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

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.06 1	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.08 192	0.05 18	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 117	0.12 7	0.05 2	0.06 15	0.11 75	0.06 1	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.06 42	0.05 18	0.08 26	0.09 99	0.07 358	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 53

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.04 1	0.06 15	0.12 114	0.06 1	0.05 3	0.06 24	0.05 7	0.05 4	0.05 18	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 35	0.08 40	0.17 307	0.05 2	0.07 40	0.11 75	0.09 24	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 196

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.09 148	0.13 190	0.06 1	0.09 54	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.07 6	0.07 1	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

DF_test	0.07 6	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.08 230	0.04 1	0.13 190	0.09 24	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.07 178	0.06 1	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.04 53

over v1	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.18 400	0.05 2	0.08 85	0.08 9	0.10 34	0.05 3	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.10 319	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

over-8	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.18 400	0.05 2	0.08 85	0.08 9	0.13 123	0.05 3	0.06 24	0.05 7	0.07 131	0.09 279	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

small-0shot	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.14 66	0.07 133	0.06 15	0.13 190	0.09 24	0.08 25	0.05 2	0.10 209	0.06 42	0.06 71	0.06 1	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

over-9	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.18 400	0.05 2	0.08 85	0.08 9	0.13 123	0.06 8	0.06 24	0.05 7	0.07 131	0.09 279	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.12 7	0.07 133	0.09 148	0.15 357	0.07 7	0.07 18	0.06 24	0.10 209	0.05 4	0.07 178	0.06 1	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

testmc14	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.09 148	0.12 114	0.08 13	0.08 25	0.07 76	0.09 173	0.06 42	0.05 18	0.07 6	0.07 1	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.09 148	0.12 114	0.10 34	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.05 18	0.10 120	0.07 1	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

derf	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.05 4	0.12 114	0.12 90	0.09 54	0.05 2	0.07 61	0.07 131	0.08 237	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.06 15	0.13 190	0.13 123	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.09 279	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.06 15	0.13 190	0.06 1	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.09 279	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

qqai	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.05 4	0.12 114	0.08 13	0.09 54	0.05 2	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 196

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 250	0.13 18	0.06 31	0.08 85	0.09 25	0.12 90	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.05 196

CAR	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.14 66	0.06 31	0.07 40	0.08 9	0.12 90	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.06 31	0.07 40	0.08 9	0.12 90	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

monster-pro	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.15 197	0.15 260	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.11 63	0.10 79	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.10 120	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.17 307	0.07 133	0.08 85	0.13 190	0.10 34	0.10 79	0.07 76	0.09 173	0.06 42	0.05 18	0.08 26	0.07 1	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.16 219	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.09 54	0.06 24	0.09 173	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 35	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.10 34	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 114	0.07 10	0.15 123	0.06 31	0.10 209	0.15 357	0.12 90	0.11 114	0.06 24	0.11 263	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.06 1	0.07 18	0.06 24	0.05 7	0.09 239	0.05 18	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

LACA3	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.09 148	0.11 75	0.08 13	0.09 54	0.08 136	0.06 21	0.07 131	0.07 178	0.08 26	0.07 1	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.13 123	0.08 25	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

LACA2	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 123	0.06 31	0.09 148	0.10 40	0.11 63	0.11 114	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 237	0.09 61	0.07 1	0.07 358	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.04 53

LACA1	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 148	0.11 75	0.10 34	0.07 18	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 237	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 53

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 18	0.06 31	0.09 148	0.10 40	0.15 197	0.12 157	0.06 24	0.05 7	0.04 1	0.05 18	0.08 26	0.10 200	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.07 7	0.10 79	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 40	0.15 123	0.08 230	0.08 85	0.12 114	0.07 7	0.08 25	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.05 4	0.12 114	0.12 90	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.04 1	0.04 1	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 196
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 117	0.11 1	0.05 2	0.10 209	0.10 40	0.14 157	0.09 54	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.07 6	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.05 167	0.04 53
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 6	0.07 224	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.10 40	0.11 63	0.11 114	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.07 40	0.11 75	0.10 34	0.06 8	0.04 1	0.07 61	0.10 274	0.09 279	0.08 26	0.08 26	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 59	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 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.15 197	0.15 260	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 35	0.07 10	0.16 219	0.06 31	0.07 40	0.11 75	0.10 34	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.07 178	0.09 61	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.15 197	0.15 260	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.07 6	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.06 31	0.06 15	0.08 9	0.12 90	0.07 18	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.14 66	0.06 31	0.09 148	0.09 25	0.14 157	0.12 157	0.05 2	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

AdaDepth	0.07 6	0.06 114	0.07 10	0.18 400	0.06 31	0.11 263	0.11 75	0.10 34	0.08 25	0.06 24	0.05 7	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.04 6	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

asda	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.06 15	0.10 40	0.16 236	0.11 114	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.10 200	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.08 85	0.08 9	0.11 63	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.09 25	0.10 34	0.15 260	0.08 136	0.10 209	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 53

4.25_new	0.07 6	0.08 365	0.09 117	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.08 9	0.14 157	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.12 299	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 365	0.09 117	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.08 9	0.14 157	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.12 299	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 450	0.08 40	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.10 40	0.14 157	0.11 114	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.10 200	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 450	0.08 40	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.10 40	0.14 157	0.11 114	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.10 200	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 365	0.09 117	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.08 9	0.14 157	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.12 299	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.07 40	0.08 9	0.11 63	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.16 219	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.10 79	0.07 76	0.06 21	0.09 239	0.06 71	0.08 26	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.13 18	0.06 31	0.08 85	0.08 9	0.18 306	0.13 201	0.08 136	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.09 61	0.11 287	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

3.25w_new	0.07 6	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.10 209	0.07 5	0.12 90	0.11 114	0.08 136	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

3.25w	0.07 6	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.10 209	0.07 5	0.12 90	0.11 114	0.08 136	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

3.75w	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.07 40	0.09 25	0.16 236	0.10 79	0.07 76	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.06 1	0.14 157	0.11 114	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.09 25	0.13 123	0.09 54	0.09 189	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 53

111111	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.17 307	0.06 31	0.05 4	0.10 40	0.11 63	0.10 79	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.05 18	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.07 390	0.06 312

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.09 24	0.10 79	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 18	0.08 26	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 35	0.11 250	0.14 66	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.09 24	0.08 25	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 26	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.04 1	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.11 75	0.09 24	0.04 2	0.06 24	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.05 196

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.17 307	0.05 2	0.07 40	0.11 75	0.08 13	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 196

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.09 148	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.07 178	0.11 202	0.08 26	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.09 148	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.07 178	0.11 202	0.08 26	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

LGtest1	0.07 6	0.05 35	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.04 1	0.06 42	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.06 312

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.04 1	0.13 190	0.10 34	0.10 79	0.05 2	0.11 263	0.07 131	0.05 18	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 114	0.09 117	0.13 18	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.10 34	0.09 54	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.07 1	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53
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 6	0.16 625	0.17 505	0.11 1	0.05 2	0.06 15	0.11 75	0.08 13	0.08 25	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.08 442	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.04 53

AIO_rvc	0.07 6	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.14 267	0.09 24	0.08 25	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.04 1	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

AIO_test	0.07 6	0.06 114	0.07 10	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.10 34	0.10 79	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.08 26	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

MonSter	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.15 197	0.15 260	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.07 7	0.13 201	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

dual_stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 40	0.15 123	0.05 2	0.05 4	0.13 190	0.12 90	0.08 25	0.07 76	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 114	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.05 4	0.10 40	0.11 63	0.11 114	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.04 1	0.09 25	0.10 34	0.09 54	0.06 24	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.06 1	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.06 312

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 35	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.10 34	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.13 123	0.08 25	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

over-6	0.08 82	0.07 224	0.08 40	0.17 307	0.05 2	0.10 209	0.09 25	0.17 274	0.11 114	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.09 279	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.05 167	0.05 196

anonymous	0.08 82	0.05 35	0.12 303	0.16 219	0.08 230	0.05 4	0.12 114	0.11 63	0.14 231	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.07 6	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

depth_test_26	0.08 82	0.04 1	0.12 303	0.13 18	0.07 133	0.08 85	0.10 40	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.07 61	0.08 192	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.06 300	0.07 403

LGCAT	0.08 82	0.04 1	0.10 180	0.11 1	0.06 31	0.07 40	0.13 190	0.07 7	0.08 25	0.09 189	0.07 61	0.07 131	0.08 237	0.12 299	0.11 287	0.10 548	0.09 585	0.04 1	0.05 202	0.04 46	0.09 527

quiztm	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.18 400	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.14 157	0.13 201	0.07 76	0.07 61	0.05 4	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.03 1

PointNet	0.08 82	0.06 114	0.07 10	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.11 63	0.08 25	0.05 2	0.08 132	0.08 192	0.09 279	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

TS12	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.21 586	0.07 133	0.12 322	0.12 114	0.11 63	0.09 54	0.10 239	0.10 209	0.08 192	0.10 319	0.09 61	0.12 365	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

DF	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.12 114	0.11 63	0.12 157	0.09 189	0.10 209	0.10 274	0.08 237	0.11 202	0.09 99	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

LiteMatch*	0.08 82	0.04 1	0.12 303	0.13 18	0.08 230	0.08 85	0.13 190	0.14 157	0.09 54	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 279	0.11 202	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

aanet-new-90k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.19 479	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.13 123	0.13 201	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.07 178	0.11 202	0.07 1	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 82	0.07 224	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.09 24	0.14 231	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.07 178	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.19 479	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.11 63	0.13 201	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.03 1

aanet-new-36k	0.08 82	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.12 90	0.14 231	0.08 136	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.05 2	0.08 85	0.13 190	0.12 90	0.13 201	0.09 189	0.08 132	0.07 131	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 82	0.07 224	0.08 40	0.19 479	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.11 63	0.13 201	0.07 76	0.08 132	0.05 4	0.07 178	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.04 53

aanet-new-32k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.06 31	0.10 209	0.11 75	0.10 34	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

aanet-new-30k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.06 31	0.10 209	0.11 75	0.10 34	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

aanet-new-28k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.09 54	0.09 189	0.08 132	0.08 192	0.06 71	0.12 299	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

aanet-new-24k	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.17 307	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.10 34	0.11 114	0.09 189	0.09 173	0.06 42	0.07 178	0.09 61	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

aanet-new-22k	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.06 31	0.08 85	0.11 75	0.14 157	0.12 157	0.09 189	0.09 173	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.04 6	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

aanet-new-16k	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.13 123	0.13 201	0.08 136	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

aanet-new-10k	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.19 479	0.07 133	0.08 85	0.13 190	0.15 197	0.12 157	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.07 178	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

aanet-new-12k	0.08 82	0.10 519	0.07 10	0.20 547	0.08 230	0.08 85	0.12 114	0.12 90	0.14 231	0.08 136	0.08 132	0.05 4	0.07 178	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.04 53

aanet-new-14k	0.08 82	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.07 133	0.07 40	0.10 40	0.14 157	0.15 260	0.06 24	0.08 132	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

aanet-new-8k	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.19 479	0.07 133	0.09 148	0.11 75	0.17 274	0.15 260	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 82	0.08 365	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.11 263	0.14 267	0.13 123	0.11 114	0.08 136	0.11 263	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.10 209	0.14 267	0.13 123	0.12 157	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 82	0.06 114	0.16 480	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.13 123	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 82	0.06 114	0.08 40	0.17 307	0.06 31	0.07 40	0.14 267	0.13 123	0.16 296	0.05 2	0.10 209	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.11 263	0.12 114	0.15 197	0.16 296	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.11 263	0.13 190	0.14 157	0.14 231	0.08 136	0.13 310	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 82	0.07 224	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.12 114	0.15 197	0.15 260	0.09 189	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 82	0.07 224	0.18 539	0.16 219	0.06 31	0.06 15	0.13 190	0.13 123	0.13 201	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.08 26	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 82	0.06 114	0.08 40	0.16 219	0.06 31	0.06 15	0.14 267	0.14 157	0.15 260	0.07 76	0.10 209	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 82	0.05 35	0.12 303	0.15 123	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.12 90	0.12 157	0.07 76	0.09 173	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

PSi22	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.08 85	0.10 40	0.14 157	0.08 25	0.08 136	0.07 61	0.10 274	0.06 71	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.04 53

Foundation-i1c-attn	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 148	0.12 114	0.13 123	0.10 79	0.09 189	0.10 209	0.10 274	0.07 178	0.08 26	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

Foundation-i1b	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 148	0.12 114	0.13 123	0.10 79	0.09 189	0.10 209	0.10 274	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.13 369	0.13 190	0.12 90	0.10 79	0.11 282	0.11 263	0.11 308	0.06 71	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

DepthFocus	0.08 82	0.04 1	0.15 436	0.13 18	0.09 359	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.05 3	0.09 189	0.06 21	0.07 131	0.04 1	0.08 26	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.04 53

GeoVLM	0.08 82	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.10 209	0.13 190	0.13 123	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

gcap_with_dpt	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.12 114	0.14 157	0.14 231	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

DispViT+	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.05 4	0.11 75	0.18 306	0.16 296	0.09 189	0.08 132	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 82	0.04 1	0.11 250	0.14 66	0.07 133	0.11 263	0.11 75	0.12 90	0.07 18	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.06 312

BStereo	0.08 82	0.06 114	0.17 505	0.15 123	0.08 230	0.08 85	0.09 25	0.15 197	0.16 296	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.05 18	0.09 61	0.11 287	0.04 6	0.05 253	0.05 53	0.07 403	0.04 46	0.05 196

MonSter++	0.08 82	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.10 209	0.13 190	0.13 123	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

HiDET	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.09 148	0.12 114	0.12 90	0.12 157	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.07 178	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 53

LCMNet	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.07 133	0.09 148	0.12 114	0.10 34	0.12 157	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.07 178	0.11 202	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 53

CSFM-Stereo	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.15 197	0.07 18	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 53

GEAStereo	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.13 18	0.08 230	0.08 85	0.14 267	0.10 34	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.06 42	0.04 1	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

GSStereo	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.13 18	0.08 230	0.08 85	0.14 267	0.11 63	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.05 4	0.04 1	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

gasm-f	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.13 18	0.08 230	0.08 85	0.14 267	0.10 34	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

DDF-Stereo	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.10 478	0.05 4	0.13 190	0.09 24	0.14 231	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.08 463	0.05 196

252Zero-FE	0.08 82	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.07 133	0.13 369	0.11 75	0.13 123	0.14 231	0.07 76	0.05 7	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

Zero-FE251	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.12 322	0.12 114	0.11 63	0.10 79	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

zero-FE	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.10 478	0.05 4	0.13 190	0.09 24	0.14 231	0.07 76	0.06 21	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.08 463	0.05 196

GASTEREO	0.08 82	0.05 35	0.09 117	0.19 479	0.08 230	0.08 85	0.12 114	0.14 157	0.11 114	0.10 239	0.09 173	0.07 131	0.04 1	0.12 299	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

MSCF	0.08 82	0.05 35	0.09 117	0.19 479	0.08 230	0.07 40	0.12 114	0.14 157	0.11 114	0.10 239	0.09 173	0.07 131	0.04 1	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

S2M2_XL	0.08 82	0.06 114	0.12 303	0.12 7	0.08 230	0.09 148	0.09 25	0.07 7	0.07 18	0.08 136	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.09 99	0.08 442	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.06 312
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.08 82	0.08 365	0.07 10	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.18 306	0.12 157	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

3w_stereo	0.08 82	0.09 450	0.10 180	0.17 307	0.07 133	0.08 85	0.11 75	0.20 359	0.13 201	0.06 24	0.07 61	0.05 4	0.06 71	0.08 26	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

2w_stereo	0.08 82	0.08 365	0.09 117	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.10 40	0.20 359	0.15 260	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.06 1	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 82	0.06 114	0.07 10	0.16 219	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.14 157	0.15 260	0.07 76	0.08 132	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

monsterstereo	0.08 82	0.06 114	0.07 10	0.16 219	0.06 31	0.08 85	0.10 40	0.16 236	0.12 157	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.07 178	0.08 26	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

IGEV	0.08 82	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.06 31	0.09 148	0.12 114	0.14 157	0.10 79	0.06 24	0.09 173	0.07 131	0.05 18	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

LG-Stereo	0.08 82	0.08 365	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.10 209	0.17 459	0.11 63	0.08 25	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.07 178	0.09 61	0.09 99	0.04 6	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.04 46	0.04 53

SGD-Stereo	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.12 322	0.12 114	0.11 63	0.12 157	0.07 76	0.09 173	0.09 239	0.09 279	0.08 26	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

HART	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.10 209	0.16 425	0.13 123	0.11 114	0.09 189	0.10 209	0.08 192	0.05 18	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.04 53

SCV_C0	0.08 82	0.07 224	0.08 40	0.16 219	0.10 478	0.08 85	0.14 267	0.11 63	0.13 201	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 202	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

SCV	0.08 82	0.09 450	0.08 40	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.12 114	0.11 63	0.12 157	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.05 253	0.06 204	0.04 59	0.06 300	0.04 53

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.22 611	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.10 79	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 300	0.04 53

HUF	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.13 123	0.13 201	0.07 76	0.07 61	0.09 239	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

castereo++	0.08 82	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.05 2	0.14 419	0.11 75	0.11 63	0.15 260	0.07 76	0.07 61	0.08 192	0.06 71	0.08 26	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.14 66	0.09 359	0.10 209	0.12 114	0.10 34	0.12 157	0.06 24	0.07 61	0.08 192	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

GIP-stereo	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.13 190	0.15 197	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.05 4	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

SMoEStereo_RVC	0.08 82	0.06 114	0.12 303	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.13 190	0.11 63	0.14 231	0.09 189	0.07 61	0.07 131	0.07 178	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

WCG-NET	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.14 267	0.13 123	0.14 231	0.07 76	0.09 173	0.07 131	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.03 1

Occ-G	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.14 157	0.15 260	0.07 76	0.12 285	0.07 131	0.05 18	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

U	0.08 82	0.07 224	0.10 180	0.19 479	0.10 478	0.10 209	0.13 190	0.12 90	0.17 333	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.06 300	0.05 196

AIO-Stereo	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.06 31	0.09 148	0.11 75	0.16 236	0.09 54	0.09 189	0.08 132	0.07 131	0.05 18	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

WCG-NET（raft）	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.13 190	0.15 197	0.12 157	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

RSM++	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.07 133	0.09 148	0.12 114	0.11 63	0.11 114	0.08 136	0.06 21	0.07 131	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.03 1

RSM	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.07 133	0.08 85	0.12 114	0.12 90	0.10 79	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 202	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

gcap-zeroshot	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.12 322	0.13 190	0.15 197	0.16 296	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.03 1	0.04 53

test_for_model	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.11 263	0.12 114	0.15 197	0.16 296	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.03 1	0.04 53

trnet	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.12 7	0.05 2	0.12 322	0.10 40	0.13 123	0.10 79	0.08 136	0.13 310	0.09 239	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.08 442	0.05 253	0.05 53	0.03 1	0.06 300	0.05 196

MoCha-V2	0.08 82	0.05 35	0.11 250	0.20 547	0.07 133	0.10 209	0.14 267	0.12 90	0.08 25	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

IGEV++	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.10 209	0.13 190	0.10 34	0.10 79	0.08 136	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.13 362	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

testlalala	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.12 322	0.13 190	0.15 197	0.16 296	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.03 1	0.04 53

LoS_RVC	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.15 123	0.07 133	0.08 85	0.15 357	0.12 90	0.11 114	0.08 136	0.09 173	0.06 42	0.09 279	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

CAS	0.08 82	0.04 1	0.07 10	0.17 307	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.12 90	0.09 54	0.09 189	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.09 61	0.09 99	0.08 442	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.04 53

CES	0.08 82	0.04 1	0.08 40	0.14 66	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.11 63	0.09 54	0.08 136	0.09 173	0.11 308	0.07 178	0.12 299	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.05 196

EGLCR-Stereo	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.07 133	0.11 263	0.12 114	0.11 63	0.16 296	0.06 24	0.05 7	0.07 131	0.05 18	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

CREStereo++_RVC	0.08 82	0.04 1	0.07 10	0.13 18	0.07 133	0.09 148	0.12 114	0.14 157	0.14 231	0.10 239	0.14 325	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.04 46	0.04 53
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
GELT-Stereo	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.07 40	0.15 357	0.21 381	0.17 333	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.10 120	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.03 1

FAST (zero-shot)	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.19 479	0.13 597	0.07 40	0.13 190	0.13 123	0.08 25	0.08 136	0.07 61	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.10 200	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.07 403	0.05 167	0.08 478

DNSM	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.09 173	0.08 192	0.05 18	0.19 539	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.14 639	0.12 607

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 176	0.08 365	0.08 40	0.21 586	0.09 359	0.08 85	0.11 75	0.10 34	0.09 54	0.07 76	0.11 263	0.05 4	0.06 71	0.14 401	0.11 287	0.05 49	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

VeloStereo	0.09 176	0.04 1	0.12 303	0.14 66	0.11 537	0.07 40	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 189	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.11 586	0.13 625

flow	0.09 176	0.04 1	0.12 303	0.14 66	0.11 537	0.07 40	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 189	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.12 299	0.10 200	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.11 586	0.13 625

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 176	0.05 35	0.11 250	0.19 479	0.07 133	0.10 209	0.09 25	0.12 90	0.10 79	0.09 189	0.09 173	0.07 131	0.08 237	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.06 438	0.10 560	0.08 486	0.07 390	0.05 196

Weightmod_eth	0.09 176	0.07 224	0.08 40	0.18 400	0.07 133	0.11 263	0.16 425	0.13 123	0.11 114	0.09 189	0.09 173	0.10 274	0.07 178	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.07 513	0.06 204	0.07 403	0.04 46	0.03 1

Weightmod	0.09 176	0.06 114	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.11 263	0.15 357	0.14 157	0.12 157	0.11 282	0.11 263	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.08 549	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.03 1

Anonymus	0.09 176	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.15 197	0.10 79	0.07 76	0.06 21	0.07 131	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.06 312

PhaseNet	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.20 359	0.12 157	0.07 76	0.08 132	0.09 239	0.10 319	0.13 362	0.12 365	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

DNS	0.09 176	0.06 114	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.06 15	0.12 114	0.12 90	0.09 54	0.08 136	0.08 132	0.08 192	0.05 18	0.17 493	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.03 1	0.14 639	0.10 559

aanet-new	0.09 176	0.09 450	0.10 180	0.18 400	0.08 230	0.10 209	0.12 114	0.15 197	0.13 201	0.08 136	0.08 132	0.05 4	0.07 178	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.04 53

RT-Monster	0.09 176	0.05 35	0.09 117	0.14 66	0.08 230	0.12 322	0.10 40	0.17 274	0.19 383	0.14 389	0.10 209	0.10 274	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

LiteMatch	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.13 123	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.16 507	0.10 120	0.14 450	0.07 358	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.06 300	0.06 312

Foundation-i1	0.09 176	0.04 1	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.10 209	0.13 190	0.16 236	0.15 260	0.10 239	0.10 209	0.11 308	0.07 178	0.07 6	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.05 196

VMStereo-Base	0.09 176	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.10 40	0.16 236	0.13 201	0.10 239	0.16 359	0.10 274	0.09 279	0.11 202	0.10 200	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

Anonymus123	0.09 176	0.06 114	0.17 505	0.15 123	0.08 230	0.11 263	0.09 25	0.18 306	0.16 296	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.05 18	0.09 61	0.11 287	0.04 6	0.05 253	0.05 53	0.07 403	0.04 46	0.05 196

NLSM3	0.09 176	0.07 224	0.08 40	0.20 547	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.18 306	0.17 333	0.06 24	0.08 132	0.08 192	0.09 279	0.09 61	0.11 287	0.04 6	0.04 24	0.06 204	0.07 403	0.03 1	0.04 53

FE-Mocha	0.09 176	0.06 114	0.14 399	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.19 339	0.16 296	0.10 239	0.09 173	0.07 131	0.07 178	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

IGEV-FE	0.09 176	0.05 35	0.13 351	0.14 66	0.08 230	0.12 322	0.13 190	0.17 274	0.11 114	0.10 239	0.06 21	0.09 239	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

DA	0.09 176	0.07 224	0.07 10	0.19 479	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.13 123	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.10 274	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.04 53

GGEV	0.09 176	0.07 224	0.07 10	0.19 479	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.13 123	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.10 274	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.04 53

water-stereo	0.09 176	0.06 114	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.13 190	0.15 197	0.13 201	0.11 282	0.12 285	0.09 239	0.10 319	0.07 6	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.04 46	0.04 53

depthmonostereo	0.09 176	0.06 114	0.09 117	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.13 190	0.14 157	0.15 260	0.10 239	0.10 209	0.09 239	0.11 362	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.03 1

DVStereo	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.12 114	0.14 157	0.16 296	0.11 282	0.11 263	0.09 239	0.10 319	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 176	0.08 365	0.11 250	0.13 18	0.10 478	0.08 85	0.06 1	0.10 34	0.10 79	0.10 239	0.10 209	0.09 239	0.09 279	0.11 202	0.11 287	0.13 628	0.07 513	0.08 420	0.09 533	0.10 564	0.08 478
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 176	0.07 224	0.09 117	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.18 509	0.15 197	0.14 231	0.07 76	0.10 209	0.07 131	0.06 71	0.12 299	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.04 53

Reg-Stereo(zero)	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.16 219	0.06 31	0.12 322	0.11 75	0.15 197	0.11 114	0.12 322	0.09 173	0.10 274	0.08 237	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

castereo	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.18 354	0.08 136	0.10 209	0.11 308	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

fffft	0.09 176	0.06 114	0.12 303	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.16 425	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.07 61	0.09 239	0.06 71	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.05 196
1: 1. 1
tt45	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.12 322	0.15 357	0.13 123	0.12 157	0.09 189	0.06 21	0.08 192	0.06 71	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

999	0.09 176	0.06 114	0.13 351	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.15 197	0.12 157	0.10 239	0.08 132	0.08 192	0.08 237	0.16 453	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.06 312

mms	0.09 176	0.07 224	0.08 40	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.15 357	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.09 173	0.08 192	0.06 71	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.04 53

ours_stereo	0.09 176	0.07 224	0.09 117	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.11 63	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.12 299	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

fffy	0.09 176	0.08 365	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.13 369	0.17 459	0.13 123	0.12 157	0.08 136	0.09 173	0.08 192	0.09 279	0.13 362	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.05 196

GCAP-BAT	0.09 176	0.05 35	0.11 250	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.17 333	0.07 76	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.04 53

Pointernet	0.09 176	0.05 35	0.10 180	0.16 219	0.08 230	0.13 369	0.10 40	0.15 197	0.18 354	0.09 189	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.10 200	0.08 442	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 300	0.05 196

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 176	0.10 519	0.32 643	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.14 267	0.11 63	0.10 79	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.11 202	0.07 1	0.12 609	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.05 167	0.05 196

RAFT-Stereo-weight	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.19 339	0.16 296	0.11 282	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.04 53

MGS-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.12 303	0.16 219	0.08 230	0.09 148	0.15 357	0.12 90	0.12 157	0.07 76	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

ff7	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

IGEVStereo-DCA	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.10 478	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

ffff	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

rrr	0.09 176	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.10 478	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.15 260	0.10 239	0.06 21	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

11t	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

MaDis-Stereo	0.09 176	0.09 450	0.08 40	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.11 75	0.16 236	0.16 296	0.09 189	0.11 263	0.06 42	0.06 71	0.09 61	0.13 406	0.07 358	0.06 438	0.08 420	0.05 202	0.05 167	0.04 53

IGEV_Zeroshot_test	0.09 176	0.05 35	0.13 351	0.14 66	0.08 230	0.12 322	0.13 190	0.17 274	0.11 114	0.10 239	0.06 21	0.09 239	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

MSKI-zero shot	0.09 176	0.05 35	0.09 117	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.13 190	0.15 197	0.14 231	0.09 189	0.09 173	0.09 239	0.06 71	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

UniTT-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.08 40	0.18 400	0.08 230	0.13 369	0.11 75	0.12 90	0.11 114	0.10 239	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.07 358	0.06 438	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.05 196

CASnet	0.09 176	0.09 450	0.09 117	0.19 479	0.06 31	0.07 40	0.11 75	0.18 306	0.14 231	0.11 282	0.10 209	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.10 560	0.08 486	0.06 300	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 176	0.05 35	0.11 250	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.17 333	0.07 76	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.04 53

AEACV	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.13 597	0.14 419	0.13 190	0.15 197	0.09 54	0.07 76	0.09 173	0.07 131	0.08 237	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.04 53

GCAP-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.06 31	0.11 263	0.07 5	0.14 157	0.12 157	0.09 189	0.10 209	0.07 131	0.09 279	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

RAFT-Test	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.13 201	0.09 189	0.10 209	0.11 308	0.09 279	0.12 299	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

HH	0.09 176	0.06 114	0.13 351	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.15 197	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.04 53

HanStereo	0.09 176	0.06 114	0.13 351	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.15 197	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.04 53

anonymousdsp	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.17 307	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

LoS	0.09 176	0.05 35	0.11 250	0.13 18	0.07 133	0.14 419	0.11 75	0.15 197	0.15 260	0.09 189	0.09 173	0.12 334	0.09 279	0.15 424	0.10 200	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.05 196
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.15 357	0.15 197	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.06 312

MC-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.09 117	0.17 307	0.06 31	0.10 209	0.14 267	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.12 285	0.09 239	0.06 71	0.11 202	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

RCA-Stereo	0.09 176	0.06 114	0.09 117	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.18 306	0.14 231	0.10 239	0.11 263	0.08 192	0.07 178	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.04 53

CroCo-Stereo Lap2	0.09 176	0.09 450	0.08 40	0.22 611	0.09 359	0.09 148	0.18 509	0.16 236	0.12 157	0.09 189	0.10 209	0.05 4	0.05 18	0.08 26	0.08 26	0.06 170	0.06 438	0.07 324	0.05 202	0.06 300	0.05 196

ccc-4	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

IGEV-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.17 307	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 176	0.05 35	0.13 351	0.14 66	0.09 359	0.12 322	0.15 357	0.19 339	0.11 114	0.11 282	0.08 132	0.08 192	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

test-3	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.12 90	0.16 296	0.10 239	0.08 132	0.08 192	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.04 53

test_1	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.12 90	0.16 296	0.10 239	0.08 132	0.08 192	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.04 53

CroCo-Stereo	0.09 176	0.08 365	0.08 40	0.22 611	0.09 359	0.09 148	0.18 509	0.16 236	0.12 157	0.07 76	0.07 61	0.08 192	0.06 71	0.08 26	0.07 1	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.04 53
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	0.09 176	0.04 1	0.08 40	0.13 18	0.06 31	0.11 263	0.13 190	0.15 197	0.19 383	0.11 282	0.15 342	0.10 274	0.07 178	0.12 299	0.09 99	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

XX-TBD	0.09 176	0.06 114	0.07 10	0.14 66	0.07 133	0.13 369	0.16 425	0.14 157	0.14 231	0.11 282	0.12 285	0.09 239	0.08 237	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

raftrobust	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.17 307	0.08 230	0.09 148	0.10 40	0.18 306	0.16 296	0.10 239	0.09 173	0.12 334	0.08 237	0.12 299	0.10 200	0.08 442	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

XX-Stereo	0.09 176	0.05 35	0.09 117	0.17 307	0.09 359	0.15 444	0.12 114	0.21 381	0.10 79	0.10 239	0.14 325	0.07 131	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.04 53

test_xeample3	0.09 176	0.07 224	0.12 303	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.14 231	0.10 239	0.07 61	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.17 307	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.17 274	0.15 260	0.10 239	0.10 209	0.08 192	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.03 1

AFF-stereo	0.09 176	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.18 306	0.10 79	0.10 239	0.11 263	0.09 239	0.10 319	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.07 403	0.04 46	0.04 53

EAI-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.16 236	0.09 54	0.08 136	0.09 173	0.08 192	0.07 178	0.09 61	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.04 53

CFNet-RSSM	0.09 176	0.07 224	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.15 357	0.17 274	0.18 354	0.08 136	0.12 285	0.11 308	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.04 53

Gwc-CoAtRS	0.09 176	0.07 224	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.18 306	0.17 333	0.08 136	0.10 209	0.12 334	0.09 279	0.12 299	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.05 196

CREStereo	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.11 1	0.06 31	0.14 419	0.14 267	0.14 157	0.10 79	0.09 189	0.13 310	0.09 239	0.08 237	0.12 299	0.10 200	0.08 442	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 300	0.06 312
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	0.09 176	0.05 35	0.09 117	0.12 7	0.06 31	0.13 369	0.14 267	0.16 236	0.11 114	0.09 189	0.13 310	0.10 274	0.07 178	0.14 401	0.10 200	0.15 653	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.07 390	0.06 312

SE	0.10 257	0.10 519	0.08 40	0.19 479	0.09 359	0.11 263	0.11 75	0.16 236	0.11 114	0.10 239	0.17 379	0.09 239	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.04 53

SMOE	0.10 257	0.08 365	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.13 369	0.14 267	0.19 339	0.13 201	0.12 322	0.13 310	0.12 334	0.09 279	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.06 300	0.04 53

ManiGeoR	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.12 7	0.08 230	0.12 322	0.12 114	0.24 456	0.14 231	0.13 358	0.14 325	0.12 334	0.09 279	0.13 362	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.07 403

HLf10	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.12 7	0.08 230	0.12 322	0.12 114	0.24 456	0.14 231	0.13 358	0.14 325	0.12 334	0.09 279	0.13 362	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.07 403

TestStereo_HLe17	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.14 267	0.21 381	0.15 260	0.11 282	0.14 325	0.11 308	0.09 279	0.13 362	0.13 406	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.06 312

DN	0.10 257	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.09 359	0.12 322	0.18 509	0.17 274	0.16 296	0.08 136	0.09 173	0.08 192	0.06 71	0.08 26	0.09 99	0.11 583	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.09 527

WQFJA1	0.10 257	0.07 224	0.08 40	0.20 547	0.09 359	0.12 322	0.18 509	0.18 306	0.18 354	0.09 189	0.10 209	0.08 192	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

WQFJX1	0.10 257	0.07 224	0.08 40	0.22 611	0.09 359	0.12 322	0.17 459	0.18 306	0.18 354	0.10 239	0.10 209	0.07 131	0.10 319	0.11 202	0.10 200	0.07 358	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

WQFJX	0.10 257	0.07 224	0.09 117	0.21 586	0.09 359	0.12 322	0.16 425	0.19 339	0.18 354	0.12 322	0.10 209	0.08 192	0.10 319	0.12 299	0.10 200	0.07 358	0.07 513	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

NLMM	0.10 257	0.07 224	0.08 40	0.20 547	0.09 359	0.12 322	0.18 509	0.18 306	0.18 354	0.09 189	0.10 209	0.08 192	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

NLSM1	0.10 257	0.07 224	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.13 369	0.16 425	0.21 381	0.16 296	0.11 282	0.10 209	0.07 131	0.10 319	0.10 120	0.11 287	0.07 358	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.05 167	0.05 196

MM-Stereo_test3	0.10 257	0.07 224	0.07 10	0.18 400	0.07 133	0.12 322	0.19 556	0.24 456	0.19 383	0.06 24	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.06 438	0.07 324	0.05 202	0.05 167	0.04 53

MM-Stereo_test1	0.10 257	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.12 322	0.18 509	0.21 381	0.20 408	0.09 189	0.11 263	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.04 53

AIO-test2	0.10 257	0.08 365	0.10 180	0.23 632	0.09 359	0.11 263	0.11 75	0.23 430	0.24 468	0.08 136	0.09 173	0.08 192	0.05 18	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.09 533	0.05 167	0.05 196

AIO-test1	0.10 257	0.07 224	0.11 250	0.24 644	0.07 133	0.09 148	0.13 190	0.22 408	0.15 260	0.11 282	0.12 285	0.09 239	0.07 178	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.10 574	0.04 46	0.07 403

tg	0.10 257	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.20 359	0.12 157	0.08 136	0.11 263	0.11 308	0.07 178	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.04 46	0.04 53

PAM_32	0.10 257	0.06 114	0.17 505	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.15 357	0.14 157	0.16 296	0.09 189	0.08 132	0.10 274	0.07 178	0.14 401	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

PAM	0.10 257	0.06 114	0.17 505	0.15 123	0.09 359	0.10 209	0.16 425	0.15 197	0.16 296	0.12 322	0.09 173	0.10 274	0.07 178	0.13 362	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

UGAM-zero	0.10 257	0.05 35	0.15 436	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.20 359	0.15 260	0.11 282	0.15 342	0.07 131	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

model_zeroshot	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.15 123	0.09 359	0.13 369	0.14 267	0.20 359	0.14 231	0.11 282	0.10 209	0.12 334	0.07 178	0.12 299	0.11 287	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

RAStereo	0.10 257	0.09 450	0.08 40	0.20 547	0.08 230	0.13 369	0.18 509	0.16 236	0.17 333	0.10 239	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.05 167	0.04 53

rvit_stereo_0080	0.10 257	0.08 365	0.15 436	0.15 123	0.10 478	0.07 40	0.15 357	0.16 236	0.16 296	0.11 282	0.10 209	0.15 413	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.09 504	0.07 513	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.05 196

H2IRNET	0.10 257	0.09 450	0.10 180	0.18 400	0.09 359	0.12 322	0.15 357	0.14 157	0.21 424	0.10 239	0.10 209	0.10 274	0.11 362	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.06 300	0.05 196

MyStereo07	0.10 257	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.17 459	0.15 197	0.15 260	0.09 189	0.06 21	0.06 42	0.07 178	0.12 299	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.06 312

MyStereo06	0.10 257	0.07 224	0.12 303	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.18 509	0.19 339	0.12 157	0.13 358	0.08 132	0.07 131	0.07 178	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.06 312

AE-Stereo	0.10 257	0.08 365	0.11 250	0.19 479	0.09 359	0.10 209	0.15 357	0.14 157	0.20 408	0.09 189	0.15 342	0.12 334	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.04 53

ACVNet-DCA	0.10 257	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.24 456	0.16 296	0.09 189	0.09 173	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.07 1	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.07 403

cc1	0.10 257	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.16 236	0.18 354	0.09 189	0.09 173	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.07 1	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

tt1	0.10 257	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.15 197	0.19 383	0.09 189	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

whm_eth	0.10 257	0.08 365	0.15 436	0.15 123	0.10 478	0.07 40	0.15 357	0.16 236	0.16 296	0.11 282	0.10 209	0.15 413	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.09 504	0.07 513	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.05 196

MIM_Stereo	0.10 257	0.07 224	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.12 114	0.20 359	0.14 231	0.13 358	0.14 325	0.09 239	0.05 18	0.12 299	0.08 26	0.05 49	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

Any-RAFT	0.10 257	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.07 133	0.13 369	0.14 267	0.21 381	0.15 260	0.11 282	0.12 285	0.13 366	0.10 319	0.13 362	0.10 200	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

4D-IteraStereo	0.10 257	0.07 224	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.09 148	0.15 357	0.18 306	0.15 260	0.10 239	0.11 263	0.10 274	0.07 178	0.12 299	0.09 99	0.05 49	0.03 1	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.05 196

fff	0.10 257	0.06 114	0.12 303	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.21 424	0.13 358	0.17 379	0.10 274	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

ADStereo(finetuned)	0.10 257	0.06 114	0.13 351	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.20 408	0.13 358	0.18 408	0.10 274	0.12 397	0.12 299	0.12 365	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

TRStereo	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.16 219	0.12 571	0.10 209	0.13 190	0.18 306	0.19 383	0.09 189	0.09 173	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.08 26	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.04 46	0.04 53

STrans-v2	0.10 257	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.22 408	0.11 114	0.11 282	0.15 342	0.12 334	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

TransformOpticalFlow	0.10 257	0.08 365	0.13 351	0.18 400	0.07 133	0.09 148	0.15 357	0.19 339	0.16 296	0.12 322	0.16 359	0.11 308	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

AnonymousM	0.10 257	0.06 114	0.10 180	0.14 66	0.07 133	0.09 148	0.13 190	0.19 339	0.14 231	0.13 358	0.12 285	0.09 239	0.08 237	0.13 362	0.10 200	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.05 202	0.05 167	0.05 196

cross-raft	0.10 257	0.09 450	0.09 117	0.19 479	0.07 133	0.11 263	0.24 634	0.13 123	0.15 260	0.08 136	0.10 209	0.12 334	0.10 319	0.09 61	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

test-1	0.10 257	0.07 224	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.11 263	0.24 634	0.15 197	0.18 354	0.09 189	0.07 61	0.10 274	0.08 237	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.05 196

iRaftStereo_RVC	0.10 257	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.11 263	0.17 459	0.18 306	0.12 157	0.09 189	0.11 263	0.10 274	0.07 178	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.04 46	0.04 53

s12784h	0.10 257	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.05 2	0.16 475	0.18 509	0.16 236	0.15 260	0.10 239	0.11 263	0.11 308	0.11 362	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.04 53

DCANet	0.10 257	0.06 114	0.12 303	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.20 408	0.13 358	0.18 408	0.10 274	0.11 362	0.11 202	0.12 365	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

csc	0.10 257	0.06 114	0.12 303	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.21 424	0.13 358	0.17 379	0.10 274	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

cscssc	0.10 257	0.06 114	0.12 303	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.21 424	0.13 358	0.17 379	0.10 274	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

R-Stereo Train	0.10 257	0.06 114	0.11 250	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.14 267	0.24 456	0.11 114	0.12 322	0.19 424	0.11 308	0.08 237	0.10 120	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.05 196

RAFT-Stereo	0.10 257	0.06 114	0.11 250	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.14 267	0.24 456	0.11 114	0.12 322	0.19 424	0.11 308	0.08 237	0.10 120	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.05 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
zzzzzzz1	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.21 586	0.10 478	0.13 369	0.18 509	0.22 408	0.20 408	0.13 358	0.12 285	0.08 192	0.08 237	0.13 362	0.10 200	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

noway7	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.20 547	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.28 532	0.17 333	0.11 282	0.12 285	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

monster_256*512	0.11 305	0.07 224	0.09 117	0.21 586	0.10 478	0.13 369	0.17 459	0.27 507	0.19 383	0.12 322	0.12 285	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

HLF11	0.11 305	0.05 35	0.13 351	0.12 7	0.08 230	0.15 444	0.11 75	0.22 408	0.10 79	0.12 322	0.24 488	0.11 308	0.12 397	0.14 401	0.13 406	0.08 442	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.08 463	0.08 478

HLf8	0.11 305	0.05 35	0.13 351	0.11 1	0.08 230	0.15 444	0.12 114	0.22 408	0.16 296	0.13 358	0.17 379	0.12 334	0.10 319	0.14 401	0.13 406	0.09 504	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.08 463	0.08 478

TestStereo_HL3	0.11 305	0.06 114	0.16 480	0.13 18	0.07 133	0.12 322	0.11 75	0.20 359	0.09 54	0.15 414	0.31 583	0.13 366	0.12 397	0.16 453	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.07 403

TestStereo_HL2	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.12 7	0.08 230	0.13 369	0.14 267	0.20 359	0.18 354	0.13 358	0.21 453	0.12 334	0.11 362	0.13 362	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.07 403

GGDA	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.13 18	0.07 133	0.12 322	0.14 267	0.19 339	0.19 383	0.13 358	0.20 434	0.12 334	0.09 279	0.12 299	0.12 365	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.07 403

TestStereo-Hl	0.11 305	0.06 114	0.11 250	0.14 66	0.08 230	0.15 444	0.14 267	0.20 359	0.18 354	0.13 358	0.17 379	0.12 334	0.11 362	0.14 401	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.06 312

Lsterematch	0.11 305	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.13 369	0.15 357	0.14 157	0.18 354	0.16 444	0.18 408	0.15 413	0.16 507	0.13 362	0.14 450	0.07 358	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.06 300	0.06 312

Hybrid-DGEV-03	0.11 305	0.06 114	0.09 117	0.18 400	0.08 230	0.16 475	0.14 267	0.15 197	0.14 231	0.13 358	0.17 379	0.12 334	0.09 279	0.13 362	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.04 53

Hybrid-DGEV-2	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.18 400	0.09 359	0.09 148	0.13 190	0.29 553	0.30 550	0.11 282	0.12 285	0.10 274	0.13 433	0.12 299	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

NLMM1	0.11 305	0.09 450	0.07 10	0.22 611	0.10 478	0.12 322	0.20 579	0.19 339	0.20 408	0.12 322	0.11 263	0.08 192	0.10 319	0.11 202	0.11 287	0.08 442	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.04 53

NLCSM	0.11 305	0.09 450	0.09 117	0.23 632	0.11 537	0.12 322	0.19 556	0.19 339	0.19 383	0.12 322	0.11 263	0.07 131	0.09 279	0.11 202	0.10 200	0.08 442	0.08 549	0.07 324	0.07 403	0.06 300	0.05 196

Select-FE	0.11 305	0.06 114	0.21 579	0.15 123	0.11 537	0.12 322	0.13 190	0.22 408	0.18 354	0.09 189	0.11 263	0.10 274	0.06 71	0.12 299	0.09 99	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.08 486	0.06 300	0.08 478

FlowAnything_test	0.11 305	0.08 365	0.14 399	0.15 123	0.09 359	0.08 85	0.14 267	0.20 359	0.11 114	0.10 239	0.09 173	0.12 334	0.12 397	0.13 362	0.11 287	0.09 504	0.06 438	0.09 511	0.09 533	0.06 300	0.09 527

xyz-stereo-finetune2	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.19 556	0.17 274	0.12 157	0.15 414	0.15 342	0.17 452	0.13 433	0.13 362	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.06 312

xyz-stereo-finetune	0.11 305	0.08 365	0.13 351	0.14 66	0.06 31	0.10 209	0.19 556	0.18 306	0.19 383	0.12 322	0.14 325	0.15 413	0.11 362	0.13 362	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.05 196

FLISNet	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.13 18	0.09 359	0.09 148	0.14 267	0.22 408	0.11 114	0.20 529	0.17 379	0.14 387	0.10 319	0.16 453	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.08 486	0.07 390	0.06 312

CoSv	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.13 18	0.09 359	0.09 148	0.14 267	0.22 408	0.11 114	0.20 529	0.17 379	0.14 387	0.10 319	0.16 453	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.08 486	0.07 390	0.06 312

rvit_stereo_0081	0.11 305	0.08 365	0.16 480	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.24 468	0.11 282	0.13 310	0.14 387	0.09 279	0.11 202	0.12 365	0.10 548	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.06 312

rvit_stereo_0082	0.11 305	0.08 365	0.16 480	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.24 468	0.11 282	0.13 310	0.14 387	0.09 279	0.11 202	0.12 365	0.10 548	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.06 312

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 305	0.05 35	0.14 399	0.16 219	0.21 683	0.09 148	0.17 459	0.21 381	0.16 296	0.11 282	0.15 342	0.10 274	0.07 178	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.09 527

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 305	0.05 35	0.12 303	0.15 123	0.13 597	0.14 419	0.16 425	0.23 430	0.18 354	0.10 239	0.13 310	0.10 274	0.07 178	0.12 299	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.08 478

CAS++	0.11 305	0.07 224	0.11 250	0.14 66	0.10 478	0.13 369	0.14 267	0.24 456	0.14 231	0.11 282	0.09 173	0.11 308	0.07 178	0.14 401	0.09 99	0.11 583	0.09 585	0.09 511	0.07 403	0.07 390	0.08 478
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 305	0.08 365	0.13 351	0.16 219	0.08 230	0.15 444	0.16 425	0.18 306	0.19 383	0.10 239	0.09 173	0.09 239	0.08 237	0.11 202	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.07 390	0.06 312

xx1	0.11 305	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.16 236	0.18 354	0.09 189	0.09 173	0.16 434	0.16 507	0.10 120	0.07 1	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.07 390	0.07 403

1test111	0.11 305	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.24 456	0.16 296	0.09 189	0.09 173	0.06 42	0.06 71	0.15 424	0.16 508	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.07 403

plain	0.11 305	0.09 450	0.10 180	0.19 479	0.09 359	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.13 201	0.13 358	0.15 342	0.09 239	0.12 397	0.13 362	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.09 511	0.06 297	0.06 300	0.06 312

MIF-Stereo (partial)	0.11 305	0.06 114	0.10 180	0.19 479	0.10 478	0.10 209	0.12 114	0.17 274	0.19 383	0.14 389	0.16 359	0.10 274	0.11 362	0.12 299	0.12 365	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.07 403

EKT-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.16 219	0.10 478	0.13 369	0.14 267	0.19 339	0.21 424	0.11 282	0.08 132	0.13 366	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.08 442	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.07 403

LL-Strereo2	0.11 305	0.10 519	0.16 480	0.18 400	0.08 230	0.15 444	0.09 25	0.17 274	0.14 231	0.14 389	0.11 263	0.09 239	0.07 178	0.16 453	0.10 200	0.05 49	0.05 253	0.11 591	0.07 403	0.06 300	0.05 196

anonymousdsp2	0.11 305	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.13 369	0.14 267	0.19 339	0.23 456	0.13 358	0.14 325	0.12 334	0.09 279	0.14 401	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.06 312

DCRE	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.11 537	0.11 263	0.17 459	0.18 306	0.17 333	0.11 282	0.18 408	0.11 308	0.10 319	0.15 424	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

knoymous	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.14 66	0.07 133	0.15 444	0.13 190	0.20 359	0.14 231	0.11 282	0.17 379	0.13 366	0.09 279	0.14 401	0.11 287	0.09 504	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.07 403

riskmin	0.11 305	0.06 114	0.13 351	0.14 66	0.08 230	0.14 419	0.14 267	0.18 306	0.15 260	0.12 322	0.15 342	0.17 452	0.11 362	0.14 401	0.12 365	0.09 504	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.08 463	0.08 478

Selective-RAFT	0.11 305	0.11 546	0.12 303	0.21 586	0.08 230	0.16 475	0.13 190	0.21 381	0.23 456	0.10 239	0.10 209	0.11 308	0.10 319	0.15 424	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

DCANet-4	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.17 459	0.18 306	0.20 408	0.13 358	0.17 379	0.09 239	0.14 466	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

DisPM	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.09 359	0.06 15	0.13 190	0.18 306	0.17 333	0.14 389	0.19 424	0.12 334	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.11 586

test_4	0.11 305	0.10 519	0.08 40	0.19 479	0.09 359	0.08 85	0.21 596	0.15 197	0.18 354	0.12 322	0.18 408	0.12 334	0.09 279	0.08 26	0.11 287	0.04 6	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.04 46	0.04 53

CIPLG	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.08 230	0.13 369	0.15 357	0.17 274	0.16 296	0.14 389	0.11 263	0.16 434	0.10 319	0.17 493	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

GLC_STEREO	0.11 305	0.07 224	0.11 250	0.18 400	0.07 133	0.08 85	0.13 190	0.16 236	0.24 468	0.12 322	0.13 310	0.12 334	0.08 237	0.18 514	0.12 365	0.06 170	0.08 549	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.05 196

IPLG	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.14 267	0.20 359	0.15 260	0.13 358	0.18 408	0.07 131	0.07 178	0.14 401	0.14 450	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

IPLGR_C	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.08 230	0.12 322	0.15 357	0.17 274	0.15 260	0.14 389	0.11 263	0.16 434	0.10 319	0.16 453	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

MIPNet	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.12 322	0.14 267	0.21 381	0.25 493	0.12 322	0.10 209	0.09 239	0.07 178	0.13 362	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

IPLGR	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.18 400	0.08 230	0.13 369	0.16 425	0.21 381	0.24 468	0.12 322	0.12 285	0.11 308	0.09 279	0.13 362	0.12 365	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.04 53

GMOStereo	0.11 305	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.28 671	0.13 123	0.18 354	0.11 282	0.17 379	0.14 387	0.12 397	0.07 6	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.07 403	0.04 46	0.04 53

error version	0.11 305	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.28 671	0.13 123	0.18 354	0.11 282	0.17 379	0.14 387	0.12 397	0.07 6	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.07 403	0.04 46	0.04 53

test-v	0.11 305	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.28 671	0.13 123	0.18 354	0.11 282	0.17 379	0.14 387	0.12 397	0.07 6	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.07 403	0.04 46	0.04 53

ACRE	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.08 230	0.13 369	0.15 357	0.17 274	0.14 231	0.14 389	0.11 263	0.16 434	0.10 319	0.16 453	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

test_3	0.11 305	0.09 450	0.10 180	0.21 586	0.08 230	0.13 369	0.25 651	0.14 157	0.21 424	0.10 239	0.10 209	0.09 239	0.10 319	0.08 26	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.07 403	0.04 46	0.04 53

LCNet	0.11 305	0.07 224	0.09 117	0.19 479	0.09 359	0.08 85	0.14 267	0.21 381	0.15 260	0.12 322	0.15 342	0.16 434	0.11 362	0.12 299	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.14 643

HHNet	0.11 305	0.06 114	0.16 480	0.15 123	0.14 617	0.07 40	0.13 190	0.20 359	0.18 354	0.15 414	0.25 515	0.11 308	0.09 279	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.09 527

Patchmatch Stereo++	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403
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	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.18 400	0.08 230	0.09 148	0.12 114	0.21 381	0.21 424	0.13 358	0.14 325	0.11 308	0.12 397	0.11 202	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.04 53

IIG-Stereo	0.11 305	0.06 114	0.13 351	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.12 114	0.22 408	0.18 354	0.14 389	0.17 379	0.12 334	0.13 433	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

NF-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.10 209	0.13 190	0.23 430	0.19 383	0.12 322	0.17 379	0.12 334	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.12 607

OCTAStereo	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.17 307	0.09 359	0.10 209	0.13 190	0.23 430	0.19 383	0.12 322	0.17 379	0.12 334	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.11 586

NRIStereo	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.18 400	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.17 274	0.15 260	0.12 322	0.15 342	0.13 366	0.13 433	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.07 403

PSM-adaLoss	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.12 114	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

PSM-AAD	0.11 305	0.07 224	0.10 180	0.20 547	0.09 359	0.10 209	0.14 267	0.21 381	0.13 201	0.12 322	0.14 325	0.18 467	0.11 362	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.06 300	0.14 643

ROB_FTStereo_v2	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.12 114	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

ROB_FTStereo	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

HUI-Stereo	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

ASMatch	0.11 305	0.06 114	0.13 351	0.17 307	0.10 478	0.08 85	0.14 267	0.18 306	0.16 296	0.12 322	0.16 359	0.16 434	0.11 362	0.13 362	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.09 527

SST-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.16 480	0.18 400	0.09 359	0.06 15	0.12 114	0.18 306	0.10 79	0.15 414	0.18 408	0.13 366	0.12 397	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.09 511	0.06 297	0.07 390	0.06 312

RAFT_R40	0.11 305	0.07 224	0.15 436	0.18 400	0.09 359	0.06 15	0.13 190	0.17 274	0.15 260	0.14 389	0.18 408	0.15 413	0.12 397	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.09 511	0.06 297	0.06 300	0.05 196

GrayStereo	0.11 305	0.06 114	0.11 250	0.19 479	0.09 359	0.09 148	0.16 425	0.18 306	0.17 333	0.14 389	0.17 379	0.17 452	0.11 362	0.12 299	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.10 559

RE-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.10 209	0.13 190	0.23 430	0.19 383	0.12 322	0.17 379	0.12 334	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.11 586

Pruner-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.12 303	0.17 307	0.09 359	0.06 15	0.12 114	0.18 306	0.17 333	0.14 389	0.19 424	0.13 366	0.10 319	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.08 478

TVStereo	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.10 209	0.13 190	0.23 430	0.19 383	0.12 322	0.17 379	0.12 334	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.11 586

DeepStereo_RVC	0.11 305	0.08 365	0.17 505	0.18 400	0.08 230	0.08 85	0.11 75	0.17 274	0.12 157	0.13 358	0.15 342	0.12 334	0.12 397	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.08 478

iGMRVC	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.12 114	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

RAFT-345	0.11 305	0.07 224	0.16 480	0.17 307	0.08 230	0.08 85	0.12 114	0.16 236	0.10 79	0.11 282	0.34 610	0.09 239	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.04 46	0.05 196

iRAFT	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

CRE-IMP	0.11 305	0.09 450	0.16 480	0.19 479	0.09 359	0.10 209	0.12 114	0.18 306	0.10 79	0.14 389	0.14 325	0.14 387	0.13 433	0.12 299	0.12 365	0.07 358	0.04 24	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.08 478

test-2	0.11 305	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.28 671	0.13 123	0.18 354	0.11 282	0.17 379	0.14 387	0.12 397	0.07 6	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.07 403	0.04 46	0.04 53

GMM-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.10 180	0.18 400	0.09 359	0.08 85	0.14 267	0.24 456	0.16 296	0.11 282	0.15 342	0.13 366	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.09 527

RAFT-IKP	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

Prome-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.11 250	0.18 400	0.09 359	0.12 322	0.14 267	0.23 430	0.13 201	0.13 358	0.16 359	0.13 366	0.08 237	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.10 559

rafts_anoy	0.11 305	0.06 114	0.10 180	0.17 307	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.18 306	0.14 231	0.13 358	0.13 310	0.12 334	0.11 362	0.11 202	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.09 511	0.11 606	0.07 390	0.06 312

raft+_RVC	0.11 305	0.07 224	0.09 117	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.11 75	0.24 456	0.20 408	0.12 322	0.15 342	0.12 334	0.08 237	0.12 299	0.13 406	0.07 358	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

RALCasStereoNet	0.11 305	0.07 224	0.09 117	0.16 219	0.08 230	0.13 369	0.14 267	0.17 274	0.11 114	0.12 322	0.17 379	0.14 387	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.05 202	0.08 463	0.07 403

RALAANet	0.11 305	0.08 365	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.10 40	0.20 359	0.16 296	0.14 389	0.13 310	0.16 434	0.09 279	0.12 299	0.12 365	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.04 53

111	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.15 123	0.07 133	0.10 209	0.14 267	0.21 381	0.24 468	0.11 282	0.12 285	0.14 387	0.12 397	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.06 300	0.05 196

DIP-Stereo	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.09 25	0.16 236	0.16 296	0.12 322	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.16 453	0.14 450	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.07 403
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	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.14 66	0.06 31	0.12 322	0.10 40	0.18 306	0.18 354	0.13 358	0.17 379	0.15 413	0.11 362	0.15 424	0.14 450	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.06 300	0.05 196
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	0.12 392	0.08 365	0.09 117	0.20 547	0.07 133	0.18 516	0.22 610	0.15 197	0.15 260	0.11 282	0.10 209	0.13 366	0.08 237	0.12 299	0.11 287	0.09 504	0.10 609	0.14 642	0.14 647	0.05 167	0.04 53

S	0.12 392	0.08 365	0.10 180	0.20 547	0.08 230	0.13 369	0.19 556	0.17 274	0.16 296	0.13 358	0.12 285	0.14 387	0.10 319	0.12 299	0.13 406	0.09 504	0.07 513	0.13 627	0.15 665	0.06 300	0.05 196

SME	0.12 392	0.09 450	0.11 250	0.17 307	0.07 133	0.20 560	0.13 190	0.21 381	0.17 333	0.12 322	0.13 310	0.10 274	0.12 397	0.13 362	0.13 406	0.07 358	0.07 513	0.08 420	0.09 533	0.06 300	0.06 312

IGEV_i1	0.12 392	0.08 365	0.12 303	0.17 307	0.08 230	0.19 540	0.15 357	0.19 339	0.23 456	0.18 491	0.18 408	0.16 434	0.12 397	0.17 493	0.14 450	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

rvit_stereo_0083	0.12 392	0.08 365	0.17 505	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.15 197	0.26 507	0.11 282	0.14 325	0.13 366	0.10 319	0.12 299	0.13 406	0.10 548	0.08 549	0.09 511	0.07 403	0.07 390	0.06 312

rvit_stereo_0081_aga	0.12 392	0.09 450	0.15 436	0.18 400	0.10 478	0.14 419	0.14 267	0.14 157	0.19 383	0.10 239	0.18 408	0.16 434	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.06 312

rvit_stereo_ft	0.12 392	0.07 224	0.13 351	0.19 479	0.10 478	0.12 322	0.17 459	0.16 236	0.16 296	0.13 358	0.13 310	0.15 413	0.10 319	0.14 401	0.13 406	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.06 312

MyStereo8	0.12 392	0.07 224	0.15 436	0.15 123	0.09 359	0.18 516	0.14 267	0.19 339	0.22 446	0.12 322	0.18 408	0.11 308	0.10 319	0.16 453	0.18 538	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.08 463	0.09 527

CoDeX	0.12 392	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.08 230	0.12 322	0.16 425	0.23 430	0.27 520	0.13 358	0.17 379	0.15 413	0.12 397	0.14 401	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

11t1	0.12 392	0.07 224	0.14 399	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.15 357	0.19 339	0.15 260	0.15 414	0.15 342	0.17 452	0.16 507	0.15 424	0.13 406	0.08 442	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.08 463	0.07 403

ffm	0.12 392	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.17 499	0.17 459	0.15 197	0.19 383	0.15 414	0.26 528	0.19 478	0.13 433	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.06 300	0.06 312

RAFT_CTSACE	0.12 392	0.09 450	0.10 180	0.22 611	0.08 230	0.12 322	0.24 634	0.18 306	0.17 333	0.21 546	0.27 546	0.13 366	0.07 178	0.13 362	0.09 99	0.05 49	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.04 46	0.04 53

Sa-1000	0.12 392	0.08 365	0.09 117	0.18 400	0.08 230	0.15 444	0.22 610	0.22 408	0.19 383	0.15 414	0.20 434	0.17 452	0.11 362	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.09 533	0.05 167	0.05 196

iRaft-Stereo_5w	0.12 392	0.09 450	0.12 303	0.20 547	0.08 230	0.09 148	0.12 114	0.22 408	0.22 446	0.19 507	0.14 325	0.11 308	0.09 279	0.20 558	0.16 508	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.06 312

CrosDoStereo	0.12 392	0.07 224	0.12 303	0.14 66	0.09 359	0.12 322	0.15 357	0.17 274	0.22 446	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.11 362	0.11 202	0.12 365	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

PFNet+	0.12 392	0.06 114	0.14 399	0.16 219	0.09 359	0.05 4	0.12 114	0.18 306	0.21 424	0.16 444	0.19 424	0.14 387	0.10 319	0.11 202	0.11 287	0.08 442	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.06 300	0.11 586

AAGNet	0.12 392	0.08 365	0.17 505	0.19 479	0.09 359	0.08 85	0.13 190	0.19 339	0.13 201	0.16 444	0.21 453	0.13 366	0.14 466	0.11 202	0.14 450	0.06 170	0.04 24	0.09 511	0.06 297	0.06 300	0.05 196

PSM-softLoss	0.12 392	0.07 224	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.08 85	0.12 114	0.24 456	0.17 333	0.15 414	0.19 424	0.13 366	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.12 607

KMStereo	0.12 392	0.07 224	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.08 85	0.12 114	0.24 456	0.17 333	0.15 414	0.19 424	0.13 366	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.12 607

FTStereo	0.12 392	0.07 224	0.14 399	0.18 400	0.09 359	0.07 40	0.15 357	0.22 408	0.18 354	0.12 322	0.24 488	0.11 308	0.13 433	0.13 362	0.14 450	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.06 300	0.10 559

KYRaft	0.12 392	0.07 224	0.10 180	0.19 479	0.09 359	0.08 85	0.15 357	0.23 430	0.12 157	0.13 358	0.16 359	0.20 495	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.06 300	0.15 657

DeepStereo_LL	0.12 392	0.07 224	0.12 303	0.14 66	0.09 359	0.12 322	0.15 357	0.17 274	0.22 446	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.11 362	0.11 202	0.12 365	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

DEmStereo	0.12 392	0.06 114	0.14 399	0.14 66	0.10 478	0.16 475	0.15 357	0.16 236	0.24 468	0.17 458	0.23 476	0.12 334	0.14 466	0.12 299	0.14 450	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

THIR-Stereo	0.12 392	0.07 224	0.11 250	0.15 123	0.08 230	0.14 419	0.16 425	0.18 306	0.25 493	0.17 458	0.24 488	0.13 366	0.13 433	0.12 299	0.14 450	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

DRaft	0.12 392	0.06 114	0.12 303	0.14 66	0.09 359	0.14 419	0.17 459	0.21 381	0.30 550	0.18 491	0.27 546	0.10 274	0.16 507	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

PFNet	0.12 392	0.06 114	0.17 505	0.18 400	0.08 230	0.09 148	0.15 357	0.26 493	0.20 408	0.16 444	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.13 362	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

RAFT-RH_RVC	0.12 392	0.06 114	0.14 399	0.16 219	0.09 359	0.12 322	0.12 114	0.17 274	0.12 157	0.13 358	0.40 641	0.11 308	0.10 319	0.13 362	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.05 202	0.05 167	0.06 312

IRAFT_RVC	0.12 392	0.08 365	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.07 40	0.14 267	0.25 479	0.23 456	0.14 389	0.15 342	0.15 413	0.12 397	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.09 511	0.06 297	0.06 300	0.06 312

sCroCo_RVC	0.12 392	0.09 450	0.24 603	0.24 644	0.11 537	0.19 540	0.14 267	0.17 274	0.15 260	0.10 239	0.13 310	0.12 334	0.07 178	0.14 401	0.11 287	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.08 486	0.05 167	0.07 403

ARAFT	0.12 392	0.08 365	0.18 539	0.19 479	0.09 359	0.15 444	0.17 459	0.20 359	0.13 201	0.12 322	0.13 310	0.14 387	0.12 397	0.15 424	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.10 560	0.09 533	0.06 300	0.04 53

BEATNet_4x	0.12 392	0.09 450	0.15 436	0.18 400	0.07 133	0.15 444	0.07 5	0.23 430	0.19 383	0.16 444	0.19 424	0.19 478	0.14 466	0.17 493	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.07 403

RT-IGEV	0.13 423	0.06 114	0.14 399	0.15 123	0.10 478	0.15 444	0.18 509	0.25 479	0.28 536	0.16 444	0.17 379	0.18 467	0.11 362	0.14 401	0.11 287	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.07 390	0.08 478

Selective-IGEV-i16pc	0.13 423	0.06 114	0.13 351	0.15 123	0.11 537	0.38 682	0.16 425	0.23 430	0.17 333	0.11 282	0.15 342	0.09 239	0.07 178	0.13 362	0.10 200	0.10 548	0.08 549	0.06 204	0.07 403	0.09 528	0.10 559

Selective-IGEV-i1	0.13 423	0.07 224	0.12 303	0.20 547	0.08 230	0.18 516	0.16 425	0.23 430	0.30 550	0.17 458	0.17 379	0.17 452	0.10 319	0.15 424	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

G2L-ROB	0.13 423	0.07 224	0.13 351	0.13 18	0.08 230	0.14 419	0.17 459	0.25 479	0.19 383	0.20 529	0.19 424	0.20 495	0.14 466	0.18 514	0.16 508	0.08 442	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.08 463	0.09 527

DFGA-Net	0.13 423	0.11 546	0.19 563	0.18 400	0.10 478	0.13 369	0.13 190	0.23 430	0.25 493	0.16 444	0.16 359	0.13 366	0.12 397	0.17 493	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.05 167	0.05 196

FACV-RUCA	0.13 423	0.11 546	0.13 351	0.19 479	0.12 571	0.15 444	0.16 425	0.22 408	0.21 424	0.16 444	0.16 359	0.15 413	0.16 507	0.14 401	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.10 564	0.08 478

UGAM	0.13 423	0.10 519	0.09 117	0.22 611	0.08 230	0.13 369	0.20 579	0.18 306	0.24 468	0.22 561	0.16 359	0.13 366	0.13 433	0.19 539	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.13 627	0.11 606	0.07 390	0.05 196

test_sample2	0.13 423	0.07 224	0.12 303	0.14 66	0.08 230	0.16 475	0.18 509	0.21 381	0.16 296	0.14 389	0.21 453	0.20 495	0.15 486	0.15 424	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.08 478

test_sample1	0.13 423	0.07 224	0.14 399	0.14 66	0.08 230	0.19 540	0.17 459	0.20 359	0.15 260	0.14 389	0.22 471	0.18 467	0.16 507	0.17 493	0.15 488	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.08 463	0.08 478

MyStereo05	0.13 423	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.18 509	0.28 532	0.35 596	0.17 458	0.14 325	0.15 413	0.11 362	0.15 424	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.06 312

MyStereo04	0.13 423	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.17 459	0.29 553	0.38 614	0.17 458	0.14 325	0.16 434	0.11 362	0.15 424	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.06 312

ff1	0.13 423	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.17 499	0.17 459	0.15 197	0.19 383	0.15 414	0.26 528	0.19 478	0.13 433	0.15 424	0.22 589	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.06 300	0.06 312

LL-Strereo	0.13 423	0.10 519	0.12 303	0.20 547	0.10 478	0.11 263	0.18 509	0.33 603	0.25 493	0.16 444	0.16 359	0.14 387	0.14 466	0.19 539	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.04 46	0.05 196

anonymousa	0.13 423	0.07 224	0.14 399	0.18 400	0.09 359	0.13 369	0.17 459	0.20 359	0.29 544	0.15 414	0.24 488	0.16 434	0.14 466	0.14 401	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.09 533	0.05 167	0.07 403

TestStereo1	0.13 423	0.08 365	0.08 40	0.20 547	0.08 230	0.18 516	0.29 682	0.23 430	0.17 333	0.17 458	0.20 434	0.16 434	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.05 196

qqq	0.13 423	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.08 230	0.13 369	0.15 357	0.24 456	0.16 296	0.15 414	0.19 424	0.16 434	0.16 507	0.15 424	0.16 508	0.07 358	0.06 438	0.08 420	0.08 486	0.07 390	0.07 403

x	0.13 423	0.08 365	0.15 436	0.14 66	0.08 230	0.19 540	0.14 267	0.22 408	0.21 424	0.15 414	0.20 434	0.20 495	0.18 547	0.18 514	0.18 538	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.07 403

raft_robust	0.13 423	0.10 519	0.07 10	0.18 400	0.08 230	0.13 369	0.24 634	0.29 553	0.34 582	0.20 529	0.20 434	0.15 413	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.04 53

RAFT+CT+SA	0.13 423	0.11 546	0.09 117	0.19 479	0.09 359	0.15 444	0.28 671	0.22 408	0.22 446	0.15 414	0.26 528	0.10 274	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.08 486	0.07 390	0.06 312

SA-5K	0.13 423	0.08 365	0.08 40	0.20 547	0.08 230	0.18 516	0.29 682	0.23 430	0.17 333	0.17 458	0.20 434	0.16 434	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.05 196

SA	0.13 423	0.09 450	0.09 117	0.18 400	0.08 230	0.12 322	0.24 634	0.23 430	0.19 383	0.17 458	0.27 546	0.15 413	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.05 167	0.05 196

GwcNet-ADL	0.13 423	0.08 365	0.14 399	0.20 547	0.09 359	0.12 322	0.20 579	0.30 566	0.25 493	0.14 389	0.14 325	0.18 467	0.14 466	0.13 362	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.06 312

GANet-ADL	0.13 423	0.07 224	0.15 436	0.17 307	0.10 478	0.19 540	0.15 357	0.30 566	0.21 424	0.13 358	0.18 408	0.19 478	0.13 433	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.08 478

RAFT	0.13 423	0.09 450	0.11 250	0.18 400	0.08 230	0.15 444	0.23 623	0.21 381	0.20 408	0.21 546	0.21 453	0.18 467	0.13 433	0.17 493	0.10 200	0.06 170	0.07 513	0.10 560	0.09 533	0.06 300	0.05 196

sAnonymous2	0.13 423	0.12 565	0.25 606	0.20 547	0.12 571	0.18 516	0.14 267	0.27 507	0.21 424	0.11 282	0.12 285	0.13 366	0.08 237	0.11 202	0.11 287	0.09 504	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.15 653	0.10 559

CroCo_RVC	0.13 423	0.12 565	0.25 606	0.20 547	0.12 571	0.18 516	0.14 267	0.27 507	0.21 424	0.11 282	0.12 285	0.13 366	0.08 237	0.11 202	0.11 287	0.09 504	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.15 653	0.10 559

RAFT + AFF	0.13 423	0.08 365	0.21 579	0.20 547	0.10 478	0.14 419	0.23 623	0.27 507	0.21 424	0.12 322	0.10 209	0.12 334	0.10 319	0.16 453	0.12 365	0.08 442	0.07 513	0.09 511	0.09 533	0.06 300	0.09 527

GMStereo	0.13 423	0.15 614	0.14 399	0.18 400	0.09 359	0.16 475	0.16 425	0.20 359	0.25 493	0.17 458	0.17 379	0.11 308	0.11 362	0.16 453	0.13 406	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.06 312
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 423	0.07 224	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.15 444	0.16 425	0.28 532	0.27 520	0.14 389	0.18 408	0.12 334	0.13 433	0.14 401	0.11 287	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.06 312

FENet	0.13 423	0.08 365	0.13 351	0.16 219	0.08 230	0.15 444	0.16 425	0.23 430	0.23 456	0.17 458	0.24 488	0.16 434	0.13 433	0.14 401	0.15 488	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.08 463	0.08 478

MLCV	0.13 423	0.08 365	0.17 505	0.18 400	0.06 31	0.16 475	0.17 459	0.19 339	0.22 446	0.19 507	0.25 515	0.17 452	0.13 433	0.15 424	0.14 450	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

iResNet	0.13 423	0.10 519	0.18 539	0.19 479	0.08 230	0.14 419	0.18 509	0.21 381	0.27 520	0.16 444	0.24 488	0.15 413	0.13 433	0.14 401	0.15 488	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

DN-CSS_ROB	0.13 423	0.13 592	0.17 505	0.18 400	0.10 478	0.16 475	0.08 9	0.22 408	0.19 383	0.17 458	0.23 476	0.13 366	0.13 433	0.13 362	0.14 450	0.05 49	0.05 253	0.10 560	0.10 574	0.08 463	0.06 312

Selective-IGEV-i16pb	0.14 456	0.08 365	0.17 505	0.15 123	0.11 537	0.41 689	0.16 425	0.29 553	0.24 468	0.11 282	0.21 453	0.10 274	0.07 178	0.17 493	0.12 365	0.10 548	0.07 513	0.06 204	0.08 486	0.09 528	0.10 559

xyz-stereo	0.14 456	0.07 224	0.22 589	0.15 123	0.05 2	0.22 586	0.15 357	0.17 274	0.31 560	0.15 414	0.28 557	0.26 571	0.17 533	0.13 362	0.12 365	0.05 49	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

G2L-Stereo_test	0.14 456	0.07 224	0.11 250	0.13 18	0.08 230	0.12 322	0.17 459	0.31 583	0.28 536	0.21 546	0.23 476	0.20 495	0.16 507	0.17 493	0.19 553	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.07 403

coex_refinement	0.14 456	0.07 224	0.12 303	0.17 307	0.10 478	0.16 475	0.15 357	0.27 507	0.29 544	0.18 491	0.21 453	0.22 522	0.17 533	0.16 453	0.19 553	0.08 442	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.09 528	0.08 478

G2L-Stereo	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.12 114	0.27 507	0.22 446	0.17 458	0.27 546	0.21 504	0.13 433	0.18 514	0.18 538	0.09 504	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.07 403

rvit_0105_6	0.14 456	0.09 450	0.18 539	0.17 307	0.10 478	0.10 209	0.17 459	0.19 339	0.26 507	0.12 322	0.18 408	0.17 452	0.13 433	0.18 514	0.13 406	0.15 653	0.11 625	0.12 613	0.10 574	0.09 528	0.06 312

rvit_0105_5	0.14 456	0.10 519	0.14 399	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.23 623	0.24 456	0.27 520	0.14 389	0.15 342	0.18 467	0.13 433	0.17 493	0.14 450	0.14 649	0.11 625	0.10 560	0.11 606	0.08 463	0.07 403

test_sample6	0.14 456	0.09 450	0.14 399	0.17 307	0.08 230	0.17 499	0.19 556	0.26 493	0.18 354	0.18 491	0.28 557	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.13 406	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.08 463	0.08 478

test_sample5	0.14 456	0.08 365	0.14 399	0.16 219	0.08 230	0.18 516	0.18 509	0.25 479	0.17 333	0.17 458	0.28 557	0.18 467	0.15 486	0.16 453	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.08 478

test_sample4	0.14 456	0.08 365	0.15 436	0.15 123	0.08 230	0.19 540	0.18 509	0.26 493	0.18 354	0.17 458	0.26 528	0.18 467	0.15 486	0.17 493	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.09 528	0.08 478

test_sample3	0.14 456	0.08 365	0.15 436	0.14 66	0.09 359	0.20 560	0.17 459	0.27 507	0.18 354	0.17 458	0.22 471	0.19 478	0.15 486	0.17 493	0.14 450	0.09 504	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.09 528	0.08 478

SMFormer	0.14 456	0.07 224	0.18 539	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.27 520	0.19 507	0.20 434	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.17 525	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.07 403

tta	0.14 456	0.07 224	0.18 539	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.27 520	0.19 507	0.20 434	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.17 525	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.06 312

qqq1	0.14 456	0.07 224	0.18 539	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.27 520	0.19 507	0.20 434	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.12 365	0.08 442	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.06 312

fff1	0.14 456	0.07 224	0.18 539	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.27 520	0.19 507	0.20 434	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.12 365	0.08 442	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.06 312

mmm	0.14 456	0.08 365	0.18 539	0.17 307	0.09 359	0.17 499	0.18 509	0.21 381	0.16 296	0.16 444	0.23 476	0.21 504	0.16 507	0.16 453	0.17 525	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.08 463	0.07 403

DualNet	0.14 456	0.08 365	0.14 399	0.16 219	0.08 230	0.18 516	0.18 509	0.25 479	0.17 333	0.18 491	0.28 557	0.18 467	0.15 486	0.16 453	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.08 478

StereoVision	0.14 456	0.13 592	0.10 180	0.24 644	0.10 478	0.16 475	0.21 596	0.21 381	0.20 408	0.12 322	0.25 515	0.10 274	0.10 319	0.16 453	0.10 200	0.09 504	0.10 609	0.12 613	0.12 629	0.06 300	0.05 196

PCWNet_CMD	0.14 456	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.14 267	0.29 553	0.36 602	0.14 389	0.20 434	0.21 504	0.13 433	0.17 493	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.07 403

gwcnet-sp	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.09 359	0.16 475	0.18 509	0.24 456	0.24 468	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.16 507	0.16 453	0.15 488	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

scenet	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.09 359	0.16 475	0.18 509	0.24 456	0.24 468	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.16 507	0.16 453	0.15 488	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

CASS	0.14 456	0.12 565	0.12 303	0.23 632	0.09 359	0.15 444	0.17 459	0.19 339	0.20 408	0.17 458	0.18 408	0.15 413	0.15 486	0.15 424	0.14 450	0.09 504	0.06 438	0.10 560	0.08 486	0.09 528	0.07 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.09 359	0.16 475	0.18 509	0.24 456	0.24 468	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.16 507	0.16 453	0.15 488	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

IER	0.14 456	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.16 425	0.26 493	0.27 520	0.18 491	0.26 528	0.17 452	0.20 578	0.17 493	0.14 450	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.07 403

test_5	0.14 456	0.12 565	0.08 40	0.20 547	0.10 478	0.14 419	0.28 671	0.21 381	0.24 468	0.19 507	0.28 557	0.11 308	0.15 486	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

psmg	0.14 456	0.09 450	0.14 399	0.17 307	0.10 478	0.15 444	0.17 459	0.29 553	0.20 408	0.17 458	0.21 453	0.25 561	0.16 507	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.07 513	0.08 420	0.08 486	0.07 390	0.07 403

UDGNet	0.14 456	0.13 592	0.17 505	0.18 400	0.10 478	0.12 322	0.16 425	0.21 381	0.27 520	0.20 529	0.20 434	0.17 452	0.13 433	0.16 453	0.14 450	0.10 548	0.06 438	0.09 511	0.07 403	0.07 390	0.07 403

TestStereo	0.14 456	0.15 614	0.11 250	0.23 632	0.08 230	0.15 444	0.21 596	0.20 359	0.23 456	0.14 389	0.25 515	0.16 434	0.13 433	0.16 453	0.14 450	0.06 170	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.09 528	0.05 196

CFNet_pseudo	0.14 456	0.08 365	0.16 480	0.16 219	0.09 359	0.13 369	0.14 267	0.27 507	0.34 582	0.15 414	0.21 453	0.22 522	0.13 433	0.18 514	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.07 390	0.07 403

GES	0.14 456	0.08 365	0.16 480	0.15 123	0.10 478	0.13 369	0.13 190	0.28 532	0.26 507	0.17 458	0.24 488	0.19 478	0.14 466	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.09 527

cf-r	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.08 230	0.14 419	0.19 556	0.21 381	0.25 493	0.17 458	0.26 528	0.22 522	0.17 533	0.14 401	0.15 488	0.10 548	0.05 253	0.06 204	0.08 486	0.06 300	0.06 312

GANet-RSSM	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.13 18	0.08 230	0.14 419	0.18 509	0.23 430	0.21 424	0.17 458	0.25 515	0.24 548	0.16 507	0.16 453	0.16 508	0.10 548	0.06 438	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

PSMNet-RSSM	0.14 456	0.07 224	0.14 399	0.15 123	0.08 230	0.13 369	0.16 425	0.25 479	0.24 468	0.17 458	0.28 557	0.23 539	0.14 466	0.16 453	0.14 450	0.11 583	0.06 438	0.09 511	0.12 629	0.08 463	0.07 403

GwcNet-RSSM	0.14 456	0.07 224	0.12 303	0.16 219	0.08 230	0.15 444	0.20 579	0.22 408	0.28 536	0.18 491	0.28 557	0.23 539	0.17 533	0.15 424	0.16 508	0.10 548	0.06 438	0.07 324	0.09 533	0.07 390	0.07 403

CFNet-ft	0.14 456	0.07 224	0.15 436	0.12 7	0.09 359	0.17 499	0.18 509	0.22 408	0.24 468	0.17 458	0.26 528	0.24 548	0.14 466	0.16 453	0.15 488	0.11 583	0.06 438	0.08 420	0.09 533	0.09 528	0.08 478

DMCA	0.14 456	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.09 359	0.15 444	0.17 459	0.23 430	0.28 536	0.14 389	0.20 434	0.17 452	0.18 547	0.15 424	0.17 525	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.09 528	0.10 559

MSMDNet	0.14 456	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.14 267	0.29 553	0.36 602	0.14 389	0.20 434	0.21 504	0.13 433	0.18 514	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.07 403

HSM-Net_RVC	0.14 456	0.08 365	0.12 303	0.15 123	0.08 230	0.16 475	0.15 357	0.27 507	0.29 544	0.20 529	0.21 453	0.29 597	0.14 466	0.18 514	0.13 406	0.06 170	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.06 312
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 456	0.07 224	0.15 436	0.12 7	0.09 359	0.17 499	0.18 509	0.22 408	0.24 468	0.17 458	0.26 528	0.24 548	0.14 466	0.16 453	0.15 488	0.11 583	0.06 438	0.08 420	0.09 533	0.09 528	0.08 478

ccs_rob	0.14 456	0.09 450	0.16 480	0.16 219	0.09 359	0.13 369	0.14 267	0.27 507	0.34 582	0.15 414	0.21 453	0.22 522	0.13 433	0.18 514	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.07 403

iResNet_ROB	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.15 123	0.07 133	0.19 540	0.14 267	0.26 493	0.32 566	0.23 576	0.26 528	0.23 539	0.16 507	0.15 424	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.08 463	0.08 478

rvit_0105_4	0.15 497	0.09 450	0.17 505	0.17 307	0.10 478	0.12 322	0.20 579	0.23 430	0.27 520	0.14 389	0.20 434	0.17 452	0.14 466	0.17 493	0.13 406	0.15 653	0.11 625	0.11 591	0.10 574	0.09 528	0.06 312

DCVSM-stereo	0.15 497	0.09 450	0.16 480	0.16 219	0.10 478	0.15 444	0.09 25	0.20 359	0.24 468	0.20 529	0.24 488	0.26 571	0.15 486	0.19 539	0.14 450	0.09 504	0.07 513	0.09 511	0.08 486	0.10 564	0.12 607

ACV-stereo	0.15 497	0.10 519	0.29 630	0.18 400	0.12 571	0.15 444	0.13 190	0.23 430	0.21 424	0.19 507	0.23 476	0.22 522	0.15 486	0.23 602	0.17 525	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.07 403

DispNO	0.15 497	0.09 450	0.18 539	0.19 479	0.12 571	0.11 263	0.21 596	0.23 430	0.29 544	0.18 491	0.23 476	0.19 478	0.17 533	0.16 453	0.16 508	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.07 390	0.06 312

mmx	0.15 497	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.26 507	0.15 414	0.26 528	0.19 478	0.13 433	0.15 424	0.22 589	0.08 442	0.06 438	0.09 511	0.08 486	0.08 463	0.08 478

xxx	0.15 497	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.26 507	0.15 414	0.26 528	0.19 478	0.13 433	0.15 424	0.22 589	0.08 442	0.06 438	0.09 511	0.08 486	0.08 463	0.08 478

CFNet_ucs	0.15 497	0.09 450	0.17 505	0.16 219	0.11 537	0.14 419	0.14 267	0.30 566	0.34 582	0.16 444	0.24 488	0.23 539	0.14 466	0.18 514	0.15 488	0.09 504	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.09 527

CBFPSM	0.15 497	0.07 224	0.27 618	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.22 408	0.23 456	0.20 529	0.27 546	0.23 539	0.16 507	0.16 453	0.19 553	0.06 170	0.06 438	0.06 204	0.07 403	0.07 390	0.07 403

BUS	0.15 497	0.09 450	0.14 399	0.22 611	0.10 478	0.20 560	0.14 267	0.34 618	0.20 408	0.17 458	0.23 476	0.16 434	0.14 466	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.06 438	0.10 560	0.09 533	0.07 390	0.07 403

BSDual-CNN	0.15 497	0.09 450	0.14 399	0.22 611	0.10 478	0.15 444	0.15 357	0.34 618	0.20 408	0.17 458	0.23 476	0.25 561	0.16 507	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.06 438	0.10 560	0.09 533	0.07 390	0.07 403

hknet	0.15 497	0.11 546	0.14 399	0.22 611	0.11 537	0.15 444	0.15 357	0.34 618	0.26 507	0.17 458	0.23 476	0.22 522	0.18 547	0.17 493	0.13 406	0.07 358	0.06 438	0.10 560	0.09 533	0.07 390	0.07 403

dd	0.15 497	0.17 635	0.17 505	0.19 479	0.09 359	0.15 444	0.18 509	0.22 408	0.26 507	0.23 576	0.20 434	0.21 504	0.10 319	0.21 576	0.17 525	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

DAS	0.15 497	0.08 365	0.18 539	0.19 479	0.10 478	0.19 540	0.17 459	0.28 532	0.30 550	0.18 491	0.26 528	0.21 504	0.16 507	0.16 453	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.07 403

SepStereo	0.15 497	0.08 365	0.18 539	0.19 479	0.10 478	0.19 540	0.17 459	0.28 532	0.30 550	0.18 491	0.26 528	0.21 504	0.16 507	0.26 624	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.07 403

PSMNet-ADL	0.15 497	0.12 565	0.13 351	0.22 611	0.09 359	0.13 369	0.20 579	0.26 493	0.23 456	0.18 491	0.20 434	0.23 539	0.17 533	0.18 514	0.18 538	0.09 504	0.08 549	0.08 420	0.11 606	0.08 463	0.07 403

LMCR-Stereo	0.15 497	0.08 365	0.14 399	0.21 586	0.09 359	0.18 516	0.19 556	0.28 532	0.19 383	0.24 588	0.24 488	0.23 539	0.17 533	0.20 558	0.17 525	0.07 358	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.10 564	0.09 527

xxxx	0.15 497	0.07 224	0.14 399	0.14 66	0.08 230	0.24 609	0.18 509	0.32 589	0.20 408	0.14 389	0.28 557	0.22 522	0.14 466	0.15 424	0.29 657	0.09 504	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.08 478

test_xeample	0.15 497	0.07 224	0.14 399	0.15 123	0.08 230	0.22 586	0.20 579	0.29 553	0.21 424	0.16 444	0.29 572	0.19 478	0.17 533	0.16 453	0.28 648	0.09 504	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.07 403

ACVNet	0.15 497	0.09 450	0.15 436	0.13 18	0.12 571	0.14 419	0.20 579	0.22 408	0.34 582	0.17 458	0.26 528	0.21 504	0.17 533	0.18 514	0.21 576	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.08 463	0.06 312

acv_ft	0.15 497	0.09 450	0.16 480	0.19 479	0.10 478	0.16 475	0.17 459	0.25 479	0.34 582	0.19 507	0.26 528	0.21 504	0.17 533	0.18 514	0.19 553	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.08 463	0.06 312

CCAANet	0.15 497	0.06 114	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.17 499	0.13 190	0.31 583	0.25 493	0.16 444	0.32 593	0.18 467	0.18 547	0.17 493	0.14 450	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.09 533	0.06 300	0.09 527

RASNet	0.15 497	0.07 224	0.15 436	0.16 219	0.08 230	0.19 540	0.14 267	0.30 566	0.21 424	0.17 458	0.25 515	0.21 504	0.19 566	0.20 558	0.20 563	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.08 486	0.06 300	0.06 312

CFNet	0.15 497	0.11 546	0.17 505	0.17 307	0.08 230	0.19 540	0.10 40	0.29 553	0.26 507	0.19 507	0.24 488	0.24 548	0.18 547	0.18 514	0.15 488	0.08 442	0.06 438	0.09 511	0.10 574	0.08 463	0.07 403

UCFNet_RVC	0.15 497	0.08 365	0.13 351	0.11 1	0.10 478	0.20 560	0.10 40	0.24 456	0.23 456	0.17 458	0.21 453	0.24 548	0.15 486	0.18 514	0.15 488	0.12 609	0.07 513	0.11 591	0.13 641	0.11 586	0.10 559

AdaStereo	0.15 497	0.11 546	0.16 480	0.19 479	0.09 359	0.21 572	0.11 75	0.33 603	0.28 536	0.21 546	0.23 476	0.21 504	0.13 433	0.19 539	0.15 488	0.13 628	0.05 253	0.10 560	0.07 403	0.09 528	0.07 403
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	0.15 497	0.08 365	0.16 480	0.16 219	0.08 230	0.16 475	0.13 190	0.26 493	0.36 602	0.21 546	0.29 572	0.24 548	0.13 433	0.14 401	0.14 450	0.06 170	0.06 438	0.06 204	0.04 59	0.09 528	0.08 478

HSM	0.15 497	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.16 475	0.14 267	0.28 532	0.25 493	0.20 529	0.24 488	0.37 652	0.17 533	0.20 558	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.06 312

pmcnn	0.15 497	0.07 224	0.20 568	0.15 123	0.07 133	0.21 572	0.16 425	0.25 479	0.26 507	0.21 546	0.33 600	0.29 597	0.19 566	0.18 514	0.17 525	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.07 390	0.06 312

DDVS	0.16 525	0.10 519	0.22 589	0.16 219	0.12 571	0.15 444	0.14 267	0.25 479	0.19 383	0.18 491	0.30 578	0.27 578	0.13 433	0.20 558	0.16 508	0.09 504	0.06 438	0.09 511	0.07 403	0.11 586	0.11 586

rvit_0105_3	0.16 525	0.10 519	0.15 436	0.20 547	0.12 571	0.15 444	0.26 660	0.25 479	0.30 550	0.15 414	0.17 379	0.21 504	0.14 466	0.18 514	0.14 450	0.14 649	0.11 625	0.12 613	0.14 647	0.07 390	0.07 403

ITSA-stereo	0.16 525	0.11 546	0.14 399	0.19 479	0.08 230	0.13 369	0.14 267	0.30 566	0.49 662	0.17 458	0.18 408	0.22 522	0.15 486	0.17 493	0.16 508	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.08 486	0.08 463	0.09 527

test_sample7	0.16 525	0.10 519	0.16 480	0.14 66	0.12 571	0.16 475	0.17 459	0.28 532	0.24 468	0.21 546	0.21 453	0.24 548	0.20 578	0.16 453	0.16 508	0.12 609	0.06 438	0.10 560	0.09 533	0.11 586	0.10 559

1111x	0.16 525	0.09 450	0.13 351	0.18 400	0.08 230	0.18 516	0.25 651	0.32 589	0.25 493	0.17 458	0.24 488	0.27 578	0.15 486	0.14 401	0.24 612	0.07 358	0.07 513	0.08 420	0.09 533	0.07 390	0.07 403

GMStereo_Zeroshot	0.16 525	0.13 592	0.25 606	0.20 547	0.10 478	0.17 499	0.13 190	0.30 566	0.25 493	0.23 576	0.32 593	0.25 561	0.11 362	0.19 539	0.14 450	0.09 504	0.06 438	0.11 591	0.06 297	0.12 605	0.08 478

CRFU-Net	0.16 525	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.20 560	0.14 267	0.27 507	0.21 424	0.28 626	0.28 557	0.29 597	0.18 547	0.19 539	0.18 538	0.09 504	0.09 585	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.09 527

NINENet	0.16 525	0.10 519	0.16 480	0.17 307	0.11 537	0.20 560	0.14 267	0.41 671	0.37 608	0.18 491	0.21 453	0.16 434	0.14 466	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.08 549	0.10 560	0.07 403	0.10 564	0.09 527

CSP-Net	0.16 525	0.09 450	0.14 399	0.17 307	0.09 359	0.19 540	0.18 509	0.25 479	0.33 571	0.26 606	0.31 583	0.25 561	0.16 507	0.21 576	0.19 553	0.09 504	0.06 438	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.08 478

AASNet	0.16 525	0.08 365	0.13 351	0.19 479	0.09 359	0.19 540	0.15 357	0.38 657	0.37 608	0.20 529	0.24 488	0.20 495	0.17 533	0.17 493	0.21 576	0.10 548	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.09 527

AACVNet	0.16 525	0.08 365	0.15 436	0.15 123	0.10 478	0.18 516	0.15 357	0.24 456	0.25 493	0.27 613	0.27 546	0.28 588	0.18 547	0.19 539	0.17 525	0.09 504	0.07 513	0.09 511	0.07 403	0.10 564	0.09 527

ADLNet2	0.16 525	0.09 450	0.14 399	0.17 307	0.09 359	0.20 560	0.16 425	0.32 589	0.39 620	0.17 458	0.20 434	0.20 495	0.19 566	0.21 576	0.23 600	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.07 403	0.09 528	0.07 403

ICVP	0.16 525	0.09 450	0.12 303	0.22 611	0.09 359	0.18 516	0.21 596	0.26 493	0.24 468	0.18 491	0.30 578	0.27 578	0.18 547	0.18 514	0.15 488	0.10 548	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.08 478
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.16 525	0.14 607	0.34 649	0.26 662	0.14 617	0.27 639	0.18 509	0.28 532	0.28 536	0.15 414	0.17 379	0.14 387	0.11 362	0.16 453	0.12 365	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.08 486	0.08 463	0.11 586

ADLNet	0.16 525	0.08 365	0.15 436	0.16 219	0.10 478	0.16 475	0.17 459	0.33 603	0.27 520	0.23 576	0.27 546	0.24 548	0.16 507	0.18 514	0.21 576	0.10 548	0.06 438	0.10 560	0.10 574	0.08 463	0.09 527

HCRNet	0.16 525	0.23 672	0.12 303	0.35 697	0.11 537	0.15 444	0.17 459	0.26 493	0.22 446	0.19 507	0.24 488	0.21 504	0.14 466	0.15 424	0.13 406	0.11 583	0.07 513	0.11 591	0.10 574	0.09 528	0.07 403

222	0.16 525	0.07 224	0.15 436	0.14 66	0.08 230	0.25 618	0.18 509	0.30 566	0.21 424	0.18 491	0.29 572	0.17 452	0.16 507	0.16 453	0.44 703	0.10 548	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.08 478

UPFNet	0.16 525	0.08 365	0.12 303	0.20 547	0.12 571	0.20 560	0.23 623	0.28 532	0.26 507	0.18 491	0.24 488	0.22 522	0.20 578	0.19 539	0.22 589	0.09 504	0.07 513	0.08 420	0.09 533	0.08 463	0.06 312

ac_64	0.16 525	0.09 450	0.15 436	0.18 400	0.10 478	0.22 586	0.17 459	0.24 456	0.22 446	0.19 507	0.24 488	0.29 597	0.18 547	0.19 539	0.22 589	0.09 504	0.08 549	0.08 420	0.09 533	0.07 390	0.06 312

DSFCA	0.16 525	0.09 450	0.14 399	0.16 219	0.10 478	0.21 572	0.19 556	0.28 532	0.31 560	0.23 576	0.25 515	0.22 522	0.16 507	0.20 558	0.20 563	0.10 548	0.07 513	0.09 511	0.09 533	0.08 463	0.08 478

AANet_RVC	0.16 525	0.10 519	0.11 250	0.18 400	0.09 359	0.19 540	0.18 509	0.27 507	0.32 566	0.22 561	0.35 615	0.21 504	0.22 593	0.22 594	0.17 525	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.06 312

DeepPruner_ROB	0.16 525	0.11 546	0.16 480	0.17 307	0.10 478	0.17 499	0.15 357	0.32 589	0.21 424	0.19 507	0.21 453	0.22 522	0.19 566	0.21 576	0.16 508	0.13 628	0.09 585	0.09 511	0.10 574	0.11 586	0.11 586

DStereoRT	0.17 547	0.07 224	0.12 303	0.19 479	0.09 359	0.13 369	0.12 114	0.28 532	0.23 456	0.12 322	0.20 434	0.11 308	0.10 319	0.15 424	0.14 450	0.06 170	0.05 253	1.02 734	0.09 533	0.05 167	0.04 53

rvit_stereo_0075_2	0.17 547	0.12 565	0.25 606	0.23 632	0.16 650	0.13 369	0.10 40	0.30 566	0.27 520	0.20 529	0.28 557	0.22 522	0.15 486	0.18 514	0.13 406	0.16 670	0.10 609	0.17 667	0.10 574	0.10 564	0.10 559

DualNet (step1)	0.17 547	0.12 565	0.21 579	0.13 18	0.14 617	0.18 516	0.14 267	0.28 532	0.24 468	0.21 546	0.21 453	0.24 548	0.20 578	0.16 453	0.16 508	0.15 653	0.06 438	0.14 642	0.14 647	0.15 653	0.13 625

iinet-f	0.17 547	0.07 224	0.46 673	0.14 66	0.10 478	0.21 572	0.14 267	0.27 507	0.23 456	0.22 561	0.25 515	0.21 504	0.16 507	0.18 514	0.22 589	0.09 504	0.07 513	0.07 324	0.06 297	0.09 528	0.10 559

ToySt	0.17 547	0.11 546	0.19 563	0.17 307	0.11 537	0.16 475	0.26 660	0.24 456	0.33 571	0.19 507	0.24 488	0.26 571	0.24 608	0.19 539	0.21 576	0.07 358	0.08 549	0.09 511	0.10 574	0.09 528	0.08 478

ssnet_v2	0.17 547	0.10 519	0.18 539	0.17 307	0.11 537	0.21 572	0.22 610	0.34 618	0.25 493	0.23 576	0.23 476	0.27 578	0.19 566	0.22 594	0.21 576	0.11 583	0.10 609	0.09 511	0.09 533	0.08 463	0.08 478

GEStereo_RVC	0.17 547	0.12 565	0.16 480	0.22 611	0.11 537	0.19 540	0.18 509	0.32 589	0.49 662	0.20 529	0.25 515	0.17 452	0.13 433	0.21 576	0.16 508	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.08 478

MMNet	0.17 547	0.10 519	0.17 505	0.20 547	0.11 537	0.27 639	0.20 579	0.26 493	0.42 633	0.22 561	0.30 578	0.22 522	0.20 578	0.18 514	0.20 563	0.06 170	0.06 438	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.07 403

delet	0.17 547	0.09 450	0.18 539	0.19 479	0.11 537	0.21 572	0.22 610	0.30 566	0.38 614	0.17 458	0.27 546	0.19 478	0.19 566	0.19 539	0.21 576	0.08 442	0.08 549	0.09 511	0.11 606	0.06 300	0.07 403

UNet	0.17 547	0.09 450	0.18 539	0.19 479	0.12 571	0.28 649	0.19 556	0.33 603	0.30 550	0.21 546	0.25 515	0.23 539	0.19 566	0.20 558	0.19 553	0.07 358	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.08 463	0.07 403

HGLStereo	0.17 547	0.09 450	0.19 563	0.17 307	0.12 571	0.18 516	0.18 509	0.31 583	0.33 571	0.22 561	0.33 600	0.24 548	0.18 547	0.20 558	0.21 576	0.10 548	0.09 585	0.07 324	0.07 403	0.09 528	0.10 559

DMCA-RVC	0.17 547	0.10 519	0.16 480	0.24 644	0.11 537	0.19 540	0.18 509	0.26 493	0.24 468	0.21 546	0.27 546	0.25 561	0.27 631	0.18 514	0.21 576	0.12 609	0.08 549	0.13 627	0.10 574	0.10 564	0.08 478

FADNet-RVC-Resample	0.17 547	0.12 565	0.32 643	0.22 611	0.12 571	0.19 540	0.14 267	0.25 479	0.24 468	0.24 588	0.27 546	0.20 495	0.15 486	0.17 493	0.16 508	0.07 358	0.08 549	0.12 613	0.10 574	0.09 528	0.11 586

FADNet_RVC	0.17 547	0.14 607	0.41 666	0.20 547	0.11 537	0.13 369	0.13 190	0.27 507	0.22 446	0.21 546	0.23 476	0.20 495	0.18 547	0.15 424	0.17 525	0.08 442	0.08 549	0.12 613	0.09 533	0.11 586	0.10 559

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 547	0.10 519	0.23 597	0.20 547	0.10 478	0.15 444	0.18 509	0.31 583	0.25 493	0.21 546	0.31 583	0.25 561	0.17 533	0.21 576	0.20 563	0.09 504	0.06 438	0.08 420	0.09 533	0.07 390	0.08 478
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	0.17 547	0.12 565	0.16 480	0.20 547	0.10 478	0.18 516	0.18 509	0.27 507	0.24 468	0.26 606	0.41 652	0.23 539	0.18 547	0.21 576	0.21 576	0.09 504	0.05 253	0.09 511	0.10 574	0.07 390	0.07 403
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-ln-s-r	0.18 563	0.10 519	0.41 666	0.19 479	0.08 230	0.18 516	0.18 509	0.23 430	0.34 582	0.19 507	0.41 652	0.22 522	0.17 533	0.20 558	0.25 620	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.06 312

ISRNet	0.18 563	0.08 365	0.20 568	0.19 479	0.13 597	0.15 444	0.12 114	0.30 566	0.33 571	0.21 546	0.26 528	0.27 578	0.18 547	0.17 493	0.20 563	0.20 687	0.08 549	0.14 642	0.14 647	0.14 639	0.17 675

test_sample9	0.18 563	0.12 565	0.21 579	0.13 18	0.14 617	0.18 516	0.14 267	0.28 532	0.24 468	0.21 546	0.21 453	0.24 548	0.20 578	0.19 539	0.18 538	0.15 653	0.30 714	0.14 642	0.14 647	0.15 653	0.13 625

fast-acv-ft	0.18 563	0.11 546	0.20 568	0.19 479	0.12 571	0.26 630	0.21 596	0.26 493	0.35 596	0.22 561	0.34 610	0.27 578	0.21 586	0.21 576	0.23 600	0.09 504	0.09 585	0.08 420	0.10 574	0.08 463	0.07 403

HBP-ISP	0.18 563	0.13 592	0.17 505	0.15 123	0.11 537	0.08 85	0.13 190	0.28 532	0.30 550	0.22 561	0.33 600	0.21 504	0.25 616	0.23 602	0.18 538	0.15 653	0.17 685	0.21 681	0.17 677	0.10 564	0.09 527

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 563	0.09 450	0.30 636	0.15 123	0.11 537	0.23 600	0.20 579	0.27 507	0.40 624	0.26 606	0.43 663	0.25 561	0.15 486	0.21 576	0.20 563	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.10 564	0.09 527

dad	0.18 563	0.20 658	0.21 579	0.17 307	0.11 537	0.20 560	0.19 556	0.21 381	0.28 536	0.30 642	0.24 488	0.30 607	0.13 433	0.19 539	0.17 525	0.18 676	0.09 585	0.11 591	0.09 533	0.11 586	0.07 403

hitnet-ft	0.18 563	0.10 519	0.17 505	0.14 66	0.09 359	0.27 639	0.20 579	0.25 479	0.26 507	0.24 588	0.32 593	0.32 630	0.23 599	0.24 614	0.21 576	0.12 609	0.07 513	0.10 560	0.08 486	0.12 605	0.11 586

STTStereo	0.18 563	0.13 592	0.28 621	0.20 547	0.11 537	0.16 475	0.21 596	0.29 553	0.23 456	0.22 561	0.30 578	0.29 597	0.18 547	0.20 558	0.20 563	0.12 609	0.11 625	0.11 591	0.14 647	0.09 528	0.08 478

TDLM	0.18 563	0.12 565	0.14 399	0.24 644	0.10 478	0.18 516	0.18 509	0.37 650	0.30 550	0.22 561	0.28 557	0.28 588	0.18 547	0.23 602	0.19 553	0.11 583	0.07 513	0.10 560	0.10 574	0.08 463	0.08 478

CVANet_RVC	0.18 563	0.11 546	0.14 399	0.21 586	0.11 537	0.19 540	0.18 509	0.34 618	0.34 582	0.22 561	0.31 583	0.28 588	0.18 547	0.24 614	0.18 538	0.12 609	0.08 549	0.12 613	0.12 629	0.09 528	0.08 478

DLCB_ROB	0.18 563	0.10 519	0.16 480	0.23 632	0.11 537	0.24 609	0.18 509	0.30 566	0.28 536	0.27 613	0.29 572	0.28 588	0.25 616	0.20 558	0.20 563	0.08 442	0.08 549	0.09 511	0.09 533	0.07 390	0.07 403

TCMNet	0.19 575	0.12 565	0.20 568	0.21 586	0.18 672	0.21 572	0.24 634	0.28 532	0.36 602	0.23 576	0.26 528	0.25 561	0.20 578	0.20 558	0.23 600	0.13 628	0.11 625	0.11 591	0.12 629	0.13 621	0.12 607

rvit_105_1	0.19 575	0.12 565	0.25 606	0.21 586	0.16 650	0.22 586	0.28 671	0.32 589	0.42 633	0.20 529	0.21 453	0.22 522	0.18 547	0.19 539	0.18 538	0.12 609	0.12 641	0.13 627	0.15 665	0.08 463	0.07 403

SACVNet	0.19 575	0.12 565	0.15 436	0.17 307	0.13 597	0.22 586	0.18 509	0.31 583	0.31 560	0.24 588	0.31 583	0.30 607	0.23 599	0.23 602	0.17 525	0.11 583	0.08 549	0.10 560	0.10 574	0.12 605	0.14 643

pcwnet_v2	0.19 575	0.11 546	0.26 615	0.18 400	0.14 617	0.18 516	0.15 357	0.37 650	0.46 657	0.19 507	0.24 488	0.21 504	0.19 566	0.21 576	0.20 563	0.13 628	0.10 609	0.10 560	0.10 574	0.11 586	0.13 625

psm_up	0.19 575	0.10 519	0.18 539	0.21 586	0.11 537	0.17 499	0.19 556	0.38 657	0.34 582	0.22 561	0.28 557	0.29 597	0.25 616	0.20 558	0.22 589	0.09 504	0.10 609	0.11 591	0.11 606	0.08 463	0.08 478

NVstereo2D	0.19 575	0.11 546	0.16 480	0.17 307	0.16 650	0.28 649	0.23 623	0.44 686	0.42 633	0.15 414	0.28 557	0.25 561	0.19 566	0.23 602	0.18 538	0.09 504	0.06 438	0.10 560	0.08 486	0.15 653	0.10 559

StereoDRNet	0.19 575	0.11 546	0.18 539	0.22 611	0.11 537	0.22 586	0.22 610	0.37 650	0.34 582	0.24 588	0.28 557	0.30 607	0.19 566	0.20 558	0.21 576	0.10 548	0.08 549	0.11 591	0.09 533	0.09 528	0.07 403

CBMV_ROB	0.19 575	0.13 592	0.18 539	0.16 219	0.11 537	0.16 475	0.12 114	0.27 507	0.29 544	0.27 613	0.31 583	0.27 578	0.24 608	0.24 614	0.16 508	0.15 653	0.18 687	0.22 685	0.20 683	0.10 564	0.12 607

NOSS_ROB	0.19 575	0.13 592	0.18 539	0.16 219	0.12 571	0.16 475	0.12 114	0.30 566	0.33 571	0.20 529	0.22 471	0.27 578	0.24 608	0.21 576	0.16 508	0.16 670	0.18 687	0.23 686	0.21 685	0.13 621	0.13 625

PStereo	0.20 584	0.22 668	0.20 568	0.18 400	0.10 478	0.13 369	0.19 556	0.28 532	0.38 614	0.20 529	0.14 325	0.28 588	0.32 664	0.24 614	0.32 675	0.18 676	0.13 655	0.16 662	0.11 606	0.13 621	0.12 607

w-ln-seven-2	0.20 584	0.14 607	0.39 660	0.23 632	0.12 571	0.21 572	0.21 596	0.29 553	0.38 614	0.25 601	0.38 630	0.28 588	0.23 599	0.21 576	0.25 620	0.08 442	0.08 549	0.09 511	0.09 533	0.10 564	0.09 527

YMNet	0.20 584	0.12 565	0.20 568	0.21 586	0.14 617	0.27 639	0.23 623	0.32 589	0.34 582	0.28 626	0.35 615	0.30 607	0.18 547	0.18 514	0.22 589	0.11 583	0.13 655	0.10 560	0.10 574	0.09 528	0.09 527

YMNet_1	0.20 584	0.12 565	0.20 568	0.21 586	0.14 617	0.27 639	0.23 623	0.32 589	0.34 582	0.28 626	0.35 615	0.30 607	0.18 547	0.18 514	0.22 589	0.11 583	0.13 655	0.10 560	0.10 574	0.09 528	0.09 527

test_sample8	0.20 584	0.12 565	0.21 579	0.13 18	0.14 617	0.18 516	0.14 267	0.32 589	0.21 424	0.28 626	0.22 471	0.36 649	0.26 624	0.19 539	0.18 538	0.15 653	0.30 714	0.14 642	0.14 647	0.15 653	0.13 625

SDNR	0.20 584	0.09 450	0.19 563	0.16 219	0.12 571	0.79 718	0.13 190	0.26 493	0.33 571	0.19 507	0.25 515	0.19 478	0.12 397	0.19 539	0.15 488	0.16 670	0.18 687	0.14 642	0.11 606	0.08 463	0.12 607

GwcNet	0.20 584	0.14 607	0.20 568	0.18 400	0.12 571	0.25 618	0.20 579	0.36 641	0.45 648	0.20 529	0.33 600	0.33 636	0.21 586	0.22 594	0.25 620	0.11 583	0.09 585	0.09 511	0.09 533	0.09 528	0.10 559

SuperB	0.20 584	0.10 519	0.57 687	0.16 219	0.09 359	0.19 540	0.18 509	0.25 479	0.51 672	0.27 613	0.39 638	0.17 452	0.22 593	0.22 594	0.21 576	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.12 605	0.11 586

ADCRef	0.20 584	0.12 565	0.43 671	0.20 547	0.12 571	0.23 600	0.18 509	0.32 589	0.37 608	0.26 606	0.33 600	0.18 467	0.23 599	0.25 620	0.26 634	0.07 358	0.06 438	0.09 511	0.09 533	0.08 463	0.09 527

ADCP+	0.20 584	0.10 519	0.35 655	0.21 586	0.12 571	0.22 586	0.27 665	0.31 583	0.35 596	0.26 606	0.37 623	0.22 522	0.22 593	0.27 626	0.28 648	0.09 504	0.06 438	0.08 420	0.08 486	0.10 564	0.10 559

PS-NSSS	0.20 584	0.21 664	0.23 597	0.20 547	0.10 478	0.19 540	0.17 459	0.36 641	0.26 507	0.27 613	0.34 610	0.27 578	0.24 608	0.20 558	0.20 563	0.15 653	0.12 641	0.17 667	0.14 647	0.10 564	0.09 527

DRN-Test	0.20 584	0.11 546	0.21 579	0.22 611	0.10 478	0.22 586	0.22 610	0.40 666	0.38 614	0.24 588	0.33 600	0.26 571	0.22 593	0.22 594	0.25 620	0.11 583	0.07 513	0.11 591	0.10 574	0.09 528	0.08 478

DISCO	0.20 584	0.09 450	0.22 589	0.17 307	0.10 478	0.25 618	0.18 509	0.28 532	0.45 648	0.23 576	0.32 593	0.34 641	0.26 624	0.29 643	0.29 657	0.08 442	0.06 438	0.07 324	0.07 403	0.09 528	0.10 559

SGM-Forest	0.20 584	0.14 607	0.18 539	0.20 547	0.13 597	0.21 572	0.22 610	0.33 603	0.31 560	0.24 588	0.29 572	0.28 588	0.20 578	0.23 602	0.18 538	0.15 653	0.16 681	0.15 654	0.14 647	0.13 621	0.12 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 584	0.15 614	0.18 539	0.18 400	0.10 478	0.20 560	0.11 75	0.30 566	0.31 560	0.29 636	0.31 583	0.31 622	0.23 599	0.28 635	0.19 553	0.13 628	0.15 671	0.17 667	0.16 670	0.10 564	0.10 559
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.21 599	0.17 635	0.20 568	0.23 632	0.15 636	0.31 659	0.20 579	0.33 603	0.35 596	0.24 588	0.28 557	0.31 622	0.29 645	0.21 576	0.23 600	0.15 653	0.12 641	0.13 627	0.09 533	0.14 639	0.15 657

FAT-Stereo	0.21 599	0.13 592	0.22 589	0.21 586	0.12 571	0.18 516	0.18 509	0.35 633	0.40 624	0.28 626	0.37 623	0.33 636	0.33 668	0.21 576	0.20 563	0.09 504	0.11 625	0.10 560	0.09 533	0.11 586	0.14 643

FADNet-RVC	0.21 599	0.20 658	0.40 664	0.21 586	0.16 650	0.21 572	0.15 357	0.27 507	0.27 520	0.26 606	0.32 593	0.26 571	0.21 586	0.22 594	0.19 553	0.12 609	0.13 655	0.12 613	0.14 647	0.13 621	0.18 679

FADNet	0.21 599	0.23 672	0.37 658	0.18 400	0.17 662	0.25 618	0.13 190	0.32 589	0.32 566	0.23 576	0.25 515	0.27 578	0.21 586	0.19 539	0.16 508	0.13 628	0.15 671	0.12 613	0.15 665	0.17 673	0.18 679

S-Stereo	0.21 599	0.12 565	0.25 606	0.21 586	0.13 597	0.21 572	0.19 556	0.33 603	0.45 648	0.23 576	0.36 620	0.28 588	0.29 645	0.20 558	0.23 600	0.09 504	0.12 641	0.10 560	0.10 574	0.13 621	0.14 643

DANet	0.21 599	0.16 625	0.29 630	0.25 652	0.13 597	0.23 600	0.19 556	0.28 532	0.27 520	0.28 626	0.32 593	0.35 647	0.32 664	0.31 650	0.24 612	0.11 583	0.09 585	0.11 591	0.10 574	0.13 621	0.11 586
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	0.21 599	0.16 625	0.27 618	0.18 400	0.11 537	0.22 586	0.13 190	0.33 603	0.49 662	0.30 642	0.40 641	0.32 630	0.25 616	0.31 650	0.23 600	0.10 548	0.07 513	0.11 591	0.08 486	0.11 586	0.10 559

PWCDC_ROB	0.21 599	0.13 592	0.23 597	0.25 652	0.12 571	0.20 560	0.15 357	0.34 618	0.55 683	0.29 636	0.49 674	0.21 504	0.15 486	0.28 635	0.20 563	0.11 583	0.09 585	0.10 560	0.08 486	0.11 586	0.09 527

GASNet	0.22 607	0.24 675	0.34 649	0.26 662	0.17 662	0.27 639	0.16 425	0.45 688	0.42 633	0.27 613	0.24 488	0.30 607	0.16 507	0.27 626	0.18 538	0.12 609	0.09 585	0.12 613	0.11 606	0.16 666	0.08 478

Anonymous_2	0.22 607	0.17 635	0.28 621	0.15 123	0.16 650	0.33 663	0.22 610	0.23 430	0.18 354	0.23 576	0.24 488	0.26 571	0.27 631	0.27 626	0.24 612	0.22 694	0.26 710	0.17 667	0.17 677	0.16 666	0.18 679

Wz-Net-LNSev	0.22 607	0.16 625	0.41 666	0.22 611	0.13 597	0.25 618	0.24 634	0.33 603	0.44 644	0.30 642	0.42 660	0.32 630	0.19 566	0.23 602	0.27 640	0.10 548	0.09 585	0.08 420	0.08 486	0.12 605	0.11 586

FINET	0.22 607	0.18 649	0.28 621	0.19 479	0.16 650	0.24 609	0.24 634	0.33 603	0.49 662	0.26 606	0.33 600	0.22 522	0.23 599	0.23 602	0.18 538	0.18 676	0.16 681	0.11 591	0.10 574	0.15 653	0.14 643

Syn2CoEx	0.22 607	0.16 625	0.29 630	0.29 684	0.15 636	0.26 630	0.21 596	0.34 618	0.32 566	0.29 636	0.36 620	0.28 588	0.25 616	0.20 558	0.25 620	0.16 670	0.12 641	0.14 642	0.11 606	0.09 528	0.08 478

aanetorigin	0.22 607	0.17 635	0.57 687	0.18 400	0.10 478	0.16 475	0.19 556	0.20 359	0.33 571	0.49 694	0.48 673	0.30 607	0.28 640	0.21 576	0.24 612	0.08 442	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.10 564	0.09 527

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 607	0.21 664	0.25 606	0.26 662	0.11 537	0.24 609	0.14 267	0.39 663	0.24 468	0.32 656	0.36 620	0.30 607	0.21 586	0.19 539	0.22 589	0.17 675	0.14 666	0.21 681	0.16 670	0.13 621	0.12 607

RP	0.22 607	0.13 592	0.22 589	0.23 632	0.12 571	0.21 572	0.20 579	0.26 493	0.45 648	0.22 561	0.38 630	0.37 652	0.25 616	0.28 635	0.25 620	0.11 583	0.12 641	0.13 627	0.12 629	0.13 621	0.14 643

stereogan	0.22 607	0.11 546	0.21 579	0.20 547	0.12 571	0.32 661	0.19 556	0.36 641	0.45 648	0.23 576	0.39 638	0.35 647	0.27 631	0.33 659	0.23 600	0.10 548	0.12 641	0.10 560	0.10 574	0.14 639	0.14 643

GANet	0.22 607	0.13 592	0.21 579	0.25 652	0.14 617	0.23 600	0.22 610	0.42 676	0.27 520	0.31 649	0.43 663	0.37 652	0.29 645	0.23 602	0.23 600	0.10 548	0.12 641	0.10 560	0.09 533	0.10 564	0.08 478

MDST_ROB	0.22 607	0.10 519	0.18 539	0.18 400	0.11 537	0.40 687	0.19 556	0.44 686	0.42 633	0.40 676	0.40 641	0.29 597	0.21 586	0.27 626	0.19 553	0.11 583	0.10 609	0.14 642	0.11 606	0.10 564	0.08 478

XPNet_ROB	0.22 607	0.12 565	0.20 568	0.22 611	0.13 597	0.22 586	0.19 556	0.35 633	0.40 624	0.30 642	0.40 641	0.38 658	0.27 631	0.26 624	0.29 657	0.15 653	0.10 609	0.10 560	0.10 574	0.13 621	0.12 607

PSMNet_ROB	0.22 607	0.12 565	0.15 436	0.27 670	0.15 636	0.25 618	0.36 702	0.43 682	0.37 608	0.27 613	0.33 600	0.32 630	0.23 599	0.21 576	0.27 640	0.12 609	0.08 549	0.13 627	0.11 606	0.10 564	0.09 527

MSAF-DinoV2	0.23 620	0.11 546	0.25 606	0.17 307	0.10 478	0.28 649	0.17 459	0.38 657	0.56 685	0.21 546	0.27 546	0.47 689	0.28 640	0.36 671	0.40 695	0.09 504	0.06 438	0.07 324	0.09 533	0.12 605	0.11 586

Wz-Net-MNSev	0.23 620	0.13 592	0.33 646	0.20 547	0.15 636	0.36 676	0.25 651	0.34 618	0.45 648	0.29 636	0.41 652	0.39 663	0.19 566	0.25 620	0.27 640	0.09 504	0.07 513	0.09 511	0.09 533	0.12 605	0.10 559

DDUNet	0.23 620	0.18 649	0.22 589	0.22 611	0.15 636	0.25 618	0.24 634	0.30 566	0.31 560	0.31 649	0.37 623	0.34 641	0.26 624	0.25 620	0.21 576	0.18 676	0.13 655	0.17 667	0.11 606	0.16 666	0.17 675

APVNet	0.23 620	0.12 565	0.20 568	0.18 400	0.14 617	0.32 661	0.31 691	0.40 666	0.33 571	0.27 613	0.40 641	0.30 607	0.29 645	0.27 626	0.25 620	0.11 583	0.12 641	0.11 591	0.14 647	0.12 605	0.13 625

AF-Net	0.23 620	0.17 635	0.17 505	0.27 670	0.13 597	0.26 630	0.24 634	0.33 603	0.51 672	0.25 601	0.33 600	0.39 663	0.27 631	0.28 635	0.26 634	0.11 583	0.10 609	0.16 662	0.12 629	0.11 586	0.11 586

edge stereo	0.23 620	0.14 607	0.21 579	0.21 586	0.13 597	0.24 609	0.16 425	0.32 589	0.42 633	0.32 656	0.40 641	0.39 663	0.35 674	0.25 620	0.25 620	0.13 628	0.11 625	0.14 642	0.11 606	0.12 605	0.14 643

Nwc_Net	0.23 620	0.17 635	0.22 589	0.25 652	0.15 636	0.25 618	0.27 665	0.38 657	0.39 620	0.22 561	0.41 652	0.30 607	0.29 645	0.28 635	0.25 620	0.11 583	0.10 609	0.17 667	0.20 683	0.10 564	0.11 586

RTSC	0.23 620	0.13 592	0.30 636	0.21 586	0.13 597	0.29 653	0.17 459	0.36 641	0.68 708	0.27 613	0.34 610	0.30 607	0.22 593	0.32 655	0.31 670	0.10 548	0.08 549	0.09 511	0.10 574	0.13 621	0.14 643

RYNet	0.23 620	0.12 565	0.22 589	0.19 479	0.17 662	0.47 694	0.26 660	0.39 663	0.49 662	0.24 588	0.29 572	0.34 641	0.24 608	0.20 558	0.31 670	0.10 548	0.06 438	0.09 511	0.09 533	0.14 639	0.15 657

NaN_ROB	0.23 620	0.20 658	0.25 606	0.25 652	0.13 597	0.31 659	0.27 665	0.34 618	0.41 631	0.31 649	0.31 583	0.32 630	0.23 599	0.31 650	0.22 589	0.11 583	0.17 685	0.10 560	0.11 606	0.08 463	0.09 527

ETE_ROB	0.23 620	0.17 635	0.23 597	0.25 652	0.14 617	0.26 630	0.29 682	0.32 589	0.37 608	0.28 626	0.37 623	0.45 681	0.27 631	0.28 635	0.27 640	0.11 583	0.09 585	0.12 613	0.10 574	0.14 639	0.13 625

w-ln-seven	0.24 631	0.15 614	0.58 690	0.20 547	0.14 617	0.26 630	0.22 610	0.36 641	0.62 698	0.30 642	0.40 641	0.30 607	0.23 599	0.22 594	0.28 648	0.09 504	0.09 585	0.11 591	0.10 574	0.11 586	0.10 559

SQANet	0.24 631	0.24 675	0.31 639	0.31 690	0.19 676	0.27 639	0.13 190	0.30 566	0.33 571	0.25 601	0.37 623	0.31 622	0.22 593	0.27 626	0.23 600	0.15 653	0.10 609	0.21 681	0.16 670	0.22 684	0.16 666

DeepPrunerF	0.24 631	0.17 635	0.45 672	0.26 662	0.16 650	0.23 600	0.29 682	0.37 650	0.51 672	0.27 613	0.31 583	0.24 548	0.28 640	0.22 594	0.23 600	0.15 653	0.11 625	0.20 680	0.18 681	0.12 605	0.14 643

PA-Net	0.24 631	0.18 649	0.34 649	0.28 677	0.22 686	0.22 586	0.39 707	0.29 553	0.39 620	0.22 561	0.33 600	0.25 561	0.26 624	0.21 576	0.25 620	0.10 548	0.23 707	0.15 654	0.22 688	0.09 528	0.13 625
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.24 631	0.15 614	0.18 539	0.34 695	0.18 672	0.24 609	0.24 634	0.34 618	0.29 544	0.31 649	0.38 630	0.38 658	0.29 645	0.23 602	0.25 620	0.15 653	0.12 641	0.18 676	0.21 685	0.13 621	0.13 625

WCMA_ROB	0.24 631	0.11 546	0.24 603	0.17 307	0.14 617	0.34 667	0.16 425	0.33 603	0.33 571	0.39 673	0.54 682	0.40 669	0.35 674	0.35 667	0.26 634	0.12 609	0.12 641	0.12 613	0.11 606	0.14 639	0.14 643

SGM_RVC	0.24 631	0.12 565	0.16 480	0.15 123	0.09 359	0.34 667	0.19 556	0.35 633	0.32 566	0.44 688	0.38 630	0.53 697	0.36 677	0.36 671	0.26 634	0.13 628	0.13 655	0.13 627	0.13 641	0.11 586	0.11 586
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.25 638	0.18 649	0.19 563	0.20 547	0.15 636	0.22 586	0.19 556	0.33 603	0.42 633	0.30 642	0.22 471	0.33 636	0.28 640	0.42 694	0.28 648	0.47 717	0.12 641	0.31 704	0.11 606	0.17 673	0.12 607

FSD	0.25 638	0.27 684	0.26 615	0.25 652	0.23 687	0.25 618	0.25 651	0.27 507	0.26 507	0.25 601	0.26 528	0.26 571	0.26 624	0.27 626	0.24 612	0.21 690	0.20 693	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

z-mn7	0.25 638	0.15 614	0.47 676	0.19 479	0.13 597	0.28 649	0.25 651	0.35 633	0.64 702	0.27 613	0.57 689	0.29 597	0.24 608	0.32 655	0.27 640	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.08 486	0.10 564	0.10 559

DGSMNet	0.25 638	0.19 653	0.34 649	0.21 586	0.24 691	0.24 609	0.21 596	0.36 641	0.42 633	0.25 601	0.32 593	0.38 658	0.21 586	0.29 643	0.24 612	0.13 628	0.11 625	0.14 642	0.16 670	0.23 687	0.23 693

psmorigin	0.25 638	0.16 625	0.35 655	0.17 307	0.13 597	0.24 609	0.14 267	0.34 618	0.34 582	0.41 680	0.55 683	0.41 672	0.38 681	0.35 667	0.28 648	0.11 583	0.15 671	0.11 591	0.11 606	0.12 605	0.17 675

RGC	0.25 638	0.20 658	0.29 630	0.28 677	0.16 650	0.22 586	0.23 623	0.33 603	0.44 644	0.27 613	0.40 641	0.38 658	0.28 640	0.37 676	0.23 600	0.11 583	0.13 655	0.17 667	0.17 677	0.15 653	0.16 666

G-Net	0.25 638	0.17 635	0.38 659	0.23 632	0.16 650	0.51 697	0.23 623	0.29 553	0.35 596	0.36 665	0.38 630	0.31 622	0.29 645	0.28 635	0.27 640	0.11 583	0.09 585	0.12 613	0.10 574	0.16 666	0.14 643

NCC-stereo	0.25 638	0.15 614	0.31 639	0.26 662	0.17 662	0.21 572	0.31 691	0.41 671	0.40 624	0.24 588	0.38 630	0.33 636	0.29 645	0.37 676	0.28 648	0.13 628	0.11 625	0.15 654	0.22 688	0.13 621	0.13 625

Abc-Net	0.25 638	0.15 614	0.31 639	0.26 662	0.17 662	0.21 572	0.31 691	0.41 671	0.40 624	0.24 588	0.38 630	0.33 636	0.29 645	0.37 676	0.28 648	0.13 628	0.11 625	0.15 654	0.22 688	0.13 621	0.13 625
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.25 638	0.12 565	0.49 679	0.22 611	0.12 571	0.36 676	0.29 682	0.30 566	0.57 687	0.24 588	0.47 672	0.30 607	0.31 661	0.30 649	0.30 664	0.09 504	0.07 513	0.09 511	0.09 533	0.10 564	0.10 559

STTRV1_RVC	0.25 638	0.26 681	0.39 660	0.19 479	0.26 698	0.30 656	0.24 634	0.35 633	0.35 596	0.36 665	0.34 610	0.31 622	0.31 661	0.28 635	0.25 620	0.18 676	0.10 609	0.16 662	0.14 647	0.18 677	0.12 607

FBW_ROB	0.25 638	0.17 635	0.23 597	0.27 670	0.14 617	0.26 630	0.22 610	0.42 676	0.43 642	0.42 682	0.41 652	0.43 677	0.27 631	0.32 655	0.24 612	0.09 504	0.15 671	0.15 654	0.12 629	0.12 605	0.10 559

SANet	0.25 638	0.14 607	0.29 630	0.21 586	0.11 537	0.29 653	0.25 651	0.40 666	0.65 706	0.36 665	0.40 641	0.42 674	0.27 631	0.27 626	0.25 620	0.12 609	0.09 585	0.10 560	0.09 533	0.13 621	0.12 607

LALA_ROB	0.25 638	0.16 625	0.23 597	0.27 670	0.17 662	0.27 639	0.27 665	0.42 676	0.38 614	0.33 660	0.39 638	0.51 693	0.26 624	0.29 643	0.28 648	0.16 670	0.09 585	0.13 627	0.12 629	0.13 621	0.13 625

DStereoSA	0.26 652	0.19 653	0.39 660	0.27 670	0.17 662	0.23 600	0.21 596	0.50 696	0.60 693	0.22 561	0.30 578	0.29 597	0.34 670	0.40 687	0.29 657	0.12 609	0.11 625	0.16 662	0.14 647	0.15 653	0.12 607

zh-sn7	0.26 652	0.17 635	0.55 684	0.24 644	0.14 617	0.25 618	0.25 651	0.34 618	0.49 662	0.29 636	0.55 683	0.29 597	0.32 664	0.37 676	0.33 679	0.10 548	0.10 609	0.11 591	0.11 606	0.12 605	0.12 607

zh-mn7	0.26 652	0.15 614	0.59 692	0.19 479	0.14 617	0.24 609	0.22 610	0.35 633	0.63 701	0.35 662	0.67 699	0.31 622	0.25 616	0.31 650	0.26 634	0.09 504	0.08 549	0.09 511	0.09 533	0.09 528	0.11 586

Wz-Net-SNSev	0.26 652	0.17 635	0.46 673	0.25 652	0.14 617	0.26 630	0.24 634	0.38 657	0.57 687	0.30 642	0.56 685	0.39 663	0.26 624	0.24 614	0.32 675	0.10 548	0.09 585	0.10 560	0.11 606	0.11 586	0.11 586

SHD	0.26 652	0.15 614	0.31 639	0.24 644	0.18 672	0.23 600	0.15 357	0.39 663	0.72 713	0.32 656	0.42 660	0.36 649	0.29 645	0.33 659	0.30 664	0.13 628	0.11 625	0.14 642	0.13 641	0.16 666	0.20 687

ADCMid	0.26 652	0.15 614	0.42 669	0.20 547	0.14 617	0.25 618	0.26 660	0.35 633	0.40 624	0.37 670	0.45 667	0.34 641	0.42 693	0.36 671	0.36 685	0.10 548	0.09 585	0.11 591	0.11 606	0.13 621	0.13 625

AnyNet_C32	0.26 652	0.16 625	0.39 660	0.20 547	0.17 662	0.26 630	0.31 691	0.32 589	0.45 648	0.31 649	0.50 676	0.30 607	0.34 670	0.41 693	0.36 685	0.12 609	0.12 641	0.12 613	0.14 647	0.14 639	0.15 657

ADCPNet	0.26 652	0.17 635	0.62 695	0.21 586	0.15 636	0.36 676	0.25 651	0.33 603	0.37 608	0.31 649	0.41 652	0.36 649	0.29 645	0.29 643	0.34 683	0.12 609	0.10 609	0.11 591	0.12 629	0.14 639	0.13 625

DStereoFS	0.27 660	0.22 668	0.32 643	0.23 632	0.15 636	0.23 600	0.21 596	0.52 701	0.49 662	0.28 626	0.45 667	0.34 641	0.36 677	0.53 705	0.29 657	0.13 628	0.11 625	0.15 654	0.13 641	0.17 673	0.17 675

DispFullNet	0.27 660	0.22 668	0.66 699	0.28 677	0.17 662	0.27 639	0.17 459	0.34 618	0.57 687	0.27 613	0.37 623	0.43 677	0.24 608	0.39 683	0.25 620	0.12 609	0.06 438	0.19 678	0.11 606	0.23 687	0.16 666

MeshStereo	0.27 660	0.13 592	0.18 539	0.15 123	0.11 537	0.33 663	0.24 634	0.41 671	0.36 602	0.53 697	0.58 693	0.67 707	0.41 689	0.36 671	0.27 640	0.14 649	0.13 655	0.13 627	0.11 606	0.11 586	0.11 586
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	0.28 663	0.33 698	0.42 669	0.36 699	0.32 705	0.18 516	0.20 579	0.42 676	0.30 550	0.33 660	0.41 652	0.40 669	0.24 608	0.31 650	0.20 563	0.19 682	0.11 625	0.25 688	0.15 665	0.22 684	0.16 666

CC-Net-ROB	0.28 663	0.31 696	0.36 657	0.30 688	0.15 636	0.25 618	0.19 556	0.45 688	0.34 582	0.39 673	0.37 623	0.39 663	0.31 661	0.27 626	0.27 640	0.24 701	0.18 687	0.30 703	0.23 692	0.19 681	0.15 657

DPSNet	0.28 663	0.16 625	0.33 646	0.18 400	0.13 597	0.55 700	0.42 710	0.52 701	0.68 708	0.29 636	0.38 630	0.39 663	0.30 656	0.32 655	0.23 600	0.11 583	0.10 609	0.11 591	0.08 486	0.20 683	0.16 666

PDISCO_ROB	0.28 663	0.16 625	0.28 621	0.28 677	0.20 680	0.33 663	0.27 665	0.45 688	0.58 690	0.28 626	0.41 652	0.45 681	0.30 656	0.34 662	0.35 684	0.12 609	0.09 585	0.17 667	0.16 670	0.17 673	0.13 625

Wz-Net-TNSev	0.29 667	0.20 658	0.69 707	0.19 479	0.15 636	0.38 682	0.27 665	0.36 641	0.56 685	0.35 662	0.42 660	0.45 681	0.39 682	0.33 659	0.31 670	0.13 628	0.13 655	0.10 560	0.12 629	0.15 653	0.15 657

WZ-Net	0.29 667	0.17 635	0.82 718	0.23 632	0.16 650	0.35 672	0.29 682	0.40 666	0.59 692	0.24 588	0.57 689	0.37 652	0.25 616	0.34 662	0.37 689	0.09 504	0.08 549	0.09 511	0.10 574	0.14 639	0.16 666

XQC	0.29 667	0.23 672	0.53 681	0.29 684	0.19 676	0.36 676	0.28 671	0.37 650	0.58 690	0.31 649	0.31 583	0.37 652	0.30 656	0.39 683	0.39 693	0.13 628	0.09 585	0.15 654	0.12 629	0.18 677	0.18 679

MultiAttention	0.30 670	0.08 365	0.15 436	0.19 479	0.13 597	1.56 736	1.33 740	0.36 641	0.36 602	0.20 529	0.21 453	0.24 548	0.11 362	0.39 683	0.18 538	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.11 586	0.09 527

ccnet	0.30 670	0.28 687	0.24 603	0.20 547	0.28 700	0.41 689	0.22 610	0.46 691	0.33 571	0.37 670	0.46 670	0.37 652	0.30 656	0.40 687	0.43 700	0.23 699	0.14 666	0.21 681	0.17 677	0.23 687	0.19 684

EDNetEfficient	0.30 670	0.24 675	1.18 728	0.18 400	0.10 478	0.20 560	0.20 579	0.21 381	0.61 695	0.74 714	0.56 685	0.30 607	0.40 687	0.23 602	0.32 675	0.09 504	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.11 586	0.10 559

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 670	0.24 675	0.30 636	0.36 699	0.16 650	0.36 676	0.31 691	0.34 618	0.43 642	0.41 680	0.46 670	0.38 658	0.30 656	0.35 667	0.29 657	0.19 682	0.20 693	0.26 689	0.29 702	0.18 677	0.19 684

ADCS	0.30 670	0.19 653	0.48 678	0.21 586	0.18 672	0.29 653	0.24 634	0.42 676	0.64 702	0.40 676	0.50 676	0.40 669	0.37 679	0.40 687	0.43 700	0.13 628	0.13 655	0.13 627	0.14 647	0.16 666	0.16 666

CSAN	0.30 670	0.24 675	0.28 621	0.34 695	0.19 676	0.34 667	0.42 710	0.38 657	0.51 672	0.38 672	0.40 641	0.44 680	0.34 670	0.29 643	0.31 670	0.19 682	0.16 681	0.19 678	0.19 682	0.14 639	0.15 657

AANet	0.31 676	0.20 658	1.05 726	0.16 219	0.13 597	0.23 600	0.16 425	0.30 566	0.64 702	0.60 703	0.53 680	0.46 685	0.39 682	0.23 602	0.33 679	0.12 609	0.10 609	0.11 591	0.10 574	0.13 621	0.12 607

GANetREF_RVC	0.31 676	0.34 699	0.29 630	0.35 697	0.16 650	0.33 663	0.42 710	0.48 694	0.52 678	0.35 662	0.35 615	0.34 641	0.32 664	0.40 687	0.33 679	0.27 703	0.20 693	0.29 701	0.15 665	0.19 681	0.18 679
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	0.31 676	0.26 681	0.26 615	0.24 644	0.21 683	0.34 667	0.25 651	0.34 618	0.39 620	0.40 676	0.69 703	0.45 681	0.41 689	0.34 662	0.28 648	0.20 687	0.20 693	0.26 689	0.25 694	0.23 687	0.22 691

FC-DCNN v2	0.33 679	0.28 687	0.28 621	0.26 662	0.23 687	0.39 685	0.29 682	0.41 671	0.44 644	0.46 691	0.57 689	0.51 693	0.41 689	0.38 681	0.30 664	0.21 690	0.20 693	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

FCDSN-DC	0.33 679	0.28 687	0.28 621	0.30 688	0.24 691	0.39 685	0.28 671	0.43 682	0.42 633	0.44 688	0.53 680	0.51 693	0.42 693	0.37 676	0.30 664	0.21 690	0.20 693	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.25 697
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	0.33 679	0.22 668	0.58 690	0.31 690	0.15 636	0.36 676	0.17 459	0.54 705	0.46 657	0.47 693	0.56 685	0.58 700	0.39 682	0.36 671	0.38 692	0.15 653	0.15 671	0.18 676	0.21 685	0.16 666	0.16 666

FC-DCNN	0.33 679	0.28 687	0.28 621	0.26 662	0.23 687	0.38 682	0.29 682	0.40 666	0.44 644	0.46 691	0.56 685	0.51 693	0.41 689	0.38 681	0.31 670	0.21 690	0.20 693	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

PASM	0.33 679	0.25 680	0.51 680	0.28 677	0.27 699	0.30 656	0.31 691	0.35 633	0.51 672	0.36 665	0.40 641	0.47 689	0.35 674	0.34 662	0.36 685	0.23 699	0.26 710	0.26 689	0.28 701	0.23 687	0.21 688

SGM-ForestM	0.33 679	0.12 565	0.17 505	0.16 219	0.11 537	0.42 691	0.20 579	0.43 682	0.53 682	0.53 697	0.57 689	1.41 731	0.44 701	0.42 694	0.29 657	0.14 649	0.16 681	0.16 662	0.16 670	0.12 605	0.13 625

LSM	0.34 685	0.21 664	0.62 695	0.27 670	0.62 725	0.35 672	0.26 660	0.43 682	0.49 662	0.45 690	0.60 697	0.42 674	0.37 679	0.35 667	0.26 634	0.13 628	0.21 703	0.14 642	0.16 670	0.18 677	0.34 709

GCST	0.37 686	0.42 707	0.27 618	1.03 733	0.39 707	0.18 516	0.08 9	0.21 381	0.18 354	0.28 626	0.25 515	0.15 413	0.12 397	0.16 453	0.14 450	0.64 728	0.43 722	0.75 724	0.65 727	0.64 721	0.46 720

AnyNet_C01	0.37 686	0.26 681	1.41 731	0.22 611	0.17 662	0.51 697	0.28 671	0.36 641	0.40 624	0.39 673	0.75 709	0.46 685	0.39 682	0.46 697	0.50 710	0.13 628	0.13 655	0.13 627	0.14 647	0.14 639	0.16 666

otaku	0.39 688	0.38 703	0.53 681	0.44 706	0.28 700	0.57 702	0.24 634	0.42 676	0.62 698	0.40 676	0.50 676	0.46 685	0.34 670	0.40 687	0.33 679	0.30 704	0.30 714	0.39 708	0.33 707	0.30 703	0.29 703

ACVNet-4b	0.39 688	0.53 710	0.56 685	0.45 707	0.24 691	0.46 693	0.18 509	0.50 696	0.64 702	0.42 682	0.45 667	0.60 701	0.27 631	0.34 662	0.24 612	0.33 707	0.14 666	0.48 712	0.42 714	0.31 706	0.27 702

PVD	0.40 690	0.21 664	0.40 664	0.32 693	0.23 687	0.30 656	0.45 714	0.53 704	0.97 727	0.55 700	0.80 713	0.54 698	0.60 717	0.53 705	0.40 695	0.19 682	0.14 666	0.17 667	0.14 647	0.24 694	0.32 707

Ntro	0.41 691	0.40 705	0.54 683	0.46 710	0.30 704	0.64 706	0.24 634	0.47 692	0.68 708	0.42 682	0.49 674	0.47 689	0.42 693	0.40 687	0.32 675	0.32 706	0.28 712	0.37 707	0.31 705	0.33 708	0.29 703

SAMSARA	0.41 691	0.28 687	0.34 649	0.55 713	0.39 707	0.85 721	1.25 739	0.49 695	0.52 678	0.36 665	0.35 615	0.56 699	0.39 682	0.39 683	0.41 697	0.15 653	0.20 693	0.15 654	0.14 647	0.23 687	0.21 688

ELAS_RVC	0.42 693	0.29 694	0.33 646	0.28 677	0.24 691	0.56 701	0.38 705	0.50 696	0.61 695	0.74 714	0.76 710	0.67 707	0.56 712	0.55 708	0.42 699	0.22 694	0.21 703	0.27 692	0.26 695	0.27 702	0.26 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 693	0.29 694	0.34 649	0.28 677	0.24 691	0.63 705	0.37 703	0.52 701	0.52 678	0.72 711	0.82 714	0.68 709	0.56 712	0.52 703	0.45 706	0.22 694	0.21 703	0.27 692	0.26 695	0.26 700	0.26 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.44 695	0.27 684	0.64 698	0.61 715	0.50 714	0.34 667	0.23 623	0.47 692	0.52 678	0.57 702	0.59 695	0.78 713	0.33 668	0.49 699	0.30 664	0.33 707	0.25 708	0.27 692	0.33 707	0.47 712	0.41 716

Consistency-Raft	0.44 695	0.40 705	0.46 673	0.37 701	0.43 711	0.42 691	0.41 708	0.57 707	0.55 683	0.32 656	0.73 707	0.32 630	0.50 706	0.42 694	0.49 709	0.39 711	0.36 719	0.45 711	0.52 723	0.42 711	0.30 705

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 695	0.39 704	0.56 685	0.40 702	0.20 680	0.66 708	0.33 700	0.54 705	0.72 713	0.71 710	0.72 706	0.62 702	0.55 710	0.52 703	0.47 707	0.20 687	0.19 692	0.29 701	0.30 704	0.24 694	0.19 684

ACVNet_1	0.45 698	0.51 709	0.61 693	0.45 707	0.28 700	0.50 695	0.28 671	0.58 712	0.71 712	0.63 705	0.59 695	0.74 712	0.50 706	0.50 700	0.36 685	0.26 702	0.25 708	0.39 708	0.29 702	0.32 707	0.25 697

RTS	0.46 699	0.19 653	3.33 738	0.25 652	0.15 636	0.72 713	0.21 596	0.37 650	0.78 720	0.42 682	0.44 665	0.31 622	0.43 697	0.55 708	0.37 689	0.10 548	0.09 585	0.13 627	0.13 641	0.15 653	0.15 657

RTSA	0.46 699	0.19 653	3.33 738	0.25 652	0.15 636	0.72 713	0.21 596	0.37 650	0.78 720	0.42 682	0.44 665	0.31 622	0.43 697	0.55 708	0.37 689	0.10 548	0.09 585	0.13 627	0.13 641	0.15 653	0.15 657

MANE	0.47 701	0.28 687	0.28 621	0.27 670	0.24 691	0.50 695	0.32 699	0.57 707	0.62 698	0.74 714	1.20 732	1.21 724	0.64 719	0.54 707	0.39 693	0.22 694	0.20 693	0.27 692	0.31 705	0.26 700	0.25 697

NVStereoNet_ROB	0.47 701	0.37 702	0.47 676	0.42 705	0.29 703	0.35 672	0.35 701	0.50 696	0.61 695	0.73 712	0.94 719	0.70 711	0.68 721	0.48 698	0.62 718	0.22 694	0.33 718	0.34 706	0.34 710	0.30 703	0.31 706
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	0.49 703	0.27 684	0.61 693	0.29 684	0.20 680	0.40 687	0.19 556	0.51 700	0.66 707	0.53 697	0.91 718	1.02 718	0.59 716	0.51 702	0.58 715	0.53 721	0.32 717	0.55 718	0.40 712	0.36 709	0.38 713

LE_ROB	0.50 704	0.07 224	0.14 399	0.15 123	0.08 230	0.26 630	0.17 459	0.23 430	1.71 743	4.68 750	0.67 699	0.46 685	0.47 703	0.21 576	0.30 664	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.08 463	0.06 312

anonymity	0.53 705	0.58 711	0.66 699	0.41 703	0.61 724	0.54 699	0.41 708	0.57 707	0.41 631	0.56 701	0.50 676	0.50 692	0.55 710	0.59 713	0.50 710	0.58 724	0.50 732	0.51 714	0.51 721	0.52 714	0.58 723

RainbowNet	0.54 706	0.61 714	0.71 712	0.57 714	0.43 711	0.66 708	0.37 703	0.60 713	0.87 724	0.51 695	0.67 699	0.63 703	0.47 703	0.50 700	0.44 703	0.47 717	0.48 728	0.53 716	0.41 713	0.53 716	0.41 716

BEATNet-Init1	0.54 706	0.28 687	0.68 706	0.31 690	0.21 683	0.85 721	0.31 691	0.57 707	0.69 711	0.89 724	1.00 722	2.17 739	0.66 720	0.58 712	0.44 703	0.19 682	0.18 687	0.23 686	0.22 688	0.22 684	0.21 688

SGM+DAISY	0.57 708	0.58 711	0.67 703	0.41 703	0.55 718	0.68 710	0.51 717	0.57 707	0.46 657	0.67 706	0.70 704	0.69 710	0.57 714	0.64 715	0.58 715	0.59 725	0.49 729	0.50 713	0.50 720	0.52 714	0.59 726

SPS-STEREO	0.58 709	0.59 713	0.66 699	0.45 707	0.55 718	0.65 707	0.44 713	0.63 714	0.51 672	0.69 708	0.65 698	0.66 706	0.58 715	0.62 714	0.62 718	0.62 727	0.47 727	0.51 714	0.49 718	0.55 717	0.58 723
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.65 710	0.66 718	0.66 699	0.51 711	0.69 729	0.70 711	0.58 721	0.65 716	0.75 718	0.61 704	0.73 707	0.63 703	0.68 721	0.65 716	0.60 717	0.66 729	0.58 741	0.63 719	0.59 724	0.68 725	0.69 733

IMH-64-1	0.66 711	0.62 715	0.69 707	0.72 718	0.51 715	0.60 703	0.51 717	0.92 722	0.84 722	0.75 717	1.02 723	0.81 714	0.78 726	0.80 720	0.50 710	0.43 713	0.46 723	0.72 721	0.48 716	0.55 717	0.40 714

IMH-64	0.66 711	0.62 715	0.69 707	0.72 718	0.51 715	0.60 703	0.51 717	0.92 722	0.84 722	0.75 717	1.02 723	0.81 714	0.78 726	0.80 720	0.50 710	0.43 713	0.46 723	0.72 721	0.48 716	0.55 717	0.40 714

ACVNet_2	0.67 713	0.68 719	0.70 710	0.64 716	0.41 709	0.75 716	0.50 716	0.98 728	1.38 738	0.90 725	1.09 726	1.04 719	0.74 724	0.55 708	0.48 708	0.43 713	0.40 721	0.53 716	0.45 715	0.48 713	0.36 711

IMH	0.72 714	0.65 717	0.70 710	0.77 720	0.54 717	0.71 712	0.56 720	0.99 730	1.08 729	0.82 720	1.09 726	0.89 716	0.88 730	0.88 728	0.53 714	0.44 716	0.50 732	0.75 724	0.51 721	0.58 720	0.42 718

PWCK	0.72 714	0.95 729	0.99 724	0.77 720	0.32 705	0.79 718	0.38 705	0.92 722	0.90 725	0.96 730	0.76 710	0.97 717	0.62 718	0.87 726	0.68 721	0.73 731	0.46 723	0.76 726	0.49 718	0.71 728	0.44 719

JetBlue	0.73 716	0.46 708	1.21 729	0.52 712	0.47 713	2.16 737	0.67 727	0.78 718	0.72 713	0.70 709	0.79 712	1.21 724	0.84 728	1.06 735	1.04 734	0.40 712	0.28 712	0.33 705	0.33 707	0.30 703	0.34 709

TorneroNet-64	0.76 717	0.73 721	0.77 716	0.78 722	0.58 723	0.94 726	0.58 721	0.85 721	1.26 733	0.67 706	0.88 716	1.41 731	0.76 725	0.87 726	0.68 721	0.49 719	0.46 723	0.73 723	0.59 724	0.68 725	0.54 722

MADNet+	0.76 717	0.72 720	3.76 741	0.67 717	0.41 709	0.99 727	0.97 737	0.72 717	0.75 718	0.52 696	0.58 693	0.64 705	0.68 721	0.89 729	1.04 734	0.35 709	0.36 719	0.28 700	0.23 692	0.38 710	0.33 708

WAO-7	0.80 719	0.78 723	0.57 687	0.85 725	0.67 728	0.76 717	0.69 730	1.07 733	1.30 735	0.90 725	1.20 732	1.05 720	0.93 732	0.71 717	0.68 721	0.60 726	0.62 742	0.67 720	0.68 730	0.64 721	0.59 726

WAO-6	0.82 720	0.81 724	0.63 697	0.87 727	0.63 726	0.79 718	0.60 723	0.98 728	1.52 742	0.91 728	0.97 721	1.08 721	1.04 736	0.72 718	0.70 724	0.72 730	0.49 729	0.91 732	0.71 731	0.70 727	0.59 726

TorneroNet	0.83 721	0.75 722	0.83 720	0.85 725	0.63 726	1.03 730	0.65 725	0.96 726	1.14 731	0.80 719	1.10 728	1.36 729	0.88 730	0.95 731	0.82 729	0.57 722	0.49 729	0.79 729	0.66 729	0.74 731	0.64 732

LVE	0.84 722	0.87 727	0.86 721	0.81 723	0.56 720	1.09 732	0.66 726	1.07 733	1.45 740	0.97 731	1.23 734	1.11 722	0.86 729	0.84 723	0.72 725	0.49 719	0.56 738	0.76 726	0.60 726	0.66 723	0.60 729

Dean	0.88 723	0.88 728	0.81 717	0.82 724	0.57 721	0.91 723	0.62 724	1.17 743	1.71 743	1.15 738	1.16 730	1.31 728	1.00 735	0.82 722	0.83 730	0.57 722	0.56 738	0.78 728	0.65 727	0.67 724	0.58 723

WAO-8	0.92 724	0.83 725	0.67 703	0.94 730	0.70 730	0.92 724	0.68 728	1.08 735	1.80 745	1.06 735	1.42 736	1.29 726	1.08 738	0.86 724	0.80 727	0.74 732	0.54 735	0.86 730	0.75 732	0.71 728	0.63 730

Venus	0.92 724	0.83 725	0.67 703	0.94 730	0.70 730	0.92 724	0.68 728	1.08 735	1.80 745	1.06 735	1.42 736	1.29 726	1.08 738	0.86 724	0.80 727	0.74 732	0.54 735	0.86 730	0.75 732	0.71 728	0.63 730

UNDER WATER-64	0.97 726	0.96 730	1.48 733	0.88 728	0.57 721	1.24 735	0.90 735	0.78 718	0.96 726	1.05 733	0.85 715	1.56 736	1.26 742	0.97 733	0.99 732	0.88 736	0.57 740	1.04 736	0.88 736	0.81 732	0.75 734

notaker	0.98 727	1.13 732	1.02 725	1.14 735	0.81 733	0.73 715	0.69 730	0.94 725	1.15 732	1.19 740	1.19 731	1.41 731	1.17 741	1.10 737	0.74 726	0.82 735	0.64 743	1.18 738	0.79 734	1.02 735	0.82 737

UNDER WATER	0.99 728	1.00 731	1.47 732	1.00 732	0.71 732	1.18 734	0.86 733	0.81 720	1.09 730	1.02 732	0.90 717	1.53 735	1.26 742	1.06 735	1.02 733	0.79 734	0.54 735	1.02 734	0.88 736	0.83 733	0.75 734

ktn	1.02 729	1.23 734	0.82 718	1.24 737	0.86 735	1.00 729	0.86 733	0.96 726	1.37 737	1.05 733	1.12 729	1.16 723	1.06 737	0.95 731	0.62 718	1.28 747	0.71 744	1.39 742	0.83 735	1.06 737	0.77 736

KSHMR	1.10 730	1.19 733	0.90 723	1.26 738	1.00 737	0.99 727	0.96 736	1.13 741	1.35 736	1.16 739	1.28 735	1.40 730	0.97 734	1.03 734	0.93 731	1.03 744	1.08 746	1.20 739	1.03 740	1.03 736	0.98 739

DPSimNet_ROB	1.14 731	1.25 735	0.87 722	1.15 736	0.90 736	1.15 733	1.18 738	1.20 744	1.26 733	1.45 742	1.05 725	1.44 734	1.13 740	0.92 730	1.70 737	1.47 748	0.52 734	1.22 740	1.04 741	0.92 734	1.03 740

HanzoNet	1.31 732	1.29 736	1.22 730	1.13 734	0.85 734	1.05 731	0.84 732	1.06 732	1.47 741	1.66 743	1.63 738	2.48 741	1.78 744	1.63 739	1.69 736	1.27 746	0.80 745	1.32 741	1.02 739	1.07 738	0.90 738

JetRed	1.66 733	1.51 737	3.09 737	0.93 729	1.21 738	5.28 745	1.61 742	1.29 745	1.42 739	1.84 744	1.77 739	1.59 737	0.95 733	1.43 738	2.51 747	0.91 738	1.61 748	0.93 733	0.91 738	1.36 739	1.03 740

MADNet++	1.97 734	1.75 738	1.66 734	1.83 740	1.69 740	2.38 738	1.45 741	2.36 747	2.11 747	2.58 747	2.37 746	2.25 740	2.21 746	2.28 740	2.36 743	1.87 749	1.67 749	1.53 743	1.34 743	1.87 741	1.78 744

Selective-IGEV-i1pa	2.90 735	3.64 743	0.72 713	0.29 684	0.14 617	10.70 752	0.45 714	4.60 748	3.77 748	3.60 748	7.07 749	3.52 742	2.16 745	13.72 762	2.40 745	0.37 710	0.15 671	0.13 627	0.10 574	0.15 653	0.36 711

coex-ft	3.24 736	0.35 701	57.83 778	0.18 400	0.13 597	0.27 639	0.23 623	0.28 532	0.72 713	1.89 745	0.70 704	0.43 677	0.47 703	0.29 643	0.43 700	0.09 504	0.09 585	0.12 613	0.09 533	0.14 639	0.14 643

ASD4	3.59 737	3.47 742	2.05 735	1.75 739	2.54 742	9.22 749	17.86 753	2.29 746	5.54 750	2.49 746	2.86 747	2.05 738	3.46 748	2.77 741	5.29 748	1.23 745	1.36 747	1.13 737	1.33 742	1.71 740	1.50 743

noway2	3.63 738	5.25 752	3.83 742	12.30 757	11.84 756	4.62 741	3.98 744	1.03 731	0.50 670	0.91 728	2.05 740	6.21 752	0.40 687	2.96 742	2.36 743	0.95 739	0.14 666	1.90 747	1.76 746	5.79 750	3.81 754

zzzz4	3.65 739	5.61 757	4.02 747	12.30 757	11.85 759	4.60 739	3.99 745	1.11 739	0.45 648	0.87 722	2.08 742	6.08 748	0.43 697	3.05 743	2.22 738	0.96 741	0.15 671	1.91 748	1.76 746	5.84 752	3.78 750

noway1	3.65 739	5.60 756	3.99 745	12.30 757	11.85 759	4.61 740	4.00 747	1.11 739	0.45 648	0.87 722	2.08 742	6.09 749	0.43 697	3.05 743	2.22 738	0.96 741	0.15 671	1.91 748	1.76 746	5.84 752	3.79 751

noway4	3.66 741	5.59 755	3.99 745	12.28 755	11.84 756	4.70 743	4.02 748	1.16 742	0.47 660	0.84 721	2.09 744	6.05 747	0.42 693	3.08 745	2.23 741	0.95 739	0.15 671	1.91 748	1.75 745	5.88 754	3.80 753

noway3	3.67 742	5.34 753	3.88 743	12.29 756	11.84 756	4.64 742	3.99 745	1.08 735	0.50 670	0.90 725	2.07 741	6.19 751	0.45 702	3.36 747	2.45 746	0.97 743	0.15 671	1.91 748	1.76 746	5.79 750	3.82 755

TCMNet-wrong-test	3.69 743	5.54 754	3.91 744	12.22 754	11.75 755	4.77 744	3.86 743	1.08 735	0.74 717	1.13 737	2.21 745	6.16 750	0.53 709	3.43 748	2.33 742	0.90 737	0.20 693	1.85 745	1.69 744	5.71 749	3.79 751

tt	4.65 744	0.07 224	3.54 740	2.01 741	1.55 739	10.25 750	16.66 752	8.90 757	5.03 749	1.33 741	0.96 720	4.71 743	4.74 749	3.33 746	5.86 750	6.06 757	10.30 763	1.87 746	2.09 751	2.61 743	1.19 742

USTest	6.16 745	2.65 741	2.79 736	6.48 748	7.21 747	14.33 754	21.38 755	6.98 756	9.55 755	5.35 753	6.12 748	5.71 746	7.69 752	6.31 752	6.75 752	1.97 750	3.38 755	1.63 744	2.14 752	2.49 742	2.35 745

xxxxx1	7.75 746	5.06 749	7.26 749	3.15 742	3.91 743	16.37 755	22.88 758	5.87 753	8.68 752	7.99 754	8.55 750	9.13 756	8.46 753	10.05 754	10.47 753	2.43 751	2.48 751	3.56 754	12.26 760	3.48 744	3.02 747

tt_ll	7.75 746	5.06 749	7.26 749	3.15 742	3.91 743	16.37 755	22.88 758	5.87 753	8.68 752	7.99 754	8.55 750	9.13 756	8.46 753	10.05 754	10.47 753	2.43 751	2.48 751	3.56 754	12.26 760	3.48 744	3.02 747

ff	7.75 746	5.06 749	7.26 749	3.15 742	3.91 743	16.37 755	22.88 758	5.87 753	8.68 752	7.99 754	8.55 750	9.13 756	8.46 753	10.05 754	10.47 753	2.43 751	2.48 751	3.56 754	12.26 760	3.48 744	3.02 747

EDNetEfficientorigin	7.92 749	0.32 697	152.98 779	0.20 547	0.10 478	0.22 586	0.17 459	0.23 430	0.60 693	0.73 712	0.67 699	0.41 672	0.51 708	0.24 614	0.41 697	0.08 442	0.07 513	0.09 511	0.07 403	0.12 605	0.11 586

DPSMNet_ROB	8.06 750	4.50 745	8.69 758	5.36 747	10.74 750	8.32 747	22.71 756	5.47 751	13.38 759	5.13 751	9.98 755	5.10 744	10.47 756	5.53 750	12.77 759	3.80 755	8.00 756	3.49 752	6.95 757	3.75 748	7.09 759

DGTPSM_ROB	8.06 750	4.50 745	8.69 758	5.34 745	10.73 749	8.32 747	22.71 756	5.47 751	13.38 759	5.13 751	9.98 755	5.10 744	10.47 756	5.53 750	12.77 759	3.79 754	8.00 756	3.49 752	6.95 757	3.74 747	7.09 759

PML	8.57 752	9.39 763	6.24 748	5.34 745	6.36 746	13.21 753	20.99 754	5.35 750	6.68 751	17.75 764	26.46 774	7.58 753	6.08 751	7.89 753	5.76 749	5.33 756	1.83 750	5.95 762	1.93 750	8.75 759	2.53 746

iinet-test	10.41 753	8.00 759	7.40 752	10.23 749	10.93 751	17.97 759	25.06 761	11.30 761	13.29 757	9.69 758	9.78 754	9.38 759	11.23 758	10.97 758	12.61 757	6.59 759	8.30 758	5.49 757	6.54 753	6.58 755	6.91 757

IINet	10.41 753	8.00 759	7.40 752	10.23 749	10.93 751	17.97 759	25.06 761	11.30 761	13.29 757	9.69 758	9.77 753	9.38 759	11.23 758	10.97 758	12.61 757	6.59 759	8.30 758	5.49 757	6.54 753	6.58 755	6.91 757

DLNR_Zeroshot_test	10.48 755	2.27 739	19.78 769	120.28 779	13.29 762	0.06 15	0.13 190	0.24 456	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.13 628	0.04 24	0.06 204	0.04 59	52.68 779	0.04 53

DLNR-FE	10.51 756	2.29 740	19.85 770	120.28 779	13.21 761	0.06 15	0.13 190	0.24 456	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.13 628	0.04 24	0.06 204	0.04 59	53.18 780	0.04 53

LRCNet_RVC	10.76 757	13.97 766	7.97 757	19.07 763	2.04 741	0.35 672	0.31 691	5.29 749	0.48 661	13.02 762	17.65 761	8.69 754	5.73 750	4.78 749	2.22 738	23.53 776	2.69 754	27.60 779	25.75 779	17.60 771	16.54 775

Anonymous_1	10.87 758	7.82 758	7.41 754	10.29 751	10.08 748	18.64 761	26.11 763	11.02 760	13.45 761	9.43 757	10.10 757	9.73 761	11.31 760	10.69 757	12.47 756	6.42 758	8.38 760	5.70 759	10.22 759	11.41 760	6.65 756

DPSM_ROB	11.10 759	8.47 761	7.95 755	10.84 752	11.58 753	19.10 762	26.50 766	12.02 763	14.09 762	10.38 760	10.91 758	10.39 762	11.92 761	11.67 760	13.39 761	6.99 761	8.79 761	5.82 760	6.92 755	6.97 757	7.31 761

DPSM	11.10 759	8.47 761	7.95 755	10.84 752	11.58 753	19.10 762	26.50 766	12.02 763	14.09 762	10.38 760	10.91 758	10.39 762	11.92 761	11.67 760	13.39 761	6.99 761	8.79 761	5.82 760	6.92 755	6.97 757	7.31 761

HaxPig	15.73 761	18.55 775	19.19 768	16.92 762	15.89 763	7.80 746	7.57 749	13.37 765	10.80 756	15.40 763	14.87 760	15.95 764	14.81 763	15.67 763	15.97 765	18.96 771	16.72 764	19.47 775	18.10 773	19.45 774	19.06 776

Selective-IGEV-i16pa	19.44 762	3.95 744	1.06 727	0.21 586	0.19 676	105.21 779	0.29 682	22.78 768	47.64 780	4.27 749	59.07 779	9.08 755	2.84 747	125.10 781	5.92 751	0.18 676	0.12 641	0.09 511	0.12 629	0.12 605	0.52 721

RSGM-EC	20.15 763	4.62 747	0.75 714	16.73 760	16.97 764	21.10 764	26.46 764	10.37 758	14.13 764	18.18 765	21.56 764	22.31 774	22.50 765	21.80 765	15.71 763	62.36 779	33.86 779	20.06 776	18.04 771	19.30 772	16.22 773

acva	20.15 763	4.62 747	0.75 714	16.73 760	16.97 764	21.10 764	26.46 764	10.37 758	14.13 764	18.18 765	21.56 764	22.31 774	22.50 765	21.80 765	15.71 763	62.36 779	33.86 779	20.06 776	18.04 771	19.30 772	16.22 773

MEDIAN_ROB	20.38 765	24.05 776	23.36 773	21.18 764	21.62 766	10.51 751	8.17 750	17.68 766	15.46 766	20.04 767	19.65 762	20.30 765	20.16 764	21.17 764	21.03 766	23.81 777	21.77 773	24.98 778	23.75 778	25.01 777	23.94 779

RAFT-FEzeroshot	22.33 766	17.12 768	15.83 760	21.95 767	23.32 770	38.31 767	53.41 774	23.99 769	28.43 769	20.66 770	21.84 766	21.02 770	24.05 771	23.33 768	27.09 772	14.06 764	17.69 767	11.70 764	13.95 765	14.05 766	14.76 767

RAFT-FE	22.33 766	17.12 768	15.83 760	21.95 767	23.32 770	38.31 767	53.41 774	23.99 769	28.43 769	20.66 770	21.84 766	21.02 770	24.05 771	23.33 768	27.09 772	14.06 764	17.69 767	11.70 764	13.95 765	14.05 766	14.76 767

CasAABBNet	22.33 766	17.11 767	15.84 762	21.94 766	23.28 768	38.30 766	53.40 772	24.05 771	28.44 771	20.66 770	21.86 768	21.03 772	24.04 770	23.35 770	27.03 771	14.06 764	17.69 767	11.70 764	13.94 764	14.04 765	14.76 767

FlowAnything	22.34 769	17.13 770	15.98 763	22.00 769	23.23 767	38.39 773	53.32 770	24.19 773	28.48 772	21.00 775	21.93 770	20.83 767	23.97 768	23.44 773	26.83 768	14.04 763	17.80 772	11.63 763	14.08 769	14.00 763	14.65 763

Hybrid-DGEV	22.38 770	17.26 773	16.15 765	21.92 765	23.29 769	38.36 770	53.40 772	24.38 776	28.67 775	20.64 769	21.89 769	21.01 769	24.05 771	23.35 770	27.12 774	14.08 768	17.70 770	11.71 768	13.99 768	14.01 764	14.70 766

Selective-RAFT-Error	22.39 771	17.14 771	16.01 764	22.00 769	23.34 772	38.37 771	53.36 771	24.24 775	28.53 773	20.80 773	21.94 771	20.94 768	24.02 769	23.48 774	27.33 775	14.07 767	17.70 770	11.70 764	13.93 763	14.05 766	14.83 770

fast-reg	22.77 772	17.32 774	19.13 766	22.15 772	24.31 773	38.33 769	53.16 768	24.18 772	28.58 774	20.60 768	22.12 772	20.65 766	23.90 767	23.12 767	26.84 769	14.18 770	17.47 766	14.33 770	14.96 770	15.38 770	14.67 765

LSM0	22.80 773	17.22 772	19.17 767	22.12 771	28.90 775	38.38 772	53.27 769	24.21 774	28.36 768	20.84 774	21.11 763	21.63 773	24.25 774	23.42 772	26.98 770	14.08 768	17.39 765	11.72 769	13.98 767	14.22 769	14.66 764

AVERAGE_ROB	24.89 774	29.12 779	27.98 776	24.83 773	24.59 774	17.82 758	11.61 751	21.45 767	19.91 767	25.04 776	24.38 773	25.06 776	25.31 775	24.69 775	22.86 767	29.74 778	27.09 778	28.97 780	27.94 780	30.07 778	29.35 780

zzzzzz3	32.40 775	13.78 764	19.88 771	39.27 776	40.27 778	57.81 774	73.58 777	33.27 778	42.65 776	31.40 777	32.97 775	30.93 777	36.54 778	37.48 778	43.96 778	20.77 772	26.80 776	16.44 771	20.72 774	13.41 761	16.16 771

zzz1	32.42 776	13.80 765	20.04 772	39.27 776	40.27 778	57.84 775	73.53 776	33.30 779	42.71 779	31.42 778	32.98 776	30.95 778	36.54 778	37.50 779	43.97 779	20.78 773	26.81 777	16.46 772	20.73 775	13.42 762	16.17 772

zzzz2	33.77 777	25.93 777	24.41 774	33.32 774	35.10 776	58.15 776	80.98 778	36.98 780	42.68 777	31.82 779	33.40 777	31.44 779	36.00 776	34.74 776	40.15 776	21.20 774	26.75 774	17.85 773	21.11 776	21.10 775	22.26 777

noway5	33.77 777	25.93 777	24.41 774	33.32 774	35.10 776	58.15 776	80.98 778	36.98 780	42.68 777	31.82 779	33.40 777	31.44 779	36.00 776	34.74 776	40.15 776	21.20 774	26.75 774	17.85 773	21.11 776	21.10 775	22.26 777

test_example2	97.69 779	92.93 780	45.57 777	96.02 778	109.84 780	88.44 778	93.70 780	25.54 777	94.63 781	130.46 782	126.87 781	58.93 781	75.48 780	87.99 780	77.94 780	150.16 781	221.11 781	76.29 781	98.21 781	108.42 781	95.33 781

ccccc	243.87 780	285.89 781	306.04 780	366.70 781	366.78 781	118.88 780	141.79 781	113.97 782	107.77 782	125.77 781	108.41 780	120.54 782	160.89 781	252.62 782	276.01 781	382.79 782	352.84 782	254.30 782	222.62 782	426.61 782	386.14 782

GS-Stereo							0.14 267	0.11 63	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.05 4	0.04 1	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

FADE		0.34 699		0.33 694	0.25 697			0.64 715	1.07 728	0.43 687		0.42 674		0.72 718		0.30 704	0.21 703	0.41 710	0.38 711	0.23 687	0.22 691

Low-res two-view benchmark