0.28 721	0.21 418	0.24 505	0.19 547	0.28 596	0.11 345	0.15 524	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 284	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

psmg	0.14 493	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.10 515	0.15 481	0.17 497	0.29 592	0.20 445	0.17 496	0.21 491	0.25 603	0.16 545	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.07 553	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

UDGNet	0.14 493	0.13 632	0.17 544	0.18 429	0.10 515	0.12 359	0.16 463	0.21 418	0.27 557	0.20 569	0.20 471	0.17 491	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.10 590	0.06 475	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.07 440

TestStereo	0.14 493	0.15 655	0.11 280	0.23 676	0.08 267	0.15 481	0.21 636	0.20 395	0.23 493	0.14 427	0.25 553	0.16 473	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.05 219

CFNet_pseudo	0.14 493	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.07 440

GES	0.14 493	0.08 397	0.16 518	0.15 135	0.10 515	0.13 406	0.13 223	0.28 570	0.26 544	0.17 496	0.24 526	0.19 519	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.09 568

cf-r	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.14 456	0.19 595	0.21 418	0.25 530	0.17 496	0.26 567	0.22 564	0.17 571	0.14 437	0.15 526	0.10 590	0.05 284	0.06 233	0.08 524	0.06 336	0.06 349

GANet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.13 20	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.23 467	0.21 461	0.17 496	0.25 553	0.24 590	0.16 545	0.16 490	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

PSMNet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.25 516	0.24 505	0.17 496	0.28 596	0.23 581	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.11 625	0.06 475	0.09 550	0.12 669	0.08 503	0.07 440

GwcNet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.20 618	0.22 445	0.28 573	0.18 529	0.28 596	0.23 581	0.17 571	0.15 461	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.07 360	0.09 572	0.07 427	0.07 440

CFNet-ft	0.14 493	0.07 244	0.15 474	0.12 7	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.22 445	0.24 505	0.17 496	0.26 567	0.24 590	0.14 504	0.16 490	0.15 526	0.11 625	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.09 569	0.08 517

DMCA	0.14 493	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.23 467	0.28 573	0.14 427	0.20 471	0.17 491	0.18 587	0.15 461	0.17 565	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.10 600

MSMDNet	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 640	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

HSM-Net_RVC	0.14 493	0.08 397	0.12 336	0.15 135	0.08 267	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.20 569	0.21 491	0.29 639	0.14 504	0.18 553	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 493	0.07 244	0.15 474	0.12 7	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.22 445	0.24 505	0.17 496	0.26 567	0.24 590	0.14 504	0.16 490	0.15 526	0.11 625	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.09 569	0.08 517

ccs_rob	0.14 493	0.09 489	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.07 440

iResNet_ROB	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.15 135	0.07 151	0.19 578	0.14 305	0.26 530	0.32 603	0.23 617	0.26 567	0.23 581	0.16 545	0.15 461	0.14 487	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.08 503	0.08 517

SCION-MonSter(vits)	0.15 534	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 4	0.08 95	0.10 45	0.28 570	0.42 673	0.05 2	0.33 640	0.14 424	0.17 571	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.06 475	0.17 712	0.16 716	0.07 427	0.08 517

MWDA-net	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.10 515	0.20 599	0.22 654	0.26 530	0.36 640	0.18 529	0.25 553	0.18 507	0.17 571	0.17 530	0.15 526	0.08 478	0.05 284	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.07 440

MWSP-net	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.17 323	0.10 515	0.17 536	0.23 668	0.29 592	0.32 603	0.18 529	0.20 471	0.17 491	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.08 517

rvit_0105_4	0.15 534	0.09 489	0.17 544	0.17 323	0.10 515	0.12 359	0.20 618	0.23 467	0.27 557	0.14 427	0.20 471	0.17 491	0.14 504	0.17 530	0.13 443	0.15 695	0.11 667	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.06 349

DCVSM-stereo	0.15 534	0.09 489	0.16 518	0.16 233	0.10 515	0.15 481	0.09 28	0.20 395	0.24 505	0.20 569	0.24 526	0.26 613	0.15 524	0.19 579	0.14 487	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.08 524	0.10 605	0.12 649

ACV-stereo	0.15 534	0.10 558	0.29 676	0.18 429	0.12 611	0.15 481	0.13 223	0.23 467	0.21 461	0.19 547	0.23 514	0.22 564	0.15 524	0.23 643	0.17 565	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.07 440

DispNO	0.15 534	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.12 611	0.11 300	0.21 636	0.23 467	0.29 581	0.18 529	0.23 514	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.16 547	0.07 393	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.06 349

mmx	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.26 544	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.08 524	0.08 503	0.08 517

xxx	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.26 544	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.08 524	0.08 503	0.08 517

CFNet_ucs	0.15 534	0.09 489	0.17 544	0.16 233	0.11 576	0.14 456	0.14 305	0.30 607	0.34 620	0.16 482	0.24 526	0.23 581	0.14 504	0.18 553	0.15 526	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.09 568

CBFPSM	0.15 534	0.07 244	0.27 662	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.22 445	0.23 493	0.20 569	0.27 585	0.23 581	0.16 545	0.16 490	0.19 593	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.07 440	0.07 427	0.07 440

BUS	0.15 534	0.09 489	0.14 437	0.22 655	0.10 515	0.20 599	0.14 305	0.34 660	0.20 445	0.17 496	0.23 514	0.16 473	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

BSDual-CNN	0.15 534	0.09 489	0.14 437	0.22 655	0.10 515	0.15 481	0.15 395	0.34 660	0.20 445	0.17 496	0.23 514	0.25 603	0.16 545	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

hknet	0.15 534	0.11 586	0.14 437	0.22 655	0.11 576	0.15 481	0.15 395	0.34 660	0.26 544	0.17 496	0.23 514	0.22 564	0.18 587	0.17 530	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

dd	0.15 534	0.17 681	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.18 548	0.22 445	0.26 544	0.23 617	0.20 471	0.21 546	0.10 356	0.21 617	0.17 565	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

DAS	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.28 570	0.30 587	0.18 529	0.26 567	0.21 546	0.16 545	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

SepStereo	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.28 570	0.30 587	0.18 529	0.26 567	0.21 546	0.16 545	0.26 665	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

PSMNet-ADL	0.15 534	0.12 605	0.13 387	0.22 655	0.09 396	0.13 406	0.20 618	0.26 530	0.23 493	0.18 529	0.20 471	0.23 581	0.17 571	0.18 553	0.18 578	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.11 645	0.08 503	0.07 440

LMCR-Stereo	0.15 534	0.08 397	0.14 437	0.21 630	0.09 396	0.18 554	0.19 595	0.28 570	0.19 420	0.24 630	0.24 526	0.23 581	0.17 571	0.20 598	0.17 565	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.10 605	0.09 568

xxxx	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.14 77	0.08 267	0.24 649	0.18 548	0.32 631	0.20 445	0.14 427	0.28 596	0.22 564	0.14 504	0.15 461	0.29 699	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.08 517

test_xeample	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.22 626	0.20 618	0.29 592	0.21 461	0.16 482	0.29 611	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.28 690	0.09 545	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

ACVNet	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.13 20	0.12 611	0.14 456	0.20 618	0.22 445	0.34 620	0.17 496	0.26 567	0.21 546	0.17 571	0.18 553	0.21 617	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

acv_ft	0.15 534	0.09 489	0.16 518	0.19 516	0.10 515	0.16 512	0.17 497	0.25 516	0.34 620	0.19 547	0.26 567	0.21 546	0.17 571	0.18 553	0.19 593	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

CCAANet	0.15 534	0.06 127	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.13 223	0.31 625	0.25 530	0.16 482	0.32 633	0.18 507	0.18 587	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 284	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

RASNet	0.15 534	0.07 244	0.15 474	0.16 233	0.08 267	0.19 578	0.14 305	0.30 607	0.21 461	0.17 496	0.25 553	0.21 546	0.19 606	0.20 598	0.20 603	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.08 524	0.06 336	0.06 349

CFNet	0.15 534	0.11 586	0.17 544	0.17 323	0.08 267	0.19 578	0.10 45	0.29 592	0.26 544	0.19 547	0.24 526	0.24 590	0.18 587	0.18 553	0.15 526	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.10 613	0.08 503	0.07 440

UCFNet_RVC	0.15 534	0.08 397	0.13 387	0.11 1	0.10 515	0.20 599	0.10 45	0.24 493	0.23 493	0.17 496	0.21 491	0.24 590	0.15 524	0.18 553	0.15 526	0.12 651	0.07 553	0.11 631	0.13 681	0.11 627	0.10 600

AdaStereo	0.15 534	0.11 586	0.16 518	0.19 516	0.09 396	0.21 612	0.11 91	0.33 645	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.21 546	0.13 470	0.19 579	0.15 526	0.13 670	0.05 284	0.10 600	0.07 440	0.09 569	0.07 440
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.
iResNetv2_ROB	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.26 530	0.36 640	0.21 586	0.29 611	0.24 590	0.13 470	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.04 67	0.09 569	0.08 517

HSM	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.16 512	0.14 305	0.28 570	0.25 530	0.20 569	0.24 526	0.37 694	0.17 571	0.20 598	0.15 526	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.06 349

pmcnn	0.15 534	0.07 244	0.20 610	0.15 135	0.07 151	0.21 612	0.16 463	0.25 516	0.26 544	0.21 586	0.33 640	0.29 639	0.19 606	0.18 553	0.17 565	0.07 393	0.05 284	0.05 64	0.04 67	0.07 427	0.06 349

MEA-ACV	0.16 565	0.08 397	0.18 579	0.16 233	0.11 576	0.19 578	0.20 618	0.30 607	0.39 659	0.21 586	0.30 617	0.14 424	0.19 606	0.17 530	0.16 547	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.07 440

DDVS	0.16 565	0.10 558	0.22 633	0.16 233	0.12 611	0.15 481	0.14 305	0.25 516	0.19 420	0.18 529	0.30 617	0.27 620	0.13 470	0.20 598	0.16 547	0.09 545	0.06 475	0.09 550	0.07 440	0.11 627	0.11 627

rvit_0105_3	0.16 565	0.10 558	0.15 474	0.20 589	0.12 611	0.15 481	0.26 710	0.25 516	0.30 587	0.15 452	0.17 416	0.21 546	0.14 504	0.18 553	0.14 487	0.14 691	0.11 667	0.12 653	0.14 687	0.07 427	0.07 440

ITSA-stereo	0.16 565	0.11 586	0.14 437	0.19 516	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.30 607	0.49 706	0.17 496	0.18 445	0.22 564	0.15 524	0.17 530	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.09 568

test_sample7	0.16 565	0.10 558	0.16 518	0.14 77	0.12 611	0.16 512	0.17 497	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.12 651	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.11 627	0.10 600

1111x	0.16 565	0.09 489	0.13 387	0.18 429	0.08 267	0.18 554	0.25 699	0.32 631	0.25 530	0.17 496	0.24 526	0.27 620	0.15 524	0.14 437	0.24 653	0.07 393	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.07 440

GMStereo_Zeroshot	0.16 565	0.13 632	0.25 650	0.20 589	0.10 515	0.17 536	0.13 223	0.30 607	0.25 530	0.23 617	0.32 633	0.25 603	0.11 399	0.19 579	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.11 631	0.06 332	0.12 647	0.08 517

CRFU-Net	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.20 599	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.28 668	0.28 596	0.29 639	0.18 587	0.19 579	0.18 578	0.09 545	0.09 627	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.09 568

NINENet	0.16 565	0.10 558	0.16 518	0.17 323	0.11 576	0.20 599	0.14 305	0.41 713	0.37 647	0.18 529	0.21 491	0.16 473	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.08 590	0.10 600	0.07 440	0.10 605	0.09 568

CSP-Net	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.25 516	0.33 609	0.26 648	0.31 623	0.25 603	0.16 545	0.21 617	0.19 593	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.08 517

AASNet	0.16 565	0.08 397	0.13 387	0.19 516	0.09 396	0.19 578	0.15 395	0.38 699	0.37 647	0.20 569	0.24 526	0.20 536	0.17 571	0.17 530	0.21 617	0.10 590	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.09 568

AACVNet	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.18 554	0.15 395	0.24 493	0.25 530	0.27 655	0.27 585	0.28 630	0.18 587	0.19 579	0.17 565	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.07 440	0.10 605	0.09 568

ADLNet2	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.20 599	0.16 463	0.32 631	0.39 659	0.17 496	0.20 471	0.20 536	0.19 606	0.21 617	0.23 641	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.07 440

ICVP	0.16 565	0.09 489	0.12 336	0.22 655	0.09 396	0.18 554	0.21 636	0.26 530	0.24 505	0.18 529	0.30 617	0.27 620	0.18 587	0.18 553	0.15 526	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 565	0.14 648	0.34 697	0.26 709	0.14 661	0.27 680	0.18 548	0.28 570	0.28 573	0.15 452	0.17 416	0.14 424	0.11 399	0.16 490	0.12 402	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.11 627

ADLNet	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.16 233	0.10 515	0.16 512	0.17 497	0.33 645	0.27 557	0.23 617	0.27 585	0.24 590	0.16 545	0.18 553	0.21 617	0.10 590	0.06 475	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.09 568

HCRNet	0.16 565	0.23 722	0.12 336	0.35 751	0.11 576	0.15 481	0.17 497	0.26 530	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.21 546	0.14 504	0.15 461	0.13 443	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.07 440

222	0.16 565	0.07 244	0.15 474	0.14 77	0.08 267	0.25 658	0.18 548	0.30 607	0.21 461	0.18 529	0.29 611	0.17 491	0.16 545	0.16 490	0.44 756	0.10 590	0.05 284	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

UPFNet	0.16 565	0.08 397	0.12 336	0.20 589	0.12 611	0.20 599	0.23 668	0.28 570	0.26 544	0.18 529	0.24 526	0.22 564	0.20 620	0.19 579	0.22 630	0.09 545	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.08 503	0.06 349

ac_64	0.16 565	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.10 515	0.22 626	0.17 497	0.24 493	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.29 639	0.18 587	0.19 579	0.22 630	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.06 349

DSFCA	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.16 233	0.10 515	0.21 612	0.19 595	0.28 570	0.31 597	0.23 617	0.25 553	0.22 564	0.16 545	0.20 598	0.20 603	0.10 590	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.08 517

AANet_RVC	0.16 565	0.10 558	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.27 545	0.32 603	0.22 602	0.35 656	0.21 546	0.22 635	0.22 635	0.17 565	0.06 194	0.05 284	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349

DeepPruner_ROB	0.16 565	0.11 586	0.16 518	0.17 323	0.10 515	0.17 536	0.15 395	0.32 631	0.21 461	0.19 547	0.21 491	0.22 564	0.19 606	0.21 617	0.16 547	0.13 670	0.09 627	0.09 550	0.10 613	0.11 627	0.11 627

DStereoRT	0.17 588	0.07 244	0.12 336	0.19 516	0.09 396	0.13 406	0.12 139	0.28 570	0.23 493	0.12 360	0.20 471	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.05 284	1.02 792	0.09 572	0.05 195	0.04 63

rvit_stereo_0075_2	0.17 588	0.12 605	0.25 650	0.23 676	0.16 694	0.13 406	0.10 45	0.30 607	0.27 557	0.20 569	0.28 596	0.22 564	0.15 524	0.18 553	0.13 443	0.16 717	0.10 651	0.17 712	0.10 613	0.10 605	0.10 600

DualNet (step1)	0.17 588	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.15 695	0.06 475	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 669

iinet-f	0.17 588	0.07 244	0.46 723	0.14 77	0.10 515	0.21 612	0.14 305	0.27 545	0.23 493	0.22 602	0.25 553	0.21 546	0.16 545	0.18 553	0.22 630	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.10 600

ToySt	0.17 588	0.11 586	0.19 605	0.17 323	0.11 576	0.16 512	0.26 710	0.24 493	0.33 609	0.19 547	0.24 526	0.26 613	0.24 650	0.19 579	0.21 617	0.07 393	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.09 569	0.08 517

ssnet_v2	0.17 588	0.10 558	0.18 579	0.17 323	0.11 576	0.21 612	0.22 654	0.34 660	0.25 530	0.23 617	0.23 514	0.27 620	0.19 606	0.22 635	0.21 617	0.11 625	0.10 651	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.08 517

GEStereo_RVC	0.17 588	0.12 605	0.16 518	0.22 655	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.32 631	0.49 706	0.20 569	0.25 553	0.17 491	0.13 470	0.21 617	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

MMNet	0.17 588	0.10 558	0.17 544	0.20 589	0.11 576	0.27 680	0.20 618	0.26 530	0.42 673	0.22 602	0.30 617	0.22 564	0.20 620	0.18 553	0.20 603	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.07 440

delet	0.17 588	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.11 576	0.21 612	0.22 654	0.30 607	0.38 653	0.17 496	0.27 585	0.19 519	0.19 606	0.19 579	0.21 617	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.11 645	0.06 336	0.07 440

UNet	0.17 588	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.12 611	0.28 690	0.19 595	0.33 645	0.30 587	0.21 586	0.25 553	0.23 581	0.19 606	0.20 598	0.19 593	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.07 440

HGLStereo	0.17 588	0.09 489	0.19 605	0.17 323	0.12 611	0.18 554	0.18 548	0.31 625	0.33 609	0.22 602	0.33 640	0.24 590	0.18 587	0.20 598	0.21 617	0.10 590	0.09 627	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.10 600

DMCA-RVC	0.17 588	0.10 558	0.16 518	0.24 688	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.26 530	0.24 505	0.21 586	0.27 585	0.25 603	0.27 673	0.18 553	0.21 617	0.12 651	0.08 590	0.13 667	0.10 613	0.10 605	0.08 517

FADNet-RVC-Resample	0.17 588	0.12 605	0.32 689	0.22 655	0.12 611	0.19 578	0.14 305	0.25 516	0.24 505	0.24 630	0.27 585	0.20 536	0.15 524	0.17 530	0.16 547	0.07 393	0.08 590	0.12 653	0.10 613	0.09 569	0.11 627

FADNet_RVC	0.17 588	0.14 648	0.41 714	0.20 589	0.11 576	0.13 406	0.13 223	0.27 545	0.22 483	0.21 586	0.23 514	0.20 536	0.18 587	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.08 590	0.12 653	0.09 572	0.11 627	0.10 600

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 588	0.10 558	0.23 641	0.20 589	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.31 625	0.25 530	0.21 586	0.31 623	0.25 603	0.17 571	0.21 617	0.20 603	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.08 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 588	0.12 605	0.16 518	0.20 589	0.10 515	0.18 554	0.18 548	0.27 545	0.24 505	0.26 648	0.41 693	0.23 581	0.18 587	0.21 617	0.21 617	0.09 545	0.05 284	0.09 550	0.10 613	0.07 427	0.07 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 604	0.10 558	0.41 714	0.19 516	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.23 467	0.34 620	0.19 547	0.41 693	0.22 564	0.17 571	0.20 598	0.25 661	0.07 393	0.05 284	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

ISRNet	0.18 604	0.08 397	0.20 610	0.19 516	0.13 637	0.15 481	0.12 139	0.30 607	0.33 609	0.21 586	0.26 567	0.27 620	0.18 587	0.17 530	0.20 603	0.20 744	0.08 590	0.14 682	0.14 687	0.14 686	0.17 726

test_sample9	0.18 604	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 771	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 669

fast-acv-ft	0.18 604	0.11 586	0.20 610	0.19 516	0.12 611	0.26 670	0.21 636	0.26 530	0.35 634	0.22 602	0.34 651	0.27 620	0.21 628	0.21 617	0.23 641	0.09 545	0.09 627	0.08 457	0.10 613	0.08 503	0.07 440

HBP-ISP	0.18 604	0.13 632	0.17 544	0.15 135	0.11 576	0.08 95	0.13 223	0.28 570	0.30 587	0.22 602	0.33 640	0.21 546	0.25 658	0.23 643	0.18 578	0.15 695	0.17 739	0.21 732	0.17 724	0.10 605	0.09 568

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 604	0.09 489	0.30 682	0.15 135	0.11 576	0.23 640	0.20 618	0.27 545	0.40 664	0.26 648	0.43 704	0.25 603	0.15 524	0.21 617	0.20 603	0.07 393	0.05 284	0.06 233	0.05 227	0.10 605	0.09 568

dad	0.18 604	0.20 708	0.21 622	0.17 323	0.11 576	0.20 599	0.19 595	0.21 418	0.28 573	0.30 684	0.24 526	0.30 649	0.13 470	0.19 579	0.17 565	0.18 727	0.09 627	0.11 631	0.09 572	0.11 627	0.07 440

hitnet-ft	0.18 604	0.10 558	0.17 544	0.14 77	0.09 396	0.27 680	0.20 618	0.25 516	0.26 544	0.24 630	0.32 633	0.32 672	0.23 641	0.24 655	0.21 617	0.12 651	0.07 553	0.10 600	0.08 524	0.12 647	0.11 627

STTStereo	0.18 604	0.13 632	0.28 667	0.20 589	0.11 576	0.16 512	0.21 636	0.29 592	0.23 493	0.22 602	0.30 617	0.29 639	0.18 587	0.20 598	0.20 603	0.12 651	0.11 667	0.11 631	0.14 687	0.09 569	0.08 517

TDLM	0.18 604	0.12 605	0.14 437	0.24 688	0.10 515	0.18 554	0.18 548	0.37 692	0.30 587	0.22 602	0.28 596	0.28 630	0.18 587	0.23 643	0.19 593	0.11 625	0.07 553	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.08 517

CVANet_RVC	0.18 604	0.11 586	0.14 437	0.21 630	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.34 660	0.34 620	0.22 602	0.31 623	0.28 630	0.18 587	0.24 655	0.18 578	0.12 651	0.08 590	0.12 653	0.12 669	0.09 569	0.08 517

DLCB_ROB	0.18 604	0.10 558	0.16 518	0.23 676	0.11 576	0.24 649	0.18 548	0.30 607	0.28 573	0.27 655	0.29 611	0.28 630	0.25 658	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.07 427	0.07 440

TCMNet	0.19 616	0.12 605	0.20 610	0.21 630	0.18 717	0.21 612	0.24 680	0.28 570	0.36 640	0.23 617	0.26 567	0.25 603	0.20 620	0.20 598	0.23 641	0.13 670	0.11 667	0.11 631	0.12 669	0.13 666	0.12 649

rvit_105_1	0.19 616	0.12 605	0.25 650	0.21 630	0.16 694	0.22 626	0.28 721	0.32 631	0.42 673	0.20 569	0.21 491	0.22 564	0.18 587	0.19 579	0.18 578	0.12 651	0.12 683	0.13 667	0.15 708	0.08 503	0.07 440

SACVNet	0.19 616	0.12 605	0.15 474	0.17 323	0.13 637	0.22 626	0.18 548	0.31 625	0.31 597	0.24 630	0.31 623	0.30 649	0.23 641	0.23 643	0.17 565	0.11 625	0.08 590	0.10 600	0.10 613	0.12 647	0.14 691

pcwnet_v2	0.19 616	0.11 586	0.26 659	0.18 429	0.14 661	0.18 554	0.15 395	0.37 692	0.46 700	0.19 547	0.24 526	0.21 546	0.19 606	0.21 617	0.20 603	0.13 670	0.10 651	0.10 600	0.10 613	0.11 627	0.13 669

psm_up	0.19 616	0.10 558	0.18 579	0.21 630	0.11 576	0.17 536	0.19 595	0.38 699	0.34 620	0.22 602	0.28 596	0.29 639	0.25 658	0.20 598	0.22 630	0.09 545	0.10 651	0.11 631	0.11 645	0.08 503	0.08 517

NVstereo2D	0.19 616	0.11 586	0.16 518	0.17 323	0.16 694	0.28 690	0.23 668	0.44 732	0.42 673	0.15 452	0.28 596	0.25 603	0.19 606	0.23 643	0.18 578	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.15 700	0.10 600

StereoDRNet	0.19 616	0.11 586	0.18 579	0.22 655	0.11 576	0.22 626	0.22 654	0.37 692	0.34 620	0.24 630	0.28 596	0.30 649	0.19 606	0.20 598	0.21 617	0.10 590	0.08 590	0.11 631	0.09 572	0.09 569	0.07 440

CBMV_ROB	0.19 616	0.13 632	0.18 579	0.16 233	0.11 576	0.16 512	0.12 139	0.27 545	0.29 581	0.27 655	0.31 623	0.27 620	0.24 650	0.24 655	0.16 547	0.15 695	0.18 741	0.22 738	0.20 734	0.10 605	0.12 649

NOSS_ROB	0.19 616	0.13 632	0.18 579	0.16 233	0.12 611	0.16 512	0.12 139	0.30 607	0.33 609	0.20 569	0.22 509	0.27 620	0.24 650	0.21 617	0.16 547	0.16 717	0.18 741	0.23 741	0.21 741	0.13 666	0.13 669

PStereo	0.20 625	0.22 718	0.20 610	0.18 429	0.10 515	0.13 406	0.19 595	0.28 570	0.38 653	0.20 569	0.14 362	0.28 630	0.32 706	0.24 655	0.32 717	0.18 727	0.13 697	0.16 705	0.11 645	0.13 666	0.12 649

w-ln-seven-2	0.20 625	0.14 648	0.39 708	0.23 676	0.12 611	0.21 612	0.21 636	0.29 592	0.38 653	0.25 643	0.38 671	0.28 630	0.23 641	0.21 617	0.25 661	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.10 605	0.09 568

YMNet	0.20 625	0.12 605	0.20 610	0.21 630	0.14 661	0.27 680	0.23 668	0.32 631	0.34 620	0.28 668	0.35 656	0.30 649	0.18 587	0.18 553	0.22 630	0.11 625	0.13 697	0.10 600	0.10 613	0.09 569	0.09 568

YMNet_1	0.20 625	0.12 605	0.20 610	0.21 630	0.14 661	0.27 680	0.23 668	0.32 631	0.34 620	0.28 668	0.35 656	0.30 649	0.18 587	0.18 553	0.22 630	0.11 625	0.13 697	0.10 600	0.10 613	0.09 569	0.09 568

test_sample8	0.20 625	0.12 605	0.21 622	0.13 20	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.32 631	0.21 461	0.28 668	0.22 509	0.36 691	0.26 666	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 771	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 669

SDNR	0.20 625	0.09 489	0.19 605	0.16 233	0.12 611	0.79 771	0.13 223	0.26 530	0.33 609	0.19 547	0.25 553	0.19 519	0.12 434	0.19 579	0.15 526	0.16 717	0.18 741	0.14 682	0.11 645	0.08 503	0.12 649

GwcNet	0.20 625	0.14 648	0.20 610	0.18 429	0.12 611	0.25 658	0.20 618	0.36 683	0.45 691	0.20 569	0.33 640	0.33 678	0.21 628	0.22 635	0.25 661	0.11 625	0.09 627	0.09 550	0.09 572	0.09 569	0.10 600

SuperB	0.20 625	0.10 558	0.57 739	0.16 233	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.25 516	0.51 716	0.27 655	0.39 679	0.17 491	0.22 635	0.22 635	0.21 617	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.12 647	0.11 627

ADCRef	0.20 625	0.12 605	0.43 719	0.20 589	0.12 611	0.23 640	0.18 548	0.32 631	0.37 647	0.26 648	0.33 640	0.18 507	0.23 641	0.25 661	0.26 675	0.07 393	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.09 568

ADCP+	0.20 625	0.10 558	0.35 703	0.21 630	0.12 611	0.22 626	0.27 715	0.31 625	0.35 634	0.26 648	0.37 664	0.22 564	0.22 635	0.27 668	0.28 690	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.10 605	0.10 600

PS-NSSS	0.20 625	0.21 714	0.23 641	0.20 589	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.36 683	0.26 544	0.27 655	0.34 651	0.27 620	0.24 650	0.20 598	0.20 603	0.15 695	0.12 683	0.17 712	0.14 687	0.10 605	0.09 568

DRN-Test	0.20 625	0.11 586	0.21 622	0.22 655	0.10 515	0.22 626	0.22 654	0.40 708	0.38 653	0.24 630	0.33 640	0.26 613	0.22 635	0.22 635	0.25 661	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.08 517

DISCO	0.20 625	0.09 489	0.22 633	0.17 323	0.10 515	0.25 658	0.18 548	0.28 570	0.45 691	0.23 617	0.32 633	0.34 683	0.26 666	0.29 685	0.29 699	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.10 600

SGM-Forest	0.20 625	0.14 648	0.18 579	0.20 589	0.13 637	0.21 612	0.22 654	0.33 645	0.31 597	0.24 630	0.29 611	0.28 630	0.20 620	0.23 643	0.18 578	0.15 695	0.16 734	0.15 694	0.14 687	0.13 666	0.12 649
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 625	0.15 655	0.18 579	0.18 429	0.10 515	0.20 599	0.11 91	0.30 607	0.31 597	0.29 678	0.31 623	0.31 664	0.23 641	0.28 677	0.19 593	0.13 670	0.15 717	0.17 712	0.16 716	0.10 605	0.10 600
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 640	0.17 681	0.20 610	0.23 676	0.15 680	0.31 700	0.20 618	0.33 645	0.35 634	0.24 630	0.28 596	0.31 664	0.29 687	0.21 617	0.23 641	0.15 695	0.12 683	0.13 667	0.09 572	0.14 686	0.15 705

FAT-Stereo	0.21 640	0.13 632	0.22 633	0.21 630	0.12 611	0.18 554	0.18 548	0.35 675	0.40 664	0.28 668	0.37 664	0.33 678	0.33 710	0.21 617	0.20 603	0.09 545	0.11 667	0.10 600	0.09 572	0.11 627	0.14 691

FADNet-RVC	0.21 640	0.20 708	0.40 712	0.21 630	0.16 694	0.21 612	0.15 395	0.27 545	0.27 557	0.26 648	0.32 633	0.26 613	0.21 628	0.22 635	0.19 593	0.12 651	0.13 697	0.12 653	0.14 687	0.13 666	0.18 733

FADNet	0.21 640	0.23 722	0.37 706	0.18 429	0.17 706	0.25 658	0.13 223	0.32 631	0.32 603	0.23 617	0.25 553	0.27 620	0.21 628	0.19 579	0.16 547	0.13 670	0.15 717	0.12 653	0.15 708	0.17 721	0.18 733

S-Stereo	0.21 640	0.12 605	0.25 650	0.21 630	0.13 637	0.21 612	0.19 595	0.33 645	0.45 691	0.23 617	0.36 661	0.28 630	0.29 687	0.20 598	0.23 641	0.09 545	0.12 683	0.10 600	0.10 613	0.13 666	0.14 691

DANet	0.21 640	0.16 668	0.29 676	0.25 698	0.13 637	0.23 640	0.19 595	0.28 570	0.27 557	0.28 668	0.32 633	0.35 689	0.32 706	0.31 692	0.24 653	0.11 625	0.09 627	0.11 631	0.10 613	0.13 666	0.11 627
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	0.21 640	0.16 668	0.27 662	0.18 429	0.11 576	0.22 626	0.13 223	0.33 645	0.49 706	0.30 684	0.40 682	0.32 672	0.25 658	0.31 692	0.23 641	0.10 590	0.07 553	0.11 631	0.08 524	0.11 627	0.10 600

PWCDC_ROB	0.21 640	0.13 632	0.23 641	0.25 698	0.12 611	0.20 599	0.15 395	0.34 660	0.55 729	0.29 678	0.49 716	0.21 546	0.15 524	0.28 677	0.20 603	0.11 625	0.09 627	0.10 600	0.08 524	0.11 627	0.09 568

SCION-MonSter	0.22 648	0.17 681	0.17 544	0.25 698	0.18 717	0.35 716	0.17 497	0.29 592	0.48 704	0.23 617	0.46 711	0.20 536	0.19 606	0.26 665	0.27 681	0.09 545	0.08 590	0.23 741	0.20 734	0.11 627	0.11 627

GASNet	0.22 648	0.24 725	0.34 697	0.26 709	0.17 706	0.27 680	0.16 463	0.45 735	0.42 673	0.27 655	0.24 526	0.30 649	0.16 545	0.27 668	0.18 578	0.12 651	0.09 627	0.12 653	0.11 645	0.16 714	0.08 517

Anonymous_2	0.22 648	0.17 681	0.28 667	0.15 135	0.16 694	0.33 706	0.22 654	0.23 467	0.18 391	0.23 617	0.24 526	0.26 613	0.27 673	0.27 668	0.24 653	0.22 751	0.26 767	0.17 712	0.17 724	0.16 714	0.18 733

Wz-Net-LNSev	0.22 648	0.16 668	0.41 714	0.22 655	0.13 637	0.25 658	0.24 680	0.33 645	0.44 687	0.30 684	0.42 701	0.32 672	0.19 606	0.23 643	0.27 681	0.10 590	0.09 627	0.08 457	0.08 524	0.12 647	0.11 627

FINET	0.22 648	0.18 696	0.28 667	0.19 516	0.16 694	0.24 649	0.24 680	0.33 645	0.49 706	0.26 648	0.33 640	0.22 564	0.23 641	0.23 643	0.18 578	0.18 727	0.16 734	0.11 631	0.10 613	0.15 700	0.14 691

Syn2CoEx	0.22 648	0.16 668	0.29 676	0.29 733	0.15 680	0.26 670	0.21 636	0.34 660	0.32 603	0.29 678	0.36 661	0.28 630	0.25 658	0.20 598	0.25 661	0.16 717	0.12 683	0.14 682	0.11 645	0.09 569	0.08 517

aanetorigin	0.22 648	0.17 681	0.57 739	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.19 595	0.20 395	0.33 609	0.49 738	0.48 715	0.30 649	0.28 682	0.21 617	0.24 653	0.08 478	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.10 605	0.09 568

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 648	0.21 714	0.25 650	0.26 709	0.11 576	0.24 649	0.14 305	0.39 705	0.24 505	0.32 698	0.36 661	0.30 649	0.21 628	0.19 579	0.22 630	0.17 723	0.14 708	0.21 732	0.16 716	0.13 666	0.12 649

RP	0.22 648	0.13 632	0.22 633	0.23 676	0.12 611	0.21 612	0.20 618	0.26 530	0.45 691	0.22 602	0.38 671	0.37 694	0.25 658	0.28 677	0.25 661	0.11 625	0.12 683	0.13 667	0.12 669	0.13 666	0.14 691

stereogan	0.22 648	0.11 586	0.21 622	0.20 589	0.12 611	0.32 702	0.19 595	0.36 683	0.45 691	0.23 617	0.39 679	0.35 689	0.27 673	0.33 701	0.23 641	0.10 590	0.12 683	0.10 600	0.10 613	0.14 686	0.14 691

GANet	0.22 648	0.13 632	0.21 622	0.25 698	0.14 661	0.23 640	0.22 654	0.42 718	0.27 557	0.31 691	0.43 704	0.37 694	0.29 687	0.23 643	0.23 641	0.10 590	0.12 683	0.10 600	0.09 572	0.10 605	0.08 517

MDST_ROB	0.22 648	0.10 558	0.18 579	0.18 429	0.11 576	0.40 732	0.19 595	0.44 732	0.42 673	0.40 720	0.40 682	0.29 639	0.21 628	0.27 668	0.19 593	0.11 625	0.10 651	0.14 682	0.11 645	0.10 605	0.08 517

XPNet_ROB	0.22 648	0.12 605	0.20 610	0.22 655	0.13 637	0.22 626	0.19 595	0.35 675	0.40 664	0.30 684	0.40 682	0.38 700	0.27 673	0.26 665	0.29 699	0.15 695	0.10 651	0.10 600	0.10 613	0.13 666	0.12 649

PSMNet_ROB	0.22 648	0.12 605	0.15 474	0.27 717	0.15 680	0.25 658	0.36 754	0.43 724	0.37 647	0.27 655	0.33 640	0.32 672	0.23 641	0.21 617	0.27 681	0.12 651	0.08 590	0.13 667	0.11 645	0.10 605	0.09 568

MSAF-DinoV2	0.23 662	0.11 586	0.25 650	0.17 323	0.10 515	0.28 690	0.17 497	0.38 699	0.56 731	0.21 586	0.27 585	0.47 731	0.28 682	0.36 715	0.40 746	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.09 572	0.12 647	0.11 627

Wz-Net-MNSev	0.23 662	0.13 632	0.33 694	0.20 589	0.15 680	0.36 721	0.25 699	0.34 660	0.45 691	0.29 678	0.41 693	0.39 705	0.19 606	0.25 661	0.27 681	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.12 647	0.10 600

DDUNet	0.23 662	0.18 696	0.22 633	0.22 655	0.15 680	0.25 658	0.24 680	0.30 607	0.31 597	0.31 691	0.37 664	0.34 683	0.26 666	0.25 661	0.21 617	0.18 727	0.13 697	0.17 712	0.11 645	0.16 714	0.17 726

APVNet	0.23 662	0.12 605	0.20 610	0.18 429	0.14 661	0.32 702	0.31 742	0.40 708	0.33 609	0.27 655	0.40 682	0.30 649	0.29 687	0.27 668	0.25 661	0.11 625	0.12 683	0.11 631	0.14 687	0.12 647	0.13 669

AF-Net	0.23 662	0.17 681	0.17 544	0.27 717	0.13 637	0.26 670	0.24 680	0.33 645	0.51 716	0.25 643	0.33 640	0.39 705	0.27 673	0.28 677	0.26 675	0.11 625	0.10 651	0.16 705	0.12 669	0.11 627	0.11 627

edge stereo	0.23 662	0.14 648	0.21 622	0.21 630	0.13 637	0.24 649	0.16 463	0.32 631	0.42 673	0.32 698	0.40 682	0.39 705	0.35 716	0.25 661	0.25 661	0.13 670	0.11 667	0.14 682	0.11 645	0.12 647	0.14 691

Nwc_Net	0.23 662	0.17 681	0.22 633	0.25 698	0.15 680	0.25 658	0.27 715	0.38 699	0.39 659	0.22 602	0.41 693	0.30 649	0.29 687	0.28 677	0.25 661	0.11 625	0.10 651	0.17 712	0.20 734	0.10 605	0.11 627

RTSC	0.23 662	0.13 632	0.30 682	0.21 630	0.13 637	0.29 694	0.17 497	0.36 683	0.68 756	0.27 655	0.34 651	0.30 649	0.22 635	0.32 697	0.31 712	0.10 590	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.13 666	0.14 691

RYNet	0.23 662	0.12 605	0.22 633	0.19 516	0.17 706	0.47 741	0.26 710	0.39 705	0.49 706	0.24 630	0.29 611	0.34 683	0.24 650	0.20 598	0.31 712	0.10 590	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.14 686	0.15 705

NaN_ROB	0.23 662	0.20 708	0.25 650	0.25 698	0.13 637	0.31 700	0.27 715	0.34 660	0.41 671	0.31 691	0.31 623	0.32 672	0.23 641	0.31 692	0.22 630	0.11 625	0.17 739	0.10 600	0.11 645	0.08 503	0.09 568

ETE_ROB	0.23 662	0.17 681	0.23 641	0.25 698	0.14 661	0.26 670	0.29 732	0.32 631	0.37 647	0.28 668	0.37 664	0.45 723	0.27 673	0.28 677	0.27 681	0.11 625	0.09 627	0.12 653	0.10 613	0.14 686	0.13 669

w-ln-seven	0.24 673	0.15 655	0.58 742	0.20 589	0.14 661	0.26 670	0.22 654	0.36 683	0.62 745	0.30 684	0.40 682	0.30 649	0.23 641	0.22 635	0.28 690	0.09 545	0.09 627	0.11 631	0.10 613	0.11 627	0.10 600

SQANet	0.24 673	0.24 725	0.31 685	0.31 739	0.19 725	0.27 680	0.13 223	0.30 607	0.33 609	0.25 643	0.37 664	0.31 664	0.22 635	0.27 668	0.23 641	0.15 695	0.10 651	0.21 732	0.16 716	0.22 736	0.16 715

DeepPrunerF	0.24 673	0.17 681	0.45 720	0.26 709	0.16 694	0.23 640	0.29 732	0.37 692	0.51 716	0.27 655	0.31 623	0.24 590	0.28 682	0.22 635	0.23 641	0.15 695	0.11 667	0.20 729	0.18 730	0.12 647	0.14 691

PA-Net	0.24 673	0.18 696	0.34 697	0.28 724	0.22 740	0.22 626	0.39 760	0.29 592	0.39 659	0.22 602	0.33 640	0.25 603	0.26 666	0.21 617	0.25 661	0.10 590	0.23 764	0.15 694	0.22 744	0.09 569	0.13 669
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 673	0.15 655	0.18 579	0.34 746	0.18 717	0.24 649	0.24 680	0.34 660	0.29 581	0.31 691	0.38 671	0.38 700	0.29 687	0.23 643	0.25 661	0.15 695	0.12 683	0.18 722	0.21 741	0.13 666	0.13 669

WCMA_ROB	0.24 673	0.11 586	0.24 647	0.17 323	0.14 661	0.34 711	0.16 463	0.33 645	0.33 609	0.39 717	0.54 726	0.40 711	0.35 716	0.35 711	0.26 675	0.12 651	0.12 683	0.12 653	0.11 645	0.14 686	0.14 691

SGM_RVC	0.24 673	0.12 605	0.16 518	0.15 135	0.09 396	0.34 711	0.19 595	0.35 675	0.32 603	0.44 732	0.38 671	0.53 741	0.36 719	0.36 715	0.26 675	0.13 670	0.13 697	0.13 667	0.13 681	0.11 627	0.11 627
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 680	0.18 696	0.19 605	0.20 589	0.15 680	0.22 626	0.19 595	0.33 645	0.42 673	0.30 684	0.22 509	0.33 678	0.28 682	0.42 743	0.28 690	0.47 775	0.12 683	0.31 762	0.11 645	0.17 721	0.12 649

FSD	0.25 680	0.27 742	0.26 659	0.25 698	0.23 743	0.25 658	0.25 699	0.27 545	0.26 544	0.25 643	0.26 567	0.26 613	0.26 666	0.27 668	0.24 653	0.21 747	0.20 747	0.27 749	0.26 751	0.25 753	0.24 748

z-mn7	0.25 680	0.15 655	0.47 726	0.19 516	0.13 637	0.28 690	0.25 699	0.35 675	0.64 750	0.27 655	0.57 733	0.29 639	0.24 650	0.32 697	0.27 681	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.10 605	0.10 600

DGSMNet	0.25 680	0.19 702	0.34 697	0.21 630	0.24 747	0.24 649	0.21 636	0.36 683	0.42 673	0.25 643	0.32 633	0.38 700	0.21 628	0.29 685	0.24 653	0.13 670	0.11 667	0.14 682	0.16 716	0.23 742	0.23 747

psmorigin	0.25 680	0.16 668	0.35 703	0.17 323	0.13 637	0.24 649	0.14 305	0.34 660	0.34 620	0.41 724	0.55 727	0.41 714	0.38 723	0.35 711	0.28 690	0.11 625	0.15 717	0.11 631	0.11 645	0.12 647	0.17 726

RGC	0.25 680	0.20 708	0.29 676	0.28 724	0.16 694	0.22 626	0.23 668	0.33 645	0.44 687	0.27 655	0.40 682	0.38 700	0.28 682	0.37 721	0.23 641	0.11 625	0.13 697	0.17 712	0.17 724	0.15 700	0.16 715

G-Net	0.25 680	0.17 681	0.38 707	0.23 676	0.16 694	0.51 744	0.23 668	0.29 592	0.35 634	0.36 709	0.38 671	0.31 664	0.29 687	0.28 677	0.27 681	0.11 625	0.09 627	0.12 653	0.10 613	0.16 714	0.14 691

NCC-stereo	0.25 680	0.15 655	0.31 685	0.26 709	0.17 706	0.21 612	0.31 742	0.41 713	0.40 664	0.24 630	0.38 671	0.33 678	0.29 687	0.37 721	0.28 690	0.13 670	0.11 667	0.15 694	0.22 744	0.13 666	0.13 669

Abc-Net	0.25 680	0.15 655	0.31 685	0.26 709	0.17 706	0.21 612	0.31 742	0.41 713	0.40 664	0.24 630	0.38 671	0.33 678	0.29 687	0.37 721	0.28 690	0.13 670	0.11 667	0.15 694	0.22 744	0.13 666	0.13 669
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 680	0.12 605	0.49 729	0.22 655	0.12 611	0.36 721	0.29 732	0.30 607	0.57 733	0.24 630	0.47 714	0.30 649	0.31 703	0.30 691	0.30 706	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.10 605	0.10 600

STTRV1_RVC	0.25 680	0.26 734	0.39 708	0.19 516	0.26 754	0.30 697	0.24 680	0.35 675	0.35 634	0.36 709	0.34 651	0.31 664	0.31 703	0.28 677	0.25 661	0.18 727	0.10 651	0.16 705	0.14 687	0.18 725	0.12 649

FBW_ROB	0.25 680	0.17 681	0.23 641	0.27 717	0.14 661	0.26 670	0.22 654	0.42 718	0.43 685	0.42 726	0.41 693	0.43 719	0.27 673	0.32 697	0.24 653	0.09 545	0.15 717	0.15 694	0.12 669	0.12 647	0.10 600

SANet	0.25 680	0.14 648	0.29 676	0.21 630	0.11 576	0.29 694	0.25 699	0.40 708	0.65 754	0.36 709	0.40 682	0.42 716	0.27 673	0.27 668	0.25 661	0.12 651	0.09 627	0.10 600	0.09 572	0.13 666	0.12 649

LALA_ROB	0.25 680	0.16 668	0.23 641	0.27 717	0.17 706	0.27 680	0.27 715	0.42 718	0.38 653	0.33 702	0.39 679	0.51 737	0.26 666	0.29 685	0.28 690	0.16 717	0.09 627	0.13 667	0.12 669	0.13 666	0.13 669

DStereoSA	0.26 694	0.19 702	0.39 708	0.27 717	0.17 706	0.23 640	0.21 636	0.50 744	0.60 740	0.22 602	0.30 617	0.29 639	0.34 712	0.40 735	0.29 699	0.12 651	0.11 667	0.16 705	0.14 687	0.15 700	0.12 649

zh-sn7	0.26 694	0.17 681	0.55 735	0.24 688	0.14 661	0.25 658	0.25 699	0.34 660	0.49 706	0.29 678	0.55 727	0.29 639	0.32 706	0.37 721	0.33 725	0.10 590	0.10 651	0.11 631	0.11 645	0.12 647	0.12 649

zh-mn7	0.26 694	0.15 655	0.59 744	0.19 516	0.14 661	0.24 649	0.22 654	0.35 675	0.63 748	0.35 706	0.67 743	0.31 664	0.25 658	0.31 692	0.26 675	0.09 545	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.09 569	0.11 627

Wz-Net-SNSev	0.26 694	0.17 681	0.46 723	0.25 698	0.14 661	0.26 670	0.24 680	0.38 699	0.57 733	0.30 684	0.56 729	0.39 705	0.26 666	0.24 655	0.32 717	0.10 590	0.09 627	0.10 600	0.11 645	0.11 627	0.11 627

SHD	0.26 694	0.15 655	0.31 685	0.24 688	0.18 717	0.23 640	0.15 395	0.39 705	0.72 761	0.32 698	0.42 701	0.36 691	0.29 687	0.33 701	0.30 706	0.13 670	0.11 667	0.14 682	0.13 681	0.16 714	0.20 741

ADCMid	0.26 694	0.15 655	0.42 717	0.20 589	0.14 661	0.25 658	0.26 710	0.35 675	0.40 664	0.37 714	0.45 708	0.34 683	0.42 737	0.36 715	0.36 731	0.10 590	0.09 627	0.11 631	0.11 645	0.13 666	0.13 669

AnyNet_C32	0.26 694	0.16 668	0.39 708	0.20 589	0.17 706	0.26 670	0.31 742	0.32 631	0.45 691	0.31 691	0.50 718	0.30 649	0.34 712	0.41 742	0.36 731	0.12 651	0.12 683	0.12 653	0.14 687	0.14 686	0.15 705

ADCPNet	0.26 694	0.17 681	0.62 749	0.21 630	0.15 680	0.36 721	0.25 699	0.33 645	0.37 647	0.31 691	0.41 693	0.36 691	0.29 687	0.29 685	0.34 729	0.12 651	0.10 651	0.11 631	0.12 669	0.14 686	0.13 669

DStereoFS	0.27 702	0.22 718	0.32 689	0.23 676	0.15 680	0.23 640	0.21 636	0.52 750	0.49 706	0.28 668	0.45 708	0.34 683	0.36 719	0.53 760	0.29 699	0.13 670	0.11 667	0.15 694	0.13 681	0.17 721	0.17 726

DispFullNet	0.27 702	0.22 718	0.66 753	0.28 724	0.17 706	0.27 680	0.17 497	0.34 660	0.57 733	0.27 655	0.37 664	0.43 719	0.24 650	0.39 728	0.25 661	0.12 651	0.06 475	0.19 724	0.11 645	0.23 742	0.16 715

MeshStereo	0.27 702	0.13 632	0.18 579	0.15 135	0.11 576	0.33 706	0.24 680	0.41 713	0.36 640	0.53 741	0.58 737	0.67 752	0.41 733	0.36 715	0.27 681	0.14 691	0.13 697	0.13 667	0.11 645	0.11 627	0.11 627
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
PSMNet-RUCA	0.28 705	0.33 756	0.42 717	0.36 753	0.32 762	0.18 554	0.20 618	0.42 718	0.30 587	0.33 702	0.41 693	0.40 711	0.24 650	0.31 692	0.20 603	0.19 737	0.11 667	0.25 744	0.15 708	0.22 736	0.16 715

CC-Net-ROB	0.28 705	0.31 754	0.36 705	0.30 737	0.15 680	0.25 658	0.19 595	0.45 735	0.34 620	0.39 717	0.37 664	0.39 705	0.31 703	0.27 668	0.27 681	0.24 759	0.18 741	0.30 761	0.23 748	0.19 731	0.15 705

DPSNet	0.28 705	0.16 668	0.33 694	0.18 429	0.13 637	0.55 749	0.42 763	0.52 750	0.68 756	0.29 678	0.38 671	0.39 705	0.30 698	0.32 697	0.23 641	0.11 625	0.10 651	0.11 631	0.08 524	0.20 733	0.16 715

PDISCO_ROB	0.28 705	0.16 668	0.28 667	0.28 724	0.20 729	0.33 706	0.27 715	0.45 735	0.58 736	0.28 668	0.41 693	0.45 723	0.30 698	0.34 706	0.35 730	0.12 651	0.09 627	0.17 712	0.16 716	0.17 721	0.13 669

Wz-Net-TNSev	0.29 709	0.20 708	0.69 761	0.19 516	0.15 680	0.38 727	0.27 715	0.36 683	0.56 731	0.35 706	0.42 701	0.45 723	0.39 726	0.33 701	0.31 712	0.13 670	0.13 697	0.10 600	0.12 669	0.15 700	0.15 705

WZ-Net	0.29 709	0.17 681	0.82 773	0.23 676	0.16 694	0.35 716	0.29 732	0.40 708	0.59 739	0.24 630	0.57 733	0.37 694	0.25 658	0.34 706	0.37 735	0.09 545	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.14 686	0.16 715

XQC	0.29 709	0.23 722	0.53 731	0.29 733	0.19 725	0.36 721	0.28 721	0.37 692	0.58 736	0.31 691	0.31 623	0.37 694	0.30 698	0.39 728	0.39 743	0.13 670	0.09 627	0.15 694	0.12 669	0.18 725	0.18 733

MultiAttention	0.30 712	0.08 397	0.15 474	0.19 516	0.13 637	1.56 792	1.33 797	0.36 683	0.36 640	0.20 569	0.21 491	0.24 590	0.11 399	0.39 728	0.18 578	0.06 194	0.05 284	0.08 457	0.08 524	0.11 627	0.09 568

ccnet	0.30 712	0.28 745	0.24 647	0.20 589	0.28 757	0.41 735	0.22 654	0.46 738	0.33 609	0.37 714	0.46 711	0.37 694	0.30 698	0.40 735	0.43 753	0.23 757	0.14 708	0.21 732	0.17 724	0.23 742	0.19 738

EDNetEfficient	0.30 712	0.24 725	1.18 783	0.18 429	0.10 515	0.20 599	0.20 618	0.21 418	0.61 742	0.74 769	0.56 729	0.30 649	0.40 731	0.23 643	0.32 717	0.09 545	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.10 600

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 712	0.24 725	0.30 682	0.36 753	0.16 694	0.36 721	0.31 742	0.34 660	0.43 685	0.41 724	0.46 711	0.38 700	0.30 698	0.35 711	0.29 699	0.19 737	0.20 747	0.26 745	0.29 759	0.18 725	0.19 738

ADCS	0.30 712	0.19 702	0.48 728	0.21 630	0.18 717	0.29 694	0.24 680	0.42 718	0.64 750	0.40 720	0.50 718	0.40 711	0.37 721	0.40 735	0.43 753	0.13 670	0.13 697	0.13 667	0.14 687	0.16 714	0.16 715

CSAN	0.30 712	0.24 725	0.28 667	0.34 746	0.19 725	0.34 711	0.42 763	0.38 699	0.51 716	0.38 716	0.40 682	0.44 722	0.34 712	0.29 685	0.31 712	0.19 737	0.16 734	0.19 724	0.19 731	0.14 686	0.15 705

AANet	0.31 718	0.20 708	1.05 781	0.16 233	0.13 637	0.23 640	0.16 463	0.30 607	0.64 750	0.60 752	0.53 722	0.46 727	0.39 726	0.23 643	0.33 725	0.12 651	0.10 651	0.11 631	0.10 613	0.13 666	0.12 649

GANetREF_RVC	0.31 718	0.34 757	0.29 676	0.35 751	0.16 694	0.33 706	0.42 763	0.48 741	0.52 722	0.35 706	0.35 656	0.34 683	0.32 706	0.40 735	0.33 725	0.27 761	0.20 747	0.29 759	0.15 708	0.19 731	0.18 733
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
MSMD_ROB	0.31 718	0.26 734	0.26 659	0.24 688	0.21 737	0.34 711	0.25 699	0.34 660	0.39 659	0.40 720	0.69 747	0.45 723	0.41 733	0.34 706	0.28 690	0.20 744	0.20 747	0.26 745	0.25 750	0.23 742	0.22 745

PM Graph cmp D40	0.32 721	0.16 668	0.27 662	0.19 516	0.13 637	0.32 702	0.21 636	0.43 724	0.58 736	0.56 747	0.73 753	0.71 761	0.47 748	0.40 735	0.38 739	0.15 695	0.15 717	0.15 694	0.14 687	0.12 647	0.13 669

PatchMatch Graph Cmp	0.33 722	0.16 668	0.27 662	0.19 516	0.13 637	0.33 706	0.21 636	0.44 732	0.63 748	0.57 750	0.84 766	0.69 755	0.46 747	0.39 728	0.38 739	0.15 695	0.15 717	0.15 694	0.14 687	0.12 647	0.13 669

FC-DCNN v2	0.33 722	0.28 745	0.28 667	0.26 709	0.23 743	0.39 730	0.29 732	0.41 713	0.44 687	0.46 735	0.57 733	0.51 737	0.41 733	0.38 726	0.30 706	0.21 747	0.20 747	0.27 749	0.26 751	0.25 753	0.24 748

FCDSN-DC	0.33 722	0.28 745	0.28 667	0.30 737	0.24 747	0.39 730	0.28 721	0.43 724	0.42 673	0.44 732	0.53 722	0.51 737	0.42 737	0.37 721	0.30 706	0.21 747	0.20 747	0.27 749	0.26 751	0.25 753	0.25 753
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.33 722	0.22 718	0.58 742	0.31 739	0.15 680	0.36 721	0.17 497	0.54 757	0.46 700	0.47 737	0.56 729	0.58 744	0.39 726	0.36 715	0.38 739	0.15 695	0.15 717	0.18 722	0.21 741	0.16 714	0.16 715

FC-DCNN	0.33 722	0.28 745	0.28 667	0.26 709	0.23 743	0.38 727	0.29 732	0.40 708	0.44 687	0.46 735	0.56 729	0.51 737	0.41 733	0.38 726	0.31 712	0.21 747	0.20 747	0.27 749	0.26 751	0.25 753	0.24 748

PASM	0.33 722	0.25 731	0.51 730	0.28 724	0.27 755	0.30 697	0.31 742	0.35 675	0.51 716	0.36 709	0.40 682	0.47 731	0.35 716	0.34 706	0.36 731	0.23 757	0.26 767	0.26 745	0.28 758	0.23 742	0.21 742

SGM-ForestM	0.33 722	0.12 605	0.17 544	0.16 233	0.11 576	0.42 737	0.20 618	0.43 724	0.53 727	0.53 741	0.57 733	1.41 787	0.44 745	0.42 743	0.29 699	0.14 691	0.16 734	0.16 705	0.16 716	0.12 647	0.13 669

PM Cens cmp D40	0.34 729	0.15 655	0.20 610	0.17 323	0.13 637	0.40 732	0.21 636	0.51 748	0.52 722	0.64 755	0.74 756	0.84 767	0.50 752	0.46 748	0.39 743	0.15 695	0.15 717	0.16 705	0.14 687	0.13 666	0.13 669

PatchMatch Cens Cmp	0.34 729	0.15 655	0.21 622	0.17 323	0.13 637	0.42 737	0.21 636	0.48 741	0.53 727	0.69 760	0.81 764	0.88 768	0.52 756	0.45 747	0.37 735	0.15 695	0.15 717	0.16 705	0.15 708	0.13 666	0.13 669

LSM	0.34 729	0.21 714	0.62 749	0.27 717	0.62 782	0.35 716	0.26 710	0.43 724	0.49 706	0.45 734	0.60 741	0.42 716	0.37 721	0.35 711	0.26 675	0.13 670	0.21 757	0.14 682	0.16 716	0.18 725	0.34 766

TARStereo(FT)	0.37 732	0.26 734	0.32 689	0.42 761	0.20 729	0.78 769	1.22 794	0.43 724	0.42 673	0.33 702	0.53 722	0.48 734	0.38 723	0.33 701	0.32 717	0.17 723	0.14 708	0.21 732	0.15 708	0.23 742	0.12 649

2222	0.37 732	0.26 734	0.32 689	0.42 761	0.20 729	0.78 769	1.22 794	0.43 724	0.42 673	0.33 702	0.53 722	0.48 734	0.38 723	0.33 701	0.32 717	0.17 723	0.14 708	0.21 732	0.15 708	0.23 742	0.12 649

GCST	0.37 732	0.42 765	0.27 662	1.03 791	0.39 764	0.18 554	0.08 9	0.21 418	0.18 391	0.28 668	0.25 553	0.15 452	0.12 434	0.16 490	0.14 487	0.64 786	0.43 779	0.75 782	0.65 784	0.64 779	0.46 777

AnyNet_C01	0.37 732	0.26 734	1.41 788	0.22 655	0.17 706	0.51 744	0.28 721	0.36 683	0.40 664	0.39 717	0.75 757	0.46 727	0.39 726	0.46 748	0.50 765	0.13 670	0.13 697	0.13 667	0.14 687	0.14 686	0.16 715

otaku	0.39 736	0.38 761	0.53 731	0.44 764	0.28 757	0.57 751	0.24 680	0.42 718	0.62 745	0.40 720	0.50 718	0.46 727	0.34 712	0.40 735	0.33 725	0.30 762	0.30 771	0.39 766	0.33 764	0.30 761	0.29 760

ACVNet-4b	0.39 736	0.53 768	0.56 736	0.45 765	0.24 747	0.46 740	0.18 548	0.50 744	0.64 750	0.42 726	0.45 708	0.60 745	0.27 673	0.34 706	0.24 653	0.33 765	0.14 708	0.48 770	0.42 771	0.31 764	0.27 759

PVD	0.40 738	0.21 714	0.40 712	0.32 742	0.23 743	0.30 697	0.45 767	0.53 754	0.97 779	0.55 744	0.80 763	0.54 742	0.60 768	0.53 760	0.40 746	0.19 737	0.14 708	0.17 712	0.14 687	0.24 751	0.32 764

Ntro	0.41 739	0.40 763	0.54 733	0.46 768	0.30 761	0.64 757	0.24 680	0.47 739	0.68 756	0.42 726	0.49 716	0.47 731	0.42 737	0.40 735	0.32 717	0.32 764	0.28 769	0.37 765	0.31 762	0.33 766	0.29 760

SAMSARA	0.41 739	0.28 745	0.34 697	0.55 771	0.39 764	0.85 774	1.25 796	0.49 743	0.52 722	0.36 709	0.35 656	0.56 743	0.39 726	0.39 728	0.41 750	0.15 695	0.20 747	0.15 694	0.14 687	0.23 742	0.21 742

UHP(FT)	0.42 741	0.26 734	0.45 720	0.37 755	0.20 729	0.62 754	0.45 767	0.53 754	0.75 766	0.55 744	0.78 760	0.70 757	0.58 763	0.51 755	0.40 746	0.19 737	0.22 762	0.22 738	0.20 734	0.21 734	0.17 726

mmmmmm	0.42 741	0.26 734	0.45 720	0.37 755	0.20 729	0.62 754	0.45 767	0.53 754	0.75 766	0.55 744	0.78 760	0.70 757	0.58 763	0.51 755	0.40 746	0.19 737	0.22 762	0.22 738	0.20 734	0.21 734	0.17 726

ELAS_RVC	0.42 741	0.29 752	0.33 694	0.28 724	0.24 747	0.56 750	0.38 758	0.50 744	0.61 742	0.74 769	0.76 758	0.67 752	0.56 760	0.55 763	0.42 752	0.22 751	0.21 757	0.27 749	0.26 751	0.27 759	0.26 757
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 741	0.29 752	0.34 697	0.28 724	0.24 747	0.63 756	0.37 755	0.52 750	0.52 722	0.72 766	0.82 765	0.68 754	0.56 760	0.52 758	0.45 759	0.22 751	0.21 757	0.27 749	0.26 751	0.26 757	0.26 757
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.43 745	0.26 734	0.54 733	0.33 743	0.27 755	0.51 744	0.30 741	0.54 757	0.79 772	0.64 755	0.71 751	0.75 763	0.58 763	0.47 750	0.45 759	0.22 751	0.21 757	0.27 749	0.26 751	0.29 760	0.25 753

light-stereo	0.44 746	0.27 742	0.64 752	0.61 773	0.50 771	0.34 711	0.23 668	0.47 739	0.52 722	0.57 750	0.59 739	0.78 764	0.33 710	0.49 752	0.30 706	0.33 765	0.25 765	0.27 749	0.33 764	0.47 770	0.41 773

Consistency-Raft	0.44 746	0.40 763	0.46 723	0.37 755	0.43 768	0.42 737	0.41 761	0.57 761	0.55 729	0.32 698	0.73 753	0.32 672	0.50 752	0.42 743	0.49 764	0.39 769	0.36 776	0.45 769	0.52 780	0.42 769	0.30 762

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 746	0.39 762	0.56 736	0.40 758	0.20 729	0.66 759	0.33 751	0.54 757	0.72 761	0.71 765	0.72 752	0.62 746	0.55 758	0.52 758	0.47 761	0.20 744	0.19 746	0.29 759	0.30 761	0.24 751	0.19 738

1111	0.45 749	0.24 725	0.56 736	0.33 743	0.20 729	0.88 776	0.37 755	0.52 750	0.84 773	0.64 755	0.69 747	0.70 757	0.70 775	0.79 775	0.38 739	0.17 723	0.15 717	0.19 724	0.19 731	0.22 736	0.17 726

ACVNet_1	0.45 749	0.51 767	0.61 747	0.45 765	0.28 757	0.50 742	0.28 721	0.58 766	0.71 760	0.63 754	0.59 739	0.74 762	0.50 752	0.50 753	0.36 731	0.26 760	0.25 765	0.39 766	0.29 759	0.32 765	0.25 753

RTS	0.46 751	0.19 702	3.33 795	0.25 698	0.15 680	0.72 764	0.21 636	0.37 692	0.78 770	0.42 726	0.44 706	0.31 664	0.43 741	0.55 763	0.37 735	0.10 590	0.09 627	0.13 667	0.13 681	0.15 700	0.15 705

RTSA	0.46 751	0.19 702	3.33 795	0.25 698	0.15 680	0.72 764	0.21 636	0.37 692	0.78 770	0.42 726	0.44 706	0.31 664	0.43 741	0.55 763	0.37 735	0.10 590	0.09 627	0.13 667	0.13 681	0.15 700	0.15 705

MANE	0.47 753	0.28 745	0.28 667	0.27 717	0.24 747	0.50 742	0.32 750	0.57 761	0.62 745	0.74 769	1.20 784	1.21 780	0.64 770	0.54 762	0.39 743	0.22 751	0.20 747	0.27 749	0.31 762	0.26 757	0.25 753

NVStereoNet_ROB	0.47 753	0.37 760	0.47 726	0.42 761	0.29 760	0.35 716	0.35 753	0.50 744	0.61 742	0.73 767	0.94 771	0.70 757	0.68 772	0.48 751	0.62 773	0.22 751	0.33 775	0.34 764	0.34 767	0.30 761	0.31 763
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 755	0.27 742	0.61 747	0.29 733	0.20 729	0.40 732	0.19 595	0.51 748	0.66 755	0.53 741	0.91 770	1.02 771	0.59 767	0.51 755	0.58 770	0.53 779	0.32 774	0.55 776	0.40 769	0.36 767	0.38 770

LE_ROB	0.50 756	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.26 670	0.17 497	0.23 467	1.71 798	4.68 808	0.67 743	0.46 727	0.47 748	0.21 617	0.30 706	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

anonymity	0.53 757	0.58 769	0.66 753	0.41 759	0.61 781	0.54 748	0.41 761	0.57 761	0.41 671	0.56 747	0.50 718	0.50 736	0.55 758	0.59 768	0.50 765	0.58 782	0.50 789	0.51 772	0.51 778	0.52 772	0.58 780

fsdfsdds	0.54 758	0.19 702	0.72 767	0.34 746	0.18 717	0.51 744	0.33 751	0.55 760	1.06 780	0.74 769	2.30 798	1.05 773	0.89 786	0.36 715	0.48 762	0.16 717	0.16 734	0.26 745	0.19 731	0.15 700	0.15 705

RainbowNet	0.54 758	0.61 772	0.71 766	0.57 772	0.43 768	0.66 759	0.37 755	0.60 767	0.87 776	0.51 739	0.67 743	0.63 747	0.47 748	0.50 753	0.44 756	0.47 775	0.48 785	0.53 774	0.41 770	0.53 774	0.41 773

BEATNet-Init1	0.54 758	0.28 745	0.68 760	0.31 739	0.21 737	0.85 774	0.31 742	0.57 761	0.69 759	0.89 780	1.00 774	2.17 795	0.66 771	0.58 767	0.44 756	0.19 737	0.18 741	0.23 741	0.22 744	0.22 736	0.21 742

SGM+DAISY	0.57 761	0.58 769	0.67 757	0.41 759	0.55 775	0.68 761	0.51 772	0.57 761	0.46 700	0.67 758	0.70 749	0.69 755	0.57 762	0.64 770	0.58 770	0.59 783	0.49 786	0.50 771	0.50 777	0.52 772	0.59 783

SPS-STEREO	0.58 762	0.59 771	0.66 753	0.45 765	0.55 775	0.65 758	0.44 766	0.63 770	0.51 716	0.69 760	0.65 742	0.66 750	0.58 763	0.62 769	0.62 773	0.62 785	0.47 784	0.51 772	0.49 775	0.55 775	0.58 780
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 763	0.66 776	0.66 753	0.51 769	0.69 786	0.70 762	0.58 776	0.65 772	0.75 766	0.61 753	0.73 753	0.63 747	0.68 772	0.65 771	0.60 772	0.66 787	0.58 798	0.63 777	0.59 781	0.68 783	0.69 790

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 764	0.18 696	0.59 744	0.28 724	0.22 740	1.31 790	0.25 699	0.61 768	1.61 796	0.69 760	3.69 801	1.08 775	0.82 780	0.39 728	0.32 717	0.18 727	0.15 717	0.20 729	0.20 734	0.18 725	0.24 748

TestStereooo	0.66 764	0.18 696	0.59 744	0.28 724	0.22 740	1.31 790	0.25 699	0.61 768	1.61 796	0.69 760	3.69 801	1.08 775	0.82 780	0.39 728	0.32 717	0.18 727	0.15 717	0.20 729	0.20 734	0.18 725	0.24 748

IMH-64-1	0.66 764	0.62 773	0.69 761	0.72 776	0.51 772	0.60 752	0.51 772	0.92 780	0.84 773	0.75 773	1.02 775	0.81 765	0.78 778	0.80 776	0.50 765	0.43 771	0.46 780	0.72 779	0.48 773	0.55 775	0.40 771

IMH-64	0.66 764	0.62 773	0.69 761	0.72 776	0.51 772	0.60 752	0.51 772	0.92 780	0.84 773	0.75 773	1.02 775	0.81 765	0.78 778	0.80 776	0.50 765	0.43 771	0.46 780	0.72 779	0.48 773	0.55 775	0.40 771

ACVNet_2	0.67 768	0.68 777	0.70 764	0.64 774	0.41 766	0.75 767	0.50 771	0.98 786	1.38 791	0.90 781	1.09 778	1.04 772	0.74 776	0.55 763	0.48 762	0.43 771	0.40 778	0.53 774	0.45 772	0.48 771	0.36 768

IMH	0.72 769	0.65 775	0.70 764	0.77 778	0.54 774	0.71 763	0.56 775	0.99 788	1.08 782	0.82 776	1.09 778	0.89 769	0.88 784	0.88 784	0.53 769	0.44 774	0.50 789	0.75 782	0.51 778	0.58 778	0.42 775

PWCK	0.72 769	0.95 787	0.99 779	0.77 778	0.32 762	0.79 771	0.38 758	0.92 780	0.90 777	0.96 786	0.76 758	0.97 770	0.62 769	0.87 782	0.68 778	0.73 789	0.46 780	0.76 784	0.49 775	0.71 786	0.44 776

JetBlue	0.73 771	0.46 766	1.21 786	0.52 770	0.47 770	2.16 793	0.67 782	0.78 774	0.72 761	0.70 764	0.79 762	1.21 780	0.84 782	1.06 793	1.04 791	0.40 770	0.28 769	0.33 763	0.33 764	0.30 761	0.34 766

TorneroNet-64	0.76 772	0.73 779	0.77 771	0.78 780	0.58 780	0.94 780	0.58 776	0.85 777	1.26 786	0.67 758	0.88 768	1.41 787	0.76 777	0.87 782	0.68 778	0.49 777	0.46 780	0.73 781	0.59 781	0.68 783	0.54 779

MADNet+	0.76 772	0.72 778	3.76 798	0.67 775	0.41 766	0.99 781	0.97 792	0.72 773	0.75 766	0.52 740	0.58 737	0.64 749	0.68 772	0.89 785	1.04 791	0.35 767	0.36 776	0.28 758	0.23 748	0.38 768	0.33 765

WAO-7	0.80 774	0.78 781	0.57 739	0.85 783	0.67 785	0.76 768	0.69 785	1.07 791	1.30 788	0.90 781	1.20 784	1.05 773	0.93 787	0.71 772	0.68 778	0.60 784	0.62 799	0.67 778	0.68 787	0.64 779	0.59 783

WAO-6	0.82 775	0.81 782	0.63 751	0.87 785	0.63 783	0.79 771	0.60 778	0.98 786	1.52 795	0.91 784	0.97 773	1.08 775	1.04 791	0.72 773	0.70 781	0.72 788	0.49 786	0.91 790	0.71 788	0.70 785	0.59 783

TorneroNet	0.83 776	0.75 780	0.83 775	0.85 783	0.63 783	1.03 784	0.65 780	0.96 784	1.14 784	0.80 775	1.10 780	1.36 785	0.88 784	0.95 789	0.82 786	0.57 780	0.49 786	0.79 787	0.66 786	0.74 789	0.64 789

LVE	0.84 777	0.87 785	0.86 776	0.81 781	0.56 777	1.09 786	0.66 781	1.07 791	1.45 793	0.97 787	1.23 786	1.11 778	0.86 783	0.84 779	0.72 782	0.49 777	0.56 795	0.76 784	0.60 783	0.66 781	0.60 786

Dean	0.88 778	0.88 786	0.81 772	0.82 782	0.57 778	0.91 777	0.62 779	1.17 801	1.71 798	1.15 794	1.16 782	1.31 784	1.00 790	0.82 778	0.83 787	0.57 780	0.56 795	0.78 786	0.65 784	0.67 782	0.58 780

WAO-8	0.92 779	0.83 783	0.67 757	0.94 788	0.70 787	0.92 778	0.68 783	1.08 793	1.80 800	1.06 791	1.42 788	1.29 782	1.08 793	0.86 780	0.80 784	0.74 790	0.54 792	0.86 788	0.75 789	0.71 786	0.63 787

Venus	0.92 779	0.83 783	0.67 757	0.94 788	0.70 787	0.92 778	0.68 783	1.08 793	1.80 800	1.06 791	1.42 788	1.29 782	1.08 793	0.86 780	0.80 784	0.74 790	0.54 792	0.86 788	0.75 789	0.71 786	0.63 787

UNDER WATER-64	0.97 781	0.96 788	1.48 790	0.88 786	0.57 778	1.24 789	0.90 790	0.78 774	0.96 778	1.05 789	0.85 767	1.56 792	1.26 797	0.97 791	0.99 789	0.88 794	0.57 797	1.04 794	0.88 793	0.81 790	0.75 791

notaker	0.98 782	1.13 790	1.02 780	1.14 793	0.81 790	0.73 766	0.69 785	0.94 783	1.15 785	1.19 796	1.19 783	1.41 787	1.17 796	1.10 795	0.74 783	0.82 793	0.64 800	1.18 796	0.79 791	1.02 793	0.82 794

UNDER WATER	0.99 783	1.00 789	1.47 789	1.00 790	0.71 789	1.18 788	0.86 788	0.81 776	1.09 783	1.02 788	0.90 769	1.53 791	1.26 797	1.06 793	1.02 790	0.79 792	0.54 792	1.02 792	0.88 793	0.83 791	0.75 791

ktn	1.02 784	1.23 792	0.82 773	1.24 795	0.86 792	1.00 783	0.86 788	0.96 784	1.37 790	1.05 789	1.12 781	1.16 779	1.06 792	0.95 789	0.62 773	1.28 805	0.71 801	1.39 800	0.83 792	1.06 795	0.77 793

KSHMR	1.10 785	1.19 791	0.90 778	1.26 796	1.00 794	0.99 781	0.96 791	1.13 799	1.35 789	1.16 795	1.28 787	1.40 786	0.97 789	1.03 792	0.93 788	1.03 802	1.08 803	1.20 797	1.03 797	1.03 794	0.98 796

DPSimNet_ROB	1.14 786	1.25 793	0.87 777	1.15 794	0.90 793	1.15 787	1.18 793	1.20 802	1.26 786	1.45 798	1.05 777	1.44 790	1.13 795	0.92 788	1.70 794	1.47 806	0.52 791	1.22 798	1.04 798	0.92 792	1.03 797

HanzoNet	1.31 787	1.29 794	1.22 787	1.13 792	0.85 791	1.05 785	0.84 787	1.06 790	1.47 794	1.66 799	1.63 790	2.48 797	1.78 799	1.63 797	1.69 793	1.27 804	0.80 802	1.32 799	1.02 796	1.07 796	0.90 795

JetRed	1.66 788	1.51 795	3.09 794	0.93 787	1.21 795	5.28 801	1.61 799	1.29 803	1.42 792	1.84 800	1.77 791	1.59 793	0.95 788	1.43 796	2.51 804	0.91 796	1.61 805	0.93 791	0.91 795	1.36 797	1.03 797

UHP(ZeroShot)	1.91 789	0.25 731	1.18 783	0.34 746	0.18 717	5.77 802	0.24 680	0.87 778	3.44 803	2.38 802	11.09 815	6.66 809	3.09 803	0.90 786	0.65 776	0.18 727	0.14 708	0.19 724	0.17 724	0.22 736	0.16 715

UHP	1.91 789	0.25 731	1.18 783	0.34 746	0.18 717	5.77 802	0.24 680	0.87 778	3.44 803	2.38 802	11.09 815	6.66 809	3.09 803	0.90 786	0.65 776	0.18 727	0.14 708	0.19 724	0.17 724	0.22 736	0.16 715

MADNet++	1.97 791	1.75 796	1.66 791	1.83 798	1.69 797	2.38 794	1.45 798	2.36 805	2.11 802	2.58 805	2.37 799	2.25 796	2.21 801	2.28 798	2.36 800	1.87 807	1.67 806	1.53 801	1.34 800	1.87 799	1.78 801

Selective-IGEV-i1pa	2.90 792	3.64 801	0.72 767	0.29 733	0.14 661	10.70 810	0.45 767	4.60 806	3.77 805	3.60 806	7.07 804	3.52 798	2.16 800	13.72 820	2.40 802	0.37 768	0.15 717	0.13 667	0.10 613	0.15 700	0.36 768

coex-ft	3.24 793	0.35 759	57.83 835	0.18 429	0.13 637	0.27 680	0.23 668	0.28 570	0.72 761	1.89 801	0.70 749	0.43 719	0.47 748	0.29 685	0.43 753	0.09 545	0.09 627	0.12 653	0.09 572	0.14 686	0.14 691

ASD4	3.59 794	3.47 800	2.05 792	1.75 797	2.54 799	9.22 807	17.86 810	2.29 804	5.54 807	2.49 804	2.86 800	2.05 794	3.46 805	2.77 799	5.29 805	1.23 803	1.36 804	1.13 795	1.33 799	1.71 798	1.50 800

noway2	3.63 795	5.25 810	3.83 799	12.30 815	11.84 813	4.62 797	3.98 801	1.03 789	0.50 714	0.91 784	2.05 792	6.21 808	0.40 731	2.96 800	2.36 800	0.95 797	0.14 708	1.90 805	1.76 803	5.79 808	3.81 811

zzzz4	3.65 796	5.61 815	4.02 804	12.30 815	11.85 816	4.60 795	3.99 802	1.11 797	0.45 691	0.87 778	2.08 794	6.08 804	0.43 741	3.05 801	2.22 795	0.96 799	0.15 717	1.91 806	1.76 803	5.84 810	3.78 807

noway1	3.65 796	5.60 814	3.99 802	12.30 815	11.85 816	4.61 796	4.00 804	1.11 797	0.45 691	0.87 778	2.08 794	6.09 805	0.43 741	3.05 801	2.22 795	0.96 799	0.15 717	1.91 806	1.76 803	5.84 810	3.79 808

noway4	3.66 798	5.59 813	3.99 802	12.28 813	11.84 813	4.70 799	4.02 805	1.16 800	0.47 703	0.84 777	2.09 796	6.05 803	0.42 737	3.08 803	2.23 798	0.95 797	0.15 717	1.91 806	1.75 802	5.88 812	3.80 810

noway3	3.67 799	5.34 811	3.88 800	12.29 814	11.84 813	4.64 798	3.99 802	1.08 793	0.50 714	0.90 781	2.07 793	6.19 807	0.45 746	3.36 805	2.45 803	0.97 801	0.15 717	1.91 806	1.76 803	5.79 808	3.82 812

TCMNet-wrong-test	3.69 800	5.54 812	3.91 801	12.22 812	11.75 812	4.77 800	3.86 800	1.08 793	0.74 765	1.13 793	2.21 797	6.16 806	0.53 757	3.43 806	2.33 799	0.90 795	0.20 747	1.85 803	1.69 801	5.71 807	3.79 808

tt	4.65 801	0.07 244	3.54 797	2.01 799	1.55 796	10.25 808	16.66 809	8.90 815	5.03 806	1.33 797	0.96 772	4.71 799	4.74 806	3.33 804	5.86 807	6.06 815	10.30 820	1.87 804	2.09 808	2.61 801	1.19 799

USTest	6.16 802	2.65 799	2.79 793	6.48 806	7.21 804	14.33 812	21.38 812	6.98 814	9.55 812	5.35 811	6.12 803	5.71 802	7.69 809	6.31 810	6.75 809	1.97 808	3.38 812	1.63 802	2.14 809	2.49 800	2.35 802

xxxxx1	7.75 803	5.06 807	7.26 806	3.15 800	3.91 800	16.37 813	22.88 815	5.87 811	8.68 809	7.99 812	8.55 805	9.13 814	8.46 810	10.05 812	10.47 810	2.43 809	2.48 808	3.56 812	12.26 817	3.48 802	3.02 804

tt_ll	7.75 803	5.06 807	7.26 806	3.15 800	3.91 800	16.37 813	22.88 815	5.87 811	8.68 809	7.99 812	8.55 805	9.13 814	8.46 810	10.05 812	10.47 810	2.43 809	2.48 808	3.56 812	12.26 817	3.48 802	3.02 804

ff	7.75 803	5.06 807	7.26 806	3.15 800	3.91 800	16.37 813	22.88 815	5.87 811	8.68 809	7.99 812	8.55 805	9.13 814	8.46 810	10.05 812	10.47 810	2.43 809	2.48 808	3.56 812	12.26 817	3.48 802	3.02 804

EDNetEfficientorigin	7.92 806	0.32 755	152.98 836	0.20 589	0.10 515	0.22 626	0.17 497	0.23 467	0.60 740	0.73 767	0.67 743	0.41 714	0.51 755	0.24 655	0.41 750	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.07 440	0.12 647	0.11 627

DPSMNet_ROB	8.06 807	4.50 803	8.69 815	5.36 805	10.74 807	8.32 805	22.71 813	5.47 809	13.38 816	5.13 809	9.98 810	5.10 800	10.47 813	5.53 808	12.77 816	3.80 813	8.00 813	3.49 810	6.95 814	3.75 806	7.09 816

DGTPSM_ROB	8.06 807	4.50 803	8.69 815	5.34 803	10.73 806	8.32 805	22.71 813	5.47 809	13.38 816	5.13 809	9.98 810	5.10 800	10.47 813	5.53 808	12.77 816	3.79 812	8.00 813	3.49 810	6.95 814	3.74 805	7.09 816

PML	8.57 809	9.39 821	6.24 805	5.34 803	6.36 803	13.21 811	20.99 811	5.35 808	6.68 808	17.75 822	26.46 832	7.58 811	6.08 808	7.89 811	5.76 806	5.33 814	1.83 807	5.95 820	1.93 807	8.75 817	2.53 803

iinet-test	10.41 810	8.00 817	7.40 809	10.23 807	10.93 808	17.97 817	25.06 818	11.30 819	13.29 814	9.69 816	9.78 809	9.38 817	11.23 815	10.97 816	12.61 814	6.59 817	8.30 815	5.49 815	6.54 810	6.58 813	6.91 814

IINet	10.41 810	8.00 817	7.40 809	10.23 807	10.93 808	17.97 817	25.06 818	11.30 819	13.29 814	9.69 816	9.77 808	9.38 817	11.23 815	10.97 816	12.61 814	6.59 817	8.30 815	5.49 815	6.54 810	6.58 813	6.91 814

DLNR_Zeroshot_test	10.48 812	2.27 797	19.78 826	120.28 837	13.29 819	0.06 15	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	52.68 838	0.04 63

DLNR-FE	10.51 813	2.29 798	19.85 827	120.28 837	13.21 818	0.06 15	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 120	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	53.18 839	0.04 63

LRCNet_RVC	10.76 814	13.97 824	7.97 814	19.07 821	2.04 798	0.35 716	0.31 742	5.29 807	0.48 704	13.02 820	17.65 818	8.69 812	5.73 807	4.78 807	2.22 795	23.53 835	2.69 811	27.60 838	25.75 837	17.60 830	16.54 832

Anonymous_1	10.87 815	7.82 816	7.41 811	10.29 809	10.08 805	18.64 819	26.11 820	11.02 818	13.45 818	9.43 815	10.10 812	9.73 819	11.31 817	10.69 815	12.47 813	6.42 816	8.38 817	5.70 817	10.22 816	11.41 818	6.65 813

DPSM_ROB	11.10 816	8.47 819	7.95 812	10.84 810	11.58 810	19.10 820	26.50 823	12.02 821	14.09 819	10.38 818	10.91 813	10.39 820	11.92 818	11.67 818	13.39 818	6.99 819	8.79 818	5.82 818	6.92 812	6.97 815	7.31 818

DPSM	11.10 816	8.47 819	7.95 812	10.84 810	11.58 810	19.10 820	26.50 823	12.02 821	14.09 819	10.38 818	10.91 813	10.39 820	11.92 818	11.67 818	13.39 818	6.99 819	8.79 818	5.82 818	6.92 812	6.97 815	7.31 818

HaxPig	15.73 818	18.55 833	19.19 825	16.92 820	15.89 820	7.80 804	7.57 806	13.37 823	10.80 813	15.40 821	14.87 817	15.95 822	14.81 820	15.67 821	15.97 822	18.96 830	16.72 821	19.47 834	18.10 831	19.45 833	19.06 833

Selective-IGEV-i16pa	19.44 819	3.95 802	1.06 782	0.21 630	0.19 725	105.21 837	0.29 732	22.78 826	47.64 838	4.27 807	59.07 837	9.08 813	2.84 802	125.10 840	5.92 808	0.18 727	0.12 683	0.09 550	0.12 669	0.12 647	0.52 778

RSGM-EC	20.15 820	4.62 805	0.75 769	16.73 818	16.97 821	21.10 822	26.46 821	10.37 816	14.13 821	18.18 823	21.56 821	22.31 833	22.50 822	21.80 823	15.71 820	62.36 838	33.86 837	20.06 835	18.04 829	19.30 831	16.22 830

acva	20.15 820	4.62 805	0.75 769	16.73 818	16.97 821	21.10 822	26.46 821	10.37 816	14.13 821	18.18 823	21.56 821	22.31 833	22.50 822	21.80 823	15.71 820	62.36 838	33.86 837	20.06 835	18.04 829	19.30 831	16.22 830

MEDIAN_ROB	20.38 822	24.05 834	23.36 830	21.18 822	21.62 823	10.51 809	8.17 807	17.68 824	15.46 823	20.04 825	19.65 819	20.30 823	20.16 821	21.17 822	21.03 823	23.81 836	21.77 831	24.98 837	23.75 836	25.01 836	23.94 836

RAFT-FEzeroshot	22.33 823	17.12 826	15.83 817	21.95 825	23.32 827	38.31 825	53.41 832	23.99 827	28.43 826	20.66 828	21.84 823	21.02 828	24.05 828	23.33 826	27.09 829	14.06 822	17.69 825	11.70 822	13.95 822	14.05 824	14.76 824

RAFT-FE	22.33 823	17.12 826	15.83 817	21.95 825	23.32 827	38.31 825	53.41 832	23.99 827	28.43 826	20.66 828	21.84 823	21.02 828	24.05 828	23.33 826	27.09 829	14.06 822	17.69 825	11.70 822	13.95 822	14.05 824	14.76 824

CasAABBNet	22.33 823	17.11 825	15.84 819	21.94 824	23.28 825	38.30 824	53.40 830	24.05 829	28.44 828	20.66 828	21.86 825	21.03 830	24.04 827	23.35 828	27.03 828	14.06 822	17.69 825	11.70 822	13.94 821	14.04 823	14.76 824

FlowAnything	22.34 826	17.13 828	15.98 820	22.00 827	23.23 824	38.39 831	53.32 828	24.19 831	28.48 829	21.00 834	21.93 827	20.83 825	23.97 825	23.44 832	26.83 825	14.04 821	17.80 830	11.63 821	14.08 826	14.00 821	14.65 820

Hybrid-DGEV	22.38 827	17.26 831	16.15 822	21.92 823	23.29 826	38.36 828	53.40 830	24.38 835	28.67 832	20.64 827	21.89 826	21.01 827	24.05 828	23.35 828	27.12 831	14.08 826	17.70 828	11.71 826	13.99 825	14.01 822	14.70 823

Selective-RAFT-Error	22.39 828	17.14 829	16.01 821	22.00 827	23.34 829	38.37 829	53.36 829	24.24 833	28.53 830	20.80 831	21.94 828	20.94 826	24.02 826	23.48 833	27.33 832	14.07 825	17.70 828	11.70 822	13.93 820	14.05 824	14.83 827

fast-reg	22.77 829	17.32 832	19.13 823	22.15 830	24.31 830	38.33 827	53.16 825	24.18 830	28.58 831	20.60 826	22.12 829	20.65 824	23.90 824	23.12 825	26.84 826	14.18 828	17.47 823	14.33 829	14.96 828	15.38 829	14.67 822

LSM0	22.80 830	17.22 830	19.17 824	22.12 829	28.90 832	38.38 830	53.27 826	24.21 832	28.36 825	20.84 832	21.11 820	21.63 832	24.25 831	23.42 831	26.98 827	14.08 826	17.39 822	11.72 827	13.98 824	14.22 828	14.66 821

AVERAGE_ROB	24.89 831	29.12 837	27.98 833	24.83 831	24.59 831	17.82 816	11.61 808	21.45 825	19.91 824	25.04 835	24.38 831	25.06 835	25.31 833	24.69 834	22.86 824	29.74 837	27.09 836	28.97 839	27.94 838	30.07 837	29.35 837

zzzzzz3	32.40 832	13.78 822	19.88 828	39.27 834	40.27 835	57.81 832	73.58 835	33.27 837	42.65 834	31.40 836	32.97 833	30.93 836	36.54 836	37.48 837	43.96 836	20.77 831	26.80 834	16.44 830	20.72 832	13.41 819	16.16 828

zzz1	32.42 833	13.80 823	20.04 829	39.27 834	40.27 835	57.84 833	73.53 834	33.30 838	42.71 837	31.42 837	32.98 834	30.95 837	36.54 836	37.50 838	43.97 837	20.78 832	26.81 835	16.46 831	20.73 833	13.42 820	16.17 829

zzzz2	33.77 834	25.93 835	24.41 831	33.32 832	35.10 833	58.15 834	80.98 836	36.98 839	42.68 835	31.82 838	33.40 835	31.44 838	36.00 834	34.74 835	40.15 834	21.20 833	26.75 832	17.85 832	21.11 834	21.10 834	22.26 834

noway5	33.77 834	25.93 835	24.41 831	33.32 832	35.10 833	58.15 834	80.98 836	36.98 839	42.68 835	31.82 838	33.40 835	31.44 838	36.00 834	34.74 835	40.15 834	21.20 833	26.75 832	17.85 832	21.11 834	21.10 834	22.26 834

test_example2	97.69 836	92.93 838	45.57 834	96.02 836	109.84 837	88.44 836	93.70 838	25.54 836	94.63 839	130.46 841	126.87 839	58.93 840	75.48 838	87.99 839	77.94 838	150.16 840	221.11 839	76.29 840	98.21 839	108.42 840	95.33 838

ccccc	243.87 837	285.89 839	306.04 837	366.70 839	366.78 838	118.88 838	141.79 839	113.97 841	107.77 840	125.77 840	108.41 838	120.54 841	160.89 839	252.62 841	276.01 839	382.79 841	352.84 840	254.30 841	222.62 840	426.61 841	386.14 839

RAFTStereoReplicaGSO							53.30 827	24.29 834	29.26 833	20.93 833	23.62 830	21.26 831	24.31 832	23.36 830	28.04 833	14.21 829	17.68 824	11.82 828	14.23 827	14.21 827

PatchMatch		0.16 668		0.19 516		0.32 702		0.43 724		0.56 747		0.66 750		0.42 743		0.15 695		0.15 694		0.12 647

GS-Stereo							0.14 305	0.11 70	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 3	0.04 1	0.11 232	0.08 41	0.06 194	0.04 25	0.05 64	0.04 67	0.05 195	0.05 219

FADE		0.34 757		0.33 743	0.25 753			0.64 771	1.07 781	0.43 731		0.42 716		0.72 773		0.30 762	0.21 757	0.41 768	0.38 768	0.23 742	0.22 745

Low-res two-view benchmark