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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 39	0.09 22	0.09 3	0.14 116	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.06 14

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.11 129	0.06 1	0.13 82	0.13 8	0.16 57	0.10 27	0.12 70	0.08 3	0.09 38	0.12 4	0.10 2	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.06 14

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.15 166	0.14 10	0.13 18	0.09 9	0.15 150	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 26	0.15 166	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 92	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 157	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

LACA3	0.10 2	0.11 146	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 104	0.14 116	0.14 10	0.14 31	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.09 1	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 104	0.15 5	0.11 129	0.10 13	0.13 82	0.15 13	0.09 1	0.12 77	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.13 7	0.10 2	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.06 95	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 243	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.16 17	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 28	0.10 82	0.14 14	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 206	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.08 307	0.05 4	0.06 14

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 104	0.10 10	0.21 74	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 28	0.12 167	0.14 14	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 95	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 76	0.14 2	0.10 80	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 46	0.12 70	0.09 28	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.07 37
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 16	0.18 72	0.09 22	0.13 34	0.09 4	0.17 26	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 28	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

VeloStereo	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.16 54	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

flow	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.16 13	0.12 189	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 77	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.18 96	0.12 45	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

anonymous	0.11 12	0.10 95	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.08 2	0.13 82	0.16 17	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.09 28	0.07 3	0.14 14	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.06 14

depth_test_26	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.16 13	0.09 22	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.16 57	0.12 77	0.16 164	0.11 93	0.08 15	0.14 14	0.10 2	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

derf	0.11 12	0.07 2	0.21 43	0.18 72	0.11 129	0.11 19	0.11 27	0.17 26	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.07 199	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 365

mm2	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

mm1	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

PointNet	0.11 12	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.18 32	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.13 107	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

GeoVLM	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

Test_v1	0.11 12	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 37

MatchStereo	0.11 12	0.08 23	0.30 144	0.16 13	0.08 12	0.09 3	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.10 27	0.16 164	0.08 3	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 12	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.13 365

BridgeDepth	0.11 12	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.12 44	0.18 32	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 190	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

LG-Stereo_L1	0.11 12	0.09 57	0.22 59	0.18 72	0.10 80	0.12 26	0.13 82	0.18 32	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

MLG-Stereo_test3	0.11 12	0.08 23	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.07 3	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.08 83

MLG-Stereo_test1	0.11 12	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.11 27	0.17 26	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.07 3	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

MLG-Stereo	0.11 12	0.08 23	0.26 104	0.19 125	0.09 22	0.15 63	0.11 27	0.18 32	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 52	0.08 15	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 37

DEFOM-Stereo	0.11 12	0.10 95	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.21 276	0.14 116	0.14 10	0.17 69	0.11 46	0.10 37	0.09 28	0.08 15	0.21 176	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

over v1	0.12 31	0.17 409	0.23 68	0.19 125	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.14 245	0.18 96	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-8	0.12 31	0.17 409	0.25 88	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

over-9	0.12 31	0.18 436	0.27 121	0.20 175	0.07 1	0.15 63	0.10 10	0.21 74	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

qqai	0.12 31	0.08 23	0.22 59	0.18 72	0.12 189	0.11 19	0.12 44	0.17 26	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.09 38	0.16 54	0.12 45	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.20 508

MGA	0.12 31	0.08 23	0.26 104	0.16 13	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.18 32	0.13 18	0.11 46	0.09 15	0.09 28	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

CAR	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.12 77	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 96	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

MSE-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.14 42	0.10 10	0.19 48	0.13 18	0.11 46	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.16 514	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.10 215

LiteMatch*	0.12 31	0.07 2	0.26 104	0.16 13	0.11 129	0.13 34	0.13 82	0.19 48	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 28	0.11 121	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.14 406

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.10 80	0.15 63	0.16 222	0.24 126	0.17 69	0.11 46	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.13 7	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.17 463

LACA2	0.12 31	0.17 409	0.32 168	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.10 2	0.07 122	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.05 1

DispViT+	0.12 31	0.08 23	0.21 43	0.16 13	0.16 414	0.10 13	0.12 44	0.27 183	0.24 214	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 31	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 42	0.12 44	0.20 57	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 93	0.09 38	0.19 120	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

LCMNet	0.12 31	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.19 48	0.20 135	0.10 27	0.11 50	0.11 93	0.10 82	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.11 397	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.14 406

CSFM-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.13 18	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.11 121	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.12 428	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.12 328

Wavelet-MonSter	0.12 31	0.08 23	0.25 88	0.18 72	0.10 80	0.13 34	0.12 44	0.16 17	0.14 31	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.15 200	0.05 1	0.16 514	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

asd	0.12 31	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.09 28	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 139

3.75w	0.12 31	0.10 95	0.21 43	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.15 45	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.10 82	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.14 468	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

3.5w_stereo	0.12 31	0.11 146	0.21 43	0.17 39	0.09 22	0.17 142	0.09 4	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.22 206	0.13 107	0.05 1	0.11 397	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 83

IGEV	0.12 31	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 129	0.16 104	0.13 82	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.07 3	0.16 54	0.12 45	0.06 45	0.10 360	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.08 83

MLG-Stereo_test2	0.12 31	0.09 57	0.29 134	0.21 223	0.12 189	0.16 104	0.11 27	0.17 26	0.12 9	0.11 46	0.08 11	0.11 93	0.06 1	0.16 54	0.11 15	0.08 276	0.13 449	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.09 139

LG-G_1	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

LG-G	0.12 31	0.08 23	0.28 128	0.20 175	0.09 22	0.21 276	0.09 4	0.20 57	0.12 9	0.11 46	0.10 37	0.11 93	0.10 82	0.22 206	0.11 15	0.07 122	0.09 312	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

SGD-Stereo	0.12 31	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 142	0.13 82	0.19 48	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.08 276	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.05 1

over-6	0.13 54	0.18 436	0.30 144	0.19 125	0.07 1	0.16 104	0.11 27	0.28 199	0.17 69	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.13 214	0.20 152	0.11 15	0.08 276	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 95	0.06 14

Anonymus	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.17 69	0.11 46	0.09 15	0.14 190	0.12 167	0.18 96	0.15 200	0.08 276	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

PhaseNet	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.19 125	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.16 225	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

MCSU-Stereo	0.13 54	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.17 142	0.15 166	0.17 26	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.20 583	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 489

monster-pro	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 631	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

TS12	0.13 54	0.09 57	0.21 43	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.15 169	0.19 218	0.12 133	0.13 214	0.18 96	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-70k	0.13 54	0.13 243	0.40 237	0.20 175	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.22 89	0.16 57	0.11 46	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.13 365

aanet-new-32k	0.13 54	0.15 329	0.39 222	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-30k	0.13 54	0.15 329	0.39 222	0.20 175	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.19 48	0.14 31	0.12 77	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.15 32	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.12 328

aanet-new-24k	0.13 54	0.14 293	0.32 168	0.20 175	0.12 189	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.16 57	0.13 113	0.16 164	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.07 37

aanet-new-16k	0.13 54	0.14 293	0.39 222	0.20 175	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.20 135	0.12 77	0.12 70	0.12 133	0.11 121	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.14 406

aanet-new-12k	0.13 54	0.12 199	0.32 168	0.23 355	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.25 150	0.20 135	0.13 113	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.12 328

aanet-new-14k	0.13 54	0.13 243	0.33 178	0.21 223	0.09 22	0.13 34	0.13 82	0.26 166	0.23 194	0.12 77	0.15 150	0.09 28	0.14 245	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.11 270

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 54	0.11 146	0.28 128	0.21 223	0.13 254	0.20 245	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.12 77	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 54	0.09 57	0.23 68	0.19 125	0.14 300	0.20 245	0.16 222	0.25 150	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 365

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.20 175	0.12 189	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.17 184	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 536

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.21 249	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 54	0.10 95	0.26 104	0.19 125	0.10 80	0.13 34	0.16 222	0.26 166	0.22 176	0.12 77	0.16 164	0.09 28	0.11 121	0.14 14	0.11 15	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.26 586

PSi22a	0.13 54	0.07 2	0.16 1	0.21 223	0.18 478	0.09 3	0.11 27	0.15 13	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.15 32	0.12 45	0.07 122	0.22 602	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.52 689

LiteMatch	0.13 54	0.15 329	0.19 16	0.20 175	0.10 80	0.15 63	0.17 267	0.18 32	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 93	0.22 403	0.16 54	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

gcap_with_dpt	0.13 54	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.26 166	0.21 162	0.16 188	0.21 249	0.09 28	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

VIP-Stereo	0.13 54	0.15 329	0.31 154	0.18 72	0.12 189	0.24 359	0.12 44	0.20 57	0.20 135	0.10 27	0.13 92	0.11 93	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.06 45	0.11 397	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 83

MonStereo	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 631	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Monster-pub-eth3d	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 120	0.13 107	0.05 1	0.24 631	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

Monster-pub-mixall	0.13 54	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 19	0.09 4	0.21 74	0.13 18	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.35 692	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

AdaDepth	0.13 54	0.10 95	0.32 168	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.16 17	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 52	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.11 397	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.11 270

asda	0.13 54	0.11 146	0.24 76	0.18 72	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.25 150	0.17 69	0.12 77	0.11 50	0.08 3	0.11 121	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 270

qwe	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.11 129	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.09 139

2.25w	0.13 54	0.10 95	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.09 28	0.10 82	0.23 230	0.15 200	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.12 328

4.25_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.5w_new	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4.5_new	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

4.5w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.24 76	0.17 39	0.10 80	0.14 42	0.12 44	0.22 89	0.17 69	0.13 113	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.06 95	0.09 139

4.25w-stereo	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.17 142	0.12 44	0.22 89	0.15 45	0.13 113	0.13 92	0.09 28	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.11 270

4w-stereo	0.13 54	0.11 146	0.31 154	0.17 39	0.10 80	0.15 63	0.10 10	0.20 57	0.14 31	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.23 230	0.13 107	0.05 1	0.18 554	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.15 425

2.5w	0.13 54	0.10 95	0.23 68	0.18 72	0.09 22	0.15 63	0.15 166	0.21 74	0.16 57	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.12 328

2.75w_new	0.13 54	0.10 95	0.25 88	0.16 13	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.13 92	0.08 3	0.11 121	0.22 206	0.15 200	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.07 213	0.05 4	0.10 215

3.25w_new	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

3.25w	0.13 54	0.09 57	0.24 76	0.17 39	0.09 22	0.18 175	0.10 10	0.23 104	0.18 92	0.15 169	0.13 92	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.17 542	0.05 1	0.06 112	0.04 1	0.11 270

2w_stereo	0.13 54	0.11 146	0.21 43	0.18 72	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.15 169	0.14 129	0.08 3	0.11 121	0.15 32	0.13 107	0.05 1	0.12 428	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 83

1w_stereo	0.13 54	0.09 57	0.17 7	0.19 125	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.27 183	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.14 157	0.05 1	0.10 360	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 139

monsterstereo	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.19 125	0.12 189	0.14 42	0.12 44	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.16 164	0.08 3	0.09 38	0.22 206	0.14 157	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.09 416	0.06 95	0.07 37

monsters	0.13 54	0.10 95	0.20 26	0.18 72	0.13 254	0.15 63	0.11 27	0.24 126	0.16 57	0.15 169	0.13 92	0.08 3	0.09 38	0.23 230	0.12 45	0.06 45	0.15 499	0.05 1	0.08 307	0.05 4	0.09 139

111111	0.13 54	0.08 23	0.20 26	0.20 175	0.13 254	0.13 34	0.10 10	0.23 104	0.17 69	0.11 46	0.13 92	0.12 133	0.08 15	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.16 514	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.16 442

S2M2_L	0.13 54	0.12 199	0.26 104	0.17 39	0.12 189	0.12 26	0.07 1	0.18 32	0.21 162	0.12 77	0.15 150	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.15 200	0.13 564	0.09 312	0.09 369	0.10 478	0.11 481	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 54	0.15 329	0.21 43	0.27 537	0.09 22	0.15 63	0.13 82	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.11 50	0.10 52	0.13 214	0.22 206	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

FoundationStereo	0.13 54	0.08 23	0.18 12	0.29 583	0.30 647	0.12 26	0.13 82	0.12 3	0.18 92	0.09 9	0.08 11	0.10 52	0.08 15	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.31 678	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

MonSter	0.13 54	0.09 57	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 63	0.12 44	0.25 150	0.20 135	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 152	0.13 107	0.05 1	0.24 631	0.05 1	0.09 416	0.05 4	0.13 365

GELT-Stereo	0.14 102	0.11 146	0.24 76	0.20 175	0.14 300	0.14 42	0.16 222	0.35 306	0.25 241	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.17 75	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.05 4	0.08 83

FAST (zero-shot)	0.14 102	0.10 95	0.22 59	0.24 411	0.26 625	0.14 42	0.15 166	0.24 126	0.16 57	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.10 455	0.09 312	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.09 139

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 102	0.16 373	0.31 154	0.22 292	0.14 300	0.15 63	0.13 82	0.18 32	0.17 69	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.10 215

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 102	0.15 329	0.35 194	0.21 223	0.09 22	0.19 202	0.10 10	0.19 48	0.21 162	0.14 141	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.15 32	0.12 45	0.08 276	0.07 199	0.11 510	0.09 416	0.10 425	0.13 365

testmc14	0.14 102	0.08 23	0.29 134	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.14 116	0.16 17	0.13 18	0.11 46	0.14 129	0.11 93	0.08 15	0.20 152	0.12 45	0.06 45	0.24 631	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.32 622

aanet-new-60k	0.14 102	0.15 329	0.54 425	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.12 44	0.21 74	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.10 2	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.15 425

aanet-new-40k	0.14 102	0.15 329	0.43 266	0.20 175	0.13 254	0.16 104	0.14 116	0.21 74	0.15 45	0.11 46	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.33 629

aanet-new-36k	0.14 102	0.17 409	0.45 283	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.11 15	0.05 1	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 328

aanet-new-34k	0.14 102	0.16 373	0.39 222	0.19 125	0.09 22	0.14 42	0.15 166	0.22 89	0.19 120	0.12 77	0.15 150	0.11 93	0.13 214	0.14 14	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

aanet-new-10k	0.14 102	0.15 329	0.37 208	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.13 113	0.13 92	0.11 93	0.12 167	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.10 215

aanet-new-8k	0.14 102	0.14 293	0.34 183	0.21 223	0.10 80	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.13 214	0.18 96	0.12 45	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 270

aanet-new	0.14 102	0.13 243	0.39 222	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.15 166	0.25 150	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.10 52	0.16 289	0.19 120	0.11 15	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.13 365

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 102	0.09 57	0.38 213	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 616

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.18 72	0.14 300	0.19 202	0.15 166	0.25 150	0.22 176	0.16 188	0.22 263	0.10 52	0.09 38	0.15 32	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.10 215

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 102	0.12 199	0.42 258	0.18 72	0.12 189	0.17 142	0.14 116	0.24 126	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 489

PipStereo	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.23 355	0.21 558	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.07 122	0.23 615	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 682

PSi22b	0.14 102	0.07 2	0.16 1	0.22 292	0.22 574	0.09 3	0.11 27	0.16 17	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 190	0.09 38	0.14 14	0.11 15	0.07 122	0.22 602	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 682

Foundation-i32	0.14 102	0.07 2	0.18 12	0.24 411	0.22 574	0.10 13	0.12 44	0.15 13	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 133	0.08 15	0.17 75	0.13 107	0.07 122	0.29 672	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 674

VMStereo-Base	0.14 102	0.09 57	0.29 134	0.16 13	0.09 22	0.18 175	0.12 44	0.24 126	0.25 241	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

BStereo	0.14 102	0.10 95	0.46 298	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.25 150	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

NLSM3	0.14 102	0.12 199	0.25 88	0.21 223	0.13 254	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.12 77	0.15 150	0.12 133	0.13 214	0.17 75	0.15 200	0.05 1	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.05 4	0.08 83

3w_stereo	0.14 102	0.11 146	0.31 154	0.19 125	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.28 199	0.20 135	0.13 113	0.12 70	0.08 3	0.12 167	0.19 120	0.12 45	0.05 1	0.19 568	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.10 215

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.27 121	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.17 212	0.20 229	0.18 256	0.11 121	0.16 54	0.17 263	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.09 139

LG-Stereo	0.14 102	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.11 129	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.19 120	0.12 77	0.18 204	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.14 157	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.07 37

castereo++	0.14 102	0.13 243	0.25 88	0.19 125	0.10 80	0.27 408	0.13 82	0.24 126	0.26 258	0.11 46	0.13 92	0.16 225	0.10 82	0.18 96	0.11 15	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.07 37

castereo	0.14 102	0.11 146	0.22 59	0.19 125	0.10 80	0.20 245	0.19 375	0.32 271	0.28 287	0.13 113	0.18 204	0.16 225	0.16 289	0.16 54	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

fffft	0.14 102	0.12 199	0.30 144	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.18 328	0.23 104	0.17 69	0.14 141	0.11 50	0.13 157	0.10 82	0.24 245	0.18 295	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 102	0.15 329	0.29 134	0.19 125	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.21 74	0.21 162	0.15 169	0.13 92	0.12 133	0.11 121	0.25 266	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.08 83

RAStereo	0.14 102	0.15 329	0.40 237	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.18 328	0.25 150	0.24 214	0.13 113	0.17 184	0.11 93	0.09 38	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 102	0.08 23	0.26 104	0.18 72	0.14 300	0.09 3	0.10 10	0.16 17	0.17 69	0.14 141	0.08 11	0.10 52	0.10 82	0.22 206	0.14 157	0.07 122	0.15 499	0.06 53	0.06 112	0.16 587	0.29 609

RSM++	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.32 620	0.17 448	0.17 142	0.15 166	0.23 104	0.21 162	0.12 77	0.12 70	0.14 190	0.09 38	0.21 176	0.13 107	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

RSM	0.14 102	0.11 146	0.25 88	0.29 583	0.16 414	0.16 104	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.13 113	0.13 92	0.15 211	0.09 38	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

gcap-zeroshot	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

test_for_model	0.14 102	0.10 95	0.25 88	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

trnet	0.14 102	0.09 57	0.26 104	0.15 5	0.07 1	0.21 276	0.12 44	0.25 150	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.15 211	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 102	0.09 57	0.37 208	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.14 116	0.20 57	0.18 92	0.12 77	0.14 129	0.11 93	0.12 167	0.13 7	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.31 616

testlalala	0.14 102	0.10 95	0.28 128	0.18 72	0.15 370	0.19 202	0.15 166	0.27 183	0.23 194	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.09 38	0.14 14	0.12 45	0.06 45	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.09 139

LoS_RVC	0.14 102	0.11 146	0.32 168	0.18 72	0.16 414	0.20 245	0.18 328	0.21 74	0.18 92	0.14 141	0.20 229	0.12 133	0.17 315	0.17 75	0.14 157	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 406

CES	0.14 102	0.08 23	0.24 76	0.17 39	0.23 590	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.19 120	0.12 45	0.07 122	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 257	0.20 508

CREStereo	0.14 102	0.09 57	0.27 121	0.14 2	0.08 12	0.22 309	0.15 166	0.26 166	0.26 258	0.16 188	0.21 249	0.14 190	0.13 214	0.19 120	0.14 157	0.09 381	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14
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
LGCAT	0.15 143	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 34	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 113	0.09 15	0.11 93	0.10 82	0.31 382	0.14 157	0.23 661	0.24 631	0.05 1	0.06 112	0.05 4	0.41 659

aanet-new-90k	0.15 143	0.14 293	0.49 338	0.21 223	0.11 129	0.15 63	0.14 116	0.24 126	0.17 69	0.10 27	0.12 70	0.10 52	0.12 167	0.21 176	0.10 2	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 622

aanet-32k-new	0.15 143	0.18 436	0.43 266	0.21 223	0.10 80	0.16 104	0.15 166	0.22 89	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.09 28	0.13 214	0.18 96	0.11 15	0.06 45	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.23 546

aanet-new-28k	0.15 143	0.16 373	0.50 359	0.20 175	0.10 80	0.16 104	0.14 116	0.20 57	0.15 45	0.13 113	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.12 45	0.06 45	0.08 266	0.06 53	0.07 213	0.07 180	0.18 470

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 143	0.13 243	0.41 248	0.20 175	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.22 89	0.17 69	0.12 77	0.13 92	0.10 52	0.10 82	0.16 54	0.13 107	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.43 667

aanet-new-22k	0.15 143	0.15 329	0.44 277	0.22 292	0.11 129	0.15 63	0.13 82	0.24 126	0.19 120	0.12 77	0.14 129	0.12 133	0.12 167	0.17 75	0.11 15	0.05 1	0.08 266	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 594

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 143	0.23 525	0.58 472	0.17 39	0.12 189	0.15 63	0.14 116	0.25 150	0.18 92	0.11 46	0.14 129	0.12 133	0.10 82	0.15 32	0.11 15	0.06 45	0.06 100	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.22 536

Foundation-i1c-attn	0.15 143	0.07 2	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.15 63	0.15 166	0.26 166	0.29 310	0.15 169	0.16 164	0.17 241	0.14 245	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.22 602	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 586

Foundation-i1b	0.15 143	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 104	0.16 222	0.27 183	0.29 310	0.15 169	0.15 150	0.18 256	0.12 167	0.18 96	0.14 157	0.07 122	0.23 615	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 521

Selective-IGEV-i32	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 620	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.19 120	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

Replicate-Monster	0.15 143	0.12 199	0.40 237	0.17 39	0.10 80	0.17 142	0.10 10	0.24 126	0.20 135	0.12 77	0.10 37	0.10 52	0.10 82	0.28 327	0.12 45	0.06 45	0.31 678	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.21 521

FlowAnything_test	0.15 143	0.12 199	0.23 68	0.21 223	0.12 189	0.18 175	0.16 222	0.25 150	0.17 69	0.15 169	0.13 92	0.15 211	0.14 245	0.19 120	0.17 263	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.12 558	0.08 257	0.10 215

water-stereo	0.15 143	0.11 146	0.32 168	0.19 125	0.10 80	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.20 135	0.18 235	0.23 278	0.16 225	0.16 289	0.14 14	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

depthmonostereo	0.15 143	0.12 199	0.34 183	0.19 125	0.09 22	0.20 245	0.15 166	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.18 204	0.16 225	0.18 351	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.05 4	0.08 83

DVStereo	0.15 143	0.09 57	0.26 104	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.14 116	0.24 126	0.22 176	0.22 287	0.21 249	0.16 225	0.15 267	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.06 53	0.06 112	0.05 4	0.08 83

tt45	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.19 125	0.11 129	0.23 334	0.18 328	0.23 104	0.18 92	0.16 188	0.13 92	0.14 190	0.10 82	0.31 382	0.15 200	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.08 83

999	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.25 150	0.20 135	0.14 141	0.16 164	0.14 190	0.11 121	0.36 435	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

mms	0.15 143	0.14 293	0.25 88	0.20 175	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.14 141	0.18 204	0.14 190	0.09 38	0.26 288	0.15 200	0.06 45	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.19 489

ours_stereo	0.15 143	0.14 293	0.29 134	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.18 328	0.21 74	0.20 135	0.13 113	0.18 204	0.14 190	0.10 82	0.24 245	0.15 200	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.13 365

fffy	0.15 143	0.14 293	0.31 154	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.18 328	0.24 126	0.19 120	0.13 113	0.17 184	0.15 211	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.06 45	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.15 425

WCG-NET	0.15 143	0.12 199	0.31 154	0.18 72	0.09 22	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.29 310	0.18 235	0.22 263	0.15 211	0.12 167	0.19 120	0.13 107	0.06 45	0.12 428	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.06 14

IGEV-Stereo++	0.15 143	0.09 57	0.27 121	0.21 223	0.13 254	0.14 42	0.11 27	0.23 104	0.19 120	0.15 169	0.14 129	0.11 93	0.11 121	0.19 120	0.12 45	0.06 45	0.21 589	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.28 603

Pointernet	0.15 143	0.08 23	0.35 194	0.19 125	0.12 189	0.20 245	0.12 44	0.34 297	0.25 241	0.15 169	0.16 164	0.13 157	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.08 83

MGS-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.38 213	0.19 125	0.11 129	0.18 175	0.17 267	0.21 74	0.23 194	0.14 141	0.24 289	0.16 225	0.10 82	0.19 120	0.13 107	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.07 37

MaDis-Stereo	0.15 143	0.17 409	0.39 222	0.19 125	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.26 166	0.22 176	0.13 113	0.15 150	0.14 190	0.11 121	0.17 75	0.17 263	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.06 14

UniTT-Stereo	0.15 143	0.12 199	0.45 283	0.21 223	0.14 300	0.17 142	0.13 82	0.20 57	0.19 120	0.16 188	0.20 229	0.10 52	0.11 121	0.18 96	0.17 263	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.07 37

CASnet	0.15 143	0.13 243	0.30 144	0.22 292	0.08 12	0.15 63	0.14 116	0.28 199	0.26 258	0.23 299	0.20 229	0.15 211	0.11 121	0.18 96	0.13 107	0.07 122	0.05 6	0.11 510	0.09 416	0.08 257	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 143	0.09 57	0.34 183	0.17 39	0.09 22	0.22 309	0.14 116	0.27 183	0.27 276	0.15 169	0.18 204	0.19 270	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 143	0.10 95	0.34 183	0.32 620	0.19 513	0.16 104	0.14 116	0.29 219	0.20 135	0.13 113	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.11 270

GLC_STEREO	0.15 143	0.11 146	0.31 154	0.22 292	0.09 22	0.17 142	0.15 166	0.24 126	0.28 287	0.17 212	0.20 229	0.17 241	0.11 121	0.24 245	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

CroCo-Stereo	0.15 143	0.16 373	0.34 183	0.25 457	0.12 189	0.11 19	0.18 328	0.35 306	0.24 214	0.13 113	0.13 92	0.18 256	0.12 167	0.15 32	0.13 107	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.06 14
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
quiztm	0.16 174	0.19 456	0.37 208	0.22 292	0.15 370	0.17 142	0.17 267	0.36 322	0.24 214	0.18 235	0.21 249	0.14 190	0.10 82	0.17 75	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.07 37

DF	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.31 611	0.16 414	0.17 142	0.15 166	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.23 278	0.19 270	0.11 121	0.24 245	0.16 232	0.08 276	0.23 615	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.09 139

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 174	0.20 472	0.79 573	0.19 125	0.12 189	0.12 26	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.11 46	0.12 70	0.10 52	0.10 82	0.13 7	0.11 15	0.06 45	0.07 199	0.06 53	0.07 213	0.05 4	0.18 470

RT-Monster	0.16 174	0.09 57	0.25 88	0.18 72	0.14 300	0.20 245	0.12 44	0.31 262	0.33 373	0.25 322	0.22 263	0.17 241	0.13 214	0.19 120	0.15 200	0.07 122	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.10 215

Foundation-i1a	0.16 174	0.08 23	0.20 26	0.18 72	0.11 129	0.18 175	0.16 222	0.26 166	0.30 328	0.17 212	0.16 164	0.19 270	0.13 214	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 586

Foundation-i1	0.16 174	0.08 23	0.21 43	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.15 166	0.33 290	0.32 354	0.16 188	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.23 615	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.16 442

Anonymus123	0.16 174	0.10 95	0.46 298	0.18 72	0.11 129	0.41 586	0.15 166	0.30 239	0.23 194	0.12 77	0.11 50	0.12 133	0.09 38	0.17 75	0.17 263	0.05 1	0.07 199	0.06 53	0.08 307	0.05 4	0.09 139

DDF-Stereo	0.16 174	0.08 23	0.30 144	0.21 223	0.20 541	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.19 120	0.11 46	0.10 37	0.13 157	0.12 167	0.24 245	0.20 359	0.09 381	0.18 554	0.07 160	0.06 112	0.20 636	0.19 489

GIP-stereo	0.16 174	0.12 199	0.25 88	0.24 411	0.22 574	0.15 63	0.14 116	0.32 271	0.21 162	0.11 46	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.20 152	0.13 107	0.07 122	0.13 449	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.32 622

rvit_stereo_0081	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

rvit_stereo_0082	0.16 174	0.13 243	0.30 144	0.21 223	0.12 189	0.17 142	0.17 267	0.24 126	0.34 386	0.17 212	0.19 218	0.18 256	0.15 267	0.20 152	0.17 263	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.07 37

rvit_stereo_0080	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

AIO-Stereo	0.16 174	0.12 199	0.29 134	0.30 595	0.20 541	0.16 104	0.14 116	0.28 199	0.22 176	0.14 141	0.15 150	0.13 157	0.08 15	0.20 152	0.15 200	0.06 45	0.16 514	0.07 160	0.08 307	0.06 95	0.24 560

WCG-NET（raft）	0.16 174	0.14 293	0.32 168	0.18 72	0.09 22	0.19 202	0.16 222	0.24 126	0.27 276	0.19 242	0.19 218	0.20 292	0.12 167	0.22 206	0.13 107	0.06 45	0.17 542	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

whm_eth	0.16 174	0.17 409	0.35 194	0.19 125	0.13 254	0.14 42	0.20 416	0.29 219	0.26 258	0.16 188	0.17 184	0.19 270	0.14 245	0.19 120	0.16 232	0.11 500	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.08 83

CAS	0.16 174	0.07 2	0.29 134	0.42 679	0.17 448	0.20 245	0.18 328	0.23 104	0.20 135	0.15 169	0.19 218	0.11 93	0.10 82	0.15 32	0.14 157	0.31 687	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 95	0.16 442

ProNet	0.16 174	0.13 243	0.36 202	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.19 375	0.29 219	0.23 194	0.14 141	0.13 92	0.13 157	0.12 167	0.25 266	0.13 107	0.06 45	0.09 312	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.22 536

CroCo-Stereo Lap2	0.16 174	0.18 436	0.39 222	0.26 500	0.18 478	0.11 19	0.19 375	0.30 239	0.22 176	0.13 113	0.16 164	0.15 211	0.11 121	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.07 37

CREStereo++_RVC	0.16 174	0.09 57	0.42 258	0.17 39	0.11 129	0.18 175	0.13 82	0.23 104	0.31 340	0.21 266	0.31 371	0.13 157	0.11 121	0.17 75	0.16 232	0.07 122	0.04 1	0.06 53	0.15 621	0.06 95	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 174	0.11 146	0.43 266	0.16 13	0.08 12	0.25 380	0.14 116	0.23 104	0.29 310	0.25 322	0.30 358	0.16 225	0.12 167	0.18 96	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.08 83

XX-TBD	0.16 174	0.21 486	0.43 266	0.22 292	0.10 80	0.23 334	0.15 166	0.23 104	0.28 287	0.22 287	0.26 309	0.14 190	0.12 167	0.16 54	0.14 157	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.06 14

PMTNet	0.16 174	0.09 57	0.31 154	0.15 5	0.09 22	0.23 334	0.15 166	0.26 166	0.24 214	0.17 212	0.21 249	0.16 225	0.14 245	0.23 230	0.14 157	0.29 683	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 180	0.07 37

SE	0.17 196	0.22 506	0.32 168	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.16 222	0.30 239	0.21 162	0.20 256	0.28 333	0.15 211	0.17 315	0.17 75	0.17 263	0.10 455	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.12 328

aanet-new-78k	0.17 196	0.14 293	0.80 578	0.21 223	0.10 80	0.14 42	0.14 116	0.23 104	0.17 69	0.10 27	0.13 92	0.10 52	0.13 214	0.19 120	0.11 15	0.05 1	0.16 514	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.26 586

PSi22	0.17 196	0.18 436	0.42 258	0.20 175	0.09 22	0.16 104	0.11 27	0.30 239	0.25 241	0.13 113	0.15 150	0.21 308	0.13 214	0.30 367	0.16 232	0.06 45	0.22 602	0.05 1	0.04 1	0.08 257	0.13 365

Zero-FE251	0.17 196	0.09 57	0.38 213	0.18 72	0.10 80	0.20 245	0.13 82	0.20 57	0.15 45	0.75 679	0.13 92	0.13 157	0.11 121	0.16 54	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 470

xyz-stereo-finetune	0.17 196	0.17 409	0.29 134	0.17 39	0.08 12	0.24 359	0.21 444	0.30 239	0.32 354	0.19 242	0.22 263	0.19 270	0.15 267	0.30 367	0.22 408	0.06 45	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

rvit_stereo_0083	0.17 196	0.13 243	0.29 134	0.21 223	0.13 254	0.17 142	0.17 267	0.23 104	0.36 414	0.16 188	0.22 263	0.19 270	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

rvit_stereo_0081_aga	0.17 196	0.17 409	0.40 237	0.21 223	0.14 300	0.20 245	0.17 267	0.24 126	0.26 258	0.18 235	0.21 249	0.20 292	0.14 245	0.20 152	0.15 200	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.08 83

RAFT-Stereo-weight	0.17 196	0.10 95	0.31 154	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.38 348	0.33 373	0.25 322	0.20 229	0.19 270	0.10 82	0.19 120	0.16 232	0.07 122	0.13 449	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.09 139

CAS++	0.17 196	0.13 243	0.35 194	0.18 72	0.13 254	0.17 142	0.16 222	0.42 406	0.25 241	0.19 242	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.22 206	0.12 45	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 196	0.10 95	0.33 178	0.20 175	0.11 129	0.19 202	0.17 267	0.39 370	0.36 414	0.21 266	0.25 299	0.17 241	0.17 315	0.18 96	0.15 200	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.08 83

iRaftStereo_RVC	0.17 196	0.16 373	0.35 194	0.21 223	0.11 129	0.20 245	0.17 267	0.34 297	0.25 241	0.20 256	0.25 299	0.19 270	0.12 167	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.12 428	0.10 452	0.09 416	0.09 359	0.14 406

Gwc-CoAtRS	0.17 196	0.10 95	0.41 248	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.15 166	0.34 297	0.29 310	0.23 299	0.23 278	0.27 394	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

monster_256*512	0.18 208	0.15 329	0.25 88	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.21 444	0.42 406	0.31 340	0.19 242	0.22 263	0.24 353	0.17 315	0.19 120	0.17 263	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.09 139

Weightmod_eth	0.18 208	0.20 472	0.34 183	0.22 292	0.17 448	0.21 276	0.18 328	0.27 183	0.20 135	0.17 212	0.26 309	0.19 270	0.17 315	0.28 327	0.17 263	0.19 651	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.10 215

NLSM1	0.18 208	0.12 199	0.21 43	0.21 223	0.18 478	0.25 380	0.17 267	0.51 513	0.43 501	0.17 212	0.21 249	0.13 157	0.15 267	0.22 206	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.07 37

FE-Mocha	0.18 208	0.11 146	0.40 237	0.26 500	0.14 300	0.19 202	0.14 116	0.36 322	0.24 214	0.24 309	0.24 289	0.23 332	0.14 245	0.27 303	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

252Zero-FE	0.18 208	0.08 23	0.28 128	0.18 72	0.10 80	0.15 63	0.11 27	0.22 89	0.22 176	0.76 683	0.11 50	0.09 28	0.08 15	0.17 75	0.15 200	0.07 122	0.51 713	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.10 215

xyz-stereo-finetune2	0.18 208	0.16 373	0.32 168	0.16 13	0.09 22	0.27 408	0.19 375	0.29 219	0.21 162	0.23 299	0.29 342	0.21 308	0.23 418	0.37 445	0.23 428	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.06 112	0.06 95	0.07 37

Reg-Stereo(zero)	0.18 208	0.08 23	0.39 222	0.19 125	0.19 513	0.24 359	0.18 328	0.29 219	0.29 310	0.24 309	0.21 249	0.24 353	0.18 351	0.22 206	0.21 390	0.07 122	0.11 397	0.06 53	0.07 213	0.06 95	0.11 270

SCV	0.18 208	0.15 329	0.37 208	0.26 500	0.20 541	0.16 104	0.16 222	0.35 306	0.23 194	0.14 141	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.12 45	0.08 276	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.26 586

tg	0.18 208	0.15 329	0.34 183	0.22 292	0.11 129	0.23 334	0.15 166	0.35 306	0.27 276	0.20 256	0.25 299	0.20 292	0.12 167	0.25 266	0.16 232	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.08 257	0.13 365

dual_stereo	0.18 208	0.08 23	0.26 104	0.21 223	0.32 658	0.11 19	0.13 82	0.27 183	0.20 135	0.11 46	0.09 15	0.10 52	0.08 15	0.20 152	0.14 157	0.07 122	0.45 703	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 710

Occ-G	0.18 208	0.10 95	0.38 213	0.23 355	0.15 370	0.16 104	0.18 328	0.23 104	0.26 258	0.15 169	0.20 229	0.21 308	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.30 612

rvit_stereo_ft	0.18 208	0.19 456	0.43 266	0.25 457	0.14 300	0.17 142	0.21 444	0.30 239	0.28 287	0.17 212	0.19 218	0.20 292	0.17 315	0.22 206	0.18 295	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.08 83

MoCha-V2	0.18 208	0.12 199	0.40 237	0.30 595	0.24 607	0.16 104	0.15 166	0.28 199	0.19 120	0.16 188	0.16 164	0.13 157	0.13 214	0.30 367	0.13 107	0.06 45	0.28 656	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.25 572

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 208	0.15 329	0.27 121	0.20 175	0.13 254	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.37 430	0.43 597	0.17 184	0.13 157	0.12 167	0.20 152	0.16 232	0.08 276	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.08 83

MyStereo07	0.18 208	0.15 329	0.44 277	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.31 262	0.26 258	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.13 214	0.33 403	0.14 157	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

ff7	0.18 208	0.13 243	0.41 248	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 640	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 642

ffff	0.18 208	0.13 243	0.41 248	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 640	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 642

11t	0.18 208	0.13 243	0.41 248	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 640	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 642

plain	0.18 208	0.16 373	0.59 481	0.21 223	0.13 254	0.16 104	0.17 267	0.29 219	0.23 194	0.16 188	0.26 309	0.13 157	0.17 315	0.27 303	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.07 37

MIF-Stereo (partial)	0.18 208	0.13 243	0.50 359	0.22 292	0.15 370	0.16 104	0.13 82	0.29 219	0.26 258	0.17 212	0.26 309	0.16 225	0.17 315	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.08 83

GCAP-Stereo	0.18 208	0.21 486	0.47 306	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.10 10	0.28 199	0.24 214	0.20 256	0.22 263	0.15 211	0.13 214	0.21 176	0.16 232	0.07 122	0.19 568	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

Any-RAFT	0.18 208	0.09 57	0.33 178	0.19 125	0.10 80	0.29 452	0.16 222	0.44 440	0.32 354	0.25 322	0.27 325	0.29 420	0.16 289	0.23 230	0.13 107	0.08 276	0.07 199	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.07 37

knoymous	0.18 208	0.10 95	0.35 194	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.17 267	0.33 290	0.24 214	0.24 309	0.28 333	0.27 394	0.16 289	0.24 245	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.06 112	0.09 359	0.10 215

MC-Stereo	0.18 208	0.10 95	0.36 202	0.28 565	0.14 300	0.18 175	0.15 166	0.24 126	0.20 135	0.21 266	0.24 289	0.16 225	0.13 214	0.25 266	0.14 157	0.07 122	0.17 542	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.30 612

ccc-4	0.18 208	0.13 243	0.41 248	0.21 223	0.15 370	0.21 276	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.21 266	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.25 640	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 642

test-3	0.18 208	0.10 95	0.48 321	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

test_1	0.18 208	0.10 95	0.48 321	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.16 222	0.32 271	0.29 310	0.26 332	0.17 184	0.22 316	0.13 214	0.26 288	0.19 331	0.06 45	0.14 468	0.08 263	0.08 307	0.06 95	0.10 215

cross-raft	0.18 208	0.12 199	0.40 237	0.27 537	0.16 414	0.20 245	0.24 535	0.34 297	0.24 214	0.23 299	0.28 333	0.29 420	0.15 267	0.19 120	0.16 232	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

s12784h	0.18 208	0.09 57	0.38 213	0.18 72	0.07 1	0.33 516	0.19 375	0.39 370	0.34 386	0.24 309	0.25 299	0.18 256	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 208	0.10 95	0.45 283	0.20 175	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.40 381	0.31 340	0.23 299	0.21 249	0.26 388	0.15 267	0.21 176	0.14 157	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.06 14

Weightmod	0.19 238	0.19 456	0.34 183	0.21 223	0.18 478	0.24 359	0.17 267	0.27 183	0.22 176	0.19 242	0.30 358	0.19 270	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.12 540	0.11 397	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.17 463

SMOE	0.19 238	0.17 409	0.39 222	0.22 292	0.13 254	0.27 408	0.21 444	0.31 262	0.24 214	0.22 287	0.27 325	0.21 308	0.17 315	0.19 120	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.07 213	0.11 481	0.12 328

GGDA	0.19 238	0.20 472	0.53 411	0.18 72	0.10 80	0.21 276	0.16 222	0.35 306	0.32 354	0.22 287	0.29 342	0.19 270	0.16 289	0.38 448	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.09 139

WQFJA1	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 615	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

WQFJX	0.19 238	0.12 199	0.21 43	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.18 328	0.57 586	0.49 577	0.17 212	0.17 184	0.14 190	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.08 266	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.11 270

NLMM	0.19 238	0.12 199	0.20 26	0.22 292	0.18 478	0.25 380	0.19 375	0.55 566	0.55 615	0.16 188	0.17 184	0.15 211	0.17 315	0.20 152	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

MM-Stereo_test3	0.19 238	0.15 329	0.39 222	0.25 457	0.15 370	0.19 202	0.22 480	0.42 406	0.40 468	0.17 212	0.24 289	0.17 241	0.12 167	0.22 206	0.16 232	0.08 276	0.21 589	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.11 270

MM-Stereo_test2	0.19 238	0.11 146	0.47 306	0.25 457	0.11 129	0.21 276	0.20 416	0.28 199	0.24 214	0.16 188	0.17 184	0.13 157	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.06 45	0.26 646	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.41 659

GREAT-IGEV	0.19 238	0.11 146	0.39 222	0.22 292	0.33 660	0.14 42	0.15 166	0.18 32	0.22 176	0.14 141	0.16 164	0.09 28	0.09 38	0.23 230	0.14 157	0.06 45	0.50 712	0.06 53	0.06 112	0.07 180	0.53 690
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 238	0.14 293	0.40 237	0.30 595	0.20 541	0.15 63	0.16 222	0.35 306	0.26 258	0.17 212	0.16 164	0.13 157	0.09 38	0.31 382	0.14 157	0.07 122	0.22 602	0.06 53	0.06 112	0.09 359	0.25 572

H2IRNET	0.19 238	0.18 436	0.50 359	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.28 199	0.31 340	0.17 212	0.32 383	0.25 368	0.20 380	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.08 83

IGEV++	0.19 238	0.13 243	0.38 213	0.30 595	0.19 513	0.15 63	0.15 166	0.32 271	0.18 92	0.13 113	0.16 164	0.12 133	0.11 121	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.32 683	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.42 664

MSKI-zero shot	0.19 238	0.10 95	0.47 306	0.30 595	0.14 300	0.21 276	0.14 116	0.33 290	0.22 176	0.24 309	0.25 299	0.22 316	0.10 82	0.32 393	0.14 157	0.07 122	0.30 674	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.09 139

RAFT-Test	0.19 238	0.11 146	0.41 248	0.26 500	0.21 558	0.26 401	0.17 267	0.37 339	0.26 258	0.24 309	0.29 342	0.32 461	0.14 245	0.22 206	0.15 200	0.07 122	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.07 37

EGLCR-Stereo	0.19 238	0.09 57	0.34 183	0.29 583	0.17 448	0.28 427	0.16 222	0.30 239	0.23 194	0.22 287	0.11 50	0.16 225	0.09 38	0.28 327	0.15 200	0.07 122	0.25 640	0.07 160	0.07 213	0.06 95	0.37 650

Selective-RAFT	0.19 238	0.14 293	0.37 208	0.24 411	0.11 129	0.30 467	0.15 166	0.35 306	0.34 386	0.17 212	0.17 184	0.22 316	0.18 351	0.29 350	0.18 295	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.08 83

test_4	0.19 238	0.16 373	0.39 222	0.24 411	0.13 254	0.19 202	0.21 444	0.27 183	0.24 214	0.24 309	0.47 566	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.18 295	0.06 45	0.06 100	0.09 369	0.09 416	0.07 180	0.06 14

Patchmatch Stereo++	0.19 238	0.13 243	0.51 380	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 238	0.13 243	0.51 380	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo_v2	0.19 238	0.13 243	0.51 380	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

ROB_FTStereo	0.19 238	0.13 243	0.51 380	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.13 82	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.25 266	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

HUI-Stereo	0.19 238	0.13 243	0.52 400	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.23 230	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

DeepStereo_RVC	0.19 238	0.12 199	0.47 306	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.16 222	0.29 219	0.24 214	0.28 358	0.27 325	0.23 332	0.28 503	0.24 245	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.10 215

iGMRVC	0.19 238	0.13 243	0.51 380	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

iRAFT	0.19 238	0.13 243	0.51 380	0.22 292	0.11 129	0.19 202	0.14 116	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.27 303	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

AnonymousM	0.19 238	0.20 472	0.30 144	0.18 72	0.10 80	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.27 276	0.27 344	0.21 249	0.18 256	0.14 245	0.21 176	0.16 232	0.09 381	0.08 266	0.38 693	0.15 621	0.06 95	0.08 83

CRE-IMP	0.19 238	0.13 243	0.51 380	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.17 267	0.31 262	0.24 214	0.27 344	0.26 309	0.24 353	0.17 315	0.24 245	0.19 331	0.09 381	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.10 425	0.10 215

RAFT-IKP	0.19 238	0.13 243	0.51 380	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.15 166	0.30 239	0.24 214	0.28 358	0.29 342	0.25 368	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.10 425	0.09 139

raftrobust	0.19 238	0.19 456	0.42 258	0.23 355	0.24 607	0.19 202	0.13 82	0.33 290	0.28 287	0.26 332	0.20 229	0.19 270	0.17 315	0.23 230	0.17 263	0.08 276	0.10 360	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

sCroCo_RVC	0.19 238	0.15 329	0.60 488	0.27 537	0.18 478	0.23 334	0.16 222	0.28 199	0.24 214	0.14 141	0.22 263	0.17 241	0.14 245	0.22 206	0.16 232	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.10 215

R-Stereo Train	0.19 238	0.10 95	0.49 338	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37

RAFT-Stereo	0.19 238	0.10 95	0.49 338	0.22 292	0.12 189	0.23 334	0.18 328	0.43 419	0.20 135	0.31 423	0.45 547	0.20 292	0.14 245	0.18 96	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.07 37
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 270	0.22 506	0.70 538	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

HLF11	0.20 270	0.20 472	0.68 528	0.16 13	0.12 189	0.21 276	0.12 44	0.39 370	0.25 241	0.21 266	0.30 358	0.19 270	0.18 351	0.38 448	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.09 139

HLf10	0.20 270	0.22 506	0.70 538	0.16 13	0.12 189	0.22 309	0.14 116	0.41 399	0.28 287	0.19 242	0.24 289	0.19 270	0.16 289	0.35 425	0.20 359	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

TestStereo_HL2	0.20 270	0.19 456	0.54 425	0.17 39	0.11 129	0.21 276	0.15 166	0.35 306	0.31 340	0.23 299	0.31 371	0.19 270	0.17 315	0.40 458	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.09 139

TestStereo-Hl	0.20 270	0.16 373	0.50 359	0.18 72	0.11 129	0.23 334	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.23 299	0.27 325	0.22 316	0.19 374	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

Lsterematch	0.20 270	0.15 329	0.44 277	0.20 175	0.10 80	0.22 309	0.17 267	0.27 183	0.34 386	0.28 358	0.37 450	0.24 353	0.22 403	0.25 266	0.23 428	0.08 276	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

WQFJX1	0.20 270	0.12 199	0.21 43	0.23 355	0.17 448	0.24 359	0.19 375	0.63 643	0.56 622	0.17 212	0.16 164	0.14 190	0.16 289	0.27 303	0.18 295	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

NLCSM	0.20 270	0.15 329	0.23 68	0.24 411	0.19 513	0.24 359	0.22 480	0.45 449	0.44 514	0.20 256	0.18 204	0.14 190	0.16 289	0.47 489	0.20 359	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.10 215

GEAStereo	0.20 270	0.10 95	0.31 154	0.35 643	0.42 683	0.19 202	0.16 222	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.28 656	0.06 53	0.05 36	0.08 257	0.57 695

gasm-f	0.20 270	0.12 199	0.36 202	0.35 643	0.36 670	0.18 175	0.17 267	0.23 104	0.18 92	0.14 141	0.19 218	0.10 52	0.11 121	0.20 152	0.19 331	0.08 276	0.28 656	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.57 695

GASTEREO	0.20 270	0.15 329	0.31 154	0.40 669	0.29 642	0.18 175	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.18 235	0.17 184	0.11 93	0.13 214	0.25 266	0.15 200	0.07 122	0.23 615	0.06 53	0.08 307	0.06 95	0.57 695

MSCF	0.20 270	0.14 293	0.31 154	0.40 669	0.29 642	0.17 142	0.15 166	0.29 219	0.22 176	0.17 212	0.16 164	0.11 93	0.13 214	0.24 245	0.15 200	0.07 122	0.23 615	0.06 53	0.08 307	0.07 180	0.57 695

MM-Stereo_test1	0.20 270	0.13 243	0.45 283	0.24 411	0.12 189	0.20 245	0.21 444	0.36 322	0.32 354	0.23 299	0.22 263	0.15 211	0.14 245	0.28 327	0.16 232	0.07 122	0.24 631	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.21 521

HART	0.20 270	0.14 293	0.42 258	0.26 500	0.24 607	0.17 142	0.16 222	0.32 271	0.25 241	0.15 169	0.26 309	0.17 241	0.09 38	0.24 245	0.14 157	0.06 45	0.36 693	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.27 594

AIO_rvc	0.20 270	0.16 373	0.49 338	0.41 676	0.29 642	0.15 63	0.17 267	0.21 74	0.19 120	0.17 212	0.14 129	0.13 157	0.08 15	0.35 425	0.13 107	0.07 122	0.19 568	0.06 53	0.05 36	0.06 95	0.41 659

AIO_test	0.20 270	0.12 199	0.46 298	0.45 684	0.38 675	0.15 63	0.17 267	0.28 199	0.20 135	0.19 242	0.13 92	0.14 190	0.09 38	0.39 453	0.13 107	0.07 122	0.21 589	0.06 53	0.06 112	0.06 95	0.34 634

rvit_0105_6	0.20 270	0.16 373	0.41 248	0.23 355	0.14 300	0.18 175	0.20 416	0.31 262	0.39 457	0.18 235	0.22 263	0.23 332	0.18 351	0.26 288	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 270	0.74 702	0.71 547	0.17 39	0.08 12	0.15 63	0.15 166	0.19 48	0.18 92	0.13 113	0.12 70	0.10 52	0.08 15	0.16 54	0.14 157	0.34 689	0.12 428	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.24 560

IGEVStereo-DCA	0.20 270	0.17 409	0.41 248	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.17 267	0.28 199	0.23 194	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.36 642

MIM_Stereo	0.20 270	0.17 409	0.55 435	0.20 175	0.21 558	0.17 142	0.14 116	0.37 339	0.27 276	0.28 358	0.35 424	0.23 332	0.13 214	0.28 327	0.16 232	0.06 45	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.15 425

AEACV	0.20 270	0.09 57	0.32 168	0.39 664	0.34 662	0.21 276	0.16 222	0.30 239	0.18 92	0.17 212	0.17 184	0.13 157	0.16 289	0.27 303	0.13 107	0.07 122	0.29 672	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.37 650

4D-IteraStereo	0.20 270	0.21 486	0.62 499	0.21 223	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.29 219	0.28 287	0.24 309	0.20 229	0.20 292	0.10 82	0.22 206	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.33 629

anonymousdsp	0.20 270	0.13 243	0.49 338	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 646	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 680

DCANet-4	0.20 270	0.11 146	0.58 472	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.39 370	0.42 490	0.29 383	0.31 371	0.17 241	0.22 403	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

fff	0.20 270	0.15 329	0.57 456	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

DisPM	0.20 270	0.11 146	0.52 400	0.24 411	0.13 254	0.18 175	0.19 375	0.30 239	0.31 340	0.33 461	0.34 416	0.23 332	0.16 289	0.34 418	0.17 263	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.12 328

IGEV-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.49 338	0.28 565	0.20 541	0.21 276	0.17 267	0.29 219	0.24 214	0.22 287	0.13 92	0.12 133	0.12 167	0.32 393	0.13 107	0.07 122	0.26 646	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.48 680
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 270	0.17 409	0.45 283	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 615	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

error version	0.20 270	0.17 409	0.45 283	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 615	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test-v	0.20 270	0.17 409	0.45 283	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 615	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test_3	0.20 270	0.12 199	0.49 338	0.26 500	0.14 300	0.22 309	0.25 550	0.34 297	0.33 373	0.25 322	0.18 204	0.23 332	0.13 214	0.25 266	0.20 359	0.06 45	0.14 468	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.10 215

NRIStereo	0.20 270	0.12 199	0.50 359	0.23 355	0.11 129	0.24 359	0.19 375	0.30 239	0.28 287	0.26 332	0.26 309	0.25 368	0.18 351	0.34 418	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.09 359	0.09 139

Pruner-Stereo	0.20 270	0.12 199	0.49 338	0.29 583	0.12 189	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.32 383	0.25 368	0.15 267	0.25 266	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

test-2	0.20 270	0.17 409	0.45 283	0.23 355	0.18 478	0.21 276	0.27 572	0.28 199	0.28 287	0.31 423	0.32 383	0.28 407	0.17 315	0.16 54	0.13 107	0.07 122	0.23 615	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.07 37

test-1	0.20 270	0.12 199	0.49 338	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.23 510	0.36 322	0.29 310	0.21 266	0.25 299	0.24 353	0.14 245	0.18 96	0.22 408	0.07 122	0.14 468	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.14 406

DCANet	0.20 270	0.15 329	0.57 456	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.23 418	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

csc	0.20 270	0.15 329	0.57 456	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

cscssc	0.20 270	0.15 329	0.57 456	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.38 348	0.46 539	0.29 383	0.31 371	0.18 256	0.28 503	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.06 95	0.09 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 270	0.23 525	0.49 338	0.21 223	0.16 414	0.19 202	0.17 267	0.35 306	0.32 354	0.26 332	0.33 405	0.20 292	0.17 315	0.21 176	0.17 263	0.06 45	0.10 360	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.11 270

AFF-stereo	0.20 270	0.24 538	0.49 338	0.22 292	0.11 129	0.18 175	0.18 328	0.35 306	0.29 310	0.25 322	0.36 439	0.25 368	0.17 315	0.25 266	0.17 263	0.06 45	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.11 270

DIP-Stereo	0.20 270	0.13 243	0.48 321	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.12 44	0.43 419	0.26 258	0.27 344	0.32 383	0.21 308	0.17 315	0.26 288	0.20 359	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.07 180	0.10 215
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
S0	0.21 311	0.21 486	0.34 183	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.26 562	0.30 239	0.22 176	0.22 287	0.26 309	0.20 292	0.16 289	0.21 176	0.18 295	0.12 540	0.11 397	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.33 629

HLf8	0.21 311	0.23 525	0.69 531	0.15 5	0.12 189	0.24 359	0.14 116	0.42 406	0.32 354	0.20 256	0.26 309	0.18 256	0.15 267	0.35 425	0.18 295	0.10 455	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.10 215

TestStereo_HLe17	0.21 311	0.24 538	0.77 567	0.17 39	0.11 129	0.22 309	0.17 267	0.42 406	0.31 340	0.20 256	0.25 299	0.18 256	0.15 267	0.39 453	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.08 83

DN	0.21 311	0.09 57	0.58 472	0.40 669	0.18 478	0.22 309	0.18 328	0.30 239	0.25 241	0.15 169	0.19 218	0.18 256	0.10 82	0.26 288	0.19 331	0.14 589	0.18 554	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.42 664

Hybrid-DGEV-03	0.21 311	0.20 472	0.43 266	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.16 222	0.33 290	0.28 287	0.33 461	0.58 621	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.10 215

NLMM1	0.21 311	0.13 243	0.21 43	0.23 355	0.18 478	0.24 359	0.20 416	0.65 656	0.69 660	0.18 235	0.18 204	0.13 157	0.14 245	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.09 312	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.10 215

GSStereo	0.21 311	0.10 95	0.31 154	0.36 651	0.42 683	0.19 202	0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 678	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 704

DA	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 656	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 692

zero-FE	0.21 311	0.08 23	1.10 648	0.24 411	0.27 630	0.12 26	0.14 116	0.20 57	0.20 135	0.12 77	0.11 50	0.13 157	0.11 121	0.22 206	0.19 331	0.09 381	0.23 615	0.07 160	0.08 307	0.19 628	0.27 594

GGEV	0.21 311	0.11 146	0.33 178	0.28 565	0.23 590	0.30 467	0.16 222	0.29 219	0.27 276	0.15 169	0.22 263	0.17 241	0.15 267	0.26 288	0.15 200	0.07 122	0.28 656	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.56 692

FLISNet	0.21 311	0.16 373	0.50 359	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

CoSv	0.21 311	0.16 373	0.50 359	0.18 72	0.15 370	0.17 142	0.16 222	0.35 306	0.22 176	0.38 541	0.38 459	0.36 498	0.24 439	0.29 350	0.22 408	0.06 45	0.05 6	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.08 83

AIO-test1	0.21 311	0.22 506	0.56 445	0.31 611	0.24 607	0.21 276	0.16 222	0.42 406	0.37 430	0.17 212	0.26 309	0.18 256	0.12 167	0.29 350	0.15 200	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.07 180	0.10 215

IGEV-RUCA	0.21 311	0.09 57	0.26 104	0.20 175	0.19 513	0.28 427	0.23 510	0.24 126	0.22 176	0.21 266	0.23 278	0.29 420	0.48 640	0.26 288	0.19 331	0.09 381	0.08 266	0.18 643	0.14 610	0.18 618	0.19 489

rvit_0105_4	0.21 311	0.17 409	0.49 338	0.23 355	0.14 300	0.20 245	0.23 510	0.35 306	0.40 468	0.19 242	0.24 289	0.25 368	0.20 380	0.28 327	0.18 295	0.16 616	0.13 449	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.10 215

model_zeroshot	0.21 311	0.14 293	0.51 380	0.34 637	0.18 478	0.26 401	0.16 222	0.41 399	0.24 214	0.33 461	0.20 229	0.25 368	0.12 167	0.26 288	0.16 232	0.09 381	0.21 589	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.13 365

AE-Stereo	0.21 311	0.12 199	0.50 359	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.18 328	0.40 381	0.34 386	0.19 242	0.26 309	0.21 308	0.13 214	0.22 206	0.16 232	0.07 122	0.26 646	0.09 369	0.10 478	0.07 180	0.31 616

ACVNet-DCA	0.21 311	0.16 373	0.50 359	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 656	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 546

11t1	0.21 311	0.12 199	0.45 283	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.37 339	0.28 287	0.27 344	0.25 299	0.24 353	0.23 418	0.28 327	0.25 454	0.09 381	0.19 568	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.23 546

LL-Strereo2	0.21 311	0.25 554	0.53 411	0.32 620	0.20 541	0.25 380	0.14 116	0.32 271	0.25 241	0.25 322	0.20 229	0.24 353	0.12 167	0.28 327	0.18 295	0.07 122	0.07 199	0.12 546	0.09 416	0.09 359	0.16 442

ADStereo(finetuned)	0.21 311	0.15 329	0.59 481	0.19 125	0.09 22	0.19 202	0.18 328	0.37 339	0.41 478	0.30 406	0.31 371	0.19 270	0.31 547	0.21 176	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.05 36	0.07 180	0.10 215

PFNet+	0.21 311	0.11 146	0.54 425	0.22 292	0.12 189	0.17 142	0.18 328	0.31 262	0.36 414	0.33 461	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.33 403	0.18 295	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.08 257	0.12 328

rafts_anoy	0.21 311	0.22 506	0.49 338	0.25 457	0.24 607	0.19 202	0.17 267	0.34 297	0.32 354	0.24 309	0.25 299	0.20 292	0.16 289	0.25 266	0.21 390	0.08 276	0.19 568	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

raft+_RVC	0.21 311	0.21 486	0.46 298	0.22 292	0.35 665	0.21 276	0.16 222	0.39 370	0.35 398	0.22 287	0.28 333	0.20 292	0.15 267	0.25 266	0.20 359	0.08 276	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.12 328

sAnonymous2	0.21 311	0.24 538	0.79 573	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

CroCo_RVC	0.21 311	0.24 538	0.79 573	0.24 411	0.17 448	0.22 309	0.20 416	0.36 322	0.29 310	0.17 212	0.19 218	0.17 241	0.16 289	0.18 96	0.15 200	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.23 652	0.18 470

RALAANet	0.21 311	0.24 538	0.53 411	0.23 355	0.14 300	0.22 309	0.13 82	0.38 348	0.30 328	0.29 383	0.26 309	0.25 368	0.15 267	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.07 37

GMStereo	0.21 311	0.30 591	0.57 456	0.21 223	0.12 189	0.24 359	0.18 328	0.30 239	0.41 478	0.26 332	0.24 289	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.09 139
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 339	0.47 662	0.67 522	0.30 595	0.31 654	0.11 19	0.11 27	0.18 32	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 28	0.09 38	0.27 303	0.12 45	0.09 381	0.39 695	0.06 53	0.04 1	0.24 656	0.49 682

AIO-test2	0.22 339	0.27 572	0.54 425	0.29 583	0.16 414	0.22 309	0.16 222	0.44 440	0.43 501	0.17 212	0.29 342	0.16 225	0.11 121	0.27 303	0.14 157	0.19 651	0.07 199	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.09 139

FACV-RUCA	0.22 339	0.15 329	0.38 213	0.24 411	0.23 590	0.26 401	0.19 375	0.41 399	0.35 398	0.26 332	0.32 383	0.22 316	0.25 452	0.24 245	0.19 331	0.10 455	0.07 199	0.15 616	0.08 307	0.16 587	0.14 406

rvit_0105_5	0.22 339	0.18 436	0.51 380	0.23 355	0.13 254	0.22 309	0.25 550	0.38 348	0.40 468	0.21 266	0.23 278	0.27 394	0.20 380	0.27 303	0.20 359	0.15 605	0.13 449	0.12 546	0.12 558	0.10 425	0.10 215

1test111	0.22 339	0.16 373	0.50 359	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.43 419	0.32 354	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.28 656	0.08 263	0.06 112	0.09 359	0.23 546

cc1	0.22 339	0.16 373	0.50 359	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.13 157	0.17 315	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 656	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 650

rrr	0.22 339	0.17 409	0.79 573	0.22 292	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.27 276	0.19 242	0.12 70	0.14 190	0.12 167	0.38 448	0.31 517	0.07 122	0.16 514	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.28 603

tt1	0.22 339	0.16 373	0.49 338	0.26 500	0.15 370	0.31 489	0.19 375	0.38 348	0.46 539	0.21 266	0.19 218	0.13 157	0.16 289	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 656	0.08 263	0.06 112	0.08 257	0.37 650

GCAPDPT-zeroshot	0.22 339	0.09 57	1.28 672	0.31 611	0.43 686	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 560

HH	0.22 339	0.12 199	0.55 435	0.32 620	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 616

HanStereo	0.22 339	0.12 199	0.55 435	0.32 620	0.16 414	0.27 408	0.18 328	0.36 322	0.25 241	0.20 256	0.26 309	0.34 479	0.18 351	0.33 403	0.15 200	0.07 122	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.07 180	0.31 616

CASS	0.22 339	0.16 373	0.40 237	0.26 500	0.12 189	0.29 452	0.19 375	0.40 381	0.32 354	0.34 482	0.35 424	0.25 368	0.25 452	0.26 288	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.11 510	0.09 416	0.11 481	0.12 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 339	0.19 456	0.64 509	0.22 292	0.12 189	0.28 427	0.20 416	0.48 482	0.39 457	0.31 423	0.24 289	0.19 270	0.24 439	0.28 327	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

IPLGR	0.22 339	0.14 293	0.75 557	0.21 223	0.11 129	0.25 380	0.18 328	0.44 440	0.38 441	0.29 383	0.28 333	0.21 308	0.19 374	0.37 445	0.19 331	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.07 37

GANet-ADL	0.22 339	0.14 293	0.51 380	0.23 355	0.14 300	0.29 452	0.19 375	0.48 482	0.36 414	0.26 332	0.33 405	0.32 461	0.20 380	0.26 288	0.22 408	0.11 500	0.07 199	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

TRStereo	0.22 339	0.21 486	0.62 499	0.40 669	0.19 513	0.22 309	0.16 222	0.58 600	0.30 328	0.21 266	0.21 249	0.22 316	0.13 214	0.27 303	0.14 157	0.09 381	0.09 312	0.09 369	0.11 516	0.06 95	0.19 489

LCNet	0.22 339	0.12 199	0.42 258	0.26 500	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.36 322	0.28 287	0.28 358	0.35 424	0.26 388	0.30 530	0.35 425	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.13 544	0.22 536

NF-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 400	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.52 511	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

OCTAStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 400	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

PSM-softLoss	0.22 339	0.11 146	0.53 411	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

KMStereo	0.22 339	0.11 146	0.53 411	0.25 457	0.12 189	0.20 245	0.17 267	0.39 370	0.29 310	0.29 383	0.32 383	0.24 353	0.16 289	0.53 514	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.12 328

SST-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 400	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.17 267	0.32 271	0.26 258	0.34 482	0.33 405	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.18 295	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

RAFT_R40	0.22 339	0.11 146	0.52 400	0.25 457	0.13 254	0.18 175	0.18 328	0.32 271	0.31 340	0.33 461	0.33 405	0.30 441	0.23 418	0.55 525	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.07 37

RE-Stereo	0.22 339	0.11 146	0.52 400	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

TVStereo	0.22 339	0.11 146	0.52 400	0.25 457	0.12 189	0.21 276	0.18 328	0.40 381	0.35 398	0.28 358	0.30 358	0.22 316	0.17 315	0.51 503	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.13 365

RAFT-345	0.22 339	0.11 146	0.55 435	0.22 292	0.12 189	0.20 245	0.16 222	0.27 183	0.28 287	0.27 344	0.65 647	0.20 292	0.17 315	0.55 525	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.07 37

GMM-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.56 445	0.23 355	0.13 254	0.24 359	0.24 535	0.38 348	0.29 310	0.31 423	0.44 532	0.27 394	0.21 393	0.31 382	0.17 263	0.07 122	0.05 6	0.10 452	0.09 416	0.08 257	0.19 489

Prome-Stereo	0.22 339	0.10 95	0.43 266	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.27 276	0.33 461	0.58 621	0.24 353	0.28 503	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.20 508

TestStereo	0.22 339	0.24 538	0.48 321	0.25 457	0.11 129	0.22 309	0.22 480	0.32 271	0.31 340	0.24 309	0.34 416	0.23 332	0.19 374	0.62 571	0.19 331	0.08 276	0.07 199	0.10 452	0.07 213	0.11 481	0.07 37

RALCasStereoNet	0.22 339	0.22 506	0.48 321	0.23 355	0.23 590	0.22 309	0.18 328	0.32 271	0.27 276	0.22 287	0.30 358	0.22 316	0.15 267	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.22 602	0.07 160	0.06 112	0.10 425	0.25 572

111	0.22 339	0.22 506	0.57 456	0.19 125	0.09 22	0.24 359	0.17 267	0.44 440	0.46 539	0.24 309	0.30 358	0.29 420	0.22 403	0.25 266	0.19 331	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.15 425

test_xeample3	0.22 339	0.17 409	0.81 580	0.21 223	0.15 370	0.20 245	0.18 328	0.40 381	0.25 241	0.19 242	0.12 70	0.13 157	0.12 167	0.34 418	0.33 536	0.07 122	0.20 583	0.07 160	0.08 307	0.08 257	0.34 634

FENet	0.22 339	0.13 243	0.48 321	0.22 292	0.12 189	0.27 408	0.18 328	0.43 419	0.37 430	0.31 423	0.32 383	0.29 420	0.23 418	0.27 303	0.24 440	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

HITNet	0.22 339	0.23 525	0.60 488	0.20 175	0.09 22	0.27 408	0.15 166	0.45 449	0.33 373	0.29 383	0.33 405	0.27 394	0.22 403	0.29 350	0.27 478	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270
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
S	0.23 373	0.18 436	0.38 213	0.24 411	0.22 574	0.32 506	0.22 480	0.32 271	0.28 287	0.26 332	0.31 371	0.20 292	0.21 393	0.19 120	0.19 331	0.13 564	0.09 312	0.15 616	0.16 632	0.11 481	0.35 638

TestStereo_HL3	0.23 373	0.18 436	1.11 651	0.17 39	0.11 129	0.24 359	0.16 222	0.36 322	0.21 162	0.27 344	0.39 477	0.23 332	0.20 380	0.41 463	0.15 200	0.08 276	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.09 139

Hybrid-DGEV-2	0.23 373	0.20 472	0.53 411	0.24 411	0.13 254	0.28 427	0.15 166	0.50 501	0.45 527	0.28 358	0.26 309	0.25 368	0.26 471	0.29 350	0.20 359	0.07 122	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.07 180	0.10 215

IGEV-FE	0.23 373	0.11 146	0.82 584	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 638

GCAP-BAT	0.23 373	0.09 57	1.36 681	0.31 611	0.44 689	0.16 104	0.15 166	0.30 239	0.26 258	0.14 141	0.17 184	0.15 211	0.11 121	0.23 230	0.12 45	0.07 122	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.06 95	0.24 560

test_sample2	0.23 373	0.12 199	0.39 222	0.20 175	0.11 129	0.28 427	0.22 480	0.45 449	0.33 373	0.27 344	0.34 416	0.30 441	0.25 452	0.46 485	0.23 428	0.09 381	0.15 499	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.19 489

MyStereo06	0.23 373	0.15 329	0.74 553	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.43 419	0.25 241	0.36 515	0.24 289	0.34 479	0.18 351	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

xx1	0.23 373	0.16 373	0.50 359	0.27 537	0.13 254	0.31 489	0.19 375	0.39 370	0.48 561	0.21 266	0.20 229	0.28 407	0.25 452	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 656	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 546

IGEV_Zeroshot_test	0.23 373	0.11 146	0.82 584	0.21 223	0.23 590	0.20 245	0.19 375	0.38 348	0.23 194	0.34 482	0.22 263	0.29 420	0.14 245	0.24 245	0.20 359	0.07 122	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.35 638

StereoVision	0.23 373	0.23 525	0.55 435	0.27 537	0.17 448	0.23 334	0.22 480	0.40 381	0.32 354	0.21 266	0.51 583	0.22 316	0.16 289	0.29 350	0.19 331	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.13 590	0.10 425	0.08 83

PCWNet_CMD	0.23 373	0.14 293	0.48 321	0.21 223	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.11 270

anonymousdsp2	0.23 373	0.11 146	0.42 258	0.26 500	0.24 607	0.25 380	0.17 267	0.43 419	0.37 430	0.30 406	0.23 278	0.24 353	0.15 267	0.32 393	0.17 263	0.07 122	0.28 656	0.07 160	0.05 36	0.08 257	0.44 670

TestStereo1	0.23 373	0.22 506	0.50 359	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

x	0.23 373	0.15 329	0.45 283	0.20 175	0.15 370	0.27 408	0.17 267	0.43 419	0.35 398	0.26 332	0.31 371	0.29 420	0.25 452	0.29 350	0.30 506	0.09 381	0.22 602	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.24 560

RAFT_CTSACE	0.23 373	0.21 486	0.57 456	0.26 500	0.15 370	0.22 309	0.23 510	0.34 297	0.30 328	0.34 482	0.51 583	0.31 450	0.17 315	0.33 403	0.15 200	0.06 45	0.09 312	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.07 37

RAFT+CT+SA	0.23 373	0.24 538	0.48 321	0.25 457	0.18 478	0.23 334	0.29 594	0.42 406	0.38 441	0.24 309	0.39 477	0.20 292	0.17 315	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.12 558	0.09 359	0.13 365

SA-5K	0.23 373	0.22 506	0.50 359	0.27 537	0.14 300	0.26 401	0.27 572	0.43 419	0.38 441	0.29 383	0.39 477	0.23 332	0.21 393	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.10 215

CIPLG	0.23 373	0.28 580	0.75 557	0.24 411	0.16 414	0.25 380	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.34 416	0.23 332	0.15 267	0.27 303	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

dd	0.23 373	0.32 605	0.55 435	0.23 355	0.12 189	0.27 408	0.21 444	0.32 271	0.45 527	0.30 406	0.29 342	0.25 368	0.17 315	0.31 382	0.26 466	0.13 564	0.07 199	0.10 452	0.08 307	0.12 529	0.09 139

IPLG	0.23 373	0.19 456	0.65 514	0.21 223	0.12 189	0.28 427	0.17 267	0.45 449	0.32 354	0.33 461	0.32 383	0.16 225	0.17 315	0.50 497	0.23 428	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.07 180	0.08 83

IPLGR_C	0.23 373	0.29 585	0.81 580	0.24 411	0.16 414	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.33 373	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

ACRE	0.23 373	0.27 572	0.83 590	0.24 411	0.15 370	0.24 359	0.20 416	0.38 348	0.32 354	0.32 448	0.33 405	0.23 332	0.15 267	0.26 288	0.22 408	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139

GwcNet-ADL	0.23 373	0.15 329	0.58 472	0.24 411	0.13 254	0.23 334	0.24 535	0.51 513	0.41 478	0.28 358	0.29 342	0.30 441	0.20 380	0.27 303	0.28 487	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.09 359	0.11 270

HHNet	0.23 373	0.12 199	0.66 519	0.19 125	0.18 478	0.20 245	0.20 416	0.36 322	0.32 354	0.33 461	0.59 626	0.19 270	0.21 393	0.24 245	0.31 517	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.12 328

KYRaft	0.23 373	0.11 146	0.43 266	0.23 355	0.12 189	0.23 334	0.23 510	0.37 339	0.26 258	0.35 501	0.53 598	0.34 479	0.26 471	0.29 350	0.16 232	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.10 478	0.08 257	0.30 612

ASMatch	0.23 373	0.11 146	0.55 435	0.25 457	0.14 300	0.19 202	0.16 222	0.32 271	0.30 328	0.28 358	0.68 653	0.28 407	0.26 471	0.50 497	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.11 270

IRAFT_RVC	0.23 373	0.15 329	0.54 425	0.26 500	0.12 189	0.19 202	0.23 510	0.41 399	0.39 457	0.31 423	0.30 358	0.29 420	0.24 439	0.55 525	0.23 428	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.08 307	0.08 257	0.08 83

CFNet_pseudo	0.23 373	0.14 293	0.48 321	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.11 481	0.11 270

GES	0.23 373	0.14 293	0.54 425	0.21 223	0.14 300	0.28 427	0.19 375	0.51 513	0.35 398	0.31 423	0.36 439	0.25 368	0.24 439	0.30 367	0.23 428	0.11 500	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.12 328

SFCPSM	0.23 373	0.12 199	0.51 380	0.21 223	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.57 586	0.41 478	0.29 383	0.32 383	0.23 332	0.22 403	0.28 327	0.20 359	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.09 139

MSMDNet	0.23 373	0.14 293	0.49 338	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.17 267	0.47 470	0.47 553	0.30 406	0.36 439	0.37 504	0.24 439	0.29 350	0.21 390	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.11 270

ccs_rob	0.23 373	0.14 293	0.48 321	0.20 175	0.13 254	0.27 408	0.17 267	0.46 458	0.45 527	0.30 406	0.37 450	0.38 510	0.23 418	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.06 100	0.11 510	0.08 307	0.12 529	0.11 270

SME	0.24 405	0.30 591	0.50 359	0.23 355	0.11 129	0.37 562	0.17 267	0.39 370	0.31 340	0.26 332	0.29 342	0.19 270	0.22 403	0.55 525	0.27 478	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.10 215

rvit_0105_3	0.24 405	0.21 486	0.57 456	0.25 457	0.15 370	0.24 359	0.28 588	0.40 381	0.43 501	0.25 322	0.26 309	0.29 420	0.22 403	0.29 350	0.21 390	0.15 605	0.13 449	0.14 597	0.15 621	0.10 425	0.10 215

test_sample1	0.24 405	0.13 243	0.40 237	0.20 175	0.13 254	0.29 452	0.19 375	0.43 419	0.30 328	0.27 344	0.34 416	0.31 450	0.28 503	0.45 483	0.27 478	0.09 381	0.16 514	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.22 536

MyStereo05	0.24 405	0.15 329	0.58 472	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.22 480	0.50 501	0.54 606	0.32 448	0.23 278	0.26 388	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.12 428	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

MyStereo04	0.24 405	0.15 329	0.58 472	0.22 292	0.16 414	0.25 380	0.22 480	0.51 513	0.54 606	0.29 383	0.23 278	0.27 394	0.23 418	0.32 393	0.25 454	0.07 122	0.13 449	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270

CoDeX	0.24 405	0.13 243	0.48 321	0.22 292	0.14 300	0.29 452	0.21 444	0.55 566	0.42 490	0.29 383	0.36 439	0.28 407	0.23 418	0.48 491	0.20 359	0.09 381	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.08 83

DCRE	0.24 405	0.15 329	0.45 283	0.26 500	0.26 625	0.23 334	0.21 444	0.37 339	0.29 310	0.23 299	0.81 671	0.23 332	0.16 289	0.24 245	0.18 295	0.07 122	0.14 468	0.07 160	0.08 307	0.07 180	0.25 572

riskmin	0.24 405	0.10 95	0.43 266	0.32 620	0.26 625	0.33 516	0.19 375	0.44 440	0.30 328	0.24 309	0.27 325	0.37 504	0.25 452	0.30 367	0.22 408	0.09 381	0.18 554	0.09 369	0.13 590	0.10 425	0.27 594

qqq	0.24 405	0.16 373	0.46 298	0.20 175	0.15 370	0.23 334	0.20 416	0.43 419	0.32 354	0.26 332	0.31 371	0.28 407	0.25 452	0.36 435	0.28 487	0.08 276	0.22 602	0.10 452	0.11 516	0.09 359	0.23 546

BUS	0.24 405	0.13 243	0.36 202	0.25 457	0.14 300	0.44 604	0.17 267	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.31 450	0.22 403	0.27 303	0.22 408	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

IER	0.24 405	0.15 329	0.50 359	0.21 223	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.44 440	0.38 441	0.34 482	0.41 499	0.32 461	0.34 571	0.31 382	0.23 428	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.08 307	0.09 359	0.09 139

BSDual-CNN	0.24 405	0.13 243	0.36 202	0.25 457	0.14 300	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.36 414	0.34 482	0.35 424	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

Sa-1000	0.24 405	0.20 472	0.53 411	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.50 501	0.41 478	0.30 406	0.50 580	0.26 388	0.19 374	0.33 403	0.16 232	0.08 276	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.08 257	0.08 83

SA	0.24 405	0.22 506	0.55 435	0.23 355	0.14 300	0.25 380	0.23 510	0.48 482	0.42 490	0.28 358	0.44 532	0.23 332	0.23 418	0.34 418	0.17 263	0.07 122	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.08 257	0.09 139

psmg	0.24 405	0.13 243	0.36 202	0.21 223	0.14 300	0.35 547	0.23 510	0.54 548	0.36 414	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.25 452	0.27 303	0.28 487	0.10 455	0.08 266	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

UDGNet	0.24 405	0.37 633	0.53 411	0.25 457	0.14 300	0.24 359	0.18 328	0.32 271	0.44 514	0.29 383	0.28 333	0.24 353	0.20 380	0.30 367	0.21 390	0.16 616	0.07 199	0.21 658	0.11 516	0.16 587	0.11 270

TransformOpticalFlow	0.24 405	0.14 293	0.57 456	0.24 411	0.11 129	0.21 276	0.19 375	0.43 419	0.34 386	0.30 406	0.43 522	0.36 498	0.31 547	0.61 560	0.20 359	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

OMP-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.48 321	0.30 595	0.13 254	0.21 276	0.16 222	0.38 348	0.35 398	0.34 482	0.30 358	0.33 471	0.20 380	0.70 603	0.24 440	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

IIG-Stereo	0.24 405	0.16 373	0.47 306	0.29 583	0.12 189	0.23 334	0.14 116	0.40 381	0.33 373	0.35 501	0.37 450	0.33 471	0.22 403	0.70 603	0.26 466	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.07 213	0.08 257	0.07 37

PFNet	0.24 405	0.11 146	0.63 504	0.25 457	0.14 300	0.22 309	0.19 375	0.40 381	0.35 398	0.36 515	0.32 383	0.27 394	0.20 380	0.63 574	0.23 428	0.09 381	0.05 6	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.08 83

RAFT	0.24 405	0.24 538	0.46 298	0.27 537	0.15 370	0.26 401	0.26 562	0.37 339	0.31 340	0.34 482	0.34 416	0.41 538	0.22 403	0.30 367	0.18 295	0.08 276	0.15 499	0.11 510	0.10 478	0.11 481	0.13 365

ICVP	0.24 405	0.13 243	0.45 283	0.26 500	0.14 300	0.30 467	0.25 550	0.47 470	0.35 398	0.29 383	0.43 522	0.35 492	0.25 452	0.28 327	0.25 454	0.12 540	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.11 270
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 405	0.19 456	0.76 561	0.27 537	0.18 478	0.41 586	0.24 535	0.45 449	0.36 414	0.23 299	0.27 325	0.20 292	0.18 351	0.28 327	0.19 331	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.13 365

ACVNet	0.24 405	0.18 436	0.51 380	0.18 72	0.15 370	0.27 408	0.23 510	0.40 381	0.45 527	0.29 383	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.09 139

DMCA	0.24 405	0.18 436	0.51 380	0.23 355	0.14 300	0.27 408	0.20 416	0.45 449	0.40 468	0.32 448	0.33 405	0.33 471	0.25 452	0.27 303	0.30 506	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.08 307	0.11 481	0.12 328

DN-CSS_ROB	0.24 405	0.33 609	0.69 531	0.25 457	0.14 300	0.26 401	0.13 82	0.42 406	0.35 398	0.30 406	0.42 508	0.22 316	0.20 380	0.34 418	0.22 408	0.07 122	0.06 100	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

G2L-ROB	0.25 431	0.21 486	0.56 445	0.19 125	0.12 189	0.28 427	0.21 444	0.48 482	0.34 386	0.35 501	0.31 371	0.41 538	0.23 418	0.51 503	0.31 517	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.12 328

DCVSM-stereo	0.25 431	0.14 293	0.53 411	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.14 116	0.35 306	0.35 398	0.42 586	0.33 405	0.46 579	0.30 530	0.31 382	0.27 478	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.10 478	0.12 529	0.15 425

rvit_stereo_0075_2	0.25 431	0.18 436	0.65 514	0.27 537	0.22 574	0.22 309	0.15 166	0.41 399	0.36 414	0.27 344	0.37 450	0.29 420	0.21 393	0.29 350	0.20 359	0.17 630	0.12 428	0.19 650	0.12 558	0.14 567	0.14 406

test_sample3	0.25 431	0.14 293	0.52 400	0.20 175	0.12 189	0.33 516	0.20 416	0.53 532	0.38 441	0.32 448	0.35 424	0.29 420	0.24 439	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.15 425

MyStereo8	0.25 431	0.20 472	0.69 531	0.24 411	0.17 448	0.31 489	0.16 222	0.50 501	0.32 354	0.29 383	0.38 459	0.25 368	0.19 374	0.33 403	0.29 501	0.08 276	0.20 583	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.16 442

mmm	0.25 431	0.15 329	0.44 277	0.23 355	0.20 541	0.28 427	0.21 444	0.43 419	0.32 354	0.31 423	0.40 487	0.30 441	0.24 439	0.31 382	0.28 487	0.09 381	0.21 589	0.11 510	0.12 558	0.10 425	0.26 586

GMStereo_Zeroshot	0.25 431	0.22 506	0.51 380	0.27 537	0.14 300	0.28 427	0.15 166	0.40 381	0.36 414	0.37 532	0.43 522	0.40 529	0.17 315	0.35 425	0.21 390	0.12 540	0.07 199	0.13 573	0.07 213	0.17 602	0.10 215

CFNet_ucs	0.25 431	0.14 293	0.51 380	0.20 175	0.15 370	0.29 452	0.18 328	0.51 513	0.46 539	0.32 448	0.42 508	0.38 510	0.23 418	0.31 382	0.22 408	0.11 500	0.08 266	0.12 546	0.09 416	0.13 544	0.13 365

gwcnet-sp	0.25 431	0.16 373	0.70 538	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

scenet	0.25 431	0.16 373	0.70 538	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

ssnet	0.25 431	0.16 373	0.70 538	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.22 480	0.46 458	0.41 478	0.37 532	0.35 424	0.27 394	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.09 381	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

raft_robust	0.25 431	0.23 525	0.44 277	0.22 292	0.13 254	0.23 334	0.22 480	0.52 521	0.50 584	0.33 461	0.32 383	0.33 471	0.23 418	0.55 525	0.18 295	0.07 122	0.11 397	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.07 37

test_5	0.25 431	0.25 554	0.57 456	0.27 537	0.18 478	0.25 380	0.29 594	0.42 406	0.39 457	0.29 383	0.40 487	0.27 394	0.23 418	0.35 425	0.19 331	0.07 122	0.07 199	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.14 406

iRaft-Stereo_5w	0.25 431	0.24 538	0.50 359	0.23 355	0.18 478	0.19 202	0.19 375	0.39 370	0.35 398	0.28 358	0.36 439	0.34 479	0.23 418	0.66 591	0.28 487	0.07 122	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.14 406

STrans-v2	0.25 431	0.14 293	0.56 445	0.21 223	0.12 189	0.23 334	0.20 416	0.50 501	0.31 340	0.31 423	0.42 508	0.35 492	0.35 579	0.62 571	0.24 440	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.06 95	0.08 83

DRaft	0.25 431	0.11 146	0.47 306	0.18 72	0.12 189	0.28 427	0.23 510	0.34 297	0.40 468	0.38 541	0.60 630	0.20 292	0.41 611	0.48 491	0.41 574	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

XX-Stereo	0.25 431	0.11 146	1.09 647	0.35 643	0.38 675	0.23 334	0.13 82	0.43 419	0.19 120	0.20 256	0.40 487	0.31 450	0.10 82	0.33 403	0.13 107	0.08 276	0.11 397	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.10 215

HCRNet	0.25 431	0.27 572	0.42 258	0.34 637	0.17 448	0.27 408	0.18 328	0.45 449	0.37 430	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.23 418	0.44 477	0.21 390	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.11 516	0.11 481	0.09 139

BEATNet_4x	0.25 431	0.25 554	0.66 519	0.23 355	0.10 80	0.29 452	0.14 116	0.49 493	0.34 386	0.31 423	0.35 424	0.32 461	0.26 471	0.34 418	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.13 365

UCFNet_RVC	0.25 431	0.21 486	0.49 338	0.19 125	0.15 370	0.34 531	0.18 328	0.47 470	0.36 414	0.30 406	0.35 424	0.40 529	0.26 471	0.35 425	0.24 440	0.13 564	0.08 266	0.13 573	0.14 610	0.13 544	0.13 365

AdaStereo	0.25 431	0.17 409	0.47 306	0.25 457	0.13 254	0.33 516	0.17 267	0.57 586	0.43 501	0.34 482	0.38 459	0.35 492	0.21 393	0.32 393	0.24 440	0.14 589	0.06 100	0.13 573	0.09 416	0.11 481	0.09 139
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.
MLCV	0.25 431	0.23 525	0.59 481	0.22 292	0.09 22	0.30 467	0.18 328	0.40 381	0.38 441	0.38 541	0.44 532	0.31 450	0.22 403	0.44 477	0.32 527	0.07 122	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.07 180	0.08 83

iResNet	0.25 431	0.22 506	0.62 499	0.26 500	0.11 129	0.31 489	0.23 510	0.46 458	0.45 527	0.34 482	0.43 522	0.27 394	0.23 418	0.36 435	0.37 561	0.08 276	0.05 6	0.07 160	0.06 112	0.08 257	0.10 215

IGEV_i1	0.26 454	0.12 199	0.57 456	0.25 457	0.24 607	0.32 506	0.20 416	0.45 449	0.37 430	0.35 501	0.30 358	0.35 492	0.20 380	0.39 453	0.23 428	0.08 276	0.26 646	0.08 263	0.08 307	0.08 257	0.37 650

DFGA-Net	0.26 454	0.33 609	0.70 538	0.22 292	0.15 370	0.25 380	0.17 267	0.41 399	0.40 468	0.30 406	0.32 383	0.21 308	0.18 351	0.61 560	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.09 139

G2L-Stereo_test	0.26 454	0.22 506	0.54 425	0.20 175	0.13 254	0.28 427	0.24 535	0.51 513	0.40 468	0.38 541	0.37 450	0.40 529	0.26 471	0.53 514	0.32 527	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.06 112	0.09 359	0.11 270

HUF	0.26 454	0.15 329	0.79 573	0.39 664	0.31 654	0.16 104	0.17 267	0.36 322	0.25 241	0.19 242	0.14 129	0.23 332	0.11 121	0.32 393	0.14 157	0.08 276	0.60 726	0.06 53	0.05 36	0.07 180	0.56 692

PAM_32	0.26 454	0.10 95	0.63 504	0.24 411	0.19 513	0.51 638	0.26 562	0.43 419	0.30 328	0.32 448	0.28 333	0.60 647	0.28 503	0.29 350	0.20 359	0.08 276	0.14 468	0.08 263	0.10 478	0.07 180	0.15 425

PAM	0.26 454	0.11 146	0.63 504	0.25 457	0.18 478	0.53 647	0.29 594	0.44 440	0.28 287	0.36 515	0.27 325	0.59 641	0.26 471	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.12 428	0.07 160	0.10 478	0.07 180	0.13 365

DDVS	0.26 454	0.16 373	0.45 283	0.25 457	0.17 448	0.34 531	0.21 444	0.43 419	0.31 340	0.34 482	0.41 499	0.47 589	0.21 393	0.52 511	0.29 501	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.16 442

UGAM-zero	0.26 454	0.11 146	0.56 445	0.20 175	0.16 414	0.28 427	0.18 328	0.48 482	0.25 241	0.31 423	0.28 333	0.56 632	0.32 561	0.66 591	0.17 263	0.07 122	0.10 360	0.07 160	0.09 416	0.07 180	0.31 616

ITSA-stereo	0.26 454	0.16 373	0.39 222	0.24 411	0.11 129	0.28 427	0.18 328	0.58 600	0.59 634	0.32 448	0.32 383	0.33 471	0.28 503	0.51 503	0.34 544	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 454	0.15 329	0.96 627	0.21 223	0.25 621	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.28 287	0.25 322	0.29 342	0.46 579	0.23 418	0.28 327	0.20 359	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.12 558	0.11 481	0.17 463

test_sample5	0.26 454	0.14 293	0.51 380	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.43 522	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

test_sample4	0.26 454	0.14 293	0.53 411	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.33 461	0.38 459	0.28 407	0.25 452	0.54 520	0.25 454	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.09 416	0.11 481	0.16 442

qqq1	0.26 454	0.13 243	0.47 306	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

fff1	0.26 454	0.13 243	0.47 306	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.21 390	0.10 455	0.16 514	0.07 160	0.07 213	0.08 257	0.13 365

DualNet	0.26 454	0.14 293	0.51 380	0.21 223	0.12 189	0.31 489	0.21 444	0.53 532	0.38 441	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.56 532	0.24 440	0.10 455	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

anonymousa	0.26 454	0.13 243	0.56 445	0.29 583	0.30 647	0.31 489	0.20 416	0.38 348	0.36 414	0.33 461	0.51 583	0.41 538	0.27 480	0.25 266	0.24 440	0.08 276	0.18 554	0.09 369	0.18 649	0.08 257	0.17 463

hknet	0.26 454	0.15 329	0.49 338	0.25 457	0.16 414	0.35 547	0.22 480	0.59 610	0.40 468	0.34 482	0.35 424	0.43 558	0.28 503	0.38 448	0.26 466	0.09 381	0.07 199	0.11 510	0.10 478	0.09 359	0.10 215

PSMNet-ADL	0.26 454	0.16 373	0.39 222	0.27 537	0.14 300	0.32 506	0.22 480	0.45 449	0.37 430	0.28 358	0.34 416	0.41 538	0.28 503	0.61 560	0.32 527	0.11 500	0.10 360	0.09 369	0.11 516	0.10 425	0.13 365

PSM-AAD	0.26 454	0.11 146	0.43 266	0.24 411	0.12 189	0.27 408	0.37 644	0.36 322	0.30 328	0.36 515	0.39 477	0.28 407	0.77 686	0.30 367	0.16 232	0.07 122	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.21 521

DEmStereo	0.26 454	0.10 95	0.52 400	0.19 125	0.13 254	0.31 489	0.25 550	0.29 219	0.38 441	0.36 515	0.57 618	0.24 353	0.48 640	0.53 514	0.44 590	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.07 180	0.08 83

GrayStereo	0.26 454	0.10 95	0.45 283	0.27 537	0.14 300	0.23 334	0.46 674	0.36 322	0.33 373	0.40 568	0.47 566	0.30 441	0.78 687	0.29 350	0.17 263	0.07 122	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.15 425

RAFT-RH_RVC	0.26 454	0.13 243	0.57 456	0.22 292	0.12 189	0.25 380	0.14 116	0.27 183	0.29 310	0.38 541	1.14 695	0.23 332	0.18 351	0.58 539	0.24 440	0.07 122	0.06 100	0.10 452	0.07 213	0.06 95	0.08 83

ARAFT	0.26 454	0.30 591	0.87 604	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.24 535	0.46 458	0.34 386	0.33 461	0.28 333	0.29 420	0.20 380	0.49 493	0.19 331	0.08 276	0.06 100	0.12 546	0.11 516	0.09 359	0.09 139

acv_ft	0.26 454	0.18 436	0.56 445	0.24 411	0.19 513	0.34 531	0.21 444	0.47 470	0.45 527	0.39 559	0.41 499	0.38 510	0.28 503	0.28 327	0.36 555	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.11 481	0.09 139

cf-r	0.26 454	0.22 506	0.66 519	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.22 480	0.44 440	0.42 490	0.32 448	0.42 508	0.43 558	0.27 480	0.44 477	0.27 478	0.11 500	0.07 199	0.08 263	0.10 478	0.08 257	0.09 139

GANet-RSSM	0.26 454	0.19 456	0.54 425	0.21 223	0.14 300	0.27 408	0.22 480	0.47 470	0.34 386	0.30 406	0.40 487	0.41 538	0.30 530	0.59 547	0.25 454	0.11 500	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.10 215

PSMNet-RSSM	0.26 454	0.21 486	0.50 359	0.21 223	0.14 300	0.25 380	0.21 444	0.50 501	0.38 441	0.31 423	0.45 547	0.40 529	0.27 480	0.53 514	0.24 440	0.12 540	0.08 266	0.11 510	0.13 590	0.10 425	0.10 215

CFNet-ft	0.26 454	0.21 486	0.51 380	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

CCAANet	0.26 454	0.18 436	0.56 445	0.22 292	0.15 370	0.29 452	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.27 344	0.49 576	0.32 461	0.25 452	0.63 574	0.33 536	0.08 276	0.06 100	0.10 452	0.10 478	0.08 257	0.11 270

CFNet_RVC	0.26 454	0.21 486	0.51 380	0.19 125	0.16 414	0.31 489	0.21 444	0.40 381	0.37 430	0.29 383	0.40 487	0.46 579	0.27 480	0.49 493	0.28 487	0.12 540	0.07 199	0.12 546	0.11 516	0.12 529	0.11 270

Select-FE	0.27 484	0.18 436	0.87 604	0.23 355	0.22 574	0.29 452	0.18 328	0.53 532	0.28 287	0.30 406	0.33 405	0.45 570	0.29 523	0.30 367	0.21 390	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.08 257	0.20 508

G2L-Stereo	0.27 484	0.23 525	0.61 495	0.22 292	0.14 300	0.25 380	0.19 375	0.48 482	0.37 430	0.33 461	0.38 459	0.40 529	0.23 418	0.61 560	0.33 536	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.09 359	0.11 270

test_sample6	0.27 484	0.15 329	0.50 359	0.22 292	0.12 189	0.30 467	0.22 480	0.54 548	0.39 457	0.34 482	0.44 532	0.29 420	0.25 452	0.58 539	0.26 466	0.11 500	0.14 468	0.10 452	0.10 478	0.11 481	0.16 442

SMFormer	0.27 484	0.13 243	0.47 306	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.10 425	0.16 442

tta	0.27 484	0.13 243	0.47 306	0.20 175	0.10 80	0.28 427	0.19 375	0.54 548	0.48 561	0.35 501	0.42 508	0.31 450	0.27 480	0.60 552	0.34 544	0.10 455	0.16 514	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.13 365

ffm	0.27 484	0.17 409	0.84 594	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.28 327	0.12 45	0.08 276	0.28 656	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 650

NINENet	0.27 484	0.16 373	0.49 338	0.23 355	0.16 414	0.44 604	0.17 267	0.63 643	0.49 577	0.33 461	0.38 459	0.31 450	0.22 403	0.43 473	0.22 408	0.11 500	0.10 360	0.12 546	0.08 307	0.12 529	0.11 270

SepStereo	0.27 484	0.13 243	0.49 338	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.64 580	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

UPFNet	0.27 484	0.15 329	0.47 306	0.25 457	0.20 541	0.37 562	0.27 572	0.50 501	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.37 504	0.29 523	0.40 458	0.34 544	0.10 455	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.10 425	0.08 83

iResNet_ROB	0.27 484	0.27 572	0.48 321	0.21 223	0.12 189	0.32 506	0.17 267	0.57 586	0.55 615	0.39 559	0.44 532	0.37 504	0.28 503	0.43 473	0.28 487	0.08 276	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.09 359	0.11 270

PStereo	0.28 494	0.41 650	0.40 237	0.21 223	0.13 254	0.25 380	0.24 535	0.35 306	0.48 561	0.27 344	0.17 184	0.29 420	0.34 571	0.40 458	0.45 597	0.24 665	0.15 499	0.17 634	0.13 590	0.24 656	0.25 572

Selective-IGEV-i1	0.28 494	0.11 146	0.44 277	0.36 651	0.32 658	0.32 506	0.23 510	0.48 482	0.48 561	0.29 383	0.32 383	0.39 524	0.17 315	0.28 327	0.25 454	0.08 276	0.23 615	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.53 690

coex_refinement	0.28 494	0.22 506	0.50 359	0.23 355	0.15 370	0.31 489	0.20 416	0.51 513	0.43 501	0.35 501	0.42 508	0.45 570	0.27 480	0.56 532	0.41 574	0.10 455	0.07 199	0.07 160	0.07 213	0.11 481	0.12 328

ISRNet	0.28 494	0.15 329	0.54 425	0.27 537	0.19 513	0.24 359	0.15 166	0.47 470	0.45 527	0.40 568	0.49 576	0.42 551	0.27 480	0.33 403	0.30 506	0.20 655	0.12 428	0.17 634	0.16 632	0.16 587	0.21 521

rvit_105_1	0.28 494	0.24 538	0.65 514	0.27 537	0.19 513	0.31 489	0.35 635	0.46 458	0.53 601	0.31 423	0.32 383	0.32 461	0.27 480	0.36 435	0.26 466	0.16 616	0.14 468	0.15 616	0.17 644	0.11 481	0.11 270

UGAM	0.28 494	0.18 436	0.57 456	0.26 500	0.13 254	0.23 334	0.26 562	0.33 290	0.45 527	0.32 448	0.42 508	0.45 570	0.22 403	0.92 670	0.23 428	0.08 276	0.09 312	0.14 597	0.13 590	0.10 425	0.10 215

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 494	0.17 409	0.96 627	0.29 583	0.31 654	0.29 452	0.21 444	0.53 532	0.28 287	0.27 344	0.55 607	0.41 538	0.18 351	0.30 367	0.22 408	0.08 276	0.10 360	0.08 263	0.13 590	0.12 529	0.20 508

test_sample7	0.28 494	0.16 373	0.47 306	0.21 223	0.14 300	0.29 452	0.22 480	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.14 589	0.21 589	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.25 572

CBFPSM	0.28 494	0.23 525	0.76 561	0.21 223	0.14 300	0.38 569	0.26 562	0.42 406	0.37 430	0.34 482	0.36 439	0.55 627	0.38 594	0.33 403	0.40 569	0.08 276	0.08 266	0.07 160	0.08 307	0.09 359	0.12 328

ToySt	0.28 494	0.19 456	0.68 528	0.22 292	0.19 513	0.31 489	0.31 613	0.43 419	0.43 501	0.28 358	0.38 459	0.42 551	0.32 561	0.33 403	0.32 527	0.08 276	0.14 468	0.10 452	0.12 558	0.11 481	0.24 560

CSP-Net	0.28 494	0.17 409	0.41 248	0.22 292	0.14 300	0.44 604	0.24 535	0.52 521	0.42 490	0.42 586	0.44 532	0.42 551	0.27 480	0.66 591	0.30 506	0.12 540	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.10 425	0.10 215

DAS	0.28 494	0.13 243	0.49 338	0.24 411	0.18 478	0.30 467	0.24 535	0.48 482	0.48 561	0.42 586	0.45 547	0.34 479	0.31 547	0.76 629	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.10 425	0.11 270

AACVNet	0.28 494	0.22 506	0.55 435	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.19 375	0.43 419	0.33 373	0.39 559	0.42 508	0.44 564	0.29 523	0.73 613	0.28 487	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.09 416	0.13 544	0.12 328

FTStereo	0.28 494	0.11 146	0.56 445	0.24 411	0.13 254	0.21 276	0.52 686	0.36 322	0.28 287	0.38 541	0.94 684	0.30 441	0.56 659	0.33 403	0.18 295	0.08 276	0.06 100	0.09 369	0.08 307	0.08 257	0.19 489

LMCR-Stereo	0.28 494	0.22 506	0.56 445	0.29 583	0.14 300	0.37 562	0.23 510	0.57 586	0.36 414	0.40 568	0.40 487	0.29 420	0.30 530	0.41 463	0.38 563	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.07 213	0.13 544	0.10 215

MMNet	0.28 494	0.19 456	0.54 425	0.24 411	0.17 448	0.47 621	0.22 480	0.47 470	0.53 601	0.40 568	0.43 522	0.36 498	0.34 571	0.40 458	0.35 551	0.08 276	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.10 425	0.09 139

UNet	0.28 494	0.16 373	0.70 538	0.24 411	0.20 541	0.44 604	0.21 444	0.52 521	0.42 490	0.36 515	0.40 487	0.43 558	0.33 569	0.41 463	0.32 527	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.09 416	0.10 425	0.09 139

ac_64	0.28 494	0.16 373	0.62 499	0.25 457	0.17 448	0.36 554	0.22 480	0.48 482	0.35 398	0.36 515	0.37 450	0.51 609	0.30 530	0.62 571	0.34 544	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

GwcNet-RSSM	0.28 494	0.25 554	0.61 495	0.22 292	0.14 300	0.28 427	0.24 535	0.46 458	0.44 514	0.33 461	0.46 559	0.41 538	0.28 503	0.55 525	0.31 517	0.11 500	0.07 199	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.09 139

HSM-Net_RVC	0.28 494	0.12 199	0.48 321	0.19 125	0.11 129	0.35 547	0.21 444	0.64 650	0.44 514	0.40 568	0.43 522	0.50 606	0.27 480	0.75 622	0.25 454	0.08 276	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.08 257	0.09 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 494	0.25 554	0.64 509	0.22 292	0.16 414	0.30 467	0.21 444	0.54 548	0.33 373	0.36 515	0.38 459	0.38 510	0.26 471	0.45 483	0.28 487	0.15 605	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.14 406

StereoDRNet-Refined	0.28 494	0.19 456	0.47 306	0.25 457	0.14 300	0.36 554	0.21 444	0.49 493	0.43 501	0.46 616	0.52 590	0.42 551	0.30 530	0.46 485	0.38 563	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 516	0.10 95	0.60 488	0.24 411	0.16 414	0.38 569	0.31 613	0.60 621	0.46 539	0.41 580	0.41 499	0.49 600	0.31 547	0.30 367	0.29 501	0.09 381	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.09 359	0.25 572

DispNO	0.29 516	0.24 538	0.83 590	0.23 355	0.17 448	0.25 380	0.22 480	0.47 470	0.42 490	0.33 461	0.39 477	0.38 510	0.28 503	0.78 633	0.35 551	0.09 381	0.07 199	0.10 452	0.10 478	0.09 359	0.09 139

CRFU-Net	0.29 516	0.14 293	0.48 321	0.26 500	0.15 370	0.46 615	0.22 480	0.52 521	0.32 354	0.44 603	0.42 508	0.48 594	0.47 636	0.44 477	0.31 517	0.12 540	0.10 360	0.09 369	0.08 307	0.10 425	0.11 270

iRaft-Stereo_20w	0.29 516	0.11 146	0.86 601	0.33 632	0.24 607	0.32 506	0.26 562	0.60 621	0.26 258	0.41 580	0.21 249	0.28 407	0.19 374	0.32 393	0.24 440	0.07 122	0.31 678	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.47 677

AASNet	0.29 516	0.27 572	0.67 522	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.21 444	0.64 650	0.49 577	0.36 515	0.41 499	0.32 461	0.26 471	0.33 403	0.39 567	0.12 540	0.09 312	0.10 452	0.08 307	0.14 567	0.12 328

GEStereo_RVC	0.29 516	0.24 538	0.60 488	0.27 537	0.16 414	0.33 516	0.25 550	0.58 600	0.56 622	0.35 501	0.38 459	0.34 479	0.25 452	0.51 503	0.29 501	0.12 540	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.11 481	0.13 365

EAI-Stereo	0.29 516	0.11 146	0.38 213	0.22 292	0.18 478	0.33 516	1.66 732	0.53 532	0.27 276	0.27 344	0.50 580	0.17 241	0.16 289	0.25 266	0.25 454	0.07 122	0.07 199	0.07 160	0.11 516	0.07 180	0.10 215

delet	0.29 516	0.18 436	0.58 472	0.24 411	0.19 513	0.41 586	0.30 603	0.52 521	0.51 590	0.35 501	0.42 508	0.37 504	0.31 547	0.49 493	0.36 555	0.10 455	0.09 312	0.11 510	0.12 558	0.09 359	0.09 139

HGLStereo	0.29 516	0.19 456	0.60 488	0.24 411	0.21 558	0.33 516	0.23 510	0.52 521	0.44 514	0.36 515	0.49 576	0.41 538	0.35 579	0.46 485	0.34 544	0.11 500	0.11 397	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

DSFCA	0.29 516	0.18 436	0.48 321	0.21 223	0.17 448	0.39 575	0.32 621	0.49 493	0.44 514	0.44 603	0.38 459	0.40 529	0.30 530	0.53 514	0.38 563	0.12 540	0.10 360	0.10 452	0.11 516	0.11 481	0.11 270

CFNet	0.29 516	0.29 585	0.57 456	0.23 355	0.14 300	0.34 531	0.15 166	0.53 532	0.46 539	0.31 423	0.40 487	0.38 510	0.27 480	0.76 629	0.28 487	0.10 455	0.07 199	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.09 139

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 516	0.24 538	0.81 580	0.26 500	0.18 478	0.30 467	0.22 480	0.52 521	0.41 478	0.38 541	0.42 508	0.42 551	0.28 503	0.46 485	0.31 517	0.11 500	0.08 266	0.10 452	0.11 516	0.10 425	0.12 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 516	0.37 633	0.92 618	0.24 411	0.13 254	0.30 467	0.19 375	0.55 566	0.51 590	0.39 559	0.46 559	0.39 524	0.27 480	0.36 435	0.30 506	0.09 381	0.06 100	0.07 160	0.05 36	0.13 544	0.11 270

HSM	0.29 516	0.18 436	0.48 321	0.21 223	0.15 370	0.33 516	0.20 416	0.55 566	0.39 457	0.36 515	0.39 477	0.67 672	0.32 561	0.88 658	0.24 440	0.09 381	0.07 199	0.08 263	0.07 213	0.09 359	0.10 215

noway7	0.30 530	0.63 691	1.95 709	0.24 411	0.12 189	0.23 334	0.19 375	0.47 470	0.33 373	0.21 266	0.23 278	0.24 353	0.20 380	0.23 230	0.29 501	0.07 122	0.05 6	0.08 263	0.07 213	0.10 425	0.10 215

ACV-stereo	0.30 530	0.20 472	0.82 584	0.23 355	0.16 414	0.48 628	0.20 416	0.38 348	0.34 386	0.29 383	0.33 405	0.66 668	0.43 621	0.55 525	0.31 517	0.10 455	0.09 312	0.09 369	0.09 416	0.11 481	0.12 328

ssnet_v2	0.30 530	0.21 486	0.63 504	0.23 355	0.15 370	0.40 581	0.30 603	0.59 610	0.48 561	0.40 568	0.37 450	0.46 579	0.30 530	0.41 463	0.44 590	0.13 564	0.11 397	0.11 510	0.11 516	0.12 529	0.11 270

dad	0.30 530	0.38 640	0.60 488	0.22 292	0.14 300	0.32 506	0.21 444	0.35 306	0.51 590	0.45 610	0.45 547	0.46 579	0.23 418	0.41 463	0.27 478	0.21 657	0.11 397	0.20 655	0.11 516	0.15 579	0.11 270

THIR-Stereo	0.30 530	0.15 329	0.46 298	0.19 125	0.11 129	0.28 427	0.70 700	0.33 290	0.36 414	0.37 532	0.64 645	0.33 471	0.49 645	0.58 539	0.44 590	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.07 180	0.08 83

ADLNet	0.30 530	0.19 456	0.59 481	0.23 355	0.19 513	0.34 531	0.23 510	0.56 577	0.44 514	0.43 597	0.41 499	0.43 558	0.28 503	0.56 532	0.36 555	0.11 500	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.11 481	0.15 425

RAFT + AFF	0.30 530	0.33 609	0.76 561	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.33 627	0.55 566	0.42 490	0.28 358	0.30 358	0.31 450	0.31 547	0.64 580	0.32 527	0.09 381	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.12 529	0.16 442

psm_up	0.30 530	0.21 486	0.58 472	0.26 500	0.18 478	0.32 506	0.27 572	0.57 586	0.45 527	0.38 541	0.41 499	0.45 570	0.40 606	0.59 547	0.32 527	0.11 500	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.11 481	0.11 270

DMCA-RVC	0.30 530	0.27 572	0.93 622	0.28 565	0.17 448	0.30 467	0.21 444	0.43 419	0.36 414	0.40 568	0.38 459	0.39 524	0.36 584	0.44 477	0.34 544	0.13 564	0.10 360	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.11 270

STTStereo	0.30 530	0.24 538	0.83 590	0.25 457	0.17 448	0.30 467	0.24 535	0.49 493	0.39 457	0.39 559	0.41 499	0.44 564	0.28 503	0.41 463	0.30 506	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.16 632	0.12 529	0.12 328

RASNet	0.30 530	0.19 456	0.59 481	0.23 355	0.19 513	0.33 516	0.20 416	0.50 501	0.41 478	0.31 423	0.44 532	0.47 589	0.38 594	0.79 637	0.40 569	0.09 381	0.07 199	0.07 160	0.09 416	0.08 257	0.10 215

DLCB_ROB	0.30 530	0.20 472	0.45 283	0.28 565	0.17 448	0.37 562	0.25 550	0.50 501	0.45 527	0.46 616	0.47 566	0.51 609	0.34 571	0.56 532	0.38 563	0.10 455	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.10 425	0.11 270

zzzzzzz1	0.31 542	0.63 691	1.85 707	0.24 411	0.16 414	0.23 334	0.22 480	0.42 406	0.36 414	0.22 287	0.25 299	0.26 388	0.21 393	0.35 425	0.30 506	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

DNS	0.31 542	0.31 597	0.25 88	0.25 457	0.11 129	0.14 42	0.14 116	0.26 166	0.18 92	0.14 141	0.18 204	0.13 157	0.10 82	0.75 622	0.41 574	0.09 381	0.27 651	0.08 263	0.05 36	1.11 726	1.23 735

DualNet (step1)	0.31 542	0.21 486	0.69 531	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.41 463	0.26 466	0.24 665	0.21 589	0.28 677	0.24 673	0.18 618	0.21 521

iinet-f	0.31 542	0.23 525	1.16 658	0.20 175	0.16 414	0.44 604	0.23 510	0.47 470	0.38 441	0.36 515	0.44 532	0.41 538	0.35 579	0.36 435	0.43 583	0.10 455	0.09 312	0.08 263	0.08 307	0.13 544	0.12 328

ADLNet2	0.31 542	0.23 525	0.77 567	0.23 355	0.18 478	0.36 554	0.24 535	0.55 566	0.54 606	0.33 461	0.38 459	0.45 570	0.31 547	0.70 603	0.36 555	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.09 416	0.12 529	0.11 270

hitnet-ft	0.31 542	0.21 486	0.56 445	0.19 125	0.14 300	0.40 581	0.23 510	0.46 458	0.42 490	0.37 532	0.46 559	0.53 622	0.35 579	0.76 629	0.35 551	0.14 589	0.10 360	0.14 597	0.10 478	0.15 579	0.14 406

FADNet-RVC-Resample	0.31 542	0.32 605	1.16 658	0.27 537	0.17 448	0.33 516	0.21 444	0.49 493	0.40 468	0.36 515	0.38 459	0.34 479	0.27 480	0.54 520	0.27 478	0.10 455	0.10 360	0.14 597	0.13 590	0.13 544	0.18 470

FADNet_RVC	0.31 542	0.35 623	0.98 631	0.24 411	0.16 414	0.30 467	0.17 267	0.52 521	0.39 457	0.30 406	0.38 459	0.30 441	0.29 523	0.54 520	0.33 536	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.16 632	0.21 643	0.24 560

FSD	0.32 550	0.28 580	0.35 194	0.37 653	0.41 681	0.28 427	0.27 572	0.32 271	0.30 328	0.27 344	0.27 325	0.29 420	0.27 480	0.35 425	0.28 487	0.23 661	0.49 711	0.27 670	0.26 682	0.26 664	0.64 708

LL-Strereo	0.32 550	0.33 609	0.77 567	0.26 500	0.24 607	0.22 309	0.23 510	0.58 600	0.44 514	0.35 501	0.32 383	0.41 538	0.40 606	0.93 672	0.25 454	0.08 276	0.13 449	0.11 510	0.09 416	0.09 359	0.22 536

SACVNet	0.32 550	0.25 554	0.59 481	0.26 500	0.19 513	0.35 547	0.25 550	0.54 548	0.41 478	0.43 597	0.45 547	0.46 579	0.34 571	0.71 609	0.30 506	0.14 589	0.10 360	0.12 546	0.12 558	0.16 587	0.20 508

CrosDoStereo	0.32 550	0.11 146	0.53 411	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 720	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 630	0.28 407	0.45 627	0.61 560	0.56 627	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

DeepStereo_LL	0.32 550	0.11 146	0.53 411	0.19 125	0.12 189	0.22 309	1.07 720	0.36 322	0.38 441	0.38 541	0.60 630	0.28 407	0.45 627	0.61 560	0.56 627	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.09 416	0.08 257	0.09 139

pcwnet_v2	0.32 550	0.16 373	1.22 669	0.23 355	0.19 513	0.32 506	0.19 375	0.61 631	0.61 640	0.37 532	0.45 547	0.35 492	0.29 523	0.37 445	0.26 466	0.14 589	0.11 397	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.18 470

TDLM	0.32 550	0.27 572	0.52 400	0.30 595	0.15 370	0.33 516	0.32 621	0.54 548	0.50 584	0.44 603	0.43 522	0.39 524	0.30 530	0.92 670	0.30 506	0.14 589	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.14 406

NVstereo2D	0.32 550	0.18 436	0.63 504	0.24 411	0.23 590	0.43 599	0.28 588	0.60 621	0.58 627	0.28 358	0.39 477	0.42 551	0.30 530	0.71 609	0.30 506	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.10 478	0.20 636	0.18 470

DNSM	0.33 558	0.30 591	0.21 43	0.25 457	0.09 22	0.17 142	0.14 116	0.26 166	0.19 120	0.16 188	0.18 204	0.13 157	0.11 121	0.80 641	0.66 645	0.09 381	0.24 631	0.06 53	0.05 36	1.25 728	1.17 733

Selective-IGEV-i16pc	0.33 558	0.12 199	1.65 698	0.21 223	0.14 300	0.74 678	0.30 603	0.46 458	0.44 514	0.21 266	0.32 383	0.26 388	0.14 245	0.71 609	0.19 331	0.15 605	0.10 360	0.08 263	0.09 416	0.11 481	0.12 328

YMNet	0.33 558	0.26 564	0.64 509	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 630	0.56 612	0.51 609	0.30 530	0.41 463	0.44 590	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

YMNet_1	0.33 558	0.26 564	0.64 509	0.28 565	0.23 590	0.48 628	0.27 572	0.54 548	0.47 553	0.49 630	0.56 612	0.51 609	0.30 530	0.41 463	0.44 590	0.13 564	0.16 514	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.14 406

fast-acv-ft	0.33 558	0.26 564	0.88 611	0.25 457	0.18 478	0.49 634	0.27 572	0.44 440	0.50 584	0.40 568	0.55 607	0.49 600	0.36 584	0.39 453	0.41 574	0.11 500	0.11 397	0.11 510	0.12 558	0.13 544	0.11 270

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 558	0.25 554	0.82 584	0.22 292	0.17 448	0.46 615	0.28 588	0.53 532	0.53 601	0.43 597	0.57 618	0.44 564	0.31 547	0.50 497	0.48 604	0.10 455	0.06 100	0.08 263	0.06 112	0.11 481	0.12 328

AANet_RVC	0.33 558	0.31 597	0.69 531	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.23 510	0.49 493	0.55 615	0.39 559	0.60 630	0.43 558	0.30 530	0.88 658	0.54 623	0.11 500	0.08 266	0.07 160	0.07 213	0.10 425	0.12 328

PS-NSSS	0.33 558	0.36 630	0.61 495	0.24 411	0.18 478	0.33 516	0.24 535	0.59 610	0.42 490	0.38 541	0.52 590	0.36 498	0.31 547	0.80 641	0.32 527	0.18 641	0.14 468	0.21 658	0.15 621	0.17 602	0.14 406

DISCO	0.33 558	0.16 373	0.55 435	0.26 500	0.16 414	0.48 628	0.25 550	0.52 521	0.58 627	0.38 541	0.45 547	0.63 657	0.37 589	0.65 585	0.50 611	0.10 455	0.07 199	0.09 369	0.08 307	0.13 544	0.13 365

NOSS_ROB	0.33 558	0.24 538	0.49 338	0.27 537	0.16 414	0.34 531	0.19 375	0.55 566	0.50 584	0.34 482	0.37 450	0.42 551	0.30 530	0.93 672	0.25 454	0.19 651	0.20 583	0.24 667	0.22 667	0.17 602	0.25 572

TCMNet	0.34 568	0.28 580	0.81 580	0.29 583	0.30 647	0.40 581	0.28 588	0.53 532	0.49 577	0.38 541	0.46 559	0.40 529	0.30 530	0.61 560	0.42 579	0.14 589	0.13 449	0.15 616	0.14 610	0.18 618	0.19 489

HBP-ISP	0.34 568	0.35 623	0.76 561	0.23 355	0.17 448	0.33 516	0.22 480	0.56 577	0.47 553	0.42 586	0.49 576	0.33 471	0.41 611	0.73 613	0.27 478	0.18 641	0.19 568	0.24 667	0.20 657	0.16 587	0.16 442

AAGNet	0.34 568	0.12 199	0.53 411	0.26 500	0.16 414	0.20 245	0.19 375	0.31 262	0.29 310	0.35 501	0.35 424	0.27 394	0.30 530	0.44 477	2.56 731	0.08 276	0.05 6	0.10 452	0.07 213	0.09 359	0.07 37

FADNet-RVC	0.34 568	0.43 655	0.97 629	0.25 457	0.20 541	0.33 516	0.20 416	0.51 513	0.42 490	0.34 482	0.40 487	0.41 538	0.29 523	0.65 585	0.36 555	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.15 621	0.19 628	0.20 508

FADNet	0.34 568	0.43 655	0.88 611	0.24 411	0.22 574	0.37 562	0.19 375	0.56 577	0.49 577	0.32 448	0.36 439	0.43 558	0.32 561	0.65 585	0.30 506	0.17 630	0.16 514	0.14 597	0.16 632	0.25 659	0.21 521

CVANet_RVC	0.34 568	0.25 554	0.77 567	0.27 537	0.17 448	0.34 531	0.28 588	0.55 566	0.50 584	0.43 597	0.46 559	0.44 564	0.31 547	0.90 663	0.27 478	0.15 605	0.10 360	0.14 597	0.14 610	0.15 579	0.15 425

StereoDRNet	0.34 568	0.28 580	0.70 538	0.28 565	0.21 558	0.43 599	0.30 603	0.63 643	0.51 590	0.47 622	0.40 487	0.48 594	0.31 547	0.58 539	0.44 590	0.12 540	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.13 365

z-ln-s-r	0.35 575	0.30 591	1.02 636	0.23 355	0.14 300	0.30 467	0.26 562	0.46 458	0.55 615	0.33 461	0.61 638	0.39 524	0.31 547	0.80 641	0.77 659	0.08 276	0.06 100	0.08 263	0.08 307	0.11 481	0.10 215

DRN-Test	0.35 575	0.20 472	0.75 557	0.28 565	0.19 513	0.46 615	0.29 594	0.68 669	0.54 606	0.49 630	0.47 566	0.44 564	0.35 579	0.63 574	0.44 590	0.13 564	0.09 312	0.13 573	0.12 558	0.13 544	0.13 365

XPNet_ROB	0.35 575	0.26 564	0.58 472	0.28 565	0.19 513	0.37 562	0.31 613	0.57 586	0.51 590	0.52 642	0.54 602	0.57 634	0.38 594	0.65 585	0.48 604	0.17 630	0.12 428	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

ff1	0.36 578	0.17 409	0.84 594	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.38 348	0.46 539	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 698	0.08 276	0.28 656	0.12 546	0.11 516	0.08 257	0.37 650

Wz-Net-LNSev	0.36 578	0.35 623	1.06 641	0.26 500	0.21 558	0.47 621	0.33 627	0.56 577	0.58 627	0.45 610	0.54 602	0.50 606	0.37 589	0.40 458	0.42 579	0.12 540	0.11 397	0.10 452	0.09 416	0.14 567	0.15 425

FAT-Stereo	0.36 578	0.19 456	0.75 557	0.26 500	0.18 478	0.34 531	0.30 603	0.62 639	0.61 640	0.47 622	0.61 638	0.59 641	0.50 646	0.61 560	0.36 555	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.14 567	0.20 508

CBMV_ROB	0.36 578	0.21 486	0.57 456	0.22 292	0.14 300	0.35 547	0.20 416	0.55 566	0.47 553	0.52 642	0.58 621	0.45 570	0.53 655	0.75 622	0.50 611	0.18 641	0.19 568	0.23 665	0.21 659	0.15 579	0.20 508

ETE_ROB	0.36 578	0.32 605	0.64 509	0.30 595	0.18 478	0.40 581	0.38 652	0.59 610	0.49 577	0.50 636	0.52 590	0.62 653	0.37 589	0.58 539	0.43 583	0.13 564	0.10 360	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.18 470

PSMNet_ROB	0.36 578	0.31 597	0.71 547	0.31 611	0.21 558	0.44 604	0.44 670	0.61 631	0.49 577	0.39 559	0.45 547	0.49 600	0.32 561	0.66 591	0.53 619	0.14 589	0.10 360	0.15 616	0.14 610	0.13 544	0.13 365

CBMV	0.36 578	0.25 554	0.61 495	0.24 411	0.14 300	0.42 594	0.33 627	0.56 577	0.52 600	0.54 652	0.52 590	0.51 609	0.58 662	0.63 574	0.43 583	0.15 605	0.16 514	0.18 643	0.16 632	0.13 544	0.19 489
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 585	0.17 409	0.84 594	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 698	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 546

xxx	0.37 585	0.17 409	0.84 594	0.21 223	0.13 254	0.29 452	0.21 444	0.57 586	0.48 561	0.31 423	0.44 532	0.34 479	0.24 439	0.91 665	1.30 698	0.10 455	0.20 583	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.23 546

GwcNet	0.37 585	0.29 585	1.12 652	0.25 457	0.24 607	0.48 628	0.27 572	0.58 600	0.60 637	0.39 559	0.54 602	0.51 609	0.34 571	0.60 552	0.46 599	0.13 564	0.12 428	0.12 546	0.11 516	0.13 544	0.15 425

DANet	0.37 585	0.25 554	0.67 522	0.37 653	0.22 574	0.42 594	0.25 550	0.50 501	0.44 514	0.52 642	0.50 580	0.59 641	0.42 617	0.78 633	0.53 619	0.13 564	0.12 428	0.14 597	0.12 558	0.17 602	0.21 521
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 585	0.33 609	0.59 481	0.37 653	0.23 590	0.42 594	0.41 665	0.56 577	0.44 514	0.47 622	0.47 566	0.61 650	0.39 601	0.58 539	0.41 574	0.16 616	0.13 449	0.21 658	0.22 667	0.16 587	0.18 470

APVNet	0.38 590	0.26 564	0.87 604	0.26 500	0.22 574	0.52 644	0.35 635	0.64 650	0.46 539	0.40 568	0.52 590	0.48 594	0.39 601	0.84 652	0.48 604	0.13 564	0.14 468	0.15 616	0.16 632	0.16 587	0.16 442

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 590	0.43 655	0.72 552	0.35 643	0.19 513	0.51 638	0.25 550	0.56 577	0.39 457	0.42 586	0.47 566	0.47 589	0.27 480	0.74 617	0.32 527	0.38 696	0.19 568	0.27 670	0.17 644	0.29 677	0.27 594

RP	0.38 590	0.26 564	0.67 522	0.31 611	0.24 607	0.37 562	0.29 594	0.53 532	0.61 640	0.42 586	0.65 647	0.62 653	0.51 648	0.63 574	0.43 583	0.17 630	0.15 499	0.17 634	0.15 621	0.17 602	0.19 489

RYNet	0.38 590	0.23 525	0.65 514	0.26 500	0.28 632	0.62 663	0.33 627	0.61 631	0.62 644	0.42 586	0.39 477	0.58 640	0.40 606	0.89 660	0.57 630	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.19 628	0.22 536

LALA_ROB	0.38 590	0.31 597	0.65 514	0.30 595	0.21 558	0.46 615	0.39 656	0.63 643	0.54 606	0.53 648	0.52 590	0.69 676	0.36 584	0.52 511	0.48 604	0.18 641	0.11 397	0.16 625	0.14 610	0.17 602	0.16 442

Selective-IGEV-i16pb	0.39 595	0.14 293	2.10 712	0.21 223	0.15 370	0.68 672	0.31 613	0.60 621	0.60 637	0.25 322	0.44 532	0.32 461	0.21 393	0.79 637	0.26 466	0.14 589	0.10 360	0.09 369	0.10 478	0.12 529	0.14 406

PSMNet-RUCA	0.39 595	0.47 662	0.84 594	0.46 687	0.41 681	0.34 531	0.26 562	0.59 610	0.46 539	0.40 568	0.51 583	0.44 564	0.33 569	0.43 473	0.31 517	0.25 673	0.14 468	0.33 689	0.21 659	0.32 682	0.23 546

1111x	0.39 595	0.17 409	0.80 578	0.23 355	0.15 370	0.33 516	0.27 572	0.62 639	0.48 561	0.32 448	0.43 522	0.40 529	0.29 523	0.86 655	1.60 715	0.09 381	0.23 615	0.09 369	0.12 558	0.10 425	0.23 546

EKT-Stereo	0.39 595	0.13 243	0.53 411	0.42 679	3.94 738	0.22 309	0.17 267	0.38 348	0.30 328	0.21 266	0.20 229	0.23 332	0.15 267	0.30 367	0.18 295	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.09 359	0.12 328

GASNet	0.39 595	0.58 685	1.27 671	0.35 643	0.23 590	0.35 547	0.23 510	0.63 643	0.56 622	0.41 580	0.38 459	0.45 570	0.30 530	0.81 646	0.42 579	0.16 616	0.11 397	0.14 597	0.14 610	0.23 652	0.12 328

Wz-Net-MNSev	0.39 595	0.35 623	0.99 633	0.26 500	0.21 558	0.59 660	0.39 656	0.58 600	0.61 640	0.49 630	0.56 612	0.53 622	0.37 589	0.61 560	0.47 602	0.11 500	0.09 312	0.11 510	0.11 516	0.15 579	0.15 425

xxxx	0.39 595	0.14 293	0.47 306	0.20 175	0.16 414	0.38 569	0.20 416	0.61 631	0.43 501	0.30 406	0.44 532	0.38 510	0.25 452	0.50 497	2.41 729	0.11 500	0.21 589	0.09 369	0.10 478	0.10 425	0.26 586

test_xeample	0.39 595	0.14 293	0.46 298	0.19 125	0.16 414	0.34 531	0.22 480	0.59 610	0.43 501	0.33 461	0.47 566	0.30 441	0.27 480	0.60 552	2.44 730	0.10 455	0.21 589	0.09 369	0.09 416	0.09 359	0.25 572

Syn2CoEx	0.39 595	0.39 644	1.08 646	0.35 643	0.21 558	0.41 586	0.29 594	0.63 643	0.51 590	0.43 597	0.56 612	0.45 570	0.45 627	0.69 600	0.39 567	0.17 630	0.14 468	0.16 625	0.12 558	0.13 544	0.16 442

S-Stereo	0.39 595	0.20 472	1.04 638	0.28 565	0.22 574	0.39 575	0.31 613	0.58 600	0.69 660	0.40 568	0.59 626	0.48 594	0.41 611	0.75 622	0.42 579	0.12 540	0.15 499	0.13 573	0.13 590	0.16 587	0.25 572

stereogan	0.39 595	0.20 472	0.78 572	0.28 565	0.22 574	0.65 669	0.26 562	0.62 639	0.65 649	0.45 610	0.60 630	0.67 672	0.45 627	0.69 600	0.37 561	0.14 589	0.14 468	0.14 597	0.12 558	0.20 636	0.19 489

Nwc_Net	0.39 595	0.29 585	0.84 594	0.32 620	0.24 607	0.45 612	0.30 603	0.67 664	0.51 590	0.39 559	0.70 657	0.59 641	0.48 640	0.61 560	0.45 597	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.21 659	0.14 567	0.15 425

DStereoRT	0.40 607	0.16 373	0.74 553	0.25 457	0.17 448	0.42 594	0.19 375	0.50 501	0.48 561	0.31 423	0.40 487	0.32 461	0.39 601	0.64 580	0.31 517	0.09 381	0.11 397	1.56 735	0.43 701	0.08 257	0.41 659

w-ln-seven-2	0.40 607	0.37 633	1.34 678	0.28 565	0.18 478	0.38 569	0.29 594	0.53 532	0.59 634	0.47 622	0.56 612	0.46 579	0.42 617	0.70 603	0.64 642	0.10 455	0.10 360	0.12 546	0.11 516	0.14 567	0.16 442

aanetorigin	0.40 607	0.33 609	1.14 655	0.25 457	0.19 513	0.30 467	0.37 644	0.34 297	0.47 553	0.95 696	0.82 672	0.52 617	0.56 659	0.50 497	0.52 615	0.11 500	0.09 312	0.10 452	0.10 478	0.16 587	0.19 489

AF-Net	0.40 607	0.31 597	0.74 553	0.33 632	0.24 607	0.43 599	0.30 603	0.64 650	0.67 654	0.44 603	0.69 656	0.65 664	0.52 650	0.59 547	0.48 604	0.16 616	0.12 428	0.19 650	0.14 610	0.16 587	0.14 406

edge stereo	0.40 607	0.22 506	0.87 604	0.27 537	0.22 574	0.38 569	0.26 562	0.59 610	0.56 622	0.53 648	0.60 630	0.71 680	0.50 646	0.78 633	0.43 583	0.16 616	0.15 499	0.19 650	0.14 610	0.17 602	0.19 489

PA-Net	0.40 607	0.35 623	1.05 639	0.32 620	0.28 632	0.39 575	0.43 668	0.53 532	0.56 622	0.35 501	0.43 522	0.41 538	0.36 584	0.83 651	0.61 637	0.12 540	0.23 615	0.16 625	0.23 671	0.13 544	0.20 508
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 607	0.28 580	0.67 522	0.31 611	0.18 478	0.43 599	0.39 656	0.60 621	0.46 539	0.48 629	0.78 667	0.55 627	0.45 627	0.96 676	0.55 626	0.13 564	0.14 468	0.13 573	0.12 558	0.15 579	0.16 442

RGC	0.41 614	0.35 623	0.76 561	0.35 643	0.28 632	0.41 586	0.29 594	0.60 621	0.55 615	0.47 622	0.64 645	0.63 657	0.47 636	0.74 617	0.46 599	0.16 616	0.15 499	0.21 658	0.21 659	0.19 628	0.21 521

ADCRef	0.41 614	0.33 609	1.05 639	0.26 500	0.21 558	0.49 634	0.27 572	0.54 548	0.51 590	0.51 639	0.59 626	0.35 492	0.47 636	0.54 520	1.35 705	0.09 381	0.08 266	0.12 546	0.12 558	0.12 529	0.13 365

PWC_ROB	0.41 614	0.38 640	0.92 618	0.26 500	0.20 541	0.39 575	0.19 375	0.61 631	0.69 660	0.58 661	0.84 675	0.52 617	0.44 625	0.74 617	0.62 638	0.13 564	0.09 312	0.14 597	0.10 478	0.17 602	0.18 470

PWCDC_ROB	0.41 614	0.41 650	0.77 567	0.34 637	0.21 558	0.43 599	0.20 416	0.60 621	0.90 689	0.44 603	1.24 700	0.36 498	0.38 594	0.56 532	0.48 604	0.18 641	0.11 397	0.11 510	0.10 478	0.20 636	0.16 442

UDG	0.42 618	0.54 675	0.67 522	0.41 676	0.35 665	0.47 621	0.27 572	0.57 586	0.48 561	0.40 568	0.46 559	0.59 641	0.45 627	0.47 489	0.46 599	0.26 675	0.19 568	0.49 700	0.22 667	0.37 686	0.30 612

NCC-stereo	0.42 618	0.31 597	0.87 604	0.32 620	0.29 642	0.47 621	0.37 644	0.68 669	0.53 601	0.42 586	0.58 621	0.57 634	0.52 650	0.75 622	0.54 623	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 678	0.17 602	0.18 470

Abc-Net	0.42 618	0.31 597	0.87 604	0.32 620	0.29 642	0.47 621	0.37 644	0.68 669	0.53 601	0.42 586	0.58 621	0.57 634	0.52 650	0.75 622	0.54 623	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.25 678	0.17 602	0.18 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 618	0.33 609	0.89 613	0.29 583	0.36 670	0.49 634	0.31 613	0.63 643	0.54 606	0.47 622	0.56 612	0.47 589	0.43 621	1.00 681	0.40 569	0.28 681	0.21 589	0.20 655	0.18 649	0.25 659	0.18 470

SGM-Forest	0.42 618	0.44 658	0.92 618	0.24 411	0.16 414	0.45 612	0.40 660	0.58 600	0.50 584	0.54 652	0.63 642	0.52 617	0.51 648	0.91 665	0.66 645	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.15 621	0.15 579	0.21 521
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 623	0.34 619	0.62 499	0.28 565	0.33 660	0.60 661	0.34 632	0.68 669	0.47 553	0.54 652	0.66 649	0.56 632	0.46 634	0.73 613	0.66 645	0.26 675	0.19 568	0.24 667	0.22 667	0.27 670	0.25 572

RTSC	0.43 623	0.37 633	0.95 626	0.30 595	0.20 541	0.50 637	0.23 510	0.65 656	0.86 685	0.56 656	0.54 602	0.51 609	0.36 584	0.71 609	0.92 671	0.13 564	0.14 468	0.11 510	0.13 590	0.18 618	0.19 489

SQANet	0.44 625	0.57 682	0.89 613	0.49 690	0.39 678	0.47 621	0.23 510	0.53 532	0.44 514	0.41 580	0.48 575	0.47 589	0.34 571	0.58 539	0.43 583	0.38 696	0.15 499	0.40 696	0.21 659	0.50 694	0.34 634

Anonymous_2	0.44 625	0.23 525	0.57 456	0.34 637	0.34 662	0.53 647	0.28 588	0.49 493	0.39 457	0.36 515	0.34 416	0.48 594	0.38 594	0.43 473	0.33 536	0.26 675	0.41 698	0.44 698	1.45 736	0.33 684	0.37 650

NaN_ROB	0.44 625	0.38 640	0.94 625	0.30 595	0.20 541	0.52 644	0.49 681	0.61 631	0.60 637	0.56 656	0.47 566	0.49 600	0.42 617	1.24 699	0.76 658	0.12 540	0.18 554	0.12 546	0.13 590	0.12 529	0.18 470

w-ln-seven	0.45 628	0.40 647	1.40 685	0.27 537	0.22 574	0.58 656	0.33 627	0.65 656	0.83 679	0.59 662	0.63 642	0.53 622	0.39 601	0.66 591	0.81 665	0.12 540	0.11 397	0.13 573	0.12 558	0.16 587	0.17 463

test_sample9	0.45 628	0.21 486	0.69 531	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.54 548	0.43 501	0.38 541	0.36 439	0.38 510	0.32 561	0.70 603	1.01 680	0.24 665	1.93 742	0.28 677	0.24 673	0.18 618	0.21 521

Wz-Net-SNSev	0.45 628	0.53 674	1.42 686	0.31 611	0.21 558	0.44 604	0.45 671	0.64 650	0.68 658	0.46 616	0.66 649	0.62 653	0.40 606	0.78 633	0.65 643	0.12 540	0.11 397	0.12 546	0.13 590	0.17 602	0.19 489

DDUNet	0.45 628	0.60 688	0.71 547	0.45 684	0.39 678	0.46 615	0.32 621	0.53 532	0.44 514	0.46 616	0.53 598	0.57 634	0.38 594	0.51 503	0.43 583	0.34 689	0.21 589	0.56 704	0.25 678	0.41 689	0.36 642

222	0.45 628	0.14 293	0.43 266	0.19 125	0.15 370	0.36 554	0.20 416	0.60 621	0.43 501	0.37 532	0.45 547	0.30 441	0.28 503	0.59 547	3.72 735	0.11 500	0.19 568	0.08 263	0.09 416	0.09 359	0.27 594

SHD	0.45 628	0.34 619	0.89 613	0.37 653	0.28 632	0.46 615	0.23 510	0.72 681	0.96 696	0.65 669	0.61 638	0.61 650	0.48 640	0.64 580	0.69 650	0.16 616	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.21 643	0.25 572

GANetREF_RVC	0.45 628	0.52 671	0.87 604	0.39 664	0.20 541	0.51 638	0.50 683	0.68 669	0.67 654	0.47 622	0.46 559	0.50 606	0.43 621	0.91 665	0.40 569	0.28 681	0.21 589	0.32 686	0.19 652	0.28 675	0.23 546
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
PDISCO_ROB	0.45 628	0.37 633	0.89 613	0.44 681	0.37 672	0.70 673	0.35 635	0.75 685	0.78 674	0.45 610	0.53 598	0.65 664	0.40 606	0.68 599	0.52 615	0.22 660	0.12 428	0.21 658	0.19 652	0.26 664	0.22 536

DeepPrunerF	0.46 636	0.37 633	1.50 690	0.34 637	0.30 647	0.36 554	0.37 644	0.64 650	1.15 716	0.41 580	0.45 547	0.40 529	0.41 611	0.82 647	0.53 619	0.18 641	0.14 468	0.23 665	0.21 659	0.17 602	0.18 470

CC-Net-ROB	0.46 636	0.55 676	0.86 601	0.38 662	0.23 590	0.51 638	0.30 603	0.69 675	0.51 590	0.46 616	0.51 583	0.48 594	0.38 594	0.96 676	0.40 569	0.36 692	0.23 615	0.56 704	0.25 678	0.34 685	0.22 536

FBW_ROB	0.46 636	0.34 619	0.71 547	0.32 620	0.20 541	0.51 638	0.32 621	0.73 682	0.63 646	0.60 663	0.57 618	0.65 664	0.44 625	1.42 712	0.62 638	0.14 589	0.17 542	0.22 663	0.16 632	0.17 602	0.23 546

SDNR	0.47 639	0.29 585	0.92 618	0.24 411	0.37 672	1.27 710	0.17 267	0.54 548	0.58 627	0.44 603	0.85 676	0.55 627	0.28 503	1.19 697	0.52 615	0.23 661	0.24 631	0.17 634	0.13 590	0.19 628	0.26 586

G-Net	0.47 639	0.26 564	1.02 636	0.34 637	0.28 632	0.89 692	0.35 635	0.47 470	0.46 539	0.68 674	1.20 697	0.64 662	0.59 664	0.61 560	0.60 634	0.16 616	0.14 468	0.17 634	0.13 590	0.22 647	0.21 521

XQC	0.47 639	0.45 659	1.07 643	0.40 669	0.28 632	0.58 656	0.38 652	0.67 664	0.76 673	0.53 648	0.47 566	0.59 641	0.47 636	0.74 617	0.80 663	0.18 641	0.14 468	0.18 643	0.16 632	0.26 664	0.24 560

WQFJA1++	0.48 642	0.07 2	0.86 601	0.23 355	0.19 513	0.18 175	0.11 27	0.21 74	0.14 31	2.23 736	0.12 70	0.23 332	0.11 121	0.21 176	0.14 157	0.08 276	0.19 568	0.06 53	0.09 416	4.02 741	0.20 508

z-mn7	0.48 642	0.52 671	1.28 672	0.26 500	0.19 513	0.62 663	0.34 632	0.59 610	0.96 696	0.45 610	0.97 685	0.53 622	0.41 611	0.99 680	0.70 651	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.10 478	0.14 567	0.16 442

ADCP+	0.48 642	0.36 630	1.47 688	0.26 500	0.22 574	0.57 654	0.40 660	0.56 577	0.54 606	0.46 616	0.52 590	0.46 579	0.53 655	0.59 547	1.93 722	0.10 455	0.08 266	0.11 510	0.11 516	0.14 567	0.15 425

PASM	0.49 645	0.41 650	1.15 656	0.37 653	0.35 665	0.42 594	0.42 666	0.54 548	0.65 649	0.54 652	0.54 602	0.63 657	0.48 640	0.94 675	0.51 614	0.27 679	0.30 674	0.30 681	0.33 691	0.29 677	0.29 609

zh-mn7	0.50 646	0.57 682	1.82 705	0.25 457	0.19 513	0.45 612	0.29 594	0.59 610	0.84 682	0.67 672	0.97 685	0.49 600	0.41 611	0.93 672	0.73 654	0.12 540	0.10 360	0.11 510	0.11 516	0.13 544	0.17 463

GCST	0.50 646	0.67 696	0.82 584	1.04 721	0.55 699	0.38 569	0.11 27	0.42 406	0.33 373	0.42 586	0.35 424	0.29 420	0.18 351	0.50 497	0.23 428	0.70 712	0.42 699	0.79 716	0.62 720	0.63 702	0.47 677

SuperB	0.50 646	0.37 633	2.16 715	0.23 355	0.15 370	0.41 586	0.32 621	0.50 501	0.83 679	0.44 603	0.51 583	0.33 471	0.45 627	0.69 600	1.07 687	0.10 455	0.08 266	0.09 369	0.08 307	0.95 723	0.18 470

ADCL	0.50 646	0.30 591	1.15 656	0.28 565	0.19 513	0.77 682	0.64 696	0.57 586	0.73 670	0.57 659	0.73 662	0.55 627	0.60 666	0.66 591	1.53 712	0.11 500	0.10 360	0.13 573	0.13 590	0.15 579	0.16 442

ADCPNet	0.51 650	0.36 630	1.82 705	0.27 537	0.23 590	0.71 674	0.39 656	0.56 577	0.54 606	0.52 642	0.60 630	0.66 668	0.57 661	0.64 580	1.23 694	0.15 605	0.18 554	0.14 597	0.23 671	0.19 628	0.22 536

DPSNet	0.51 650	0.26 564	1.16 658	0.28 565	0.21 558	0.76 679	0.56 691	0.89 704	0.82 678	0.49 630	0.51 583	0.64 662	0.81 691	0.89 660	0.85 668	0.17 630	0.16 514	0.13 573	0.13 590	0.26 664	0.27 594

MDST_ROB	0.51 650	0.16 373	0.97 629	0.31 611	0.21 558	1.35 714	0.34 632	0.80 690	0.59 634	1.09 707	0.74 663	0.49 600	0.37 589	1.31 706	0.60 634	0.14 589	0.12 428	0.16 625	0.13 590	0.13 544	0.18 470

zh-sn7	0.52 653	0.64 693	1.77 702	0.30 595	0.20 541	0.47 621	0.40 660	0.60 621	0.65 649	0.53 648	0.82 672	0.52 617	0.59 664	1.10 690	0.96 676	0.13 564	0.13 449	0.13 573	0.13 590	0.17 602	0.20 508

test_sample8	0.52 653	0.21 486	0.69 531	0.18 72	0.17 448	0.36 554	0.21 444	0.57 586	0.38 441	0.63 666	0.39 477	1.16 699	0.68 681	0.70 603	1.01 680	0.24 665	1.93 742	0.28 677	0.24 673	0.18 618	0.21 521

psmorigin	0.52 653	0.29 585	3.10 725	0.24 411	0.19 513	0.39 575	0.24 535	0.52 521	0.45 527	0.66 671	0.68 653	0.70 679	0.52 650	0.86 655	0.49 610	0.15 605	0.17 542	0.13 573	0.14 610	0.16 587	0.23 546

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 656	0.60 688	0.98 631	0.40 669	0.25 621	0.87 690	0.57 692	0.60 621	0.64 648	0.60 663	0.67 651	0.63 657	0.42 617	1.13 692	0.50 611	0.23 661	0.28 656	0.27 670	0.35 693	0.25 659	0.33 629

ADCMid	0.53 656	0.45 659	1.46 687	0.27 537	0.22 574	0.51 638	0.38 652	0.61 631	0.58 627	0.75 679	0.67 651	0.62 653	0.66 680	0.66 591	1.75 717	0.13 564	0.12 428	0.17 634	0.17 644	0.20 636	0.21 521

pmcnn	0.54 658	0.24 538	1.06 641	0.25 457	0.26 625	0.40 581	0.31 613	0.55 566	0.55 615	0.56 656	1.22 699	2.53 728	0.39 601	0.84 652	1.08 688	0.09 381	0.06 100	0.06 53	0.05 36	0.10 425	0.14 406

AANet	0.55 659	0.47 662	1.61 695	0.23 355	0.31 654	0.41 586	0.25 550	0.53 532	1.14 714	0.93 694	0.98 689	0.84 686	0.71 683	0.60 552	0.66 645	0.18 641	0.32 683	0.14 597	0.13 590	0.18 618	0.44 670

DStereoO	0.55 659	0.35 623	0.68 528	0.44 681	0.49 691	0.41 586	1.08 723	0.58 600	0.73 670	0.49 630	0.53 598	0.51 609	0.85 693	0.60 552	0.75 656	0.83 720	0.28 656	0.38 693	0.19 652	0.52 697	0.35 638

Wz-Net-TNSev	0.55 659	0.72 698	1.90 708	0.26 500	0.21 558	0.64 668	0.45 671	0.66 662	0.71 665	0.52 642	0.55 607	0.71 680	0.63 677	1.04 686	0.94 674	0.16 616	0.15 499	0.13 573	0.15 621	0.21 643	0.24 560

AnyNet_C32	0.55 659	0.51 670	1.34 678	0.29 583	0.28 632	0.61 662	0.62 695	0.57 586	0.62 644	0.63 666	0.68 653	0.54 626	0.55 657	0.82 647	1.81 718	0.15 605	0.15 499	0.15 616	0.18 649	0.21 643	0.25 572

CSAN	0.55 659	0.47 662	1.19 666	0.37 653	0.23 590	0.57 654	0.61 694	0.65 656	0.72 667	0.65 669	0.78 667	0.66 668	0.65 679	1.41 711	0.77 659	0.21 657	0.17 542	0.20 655	0.21 659	0.18 618	0.21 521

WCMA_ROB	0.55 659	0.27 572	0.76 561	0.26 500	0.22 574	0.62 663	0.36 642	0.57 586	0.58 627	0.97 698	1.40 705	1.28 706	0.94 701	0.80 641	0.80 663	0.20 655	0.17 542	0.16 625	0.16 632	0.19 628	0.29 609

WZ-Net	0.56 665	0.49 669	2.14 714	0.30 595	0.24 607	0.58 656	0.48 678	0.65 656	0.80 676	0.51 639	0.72 659	0.68 674	0.60 666	1.06 688	1.01 680	0.13 564	0.10 360	0.11 510	0.12 558	0.19 628	0.23 546

Consistency-Raft	0.56 665	0.52 671	1.12 652	0.45 684	0.49 691	0.48 628	0.45 671	0.73 682	0.74 672	0.45 610	0.82 672	0.46 579	0.60 666	0.51 503	0.63 641	0.39 698	0.40 696	0.44 698	0.51 710	0.53 698	0.38 658

anonymity	0.57 667	0.55 676	0.74 553	0.48 689	0.63 704	0.56 652	0.43 668	0.71 677	0.51 590	0.64 668	0.55 607	0.57 634	0.61 670	0.65 585	0.57 630	0.55 703	0.55 720	0.50 701	0.54 712	0.51 695	0.61 701

SGM_RVC	0.57 667	0.22 506	0.60 488	0.26 500	0.16 414	0.97 698	0.46 674	0.76 687	0.90 689	1.03 704	0.92 683	1.16 699	0.93 700	1.21 698	0.72 653	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.16 632	0.16 587	0.24 560
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 669	0.48 667	1.35 680	0.38 662	0.37 672	0.96 697	1.13 725	0.84 699	1.05 705	0.50 636	0.70 657	0.45 570	0.61 670	0.63 574	0.62 638	0.26 675	0.28 656	0.14 597	0.13 590	0.20 636	0.44 670

MFN_U_SF_RVC	0.58 669	0.58 685	1.31 676	0.39 664	0.23 590	0.72 675	0.30 603	0.83 695	0.68 658	0.74 678	0.74 663	0.86 687	0.60 666	0.84 652	0.83 666	0.29 683	0.27 651	0.32 686	0.37 697	0.31 679	0.33 629

SANet	0.58 669	0.41 650	1.38 682	0.27 537	0.16 414	0.72 675	0.48 678	0.71 677	1.34 719	0.69 675	0.97 685	0.94 691	0.78 687	0.97 679	0.93 672	0.14 589	0.12 428	0.12 546	0.12 558	0.18 618	0.20 508

otaku	0.60 672	0.73 700	1.13 654	0.64 699	0.45 690	0.73 677	0.37 644	0.67 664	0.67 654	0.52 642	0.75 665	0.66 668	0.46 634	0.74 617	0.59 633	0.55 703	0.34 689	0.56 704	0.36 695	0.65 704	0.49 682

MeshStereo	0.60 672	0.31 597	0.71 547	0.22 292	0.17 448	0.66 670	0.36 642	0.81 692	0.63 646	1.48 726	1.32 702	1.65 714	0.83 692	1.18 696	0.74 655	0.17 630	0.17 542	0.17 634	0.14 610	0.17 602	0.19 489
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
Ntro	0.61 674	0.75 703	1.16 658	0.67 701	0.50 693	0.76 679	0.37 644	0.68 669	0.71 665	0.50 636	0.59 626	0.65 664	0.52 650	0.79 637	0.58 632	0.58 706	0.32 683	0.57 707	0.34 692	0.69 709	0.50 686

PVD	0.62 675	0.41 650	0.93 622	0.44 681	0.39 678	0.63 667	0.51 685	0.86 700	1.27 717	0.93 694	1.09 692	0.81 684	0.85 693	0.89 660	0.89 670	0.21 657	0.23 615	0.22 663	0.19 652	0.28 675	0.41 659

SAMSARA	0.62 675	0.47 662	0.93 622	0.70 705	0.50 693	1.15 704	1.29 728	0.79 689	0.70 663	0.77 686	0.55 607	0.92 690	0.58 662	0.87 657	0.77 659	0.19 651	0.27 651	0.18 643	0.19 652	0.27 670	0.28 603

ADCS	0.62 675	0.56 678	1.54 693	0.30 595	0.25 621	0.56 652	0.46 674	0.71 677	0.86 685	0.77 686	0.72 659	0.68 674	0.62 675	0.82 647	2.33 728	0.17 630	0.16 514	0.16 625	0.17 644	0.23 652	0.27 594

DGSMNet	0.63 678	0.32 605	1.01 635	0.54 695	0.73 711	0.62 663	1.36 729	0.62 639	0.58 627	0.38 541	0.62 641	0.52 617	0.34 571	0.65 585	0.47 602	0.54 702	0.61 727	0.67 709	0.61 719	0.65 704	0.69 715

MSMD_ROB	0.63 678	0.34 619	0.70 538	0.30 595	0.25 621	0.88 691	0.35 635	0.58 600	0.67 654	1.13 708	1.52 709	1.75 717	1.05 706	0.90 663	0.60 634	0.24 665	0.22 602	0.27 670	0.27 686	0.25 659	0.27 594

EDNetEfficient	0.64 680	0.39 644	2.52 718	0.26 500	0.26 625	0.39 575	0.49 681	0.42 406	1.06 706	1.38 715	0.86 677	0.61 650	0.97 702	0.66 591	1.62 716	0.11 500	0.10 360	0.10 452	0.12 558	0.20 636	0.19 489

FCDSN-DC	0.67 681	0.38 640	0.83 590	0.37 653	0.30 647	0.66 670	0.37 644	0.69 675	0.70 663	1.15 710	1.53 710	1.70 716	1.38 715	1.00 681	0.83 666	0.24 665	0.22 602	0.27 670	0.26 682	0.27 670	0.32 622
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 681	0.94 712	1.63 696	0.77 712	1.19 730	0.53 647	0.25 550	0.61 631	0.72 667	0.70 676	0.60 630	0.69 676	0.90 698	0.80 641	0.52 615	0.27 679	0.13 449	0.74 712	0.31 690	0.68 707	0.44 670

AnyNet_C01	0.68 683	0.69 697	2.64 720	0.33 632	0.27 630	0.93 693	0.64 696	0.66 662	0.65 649	0.70 676	0.97 685	0.75 682	0.63 677	1.01 683	1.52 711	0.17 630	0.16 514	0.17 634	0.17 644	0.24 656	0.28 603

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 684	0.73 700	1.26 670	0.47 688	0.28 632	1.42 717	0.60 693	0.82 693	0.94 695	0.85 690	0.86 677	0.88 689	0.70 682	1.32 707	0.75 656	0.37 694	0.30 674	0.34 691	0.36 695	0.44 691	0.42 664

FC-DCNN	0.73 685	0.33 609	0.84 594	0.33 632	0.28 632	0.82 688	0.40 660	0.82 693	0.83 679	1.43 718	1.60 714	1.97 719	1.38 715	1.10 690	0.93 672	0.24 665	0.22 602	0.27 670	0.26 682	0.26 664	0.32 622

MFMNet_re	0.74 686	0.84 707	1.16 658	0.64 699	0.70 709	0.79 684	0.71 701	0.77 688	0.85 683	0.79 688	0.86 677	0.69 676	0.80 689	0.73 613	0.65 643	0.66 710	0.59 725	0.61 708	0.58 717	0.68 707	0.71 716

NVStereoNet_ROB	0.74 686	0.64 693	1.20 668	0.55 696	0.43 686	0.54 651	0.48 678	0.75 685	0.87 688	0.88 691	1.72 717	1.06 696	1.03 705	1.29 703	0.98 679	0.35 691	0.42 699	0.41 697	0.48 705	0.38 687	0.43 667
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 686	0.72 698	1.18 665	0.52 694	0.57 701	0.76 679	0.50 683	0.80 690	0.66 653	0.97 698	0.88 680	0.94 691	0.74 684	1.08 689	1.04 685	0.58 706	0.51 713	0.50 701	0.50 709	0.56 699	0.72 717
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 689	0.33 609	0.82 584	0.33 632	0.28 632	0.85 689	0.40 660	0.88 702	0.86 685	1.46 720	1.65 715	2.08 721	1.40 717	1.14 694	0.95 675	0.24 665	0.22 602	0.27 670	0.26 682	0.26 664	0.32 622

RainbowNet	0.76 690	1.00 716	1.29 674	0.82 713	0.63 704	0.79 684	0.52 686	0.83 695	0.93 692	0.61 665	0.79 670	0.79 683	0.62 675	0.82 647	0.67 649	0.80 719	0.55 720	0.79 716	0.49 706	0.81 715	0.62 702

ACVNet-4b	0.76 690	0.90 710	1.67 699	0.73 709	0.51 696	0.80 687	0.31 613	0.74 684	0.81 677	0.51 639	0.72 659	0.94 691	0.43 621	1.01 683	1.32 702	1.18 732	0.22 602	0.77 714	0.45 702	0.70 710	0.50 686

ACVNet_1	0.77 692	0.92 711	1.79 704	0.73 709	0.53 697	0.78 683	0.42 666	0.88 702	0.90 689	0.75 679	0.76 666	1.32 707	0.80 689	1.04 686	0.70 651	0.57 705	0.32 683	0.72 711	0.35 693	0.70 710	0.50 686

ELAS_RVC	0.80 693	0.40 647	1.10 648	0.40 669	0.35 665	0.93 693	1.10 724	0.87 701	1.12 713	1.40 716	1.39 703	1.27 705	1.55 723	1.13 692	1.13 689	0.29 683	0.27 651	0.30 681	0.28 687	0.31 679	0.36 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 693	0.40 647	0.91 617	0.39 664	0.35 665	1.52 719	0.81 710	0.97 706	0.98 699	1.47 725	1.58 712	1.19 702	1.33 714	1.01 683	1.21 692	0.29 683	0.27 651	0.30 681	0.29 689	0.32 682	0.36 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 695	0.64 693	2.42 717	0.49 690	0.17 448	0.58 656	0.32 621	0.83 695	0.85 683	0.41 580	0.52 590	0.98 695	0.61 670	4.97 744	1.22 693	0.12 540	0.07 199	0.10 452	0.24 673	0.27 670	0.32 622

RTS	0.81 695	0.56 678	4.76 730	0.37 653	0.30 647	1.11 701	0.52 686	0.67 664	1.07 707	0.76 683	0.91 681	0.60 647	0.61 670	1.64 715	1.24 695	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 560

RTSA	0.81 695	0.56 678	4.76 730	0.37 653	0.30 647	1.11 701	0.52 686	0.67 664	1.07 707	0.76 683	0.91 681	0.60 647	0.61 670	1.64 715	1.24 695	0.15 605	0.13 449	0.15 616	0.15 621	0.22 647	0.24 560

IMH-64-1	0.94 698	0.95 713	1.07 643	0.98 718	0.76 712	0.93 693	0.72 702	1.30 714	1.11 711	0.91 692	1.45 706	1.14 697	1.00 703	1.25 701	0.97 677	0.77 715	0.51 713	0.97 720	0.55 715	0.90 717	0.66 711

IMH-64	0.94 698	0.95 713	1.07 643	0.98 718	0.76 712	0.93 693	0.72 702	1.30 714	1.11 711	0.91 692	1.45 706	1.14 697	1.00 703	1.25 701	0.97 677	0.77 715	0.51 713	0.97 720	0.55 715	0.90 717	0.66 711

ACVNet_2	0.94 698	0.98 715	1.71 701	0.83 714	0.63 704	1.02 699	0.64 696	1.16 711	1.43 723	1.02 702	1.39 703	1.47 710	0.86 696	1.16 695	0.79 662	0.63 709	0.43 702	0.78 715	0.49 706	0.80 714	0.57 695

MonStereo1	0.96 701	0.61 690	0.99 633	0.70 705	0.59 702	1.37 715	0.35 635	0.97 706	1.27 717	0.97 698	1.92 721	1.53 712	2.13 727	1.29 703	0.87 669	0.71 713	0.34 689	0.75 713	0.47 704	0.75 712	0.68 713

DStereoSA	1.00 702	0.46 661	1.33 677	0.68 702	0.86 723	1.26 709	2.25 738	0.83 695	1.41 721	0.57 659	1.92 721	0.57 634	2.07 726	0.96 676	1.84 720	0.36 692	0.55 720	0.28 677	0.53 711	0.45 692	0.90 724

U	1.02 703	0.10 95	0.26 104	0.22 292	3.66 736	6.41 743	0.13 82	0.22 89	0.21 162	0.11 46	0.11 50	0.10 52	0.09 38	0.12 4	0.11 15	0.07 122	0.05 6	5.35 751	2.86 748	0.07 180	0.06 14

MultiAttention	1.05 704	0.14 293	0.50 359	0.35 643	0.43 686	5.62 734	1.71 735	0.71 677	0.54 606	0.36 515	0.63 642	0.55 627	0.22 403	7.50 749	0.56 627	0.09 381	0.06 100	0.14 597	0.24 673	0.27 670	0.34 634

WAO-7	1.05 704	1.00 716	1.19 666	0.83 714	0.67 708	1.22 707	0.84 712	1.43 718	1.56 726	1.13 708	1.75 718	1.46 709	1.25 711	1.56 714	1.28 697	0.61 708	0.62 730	0.70 710	0.68 722	0.66 706	0.62 702

MADNet+	1.05 704	1.26 727	4.77 733	0.73 709	0.50 693	1.25 708	0.97 715	1.05 708	0.93 692	0.67 672	0.78 667	0.87 688	0.85 693	2.14 725	1.83 719	0.40 699	0.42 699	0.32 686	0.28 687	0.45 692	0.43 667

PWCK	1.05 704	1.29 728	2.12 713	0.92 716	0.42 683	1.27 710	1.01 717	1.14 710	1.14 714	1.16 711	1.14 695	1.25 704	0.90 698	1.77 720	1.15 690	0.89 723	0.51 713	0.87 718	0.54 712	1.02 725	0.57 695

DStereoFS	1.07 708	0.76 704	1.10 648	0.70 705	0.70 709	1.87 723	1.39 730	1.20 713	1.66 727	1.01 701	1.58 712	1.20 703	2.60 732	1.40 710	1.32 702	0.40 699	0.47 706	0.31 684	0.41 700	0.38 687	0.91 725

IMH	1.09 709	1.04 719	1.29 674	1.03 720	0.79 716	1.11 701	0.69 699	1.40 717	1.42 722	1.02 702	1.71 716	1.42 708	1.19 710	1.78 721	1.03 684	1.14 730	0.56 724	1.00 722	0.58 717	0.93 720	0.68 713

WAO-6	1.11 710	1.01 718	1.17 664	0.96 717	0.79 716	1.30 712	0.78 707	1.36 716	1.99 732	1.04 705	1.54 711	1.59 713	1.27 712	1.37 709	1.30 698	0.78 717	0.55 720	1.03 724	0.75 726	0.87 716	0.72 717

SGM+DAISY	1.12 711	0.86 708	1.64 697	0.68 702	0.80 719	1.68 721	1.68 734	1.08 709	1.10 709	1.53 727	1.76 719	1.47 710	1.53 722	1.24 699	1.42 709	0.66 710	0.65 732	0.52 703	0.54 712	0.57 700	0.91 725

LVE	1.18 712	1.16 721	1.67 699	1.04 721	0.81 720	1.32 713	0.82 711	1.49 720	1.94 730	1.08 706	1.90 720	1.89 718	1.07 707	1.51 713	1.04 685	0.96 726	0.61 727	0.94 719	0.69 723	0.92 719	0.79 722

JetBlue	1.20 713	0.89 709	2.53 719	0.59 697	0.76 712	3.16 731	2.09 736	1.16 711	0.93 692	0.95 696	1.12 694	1.65 714	1.27 712	2.15 726	1.87 721	0.43 701	0.37 694	0.38 693	0.39 699	0.62 701	0.63 704

Dean	1.22 714	1.17 722	1.97 710	1.04 721	0.79 716	1.21 706	0.76 705	1.51 721	1.96 731	1.30 714	1.98 724	2.14 722	1.18 709	1.30 705	1.15 690	0.83 720	0.61 727	1.01 723	0.69 723	0.97 724	0.77 721

xyz-stereo	1.43 715	0.11 146	17.43 759	0.18 72	0.08 12	4.86 732	0.18 328	0.31 262	0.35 398	0.37 532	2.75 737	0.41 538	0.31 547	0.58 539	0.33 536	0.07 122	0.05 6	0.09 369	0.06 112	0.06 95	0.06 14

TorneroNet-64	1.47 716	1.15 720	1.51 691	1.11 727	0.86 723	2.27 727	0.76 705	1.84 727	3.76 739	1.29 712	2.22 728	2.68 730	1.46 718	1.81 722	1.55 713	0.79 718	0.51 713	1.10 725	0.67 721	1.31 731	0.81 723

notaker	1.49 717	1.44 731	1.77 702	1.42 732	1.08 728	1.19 705	0.87 714	1.51 721	1.40 720	1.53 727	3.41 739	2.40 726	1.94 725	1.83 723	1.57 714	1.14 730	0.69 736	1.38 732	0.88 730	1.39 734	1.03 729

WAO-8	1.50 718	1.22 725	1.39 683	1.10 724	0.85 721	2.15 724	0.78 707	1.84 727	3.76 739	1.46 720	2.18 726	2.15 723	1.50 720	3.20 733	1.35 705	0.92 724	0.66 733	1.10 725	0.79 728	0.94 721	0.74 719

Venus	1.50 718	1.22 725	1.39 683	1.10 724	0.85 721	2.15 724	0.78 707	1.84 727	3.76 739	1.46 720	2.18 726	2.15 723	1.50 720	3.20 733	1.35 705	0.92 724	0.66 733	1.10 725	0.79 728	0.94 721	0.74 719

SGM-ForestM	1.59 720	0.56 678	1.52 692	0.41 676	0.34 662	2.77 729	1.67 733	1.69 725	1.73 729	2.48 738	2.27 729	6.02 740	2.90 734	3.08 731	2.83 732	0.25 673	0.30 674	0.19 650	0.20 657	0.18 618	0.45 674

UNDER WATER-64	1.61 721	1.30 729	2.93 724	1.33 730	0.96 726	2.20 726	1.25 727	1.47 719	3.15 736	1.46 720	1.31 701	2.61 729	2.22 729	1.69 717	1.93 722	1.13 729	0.67 735	1.29 730	0.94 731	1.26 729	1.09 731

MANE	1.63 722	0.58 685	1.16 658	0.59 697	0.60 703	2.71 728	1.53 731	2.63 736	3.62 738	2.33 737	3.26 738	3.66 734	2.98 735	2.26 728	2.26 727	0.37 694	0.40 696	0.31 684	0.49 706	0.31 679	0.63 704

UNDER WATER	1.64 723	1.34 730	2.72 722	1.40 731	1.04 727	1.70 722	1.14 726	1.57 724	3.58 737	1.46 720	1.46 708	2.82 731	2.43 730	1.74 718	2.04 725	1.08 728	0.63 731	1.31 731	0.94 731	1.29 730	1.10 732

LSM	1.68 724	0.48 667	2.91 723	2.28 738	17.60 758	0.52 644	0.55 690	0.65 656	0.78 674	0.84 689	1.11 693	0.63 657	0.55 657	0.79 637	0.53 619	0.16 616	0.25 640	0.18 643	0.21 659	0.25 659	2.37 740

ktn	1.80 725	1.46 732	1.49 689	1.44 733	1.14 729	1.50 718	1.07 720	1.53 723	3.90 742	2.77 740	4.62 740	3.42 733	1.49 719	1.74 718	1.40 708	1.45 734	0.77 737	1.46 733	0.99 733	1.41 735	1.00 728

LE_ROB	1.82 726	0.39 644	3.15 726	0.50 692	0.55 699	0.79 684	1.00 716	0.89 704	6.48 746	7.40 750	2.07 725	2.07 720	5.08 743	1.33 708	3.96 736	0.11 500	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.11 481	0.13 365

KSHMR	1.92 727	1.47 733	1.97 710	1.48 734	1.22 731	1.39 716	1.06 719	1.81 726	5.83 745	1.43 718	5.56 743	2.95 732	1.17 708	2.24 727	1.33 704	1.29 733	1.13 738	1.47 734	1.11 735	1.37 733	1.21 734

TorneroNet	2.26 728	1.20 724	1.55 694	1.15 729	0.91 725	5.84 740	0.84 712	2.12 732	8.45 750	2.59 739	5.32 742	3.84 735	2.15 728	1.84 724	1.98 724	0.88 722	0.54 719	1.16 729	0.74 725	1.31 731	0.91 725

MADNet++	2.34 729	1.81 734	2.24 716	2.15 737	1.97 735	2.79 730	2.19 737	2.42 735	2.26 733	2.79 741	2.70 736	2.43 727	2.60 732	3.18 732	3.32 733	2.19 742	1.97 744	1.93 736	1.62 737	2.02 737	2.10 738

JetRed	2.35 730	2.70 736	6.11 741	1.14 728	1.38 733	6.03 742	3.61 740	2.12 732	1.72 728	1.99 735	1.97 723	2.15 723	1.59 724	2.49 729	4.19 737	1.05 727	1.60 741	1.10 725	1.02 734	1.72 736	1.41 737

light-stereo	2.66 731	0.78 705	4.46 729	4.42 739	3.66 736	5.04 733	0.38 652	2.12 732	1.51 724	4.25 742	6.51 746	7.70 750	0.75 685	5.12 745	1.42 709	0.72 714	1.35 740	0.33 689	0.45 702	1.22 727	1.04 730

HanzoNet	3.08 732	1.87 735	2.70 721	1.81 735	1.34 732	1.60 720	1.05 718	2.06 731	2.62 735	5.63 746	5.12 741	5.96 739	7.09 747	4.39 743	3.43 734	3.29 745	2.06 746	1.98 739	2.94 749	2.47 738	2.15 739

coex-ft	3.48 733	0.81 706	48.53 777	0.24 411	0.19 513	0.53 647	0.47 677	0.49 493	2.36 734	7.18 749	1.20 697	0.96 694	2.53 731	0.75 622	2.14 726	0.13 564	0.15 499	0.14 597	0.12 558	0.22 647	0.47 677

noway3	4.31 734	5.41 743	4.87 735	11.29 751	10.45 748	5.75 735	4.48 743	4.23 741	0.99 703	1.88 730	2.54 735	6.09 745	3.58 740	3.77 740	4.56 740	1.98 736	0.46 704	2.02 743	1.74 742	5.77 745	4.35 744

noway2	4.31 734	5.35 742	4.91 736	11.32 752	10.44 747	5.75 735	4.48 743	4.21 740	0.98 699	1.89 731	2.51 732	6.10 746	3.59 741	3.66 736	4.55 739	1.98 736	0.46 704	2.01 740	1.74 742	5.80 747	4.46 745

TCMNet-wrong-test	4.33 736	5.65 744	4.76 730	11.36 753	10.39 746	5.87 741	4.45 742	4.24 742	1.10 709	1.93 734	2.43 730	6.07 743	3.54 738	3.87 741	4.51 738	2.00 738	0.47 706	1.96 738	1.68 738	5.78 746	4.48 746

zzzz4	4.35 737	5.87 746	5.01 739	11.40 754	10.45 748	5.76 737	4.48 743	4.31 744	0.98 699	1.89 731	2.52 733	6.02 740	3.52 736	3.69 737	4.60 741	2.00 738	0.47 706	2.01 740	1.73 740	5.85 748	4.49 747

noway1	4.35 737	5.86 745	4.96 738	11.40 754	10.45 748	5.77 738	4.48 743	4.31 744	0.97 698	1.89 731	2.52 733	6.02 740	3.52 736	3.69 737	4.60 741	2.00 738	0.47 706	2.01 740	1.73 740	5.85 748	4.49 747

noway4	4.36 739	5.91 747	4.91 736	11.41 756	10.47 751	5.83 739	4.53 747	4.26 743	0.98 699	1.85 729	2.49 731	6.07 743	3.55 739	3.70 739	4.61 743	2.01 741	0.48 710	2.02 743	1.72 739	5.88 750	4.51 749

tt	4.71 740	0.11 146	3.94 727	2.06 736	1.54 734	10.14 748	16.85 752	9.28 753	4.99 743	1.41 717	1.05 691	4.68 736	4.89 742	3.36 735	5.86 746	5.73 750	9.15 760	2.23 746	2.51 746	3.02 739	1.34 736

BEATNet-Init1	4.91 741	3.27 737	14.39 758	0.69 704	0.65 707	10.19 749	3.83 741	5.04 746	5.11 744	8.73 752	8.52 748	13.95 761	7.66 749	7.79 750	5.79 745	0.32 688	0.34 689	0.34 691	0.38 698	0.64 703	0.64 708

Selective-IGEV-i1pa	5.75 742	8.12 749	4.85 734	1.10 724	0.54 698	13.48 751	3.52 739	9.46 754	7.56 748	7.13 748	10.00 752	9.12 751	7.56 748	14.91 762	6.08 747	3.55 746	1.33 739	1.94 737	0.77 727	0.79 713	3.23 742

DPSimNet_ROB	6.21 743	5.16 738	9.50 744	5.59 742	5.56 739	7.64 744	10.02 749	4.07 739	7.33 747	6.84 747	6.26 744	7.17 748	10.55 750	4.07 742	5.68 744	5.50 749	4.29 749	5.24 750	3.66 750	4.05 742	5.96 751

USTest	6.84 744	5.16 738	5.45 740	7.18 745	7.26 741	14.27 752	22.53 754	8.48 750	9.29 751	5.44 745	6.42 745	6.27 747	6.69 746	6.83 748	8.49 750	1.95 735	3.27 747	2.16 745	2.54 747	3.76 740	3.31 743

EDNetEfficientorigin	7.48 745	0.57 682	139.59 779	0.25 457	0.17 448	0.44 604	0.30 603	0.48 482	1.04 704	1.29 712	1.02 690	0.82 685	0.87 697	0.76 629	1.02 683	0.10 455	0.09 312	0.12 546	0.11 516	0.22 647	0.25 572

ASD4	8.08 746	7.42 748	8.23 743	6.03 744	6.01 740	14.62 753	20.55 753	9.03 752	8.06 749	7.51 751	6.52 747	7.36 749	6.42 744	8.13 751	9.88 751	5.93 751	5.10 751	6.60 757	5.79 751	6.82 751	5.52 750

DGTPSM_ROB	8.38 747	5.24 740	10.71 756	5.32 741	10.19 744	8.34 745	23.49 758	6.11 748	13.43 759	4.93 743	10.93 756	5.64 737	10.55 750	6.17 746	12.73 755	3.74 747	7.56 753	3.68 747	7.24 756	4.09 743	7.49 754

DPSMNet_ROB	8.44 748	5.25 741	10.87 757	5.59 742	10.27 745	8.34 745	23.51 759	6.12 749	13.47 760	4.96 744	10.94 757	5.65 738	10.55 750	6.25 747	12.77 756	4.01 748	7.62 754	3.75 748	7.27 757	4.16 744	7.54 755

DLNR-FE	10.53 749	12.31 759	20.33 765	105.85 780	23.36 769	0.14 42	0.13 82	3.25 738	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.31 382	0.16 232	2.59 744	0.32 683	0.07 160	0.07 213	40.66 779	0.28 603

DLNR_Zeroshot_test	10.53 749	12.28 758	20.32 763	105.84 779	23.88 770	0.14 42	0.13 82	3.20 737	0.20 135	0.16 188	0.23 278	0.16 225	0.10 82	0.32 393	0.16 232	2.54 743	0.32 683	0.07 160	0.07 213	40.17 778	0.28 603

iinet-test	10.74 751	9.21 750	9.52 745	10.46 746	10.67 752	17.92 758	25.86 760	12.61 758	13.38 757	9.65 756	10.06 753	9.98 753	10.66 753	11.13 758	12.60 752	6.36 753	7.73 755	5.65 752	6.66 752	7.29 752	7.31 752

IINet	10.74 751	9.21 750	9.52 745	10.46 746	10.67 752	17.92 758	25.86 760	12.61 758	13.38 757	9.65 756	10.06 753	9.98 753	10.66 753	11.13 758	12.60 752	6.36 753	7.73 755	5.65 752	6.66 752	7.29 752	7.31 752

LRCNet_RVC	10.94 753	14.45 761	9.66 747	15.38 757	8.02 743	1.08 700	0.35 635	8.72 751	0.72 667	12.63 761	15.84 760	9.73 752	6.52 745	8.58 752	6.38 748	20.33 771	5.39 752	23.79 773	21.95 774	15.35 760	13.96 762

DPSM_ROB	11.46 754	9.79 756	10.18 751	11.11 749	11.31 754	19.08 761	27.38 763	13.42 761	14.23 762	10.34 758	11.13 758	10.97 759	11.33 759	11.89 760	13.49 757	6.74 755	8.19 758	6.00 754	7.05 754	7.74 754	7.76 756

DPSM	11.46 754	9.79 756	10.18 751	11.11 749	11.31 754	19.08 761	27.38 763	13.42 761	14.23 762	10.34 758	11.13 758	10.97 759	11.33 759	11.89 760	13.49 757	6.74 755	8.19 758	6.00 754	7.05 754	7.74 754	7.76 756

xxxxx1	15.30 756	9.78 753	10.23 753	20.34 760	19.47 759	17.10 754	23.00 755	10.36 755	11.04 753	9.25 753	9.66 749	10.74 756	10.66 753	10.60 754	13.72 759	8.14 757	9.35 761	31.88 776	44.61 778	12.63 757	13.46 759

tt_ll	15.30 756	9.78 753	10.23 753	20.34 760	19.47 759	17.10 754	23.00 755	10.36 755	11.04 753	9.25 753	9.66 749	10.74 756	10.66 753	10.60 754	13.72 759	8.14 757	9.35 761	31.88 776	44.61 778	12.63 757	13.46 759

ff	15.30 756	9.78 753	10.23 753	20.34 760	19.47 759	17.10 754	23.00 755	10.36 755	11.04 753	9.25 753	9.66 749	10.74 756	10.66 753	10.60 754	13.72 759	8.14 757	9.35 761	31.88 776	44.61 778	12.63 757	13.46 759

PML	15.86 759	13.12 760	7.07 742	5.22 740	7.66 742	32.93 765	64.30 775	5.37 747	10.12 752	25.87 775	67.29 779	20.25 763	13.20 761	10.09 753	6.81 749	5.94 752	2.00 745	6.03 756	2.18 745	9.13 756	2.62 741

Anonymous_1	16.44 760	9.26 752	9.67 748	10.63 748	14.54 756	18.62 760	26.98 762	12.68 760	13.53 761	10.78 760	10.37 755	10.15 755	10.66 753	10.99 757	12.64 754	15.61 768	7.73 755	16.87 766	43.01 777	56.14 780	7.86 758

HaxPig	17.72 761	20.23 771	19.76 760	16.55 758	16.52 757	9.46 747	9.42 748	14.48 763	13.31 756	18.59 763	18.67 761	17.39 762	16.68 762	17.07 763	16.43 762	21.99 775	20.86 772	22.28 772	21.55 771	21.30 771	21.88 776

MEDIAN_ROB	21.20 762	24.56 775	23.42 771	19.57 759	19.62 762	13.29 750	11.21 750	18.04 764	17.02 764	22.07 774	21.92 763	20.84 764	20.24 763	21.02 764	19.68 763	25.59 777	24.08 773	26.20 774	25.19 775	25.31 774	25.19 779

RAFT-FEzeroshot	23.04 763	19.71 766	20.25 761	22.47 766	22.80 766	38.32 766	55.23 771	26.95 768	28.70 769	20.66 769	22.23 765	22.07 767	22.86 766	23.85 766	27.17 767	13.53 761	16.47 766	12.08 758	14.22 761	15.58 763	15.60 765

RAFT-FE	23.04 763	19.71 766	20.25 761	22.47 766	22.80 766	38.32 766	55.23 771	26.95 768	28.70 769	20.66 769	22.23 765	22.07 767	22.86 766	23.85 766	27.17 767	13.53 761	16.47 766	12.08 758	14.22 761	15.58 763	15.60 765

CasAABBNet	23.04 763	19.69 764	20.32 763	22.42 763	22.73 763	38.35 769	55.23 771	26.99 771	28.74 771	20.67 771	22.28 767	22.11 770	22.86 766	23.84 765	27.17 767	13.52 760	16.47 766	12.08 758	14.21 759	15.57 761	15.60 765

FlowAnything	23.08 766	19.70 765	20.48 766	22.45 765	22.73 763	38.34 768	55.18 768	27.00 772	28.79 772	20.83 773	22.42 770	22.10 769	22.83 765	23.85 766	27.23 771	13.53 761	16.54 769	12.10 763	14.29 764	15.59 765	15.58 764

Hybrid-DGEV	23.11 767	19.81 769	20.81 768	22.43 764	22.74 765	38.45 771	55.25 774	27.21 775	28.95 775	20.63 768	22.37 768	22.03 766	22.89 770	23.96 770	27.14 765	13.54 764	16.46 765	12.09 761	14.23 763	15.57 761	15.57 763

Selective-RAFT-Error	23.11 767	19.77 768	20.60 767	22.49 768	22.80 766	38.46 772	55.19 769	27.13 774	28.90 773	20.73 772	22.38 769	22.11 770	22.91 771	23.94 769	27.18 770	13.54 764	16.57 770	12.09 761	14.21 759	15.61 766	15.65 768

fast-reg	23.61 769	20.43 772	23.27 770	23.15 769	24.75 772	38.65 773	55.20 770	26.97 770	28.94 774	20.18 766	21.86 762	21.68 765	22.34 764	24.15 772	27.35 772	13.84 767	16.57 770	14.84 765	15.61 765	16.59 768	15.88 769

LSM0	24.21 770	19.88 770	22.33 769	24.42 770	40.13 777	38.41 770	54.99 767	27.05 773	28.61 768	20.59 767	22.00 764	22.29 772	22.86 766	24.12 771	27.16 766	13.59 766	16.33 764	12.13 764	14.08 758	15.72 767	17.53 771

AVERAGE_ROB	25.43 771	29.01 776	27.22 772	24.60 771	24.16 771	17.78 757	12.87 751	22.39 767	21.40 767	26.72 776	26.08 773	25.18 773	24.52 774	25.07 773	23.57 764	29.94 778	28.36 778	30.60 775	29.57 776	29.83 775	29.66 780

RSGM-EC	29.37 772	17.55 762	9.85 749	35.22 774	33.16 773	26.01 763	45.63 765	20.07 765	17.60 765	18.98 764	23.47 771	30.02 774	23.62 772	41.06 778	44.49 778	58.94 779	34.33 779	32.95 779	20.18 767	33.70 776	20.62 774

acva	29.37 772	17.55 762	9.85 749	35.22 774	33.16 773	26.01 763	45.63 765	20.07 765	17.60 765	18.98 764	23.47 771	30.02 774	23.62 772	41.06 778	44.49 778	58.94 779	34.33 779	32.95 779	20.18 767	33.70 776	20.62 774

Selective-IGEV-i16pa	31.25 774	41.63 779	4.08 728	0.51 693	0.38 675	97.61 779	0.73 704	61.16 781	60.81 780	17.49 762	65.92 778	39.64 780	53.28 779	107.35 781	27.39 773	20.46 774	3.81 748	4.39 749	1.97 744	0.41 689	16.06 770

zzzzzz3	33.87 775	22.29 773	30.19 773	40.83 776	40.72 778	53.80 774	74.95 777	37.94 777	43.72 778	30.30 777	32.80 774	33.62 778	36.50 777	35.21 774	41.72 777	19.37 769	24.62 774	18.28 768	21.49 769	19.97 769	19.16 772

zzz1	33.89 776	22.31 774	30.41 774	40.83 776	40.73 779	53.80 774	74.90 776	37.96 778	43.78 779	30.32 778	32.84 775	33.63 779	36.50 777	35.24 775	41.71 776	19.38 770	24.63 775	18.29 769	21.50 770	19.98 770	19.16 772

zzzz2	34.79 777	29.98 777	31.25 775	34.15 772	34.21 775	57.99 776	83.40 778	41.08 779	43.61 776	31.19 779	33.64 776	32.74 776	34.05 775	35.64 776	40.72 774	20.38 772	24.84 776	18.37 770	21.57 772	23.52 772	23.57 777

noway5	34.79 777	29.98 777	31.25 775	34.15 772	34.21 775	57.99 776	83.40 778	41.08 779	43.61 776	31.19 779	33.64 776	32.74 776	34.05 775	35.64 776	40.72 774	20.38 772	24.84 776	18.37 770	21.57 772	23.52 772	23.57 777

test_example2	100.95 779	107.33 780	67.16 778	98.17 778	106.88 780	89.44 778	101.34 780	37.23 776	97.88 781	129.56 781	131.26 780	65.41 781	67.34 780	91.22 780	79.29 780	143.32 781	199.32 781	81.12 781	102.17 781	121.89 781	101.70 781

ccccc	254.75 780	256.25 781	312.96 780	351.50 781	361.31 781	144.22 780	162.41 781	153.19 782	130.64 782	152.98 782	153.47 781	161.94 782	200.51 781	268.06 782	296.01 781	387.64 782	346.97 782	244.11 782	219.32 782	413.57 782	378.05 782

GS-Stereo							0.16 222	0.38 348	0.21 162	0.14 141	0.15 150	0.10 52	0.09 38	0.21 176	0.18 295	0.08 276	0.31 678	0.06 53	0.06 112	0.08 257	0.63 704

FADE		1.19 723		0.71 708	0.76 712			1.87 730	1.53 725	0.75 679		1.17 701		2.88 730		24.66 776	4.77 750	17.17 767	17.41 766	0.51 695	0.45 674

Low-res two-view benchmark