Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 132	0.13 23	0.05 2	0.08 88	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 25	0.06 25	0.08 198	0.05 14	0.08 29	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 173	0.04 76

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 132	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 25	0.06 25	0.06 45	0.05 14	0.08 29	0.09 109	0.07 355	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 173	0.04 76

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 132	0.13 23	0.04 1	0.06 14	0.12 108	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 6	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 199	0.15 129	0.05 2	0.07 44	0.11 71	0.09 26	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 45	0.04 1	0.08 29	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 173	0.05 211

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 61	0.17 315	0.05 2	0.06 14	0.11 71	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 45	0.05 14	0.09 63	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 61	0.12 7	0.05 2	0.09 146	0.13 186	0.06 1	0.09 58	0.05 2	0.05 7	0.06 45	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 173	0.04 76

over v1	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.18 409	0.05 2	0.08 88	0.08 9	0.10 40	0.05 4	0.06 25	0.06 25	0.07 131	0.10 328	0.11 207	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 173	0.05 211

over-8	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.18 409	0.05 2	0.08 88	0.08 9	0.13 124	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.07 131	0.09 281	0.11 207	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 173	0.05 211

over-9	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.18 409	0.05 2	0.08 88	0.08 9	0.13 124	0.06 8	0.06 25	0.05 7	0.07 131	0.09 281	0.11 207	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 173	0.05 211

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 132	0.12 7	0.07 140	0.08 88	0.15 344	0.07 7	0.07 20	0.06 25	0.10 207	0.05 5	0.07 182	0.06 2	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 129	0.05 2	0.09 146	0.13 186	0.08 13	0.08 30	0.07 80	0.09 169	0.06 45	0.05 14	0.07 6	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 129	0.05 2	0.09 146	0.13 186	0.10 40	0.09 58	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.05 14	0.09 63	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 199	0.14 72	0.06 33	0.05 4	0.12 108	0.12 93	0.09 58	0.05 2	0.07 68	0.07 131	0.08 236	0.10 129	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 211

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 199	0.13 23	0.06 33	0.06 14	0.12 108	0.13 124	0.08 30	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.08 236	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 211

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 199	0.13 23	0.06 33	0.06 14	0.12 108	0.06 1	0.08 30	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.08 236	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 211

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 199	0.14 72	0.06 33	0.05 4	0.12 108	0.08 13	0.09 58	0.05 2	0.06 25	0.06 45	0.08 236	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.05 211

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 199	0.13 23	0.06 33	0.08 88	0.09 25	0.12 93	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.06 45	0.05 14	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 173	0.05 211

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 61	0.14 72	0.06 33	0.07 44	0.08 9	0.12 93	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 14	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.13 23	0.06 33	0.07 44	0.08 9	0.12 93	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 14	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

monster-pro	0.07 7	0.06 122	0.05 1	0.15 129	0.05 2	0.07 44	0.10 42	0.15 201	0.15 266	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 68	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 122	0.07 13	0.15 129	0.07 140	0.08 88	0.14 256	0.11 66	0.08 30	0.05 2	0.07 68	0.08 198	0.08 236	0.09 63	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.07 44	0.10 42	0.09 26	0.14 239	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.11 207	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.11 66	0.10 86	0.06 25	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 247	0.09 132	0.19 484	0.06 33	0.07 44	0.12 108	0.11 66	0.13 206	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.09 63	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 371	0.07 13	0.17 315	0.07 140	0.08 88	0.13 186	0.10 40	0.10 86	0.07 80	0.08 132	0.06 45	0.05 14	0.08 29	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 122	0.07 13	0.16 229	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.10 40	0.08 30	0.06 25	0.09 169	0.06 45	0.05 14	0.08 29	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.17 315	0.06 33	0.07 44	0.12 108	0.09 26	0.11 119	0.09 193	0.09 169	0.06 45	0.07 182	0.09 63	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 264	0.15 129	0.06 33	0.07 44	0.13 186	0.09 26	0.11 119	0.07 80	0.08 132	0.06 45	0.05 14	0.09 63	0.07 1	0.05 51	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 122	0.07 13	0.15 129	0.06 33	0.10 212	0.15 344	0.12 93	0.11 119	0.06 25	0.11 263	0.06 45	0.05 14	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 132	0.13 23	0.05 2	0.08 88	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 25	0.05 7	0.08 198	0.05 14	0.08 29	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 173	0.04 76

LACA3	0.07 7	0.08 371	0.08 61	0.13 23	0.05 2	0.09 146	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.08 140	0.05 7	0.07 131	0.07 182	0.07 6	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 122	0.08 61	0.17 315	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.13 124	0.07 20	0.08 140	0.07 68	0.06 45	0.04 1	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 129	0.06 33	0.09 146	0.11 71	0.11 66	0.10 86	0.05 2	0.05 7	0.06 45	0.08 236	0.09 63	0.07 1	0.07 355	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.04 76

LACA1	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.14 72	0.05 2	0.09 146	0.11 71	0.10 40	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 45	0.07 182	0.08 29	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.04 76

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.06 33	0.08 88	0.11 71	0.15 201	0.12 161	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 29	0.10 214	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.15 129	0.07 140	0.06 14	0.14 256	0.07 7	0.10 86	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 68	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 76

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 61	0.15 129	0.07 140	0.08 88	0.12 108	0.07 7	0.07 20	0.06 25	0.06 25	0.05 5	0.05 14	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.14 72	0.06 33	0.05 4	0.12 108	0.12 93	0.09 58	0.07 80	0.06 25	0.04 1	0.04 1	0.08 29	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 132	0.11 1	0.05 2	0.10 212	0.10 42	0.14 158	0.09 58	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.07 182	0.07 6	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 72	0.06 33	0.09 146	0.13 186	0.15 201	0.06 8	0.07 80	0.08 132	0.06 45	0.08 236	0.09 63	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 76

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.15 129	0.06 33	0.12 324	0.10 42	0.11 66	0.11 119	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.07 44	0.11 71	0.09 26	0.06 8	0.04 1	0.07 68	0.10 274	0.09 281	0.08 29	0.08 27	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 132	0.13 23	0.06 33	0.12 324	0.12 108	0.11 66	0.10 86	0.07 80	0.08 132	0.06 45	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

MonStereo	0.07 7	0.06 122	0.05 1	0.15 129	0.05 2	0.08 88	0.10 42	0.15 201	0.15 266	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 68	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.16 229	0.06 33	0.07 44	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.06 25	0.06 25	0.07 131	0.07 182	0.09 63	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 122	0.05 1	0.15 129	0.05 2	0.08 88	0.10 42	0.15 201	0.15 266	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 68	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 132	0.13 23	0.06 33	0.05 4	0.09 25	0.11 66	0.07 20	0.06 25	0.06 25	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 173	0.05 211

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 132	0.14 72	0.06 33	0.08 88	0.09 25	0.13 124	0.13 206	0.05 2	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.08 29	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76

AdaDepth	0.07 7	0.06 122	0.07 13	0.18 409	0.06 33	0.11 270	0.12 108	0.09 26	0.07 20	0.06 25	0.05 7	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.10 214	0.04 11	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

asda	0.07 7	0.08 371	0.08 61	0.16 229	0.06 33	0.06 14	0.10 42	0.16 242	0.10 86	0.06 25	0.06 25	0.05 5	0.05 14	0.10 129	0.10 214	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 371	0.07 13	0.16 229	0.07 140	0.08 88	0.08 9	0.11 66	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 371	0.07 13	0.15 129	0.06 33	0.07 44	0.10 42	0.18 317	0.11 119	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 122	0.07 13	0.14 72	0.06 33	0.08 88	0.08 9	0.10 40	0.15 266	0.08 140	0.10 207	0.07 131	0.06 68	0.08 29	0.10 214	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.04 76

4.25_new	0.07 7	0.08 371	0.09 132	0.15 129	0.06 33	0.09 146	0.08 9	0.14 158	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.12 307	0.10 214	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 371	0.09 132	0.15 129	0.06 33	0.09 146	0.08 9	0.14 158	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.12 307	0.10 214	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 455	0.08 61	0.15 129	0.07 140	0.06 14	0.10 42	0.14 158	0.11 119	0.06 25	0.08 132	0.06 45	0.06 68	0.08 29	0.10 214	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 455	0.08 61	0.15 129	0.07 140	0.06 14	0.10 42	0.14 158	0.11 119	0.06 25	0.08 132	0.06 45	0.06 68	0.08 29	0.10 214	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 371	0.09 132	0.15 129	0.06 33	0.09 146	0.08 9	0.14 158	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.12 307	0.10 214	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 371	0.08 61	0.16 229	0.06 33	0.07 44	0.08 9	0.12 93	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.10 214	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.16 229	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.10 40	0.10 86	0.07 80	0.06 25	0.09 236	0.06 68	0.08 29	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.13 23	0.06 33	0.08 88	0.08 9	0.18 317	0.12 161	0.07 80	0.08 132	0.06 45	0.06 68	0.09 63	0.11 301	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 76

3.25w_new	0.07 7	0.06 122	0.07 13	0.15 129	0.06 33	0.10 212	0.07 5	0.12 93	0.11 119	0.08 140	0.06 25	0.07 131	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 122	0.07 13	0.15 129	0.06 33	0.10 212	0.07 5	0.12 93	0.11 119	0.08 140	0.06 25	0.07 131	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 247	0.08 61	0.16 229	0.07 140	0.07 44	0.09 25	0.16 242	0.09 58	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.10 214	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.15 129	0.07 140	0.09 146	0.06 1	0.13 124	0.11 119	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.07 182	0.10 129	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 122	0.07 13	0.16 229	0.06 33	0.07 44	0.10 42	0.14 158	0.14 239	0.07 80	0.08 132	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 76

monsterstereo	0.07 7	0.06 122	0.06 5	0.16 229	0.06 33	0.08 88	0.10 42	0.16 242	0.11 119	0.07 80	0.08 132	0.06 45	0.07 182	0.08 29	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 122	0.06 5	0.15 129	0.06 33	0.08 88	0.09 25	0.12 93	0.08 30	0.09 193	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.08 29	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.13 23	0.06 33	0.09 146	0.12 108	0.14 158	0.10 86	0.06 25	0.09 169	0.07 131	0.05 14	0.09 63	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 132	0.17 315	0.06 33	0.05 4	0.10 42	0.11 66	0.09 58	0.06 25	0.06 25	0.07 131	0.05 14	0.09 63	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.07 393	0.06 323

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 199	0.14 72	0.06 33	0.07 44	0.12 108	0.09 26	0.09 58	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 29	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 264	0.14 72	0.06 33	0.07 44	0.13 186	0.09 26	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 29	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 199	0.14 72	0.06 33	0.07 44	0.11 71	0.08 13	0.06 8	0.06 25	0.04 1	0.06 45	0.06 68	0.07 6	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.06 323

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 61	0.17 315	0.05 2	0.07 44	0.11 71	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 45	0.05 14	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 264	0.15 129	0.06 33	0.09 146	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 25	0.05 7	0.07 131	0.07 182	0.11 207	0.08 27	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 264	0.15 129	0.06 33	0.09 146	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 25	0.05 7	0.07 131	0.07 182	0.11 207	0.08 27	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 199	0.15 129	0.06 33	0.07 44	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.06 323

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 122	0.10 199	0.16 229	0.07 140	0.04 1	0.13 186	0.10 40	0.10 86	0.05 2	0.11 263	0.07 131	0.05 14	0.07 6	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 122	0.08 61	0.13 23	0.07 140	0.07 44	0.14 256	0.09 26	0.09 58	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.10 129	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 613	0.17 523	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.06 25	0.06 25	0.05 5	0.05 14	0.09 63	0.08 27	0.08 438	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 173	0.04 76

AIO_rvc	0.07 7	0.06 122	0.08 61	0.15 129	0.06 33	0.08 88	0.14 256	0.09 26	0.08 30	0.07 80	0.08 132	0.07 131	0.04 1	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.15 129	0.07 140	0.06 14	0.14 256	0.10 40	0.10 86	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.08 29	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 122	0.05 1	0.15 129	0.05 2	0.07 44	0.10 42	0.15 201	0.15 266	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 68	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 72	0.06 33	0.10 212	0.13 186	0.07 7	0.13 206	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.10 129	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.15 129	0.05 2	0.05 4	0.13 186	0.12 93	0.08 30	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.05 14	0.07 6	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 122	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.04 1	0.10 42	0.11 66	0.11 119	0.06 25	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.15 129	0.06 33	0.04 1	0.09 25	0.10 40	0.09 58	0.06 25	0.06 25	0.06 45	0.06 68	0.06 2	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.06 323

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 264	0.15 129	0.06 33	0.07 44	0.13 186	0.09 26	0.11 119	0.07 80	0.08 132	0.06 45	0.05 14	0.09 63	0.07 1	0.05 51	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 122	0.08 61	0.17 315	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.13 124	0.07 20	0.08 140	0.07 68	0.06 45	0.04 1	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

over-6	0.08 90	0.07 247	0.08 61	0.17 315	0.05 2	0.10 212	0.09 25	0.17 281	0.11 119	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.09 281	0.10 129	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.05 173	0.05 211

small-zeroshot	0.08 90	0.06 122	0.10 199	0.14 72	0.07 140	0.06 14	0.16 417	0.09 26	0.12 161	0.06 25	0.10 207	0.05 5	0.07 182	0.05 1	0.11 301	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

anonymous	0.08 90	0.06 122	0.10 199	0.13 23	0.07 140	0.09 146	0.13 186	0.08 13	0.11 119	0.07 80	0.10 207	0.06 45	0.07 182	0.07 6	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.05 211

depth_test_26	0.08 90	0.04 1	0.11 264	0.13 23	0.07 140	0.07 44	0.11 71	0.12 93	0.11 119	0.09 193	0.07 68	0.08 198	0.05 14	0.09 63	0.08 27	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.06 304	0.07 413

Anonymus	0.08 90	0.05 45	0.10 199	0.15 129	0.08 232	0.10 212	0.15 344	0.15 201	0.10 86	0.07 80	0.06 25	0.07 131	0.08 236	0.12 307	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.05 173	0.06 323

LGCAT	0.08 90	0.04 1	0.10 199	0.11 1	0.06 33	0.07 44	0.12 108	0.07 7	0.08 30	0.09 193	0.07 68	0.07 131	0.08 236	0.12 307	0.11 301	0.10 546	0.09 582	0.04 1	0.05 200	0.04 49	0.09 530

quiztm	0.08 90	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.09 146	0.14 256	0.14 158	0.12 161	0.07 80	0.07 68	0.05 5	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.03 2

TS12	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.21 587	0.07 140	0.11 270	0.13 186	0.11 66	0.09 58	0.10 243	0.10 207	0.08 198	0.10 328	0.09 63	0.12 370	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

DF	0.08 90	0.05 45	0.09 132	0.15 129	0.06 33	0.11 270	0.13 186	0.10 40	0.12 161	0.09 193	0.10 207	0.10 274	0.08 236	0.11 207	0.09 109	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

LiteMatch*	0.08 90	0.04 1	0.11 264	0.13 23	0.08 232	0.08 88	0.13 186	0.14 158	0.09 58	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 281	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

aanet-new-90k	0.08 90	0.07 247	0.08 61	0.19 484	0.06 33	0.07 44	0.12 108	0.12 93	0.13 206	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.06 33	0.09 146	0.13 186	0.11 66	0.13 206	0.08 140	0.08 132	0.06 45	0.05 14	0.09 63	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.05 2	0.07 44	0.13 186	0.12 93	0.12 161	0.09 193	0.08 132	0.07 131	0.05 14	0.10 129	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 90	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.11 66	0.12 161	0.07 80	0.08 132	0.05 5	0.07 182	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.04 76

aanet-new-32k	0.08 90	0.07 247	0.09 132	0.18 409	0.06 33	0.11 270	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 90	0.07 247	0.09 132	0.18 409	0.06 33	0.11 270	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 90	0.07 247	0.09 132	0.18 409	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.10 40	0.09 58	0.09 193	0.08 132	0.08 198	0.06 68	0.12 307	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

aanet-new-22k	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.06 33	0.08 88	0.11 71	0.14 158	0.12 161	0.09 193	0.09 169	0.08 198	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 90	0.08 371	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.07 44	0.09 25	0.13 124	0.12 161	0.08 140	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 90	0.08 371	0.08 61	0.19 484	0.07 140	0.08 88	0.12 108	0.14 158	0.11 119	0.07 80	0.08 132	0.07 131	0.07 182	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

aanet-new-12k	0.08 90	0.09 455	0.07 13	0.20 553	0.08 232	0.08 88	0.13 186	0.12 93	0.13 206	0.08 140	0.08 132	0.05 5	0.07 182	0.09 63	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.04 76

aanet-new-14k	0.08 90	0.09 455	0.08 61	0.19 484	0.06 33	0.07 44	0.10 42	0.14 158	0.15 266	0.06 25	0.08 132	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

aanet-new-8k	0.08 90	0.07 247	0.08 61	0.19 484	0.07 140	0.09 146	0.12 108	0.16 242	0.15 266	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

aanet-new	0.08 90	0.09 455	0.10 199	0.18 409	0.08 232	0.10 212	0.12 108	0.15 201	0.12 161	0.08 140	0.08 132	0.05 5	0.07 182	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.04 76

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 90	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.11 270	0.14 256	0.12 93	0.11 119	0.07 80	0.11 263	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 90	0.05 45	0.07 13	0.15 129	0.06 33	0.10 212	0.14 256	0.13 124	0.12 161	0.07 80	0.09 169	0.07 131	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 90	0.06 122	0.15 456	0.14 72	0.06 33	0.08 88	0.13 186	0.13 124	0.11 119	0.07 80	0.08 132	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 90	0.06 122	0.07 13	0.17 315	0.06 33	0.07 44	0.14 256	0.13 124	0.16 306	0.05 2	0.10 207	0.06 45	0.06 68	0.08 29	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 90	0.06 122	0.10 199	0.16 229	0.07 140	0.11 270	0.12 108	0.15 201	0.15 266	0.08 140	0.12 285	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.03 1	0.04 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 90	0.06 122	0.10 199	0.16 229	0.07 140	0.11 270	0.13 186	0.14 158	0.14 239	0.08 140	0.13 304	0.05 5	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 90	0.07 247	0.10 199	0.16 229	0.07 140	0.09 146	0.12 108	0.15 201	0.14 239	0.08 140	0.11 263	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 90	0.06 122	0.17 523	0.15 129	0.06 33	0.06 14	0.13 186	0.13 124	0.13 206	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.08 29	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 90	0.06 122	0.07 13	0.16 229	0.06 33	0.06 14	0.14 256	0.14 158	0.14 239	0.07 80	0.10 207	0.06 45	0.05 14	0.09 63	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 90	0.05 45	0.12 313	0.15 129	0.06 33	0.10 212	0.14 256	0.12 93	0.12 161	0.07 80	0.09 169	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

PSi22	0.08 90	0.06 122	0.11 264	0.16 229	0.07 140	0.08 88	0.10 42	0.14 158	0.08 30	0.08 140	0.06 25	0.10 274	0.06 68	0.12 307	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 76

Foundation-i1c-attn	0.08 90	0.05 45	0.07 13	0.14 72	0.05 2	0.09 146	0.12 108	0.12 93	0.10 86	0.09 193	0.10 207	0.10 274	0.07 182	0.07 6	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 90	0.05 45	0.07 13	0.14 72	0.05 2	0.09 146	0.12 108	0.13 124	0.10 86	0.09 193	0.10 207	0.09 236	0.06 68	0.07 6	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 90	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.05 2	0.13 380	0.13 186	0.12 93	0.09 58	0.11 280	0.11 263	0.11 305	0.06 68	0.08 29	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 76

DepthFocus	0.08 90	0.04 1	0.15 456	0.12 7	0.09 367	0.07 44	0.12 108	0.10 40	0.05 4	0.09 193	0.05 7	0.07 131	0.04 1	0.08 29	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.05 173	0.04 76

GeoVLM	0.08 90	0.04 1	0.10 199	0.13 23	0.06 33	0.10 212	0.12 108	0.13 124	0.08 30	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.08 236	0.10 129	0.11 301	0.06 171	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 211

gcap_with_dpt	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.16 229	0.07 140	0.09 146	0.12 108	0.13 124	0.13 206	0.08 140	0.12 285	0.04 1	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 76

DispViT+	0.08 90	0.05 45	0.09 132	0.13 23	0.06 33	0.05 4	0.11 71	0.18 317	0.16 306	0.09 193	0.08 132	0.07 131	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 90	0.04 1	0.11 264	0.14 72	0.07 140	0.11 270	0.11 71	0.11 66	0.07 20	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.10 129	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.06 323

BStereo	0.08 90	0.06 122	0.16 492	0.15 129	0.08 232	0.07 44	0.09 25	0.15 201	0.16 306	0.06 25	0.07 68	0.07 131	0.05 14	0.09 63	0.11 301	0.04 11	0.05 283	0.05 55	0.07 402	0.04 49	0.04 76

MonSter++	0.08 90	0.04 1	0.10 199	0.13 23	0.06 33	0.09 146	0.12 108	0.13 124	0.08 30	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.08 236	0.10 129	0.11 301	0.06 171	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 76

HiDET	0.08 90	0.04 1	0.10 199	0.13 23	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.12 93	0.11 119	0.06 25	0.07 68	0.07 131	0.07 182	0.11 207	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 76

LCMNet	0.08 90	0.05 45	0.10 199	0.13 23	0.07 140	0.09 146	0.12 108	0.10 40	0.11 119	0.06 25	0.08 132	0.06 45	0.07 182	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 76

GEAStereo	0.08 90	0.05 45	0.08 61	0.13 23	0.08 232	0.08 88	0.14 256	0.10 40	0.09 58	0.08 140	0.10 207	0.06 45	0.05 14	0.11 207	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

GSStereo	0.08 90	0.05 45	0.08 61	0.13 23	0.08 232	0.08 88	0.14 256	0.11 66	0.12 161	0.08 140	0.10 207	0.05 5	0.05 14	0.11 207	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

gasm-f	0.08 90	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.08 232	0.08 88	0.14 256	0.10 40	0.09 58	0.08 140	0.10 207	0.06 45	0.05 14	0.10 129	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.05 211

DDF-Stereo	0.08 90	0.04 1	0.09 132	0.15 129	0.10 482	0.06 14	0.13 186	0.09 26	0.14 239	0.06 25	0.06 25	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.08 463	0.05 211

252Zero-FE	0.08 90	0.04 1	0.09 132	0.13 23	0.07 140	0.12 324	0.11 71	0.13 124	0.14 239	0.06 25	0.05 7	0.06 45	0.05 14	0.09 63	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 173	0.06 323

DA	0.08 90	0.07 247	0.07 13	0.19 484	0.08 232	0.09 146	0.12 108	0.13 124	0.12 161	0.08 140	0.10 207	0.10 274	0.08 236	0.09 63	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.05 173	0.03 2

zero-FE	0.08 90	0.04 1	0.09 132	0.15 129	0.10 482	0.05 4	0.14 256	0.09 26	0.14 239	0.07 80	0.06 25	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.08 463	0.05 211

GGEV	0.08 90	0.07 247	0.07 13	0.19 484	0.08 232	0.09 146	0.12 108	0.13 124	0.12 161	0.08 140	0.10 207	0.10 274	0.08 236	0.09 63	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.05 173	0.03 2

GASTEREO	0.08 90	0.05 45	0.09 132	0.19 484	0.07 140	0.07 44	0.12 108	0.14 158	0.11 119	0.10 243	0.09 169	0.07 131	0.04 1	0.12 307	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 211

MSCF	0.08 90	0.05 45	0.08 61	0.19 484	0.08 232	0.06 14	0.12 108	0.14 158	0.11 119	0.10 243	0.09 169	0.07 131	0.04 1	0.11 207	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

S2M2_XL	0.08 90	0.06 122	0.12 313	0.12 7	0.08 232	0.09 146	0.09 25	0.07 7	0.07 20	0.08 140	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.09 109	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.05 200	0.08 463	0.06 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.08 90	0.09 455	0.10 199	0.17 315	0.07 140	0.08 88	0.10 42	0.20 360	0.13 206	0.06 25	0.07 68	0.05 5	0.06 68	0.08 29	0.09 109	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

2w_stereo	0.08 90	0.08 371	0.09 132	0.16 229	0.06 33	0.08 88	0.10 42	0.20 360	0.15 266	0.08 140	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.06 2	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 90	0.07 247	0.10 199	0.18 409	0.07 140	0.10 212	0.17 461	0.11 66	0.08 30	0.05 2	0.07 68	0.05 5	0.07 182	0.09 63	0.09 109	0.04 11	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.04 49	0.04 76

SGD-Stereo	0.08 90	0.05 45	0.10 199	0.14 72	0.05 2	0.12 324	0.12 108	0.11 66	0.12 161	0.07 80	0.09 169	0.09 236	0.09 281	0.08 29	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.03 2

HART	0.08 90	0.07 247	0.09 132	0.17 315	0.07 140	0.10 212	0.16 417	0.13 124	0.11 119	0.08 140	0.10 207	0.07 131	0.05 14	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.05 173	0.04 76

Reg-Stereo(zero)	0.08 90	0.05 45	0.08 61	0.16 229	0.06 33	0.12 324	0.11 71	0.15 201	0.10 86	0.12 324	0.09 169	0.10 274	0.08 236	0.11 207	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 211

SCV_C0	0.08 90	0.07 247	0.07 13	0.16 229	0.09 367	0.08 88	0.15 344	0.11 66	0.12 161	0.08 140	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.11 207	0.07 1	0.05 51	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.05 211

SCV	0.08 90	0.09 455	0.08 61	0.15 129	0.08 232	0.10 212	0.13 186	0.10 40	0.12 161	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.04 1	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.06 304	0.04 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.22 605	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.10 40	0.10 86	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.11 207	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 304	0.04 76

HUF	0.08 90	0.05 45	0.08 61	0.14 72	0.06 33	0.09 146	0.13 186	0.13 124	0.13 206	0.07 80	0.07 68	0.08 198	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

castereo++	0.08 90	0.05 45	0.08 61	0.15 129	0.05 2	0.14 417	0.12 108	0.11 66	0.15 266	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.08 29	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 90	0.06 122	0.11 264	0.14 72	0.09 367	0.10 212	0.12 108	0.10 40	0.12 161	0.06 25	0.07 68	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.06 323

GIP-stereo	0.08 90	0.06 122	0.11 264	0.14 72	0.06 33	0.09 146	0.13 186	0.14 158	0.11 119	0.07 80	0.08 132	0.05 5	0.04 1	0.10 129	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

SMoEStereo_RVC	0.08 90	0.06 122	0.12 313	0.16 229	0.07 140	0.09 146	0.14 256	0.11 66	0.13 206	0.09 193	0.07 68	0.07 131	0.07 182	0.12 307	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

WCG-NET	0.08 90	0.05 45	0.09 132	0.15 129	0.06 33	0.11 270	0.14 256	0.13 124	0.13 206	0.06 25	0.09 169	0.07 131	0.06 68	0.13 365	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

Occ-G	0.08 90	0.05 45	0.06 5	0.14 72	0.07 140	0.08 88	0.14 256	0.13 124	0.15 266	0.07 80	0.11 263	0.07 131	0.05 14	0.09 63	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

U	0.08 90	0.07 247	0.09 132	0.19 484	0.10 482	0.10 212	0.13 186	0.12 93	0.17 336	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.07 6	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.06 304	0.05 211

AIO-Stereo	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.18 409	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.15 201	0.09 58	0.08 140	0.08 132	0.07 131	0.05 14	0.11 207	0.08 27	0.05 51	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

WCG-NET（raft）	0.08 90	0.05 45	0.10 199	0.15 129	0.06 33	0.11 270	0.13 186	0.15 201	0.12 161	0.08 140	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.13 365	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

RSM++	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.07 140	0.09 146	0.12 108	0.11 66	0.11 119	0.08 140	0.06 25	0.07 131	0.05 14	0.10 129	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.03 2

RSM	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.06 33	0.08 88	0.12 108	0.12 93	0.10 86	0.08 140	0.07 68	0.06 45	0.05 14	0.11 207	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 90	0.06 122	0.10 199	0.15 129	0.07 140	0.11 270	0.12 108	0.15 201	0.15 266	0.08 140	0.12 285	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.03 1	0.04 76

test_for_model	0.08 90	0.06 122	0.10 199	0.16 229	0.07 140	0.11 270	0.12 108	0.15 201	0.15 266	0.08 140	0.12 285	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.03 1	0.04 76

trnet	0.08 90	0.05 45	0.07 13	0.12 7	0.05 2	0.12 324	0.11 71	0.13 124	0.10 86	0.08 140	0.13 304	0.09 236	0.08 236	0.11 207	0.10 214	0.08 438	0.05 283	0.05 55	0.03 1	0.06 304	0.05 211

MoCha-V2	0.08 90	0.05 45	0.10 199	0.20 553	0.07 140	0.09 146	0.14 256	0.11 66	0.08 30	0.07 80	0.08 132	0.07 131	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

IGEV++	0.08 90	0.06 122	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.09 146	0.13 186	0.10 40	0.09 58	0.08 140	0.08 132	0.06 45	0.06 68	0.13 365	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

testlalala	0.08 90	0.06 122	0.10 199	0.15 129	0.07 140	0.11 270	0.12 108	0.15 201	0.15 266	0.08 140	0.12 285	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.03 1	0.04 76

AEACV	0.08 90	0.05 45	0.08 61	0.14 72	0.13 592	0.14 417	0.13 186	0.14 158	0.09 58	0.07 80	0.09 169	0.07 131	0.08 236	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.04 76

LoS_RVC	0.08 90	0.05 45	0.07 13	0.15 129	0.07 140	0.08 88	0.15 344	0.11 66	0.10 86	0.08 140	0.09 169	0.06 45	0.09 281	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.03 2

CAS	0.08 90	0.04 1	0.07 13	0.17 315	0.08 232	0.10 212	0.13 186	0.12 93	0.09 58	0.09 193	0.10 207	0.08 198	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.08 438	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 173	0.04 76

CES	0.08 90	0.04 1	0.08 61	0.14 72	0.07 140	0.09 146	0.14 256	0.11 66	0.09 58	0.08 140	0.09 169	0.11 305	0.06 68	0.12 307	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 173	0.05 211

EGLCR-Stereo	0.08 90	0.05 45	0.08 61	0.14 72	0.06 33	0.10 212	0.12 108	0.11 66	0.16 306	0.06 25	0.05 7	0.07 131	0.05 14	0.10 129	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

MC-Stereo	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.06 33	0.10 212	0.14 256	0.12 93	0.10 86	0.09 193	0.12 285	0.09 236	0.06 68	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

test-3	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.07 140	0.07 44	0.14 256	0.12 93	0.15 266	0.09 193	0.08 132	0.07 131	0.08 236	0.11 207	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.04 76

test_1	0.08 90	0.06 122	0.09 132	0.17 315	0.07 140	0.07 44	0.14 256	0.12 93	0.15 266	0.09 193	0.08 132	0.07 131	0.08 236	0.11 207	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.04 76

CREStereo++_RVC	0.08 90	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.07 140	0.09 146	0.12 108	0.14 158	0.14 239	0.10 243	0.14 320	0.08 198	0.07 182	0.09 63	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 76
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
GREATEN-IGEV_RVC	0.09 184	0.08 371	0.08 61	0.21 587	0.09 367	0.08 88	0.11 71	0.10 40	0.09 58	0.07 80	0.10 207	0.05 5	0.06 68	0.14 399	0.11 301	0.05 51	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.05 211

LSFM	0.09 184	0.04 1	0.12 313	0.14 72	0.11 533	0.07 44	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 193	0.07 68	0.06 45	0.08 236	0.11 207	0.10 214	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.11 584	0.13 625

flow	0.09 184	0.04 1	0.12 313	0.14 72	0.11 533	0.07 44	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 193	0.07 68	0.06 45	0.08 236	0.12 307	0.10 214	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.11 584	0.13 625

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 184	0.05 45	0.11 264	0.19 484	0.07 140	0.10 212	0.09 25	0.12 93	0.09 58	0.09 193	0.09 169	0.07 131	0.08 236	0.08 29	0.09 109	0.06 171	0.06 438	0.10 554	0.08 480	0.07 393	0.05 211

Weightmod_eth	0.09 184	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.10 212	0.16 417	0.13 124	0.11 119	0.08 140	0.08 132	0.09 236	0.07 182	0.10 129	0.10 214	0.06 171	0.07 513	0.06 208	0.07 402	0.04 49	0.03 2

Weightmod	0.09 184	0.06 122	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.10 212	0.15 344	0.14 158	0.12 161	0.11 280	0.10 207	0.08 198	0.07 182	0.10 129	0.11 301	0.06 171	0.08 546	0.07 321	0.07 402	0.04 49	0.03 2

PhaseNet	0.09 184	0.06 122	0.10 199	0.15 129	0.08 232	0.10 212	0.14 256	0.20 360	0.12 161	0.07 80	0.08 132	0.09 236	0.10 328	0.13 365	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 173	0.05 211

DNS	0.09 184	0.05 45	0.11 264	0.15 129	0.08 232	0.10 212	0.16 417	0.17 281	0.09 58	0.08 140	0.12 285	0.08 198	0.07 182	0.09 63	0.08 27	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.06 304	0.05 211

RT-Monster	0.09 184	0.05 45	0.09 132	0.14 72	0.08 232	0.11 270	0.10 42	0.17 281	0.18 369	0.13 358	0.10 207	0.09 236	0.08 236	0.10 129	0.10 214	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.06 323

LiteMatch	0.09 184	0.06 122	0.10 199	0.16 229	0.07 140	0.09 146	0.15 344	0.13 124	0.08 30	0.06 25	0.07 68	0.06 45	0.15 483	0.10 129	0.14 460	0.07 355	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.06 304	0.06 323

Foundation-i1	0.09 184	0.04 1	0.10 199	0.14 72	0.06 33	0.10 212	0.13 186	0.16 242	0.14 239	0.10 243	0.10 207	0.11 305	0.07 182	0.07 6	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.05 173	0.05 211

VMStereo-Base	0.09 184	0.05 45	0.10 199	0.13 23	0.07 140	0.10 212	0.10 42	0.16 242	0.13 206	0.10 243	0.15 341	0.10 274	0.09 281	0.11 207	0.10 214	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.06 323

Anonymus123	0.09 184	0.06 122	0.16 492	0.15 129	0.08 232	0.11 270	0.09 25	0.18 317	0.16 306	0.06 25	0.07 68	0.07 131	0.05 14	0.09 63	0.11 301	0.04 11	0.05 283	0.05 55	0.07 402	0.04 49	0.04 76

NLSM3	0.09 184	0.06 122	0.08 61	0.19 484	0.08 232	0.11 270	0.16 417	0.18 317	0.16 306	0.06 25	0.08 132	0.07 131	0.08 236	0.09 63	0.11 301	0.04 11	0.04 25	0.06 208	0.07 402	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 184	0.06 122	0.14 407	0.16 229	0.09 367	0.10 212	0.15 344	0.18 317	0.16 306	0.10 243	0.09 169	0.07 131	0.07 182	0.09 63	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 173	0.05 211

IGEV-FE	0.09 184	0.05 45	0.12 313	0.13 23	0.08 232	0.12 324	0.13 186	0.17 281	0.11 119	0.10 243	0.06 25	0.09 236	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 173	0.05 211

water-stereo	0.09 184	0.06 122	0.08 61	0.16 229	0.07 140	0.09 146	0.13 186	0.15 201	0.13 206	0.11 280	0.12 285	0.08 198	0.09 281	0.07 6	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 76

depthmonostereo	0.09 184	0.06 122	0.09 132	0.15 129	0.06 33	0.10 212	0.13 186	0.14 158	0.14 239	0.10 243	0.10 207	0.09 236	0.11 366	0.08 29	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 184	0.05 45	0.08 61	0.15 129	0.06 33	0.11 270	0.12 108	0.14 158	0.16 306	0.11 280	0.11 263	0.09 236	0.09 281	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

S2M2_L	0.09 184	0.08 371	0.11 264	0.13 23	0.10 482	0.08 88	0.06 1	0.10 40	0.10 86	0.10 243	0.09 169	0.10 274	0.09 281	0.11 207	0.11 301	0.13 629	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.10 561	0.08 484
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.09 184	0.06 122	0.09 132	0.19 484	0.08 232	0.12 324	0.18 510	0.15 201	0.14 239	0.07 80	0.10 207	0.07 131	0.06 68	0.12 307	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.03 2

castereo	0.09 184	0.06 122	0.11 264	0.15 129	0.06 33	0.11 270	0.15 344	0.14 158	0.18 369	0.08 140	0.10 207	0.11 305	0.08 236	0.09 63	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

fffft	0.09 184	0.06 122	0.12 313	0.16 229	0.07 140	0.09 146	0.17 461	0.12 93	0.11 119	0.08 140	0.07 68	0.09 236	0.06 68	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.05 211
1: 1. 1
tt45	0.09 184	0.06 122	0.11 264	0.15 129	0.07 140	0.11 270	0.16 417	0.13 124	0.11 119	0.09 193	0.06 25	0.08 198	0.06 68	0.13 365	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

999	0.09 184	0.05 45	0.13 368	0.15 129	0.08 232	0.10 212	0.14 256	0.15 201	0.11 119	0.10 243	0.08 132	0.08 198	0.08 236	0.16 462	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.05 211

mms	0.09 184	0.07 247	0.08 61	0.16 229	0.08 232	0.10 212	0.16 417	0.12 93	0.11 119	0.08 140	0.09 169	0.08 198	0.06 68	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.03 2

ours_stereo	0.09 184	0.07 247	0.09 132	0.17 315	0.08 232	0.11 270	0.16 417	0.11 66	0.12 161	0.08 140	0.10 207	0.08 198	0.06 68	0.12 307	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.03 2

fffy	0.09 184	0.08 371	0.09 132	0.16 229	0.07 140	0.13 380	0.17 461	0.13 124	0.12 161	0.08 140	0.09 169	0.08 198	0.09 281	0.13 365	0.11 301	0.05 51	0.05 283	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.05 211

PAM_32	0.09 184	0.05 45	0.17 523	0.15 129	0.08 232	0.10 212	0.15 344	0.14 158	0.15 266	0.09 193	0.08 132	0.09 236	0.07 182	0.14 399	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.05 173	0.06 323

UGAM-zero	0.09 184	0.05 45	0.15 456	0.15 129	0.08 232	0.09 146	0.13 186	0.19 348	0.15 266	0.11 280	0.15 341	0.07 131	0.07 182	0.09 63	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

GCAP-BAT	0.09 184	0.05 45	0.11 264	0.13 23	0.07 140	0.11 270	0.14 256	0.14 158	0.16 306	0.07 80	0.10 207	0.08 198	0.06 68	0.13 365	0.08 27	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 76

Pointernet	0.09 184	0.04 1	0.09 132	0.16 229	0.08 232	0.13 380	0.10 42	0.15 201	0.17 336	0.09 193	0.07 68	0.06 45	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.08 438	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 304	0.05 211

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 184	0.10 518	0.31 634	0.15 129	0.06 33	0.08 88	0.14 256	0.10 40	0.10 86	0.07 80	0.07 68	0.06 45	0.04 1	0.11 207	0.07 1	0.12 603	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.05 173	0.05 211

RAFT-Stereo-weight	0.09 184	0.06 122	0.10 199	0.16 229	0.07 140	0.09 146	0.14 256	0.19 348	0.16 306	0.11 280	0.10 207	0.08 198	0.06 68	0.10 129	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.04 76

MGS-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.12 313	0.15 129	0.08 232	0.09 146	0.15 344	0.12 93	0.12 161	0.07 80	0.10 207	0.08 198	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.05 211

ff7	0.09 184	0.07 247	0.11 264	0.16 229	0.09 367	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.06 45	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

IGEVStereo-DCA	0.09 184	0.06 122	0.11 264	0.15 129	0.10 482	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.08 198	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

ffff	0.09 184	0.07 247	0.11 264	0.16 229	0.09 367	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.06 45	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

rrr	0.09 184	0.06 122	0.12 313	0.15 129	0.10 482	0.11 270	0.16 417	0.16 242	0.15 266	0.10 243	0.06 25	0.08 198	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

11t	0.09 184	0.07 247	0.11 264	0.16 229	0.09 367	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.06 45	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

MaDis-Stereo	0.09 184	0.09 455	0.08 61	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.10 42	0.16 242	0.16 306	0.09 193	0.11 263	0.06 45	0.06 68	0.09 63	0.13 417	0.07 355	0.06 438	0.07 321	0.05 200	0.05 173	0.04 76

IGEV_Zeroshot_test	0.09 184	0.05 45	0.12 313	0.13 23	0.08 232	0.12 324	0.13 186	0.17 281	0.11 119	0.10 243	0.06 25	0.09 236	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 173	0.05 211

MSKI-zero shot	0.09 184	0.05 45	0.09 132	0.15 129	0.07 140	0.10 212	0.13 186	0.14 158	0.13 206	0.09 193	0.09 169	0.09 236	0.06 68	0.12 307	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

UniTT-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.08 232	0.13 380	0.11 71	0.12 93	0.11 119	0.10 243	0.12 285	0.05 5	0.07 182	0.09 63	0.09 109	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.05 173	0.05 211

MIM_Stereo	0.09 184	0.07 247	0.11 264	0.15 129	0.07 140	0.06 14	0.12 108	0.20 360	0.14 239	0.13 358	0.13 304	0.09 236	0.05 14	0.12 307	0.08 27	0.05 51	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.05 211

CASnet	0.09 184	0.09 455	0.09 132	0.19 484	0.06 33	0.07 44	0.11 71	0.18 317	0.14 239	0.11 280	0.10 207	0.09 236	0.07 182	0.10 129	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.10 554	0.08 480	0.05 173	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.09 184	0.05 45	0.11 264	0.13 23	0.07 140	0.11 270	0.14 256	0.14 158	0.16 306	0.07 80	0.10 207	0.08 198	0.06 68	0.13 365	0.08 27	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 76

GCAP-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.13 368	0.18 409	0.06 33	0.11 270	0.07 5	0.13 124	0.12 161	0.09 193	0.10 207	0.07 131	0.09 281	0.13 365	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 211

RAFT-Test	0.09 184	0.06 122	0.10 199	0.15 129	0.07 140	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.13 206	0.09 193	0.10 207	0.10 274	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 211

HH	0.09 184	0.06 122	0.13 368	0.17 315	0.08 232	0.10 212	0.16 417	0.14 158	0.10 86	0.08 140	0.09 169	0.08 198	0.07 182	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.04 76

HanStereo	0.09 184	0.06 122	0.13 368	0.17 315	0.08 232	0.10 212	0.16 417	0.14 158	0.10 86	0.08 140	0.09 169	0.08 198	0.07 182	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.04 76

4D-IteraStereo	0.09 184	0.07 247	0.10 199	0.18 409	0.07 140	0.09 146	0.15 344	0.17 281	0.15 266	0.10 243	0.11 263	0.10 274	0.07 182	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.03 1	0.08 417	0.07 402	0.06 304	0.05 211

anonymousdsp	0.09 184	0.07 247	0.11 264	0.16 229	0.09 367	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.12 161	0.09 193	0.06 25	0.06 45	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

LoS	0.09 184	0.05 45	0.11 264	0.13 23	0.07 140	0.14 417	0.11 71	0.15 201	0.15 266	0.09 193	0.09 169	0.12 327	0.09 281	0.15 427	0.10 214	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.03 1	0.05 173	0.05 211
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 184	0.07 247	0.10 199	0.17 315	0.08 232	0.10 212	0.15 344	0.15 201	0.12 161	0.09 193	0.06 25	0.07 131	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.06 323

RCA-Stereo	0.09 184	0.06 122	0.09 132	0.16 229	0.06 33	0.09 146	0.13 186	0.18 317	0.14 239	0.09 193	0.10 207	0.08 198	0.07 182	0.12 307	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.04 76

CroCo-Stereo Lap2	0.09 184	0.09 455	0.08 61	0.22 605	0.09 367	0.09 146	0.19 550	0.16 242	0.12 161	0.09 193	0.10 207	0.05 5	0.05 14	0.08 29	0.08 27	0.06 171	0.06 438	0.07 321	0.05 200	0.05 173	0.05 211

ccc-4	0.09 184	0.07 247	0.11 264	0.16 229	0.09 367	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.06 45	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

IGEV-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.11 264	0.16 229	0.09 367	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.12 161	0.09 193	0.06 25	0.06 45	0.06 68	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 184	0.05 45	0.13 368	0.14 72	0.08 232	0.12 324	0.15 344	0.18 317	0.10 86	0.11 280	0.08 132	0.08 198	0.05 14	0.10 129	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.05 211

TRStereo	0.09 184	0.05 45	0.12 313	0.15 129	0.12 569	0.10 212	0.13 186	0.18 317	0.18 369	0.09 193	0.09 169	0.09 236	0.06 68	0.10 129	0.08 27	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.04 49	0.04 76

AnonymousM	0.09 184	0.05 45	0.10 199	0.14 72	0.06 33	0.09 146	0.13 186	0.19 348	0.14 239	0.13 358	0.11 263	0.09 236	0.08 236	0.13 365	0.10 214	0.08 438	0.05 283	0.08 417	0.05 200	0.05 173	0.05 211

CroCo-Stereo	0.09 184	0.08 371	0.08 61	0.22 605	0.09 367	0.09 146	0.19 550	0.15 201	0.12 161	0.07 80	0.07 68	0.08 198	0.06 68	0.08 29	0.07 1	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.04 64	0.05 173	0.04 76
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
s12784h	0.09 184	0.06 122	0.07 13	0.15 129	0.05 2	0.16 476	0.18 510	0.15 201	0.15 266	0.10 243	0.11 263	0.11 305	0.11 366	0.10 129	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 76

TANstereo	0.09 184	0.04 1	0.08 61	0.13 23	0.06 33	0.11 270	0.14 256	0.15 201	0.19 388	0.11 280	0.15 341	0.10 274	0.06 68	0.12 307	0.09 109	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.05 211

XX-TBD	0.09 184	0.06 122	0.07 13	0.14 72	0.07 140	0.12 324	0.16 417	0.14 158	0.13 206	0.11 280	0.12 285	0.09 236	0.08 236	0.10 129	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 304	0.05 211

raftrobust	0.09 184	0.06 122	0.10 199	0.17 315	0.08 232	0.09 146	0.10 42	0.18 317	0.16 306	0.10 243	0.09 169	0.12 327	0.07 182	0.12 307	0.10 214	0.08 438	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.05 211

XX-Stereo	0.09 184	0.05 45	0.08 61	0.17 315	0.09 367	0.15 444	0.12 108	0.20 360	0.10 86	0.10 243	0.14 320	0.07 131	0.06 68	0.12 307	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.04 49	0.04 76

test_xeample3	0.09 184	0.06 122	0.12 313	0.16 229	0.09 367	0.11 270	0.15 344	0.16 242	0.13 206	0.10 243	0.06 25	0.08 198	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 184	0.06 122	0.10 199	0.17 315	0.06 33	0.10 212	0.16 417	0.17 281	0.14 239	0.09 193	0.10 207	0.08 198	0.09 281	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.04 49	0.03 2

AFF-stereo	0.09 184	0.06 122	0.10 199	0.17 315	0.07 140	0.10 212	0.16 417	0.17 281	0.09 58	0.10 243	0.12 285	0.09 236	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.07 402	0.04 49	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.11 264	0.15 129	0.06 33	0.10 212	0.15 344	0.16 242	0.09 58	0.08 140	0.09 169	0.08 198	0.07 182	0.09 63	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.05 173	0.04 76

CFNet-RSSM	0.09 184	0.07 247	0.09 132	0.16 229	0.07 140	0.09 146	0.15 344	0.16 242	0.17 336	0.08 140	0.12 285	0.10 274	0.09 281	0.11 207	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.04 76

Gwc-CoAtRS	0.09 184	0.06 122	0.10 199	0.16 229	0.07 140	0.10 212	0.14 256	0.17 281	0.17 336	0.08 140	0.10 207	0.12 327	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.04 76

CREStereo	0.09 184	0.04 1	0.08 61	0.11 1	0.06 33	0.13 380	0.14 256	0.14 158	0.10 86	0.08 140	0.13 304	0.09 236	0.08 236	0.11 207	0.10 214	0.08 438	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 304	0.06 323
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 184	0.05 45	0.09 132	0.12 7	0.06 33	0.12 324	0.14 256	0.15 201	0.11 119	0.09 193	0.13 304	0.10 274	0.07 182	0.13 365	0.10 214	0.15 647	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.07 393	0.06 323

SE	0.10 260	0.10 518	0.08 61	0.19 484	0.09 367	0.11 270	0.11 71	0.15 201	0.11 119	0.10 243	0.16 354	0.09 236	0.08 236	0.09 63	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.04 76

SMOE	0.10 260	0.08 371	0.09 132	0.18 409	0.07 140	0.13 380	0.14 256	0.18 317	0.13 206	0.11 280	0.13 304	0.12 327	0.09 281	0.11 207	0.11 301	0.05 51	0.05 283	0.08 417	0.06 301	0.06 304	0.04 76

ManiGeoR	0.10 260	0.05 45	0.12 313	0.12 7	0.08 232	0.12 324	0.12 108	0.24 460	0.14 239	0.12 324	0.14 320	0.12 327	0.09 281	0.13 365	0.13 417	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.07 413

HLf10	0.10 260	0.05 45	0.12 313	0.12 7	0.08 232	0.12 324	0.12 108	0.24 460	0.14 239	0.12 324	0.14 320	0.12 327	0.09 281	0.13 365	0.13 417	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.07 413

TestStereo_HLe17	0.10 260	0.05 45	0.12 313	0.13 23	0.07 140	0.11 270	0.15 344	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.14 320	0.11 305	0.09 281	0.13 365	0.12 370	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.06 323

DN	0.10 260	0.05 45	0.09 132	0.14 72	0.09 367	0.12 324	0.18 510	0.17 281	0.16 306	0.08 140	0.09 169	0.08 198	0.06 68	0.08 29	0.09 109	0.11 578	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.09 530

Hybrid-DGEV-03	0.10 260	0.06 122	0.09 132	0.18 409	0.08 232	0.16 476	0.14 256	0.15 201	0.14 239	0.13 358	0.16 354	0.12 327	0.09 281	0.13 365	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.05 173	0.04 76

WQFJA1	0.10 260	0.07 247	0.08 61	0.20 553	0.09 367	0.12 324	0.17 461	0.17 281	0.17 336	0.09 193	0.10 207	0.08 198	0.10 328	0.12 307	0.11 301	0.06 171	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.05 211

WQFJX1	0.10 260	0.07 247	0.08 61	0.22 605	0.09 367	0.12 324	0.17 461	0.18 317	0.17 336	0.10 243	0.09 169	0.07 131	0.10 328	0.11 207	0.09 109	0.07 355	0.08 546	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.04 76

WQFJX	0.10 260	0.07 247	0.09 132	0.21 587	0.09 367	0.12 324	0.16 417	0.18 317	0.17 336	0.12 324	0.10 207	0.07 131	0.09 281	0.12 307	0.10 214	0.06 171	0.07 513	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.05 211

NLMM	0.10 260	0.07 247	0.08 61	0.20 553	0.09 367	0.12 324	0.17 461	0.17 281	0.17 336	0.09 193	0.10 207	0.08 198	0.10 328	0.12 307	0.11 301	0.06 171	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.05 211

NLSM1	0.10 260	0.07 247	0.07 13	0.19 484	0.08 232	0.13 380	0.16 417	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.10 207	0.06 45	0.10 328	0.10 129	0.11 301	0.07 355	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.05 173	0.05 211

MM-Stereo_test3	0.10 260	0.07 247	0.07 13	0.18 409	0.07 140	0.12 324	0.19 550	0.24 460	0.19 388	0.06 25	0.10 207	0.08 198	0.06 68	0.11 207	0.08 27	0.06 171	0.06 438	0.07 321	0.05 200	0.05 173	0.04 76

MM-Stereo_test1	0.10 260	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.12 324	0.18 510	0.21 387	0.20 412	0.09 193	0.11 263	0.08 198	0.06 68	0.10 129	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.04 76

AIO-test2	0.10 260	0.08 371	0.10 199	0.23 629	0.08 232	0.11 270	0.10 42	0.23 436	0.23 454	0.08 140	0.09 169	0.08 198	0.05 14	0.10 129	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.08 417	0.09 528	0.05 173	0.05 211

AIO-test1	0.10 260	0.07 247	0.10 199	0.23 629	0.07 140	0.09 146	0.13 186	0.21 387	0.14 239	0.11 280	0.12 285	0.09 236	0.07 182	0.11 207	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.09 505	0.10 570	0.03 1	0.06 323

tg	0.10 260	0.06 122	0.10 199	0.18 409	0.08 232	0.11 270	0.16 417	0.20 360	0.12 161	0.08 140	0.11 263	0.11 305	0.07 182	0.11 207	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.04 49	0.04 76

PAM	0.10 260	0.05 45	0.16 492	0.15 129	0.08 232	0.09 146	0.16 417	0.15 201	0.16 306	0.12 324	0.09 169	0.09 236	0.07 182	0.13 365	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.05 173	0.06 323

model_zeroshot	0.10 260	0.04 1	0.11 264	0.15 129	0.09 367	0.12 324	0.14 256	0.20 360	0.13 206	0.11 280	0.10 207	0.12 327	0.07 182	0.12 307	0.10 214	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.06 323

RAStereo	0.10 260	0.09 455	0.08 61	0.20 553	0.08 232	0.13 380	0.18 510	0.15 201	0.17 336	0.10 243	0.12 285	0.05 5	0.06 68	0.09 63	0.08 27	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.05 200	0.05 173	0.04 76

rvit_stereo_0080	0.10 260	0.08 371	0.14 407	0.15 129	0.09 367	0.07 44	0.15 344	0.16 242	0.16 306	0.11 280	0.10 207	0.14 383	0.08 236	0.12 307	0.10 214	0.09 502	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.05 211

H2IRNET	0.10 260	0.09 455	0.09 132	0.18 409	0.09 367	0.12 324	0.15 344	0.14 158	0.21 428	0.10 243	0.10 207	0.10 274	0.10 328	0.10 129	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.06 304	0.05 211

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 260	0.08 371	0.12 313	0.16 229	0.08 232	0.15 444	0.16 417	0.18 317	0.18 369	0.10 243	0.09 169	0.09 236	0.08 236	0.11 207	0.12 370	0.07 355	0.05 283	0.08 417	0.06 301	0.07 393	0.06 323

MyStereo07	0.10 260	0.07 247	0.10 199	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.18 510	0.15 201	0.15 266	0.09 193	0.06 25	0.06 45	0.07 182	0.12 307	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.06 304	0.06 323

MyStereo06	0.10 260	0.07 247	0.12 313	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.18 510	0.19 348	0.12 161	0.12 324	0.08 132	0.07 131	0.07 182	0.11 207	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.06 304	0.06 323

AE-Stereo	0.10 260	0.08 371	0.10 199	0.18 409	0.09 367	0.10 212	0.15 344	0.14 158	0.19 388	0.09 193	0.14 320	0.12 327	0.08 236	0.11 207	0.10 214	0.05 51	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.04 76

ACVNet-DCA	0.10 260	0.08 371	0.12 313	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 344	0.23 436	0.16 306	0.09 193	0.09 169	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.07 393	0.07 413

cc1	0.10 260	0.08 371	0.12 313	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 344	0.16 242	0.18 369	0.09 193	0.09 169	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.06 323

tt1	0.10 260	0.08 371	0.12 313	0.17 315	0.09 367	0.12 324	0.16 417	0.15 201	0.19 388	0.09 193	0.08 132	0.06 45	0.06 68	0.10 129	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.06 323

whm_eth	0.10 260	0.08 371	0.14 407	0.15 129	0.09 367	0.07 44	0.15 344	0.16 242	0.16 306	0.11 280	0.10 207	0.14 383	0.08 236	0.12 307	0.10 214	0.09 502	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.05 211

plain	0.10 260	0.08 371	0.10 199	0.19 484	0.09 367	0.10 212	0.15 344	0.14 158	0.13 206	0.13 358	0.15 341	0.09 236	0.12 399	0.13 365	0.12 370	0.07 355	0.05 283	0.09 505	0.06 301	0.06 304	0.06 323

Any-RAFT	0.10 260	0.05 45	0.09 132	0.14 72	0.07 140	0.13 380	0.14 256	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.12 285	0.12 327	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.05 211

LL-Strereo2	0.10 260	0.10 518	0.15 456	0.18 409	0.08 232	0.15 444	0.09 25	0.17 281	0.14 239	0.14 385	0.10 207	0.09 236	0.07 182	0.16 462	0.10 214	0.05 51	0.05 283	0.10 554	0.07 402	0.06 304	0.05 211

DCANet-4	0.10 260	0.06 122	0.12 313	0.16 229	0.06 33	0.09 146	0.17 461	0.18 317	0.19 388	0.13 358	0.16 354	0.09 236	0.14 465	0.11 207	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 211

fff	0.10 260	0.06 122	0.12 313	0.15 129	0.07 140	0.09 146	0.17 461	0.16 242	0.20 412	0.13 358	0.16 354	0.10 274	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 211

ADStereo(finetuned)	0.10 260	0.06 122	0.12 313	0.16 229	0.06 33	0.09 146	0.17 461	0.15 201	0.19 388	0.13 358	0.17 378	0.10 274	0.12 399	0.11 207	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

test_4	0.10 260	0.10 518	0.08 61	0.19 484	0.09 367	0.08 88	0.22 605	0.15 201	0.17 336	0.12 324	0.18 406	0.12 327	0.09 281	0.08 29	0.11 301	0.04 11	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.04 49	0.03 2

IPLG	0.10 260	0.07 247	0.15 456	0.17 315	0.08 232	0.11 270	0.14 256	0.20 360	0.15 266	0.12 324	0.17 378	0.07 131	0.07 182	0.14 399	0.13 417	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

test_3	0.10 260	0.09 455	0.10 199	0.20 553	0.08 232	0.13 380	0.26 655	0.14 158	0.21 428	0.10 243	0.10 207	0.09 236	0.09 281	0.08 29	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.07 402	0.04 49	0.04 76

STrans-v2	0.10 260	0.07 247	0.12 313	0.18 409	0.07 140	0.10 212	0.14 256	0.21 387	0.11 119	0.11 280	0.15 341	0.12 327	0.10 328	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.04 49	0.04 76

TransformOpticalFlow	0.10 260	0.08 371	0.13 368	0.18 409	0.07 140	0.09 146	0.15 344	0.19 348	0.15 266	0.12 324	0.17 378	0.11 305	0.11 366	0.11 207	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 173	0.05 211

SST-Stereo	0.10 260	0.07 247	0.15 456	0.18 409	0.09 367	0.06 14	0.12 108	0.17 281	0.11 119	0.15 412	0.17 378	0.13 360	0.12 399	0.10 129	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.09 505	0.06 301	0.06 304	0.05 211

cross-raft	0.10 260	0.09 455	0.09 132	0.19 484	0.07 140	0.11 270	0.25 646	0.13 124	0.15 266	0.08 140	0.11 263	0.12 327	0.10 328	0.09 63	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

test-1	0.10 260	0.07 247	0.16 492	0.19 484	0.08 232	0.11 270	0.24 630	0.14 158	0.18 369	0.09 193	0.07 68	0.09 236	0.08 236	0.07 6	0.09 109	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

iRaftStereo_RVC	0.10 260	0.07 247	0.09 132	0.17 315	0.09 367	0.11 270	0.17 461	0.18 317	0.12 161	0.09 193	0.12 285	0.10 274	0.07 182	0.11 207	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.04 49	0.04 76

RALCasStereoNet	0.10 260	0.06 122	0.09 132	0.16 229	0.08 232	0.12 324	0.14 256	0.17 281	0.11 119	0.12 324	0.17 378	0.14 383	0.10 328	0.12 307	0.11 301	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.05 200	0.08 463	0.07 413

DCANet	0.10 260	0.06 122	0.12 313	0.16 229	0.06 33	0.09 146	0.17 461	0.15 201	0.19 388	0.13 358	0.17 378	0.10 274	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

csc	0.10 260	0.06 122	0.12 313	0.15 129	0.07 140	0.09 146	0.17 461	0.16 242	0.20 412	0.13 358	0.16 354	0.10 274	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 211

cscssc	0.10 260	0.06 122	0.12 313	0.15 129	0.07 140	0.09 146	0.17 461	0.16 242	0.20 412	0.13 358	0.16 354	0.10 274	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 211

111	0.10 260	0.06 122	0.12 313	0.15 129	0.07 140	0.10 212	0.14 256	0.21 387	0.23 454	0.11 280	0.12 285	0.14 383	0.11 366	0.13 365	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.05 173	0.05 211

R-Stereo Train	0.10 260	0.06 122	0.10 199	0.17 315	0.08 232	0.11 270	0.14 256	0.23 436	0.11 119	0.12 324	0.19 417	0.11 305	0.08 236	0.09 63	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.05 211

RAFT-Stereo	0.10 260	0.06 122	0.10 199	0.17 315	0.08 232	0.11 270	0.14 256	0.23 436	0.11 119	0.12 324	0.19 417	0.11 305	0.08 236	0.09 63	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.05 211
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 260	0.06 122	0.12 313	0.14 72	0.06 33	0.11 270	0.10 42	0.18 317	0.18 369	0.13 358	0.16 354	0.14 383	0.11 366	0.15 427	0.13 417	0.06 171	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.06 304	0.05 211
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
SME	0.11 313	0.09 455	0.10 199	0.17 315	0.07 140	0.20 559	0.13 186	0.21 387	0.17 336	0.12 324	0.13 304	0.10 274	0.12 399	0.13 365	0.13 417	0.07 355	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.06 304	0.05 211

HLF11	0.11 313	0.05 45	0.13 368	0.12 7	0.08 232	0.14 417	0.11 71	0.22 413	0.10 86	0.12 324	0.23 474	0.11 305	0.11 366	0.14 399	0.13 417	0.08 438	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.08 463	0.08 484

HLf8	0.11 313	0.05 45	0.13 368	0.11 1	0.08 232	0.15 444	0.12 108	0.22 413	0.15 266	0.13 358	0.17 378	0.12 327	0.10 328	0.14 399	0.12 370	0.09 502	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.08 463	0.08 484

TestStereo_HL3	0.11 313	0.05 45	0.16 492	0.13 23	0.07 140	0.12 324	0.11 71	0.20 360	0.09 58	0.15 412	0.30 574	0.13 360	0.12 399	0.16 462	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.06 304	0.07 413

TestStereo_HL2	0.11 313	0.06 122	0.11 264	0.12 7	0.08 232	0.12 324	0.14 256	0.20 360	0.18 369	0.13 358	0.21 453	0.12 327	0.10 328	0.12 307	0.12 370	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.07 413

GGDA	0.11 313	0.06 122	0.11 264	0.13 23	0.07 140	0.12 324	0.14 256	0.19 348	0.19 388	0.13 358	0.20 429	0.12 327	0.09 281	0.12 307	0.12 370	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.06 304	0.07 413

TestStereo-Hl	0.11 313	0.06 122	0.11 264	0.13 23	0.08 232	0.15 444	0.14 256	0.20 360	0.17 336	0.13 358	0.16 354	0.12 327	0.11 366	0.14 399	0.13 417	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.06 304	0.06 323

Lsterematch	0.11 313	0.06 122	0.11 264	0.16 229	0.07 140	0.13 380	0.15 344	0.14 158	0.17 336	0.16 441	0.18 406	0.15 412	0.15 483	0.12 307	0.14 460	0.07 355	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.06 304	0.06 323

Hybrid-DGEV-2	0.11 313	0.06 122	0.12 313	0.18 409	0.09 367	0.09 146	0.13 186	0.28 538	0.29 539	0.11 280	0.11 263	0.09 236	0.12 399	0.12 307	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.05 173	0.05 211

NLMM1	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.22 605	0.10 482	0.12 324	0.20 574	0.18 317	0.20 412	0.12 324	0.11 263	0.07 131	0.09 281	0.11 207	0.11 301	0.08 438	0.08 546	0.07 321	0.06 301	0.04 49	0.04 76

NLCSM	0.11 313	0.09 455	0.09 132	0.23 629	0.11 533	0.12 324	0.19 550	0.18 317	0.18 369	0.12 324	0.11 263	0.07 131	0.09 281	0.11 207	0.10 214	0.07 355	0.08 546	0.07 321	0.07 402	0.06 304	0.05 211

Select-FE	0.11 313	0.06 122	0.20 571	0.15 129	0.11 533	0.11 270	0.13 186	0.21 387	0.18 369	0.09 193	0.11 263	0.10 274	0.06 68	0.12 307	0.09 109	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.08 480	0.06 304	0.08 484

FlowAnything_test	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.15 129	0.09 367	0.07 44	0.14 256	0.20 360	0.11 119	0.09 193	0.09 169	0.12 327	0.12 399	0.13 365	0.11 301	0.09 502	0.06 438	0.09 505	0.09 528	0.06 304	0.09 530

xyz-stereo-finetune2	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.13 23	0.07 140	0.11 270	0.19 550	0.17 281	0.12 161	0.15 412	0.15 341	0.17 449	0.12 399	0.13 365	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.06 323

xyz-stereo-finetune	0.11 313	0.08 371	0.13 368	0.14 72	0.06 33	0.10 212	0.19 550	0.17 281	0.19 388	0.12 324	0.14 320	0.15 412	0.10 328	0.13 365	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.05 211

fast-iter	0.11 313	0.06 122	0.11 264	0.13 23	0.09 367	0.09 146	0.14 256	0.21 387	0.10 86	0.19 507	0.17 378	0.14 383	0.09 281	0.16 462	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.08 480	0.07 393	0.06 323

CoSv	0.11 313	0.06 122	0.11 264	0.13 23	0.09 367	0.09 146	0.14 256	0.21 387	0.10 86	0.19 507	0.17 378	0.14 383	0.09 281	0.16 462	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.08 480	0.07 393	0.06 323

rvit_stereo_0081_aga	0.11 313	0.09 455	0.14 407	0.18 409	0.09 367	0.13 380	0.14 256	0.14 158	0.19 388	0.10 243	0.18 406	0.16 427	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.06 323

rvit_stereo_0081	0.11 313	0.08 371	0.15 456	0.16 229	0.09 367	0.10 212	0.14 256	0.14 158	0.24 471	0.11 280	0.13 304	0.13 360	0.09 281	0.11 207	0.12 370	0.10 546	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.05 211

rvit_stereo_0082	0.11 313	0.08 371	0.15 456	0.16 229	0.09 367	0.10 212	0.14 256	0.14 158	0.24 471	0.11 280	0.13 304	0.13 360	0.09 281	0.11 207	0.12 370	0.10 546	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.05 211

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 313	0.05 45	0.14 407	0.15 129	0.20 673	0.09 146	0.17 461	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.14 320	0.10 274	0.07 182	0.10 129	0.08 27	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.09 530

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 313	0.05 45	0.11 264	0.15 129	0.13 592	0.13 380	0.16 417	0.23 436	0.17 336	0.10 243	0.12 285	0.10 274	0.07 182	0.11 207	0.09 109	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.08 484

CAS++	0.11 313	0.07 247	0.11 264	0.14 72	0.09 367	0.12 324	0.14 256	0.24 460	0.14 239	0.11 280	0.09 169	0.11 305	0.07 182	0.14 399	0.09 109	0.11 578	0.09 582	0.09 505	0.07 402	0.07 393	0.08 484
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xx1	0.11 313	0.08 371	0.12 313	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 344	0.16 242	0.18 369	0.09 193	0.09 169	0.16 427	0.16 511	0.10 129	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.07 413

1test111	0.11 313	0.08 371	0.12 313	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 344	0.23 436	0.16 306	0.09 193	0.09 169	0.06 45	0.06 68	0.15 427	0.16 508	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.07 393	0.07 413

MIF-Stereo (partial)	0.11 313	0.06 122	0.10 199	0.19 484	0.10 482	0.10 212	0.11 71	0.17 281	0.18 369	0.14 385	0.16 354	0.09 236	0.11 366	0.12 307	0.12 370	0.08 438	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.06 304	0.07 413

EKT-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.14 407	0.15 129	0.10 482	0.13 380	0.14 256	0.18 317	0.21 428	0.11 280	0.08 132	0.12 327	0.09 281	0.11 207	0.12 370	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.08 463	0.07 413

anonymousdsp2	0.11 313	0.07 247	0.10 199	0.16 229	0.09 367	0.13 380	0.14 256	0.18 317	0.22 442	0.13 358	0.14 320	0.12 327	0.09 281	0.14 399	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 304	0.05 211

DCRE	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.16 229	0.11 533	0.11 270	0.17 461	0.18 317	0.17 336	0.11 280	0.18 406	0.10 274	0.10 328	0.15 427	0.11 301	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.05 173	0.04 76

knoymous	0.11 313	0.05 45	0.12 313	0.13 23	0.07 140	0.15 444	0.14 256	0.19 348	0.13 206	0.11 280	0.17 378	0.13 360	0.09 281	0.13 365	0.11 301	0.08 438	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.08 463	0.07 413

riskmin	0.11 313	0.06 122	0.13 368	0.14 72	0.08 232	0.14 417	0.14 256	0.18 317	0.14 239	0.11 280	0.14 320	0.16 427	0.11 366	0.14 399	0.12 370	0.09 502	0.05 283	0.07 321	0.05 200	0.08 463	0.08 484

Selective-RAFT	0.11 313	0.10 518	0.11 264	0.21 587	0.08 232	0.16 476	0.13 186	0.20 360	0.22 442	0.10 243	0.10 207	0.11 305	0.10 328	0.15 427	0.11 301	0.05 51	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.05 211

DisPM	0.11 313	0.07 247	0.12 313	0.16 229	0.09 367	0.06 14	0.13 186	0.17 281	0.17 336	0.14 385	0.20 429	0.12 327	0.10 328	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.11 588

CIPLG	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.08 232	0.12 324	0.15 344	0.17 281	0.15 266	0.14 385	0.11 263	0.16 427	0.09 281	0.16 462	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

GLC_STEREO	0.11 313	0.07 247	0.11 264	0.17 315	0.07 140	0.09 146	0.13 186	0.15 201	0.24 471	0.12 324	0.13 304	0.12 327	0.08 236	0.18 519	0.11 301	0.06 171	0.08 546	0.08 417	0.06 301	0.05 173	0.05 211

IPLGR_C	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.08 232	0.12 324	0.15 344	0.17 281	0.15 266	0.14 385	0.10 207	0.16 427	0.09 281	0.16 462	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

MIPNet	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.12 324	0.14 256	0.20 360	0.24 471	0.11 280	0.10 207	0.09 236	0.07 182	0.13 365	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

IPLGR	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 232	0.12 324	0.17 461	0.21 387	0.24 471	0.11 280	0.12 285	0.11 305	0.08 236	0.12 307	0.12 370	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.04 49	0.04 76

GMOStereo	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.19 484	0.08 232	0.12 324	0.28 668	0.13 124	0.17 336	0.11 280	0.17 378	0.14 383	0.12 399	0.07 6	0.07 1	0.05 51	0.05 283	0.09 505	0.07 402	0.04 49	0.04 76

error version	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.19 484	0.08 232	0.12 324	0.28 668	0.13 124	0.17 336	0.11 280	0.17 378	0.14 383	0.12 399	0.07 6	0.07 1	0.05 51	0.05 283	0.09 505	0.07 402	0.04 49	0.04 76

test-v	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.19 484	0.08 232	0.12 324	0.28 668	0.13 124	0.17 336	0.11 280	0.17 378	0.14 383	0.12 399	0.07 6	0.07 1	0.05 51	0.05 283	0.09 505	0.07 402	0.04 49	0.04 76

ACRE	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.08 232	0.12 324	0.15 344	0.17 281	0.14 239	0.14 385	0.10 207	0.16 427	0.09 281	0.16 462	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323

PFNet+	0.11 313	0.06 122	0.13 368	0.16 229	0.09 367	0.05 4	0.12 108	0.17 281	0.21 428	0.16 441	0.19 417	0.14 383	0.10 328	0.11 207	0.11 301	0.08 438	0.05 283	0.09 505	0.08 480	0.06 304	0.11 588

LCNet	0.11 313	0.07 247	0.09 132	0.19 484	0.09 367	0.08 88	0.15 344	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.15 341	0.16 427	0.11 366	0.12 307	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.07 402	0.06 304	0.15 651

HHNet	0.11 313	0.06 122	0.16 492	0.15 129	0.14 613	0.07 44	0.13 186	0.20 360	0.17 336	0.14 385	0.25 515	0.11 305	0.08 236	0.13 365	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.05 173	0.09 530

Patchmatch Stereo++	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 232	0.06 14	0.11 71	0.16 242	0.13 206	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413
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
AAGNet	0.11 313	0.07 247	0.16 492	0.19 484	0.09 367	0.08 88	0.13 186	0.18 317	0.13 206	0.16 441	0.21 453	0.13 360	0.14 465	0.11 207	0.14 460	0.06 171	0.04 25	0.09 505	0.06 301	0.06 304	0.05 211

OMP-Stereo	0.11 313	0.06 122	0.14 407	0.18 409	0.08 232	0.09 146	0.12 108	0.21 387	0.21 428	0.13 358	0.14 320	0.11 305	0.12 399	0.11 207	0.13 417	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.04 76

IIG-Stereo	0.11 313	0.06 122	0.13 368	0.17 315	0.08 232	0.11 270	0.12 108	0.22 413	0.17 336	0.14 385	0.17 378	0.11 305	0.12 399	0.12 307	0.12 370	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.04 76

NF-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.10 212	0.14 256	0.23 436	0.19 388	0.12 324	0.17 378	0.12 327	0.11 366	0.11 207	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.12 601

OCTAStereo	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.10 212	0.14 256	0.23 436	0.19 388	0.12 324	0.17 378	0.12 327	0.11 366	0.11 207	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.12 601

NRIStereo	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.18 409	0.08 232	0.10 212	0.14 256	0.16 242	0.15 266	0.12 324	0.14 320	0.13 360	0.12 399	0.13 365	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.07 413

PSM-adaLoss	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 232	0.06 14	0.12 108	0.16 242	0.13 206	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

PSM-AAD	0.11 313	0.07 247	0.10 199	0.19 484	0.09 367	0.10 212	0.15 344	0.20 360	0.13 206	0.12 324	0.14 320	0.18 463	0.11 366	0.11 207	0.10 214	0.05 51	0.05 283	0.09 505	0.08 480	0.06 304	0.14 644

ROB_FTStereo_v2	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 232	0.06 14	0.12 108	0.16 242	0.13 206	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

ROB_FTStereo	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 232	0.06 14	0.11 71	0.16 242	0.13 206	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

KYRaft	0.11 313	0.07 247	0.10 199	0.19 484	0.09 367	0.08 88	0.15 344	0.22 413	0.12 161	0.13 358	0.16 354	0.20 490	0.10 328	0.12 307	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.06 304	0.16 662

HUI-Stereo	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 232	0.06 14	0.12 108	0.16 242	0.13 206	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

ASMatch	0.11 313	0.06 122	0.13 368	0.16 229	0.10 482	0.07 44	0.14 256	0.17 281	0.17 336	0.12 324	0.16 354	0.16 427	0.10 328	0.13 365	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.08 484

RAFT_R40	0.11 313	0.07 247	0.14 407	0.18 409	0.09 367	0.06 14	0.13 186	0.17 281	0.16 306	0.14 385	0.18 406	0.15 412	0.12 399	0.10 129	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.09 505	0.06 301	0.06 304	0.05 211

GrayStereo	0.11 313	0.06 122	0.11 264	0.19 484	0.09 367	0.09 146	0.16 417	0.18 317	0.17 336	0.14 385	0.17 378	0.17 449	0.11 366	0.12 307	0.11 301	0.05 51	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.10 561

RE-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.10 212	0.14 256	0.23 436	0.19 388	0.12 324	0.17 378	0.12 327	0.11 366	0.11 207	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.12 601

Pruner-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.12 313	0.17 315	0.09 367	0.06 14	0.12 108	0.17 281	0.17 336	0.13 358	0.19 417	0.13 360	0.09 281	0.11 207	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.08 484

TVStereo	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.10 212	0.14 256	0.23 436	0.19 388	0.12 324	0.17 378	0.12 327	0.11 366	0.11 207	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.12 601

DeepStereo_RVC	0.11 313	0.08 371	0.16 492	0.18 409	0.08 232	0.08 88	0.12 108	0.17 281	0.12 161	0.13 358	0.14 320	0.12 327	0.12 399	0.12 307	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.08 484

iGMRVC	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 232	0.06 14	0.12 108	0.16 242	0.13 206	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

RAFT-RH_RVC	0.11 313	0.06 122	0.14 407	0.16 229	0.09 367	0.12 324	0.12 108	0.17 281	0.12 161	0.13 358	0.41 649	0.11 305	0.10 328	0.13 365	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.05 200	0.04 49	0.06 323

RAFT-345	0.11 313	0.07 247	0.15 456	0.16 229	0.08 232	0.08 88	0.12 108	0.15 201	0.10 86	0.11 280	0.36 612	0.09 236	0.09 281	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.04 49	0.05 211

iRAFT	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 232	0.06 14	0.11 71	0.16 242	0.13 206	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

CRE-IMP	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 232	0.10 212	0.12 108	0.18 317	0.10 86	0.14 385	0.13 304	0.13 360	0.12 399	0.12 307	0.11 301	0.07 355	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.08 484

test-2	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.19 484	0.08 232	0.12 324	0.28 668	0.13 124	0.17 336	0.11 280	0.17 378	0.14 383	0.12 399	0.07 6	0.07 1	0.05 51	0.05 283	0.09 505	0.07 402	0.04 49	0.04 76

GMM-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.10 199	0.18 409	0.09 367	0.08 88	0.15 344	0.23 436	0.16 306	0.11 280	0.15 341	0.13 360	0.11 366	0.11 207	0.11 301	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.07 402	0.06 304	0.09 530

RAFT-IKP	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 232	0.06 14	0.12 108	0.16 242	0.13 206	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

Prome-Stereo	0.11 313	0.06 122	0.10 199	0.18 409	0.08 232	0.12 324	0.15 344	0.22 413	0.13 206	0.12 324	0.17 378	0.13 360	0.08 236	0.12 307	0.10 214	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.09 530

rafts_anoy	0.11 313	0.06 122	0.10 199	0.17 315	0.08 232	0.10 212	0.14 256	0.17 281	0.14 239	0.13 358	0.13 304	0.12 327	0.10 328	0.11 207	0.12 370	0.07 355	0.04 25	0.09 505	0.11 604	0.07 393	0.06 323

raft+_RVC	0.11 313	0.07 247	0.09 132	0.16 229	0.07 140	0.10 212	0.11 71	0.24 460	0.20 412	0.12 324	0.15 341	0.12 327	0.08 236	0.12 307	0.13 417	0.07 355	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.05 211

RALAANet	0.11 313	0.08 371	0.10 199	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.10 42	0.20 360	0.15 266	0.14 385	0.13 304	0.16 427	0.09 281	0.12 307	0.11 301	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.04 76

DIP-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.09 25	0.16 242	0.16 306	0.11 280	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.15 427	0.13 417	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.05 173	0.06 323
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	0.12 391	0.08 371	0.08 61	0.20 553	0.07 140	0.18 518	0.23 616	0.15 201	0.15 266	0.10 243	0.10 207	0.13 360	0.08 236	0.12 307	0.11 301	0.09 502	0.10 604	0.14 635	0.14 640	0.05 173	0.04 76

S	0.12 391	0.08 371	0.09 132	0.20 553	0.08 232	0.13 380	0.19 550	0.17 281	0.16 306	0.13 358	0.11 263	0.13 360	0.10 328	0.11 207	0.13 417	0.09 502	0.07 513	0.13 621	0.15 658	0.06 304	0.04 76

IGEV_i1	0.12 391	0.07 247	0.12 313	0.16 229	0.08 232	0.19 543	0.14 256	0.18 317	0.22 442	0.18 490	0.18 406	0.16 427	0.12 399	0.16 462	0.14 460	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.06 323

rvit_stereo_0083	0.12 391	0.08 371	0.17 523	0.16 229	0.09 367	0.11 270	0.15 344	0.14 158	0.26 507	0.11 280	0.14 320	0.13 360	0.10 328	0.12 307	0.12 370	0.10 546	0.08 546	0.09 505	0.07 402	0.07 393	0.05 211

rvit_stereo_ft	0.12 391	0.07 247	0.13 368	0.19 484	0.10 482	0.12 324	0.17 461	0.16 242	0.16 306	0.12 324	0.13 304	0.15 412	0.10 328	0.14 399	0.13 417	0.09 502	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.05 211

test_sample2	0.12 391	0.07 247	0.12 313	0.14 72	0.08 232	0.16 476	0.18 510	0.21 387	0.16 306	0.14 385	0.20 429	0.19 478	0.15 483	0.15 427	0.12 370	0.08 438	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.08 463	0.07 413

MyStereo8	0.12 391	0.07 247	0.15 456	0.15 129	0.09 367	0.18 518	0.14 256	0.19 348	0.22 442	0.12 324	0.18 406	0.11 305	0.10 328	0.16 462	0.18 541	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.05 200	0.08 463	0.09 530

CoDeX	0.12 391	0.07 247	0.12 313	0.17 315	0.08 232	0.12 324	0.15 344	0.23 436	0.27 517	0.13 358	0.17 378	0.16 427	0.11 366	0.14 399	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.05 211

11t1	0.12 391	0.06 122	0.13 368	0.14 72	0.08 232	0.17 499	0.15 344	0.18 317	0.15 266	0.15 412	0.15 341	0.16 427	0.16 511	0.15 427	0.13 417	0.08 438	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.08 463	0.07 413

ffm	0.12 391	0.09 455	0.14 407	0.16 229	0.08 232	0.17 499	0.17 461	0.15 201	0.19 388	0.15 412	0.25 515	0.19 478	0.13 441	0.10 129	0.07 1	0.06 171	0.04 25	0.09 505	0.08 480	0.06 304	0.06 323

RAFT_CTSACE	0.12 391	0.09 455	0.10 199	0.22 605	0.08 232	0.12 324	0.24 630	0.18 317	0.16 306	0.20 530	0.27 541	0.13 360	0.07 182	0.13 365	0.09 109	0.05 51	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.04 49	0.04 76

Sa-1000	0.12 391	0.08 371	0.08 61	0.18 409	0.08 232	0.14 417	0.22 605	0.22 413	0.18 369	0.15 412	0.20 429	0.17 449	0.11 366	0.10 129	0.10 214	0.06 171	0.05 283	0.09 505	0.09 528	0.05 173	0.05 211

SA	0.12 391	0.09 455	0.08 61	0.18 409	0.08 232	0.12 324	0.24 630	0.23 436	0.18 369	0.17 460	0.27 541	0.14 383	0.11 366	0.11 207	0.11 301	0.05 51	0.05 283	0.09 505	0.08 480	0.05 173	0.04 76

iRaft-Stereo_5w	0.12 391	0.09 455	0.12 313	0.19 484	0.08 232	0.09 146	0.12 108	0.21 387	0.21 428	0.19 507	0.14 320	0.11 305	0.09 281	0.20 559	0.16 508	0.05 51	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.06 323

CrosDoStereo	0.12 391	0.06 122	0.12 313	0.14 72	0.08 232	0.12 324	0.15 344	0.17 281	0.22 442	0.19 507	0.24 487	0.15 412	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.07 402	0.05 173	0.05 211

PSM-softLoss	0.12 391	0.07 247	0.15 456	0.17 315	0.09 367	0.08 88	0.13 186	0.24 460	0.17 336	0.14 385	0.19 417	0.13 360	0.11 366	0.11 207	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.06 304	0.12 601

KMStereo	0.12 391	0.07 247	0.15 456	0.17 315	0.09 367	0.08 88	0.13 186	0.24 460	0.17 336	0.14 385	0.19 417	0.13 360	0.11 366	0.11 207	0.11 301	0.07 355	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.06 304	0.12 601

FTStereo	0.12 391	0.06 122	0.14 407	0.18 409	0.09 367	0.07 44	0.15 344	0.21 387	0.18 369	0.12 324	0.24 487	0.12 327	0.12 399	0.13 365	0.13 417	0.05 51	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.10 561

DeepStereo_LL	0.12 391	0.06 122	0.12 313	0.14 72	0.08 232	0.12 324	0.15 344	0.17 281	0.22 442	0.19 507	0.24 487	0.15 412	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.07 402	0.05 173	0.05 211

DEmStereo	0.12 391	0.06 122	0.14 407	0.14 72	0.10 482	0.16 476	0.15 344	0.16 242	0.24 471	0.17 460	0.24 487	0.13 360	0.14 465	0.12 307	0.13 417	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.05 211

THIR-Stereo	0.12 391	0.07 247	0.11 264	0.15 129	0.08 232	0.14 417	0.16 417	0.17 281	0.25 493	0.16 441	0.24 487	0.14 383	0.12 399	0.12 307	0.14 460	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.07 402	0.05 173	0.05 211

DRaft	0.12 391	0.06 122	0.11 264	0.14 72	0.09 367	0.14 417	0.17 461	0.21 387	0.30 549	0.17 460	0.28 555	0.10 274	0.15 483	0.10 129	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.05 211

PFNet	0.12 391	0.06 122	0.17 523	0.17 315	0.08 232	0.09 146	0.15 344	0.26 497	0.20 412	0.16 441	0.16 354	0.14 383	0.11 366	0.12 307	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 173	0.05 211

IRAFT_RVC	0.12 391	0.08 371	0.16 492	0.19 484	0.08 232	0.07 44	0.15 344	0.24 460	0.23 454	0.14 385	0.14 320	0.15 412	0.12 399	0.12 307	0.10 214	0.06 171	0.04 25	0.09 505	0.06 301	0.06 304	0.06 323

sCroCo_RVC	0.12 391	0.09 455	0.23 596	0.24 638	0.11 533	0.19 543	0.14 256	0.17 281	0.14 239	0.10 243	0.13 304	0.12 327	0.07 182	0.14 399	0.11 301	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.08 480	0.05 173	0.07 413

ARAFT	0.12 391	0.08 371	0.17 523	0.19 484	0.09 367	0.14 417	0.18 510	0.20 360	0.12 161	0.12 324	0.13 304	0.14 383	0.11 366	0.15 427	0.12 370	0.06 171	0.05 283	0.10 554	0.09 528	0.05 173	0.04 76

BEATNet_4x	0.12 391	0.08 371	0.14 407	0.18 409	0.07 140	0.15 444	0.07 5	0.22 413	0.18 369	0.16 441	0.19 417	0.18 463	0.14 465	0.16 462	0.15 492	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.06 304	0.06 323

MLCV	0.12 391	0.07 247	0.16 492	0.18 409	0.06 33	0.15 444	0.17 461	0.19 348	0.21 428	0.18 490	0.25 515	0.17 449	0.13 441	0.14 399	0.13 417	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.04 76

RT-IGEV	0.13 419	0.06 122	0.13 368	0.15 129	0.09 367	0.15 444	0.17 461	0.24 460	0.27 517	0.16 441	0.17 378	0.17 449	0.10 328	0.14 399	0.11 301	0.08 438	0.05 283	0.07 321	0.05 200	0.07 393	0.07 413

Selective-IGEV-i16pc	0.13 419	0.06 122	0.13 368	0.15 129	0.11 533	0.38 678	0.16 417	0.23 436	0.16 306	0.10 243	0.15 341	0.09 236	0.06 68	0.13 365	0.10 214	0.10 546	0.08 546	0.06 208	0.07 402	0.09 528	0.09 530

Selective-IGEV-i1	0.13 419	0.07 247	0.12 313	0.19 484	0.08 232	0.18 518	0.16 417	0.22 413	0.30 549	0.16 441	0.17 378	0.16 427	0.10 328	0.14 399	0.13 417	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.05 211

G2L-ROB	0.13 419	0.06 122	0.13 368	0.13 23	0.08 232	0.14 417	0.16 417	0.25 479	0.18 369	0.19 507	0.18 406	0.20 490	0.14 465	0.17 496	0.16 508	0.08 438	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.08 463	0.09 530

xyz-stereo	0.13 419	0.07 247	0.20 571	0.15 129	0.05 2	0.20 559	0.15 344	0.17 281	0.31 557	0.15 412	0.29 567	0.26 565	0.16 511	0.13 365	0.12 370	0.05 51	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 76

DFGA-Net	0.13 419	0.11 545	0.18 547	0.17 315	0.10 482	0.12 324	0.13 186	0.22 413	0.25 493	0.16 441	0.16 354	0.13 360	0.12 399	0.16 462	0.14 460	0.07 355	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.05 173	0.05 211

FACV-RUCA	0.13 419	0.11 545	0.12 313	0.19 484	0.12 569	0.15 444	0.15 344	0.22 413	0.20 412	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.16 511	0.14 399	0.13 417	0.07 355	0.05 283	0.08 417	0.06 301	0.10 561	0.08 484

UGAM	0.13 419	0.10 518	0.09 132	0.22 605	0.08 232	0.12 324	0.20 574	0.17 281	0.23 454	0.21 545	0.16 354	0.13 360	0.13 441	0.19 534	0.12 370	0.07 355	0.05 283	0.13 621	0.11 604	0.07 393	0.05 211

test_sample1	0.13 419	0.07 247	0.14 407	0.13 23	0.08 232	0.19 543	0.16 417	0.20 360	0.15 266	0.14 385	0.22 465	0.18 463	0.16 511	0.17 496	0.14 460	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.08 463	0.07 413

qqq1	0.13 419	0.07 247	0.17 523	0.14 72	0.08 232	0.16 476	0.17 461	0.26 497	0.27 517	0.19 507	0.20 429	0.18 463	0.15 483	0.15 427	0.11 301	0.08 438	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.06 304	0.06 323

fff1	0.13 419	0.07 247	0.17 523	0.14 72	0.08 232	0.16 476	0.17 461	0.26 497	0.27 517	0.19 507	0.20 429	0.18 463	0.15 483	0.15 427	0.11 301	0.08 438	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.06 304	0.06 323

MyStereo05	0.13 419	0.07 247	0.10 199	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.18 510	0.27 518	0.35 592	0.17 460	0.14 320	0.15 412	0.11 366	0.15 427	0.13 417	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.06 304	0.06 323

MyStereo04	0.13 419	0.07 247	0.10 199	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.18 510	0.29 552	0.38 611	0.17 460	0.14 320	0.16 427	0.10 328	0.15 427	0.13 417	0.06 171	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.06 304	0.06 323

ff1	0.13 419	0.09 455	0.14 407	0.16 229	0.08 232	0.17 499	0.17 461	0.15 201	0.19 388	0.15 412	0.25 515	0.19 478	0.13 441	0.14 399	0.20 560	0.06 171	0.04 25	0.09 505	0.08 480	0.06 304	0.06 323

StereoVision	0.13 419	0.12 563	0.09 132	0.24 638	0.10 482	0.15 444	0.21 595	0.21 387	0.20 412	0.12 324	0.24 487	0.10 274	0.10 328	0.16 462	0.10 214	0.09 502	0.11 618	0.12 606	0.12 625	0.06 304	0.05 211

LL-Strereo	0.13 419	0.09 455	0.11 264	0.20 553	0.10 482	0.11 270	0.18 510	0.32 589	0.24 471	0.15 412	0.15 341	0.14 383	0.13 441	0.19 534	0.11 301	0.06 171	0.04 25	0.09 505	0.08 480	0.04 49	0.05 211

CASS	0.13 419	0.12 563	0.11 264	0.23 629	0.09 367	0.15 444	0.17 461	0.18 317	0.19 388	0.17 460	0.18 406	0.15 412	0.15 483	0.14 399	0.14 460	0.09 502	0.06 438	0.10 554	0.08 480	0.09 528	0.07 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 419	0.07 247	0.13 368	0.18 409	0.09 367	0.13 380	0.17 461	0.19 348	0.29 539	0.15 412	0.24 487	0.15 412	0.14 465	0.14 399	0.14 460	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.09 528	0.05 173	0.06 323

TestStereo1	0.13 419	0.08 371	0.08 61	0.19 484	0.08 232	0.18 518	0.29 678	0.23 436	0.16 306	0.17 460	0.20 429	0.16 427	0.10 328	0.12 307	0.13 417	0.06 171	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.05 173	0.05 211

qqq	0.13 419	0.09 455	0.15 456	0.16 229	0.08 232	0.13 380	0.15 344	0.23 436	0.16 306	0.15 412	0.19 417	0.16 427	0.16 511	0.15 427	0.16 508	0.07 355	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.07 413

x	0.13 419	0.07 247	0.14 407	0.14 72	0.08 232	0.18 518	0.14 256	0.22 413	0.20 412	0.15 412	0.19 417	0.19 478	0.17 534	0.18 519	0.18 541	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.07 413

raft_robust	0.13 419	0.10 518	0.07 13	0.18 409	0.08 232	0.13 380	0.24 630	0.28 538	0.33 571	0.20 530	0.19 417	0.14 383	0.10 328	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.05 173	0.04 76

RAFT+CT+SA	0.13 419	0.11 545	0.09 132	0.19 484	0.09 367	0.15 444	0.28 668	0.22 413	0.22 442	0.15 412	0.26 532	0.10 274	0.10 328	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.08 480	0.07 393	0.06 323

SA-5K	0.13 419	0.08 371	0.08 61	0.19 484	0.08 232	0.18 518	0.29 678	0.23 436	0.16 306	0.17 460	0.20 429	0.16 427	0.10 328	0.12 307	0.13 417	0.06 171	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.05 173	0.05 211

GwcNet-ADL	0.13 419	0.08 371	0.14 407	0.20 553	0.09 367	0.11 270	0.20 574	0.30 566	0.24 471	0.13 358	0.14 320	0.18 463	0.14 465	0.13 365	0.14 460	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.07 393	0.06 323

GANet-ADL	0.13 419	0.07 247	0.15 456	0.17 315	0.10 482	0.18 518	0.15 344	0.30 566	0.20 412	0.13 358	0.18 406	0.19 478	0.12 399	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.05 200	0.07 393	0.08 484

RAFT	0.13 419	0.09 455	0.11 264	0.18 409	0.08 232	0.15 444	0.24 630	0.20 360	0.19 388	0.21 545	0.21 453	0.17 449	0.12 399	0.16 462	0.09 109	0.06 171	0.07 513	0.10 554	0.09 528	0.05 173	0.05 211

TestStereo	0.13 419	0.14 603	0.11 264	0.23 629	0.08 232	0.15 444	0.21 595	0.20 360	0.23 454	0.14 385	0.24 487	0.16 427	0.12 399	0.16 462	0.14 460	0.05 51	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.09 528	0.05 211

sAnonymous2	0.13 419	0.12 563	0.24 600	0.20 553	0.12 569	0.17 499	0.13 186	0.26 497	0.21 428	0.11 280	0.11 263	0.13 360	0.08 236	0.10 129	0.10 214	0.09 502	0.05 283	0.08 417	0.06 301	0.15 651	0.10 561

CroCo_RVC	0.13 419	0.12 563	0.24 600	0.20 553	0.12 569	0.17 499	0.13 186	0.26 497	0.21 428	0.11 280	0.11 263	0.13 360	0.08 236	0.10 129	0.10 214	0.09 502	0.05 283	0.08 417	0.06 301	0.15 651	0.10 561

RAFT + AFF	0.13 419	0.07 247	0.20 571	0.20 553	0.10 482	0.14 417	0.24 630	0.26 497	0.20 412	0.11 280	0.10 207	0.12 327	0.10 328	0.15 427	0.12 370	0.07 355	0.06 438	0.09 505	0.08 480	0.06 304	0.08 484

GMStereo	0.13 419	0.14 603	0.14 407	0.18 409	0.09 367	0.15 444	0.16 417	0.20 360	0.24 471	0.16 441	0.17 378	0.10 274	0.10 328	0.16 462	0.13 417	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.06 323
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 419	0.07 247	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.15 444	0.16 417	0.28 538	0.27 517	0.14 385	0.17 378	0.12 327	0.13 441	0.14 399	0.11 301	0.08 438	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.06 323

FENet	0.13 419	0.08 371	0.12 313	0.16 229	0.08 232	0.14 417	0.15 344	0.22 413	0.23 454	0.17 460	0.23 474	0.16 427	0.12 399	0.14 399	0.15 492	0.08 438	0.05 283	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.07 413

cf-r	0.13 419	0.07 247	0.12 313	0.16 229	0.08 232	0.14 417	0.19 550	0.20 360	0.25 493	0.17 460	0.25 515	0.21 499	0.16 511	0.14 399	0.14 460	0.10 546	0.05 283	0.06 208	0.08 480	0.06 304	0.06 323

iResNet	0.13 419	0.10 518	0.18 547	0.19 484	0.08 232	0.13 380	0.18 510	0.20 360	0.26 507	0.15 412	0.23 474	0.15 412	0.13 441	0.14 399	0.14 460	0.06 171	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 304	0.05 211

DN-CSS_ROB	0.13 419	0.13 591	0.16 492	0.18 409	0.10 482	0.16 476	0.08 9	0.22 413	0.18 369	0.17 460	0.22 465	0.13 360	0.13 441	0.12 307	0.13 417	0.05 51	0.05 283	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.06 323

Selective-IGEV-i16pb	0.14 456	0.08 371	0.17 523	0.15 129	0.11 533	0.41 683	0.16 417	0.28 538	0.23 454	0.11 280	0.20 429	0.10 274	0.07 182	0.17 496	0.12 370	0.10 546	0.07 513	0.06 208	0.08 480	0.09 528	0.10 561

G2L-Stereo_test	0.14 456	0.07 247	0.11 264	0.13 23	0.08 232	0.12 324	0.16 417	0.30 566	0.28 532	0.20 530	0.23 474	0.20 490	0.16 511	0.17 496	0.18 541	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.06 323

coex_refinement	0.14 456	0.07 247	0.12 313	0.17 315	0.10 482	0.15 444	0.15 344	0.26 497	0.29 539	0.18 490	0.20 429	0.22 517	0.17 534	0.16 462	0.18 541	0.08 438	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.09 528	0.08 484

G2L-Stereo	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.12 108	0.27 518	0.22 442	0.16 441	0.27 541	0.21 499	0.13 441	0.17 496	0.18 541	0.09 502	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.07 413

rvit_0105_6	0.14 456	0.09 455	0.18 547	0.17 315	0.10 482	0.10 212	0.16 417	0.19 348	0.26 507	0.12 324	0.18 406	0.17 449	0.12 399	0.18 519	0.12 370	0.15 647	0.11 618	0.12 606	0.10 570	0.09 528	0.06 323

rvit_0105_5	0.14 456	0.09 455	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.23 616	0.24 460	0.27 517	0.14 385	0.15 341	0.18 463	0.12 399	0.17 496	0.14 460	0.14 643	0.11 618	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.06 323

rvit_0105_4	0.14 456	0.09 455	0.17 523	0.17 315	0.10 482	0.12 324	0.19 550	0.23 436	0.27 517	0.14 385	0.20 429	0.17 449	0.13 441	0.17 496	0.13 417	0.15 647	0.11 618	0.11 586	0.10 570	0.09 528	0.06 323

DCVSM-stereo	0.14 456	0.09 455	0.16 492	0.16 229	0.10 482	0.15 444	0.09 25	0.19 348	0.23 454	0.20 530	0.23 474	0.26 565	0.15 483	0.18 519	0.14 460	0.09 502	0.07 513	0.09 505	0.08 480	0.10 561	0.12 601

test_sample6	0.14 456	0.08 371	0.13 368	0.16 229	0.08 232	0.17 499	0.19 550	0.25 479	0.17 336	0.17 460	0.27 541	0.19 478	0.14 465	0.15 427	0.13 417	0.08 438	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.08 463	0.08 484

test_sample5	0.14 456	0.08 371	0.14 407	0.16 229	0.08 232	0.18 518	0.18 510	0.25 479	0.17 336	0.17 460	0.27 541	0.18 463	0.14 465	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.08 463	0.08 484

test_sample4	0.14 456	0.08 371	0.14 407	0.15 129	0.08 232	0.19 543	0.18 510	0.26 497	0.17 336	0.16 441	0.25 515	0.18 463	0.14 465	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.08 484

test_sample3	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.14 72	0.09 367	0.19 543	0.17 461	0.26 497	0.18 369	0.16 441	0.22 465	0.19 478	0.15 483	0.17 496	0.13 417	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.09 528	0.08 484

DispNO	0.14 456	0.08 371	0.17 523	0.19 484	0.12 569	0.11 270	0.21 595	0.23 436	0.29 539	0.17 460	0.23 474	0.18 463	0.17 534	0.15 427	0.15 492	0.07 355	0.05 283	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.06 323

SMFormer	0.14 456	0.07 247	0.17 523	0.14 72	0.08 232	0.16 476	0.17 461	0.26 497	0.27 517	0.19 507	0.20 429	0.18 463	0.15 483	0.15 427	0.17 523	0.08 438	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.06 323

tta	0.14 456	0.07 247	0.17 523	0.14 72	0.08 232	0.16 476	0.17 461	0.26 497	0.27 517	0.19 507	0.20 429	0.18 463	0.15 483	0.15 427	0.17 523	0.08 438	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.06 304	0.06 323

mmm	0.14 456	0.08 371	0.17 523	0.17 315	0.09 367	0.17 499	0.18 510	0.21 387	0.15 266	0.15 412	0.23 474	0.21 499	0.16 511	0.16 462	0.17 523	0.08 438	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.07 413

DualNet	0.14 456	0.08 371	0.14 407	0.16 229	0.08 232	0.18 518	0.18 510	0.25 479	0.17 336	0.17 460	0.27 541	0.18 463	0.14 465	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.08 463	0.08 484

mmx	0.14 456	0.09 455	0.14 407	0.16 229	0.08 232	0.17 499	0.17 461	0.27 518	0.25 493	0.15 412	0.25 515	0.19 478	0.13 441	0.14 399	0.20 560	0.08 438	0.06 438	0.09 505	0.08 480	0.08 463	0.08 484

xxx	0.14 456	0.09 455	0.14 407	0.16 229	0.08 232	0.17 499	0.17 461	0.27 518	0.25 493	0.15 412	0.25 515	0.19 478	0.13 441	0.14 399	0.20 560	0.08 438	0.06 438	0.09 505	0.08 480	0.08 463	0.08 484

PCWNet_CMD	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.14 256	0.29 552	0.36 597	0.14 385	0.20 429	0.21 499	0.12 399	0.17 496	0.13 417	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.07 413

CBFPSM	0.14 456	0.06 122	0.26 608	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 344	0.22 413	0.23 454	0.20 530	0.27 541	0.24 541	0.16 511	0.16 462	0.18 541	0.06 171	0.06 438	0.06 208	0.07 402	0.07 393	0.07 413

gwcnet-sp	0.14 456	0.07 247	0.12 313	0.18 409	0.09 367	0.16 476	0.17 461	0.24 460	0.24 471	0.18 490	0.24 487	0.15 412	0.16 511	0.15 427	0.15 492	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

scenet	0.14 456	0.07 247	0.12 313	0.18 409	0.09 367	0.16 476	0.17 461	0.24 460	0.24 471	0.18 490	0.24 487	0.15 412	0.16 511	0.15 427	0.15 492	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

ssnet	0.14 456	0.07 247	0.12 313	0.18 409	0.09 367	0.16 476	0.17 461	0.24 460	0.24 471	0.18 490	0.24 487	0.15 412	0.16 511	0.15 427	0.15 492	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

BUS	0.14 456	0.09 455	0.14 407	0.22 605	0.10 482	0.19 543	0.14 256	0.34 618	0.19 388	0.17 460	0.22 465	0.16 427	0.13 441	0.15 427	0.13 417	0.08 438	0.06 438	0.10 554	0.09 528	0.07 393	0.07 413

IER	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.16 417	0.25 479	0.26 507	0.18 490	0.25 515	0.17 449	0.20 577	0.16 462	0.14 460	0.08 438	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.08 463	0.07 413

test_5	0.14 456	0.12 563	0.08 61	0.20 553	0.10 482	0.14 417	0.29 678	0.21 387	0.24 471	0.18 490	0.28 555	0.11 305	0.15 483	0.12 307	0.13 417	0.06 171	0.05 283	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

psmg	0.14 456	0.09 455	0.14 407	0.17 315	0.10 482	0.15 444	0.17 461	0.29 552	0.19 388	0.17 460	0.21 453	0.25 555	0.16 511	0.15 427	0.14 460	0.08 438	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.06 323

UDGNet	0.14 456	0.13 591	0.16 492	0.17 315	0.10 482	0.12 324	0.16 417	0.21 387	0.27 517	0.20 530	0.20 429	0.16 427	0.13 441	0.16 462	0.13 417	0.10 546	0.06 438	0.09 505	0.07 402	0.06 304	0.07 413

CFNet_pseudo	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.16 229	0.09 367	0.13 380	0.14 256	0.27 518	0.34 583	0.14 385	0.21 453	0.22 517	0.13 441	0.18 519	0.14 460	0.07 355	0.05 283	0.08 417	0.06 301	0.07 393	0.07 413

GES	0.14 456	0.08 371	0.16 492	0.15 129	0.10 482	0.13 380	0.13 186	0.28 538	0.25 493	0.16 441	0.23 474	0.18 463	0.13 441	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.08 463	0.09 530

GANet-RSSM	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.13 23	0.08 232	0.14 417	0.17 461	0.22 413	0.21 428	0.17 460	0.24 487	0.23 535	0.15 483	0.16 462	0.15 492	0.10 546	0.06 438	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

PSMNet-RSSM	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.15 129	0.08 232	0.13 380	0.16 417	0.24 460	0.24 471	0.16 441	0.28 555	0.22 517	0.14 465	0.15 427	0.13 417	0.11 578	0.06 438	0.09 505	0.12 625	0.08 463	0.07 413

GwcNet-RSSM	0.14 456	0.07 247	0.12 313	0.15 129	0.08 232	0.15 444	0.20 574	0.21 387	0.27 517	0.18 490	0.27 541	0.22 517	0.16 511	0.14 399	0.15 492	0.10 546	0.05 283	0.07 321	0.09 528	0.07 393	0.07 413

CFNet-ft	0.14 456	0.07 247	0.15 456	0.12 7	0.09 367	0.16 476	0.18 510	0.22 413	0.24 471	0.17 460	0.26 532	0.24 541	0.14 465	0.16 462	0.14 460	0.11 578	0.06 438	0.08 417	0.09 528	0.09 528	0.08 484

CCAANet	0.14 456	0.06 122	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.16 476	0.13 186	0.30 566	0.24 471	0.16 441	0.32 587	0.18 463	0.17 534	0.17 496	0.14 460	0.06 171	0.05 283	0.09 505	0.09 528	0.06 304	0.09 530

DMCA	0.14 456	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.09 367	0.15 444	0.17 461	0.23 436	0.27 517	0.14 385	0.19 417	0.17 449	0.18 549	0.15 427	0.17 523	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.09 528	0.10 561

RASNet	0.14 456	0.07 247	0.14 407	0.16 229	0.08 232	0.18 518	0.14 256	0.29 552	0.20 412	0.17 460	0.25 515	0.21 499	0.18 549	0.20 559	0.19 554	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.08 480	0.06 304	0.06 323

MSMDNet	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.14 256	0.29 552	0.36 597	0.14 385	0.21 453	0.21 499	0.12 399	0.17 496	0.14 460	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.07 413

HSM-Net_RVC	0.14 456	0.08 371	0.11 264	0.15 129	0.08 232	0.15 444	0.15 344	0.27 518	0.29 539	0.19 507	0.21 453	0.29 592	0.14 465	0.17 496	0.13 417	0.06 171	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.06 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 456	0.07 247	0.15 456	0.12 7	0.09 367	0.16 476	0.18 510	0.22 413	0.24 471	0.17 460	0.26 532	0.24 541	0.14 465	0.16 462	0.14 460	0.11 578	0.06 438	0.08 417	0.09 528	0.09 528	0.08 484

ccs_rob	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.16 229	0.09 367	0.12 324	0.14 256	0.27 518	0.34 583	0.14 385	0.21 453	0.22 517	0.13 441	0.18 519	0.14 460	0.07 355	0.05 283	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.07 413

UCFNet_RVC	0.14 456	0.08 371	0.13 368	0.11 1	0.10 482	0.20 559	0.10 42	0.24 460	0.22 442	0.17 460	0.20 429	0.23 535	0.15 483	0.17 496	0.15 492	0.12 603	0.07 513	0.10 554	0.13 636	0.11 584	0.10 561

iResNetv2_ROB	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.16 229	0.08 232	0.16 476	0.12 108	0.25 479	0.35 592	0.21 545	0.29 567	0.24 541	0.13 441	0.14 399	0.14 460	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.04 64	0.09 528	0.08 484

iResNet_ROB	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.14 72	0.07 140	0.18 518	0.14 256	0.26 497	0.31 557	0.22 561	0.25 515	0.23 535	0.15 483	0.15 427	0.13 417	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.08 463	0.08 484

DDVS	0.15 501	0.10 518	0.21 581	0.16 229	0.12 569	0.15 444	0.14 256	0.25 479	0.19 388	0.18 490	0.29 567	0.27 573	0.12 399	0.19 534	0.15 492	0.09 502	0.06 438	0.09 505	0.07 402	0.11 584	0.11 588

rvit_0105_3	0.15 501	0.09 455	0.14 407	0.19 484	0.12 569	0.15 444	0.25 646	0.25 479	0.29 539	0.15 412	0.17 378	0.20 490	0.13 441	0.17 496	0.14 460	0.13 629	0.11 618	0.12 606	0.14 640	0.07 393	0.06 323

ACV-stereo	0.15 501	0.10 518	0.28 621	0.18 409	0.12 569	0.14 417	0.12 108	0.23 436	0.21 428	0.19 507	0.23 474	0.22 517	0.15 483	0.23 600	0.17 523	0.07 355	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.07 413

ITSA-stereo	0.15 501	0.10 518	0.14 407	0.19 484	0.08 232	0.12 324	0.14 256	0.30 566	0.49 658	0.17 460	0.19 417	0.22 517	0.15 483	0.17 496	0.16 508	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.08 463	0.08 484

test_sample7	0.15 501	0.10 518	0.16 492	0.14 72	0.11 533	0.16 476	0.16 417	0.27 518	0.23 454	0.20 530	0.20 429	0.24 541	0.19 565	0.16 462	0.16 508	0.12 603	0.06 438	0.10 554	0.09 528	0.10 561	0.10 561

1111x	0.15 501	0.08 371	0.12 313	0.18 409	0.07 140	0.18 518	0.25 646	0.31 578	0.24 471	0.17 460	0.24 487	0.26 565	0.15 483	0.13 365	0.23 601	0.07 355	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.07 393	0.06 323

CFNet_ucs	0.15 501	0.08 371	0.16 492	0.16 229	0.11 533	0.14 417	0.14 256	0.30 566	0.34 583	0.16 441	0.24 487	0.23 535	0.14 465	0.18 519	0.15 492	0.09 502	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.09 528	0.09 530

BSDual-CNN	0.15 501	0.09 455	0.14 407	0.22 605	0.10 482	0.14 417	0.15 344	0.34 618	0.19 388	0.17 460	0.22 465	0.25 555	0.16 511	0.15 427	0.14 460	0.08 438	0.06 438	0.10 554	0.09 528	0.07 393	0.07 413

hknet	0.15 501	0.11 545	0.13 368	0.22 605	0.11 533	0.14 417	0.15 344	0.34 618	0.25 493	0.17 460	0.22 465	0.22 517	0.18 549	0.17 496	0.12 370	0.07 355	0.06 438	0.10 554	0.09 528	0.07 393	0.07 413

dd	0.15 501	0.16 621	0.16 492	0.19 484	0.09 367	0.15 444	0.18 510	0.21 387	0.25 493	0.23 574	0.20 429	0.21 499	0.09 281	0.21 576	0.16 508	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.06 323

DAS	0.15 501	0.08 371	0.18 547	0.19 484	0.10 482	0.19 543	0.17 461	0.27 518	0.29 539	0.18 490	0.25 515	0.21 499	0.15 483	0.16 462	0.12 370	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.07 413

SepStereo	0.15 501	0.08 371	0.18 547	0.19 484	0.10 482	0.19 543	0.17 461	0.27 518	0.29 539	0.18 490	0.25 515	0.21 499	0.15 483	0.25 616	0.12 370	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.07 413

PSMNet-ADL	0.15 501	0.12 563	0.13 368	0.22 605	0.09 367	0.13 380	0.20 574	0.26 497	0.23 454	0.18 490	0.20 429	0.24 541	0.16 511	0.18 519	0.17 523	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.11 604	0.08 463	0.07 413

LMCR-Stereo	0.15 501	0.08 371	0.13 368	0.21 587	0.09 367	0.17 499	0.20 574	0.27 518	0.19 388	0.24 583	0.24 487	0.23 535	0.17 534	0.20 559	0.17 523	0.07 355	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.10 561	0.08 484

ICVP	0.15 501	0.09 455	0.12 313	0.22 605	0.09 367	0.17 499	0.21 595	0.25 479	0.23 454	0.18 490	0.30 574	0.26 565	0.18 549	0.17 496	0.14 460	0.09 502	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.07 413
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	0.15 501	0.07 247	0.14 407	0.14 72	0.08 232	0.23 602	0.18 510	0.31 578	0.19 388	0.14 385	0.28 555	0.22 517	0.14 465	0.15 427	0.26 636	0.09 502	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.08 463	0.07 413

test_xeample	0.15 501	0.06 122	0.13 368	0.14 72	0.08 232	0.21 577	0.20 574	0.28 538	0.20 412	0.16 441	0.29 567	0.19 478	0.16 511	0.15 427	0.26 636	0.09 502	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.07 413

ACVNet	0.15 501	0.09 455	0.15 456	0.13 23	0.12 569	0.14 417	0.20 574	0.22 413	0.33 571	0.17 460	0.26 532	0.21 499	0.16 511	0.17 496	0.21 580	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.08 463	0.06 323

acv_ft	0.15 501	0.09 455	0.15 456	0.19 484	0.10 482	0.16 476	0.17 461	0.25 479	0.33 571	0.19 507	0.26 532	0.21 499	0.17 534	0.17 496	0.18 541	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.08 463	0.06 323

CFNet	0.15 501	0.10 518	0.17 523	0.17 315	0.08 232	0.18 518	0.09 25	0.28 538	0.25 493	0.19 507	0.24 487	0.24 541	0.17 534	0.17 496	0.14 460	0.08 438	0.06 438	0.09 505	0.10 570	0.07 393	0.06 323

AdaStereo	0.15 501	0.11 545	0.15 456	0.18 409	0.09 367	0.20 559	0.11 71	0.32 589	0.28 532	0.20 530	0.23 474	0.20 490	0.13 441	0.19 534	0.14 460	0.12 603	0.05 283	0.10 554	0.07 402	0.09 528	0.07 413
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.
HSM	0.15 501	0.08 371	0.14 407	0.16 229	0.09 367	0.16 476	0.14 256	0.28 538	0.25 493	0.19 507	0.23 474	0.37 647	0.16 511	0.20 559	0.15 492	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.06 323

pmcnn	0.15 501	0.07 247	0.19 559	0.15 129	0.07 140	0.20 559	0.15 344	0.24 460	0.26 507	0.21 545	0.34 604	0.28 583	0.18 549	0.18 519	0.17 523	0.07 355	0.05 283	0.05 55	0.04 64	0.07 393	0.06 323

DStereoRT	0.16 524	0.06 122	0.11 264	0.19 484	0.09 367	0.12 324	0.12 108	0.28 538	0.22 442	0.12 324	0.20 429	0.11 305	0.10 328	0.15 427	0.14 460	0.06 171	0.05 283	0.96 727	0.09 528	0.05 173	0.04 76

DualNet (step1)	0.16 524	0.12 563	0.20 571	0.12 7	0.14 613	0.17 499	0.13 186	0.27 518	0.23 454	0.20 530	0.20 429	0.24 541	0.19 565	0.16 462	0.16 508	0.15 647	0.06 438	0.14 635	0.14 640	0.14 635	0.12 601

GMStereo_Zeroshot	0.16 524	0.13 591	0.24 600	0.20 553	0.10 482	0.17 499	0.13 186	0.29 552	0.25 493	0.23 574	0.32 587	0.25 555	0.11 366	0.19 534	0.14 460	0.09 502	0.06 438	0.11 586	0.06 301	0.12 601	0.08 484

iinet-f	0.16 524	0.06 122	0.45 667	0.14 72	0.10 482	0.21 577	0.14 256	0.27 518	0.23 454	0.21 545	0.24 487	0.21 499	0.15 483	0.18 519	0.21 580	0.09 502	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.09 528	0.10 561

CRFU-Net	0.16 524	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.19 543	0.14 256	0.26 497	0.20 412	0.28 623	0.27 541	0.29 592	0.17 534	0.19 534	0.17 523	0.09 502	0.09 582	0.07 321	0.07 402	0.08 463	0.08 484

NINENet	0.16 524	0.10 518	0.15 456	0.17 315	0.11 533	0.19 543	0.14 256	0.40 663	0.36 597	0.18 490	0.21 453	0.16 427	0.13 441	0.15 427	0.13 417	0.08 438	0.08 546	0.10 554	0.07 402	0.10 561	0.09 530

CSP-Net	0.16 524	0.09 455	0.14 407	0.16 229	0.09 367	0.19 543	0.17 461	0.25 479	0.32 564	0.25 596	0.30 574	0.24 541	0.15 483	0.21 576	0.18 541	0.09 502	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.08 463	0.07 413

AASNet	0.16 524	0.08 371	0.12 313	0.19 484	0.09 367	0.18 518	0.15 344	0.37 647	0.37 604	0.19 507	0.23 474	0.20 490	0.16 511	0.17 496	0.20 560	0.10 546	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.09 528	0.09 530

AACVNet	0.16 524	0.08 371	0.14 407	0.15 129	0.10 482	0.18 518	0.15 344	0.23 436	0.24 471	0.27 608	0.27 541	0.28 583	0.17 534	0.19 534	0.16 508	0.09 502	0.07 513	0.09 505	0.07 402	0.10 561	0.09 530

ADLNet2	0.16 524	0.09 455	0.13 368	0.16 229	0.09 367	0.20 559	0.16 417	0.31 578	0.39 615	0.16 441	0.20 429	0.20 490	0.18 549	0.21 576	0.22 589	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.09 528	0.07 413

Anonymous3	0.16 524	0.13 591	0.33 641	0.26 655	0.14 613	0.27 638	0.17 461	0.28 538	0.28 532	0.15 412	0.17 378	0.14 383	0.10 328	0.15 427	0.12 370	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.08 480	0.08 463	0.11 588

ADLNet	0.16 524	0.08 371	0.15 456	0.16 229	0.10 482	0.16 476	0.17 461	0.32 589	0.27 517	0.22 561	0.27 541	0.24 541	0.16 511	0.18 519	0.21 580	0.10 546	0.06 438	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.09 530

HCRNet	0.16 524	0.24 669	0.12 313	0.35 690	0.11 533	0.15 444	0.17 461	0.26 497	0.22 442	0.19 507	0.24 487	0.21 499	0.14 465	0.15 427	0.13 417	0.11 578	0.07 513	0.11 586	0.10 570	0.09 528	0.07 413

222	0.16 524	0.07 247	0.14 407	0.14 72	0.08 232	0.24 607	0.18 510	0.30 566	0.20 412	0.17 460	0.28 555	0.17 449	0.16 511	0.15 427	0.40 692	0.10 546	0.05 283	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.08 484

UPFNet	0.16 524	0.08 371	0.12 313	0.20 553	0.12 569	0.20 559	0.23 616	0.28 538	0.26 507	0.17 460	0.24 487	0.22 517	0.19 565	0.19 534	0.21 580	0.09 502	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.08 463	0.06 323

ac_64	0.16 524	0.08 371	0.15 456	0.18 409	0.10 482	0.22 586	0.18 510	0.24 460	0.21 428	0.18 490	0.24 487	0.29 592	0.18 549	0.19 534	0.22 589	0.09 502	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.07 393	0.06 323

DSFCA	0.16 524	0.09 455	0.14 407	0.16 229	0.10 482	0.20 559	0.19 550	0.28 538	0.31 557	0.23 574	0.24 487	0.22 517	0.15 483	0.19 534	0.20 560	0.10 546	0.07 513	0.09 505	0.09 528	0.08 463	0.08 484

FADNet-RVC-Resample	0.16 524	0.11 545	0.31 634	0.22 605	0.11 533	0.19 543	0.14 256	0.25 479	0.24 471	0.24 583	0.27 541	0.20 490	0.15 483	0.16 462	0.15 492	0.07 355	0.08 546	0.12 606	0.10 570	0.09 528	0.10 561

FADNet_RVC	0.16 524	0.14 603	0.40 660	0.20 553	0.11 533	0.13 380	0.13 186	0.26 497	0.22 442	0.21 545	0.23 474	0.20 490	0.17 534	0.14 399	0.16 508	0.08 438	0.08 546	0.12 606	0.09 528	0.11 584	0.10 561

AANet_RVC	0.16 524	0.10 518	0.10 199	0.18 409	0.09 367	0.18 518	0.19 550	0.26 497	0.31 557	0.22 561	0.35 609	0.21 499	0.21 581	0.22 589	0.16 508	0.06 171	0.05 283	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.06 323

DeepPruner_ROB	0.16 524	0.11 545	0.15 456	0.17 315	0.10 482	0.17 499	0.15 344	0.32 589	0.21 428	0.19 507	0.21 453	0.22 517	0.18 549	0.20 559	0.15 492	0.13 629	0.09 582	0.09 505	0.09 528	0.11 584	0.10 561

z-ln-s-r	0.17 545	0.10 518	0.40 660	0.19 484	0.08 232	0.17 499	0.18 510	0.22 413	0.33 571	0.18 490	0.40 638	0.22 517	0.17 534	0.20 559	0.23 601	0.07 355	0.05 283	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.05 211

rvit_stereo_0075_2	0.17 545	0.12 563	0.25 605	0.23 629	0.16 644	0.13 380	0.10 42	0.30 566	0.27 517	0.20 530	0.28 555	0.22 517	0.15 483	0.18 519	0.13 417	0.16 663	0.10 604	0.17 660	0.10 570	0.10 561	0.09 530

ToySt	0.17 545	0.11 545	0.18 547	0.17 315	0.11 533	0.16 476	0.25 646	0.24 460	0.33 571	0.19 507	0.24 487	0.26 565	0.24 604	0.19 534	0.20 560	0.07 355	0.08 546	0.09 505	0.10 570	0.09 528	0.08 484

ssnet_v2	0.17 545	0.10 518	0.17 523	0.17 315	0.11 533	0.21 577	0.21 595	0.33 609	0.25 493	0.22 561	0.22 465	0.27 573	0.18 549	0.22 589	0.20 560	0.11 578	0.09 582	0.09 505	0.09 528	0.08 463	0.08 484

dad	0.17 545	0.20 653	0.20 571	0.16 229	0.11 533	0.20 559	0.18 510	0.21 387	0.28 532	0.30 637	0.24 487	0.29 592	0.13 441	0.19 534	0.16 508	0.18 670	0.09 582	0.11 586	0.09 528	0.11 584	0.07 413

GEStereo_RVC	0.17 545	0.12 563	0.15 456	0.22 605	0.11 533	0.19 543	0.17 461	0.32 589	0.48 651	0.20 530	0.25 515	0.17 449	0.13 441	0.21 576	0.16 508	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.09 528	0.08 484

MMNet	0.17 545	0.09 455	0.16 492	0.20 553	0.11 533	0.27 638	0.20 574	0.25 479	0.41 624	0.22 561	0.30 574	0.21 499	0.20 577	0.17 496	0.20 560	0.06 171	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.08 463	0.07 413

delet	0.17 545	0.08 371	0.17 523	0.19 484	0.11 533	0.20 559	0.21 595	0.30 566	0.37 604	0.17 460	0.26 532	0.19 478	0.19 565	0.19 534	0.21 580	0.08 438	0.08 546	0.09 505	0.11 604	0.06 304	0.06 323

UNet	0.17 545	0.09 455	0.18 547	0.19 484	0.12 569	0.27 638	0.19 550	0.33 609	0.29 539	0.21 545	0.24 487	0.23 535	0.19 565	0.19 534	0.18 541	0.07 355	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.08 463	0.06 323

HGLStereo	0.17 545	0.08 371	0.19 559	0.17 315	0.12 569	0.18 518	0.18 510	0.31 578	0.32 564	0.21 545	0.32 587	0.25 555	0.18 549	0.19 534	0.20 560	0.09 502	0.09 582	0.07 321	0.07 402	0.09 528	0.10 561

DMCA-RVC	0.17 545	0.10 518	0.15 456	0.24 638	0.11 533	0.18 518	0.18 510	0.25 479	0.24 471	0.21 545	0.26 532	0.25 555	0.27 627	0.18 519	0.20 560	0.12 603	0.08 546	0.13 621	0.10 570	0.10 561	0.08 484

TDLM	0.17 545	0.12 563	0.13 368	0.24 638	0.10 482	0.18 518	0.18 510	0.36 641	0.30 549	0.21 545	0.28 555	0.28 583	0.18 549	0.23 600	0.18 541	0.11 578	0.07 513	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.08 484

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 545	0.10 518	0.22 587	0.20 553	0.10 482	0.15 444	0.18 510	0.31 578	0.25 493	0.21 545	0.30 574	0.25 555	0.17 534	0.21 576	0.20 560	0.09 502	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.08 484
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 545	0.12 563	0.15 456	0.20 553	0.09 367	0.18 518	0.18 510	0.26 497	0.23 454	0.26 602	0.40 638	0.22 517	0.17 534	0.21 576	0.20 560	0.08 438	0.05 283	0.09 505	0.10 570	0.07 393	0.07 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.18 559	0.08 371	0.19 559	0.19 484	0.13 592	0.15 444	0.12 108	0.30 566	0.32 564	0.21 545	0.25 515	0.27 573	0.17 534	0.17 496	0.20 560	0.20 679	0.08 546	0.14 635	0.14 640	0.14 635	0.17 671

test_sample9	0.18 559	0.12 563	0.20 571	0.12 7	0.14 613	0.17 499	0.13 186	0.27 518	0.23 454	0.20 530	0.20 429	0.24 541	0.19 565	0.19 534	0.17 523	0.15 647	0.30 702	0.14 635	0.14 640	0.14 635	0.12 601

fast-acv-ft	0.18 559	0.11 545	0.19 559	0.19 484	0.12 569	0.24 607	0.21 595	0.25 479	0.34 583	0.22 561	0.34 604	0.27 573	0.20 577	0.21 576	0.23 601	0.09 502	0.09 582	0.08 417	0.10 570	0.08 463	0.07 413

HBP-ISP	0.18 559	0.13 591	0.16 492	0.15 129	0.11 533	0.08 88	0.13 186	0.28 538	0.29 539	0.22 561	0.33 600	0.21 499	0.25 613	0.23 600	0.17 523	0.14 643	0.16 669	0.21 674	0.17 670	0.10 561	0.08 484

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 559	0.09 455	0.29 629	0.15 129	0.10 482	0.22 586	0.20 574	0.26 497	0.39 615	0.25 596	0.42 655	0.24 541	0.15 483	0.20 559	0.19 554	0.07 355	0.05 283	0.06 208	0.05 200	0.10 561	0.09 530

SACVNet	0.18 559	0.12 563	0.14 407	0.17 315	0.13 592	0.22 586	0.18 510	0.31 578	0.30 549	0.23 574	0.31 583	0.30 602	0.22 590	0.22 589	0.17 523	0.11 578	0.08 546	0.10 554	0.10 570	0.12 601	0.14 644

psm_up	0.18 559	0.10 518	0.18 547	0.20 553	0.11 533	0.17 499	0.19 550	0.37 647	0.34 583	0.21 545	0.28 555	0.29 592	0.24 604	0.20 559	0.22 589	0.09 502	0.10 604	0.11 586	0.11 604	0.08 463	0.08 484

hitnet-ft	0.18 559	0.09 455	0.17 523	0.14 72	0.09 367	0.26 628	0.20 574	0.25 479	0.26 507	0.24 583	0.32 587	0.31 615	0.22 590	0.24 610	0.21 580	0.12 603	0.07 513	0.10 554	0.08 480	0.12 601	0.11 588

STTStereo	0.18 559	0.12 563	0.27 616	0.20 553	0.11 533	0.16 476	0.21 595	0.29 552	0.23 454	0.21 545	0.30 574	0.29 592	0.18 549	0.20 559	0.19 554	0.12 603	0.11 618	0.11 586	0.14 640	0.09 528	0.08 484

CVANet_RVC	0.18 559	0.10 518	0.14 407	0.21 587	0.10 482	0.18 518	0.17 461	0.34 618	0.33 571	0.22 561	0.31 583	0.28 583	0.18 549	0.23 600	0.17 523	0.12 603	0.08 546	0.12 606	0.11 604	0.09 528	0.07 413

StereoDRNet	0.18 559	0.11 545	0.17 523	0.22 605	0.11 533	0.21 577	0.22 605	0.37 647	0.33 571	0.24 583	0.28 555	0.30 602	0.19 565	0.20 559	0.20 560	0.09 502	0.08 546	0.11 586	0.09 528	0.09 528	0.07 413

DLCB_ROB	0.18 559	0.10 518	0.15 456	0.23 629	0.11 533	0.24 607	0.18 510	0.29 552	0.28 532	0.27 608	0.28 555	0.28 583	0.24 604	0.19 534	0.20 560	0.08 438	0.08 546	0.09 505	0.09 528	0.07 393	0.07 413

TCMNet	0.19 571	0.12 563	0.19 559	0.20 553	0.18 666	0.20 559	0.24 630	0.27 518	0.36 597	0.23 574	0.26 532	0.25 555	0.19 565	0.19 534	0.23 601	0.13 629	0.11 618	0.11 586	0.12 625	0.13 621	0.12 601

rvit_105_1	0.19 571	0.11 545	0.25 605	0.21 587	0.16 644	0.21 577	0.27 662	0.31 578	0.41 624	0.19 507	0.20 429	0.22 517	0.17 534	0.19 534	0.17 523	0.12 603	0.12 634	0.13 621	0.15 658	0.08 463	0.07 413

test_sample8	0.19 571	0.12 563	0.20 571	0.12 7	0.14 613	0.17 499	0.13 186	0.31 578	0.21 428	0.27 608	0.22 465	0.36 642	0.25 613	0.19 534	0.17 523	0.15 647	0.30 702	0.14 635	0.14 640	0.14 635	0.12 601

SDNR	0.19 571	0.08 371	0.19 559	0.16 229	0.12 569	0.77 714	0.14 256	0.25 479	0.32 564	0.19 507	0.24 487	0.19 478	0.13 441	0.19 534	0.15 492	0.16 663	0.18 676	0.14 635	0.11 604	0.08 463	0.11 588

pcwnet_v2	0.19 571	0.10 518	0.26 608	0.17 315	0.14 613	0.18 518	0.15 344	0.37 647	0.46 649	0.19 507	0.24 487	0.21 499	0.19 565	0.20 559	0.19 554	0.13 629	0.10 604	0.10 554	0.10 570	0.11 584	0.13 625

ADCRef	0.19 571	0.12 563	0.41 663	0.20 553	0.12 569	0.22 586	0.18 510	0.32 589	0.36 597	0.26 602	0.32 587	0.17 449	0.23 598	0.24 610	0.24 614	0.07 355	0.06 438	0.09 505	0.09 528	0.08 463	0.08 484

NVstereo2D	0.19 571	0.10 518	0.15 456	0.17 315	0.15 633	0.28 645	0.23 616	0.44 680	0.42 632	0.15 412	0.27 541	0.25 555	0.19 565	0.22 589	0.17 523	0.09 502	0.06 438	0.10 554	0.08 480	0.15 651	0.09 530

DRN-Test	0.19 571	0.11 545	0.20 571	0.22 605	0.10 482	0.22 586	0.22 605	0.39 659	0.37 604	0.24 583	0.32 587	0.26 565	0.21 581	0.22 589	0.24 614	0.11 578	0.07 513	0.11 586	0.10 570	0.09 528	0.07 413

DISCO	0.19 571	0.09 455	0.22 587	0.17 315	0.10 482	0.25 618	0.18 510	0.27 518	0.44 642	0.22 561	0.31 583	0.33 629	0.26 619	0.28 633	0.28 652	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.09 528	0.09 530

CBMV_ROB	0.19 571	0.13 591	0.17 523	0.16 229	0.11 533	0.15 444	0.13 186	0.26 497	0.28 532	0.27 608	0.30 574	0.27 573	0.24 604	0.23 600	0.16 508	0.15 647	0.17 674	0.22 678	0.20 676	0.10 561	0.11 588

NOSS_ROB	0.19 571	0.12 563	0.18 547	0.16 229	0.12 569	0.15 444	0.12 108	0.30 566	0.32 564	0.20 530	0.22 465	0.27 573	0.23 598	0.21 576	0.16 508	0.16 663	0.18 676	0.23 679	0.21 678	0.12 601	0.13 625

CBMV	0.19 571	0.14 603	0.17 523	0.18 409	0.10 482	0.20 559	0.11 71	0.29 552	0.30 549	0.29 632	0.30 574	0.30 602	0.23 598	0.27 621	0.19 554	0.13 629	0.15 665	0.17 660	0.16 663	0.10 561	0.10 561
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PStereo	0.20 583	0.22 663	0.20 571	0.17 315	0.10 482	0.13 380	0.20 574	0.27 518	0.38 611	0.20 530	0.14 320	0.28 583	0.31 654	0.24 610	0.31 670	0.18 670	0.13 649	0.15 648	0.11 604	0.12 601	0.12 601

w-ln-seven-2	0.20 583	0.14 603	0.37 654	0.22 605	0.12 569	0.20 559	0.21 595	0.28 538	0.37 604	0.25 596	0.37 618	0.27 573	0.22 590	0.21 576	0.23 601	0.08 438	0.08 546	0.09 505	0.09 528	0.10 561	0.09 530

YMNet	0.20 583	0.12 563	0.19 559	0.20 553	0.14 613	0.26 628	0.23 616	0.32 589	0.34 583	0.27 608	0.34 604	0.30 602	0.18 549	0.18 519	0.22 589	0.10 546	0.13 649	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.09 530

YMNet_1	0.20 583	0.12 563	0.19 559	0.20 553	0.14 613	0.26 628	0.23 616	0.32 589	0.34 583	0.27 608	0.34 604	0.30 602	0.18 549	0.18 519	0.22 589	0.10 546	0.13 649	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.09 530

GwcNet	0.20 583	0.13 591	0.19 559	0.18 409	0.12 569	0.24 607	0.19 550	0.35 634	0.43 637	0.20 530	0.32 587	0.33 629	0.20 577	0.22 589	0.24 614	0.11 578	0.09 582	0.09 505	0.09 528	0.09 528	0.10 561

FAT-Stereo	0.20 583	0.12 563	0.22 587	0.21 587	0.12 569	0.17 499	0.18 510	0.34 618	0.39 615	0.27 608	0.37 618	0.34 636	0.32 660	0.21 576	0.20 560	0.09 502	0.11 618	0.10 554	0.09 528	0.11 584	0.14 644

FADNet-RVC	0.20 583	0.20 653	0.38 656	0.21 587	0.16 644	0.20 559	0.15 344	0.26 497	0.26 507	0.26 602	0.32 587	0.26 565	0.21 581	0.22 589	0.19 554	0.12 603	0.13 649	0.12 606	0.14 640	0.13 621	0.18 674

S-Stereo	0.20 583	0.12 563	0.25 605	0.21 587	0.13 592	0.20 559	0.18 510	0.32 589	0.43 637	0.23 574	0.36 612	0.28 583	0.30 650	0.19 534	0.22 589	0.09 502	0.12 634	0.10 554	0.10 570	0.13 621	0.13 625

SuperB	0.20 583	0.10 518	0.56 683	0.16 229	0.09 367	0.18 518	0.18 510	0.24 460	0.50 661	0.26 602	0.39 632	0.17 449	0.21 581	0.22 589	0.21 580	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.12 601	0.10 561

ADCP+	0.20 583	0.10 518	0.33 641	0.20 553	0.12 569	0.22 586	0.26 655	0.31 578	0.34 583	0.26 602	0.37 618	0.22 517	0.22 590	0.27 621	0.27 644	0.09 502	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.09 528	0.10 561

PS-NSSS	0.20 583	0.21 659	0.23 596	0.20 553	0.10 482	0.19 543	0.17 461	0.36 641	0.25 493	0.27 608	0.33 600	0.27 573	0.24 604	0.20 559	0.20 560	0.15 647	0.12 634	0.17 660	0.14 640	0.10 561	0.08 484

PWCDC_ROB	0.20 583	0.13 591	0.22 587	0.24 638	0.11 533	0.19 543	0.15 344	0.33 609	0.54 671	0.29 632	0.50 671	0.21 499	0.15 483	0.27 621	0.20 560	0.11 578	0.09 582	0.10 554	0.08 480	0.11 584	0.09 530

SGM-Forest	0.20 583	0.14 603	0.18 547	0.19 484	0.13 592	0.20 559	0.22 605	0.33 609	0.30 549	0.24 583	0.29 567	0.28 583	0.19 565	0.23 600	0.17 523	0.15 647	0.16 669	0.15 648	0.14 640	0.12 601	0.12 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDG	0.21 596	0.17 632	0.19 559	0.23 629	0.15 633	0.30 652	0.20 574	0.33 609	0.35 592	0.23 574	0.28 555	0.31 615	0.27 627	0.20 559	0.22 589	0.15 647	0.12 634	0.13 621	0.09 528	0.14 635	0.14 644

FINET	0.21 596	0.18 643	0.26 608	0.18 409	0.16 644	0.23 602	0.23 616	0.32 589	0.48 651	0.25 596	0.32 587	0.22 517	0.22 590	0.22 589	0.17 523	0.18 670	0.16 669	0.11 586	0.10 570	0.15 651	0.13 625

Syn2CoEx	0.21 596	0.16 621	0.27 616	0.29 680	0.14 613	0.26 628	0.20 574	0.33 609	0.31 557	0.28 623	0.36 612	0.27 573	0.25 613	0.19 534	0.24 614	0.16 663	0.12 634	0.14 635	0.11 604	0.09 528	0.08 484

FADNet	0.21 596	0.22 663	0.36 650	0.18 409	0.17 659	0.24 607	0.13 186	0.31 578	0.31 557	0.23 574	0.25 515	0.27 573	0.21 581	0.19 534	0.15 492	0.13 629	0.15 665	0.12 606	0.15 658	0.16 660	0.18 674

RP	0.21 596	0.13 591	0.21 581	0.23 629	0.11 533	0.21 577	0.20 574	0.25 479	0.44 642	0.21 545	0.38 624	0.36 642	0.24 604	0.27 621	0.25 624	0.11 578	0.12 634	0.13 621	0.12 625	0.12 601	0.14 644

DANet	0.21 596	0.15 613	0.28 621	0.25 650	0.13 592	0.22 586	0.19 550	0.27 518	0.27 517	0.28 623	0.32 587	0.35 640	0.31 654	0.31 644	0.23 601	0.11 578	0.09 582	0.11 586	0.10 570	0.13 621	0.11 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 596	0.12 563	0.21 581	0.24 638	0.13 592	0.22 586	0.22 605	0.41 669	0.26 507	0.31 643	0.42 655	0.37 647	0.28 638	0.23 600	0.22 589	0.10 546	0.12 634	0.10 554	0.09 528	0.10 561	0.08 484

PWC_ROB	0.21 596	0.16 621	0.26 608	0.18 409	0.11 533	0.22 586	0.13 186	0.32 589	0.49 658	0.30 637	0.40 638	0.32 625	0.24 604	0.31 644	0.22 589	0.10 546	0.07 513	0.11 586	0.08 480	0.11 584	0.10 561

PSMNet_ROB	0.21 596	0.11 545	0.15 456	0.27 668	0.15 633	0.24 607	0.35 695	0.43 678	0.37 604	0.27 608	0.32 587	0.32 625	0.22 590	0.21 576	0.26 636	0.12 603	0.08 546	0.13 621	0.11 604	0.09 528	0.09 530

MSAF-DinoV2	0.22 605	0.11 545	0.23 596	0.17 315	0.10 482	0.27 638	0.16 417	0.37 647	0.55 672	0.21 545	0.27 541	0.47 682	0.27 627	0.35 663	0.39 689	0.09 502	0.06 438	0.07 321	0.09 528	0.12 601	0.10 561

GASNet	0.22 605	0.23 666	0.33 641	0.26 655	0.17 659	0.26 628	0.16 417	0.44 680	0.42 632	0.27 608	0.24 487	0.30 602	0.15 483	0.27 621	0.18 541	0.12 603	0.08 546	0.12 606	0.11 604	0.16 660	0.07 413

Anonymous_2	0.22 605	0.17 632	0.28 621	0.15 129	0.16 644	0.32 655	0.22 605	0.22 413	0.17 336	0.23 574	0.24 487	0.26 565	0.27 627	0.27 621	0.23 601	0.22 688	0.25 698	0.17 660	0.17 670	0.17 668	0.17 671

Wz-Net-LNSev	0.22 605	0.16 621	0.38 656	0.21 587	0.13 592	0.25 618	0.23 616	0.32 589	0.43 637	0.30 637	0.41 649	0.31 615	0.18 549	0.22 589	0.25 624	0.10 546	0.09 582	0.08 417	0.08 480	0.12 601	0.11 588

Wz-Net-MNSev	0.22 605	0.13 591	0.31 634	0.20 553	0.14 613	0.36 674	0.24 630	0.33 609	0.44 642	0.28 623	0.40 638	0.38 651	0.19 565	0.24 610	0.25 624	0.09 502	0.07 513	0.09 505	0.09 528	0.12 601	0.10 561

DDUNet	0.22 605	0.17 632	0.21 581	0.22 605	0.15 633	0.25 618	0.24 630	0.29 552	0.30 549	0.31 643	0.36 612	0.33 629	0.25 613	0.24 610	0.20 560	0.18 670	0.13 649	0.17 660	0.11 604	0.16 660	0.16 662

APVNet	0.22 605	0.12 563	0.19 559	0.18 409	0.14 613	0.32 655	0.31 691	0.39 659	0.32 564	0.27 608	0.40 638	0.30 602	0.29 646	0.26 618	0.25 624	0.11 578	0.12 634	0.11 586	0.14 640	0.12 601	0.12 601

aanetorigin	0.22 605	0.17 632	0.56 683	0.17 315	0.10 482	0.15 444	0.19 550	0.20 360	0.33 571	0.49 687	0.48 666	0.29 592	0.27 627	0.20 559	0.23 601	0.08 438	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.10 561	0.09 530

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 605	0.21 659	0.24 600	0.26 655	0.11 533	0.23 602	0.14 256	0.39 659	0.24 471	0.32 649	0.36 612	0.30 602	0.21 581	0.19 534	0.21 580	0.17 668	0.14 659	0.21 674	0.16 663	0.12 601	0.12 601

AF-Net	0.22 605	0.17 632	0.17 523	0.26 655	0.13 592	0.25 618	0.24 630	0.32 589	0.50 661	0.25 596	0.33 600	0.38 651	0.26 619	0.28 633	0.25 624	0.11 578	0.10 604	0.16 656	0.11 604	0.11 584	0.10 561

stereogan	0.22 605	0.11 545	0.21 581	0.20 553	0.12 569	0.31 654	0.19 550	0.35 634	0.44 642	0.22 561	0.39 632	0.35 640	0.27 627	0.33 654	0.22 589	0.10 546	0.12 634	0.10 554	0.10 570	0.14 635	0.13 625

edge stereo	0.22 605	0.13 591	0.20 571	0.21 587	0.13 592	0.23 602	0.16 417	0.32 589	0.42 632	0.32 649	0.40 638	0.38 651	0.35 670	0.25 616	0.24 614	0.13 629	0.11 618	0.14 635	0.11 604	0.12 601	0.13 625

RYNet	0.22 605	0.12 563	0.22 587	0.19 484	0.17 659	0.46 685	0.26 655	0.38 655	0.48 651	0.24 583	0.28 555	0.34 636	0.23 598	0.20 559	0.30 663	0.10 546	0.06 438	0.09 505	0.09 528	0.13 621	0.15 651

NaN_ROB	0.22 605	0.19 647	0.24 600	0.25 650	0.13 592	0.29 649	0.26 655	0.33 609	0.41 624	0.31 643	0.31 583	0.32 625	0.23 598	0.30 643	0.21 580	0.11 578	0.17 674	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.09 530

MDST_ROB	0.22 605	0.10 518	0.17 523	0.18 409	0.11 533	0.37 675	0.19 550	0.43 678	0.41 624	0.39 667	0.39 632	0.29 592	0.21 581	0.26 618	0.18 541	0.11 578	0.10 604	0.14 635	0.11 604	0.10 561	0.08 484

XPNet_ROB	0.22 605	0.11 545	0.19 559	0.22 605	0.13 592	0.22 586	0.19 550	0.34 618	0.40 621	0.30 637	0.39 632	0.39 659	0.26 619	0.26 618	0.28 652	0.15 647	0.10 604	0.10 554	0.10 570	0.13 621	0.12 601

SQANet	0.23 621	0.23 666	0.30 632	0.30 682	0.19 670	0.27 638	0.13 186	0.29 552	0.33 571	0.24 583	0.37 618	0.31 615	0.22 590	0.27 621	0.23 601	0.15 647	0.10 604	0.21 674	0.16 663	0.21 677	0.15 651

Nwc_Net	0.23 621	0.16 621	0.21 581	0.25 650	0.14 613	0.24 607	0.26 655	0.37 647	0.38 611	0.22 561	0.41 649	0.30 602	0.28 638	0.28 633	0.25 624	0.11 578	0.10 604	0.17 660	0.20 676	0.10 561	0.10 561

RTSC	0.23 621	0.12 563	0.28 621	0.21 587	0.13 592	0.28 645	0.16 417	0.35 634	0.66 697	0.27 608	0.33 600	0.30 602	0.21 581	0.31 644	0.29 656	0.10 546	0.08 546	0.09 505	0.10 570	0.13 621	0.13 625

PA-Net	0.23 621	0.18 643	0.33 641	0.28 671	0.22 679	0.21 577	0.38 700	0.29 552	0.39 615	0.22 561	0.32 587	0.25 555	0.26 619	0.20 559	0.25 624	0.09 502	0.23 695	0.15 648	0.22 681	0.09 528	0.13 625
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 621	0.15 613	0.17 523	0.34 688	0.18 666	0.24 607	0.23 616	0.34 618	0.28 532	0.31 643	0.38 624	0.38 651	0.28 638	0.23 600	0.24 614	0.15 647	0.12 634	0.18 669	0.21 678	0.13 621	0.13 625

ETE_ROB	0.23 621	0.17 632	0.22 587	0.25 650	0.13 592	0.26 628	0.29 678	0.31 578	0.36 597	0.28 623	0.36 612	0.45 674	0.26 619	0.27 621	0.26 636	0.11 578	0.08 546	0.12 606	0.09 528	0.14 635	0.13 625

SGM_RVC	0.23 621	0.12 563	0.15 456	0.15 129	0.09 367	0.33 662	0.18 510	0.34 618	0.31 557	0.44 682	0.37 618	0.53 690	0.35 670	0.35 663	0.24 614	0.13 629	0.13 649	0.13 621	0.13 636	0.10 561	0.11 588
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.24 628	0.18 643	0.18 547	0.20 553	0.14 613	0.21 577	0.19 550	0.32 589	0.41 624	0.29 632	0.21 453	0.32 625	0.27 627	0.41 688	0.27 644	0.46 710	0.12 634	0.31 697	0.11 604	0.15 651	0.12 601

z-mn7	0.24 628	0.14 603	0.45 667	0.19 484	0.13 592	0.28 645	0.25 646	0.34 618	0.62 688	0.27 608	0.56 683	0.29 592	0.24 604	0.32 651	0.25 624	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.08 480	0.10 561	0.10 561

w-ln-seven	0.24 628	0.14 603	0.55 680	0.19 484	0.14 613	0.26 628	0.22 605	0.35 634	0.60 685	0.29 632	0.39 632	0.30 602	0.22 590	0.21 576	0.26 636	0.09 502	0.09 582	0.11 586	0.10 570	0.11 584	0.10 561

DGSMNet	0.24 628	0.19 647	0.33 641	0.21 587	0.24 684	0.24 607	0.20 574	0.35 634	0.41 624	0.24 583	0.32 587	0.38 651	0.21 581	0.29 640	0.23 601	0.12 603	0.11 618	0.14 635	0.16 663	0.23 681	0.23 686

G-Net	0.24 628	0.16 621	0.36 650	0.22 605	0.16 644	0.51 691	0.23 616	0.29 552	0.34 583	0.36 659	0.38 624	0.31 615	0.29 646	0.27 621	0.26 636	0.11 578	0.09 582	0.12 606	0.09 528	0.16 660	0.13 625

NCC-stereo	0.24 628	0.15 613	0.31 634	0.26 655	0.16 644	0.20 559	0.30 685	0.40 663	0.40 621	0.24 583	0.38 624	0.33 629	0.28 638	0.36 669	0.27 644	0.12 603	0.11 618	0.15 648	0.22 681	0.13 621	0.13 625

Abc-Net	0.24 628	0.15 613	0.31 634	0.26 655	0.16 644	0.20 559	0.30 685	0.40 663	0.40 621	0.24 583	0.38 624	0.33 629	0.28 638	0.36 669	0.27 644	0.12 603	0.11 618	0.15 648	0.22 681	0.13 621	0.13 625
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.24 628	0.11 545	0.47 672	0.22 605	0.12 569	0.34 665	0.29 678	0.29 552	0.56 675	0.24 583	0.46 663	0.30 602	0.30 650	0.29 640	0.29 656	0.08 438	0.07 513	0.09 505	0.09 528	0.10 561	0.10 561

DeepPrunerF	0.24 628	0.17 632	0.42 665	0.26 655	0.16 644	0.22 586	0.28 668	0.37 647	0.50 661	0.26 602	0.29 567	0.24 541	0.28 638	0.21 576	0.22 589	0.15 647	0.11 618	0.20 673	0.18 674	0.12 601	0.13 625

FBW_ROB	0.24 628	0.17 632	0.22 587	0.26 655	0.14 613	0.25 618	0.22 605	0.41 669	0.41 624	0.41 674	0.41 649	0.42 666	0.27 627	0.31 644	0.23 601	0.09 502	0.14 659	0.14 635	0.12 625	0.11 584	0.09 530

SANet	0.24 628	0.14 603	0.28 621	0.21 587	0.11 533	0.27 638	0.24 630	0.38 655	0.64 693	0.36 659	0.40 638	0.43 670	0.26 619	0.27 621	0.24 614	0.12 603	0.09 582	0.10 554	0.09 528	0.13 621	0.11 588

WCMA_ROB	0.24 628	0.11 545	0.22 587	0.17 315	0.14 613	0.32 655	0.15 344	0.32 589	0.32 564	0.38 665	0.53 674	0.40 663	0.34 667	0.34 657	0.25 624	0.11 578	0.12 634	0.12 606	0.10 570	0.14 635	0.14 644

DStereoSA	0.25 640	0.19 647	0.37 654	0.26 655	0.17 659	0.22 586	0.20 574	0.49 690	0.59 681	0.22 561	0.29 567	0.29 592	0.33 662	0.39 680	0.28 652	0.12 603	0.11 618	0.16 656	0.14 640	0.14 635	0.12 601

FSD	0.25 640	0.27 679	0.26 608	0.24 638	0.22 679	0.25 618	0.25 646	0.27 518	0.26 507	0.25 596	0.26 532	0.25 555	0.27 627	0.27 621	0.24 614	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.25 689	0.24 687

zh-sn7	0.25 640	0.17 632	0.50 674	0.24 638	0.13 592	0.25 618	0.24 630	0.34 618	0.48 651	0.28 623	0.54 676	0.28 583	0.31 654	0.36 669	0.32 672	0.10 546	0.10 604	0.11 586	0.10 570	0.12 601	0.12 601

zh-mn7	0.25 640	0.14 603	0.56 683	0.19 484	0.14 613	0.24 607	0.22 605	0.34 618	0.62 688	0.35 656	0.65 692	0.31 615	0.25 613	0.31 644	0.25 624	0.09 502	0.08 546	0.09 505	0.09 528	0.09 528	0.11 588

Wz-Net-SNSev	0.25 640	0.17 632	0.44 666	0.25 650	0.14 613	0.26 628	0.23 616	0.38 655	0.56 675	0.30 637	0.55 678	0.39 659	0.26 619	0.23 600	0.30 663	0.10 546	0.09 582	0.09 505	0.10 570	0.11 584	0.11 588

psmorigin	0.25 640	0.15 613	0.34 649	0.17 315	0.13 592	0.23 602	0.14 256	0.34 618	0.33 571	0.41 674	0.55 678	0.41 665	0.37 674	0.34 657	0.27 644	0.11 578	0.15 665	0.11 586	0.11 604	0.12 601	0.16 662

RGC	0.25 640	0.20 653	0.29 629	0.28 671	0.16 644	0.22 586	0.23 616	0.32 589	0.44 642	0.27 608	0.40 638	0.38 651	0.27 627	0.36 669	0.22 589	0.11 578	0.13 649	0.17 660	0.17 670	0.14 635	0.16 662

ADCMid	0.25 640	0.15 613	0.40 660	0.20 553	0.14 613	0.25 618	0.26 655	0.34 618	0.38 611	0.36 659	0.44 660	0.34 636	0.40 681	0.35 663	0.33 677	0.10 546	0.09 582	0.11 586	0.11 604	0.13 621	0.12 601

ADCPNet	0.25 640	0.16 621	0.61 690	0.21 587	0.15 633	0.35 673	0.25 646	0.32 589	0.35 592	0.30 637	0.40 638	0.36 642	0.28 638	0.28 633	0.32 672	0.12 603	0.10 604	0.11 586	0.12 625	0.14 635	0.13 625

STTRV1_RVC	0.25 640	0.26 675	0.39 658	0.19 484	0.26 691	0.30 652	0.24 630	0.34 618	0.35 592	0.36 659	0.34 604	0.31 615	0.31 654	0.28 633	0.25 624	0.17 668	0.10 604	0.16 656	0.14 640	0.17 668	0.12 601

LALA_ROB	0.25 640	0.16 621	0.22 587	0.26 655	0.17 659	0.27 638	0.27 662	0.42 674	0.37 604	0.33 653	0.38 624	0.51 686	0.26 619	0.28 633	0.27 644	0.16 663	0.09 582	0.12 606	0.11 604	0.13 621	0.12 601

SHD	0.26 651	0.15 613	0.30 632	0.24 638	0.18 666	0.22 586	0.15 344	0.38 655	0.71 701	0.32 649	0.41 649	0.36 642	0.28 638	0.32 651	0.29 656	0.12 603	0.11 618	0.14 635	0.13 636	0.16 660	0.20 680

AnyNet_C32	0.26 651	0.16 621	0.36 650	0.20 553	0.16 644	0.25 618	0.30 685	0.32 589	0.44 642	0.31 643	0.49 667	0.30 602	0.33 662	0.40 685	0.33 677	0.12 603	0.12 634	0.12 606	0.14 640	0.14 635	0.15 651

DStereoFS	0.27 653	0.22 663	0.31 634	0.22 605	0.15 633	0.22 586	0.20 574	0.50 694	0.48 651	0.28 623	0.44 660	0.33 629	0.34 667	0.52 698	0.29 656	0.12 603	0.11 618	0.15 648	0.13 636	0.16 660	0.16 662

PSMNet-RUCA	0.27 653	0.33 691	0.41 663	0.36 692	0.32 699	0.18 518	0.19 550	0.42 674	0.30 549	0.33 653	0.41 649	0.39 659	0.25 613	0.31 644	0.20 560	0.18 670	0.10 604	0.25 681	0.15 658	0.21 677	0.16 662

PDISCO_ROB	0.27 653	0.16 621	0.26 608	0.28 671	0.20 673	0.32 655	0.26 655	0.44 680	0.57 677	0.28 623	0.40 638	0.45 674	0.29 646	0.33 654	0.34 679	0.12 603	0.09 582	0.17 660	0.16 663	0.17 668	0.13 625

DispFullNet	0.27 653	0.21 659	0.65 693	0.28 671	0.16 644	0.26 628	0.17 461	0.33 609	0.58 680	0.27 608	0.38 624	0.43 670	0.23 598	0.38 676	0.23 601	0.12 603	0.06 438	0.19 671	0.11 604	0.21 677	0.15 651

MeshStereo	0.27 653	0.13 591	0.18 547	0.15 129	0.11 533	0.32 655	0.24 630	0.40 663	0.36 597	0.52 689	0.57 686	0.67 701	0.40 681	0.35 663	0.26 636	0.14 643	0.13 649	0.13 621	0.11 604	0.11 584	0.10 561
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
WZ-Net	0.28 658	0.17 632	0.78 710	0.22 605	0.16 644	0.34 665	0.29 678	0.39 659	0.57 677	0.24 583	0.55 678	0.37 647	0.24 604	0.33 654	0.35 680	0.09 502	0.08 546	0.09 505	0.10 570	0.14 635	0.16 662

XQC	0.28 658	0.23 666	0.51 675	0.28 671	0.19 670	0.34 665	0.27 662	0.36 641	0.57 677	0.31 643	0.30 574	0.37 647	0.30 650	0.38 676	0.38 687	0.13 629	0.09 582	0.15 648	0.12 625	0.17 668	0.18 674

CC-Net-ROB	0.28 658	0.31 689	0.36 650	0.29 680	0.15 633	0.25 618	0.19 550	0.45 683	0.33 571	0.39 667	0.37 618	0.39 659	0.31 654	0.27 621	0.26 636	0.24 694	0.19 679	0.30 696	0.23 685	0.18 672	0.15 651

DPSNet	0.28 658	0.16 621	0.31 634	0.18 409	0.13 592	0.54 693	0.42 704	0.51 696	0.67 698	0.29 632	0.38 624	0.38 651	0.29 646	0.31 644	0.23 601	0.11 578	0.10 604	0.11 586	0.08 480	0.20 676	0.16 662

MultiAttention	0.29 662	0.08 371	0.14 407	0.19 484	0.12 569	1.45 729	1.33 733	0.36 641	0.37 604	0.19 507	0.21 453	0.24 541	0.11 366	0.38 676	0.18 541	0.06 171	0.05 283	0.08 417	0.08 480	0.10 561	0.09 530

Wz-Net-TNSev	0.29 662	0.20 653	0.65 693	0.19 484	0.15 633	0.38 678	0.27 662	0.35 634	0.55 672	0.34 655	0.42 655	0.45 674	0.38 675	0.32 651	0.30 663	0.12 603	0.13 649	0.10 554	0.12 625	0.15 651	0.14 644

ccnet	0.29 662	0.28 684	0.23 596	0.20 553	0.28 693	0.41 683	0.21 595	0.45 683	0.33 571	0.36 659	0.46 663	0.36 642	0.30 650	0.39 680	0.42 696	0.23 692	0.14 659	0.21 674	0.17 670	0.23 681	0.18 674

EDNetEfficient	0.29 662	0.24 669	1.13 721	0.18 409	0.10 482	0.19 543	0.20 574	0.20 360	0.60 685	0.74 709	0.56 683	0.31 615	0.39 678	0.22 589	0.30 663	0.09 502	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.11 584	0.09 530

ADCS	0.29 662	0.18 643	0.45 667	0.21 587	0.17 659	0.28 645	0.23 616	0.41 669	0.63 692	0.40 670	0.49 667	0.40 663	0.36 672	0.39 680	0.40 692	0.13 629	0.12 634	0.13 621	0.14 640	0.16 660	0.16 662

CSAN	0.29 662	0.24 669	0.27 616	0.34 688	0.19 670	0.33 662	0.42 704	0.37 647	0.50 661	0.38 665	0.40 638	0.44 672	0.33 662	0.28 633	0.30 663	0.20 679	0.16 669	0.19 671	0.19 675	0.14 635	0.15 651

AANet	0.30 668	0.19 647	1.03 719	0.16 229	0.13 592	0.22 586	0.16 417	0.30 566	0.62 688	0.60 696	0.52 673	0.46 678	0.38 675	0.23 600	0.32 672	0.12 603	0.09 582	0.11 586	0.10 570	0.13 621	0.12 601

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 668	0.24 669	0.29 629	0.36 692	0.16 644	0.34 665	0.30 685	0.32 589	0.42 632	0.40 670	0.46 663	0.38 651	0.31 654	0.34 657	0.28 652	0.19 677	0.20 682	0.26 682	0.29 695	0.18 672	0.19 679

GANetREF_RVC	0.31 670	0.34 693	0.27 616	0.35 690	0.16 644	0.32 655	0.41 701	0.48 688	0.51 668	0.35 656	0.35 609	0.34 636	0.33 662	0.39 680	0.32 672	0.27 696	0.20 682	0.29 694	0.15 658	0.18 672	0.17 671
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSMD_ROB	0.31 670	0.26 675	0.26 608	0.24 638	0.21 677	0.34 665	0.25 646	0.34 618	0.39 615	0.40 670	0.69 696	0.45 674	0.40 681	0.34 657	0.27 644	0.20 679	0.19 679	0.26 682	0.25 687	0.23 681	0.22 684

MFN_U_SF_RVC	0.32 672	0.21 659	0.55 680	0.30 682	0.15 633	0.34 665	0.17 461	0.52 697	0.46 649	0.46 686	0.55 678	0.59 693	0.39 678	0.35 663	0.37 685	0.15 647	0.14 659	0.18 669	0.21 678	0.16 660	0.15 651

PASM	0.32 672	0.24 669	0.48 673	0.28 671	0.27 692	0.29 649	0.30 685	0.34 618	0.49 658	0.35 656	0.39 632	0.46 678	0.34 667	0.34 657	0.35 680	0.23 692	0.25 698	0.26 682	0.28 694	0.23 681	0.21 682

SGM-ForestM	0.32 672	0.12 563	0.16 492	0.16 229	0.11 533	0.39 680	0.19 550	0.41 669	0.50 661	0.52 689	0.54 676	1.32 722	0.42 689	0.40 685	0.27 644	0.14 643	0.16 669	0.16 656	0.16 663	0.12 601	0.12 601

FC-DCNN v2	0.33 675	0.27 679	0.28 621	0.26 655	0.23 682	0.37 675	0.28 668	0.40 663	0.43 637	0.45 683	0.56 683	0.51 686	0.40 681	0.37 674	0.29 656	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.25 689	0.24 687

FCDSN-DC	0.33 675	0.28 684	0.28 621	0.30 682	0.24 684	0.39 680	0.28 668	0.42 674	0.42 632	0.43 680	0.53 674	0.51 686	0.41 686	0.36 669	0.30 663	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.25 689	0.24 687
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 675	0.27 679	0.28 621	0.26 655	0.23 682	0.37 675	0.28 668	0.40 663	0.43 637	0.45 683	0.55 678	0.51 686	0.40 681	0.37 674	0.30 663	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.25 689	0.24 687

LSM	0.33 675	0.20 653	0.58 686	0.26 655	0.60 717	0.34 665	0.25 646	0.42 674	0.48 651	0.45 683	0.58 688	0.42 666	0.36 672	0.35 663	0.25 624	0.12 603	0.20 682	0.14 635	0.16 663	0.19 675	0.33 702

AnyNet_C01	0.36 679	0.25 674	1.37 724	0.22 605	0.17 659	0.48 689	0.27 662	0.35 634	0.39 615	0.39 667	0.74 702	0.46 678	0.38 675	0.45 690	0.47 701	0.13 629	0.13 649	0.13 621	0.14 640	0.14 635	0.15 651

GCST	0.37 680	0.42 700	0.26 608	1.02 726	0.39 700	0.18 518	0.08 9	0.20 360	0.17 336	0.28 623	0.25 515	0.15 412	0.12 399	0.16 462	0.14 460	0.64 721	0.43 710	0.75 717	0.65 721	0.63 714	0.46 713

otaku	0.39 681	0.37 696	0.52 676	0.44 699	0.28 693	0.58 695	0.24 630	0.41 669	0.62 688	0.40 670	0.49 667	0.46 678	0.33 662	0.40 685	0.32 672	0.30 697	0.30 702	0.39 701	0.33 700	0.29 696	0.28 696

ACVNet-4b	0.39 681	0.53 703	0.55 680	0.45 700	0.24 684	0.47 687	0.18 510	0.49 690	0.64 693	0.42 677	0.45 662	0.60 694	0.27 627	0.34 657	0.24 614	0.33 701	0.14 659	0.48 705	0.42 707	0.30 697	0.26 695

PVD	0.39 681	0.20 653	0.39 658	0.31 686	0.22 679	0.29 649	0.43 706	0.52 697	0.96 715	0.55 693	0.79 706	0.53 690	0.59 705	0.52 698	0.38 687	0.19 677	0.14 659	0.17 660	0.14 640	0.24 688	0.31 700

Ntro	0.40 684	0.40 698	0.53 677	0.46 703	0.30 697	0.65 701	0.24 630	0.46 685	0.68 699	0.41 674	0.49 667	0.48 684	0.42 689	0.39 680	0.31 670	0.32 699	0.28 700	0.37 700	0.30 697	0.32 701	0.29 697

SAMSARA	0.40 684	0.28 684	0.33 641	0.55 706	0.39 700	0.82 715	1.23 732	0.47 687	0.51 668	0.36 659	0.35 609	0.55 692	0.39 678	0.38 676	0.39 689	0.15 647	0.20 682	0.15 648	0.14 640	0.23 681	0.20 680

ELAS_RVC	0.41 686	0.29 687	0.33 641	0.28 671	0.24 684	0.54 693	0.36 696	0.49 690	0.59 681	0.72 705	0.74 702	0.65 699	0.54 698	0.54 703	0.40 692	0.22 688	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.26 694	0.25 693
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 686	0.29 687	0.33 641	0.27 668	0.24 684	0.60 698	0.36 696	0.50 694	0.50 661	0.71 703	0.79 706	0.67 701	0.54 698	0.51 696	0.42 696	0.22 688	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.26 694	0.25 693
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
light-stereo	0.42 688	0.26 675	0.59 688	0.60 708	0.49 707	0.32 655	0.23 616	0.46 685	0.52 670	0.56 695	0.58 688	0.76 706	0.32 660	0.48 692	0.29 656	0.32 699	0.24 696	0.27 685	0.33 700	0.46 705	0.39 707

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 689	0.39 697	0.54 678	0.40 695	0.20 673	0.64 700	0.32 693	0.53 699	0.72 702	0.71 703	0.72 699	0.61 695	0.54 698	0.51 696	0.46 700	0.20 679	0.19 679	0.29 694	0.30 697	0.23 681	0.18 674

ACVNet_1	0.44 690	0.49 702	0.60 689	0.45 700	0.28 693	0.49 690	0.27 662	0.57 704	0.72 702	0.62 698	0.58 688	0.74 705	0.49 695	0.50 694	0.35 680	0.26 695	0.24 696	0.39 701	0.29 695	0.31 700	0.24 687

Consistency-Raft	0.44 690	0.40 698	0.45 667	0.37 694	0.43 704	0.46 685	0.41 701	0.57 704	0.55 672	0.32 649	0.73 700	0.33 629	0.48 694	0.42 689	0.49 703	0.39 704	0.35 707	0.45 704	0.51 714	0.42 704	0.29 697

RTS	0.45 692	0.19 647	3.26 731	0.24 638	0.15 633	0.74 708	0.20 574	0.36 641	0.76 708	0.42 677	0.43 658	0.31 615	0.41 686	0.53 701	0.35 680	0.10 546	0.08 546	0.13 621	0.12 625	0.15 651	0.15 651

RTSA	0.45 692	0.19 647	3.26 731	0.24 638	0.15 633	0.74 708	0.20 574	0.36 641	0.76 708	0.42 677	0.43 658	0.31 615	0.41 686	0.53 701	0.35 680	0.10 546	0.08 546	0.13 621	0.12 625	0.15 651	0.15 651

MANE	0.45 692	0.27 679	0.27 616	0.27 668	0.24 684	0.47 687	0.31 691	0.55 701	0.59 681	0.72 705	1.13 723	1.15 716	0.61 706	0.52 698	0.37 685	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.31 699	0.25 689	0.24 687

NVStereoNet_ROB	0.46 695	0.36 695	0.46 671	0.41 697	0.28 693	0.34 665	0.34 694	0.48 688	0.60 685	0.72 705	0.93 712	0.70 704	0.66 709	0.47 691	0.60 711	0.22 688	0.33 706	0.34 699	0.34 703	0.30 697	0.30 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.47 696	0.26 675	0.58 686	0.28 671	0.20 673	0.39 680	0.18 510	0.49 690	0.64 693	0.52 689	0.87 709	1.01 711	0.57 703	0.50 694	0.56 708	0.53 714	0.31 705	0.54 711	0.40 705	0.33 702	0.34 703

LE_ROB	0.50 697	0.07 247	0.14 407	0.15 129	0.08 232	0.24 607	0.16 417	0.22 413	1.81 732	4.63 738	0.67 694	0.47 682	0.44 691	0.20 559	0.29 656	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.08 463	0.06 323

BEATNet-Init1	0.52 698	0.27 679	0.62 691	0.30 682	0.21 677	0.76 712	0.29 678	0.54 700	0.65 696	0.86 714	0.95 714	2.07 732	0.62 708	0.56 705	0.42 696	0.18 670	0.18 676	0.23 679	0.22 681	0.22 680	0.21 682

anonymity	0.53 699	0.58 705	0.65 693	0.41 697	0.61 718	0.53 692	0.41 701	0.56 702	0.41 624	0.55 693	0.50 671	0.49 685	0.55 701	0.58 706	0.50 706	0.58 717	0.50 720	0.51 707	0.51 714	0.51 707	0.57 716

RainbowNet	0.54 700	0.61 707	0.70 708	0.57 707	0.43 704	0.65 701	0.37 699	0.60 706	0.87 712	0.50 688	0.66 693	0.64 697	0.47 693	0.49 693	0.43 699	0.47 711	0.48 716	0.52 709	0.41 706	0.52 708	0.40 710

SGM+DAISY	0.56 701	0.57 704	0.65 693	0.40 695	0.54 710	0.66 703	0.49 709	0.56 702	0.45 648	0.66 699	0.69 696	0.67 701	0.56 702	0.63 708	0.56 708	0.59 718	0.48 716	0.50 706	0.50 713	0.52 708	0.58 717

SPS-STEREO	0.57 702	0.58 705	0.65 693	0.45 700	0.55 712	0.62 699	0.44 708	0.62 707	0.50 661	0.68 701	0.64 691	0.66 700	0.57 703	0.61 707	0.60 711	0.62 720	0.47 715	0.51 707	0.49 711	0.55 712	0.58 717
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 703	0.66 711	0.65 693	0.51 704	0.69 722	0.69 704	0.57 715	0.64 708	0.73 706	0.60 696	0.73 700	0.62 696	0.67 710	0.65 709	0.60 711	0.66 722	0.58 729	0.63 712	0.59 717	0.68 719	0.69 726

IMH-64-1	0.65 704	0.61 707	0.68 702	0.71 711	0.51 708	0.59 696	0.49 709	0.91 716	0.85 710	0.74 709	1.02 716	0.81 707	0.78 714	0.79 713	0.49 703	0.42 706	0.46 711	0.71 714	0.47 709	0.52 708	0.39 707

IMH-64	0.65 704	0.61 707	0.68 702	0.71 711	0.51 708	0.59 696	0.49 709	0.91 716	0.85 710	0.74 709	1.02 716	0.81 707	0.78 714	0.79 713	0.49 703	0.42 706	0.46 711	0.71 714	0.47 709	0.52 708	0.39 707

ACVNet_2	0.66 706	0.66 711	0.68 702	0.63 709	0.41 702	0.71 706	0.49 709	0.96 720	1.39 725	0.89 715	1.09 719	1.04 712	0.73 712	0.54 703	0.47 701	0.43 708	0.40 709	0.53 710	0.44 708	0.47 706	0.35 705

JetBlue	0.71 707	0.45 701	1.14 722	0.51 704	0.47 706	2.02 730	0.64 719	0.75 711	0.70 700	0.69 702	0.77 705	1.22 718	0.83 716	1.03 728	1.01 727	0.40 705	0.28 700	0.33 698	0.33 700	0.30 697	0.34 703

IMH	0.71 707	0.64 710	0.68 702	0.76 713	0.54 710	0.69 704	0.54 713	0.98 722	1.10 718	0.82 713	1.09 719	0.89 709	0.88 719	0.87 721	0.52 707	0.44 709	0.50 720	0.75 717	0.51 714	0.56 713	0.41 711

PWCK	0.71 707	0.94 722	0.95 717	0.76 713	0.31 698	0.74 708	0.36 696	0.90 715	0.90 713	0.96 718	0.75 704	0.95 710	0.61 706	0.87 721	0.66 714	0.72 723	0.46 711	0.75 717	0.49 711	0.69 721	0.44 712

MADNet+	0.75 710	0.71 713	3.70 734	0.66 710	0.41 702	0.98 720	0.97 730	0.69 710	0.73 706	0.52 689	0.57 686	0.64 697	0.68 711	0.86 720	1.01 727	0.34 702	0.36 708	0.28 693	0.23 685	0.36 703	0.31 700

TorneroNet-64	0.76 711	0.72 714	0.74 709	0.78 715	0.58 716	0.91 719	0.56 714	0.84 714	1.29 722	0.66 699	0.90 710	1.40 724	0.75 713	0.85 719	0.67 717	0.49 712	0.46 711	0.72 716	0.59 717	0.67 718	0.53 715

WAO-7	0.79 712	0.78 716	0.54 678	0.85 719	0.67 721	0.74 708	0.68 723	1.05 725	1.32 723	0.90 716	1.20 726	1.04 712	0.92 720	0.69 710	0.66 714	0.60 719	0.62 730	0.67 713	0.68 723	0.64 715	0.58 717

WAO-6	0.81 713	0.80 717	0.62 691	0.86 720	0.63 719	0.76 712	0.58 716	0.98 722	1.54 730	0.90 716	0.96 715	1.07 714	1.03 724	0.70 711	0.66 714	0.72 723	0.49 718	0.90 725	0.71 724	0.68 719	0.58 717

TorneroNet	0.82 714	0.74 715	0.81 714	0.84 718	0.63 719	0.99 721	0.63 717	0.96 720	1.16 719	0.80 712	1.11 721	1.36 723	0.86 718	0.93 724	0.80 722	0.56 715	0.49 718	0.78 722	0.66 722	0.73 724	0.63 725

LVE	0.83 715	0.85 720	0.85 715	0.80 716	0.56 713	1.04 725	0.65 720	1.05 725	1.47 728	0.96 718	1.22 727	1.10 715	0.85 717	0.83 716	0.71 719	0.49 712	0.55 726	0.76 720	0.60 719	0.65 716	0.59 722

Dean	0.87 716	0.86 721	0.79 712	0.81 717	0.56 713	0.90 716	0.63 717	1.15 731	1.73 731	1.15 726	1.15 724	1.31 721	0.99 723	0.81 715	0.81 723	0.57 716	0.56 727	0.77 721	0.64 720	0.66 717	0.58 717

WAO-8	0.91 717	0.81 718	0.65 693	0.94 723	0.69 722	0.90 716	0.67 721	1.07 728	1.83 733	1.06 723	1.45 729	1.30 719	1.07 725	0.84 717	0.78 720	0.74 725	0.53 723	0.86 723	0.75 725	0.69 721	0.62 723

Venus	0.91 717	0.81 718	0.65 693	0.94 723	0.69 722	0.90 716	0.67 721	1.07 728	1.83 733	1.06 723	1.45 729	1.30 719	1.07 725	0.84 717	0.78 720	0.74 725	0.53 723	0.86 723	0.75 725	0.69 721	0.62 723

UNDER WATER-64	0.95 719	0.94 722	1.43 726	0.87 721	0.56 713	1.18 728	0.87 727	0.77 712	0.94 714	1.04 721	0.85 708	1.58 729	1.21 730	0.94 725	0.96 725	0.87 729	0.57 728	1.03 729	0.88 730	0.78 725	0.73 727

UNDER WATER	0.97 720	0.97 724	1.42 725	0.99 725	0.70 725	1.12 727	0.84 726	0.80 713	1.08 717	1.01 720	0.90 710	1.55 728	1.22 731	1.03 728	1.00 726	0.78 727	0.53 723	1.02 728	0.87 729	0.80 726	0.74 728

notaker	0.97 720	1.11 725	0.98 718	1.13 728	0.81 726	0.73 707	0.68 723	0.93 718	1.16 719	1.18 728	1.18 725	1.41 725	1.16 729	1.08 730	0.69 718	0.81 728	0.64 731	1.17 731	0.79 727	0.98 728	0.80 730

ktn	1.01 722	1.21 727	0.80 713	1.23 730	0.86 728	1.01 723	0.87 727	0.94 719	1.39 725	1.04 721	1.12 722	1.15 716	1.07 725	0.94 725	0.59 710	1.28 735	0.71 732	1.38 735	0.83 728	1.02 730	0.75 729

KSHMR	1.09 723	1.17 726	0.88 716	1.25 731	1.00 730	0.99 721	0.96 729	1.13 730	1.37 724	1.16 727	1.29 728	1.41 725	0.96 722	1.01 727	0.92 724	1.03 732	1.08 734	1.20 732	1.03 733	1.01 729	0.97 732

DPSimNet_ROB	1.11 724	1.23 728	0.78 710	1.13 728	0.88 729	1.10 726	1.13 731	1.16 732	1.23 721	1.43 730	1.02 716	1.41 725	1.10 728	0.90 723	1.60 729	1.46 736	0.51 722	1.21 733	1.03 733	0.90 727	1.01 734

HanzoNet	1.29 725	1.26 729	1.19 723	1.12 727	0.85 727	1.02 724	0.83 725	1.03 724	1.48 729	1.64 731	1.61 731	2.50 734	1.72 732	1.61 732	1.61 730	1.26 734	0.80 733	1.31 734	1.01 732	1.02 730	0.86 731

JetRed	1.62 726	1.46 730	2.98 729	0.92 722	1.21 731	4.99 733	1.53 735	1.27 733	1.39 725	1.83 732	1.74 732	1.60 730	0.95 721	1.41 731	2.45 735	0.90 731	1.60 736	0.93 726	0.90 731	1.35 732	0.99 733

MADNet++	1.95 727	1.75 731	1.59 727	1.82 733	1.69 733	2.33 731	1.40 734	2.35 735	2.09 735	2.57 735	2.36 734	2.24 733	2.17 734	2.28 733	2.34 733	1.87 737	1.66 737	1.54 736	1.34 736	1.92 734	1.77 737

Selective-IGEV-i1pa	2.80 728	3.51 737	0.67 701	0.28 671	0.14 613	10.22 738	0.43 706	4.36 736	3.63 736	3.53 736	6.92 737	3.47 735	1.97 733	13.41 750	2.26 732	0.36 703	0.15 665	0.13 621	0.10 570	0.15 651	0.35 705

coex-ft	3.30 729	0.34 693	59.09 762	0.18 409	0.13 592	0.26 628	0.22 605	0.27 518	0.72 702	1.90 733	0.70 698	0.44 672	0.45 692	0.29 640	0.41 695	0.09 502	0.09 582	0.12 606	0.09 528	0.14 635	0.13 625

ASD4	3.54 730	3.38 736	2.05 728	1.72 732	2.51 735	9.03 737	17.71 741	2.25 734	5.51 738	2.46 734	2.81 735	2.03 731	3.36 736	2.73 734	5.06 736	1.22 733	1.34 735	1.13 730	1.33 735	1.68 733	1.49 736

TCMNet-wrong-test	3.67 731	5.48 745	3.89 735	12.18 747	11.75 748	4.65 732	3.88 736	1.06 727	0.72 702	1.09 725	2.15 733	6.30 740	0.53 697	3.43 736	2.36 734	0.89 730	0.20 682	1.87 738	1.69 737	5.57 742	3.62 743

tt	4.67 732	0.06 122	3.55 733	2.02 734	1.55 732	10.25 739	16.71 740	8.91 745	5.03 737	1.31 729	0.94 713	4.71 736	4.76 737	3.33 735	5.87 738	6.06 745	10.30 751	1.88 739	2.11 739	2.75 736	1.21 735

USTest	6.22 733	2.73 734	3.00 730	6.57 741	7.29 740	14.37 741	21.57 742	7.00 744	9.56 743	5.34 741	6.10 736	5.72 739	7.64 740	6.41 740	6.96 740	1.97 738	3.42 743	1.64 737	2.15 740	2.66 735	2.36 738

xxxxx1	7.79 734	5.02 742	7.31 738	3.12 735	3.85 736	16.35 743	22.88 743	5.86 741	8.69 740	7.97 742	8.54 738	9.12 744	8.27 741	10.18 742	10.92 741	2.42 739	2.45 739	3.56 742	12.37 748	3.77 737	3.06 740

tt_ll	7.79 734	5.02 742	7.31 738	3.12 735	3.85 736	16.35 743	22.88 743	5.86 741	8.69 740	7.97 742	8.54 738	9.12 744	8.27 741	10.18 742	10.92 741	2.42 739	2.45 739	3.56 742	12.37 748	3.77 737	3.06 740

ff	7.79 734	5.02 742	7.31 738	3.12 735	3.85 736	16.35 743	22.88 743	5.86 741	8.69 740	7.97 742	8.54 738	9.12 744	8.27 741	10.18 742	10.92 741	2.42 739	2.45 739	3.56 742	12.37 748	3.77 737	3.06 740

EDNetEfficientorigin	7.91 737	0.31 689	153.02 763	0.19 484	0.09 367	0.21 577	0.16 417	0.22 413	0.59 681	0.72 705	0.67 694	0.42 666	0.50 696	0.24 610	0.39 689	0.08 438	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.12 601	0.10 561

DPSMNet_ROB	8.06 738	4.48 738	8.63 746	5.37 740	10.74 743	8.32 735	22.98 747	5.46 738	13.36 748	5.12 739	9.92 743	5.08 737	10.40 744	5.53 739	12.58 744	3.80 743	8.00 744	3.50 740	7.02 745	3.83 740	7.14 747

DGTPSM_ROB	8.06 738	4.48 738	8.63 746	5.35 738	10.72 742	8.32 735	22.97 746	5.46 738	13.35 747	5.12 739	9.92 743	5.08 737	10.40 744	5.52 738	12.58 744	3.79 742	8.00 744	3.50 740	7.02 745	3.83 740	7.14 747

PML	8.91 740	9.34 751	6.13 736	5.35 738	6.41 739	14.99 742	23.38 748	5.27 737	6.83 739	18.04 754	28.19 762	7.67 741	6.83 739	7.85 741	5.75 737	5.35 744	1.83 738	5.95 750	1.93 738	8.64 747	2.52 739

DLNR_Zeroshot_test	10.40 741	1.82 732	19.49 757	120.77 764	13.11 750	0.06 14	0.13 186	0.23 436	0.10 86	0.07 80	0.10 207	0.09 236	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.13 629	0.04 25	0.06 208	0.04 64	51.54 763	0.04 76

DLNR-FE	10.43 742	1.83 733	19.53 758	120.75 763	13.06 749	0.06 14	0.13 186	0.23 436	0.10 86	0.07 80	0.10 207	0.09 236	0.06 68	0.10 129	0.09 109	0.13 629	0.04 25	0.06 208	0.04 64	52.01 764	0.04 76

iinet-test	10.48 743	8.09 747	7.54 742	10.26 742	10.94 744	18.00 747	25.26 749	11.33 749	13.28 745	9.69 746	9.85 741	9.42 747	11.17 746	11.02 746	12.78 747	6.59 747	8.30 746	5.56 745	6.56 741	6.89 743	7.02 745

IINet	10.48 743	8.09 747	7.54 742	10.26 742	10.94 744	18.00 747	25.26 749	11.33 749	13.28 745	9.69 746	9.85 741	9.42 747	11.17 746	11.02 746	12.78 747	6.59 747	8.30 746	5.56 745	6.56 741	6.89 743	7.02 745

LRCNet_RVC	10.62 745	13.42 752	7.30 737	18.92 751	2.07 734	0.33 662	0.30 685	5.59 740	0.48 651	13.03 750	17.94 749	8.87 743	5.65 738	4.79 737	1.89 731	23.51 760	2.73 742	27.55 763	25.71 763	16.07 757	16.33 759

Anonymous_1	10.96 746	7.92 746	7.46 741	10.33 744	10.06 741	18.65 749	26.34 751	11.06 748	13.44 749	9.40 745	10.05 745	9.67 749	11.23 748	10.73 745	12.72 746	6.42 746	8.38 748	5.77 747	10.61 747	12.12 748	6.77 744

DPSM_ROB	11.15 747	8.58 749	8.00 744	10.88 745	11.58 746	19.10 750	26.71 752	12.05 751	14.07 752	10.36 748	10.84 746	10.33 750	11.86 749	11.70 748	13.54 749	6.99 749	8.79 749	5.89 748	6.95 743	7.29 745	7.42 749

DPSM	11.15 747	8.58 749	8.00 744	10.88 745	11.58 746	19.10 750	26.71 752	12.05 751	14.07 752	10.36 748	10.84 746	10.33 750	11.86 749	11.70 748	13.54 749	6.99 749	8.79 749	5.89 748	6.95 743	7.29 745	7.42 749

HaxPig	15.71 749	18.52 761	19.18 756	16.89 750	15.89 751	7.73 734	7.60 737	13.31 753	10.82 744	15.42 751	14.91 748	15.98 752	14.92 751	15.58 751	15.98 751	18.95 759	16.73 752	19.46 759	18.08 759	19.26 758	19.05 762

Selective-IGEV-i16pa	18.58 750	3.30 735	1.09 720	0.21 587	0.18 666	103.68 763	0.28 668	19.87 755	40.73 764	4.16 737	56.45 763	8.07 742	2.59 735	123.95 765	5.89 739	0.18 670	0.12 634	0.09 505	0.12 625	0.12 601	0.51 714

RSGM-EC	20.36 751	4.73 740	0.68 702	16.76 748	16.92 752	21.28 752	27.18 754	10.46 746	14.04 750	18.00 752	21.31 752	22.24 762	21.82 753	22.57 753	17.63 752	62.81 763	33.79 763	20.14 760	18.10 760	20.18 759	16.45 760

acva	20.36 751	4.73 740	0.68 702	16.76 748	16.92 752	21.28 752	27.18 754	10.46 746	14.04 750	18.00 752	21.31 752	22.24 762	21.82 753	22.57 753	17.63 752	62.81 763	33.79 763	20.14 760	18.10 760	20.18 759	16.45 760

MEDIAN_ROB	20.38 753	24.04 762	23.31 759	21.23 752	21.71 754	10.40 740	7.92 738	17.64 754	15.50 754	20.12 755	19.70 750	20.34 753	20.32 752	21.19 752	21.13 754	23.81 761	21.81 761	24.98 762	23.76 762	24.71 761	23.93 763

CasAABBNet	22.42 754	17.33 754	16.01 750	22.01 754	23.28 756	38.32 754	53.80 759	24.14 759	28.41 759	20.60 758	21.77 756	20.89 760	23.91 758	23.43 758	27.36 758	14.07 752	17.69 755	11.83 753	14.01 752	14.67 751	14.95 755

RAFT-FEzeroshot	22.43 755	17.33 754	15.98 748	22.02 755	23.31 758	38.34 755	53.82 761	24.05 757	28.39 757	20.61 759	21.76 754	20.88 757	23.92 760	23.41 756	27.42 760	14.07 752	17.69 755	11.83 753	14.02 753	14.69 752	14.97 756

RAFT-FE	22.43 755	17.33 754	15.98 748	22.02 755	23.31 758	38.34 755	53.82 761	24.05 757	28.39 757	20.61 759	21.76 754	20.88 757	23.92 760	23.41 756	27.42 760	14.07 752	17.69 755	11.83 753	14.02 753	14.69 752	14.97 756

FlowAnything	22.44 757	17.35 757	16.14 752	22.07 758	23.23 755	38.39 759	53.77 757	24.25 761	28.44 760	20.96 763	21.82 758	20.70 755	23.84 756	23.49 760	27.14 756	14.04 751	17.79 760	11.75 751	14.15 757	14.65 749	14.89 752

Hybrid-DGEV	22.47 758	17.40 759	16.14 752	22.00 753	23.29 757	38.36 757	53.80 759	24.43 764	28.63 763	20.59 757	21.81 757	20.88 757	23.91 758	23.45 759	27.42 760	14.08 755	17.69 755	11.83 753	14.06 756	14.65 749	14.93 754

Selective-RAFT-Error	22.47 758	17.37 758	16.09 751	22.06 757	23.34 760	38.39 759	53.83 763	24.29 763	28.47 761	20.74 761	21.83 759	20.81 756	23.90 757	23.54 762	27.53 763	14.08 755	17.69 755	11.82 752	14.00 751	14.69 752	15.00 758

fast-reg	22.85 760	17.43 760	19.15 755	22.22 760	24.34 761	38.36 757	53.78 758	24.23 760	28.52 762	20.55 756	22.05 760	20.54 754	23.77 755	23.21 755	27.31 757	14.18 758	17.47 754	14.33 758	14.96 758	15.81 756	14.81 751

LSM0	22.87 761	17.28 753	18.96 754	22.19 759	29.04 763	38.42 761	53.71 756	24.28 762	28.31 756	20.78 762	21.00 751	21.43 761	24.16 762	23.50 761	27.39 759	14.09 757	17.38 753	11.84 757	14.04 755	14.73 755	14.89 752

AVERAGE_ROB	24.90 762	29.20 763	28.14 760	24.89 761	24.64 762	17.75 746	11.12 739	21.45 756	19.93 755	25.12 764	24.46 761	25.12 764	25.46 763	24.69 763	22.83 755	29.76 762	27.13 762	28.97 764	27.95 764	29.91 762	29.47 764

test_example2	98.32 763	94.13 764	45.89 761	96.35 762	109.85 764	88.61 762	95.45 764	25.75 765	94.37 765	130.00 766	126.06 765	58.17 765	74.63 764	88.51 764	79.96 764	150.23 765	221.02 765	77.62 765	99.10 765	113.75 765	96.94 765

ccccc	245.47 764	285.66 765	306.18 764	368.85 765	370.60 765	123.16 764	145.33 765	115.05 766	110.08 766	126.68 765	110.87 764	122.83 766	165.88 765	252.94 766	276.56 765	384.56 766	353.86 766	254.69 766	223.00 766	425.87 766	386.83 766

GS-Stereo							0.14 256	0.11 66	0.12 161	0.08 140	0.10 207	0.05 5	0.05 14	0.11 207	0.08 27	0.06 171	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 173	0.05 211

FADE		0.33 691		0.33 687	0.25 690			0.64 708	1.07 716	0.43 680		0.42 666		0.70 711		0.30 697	0.21 694	0.41 703	0.38 704	0.23 681	0.22 684

Low-res two-view benchmark