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

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 210	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 114	0.06 1	0.08 30	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.08 247	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 221

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 139	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 76	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 207	0.05 15	0.08 32	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 180	0.04 82

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 139	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 76	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.06 28	0.08 207	0.05 15	0.08 32	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 180	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 139	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 76	0.06 1	0.06 8	0.06 30	0.06 28	0.06 48	0.05 15	0.08 32	0.09 113	0.07 365	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 180	0.04 82

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 139	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 114	0.06 1	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 63	0.12 7	0.05 2	0.09 157	0.13 193	0.06 1	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.06 48	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.05 180	0.04 82

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 139	0.12 7	0.07 145	0.08 98	0.15 357	0.07 7	0.07 20	0.06 30	0.10 219	0.05 5	0.07 192	0.06 1	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

LGCAT	0.08 95	0.04 1	0.10 210	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 114	0.07 7	0.08 30	0.09 203	0.07 74	0.07 139	0.08 247	0.12 316	0.11 313	0.10 564	0.09 600	0.04 1	0.05 208	0.04 54	0.09 545

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.14 268	0.07 7	0.10 92	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 74	0.07 7	0.09 113	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.04 54	0.04 82

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.15 132	0.07 145	0.08 98	0.12 114	0.07 7	0.07 20	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

S2M2_XL	0.08 95	0.06 125	0.12 322	0.12 7	0.08 240	0.09 157	0.09 27	0.07 7	0.07 20	0.08 147	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.09 113	0.08 450	0.06 451	0.07 330	0.05 208	0.08 478	0.06 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 14	0.14 72	0.06 36	0.10 223	0.13 193	0.07 7	0.13 212	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.10 134	0.09 113	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LACA_dic	0.07 7	0.10 533	0.08 63	0.13 23	0.05 2	0.08 98	0.11 76	0.08 13	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.04 69	0.05 180	0.04 82

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.08 240	0.04 1	0.13 193	0.08 13	0.11 125	0.07 86	0.08 140	0.06 48	0.07 192	0.06 1	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.05 180	0.04 82

VeloStereo	0.09 190	0.04 1	0.12 322	0.14 72	0.11 547	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 203	0.07 74	0.06 48	0.08 247	0.11 216	0.10 223	0.08 450	0.08 563	0.08 431	0.07 412	0.11 599	0.13 643

flow	0.09 190	0.04 1	0.12 322	0.14 72	0.11 547	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 203	0.07 74	0.06 48	0.08 247	0.12 316	0.10 223	0.08 450	0.08 563	0.08 431	0.07 412	0.11 599	0.13 643

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 157	0.13 193	0.08 13	0.08 30	0.07 86	0.09 180	0.06 48	0.05 15	0.07 7	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 210	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 114	0.08 13	0.09 60	0.05 2	0.06 28	0.06 48	0.08 247	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.05 221

LACA3	0.07 7	0.08 384	0.08 63	0.13 23	0.05 2	0.09 157	0.11 76	0.08 13	0.08 30	0.08 147	0.05 7	0.07 139	0.07 192	0.07 7	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 210	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 76	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 48	0.06 74	0.07 7	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.06 333

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 63	0.17 321	0.05 2	0.06 16	0.11 76	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 48	0.05 15	0.09 67	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.17 321	0.05 2	0.07 47	0.11 76	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 48	0.05 15	0.10 134	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 273	0.15 132	0.06 36	0.09 157	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 139	0.07 192	0.11 216	0.08 29	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 273	0.15 132	0.06 36	0.09 157	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 139	0.07 192	0.11 216	0.08 29	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 210	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.06 333

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 630	0.17 539	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 76	0.08 13	0.08 30	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.08 450	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.05 180	0.04 82

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.07 145	0.06 16	0.13 193	0.09 27	0.08 30	0.05 2	0.10 219	0.06 48	0.06 74	0.06 1	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 256	0.08 63	0.18 418	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 27	0.14 245	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.11 216	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.17 321	0.06 36	0.07 47	0.12 114	0.09 27	0.11 125	0.09 203	0.09 180	0.06 48	0.07 192	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 273	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 193	0.09 27	0.11 125	0.07 86	0.08 140	0.06 48	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.05 55	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

BridgeDepth	0.07 7	0.07 256	0.08 63	0.18 418	0.06 36	0.07 47	0.11 76	0.09 27	0.06 8	0.04 1	0.07 74	0.10 287	0.09 294	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 69	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
DDF-Stereo	0.08 95	0.04 1	0.09 139	0.15 132	0.10 492	0.06 16	0.13 193	0.09 27	0.14 245	0.06 30	0.06 28	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.08 478	0.05 221

zero-FE	0.08 95	0.04 1	0.09 139	0.15 132	0.10 492	0.05 5	0.14 268	0.09 27	0.14 245	0.07 86	0.06 28	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.08 478	0.05 221

AdaDepth	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.18 418	0.06 36	0.11 280	0.12 114	0.09 27	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.10 223	0.04 11	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 210	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 114	0.09 27	0.09 60	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 273	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 193	0.09 27	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 32	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 210	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 76	0.09 27	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 48	0.04 1	0.08 32	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.05 180	0.05 221

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.13 23	0.07 145	0.07 47	0.14 268	0.09 27	0.09 60	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.10 134	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.14 268	0.09 27	0.08 30	0.07 86	0.08 140	0.07 139	0.04 1	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 273	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 193	0.09 27	0.11 125	0.07 86	0.08 140	0.06 48	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.05 55	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

test410_97500	0.07 7	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.07 47	0.08 9	0.10 41	0.09 60	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.07 47	0.08 9	0.10 41	0.09 60	0.06 30	0.05 7	0.06 48	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.05 290	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GEAR-Net	0.08 95	0.06 125	0.08 63	0.18 418	0.07 145	0.09 157	0.13 193	0.10 41	0.09 60	0.08 147	0.08 140	0.06 48	0.06 74	0.13 374	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 190	0.08 384	0.08 63	0.21 600	0.09 376	0.08 98	0.11 76	0.10 41	0.09 60	0.07 86	0.10 219	0.05 5	0.06 74	0.14 410	0.11 313	0.05 55	0.06 451	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.05 221

over v1	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.18 418	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.10 41	0.05 4	0.06 30	0.06 28	0.07 139	0.10 341	0.11 216	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 180	0.05 221

anonymous	0.08 95	0.05 45	0.12 322	0.16 232	0.08 240	0.05 5	0.13 193	0.10 41	0.14 245	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.04 1	0.07 7	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 157	0.13 193	0.10 41	0.09 60	0.07 86	0.07 74	0.07 139	0.05 15	0.09 67	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

DF	0.08 95	0.05 45	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.11 280	0.13 193	0.10 41	0.12 168	0.09 203	0.10 219	0.10 287	0.08 247	0.11 216	0.09 113	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 384	0.07 14	0.17 321	0.07 145	0.08 98	0.13 193	0.10 41	0.10 92	0.07 86	0.08 140	0.06 48	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

aanet-new-32k	0.08 95	0.07 256	0.09 139	0.18 418	0.06 36	0.11 280	0.11 76	0.10 41	0.08 30	0.07 86	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 95	0.07 256	0.09 139	0.18 418	0.06 36	0.11 280	0.11 76	0.10 41	0.08 30	0.07 86	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 95	0.07 256	0.09 139	0.18 418	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.10 41	0.09 60	0.09 203	0.08 140	0.08 207	0.06 74	0.12 316	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.10 41	0.08 30	0.06 30	0.09 180	0.06 48	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 95	0.04 1	0.15 470	0.12 7	0.09 376	0.07 47	0.12 114	0.10 41	0.05 4	0.09 203	0.05 7	0.07 139	0.04 1	0.08 32	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.05 180	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.14 72	0.05 2	0.09 157	0.11 76	0.10 41	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 48	0.07 192	0.08 32	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.04 69	0.03 1	0.04 82

LCMNet	0.08 95	0.05 45	0.10 210	0.13 23	0.07 145	0.09 157	0.12 114	0.10 41	0.11 125	0.06 30	0.08 140	0.06 48	0.07 192	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GEAStereo	0.08 95	0.05 45	0.08 63	0.13 23	0.08 240	0.08 98	0.14 268	0.10 41	0.09 60	0.08 147	0.10 219	0.06 48	0.05 15	0.11 216	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

gasm-f	0.08 95	0.05 45	0.07 14	0.13 23	0.08 240	0.08 98	0.14 268	0.10 41	0.09 60	0.08 147	0.10 219	0.06 48	0.05 15	0.10 134	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.05 221

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.11 76	0.10 41	0.08 30	0.06 30	0.06 28	0.07 139	0.07 192	0.09 67	0.09 113	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.08 9	0.10 41	0.15 273	0.08 147	0.10 219	0.07 139	0.06 74	0.08 32	0.10 223	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 69	0.03 1	0.04 82

2.5w	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.10 41	0.10 92	0.07 86	0.06 28	0.09 249	0.06 74	0.08 32	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 69	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 125	0.10 210	0.16 232	0.07 145	0.04 1	0.13 193	0.10 41	0.10 92	0.05 2	0.11 274	0.07 139	0.05 15	0.07 7	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

S2M2_L	0.09 190	0.08 384	0.11 273	0.13 23	0.10 492	0.08 98	0.06 1	0.10 41	0.10 92	0.10 254	0.09 180	0.10 287	0.09 294	0.11 216	0.11 313	0.13 647	0.07 529	0.08 431	0.09 543	0.10 576	0.08 496
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.08 95	0.09 470	0.08 63	0.15 132	0.08 240	0.10 223	0.13 193	0.10 41	0.12 168	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.04 1	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.06 317	0.04 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.22 620	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.10 41	0.10 92	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.11 216	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.06 317	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 14	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.14 268	0.10 41	0.10 92	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.08 32	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 95	0.06 125	0.11 273	0.14 72	0.09 376	0.10 223	0.12 114	0.10 41	0.12 168	0.06 30	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.06 333

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 190	0.10 533	0.31 652	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.14 268	0.10 41	0.10 92	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.04 1	0.11 216	0.07 1	0.12 621	0.04 26	0.07 330	0.05 208	0.05 180	0.05 221

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 41	0.09 60	0.06 30	0.06 28	0.06 48	0.06 74	0.06 1	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.06 333

IGEV++	0.08 95	0.06 125	0.08 63	0.18 418	0.07 145	0.09 157	0.13 193	0.10 41	0.09 60	0.08 147	0.08 140	0.06 48	0.06 74	0.13 374	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

PointNet	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.07 145	0.08 98	0.14 268	0.11 71	0.08 30	0.05 2	0.07 74	0.08 207	0.08 247	0.09 67	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

TS12	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.21 600	0.07 145	0.11 280	0.13 193	0.11 71	0.09 60	0.10 254	0.10 219	0.08 207	0.10 341	0.09 67	0.12 382	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.11 71	0.10 92	0.06 30	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.10 134	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 256	0.09 139	0.19 495	0.06 36	0.07 47	0.12 114	0.11 71	0.13 212	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.09 67	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.09 157	0.13 193	0.11 71	0.13 212	0.08 147	0.08 140	0.06 48	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 95	0.07 256	0.08 63	0.18 418	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.11 71	0.12 168	0.07 86	0.08 140	0.05 5	0.07 192	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.04 82

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 157	0.11 76	0.11 71	0.10 92	0.05 2	0.05 7	0.06 48	0.08 247	0.09 67	0.07 1	0.07 365	0.04 26	0.04 1	0.04 69	0.04 54	0.04 82

WQFJA1++	0.08 95	0.04 1	0.11 273	0.14 72	0.07 145	0.11 280	0.11 76	0.11 71	0.07 20	0.07 86	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.10 134	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.06 333

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.12 335	0.10 44	0.11 71	0.11 125	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GSStereo	0.08 95	0.05 45	0.08 63	0.13 23	0.08 240	0.08 98	0.14 268	0.11 71	0.12 168	0.08 147	0.10 219	0.05 5	0.05 15	0.11 216	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

GS-Stereo							0.14 268	0.11 71	0.12 168	0.08 147	0.10 219	0.05 5	0.05 15	0.11 216	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 139	0.13 23	0.06 36	0.12 335	0.12 114	0.11 71	0.10 92	0.07 86	0.08 140	0.06 48	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 139	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 71	0.07 20	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 180	0.05 221

asd	0.07 7	0.08 384	0.07 14	0.16 232	0.07 145	0.08 98	0.08 9	0.11 71	0.08 30	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 69	0.04 54	0.03 2

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 71	0.09 60	0.06 30	0.06 28	0.07 139	0.05 15	0.09 67	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.07 404	0.06 333

LG-Stereo	0.08 95	0.07 256	0.10 210	0.18 418	0.07 145	0.10 223	0.17 473	0.11 71	0.08 30	0.05 2	0.07 74	0.05 5	0.07 192	0.09 67	0.09 113	0.04 11	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.04 54	0.04 82

SGD-Stereo	0.08 95	0.05 45	0.10 210	0.14 72	0.05 2	0.12 335	0.12 114	0.11 71	0.12 168	0.07 86	0.09 180	0.09 249	0.09 294	0.08 32	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.03 2

SCV_C0	0.08 95	0.07 256	0.07 14	0.16 232	0.09 376	0.08 98	0.15 357	0.11 71	0.12 168	0.08 147	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.11 216	0.07 1	0.05 55	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.05 221

castereo++	0.08 95	0.05 45	0.08 63	0.15 132	0.05 2	0.14 430	0.12 114	0.11 71	0.15 273	0.07 86	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

SMoEStereo_RVC	0.08 95	0.06 125	0.12 322	0.16 232	0.07 145	0.09 157	0.14 268	0.11 71	0.13 212	0.09 203	0.07 74	0.07 139	0.07 192	0.12 316	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

ours_stereo	0.09 190	0.07 256	0.09 139	0.17 321	0.08 240	0.11 280	0.16 431	0.11 71	0.12 168	0.08 147	0.10 219	0.08 207	0.06 74	0.12 316	0.12 382	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.18 418	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 71	0.11 125	0.06 30	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

RSM++	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.09 157	0.12 114	0.11 71	0.11 125	0.08 147	0.06 28	0.07 139	0.05 15	0.10 134	0.09 113	0.04 11	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.03 2

MoCha-V2	0.08 95	0.05 45	0.10 210	0.20 565	0.07 145	0.09 157	0.14 268	0.11 71	0.08 30	0.07 86	0.08 140	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

LoS_RVC	0.08 95	0.05 45	0.07 14	0.15 132	0.07 145	0.08 98	0.15 357	0.11 71	0.10 92	0.08 147	0.09 180	0.06 48	0.09 294	0.10 134	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.03 2

CES	0.08 95	0.04 1	0.08 63	0.14 72	0.07 145	0.09 157	0.14 268	0.11 71	0.09 60	0.08 147	0.09 180	0.11 318	0.06 74	0.12 316	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.05 180	0.05 221

EGLCR-Stereo	0.08 95	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.10 223	0.12 114	0.11 71	0.16 315	0.06 30	0.05 7	0.07 139	0.05 15	0.10 134	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

FAST (zero-shot)	0.09 190	0.06 125	0.11 273	0.19 495	0.13 607	0.07 47	0.13 193	0.12 98	0.08 30	0.08 147	0.06 28	0.08 207	0.07 192	0.10 134	0.10 223	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.07 412	0.05 180	0.08 496

DNSM	0.09 190	0.05 45	0.07 14	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 193	0.12 98	0.11 125	0.09 203	0.09 180	0.08 207	0.05 15	0.18 533	0.14 472	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.13 637	0.10 577

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 190	0.05 45	0.11 273	0.19 495	0.07 145	0.10 223	0.09 27	0.12 98	0.09 60	0.09 203	0.09 180	0.07 139	0.08 247	0.08 32	0.09 113	0.06 180	0.06 451	0.10 570	0.08 495	0.07 404	0.05 221

depth_test_26	0.08 95	0.04 1	0.11 273	0.13 23	0.07 145	0.07 47	0.11 76	0.12 98	0.11 125	0.09 203	0.07 74	0.08 207	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.08 450	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.06 317	0.07 423

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 210	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 114	0.12 98	0.09 60	0.05 2	0.07 74	0.07 139	0.08 247	0.10 134	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 221

DNS	0.09 190	0.06 125	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 114	0.12 98	0.09 60	0.08 147	0.08 140	0.08 207	0.05 15	0.17 508	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.03 1	0.13 637	0.09 545

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 210	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.12 98	0.08 30	0.05 2	0.06 28	0.06 48	0.05 15	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.05 180	0.05 221

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 98	0.08 30	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 98	0.08 30	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

aanet-new-90k	0.08 95	0.07 256	0.08 63	0.19 495	0.06 36	0.07 47	0.12 114	0.12 98	0.13 212	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.05 2	0.07 47	0.13 193	0.12 98	0.12 168	0.09 203	0.08 140	0.07 139	0.05 15	0.10 134	0.09 113	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 95	0.09 470	0.07 14	0.20 565	0.08 240	0.08 98	0.13 193	0.12 98	0.13 212	0.08 147	0.08 140	0.05 5	0.07 192	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 95	0.07 256	0.08 63	0.18 418	0.07 145	0.11 280	0.14 268	0.12 98	0.11 125	0.07 86	0.11 274	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.10 223	0.15 357	0.12 98	0.11 125	0.06 30	0.11 274	0.06 48	0.05 15	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 95	0.05 45	0.12 322	0.15 132	0.06 36	0.10 223	0.14 268	0.12 98	0.12 168	0.07 86	0.09 180	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

Foundation-i1c-attn	0.08 95	0.05 45	0.07 14	0.14 72	0.05 2	0.09 157	0.12 114	0.12 98	0.10 92	0.09 203	0.10 219	0.10 287	0.07 192	0.07 7	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 95	0.05 45	0.07 14	0.13 23	0.05 2	0.13 393	0.13 193	0.12 98	0.09 60	0.11 291	0.11 274	0.11 318	0.06 74	0.08 32	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 114	0.12 98	0.09 60	0.07 86	0.06 28	0.04 1	0.04 1	0.08 32	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.08 95	0.04 1	0.10 210	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.12 98	0.11 125	0.06 30	0.07 74	0.07 139	0.07 192	0.11 216	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

4w-stereo	0.07 7	0.08 384	0.08 63	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 98	0.08 30	0.07 86	0.07 74	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 69	0.04 54	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.10 223	0.07 5	0.12 98	0.11 125	0.08 147	0.06 28	0.07 139	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.10 223	0.07 5	0.12 98	0.11 125	0.08 147	0.06 28	0.07 139	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.12 98	0.08 30	0.09 203	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 69	0.03 1	0.03 2

fffft	0.09 190	0.06 125	0.12 322	0.16 232	0.07 145	0.09 157	0.17 473	0.12 98	0.11 125	0.08 147	0.07 74	0.09 249	0.06 74	0.11 216	0.12 382	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.05 221
1: 1. 1
mms	0.09 190	0.07 256	0.08 63	0.16 232	0.08 240	0.10 223	0.16 431	0.12 98	0.11 125	0.08 147	0.09 180	0.08 207	0.06 74	0.11 216	0.12 382	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.05 208	0.04 54	0.03 2

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 193	0.12 98	0.08 30	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82

U	0.08 95	0.07 256	0.09 139	0.19 495	0.10 492	0.10 223	0.13 193	0.12 98	0.17 346	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.07 7	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.06 317	0.05 221

RSM	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.12 98	0.10 92	0.08 147	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.11 216	0.09 113	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

MGS-Stereo	0.09 190	0.07 256	0.12 322	0.15 132	0.08 240	0.09 157	0.15 357	0.12 98	0.12 168	0.07 86	0.10 219	0.08 207	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.05 221

UniTT-Stereo	0.09 190	0.07 256	0.08 63	0.18 418	0.08 240	0.13 393	0.11 76	0.12 98	0.11 125	0.10 254	0.12 297	0.05 5	0.07 192	0.09 67	0.09 113	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.05 180	0.05 221

CAS	0.08 95	0.04 1	0.07 14	0.17 321	0.08 240	0.10 223	0.13 193	0.12 98	0.09 60	0.09 203	0.10 219	0.08 207	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.08 450	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.05 180	0.04 82

MC-Stereo	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.10 223	0.14 268	0.12 98	0.10 92	0.09 203	0.12 297	0.09 249	0.06 74	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

test-3	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.07 47	0.14 268	0.12 98	0.15 273	0.09 203	0.08 140	0.07 139	0.08 247	0.11 216	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.05 208	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.07 47	0.14 268	0.12 98	0.15 273	0.09 203	0.08 140	0.07 139	0.08 247	0.11 216	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.05 208	0.04 54	0.04 82

over-8	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.18 418	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.13 132	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 139	0.09 294	0.11 216	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 180	0.05 221

over-9	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.18 418	0.05 2	0.08 98	0.08 9	0.13 132	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 139	0.09 294	0.11 216	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 180	0.05 221

Weightmod_eth	0.09 190	0.07 256	0.08 63	0.18 418	0.07 145	0.10 223	0.16 431	0.13 132	0.11 125	0.08 147	0.08 140	0.09 249	0.07 192	0.10 134	0.10 223	0.06 180	0.07 529	0.06 215	0.07 412	0.04 54	0.03 2

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 210	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 114	0.13 132	0.08 30	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.08 247	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 221

aanet-new-16k	0.08 95	0.08 384	0.08 63	0.18 418	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 132	0.12 168	0.08 147	0.07 74	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 95	0.05 45	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.10 223	0.14 268	0.13 132	0.12 168	0.07 86	0.09 180	0.07 139	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 95	0.06 125	0.15 470	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.13 193	0.13 132	0.11 125	0.07 86	0.08 140	0.07 139	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 95	0.06 125	0.07 14	0.17 321	0.06 36	0.07 47	0.14 268	0.13 132	0.16 315	0.05 2	0.10 219	0.06 48	0.06 74	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 95	0.06 125	0.17 539	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 193	0.13 132	0.13 212	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 95	0.05 45	0.07 14	0.14 72	0.05 2	0.09 157	0.12 114	0.13 132	0.10 92	0.09 203	0.10 219	0.09 249	0.06 74	0.07 7	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

LiteMatch	0.09 190	0.06 125	0.10 210	0.16 232	0.07 145	0.09 157	0.15 357	0.13 132	0.08 30	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.15 497	0.10 134	0.14 472	0.07 365	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.06 317	0.06 333

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.17 321	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.13 132	0.07 20	0.08 147	0.07 74	0.06 48	0.04 1	0.10 134	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

GeoVLM	0.08 95	0.04 1	0.10 210	0.13 23	0.06 36	0.10 223	0.12 114	0.13 132	0.08 30	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.08 247	0.10 134	0.11 313	0.06 180	0.05 290	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 221

gcap_with_dpt	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.16 232	0.07 145	0.09 157	0.12 114	0.13 132	0.13 212	0.08 147	0.12 297	0.04 1	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

MonSter++	0.08 95	0.04 1	0.10 210	0.13 23	0.06 36	0.09 157	0.12 114	0.13 132	0.08 30	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.08 247	0.10 134	0.11 313	0.06 180	0.05 290	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

252Zero-FE	0.08 95	0.04 1	0.09 139	0.13 23	0.07 145	0.12 335	0.11 76	0.13 132	0.14 245	0.06 30	0.05 7	0.06 48	0.05 15	0.09 67	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 180	0.06 333

DA	0.08 95	0.07 256	0.07 14	0.19 495	0.08 240	0.09 157	0.12 114	0.13 132	0.12 168	0.08 147	0.10 219	0.10 287	0.08 247	0.09 67	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.05 180	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 139	0.14 72	0.06 36	0.08 98	0.09 27	0.13 132	0.13 212	0.05 2	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.08 32	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GGEV	0.08 95	0.07 256	0.07 14	0.19 495	0.08 240	0.09 157	0.12 114	0.13 132	0.12 168	0.08 147	0.10 219	0.10 287	0.08 247	0.09 67	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.05 180	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.15 132	0.07 145	0.09 157	0.06 1	0.13 132	0.11 125	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.07 192	0.10 134	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

HART	0.08 95	0.07 256	0.09 139	0.17 321	0.07 145	0.10 223	0.16 431	0.13 132	0.11 125	0.08 147	0.10 219	0.07 139	0.05 15	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.05 180	0.04 82

HUF	0.08 95	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.06 36	0.09 157	0.13 193	0.13 132	0.13 212	0.07 86	0.07 74	0.08 207	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

tt45	0.09 190	0.06 125	0.11 273	0.15 132	0.07 145	0.11 280	0.16 431	0.13 132	0.11 125	0.09 203	0.06 28	0.08 207	0.06 74	0.13 374	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

fffy	0.09 190	0.08 384	0.09 139	0.16 232	0.07 145	0.13 393	0.17 473	0.13 132	0.12 168	0.08 147	0.09 180	0.08 207	0.09 294	0.13 374	0.11 313	0.05 55	0.05 290	0.07 330	0.05 208	0.04 54	0.05 221

WCG-NET	0.08 95	0.05 45	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.11 280	0.14 268	0.13 132	0.13 212	0.06 30	0.09 180	0.07 139	0.06 74	0.13 374	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

Occ-G	0.08 95	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 145	0.08 98	0.14 268	0.13 132	0.15 273	0.07 86	0.11 274	0.07 139	0.05 15	0.09 67	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

trnet	0.08 95	0.05 45	0.07 14	0.12 7	0.05 2	0.12 335	0.11 76	0.13 132	0.10 92	0.08 147	0.13 317	0.09 249	0.08 247	0.11 216	0.10 223	0.08 450	0.05 290	0.05 60	0.03 1	0.06 317	0.05 221

GCAP-Stereo	0.09 190	0.07 256	0.13 380	0.18 418	0.06 36	0.11 280	0.07 5	0.13 132	0.12 168	0.09 203	0.10 219	0.07 139	0.09 294	0.13 374	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.05 221

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 63	0.17 321	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.13 132	0.07 20	0.08 147	0.07 74	0.06 48	0.04 1	0.10 134	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

GMOStereo	0.11 324	0.09 470	0.07 14	0.19 495	0.08 240	0.12 335	0.28 686	0.13 132	0.17 346	0.11 291	0.17 391	0.14 396	0.12 412	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 290	0.09 520	0.07 412	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 324	0.09 470	0.07 14	0.19 495	0.08 240	0.12 335	0.28 686	0.13 132	0.17 346	0.11 291	0.17 391	0.14 396	0.12 412	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 290	0.09 520	0.07 412	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 324	0.09 470	0.07 14	0.19 495	0.08 240	0.12 335	0.28 686	0.13 132	0.17 346	0.11 291	0.17 391	0.14 396	0.12 412	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 290	0.09 520	0.07 412	0.04 54	0.04 82

test-2	0.11 324	0.09 470	0.07 14	0.19 495	0.08 240	0.12 335	0.28 686	0.13 132	0.17 346	0.11 291	0.17 391	0.14 396	0.12 412	0.07 7	0.07 1	0.05 55	0.05 290	0.09 520	0.07 412	0.04 54	0.04 82

cross-raft	0.10 270	0.09 470	0.09 139	0.19 495	0.07 145	0.11 280	0.25 664	0.13 132	0.15 273	0.08 147	0.11 274	0.12 340	0.10 341	0.09 67	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

Weightmod	0.09 190	0.06 125	0.08 63	0.18 418	0.06 36	0.10 223	0.15 357	0.14 166	0.12 168	0.11 291	0.10 219	0.08 207	0.07 192	0.10 134	0.11 313	0.06 180	0.08 563	0.07 330	0.07 412	0.04 54	0.03 2

quiztm	0.08 95	0.07 256	0.08 63	0.18 418	0.07 145	0.09 157	0.14 268	0.14 166	0.12 168	0.07 86	0.07 74	0.05 5	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.04 54	0.03 2

LiteMatch*	0.08 95	0.04 1	0.11 273	0.13 23	0.08 240	0.08 98	0.13 193	0.14 166	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 294	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

aanet-new-22k	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.17 321	0.06 36	0.08 98	0.11 76	0.14 166	0.12 168	0.09 203	0.09 180	0.08 207	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 95	0.08 384	0.08 63	0.19 495	0.07 145	0.08 98	0.12 114	0.14 166	0.11 125	0.07 86	0.08 140	0.07 139	0.07 192	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 95	0.09 470	0.08 63	0.19 495	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 166	0.15 273	0.06 30	0.08 140	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 95	0.06 125	0.10 210	0.16 232	0.07 145	0.11 280	0.13 193	0.14 166	0.14 245	0.08 147	0.13 317	0.05 5	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 95	0.06 125	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.06 16	0.14 268	0.14 166	0.14 245	0.07 86	0.10 219	0.06 48	0.05 15	0.09 67	0.09 113	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 69	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 95	0.06 125	0.11 273	0.16 232	0.07 145	0.08 98	0.10 44	0.14 166	0.08 30	0.08 147	0.06 28	0.10 287	0.06 74	0.12 316	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Lsterematch	0.11 324	0.06 125	0.11 273	0.16 232	0.07 145	0.13 393	0.15 357	0.14 166	0.17 346	0.16 455	0.18 419	0.15 427	0.15 497	0.12 316	0.14 472	0.07 365	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.06 317	0.06 333

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 139	0.11 1	0.05 2	0.10 223	0.10 44	0.14 166	0.09 60	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.07 192	0.07 7	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.04 69	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.08 95	0.05 45	0.09 139	0.19 495	0.07 145	0.07 47	0.12 114	0.14 166	0.11 125	0.10 254	0.09 180	0.07 139	0.04 1	0.12 316	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.05 221

MSCF	0.08 95	0.05 45	0.08 63	0.19 495	0.08 240	0.06 16	0.12 114	0.14 166	0.11 125	0.10 254	0.09 180	0.07 139	0.04 1	0.11 216	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.05 221

depthmonostereo	0.09 190	0.06 125	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.10 223	0.13 193	0.14 166	0.14 245	0.10 254	0.10 219	0.09 249	0.11 379	0.08 32	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.04 69	0.04 54	0.03 2

DVStereo	0.09 190	0.05 45	0.08 63	0.15 132	0.06 36	0.11 280	0.12 114	0.14 166	0.16 315	0.11 291	0.11 274	0.09 249	0.09 294	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 384	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.09 157	0.08 9	0.14 166	0.08 30	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.12 316	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 384	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.09 157	0.08 9	0.14 166	0.08 30	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.12 316	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 470	0.08 63	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.10 44	0.14 166	0.11 125	0.06 30	0.08 140	0.06 48	0.06 74	0.08 32	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 69	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 470	0.08 63	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.10 44	0.14 166	0.11 125	0.06 30	0.08 140	0.06 48	0.06 74	0.08 32	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 69	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 384	0.09 139	0.15 132	0.06 36	0.09 157	0.08 9	0.14 166	0.08 30	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.12 316	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 125	0.07 14	0.16 232	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 166	0.14 245	0.07 86	0.08 140	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 63	0.13 23	0.06 36	0.09 157	0.12 114	0.14 166	0.10 92	0.06 30	0.09 180	0.07 139	0.05 15	0.09 67	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

castereo	0.09 190	0.06 125	0.11 273	0.15 132	0.06 36	0.11 280	0.15 357	0.14 166	0.18 380	0.08 147	0.10 219	0.11 318	0.08 247	0.09 67	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 95	0.06 125	0.11 273	0.14 72	0.06 36	0.09 157	0.13 193	0.14 166	0.11 125	0.07 86	0.08 140	0.05 5	0.04 1	0.10 134	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

PAM_32	0.09 190	0.05 45	0.17 539	0.15 132	0.08 240	0.10 223	0.15 357	0.14 166	0.15 273	0.09 203	0.08 140	0.09 249	0.07 192	0.14 410	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.05 180	0.06 333

rvit_stereo_0083	0.12 404	0.08 384	0.17 539	0.16 232	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.14 166	0.26 520	0.11 291	0.14 333	0.13 373	0.10 341	0.12 316	0.12 382	0.10 564	0.08 563	0.09 520	0.07 412	0.07 404	0.05 221

rvit_stereo_0081_aga	0.11 324	0.09 470	0.14 421	0.18 418	0.09 376	0.13 393	0.14 268	0.14 166	0.19 400	0.10 254	0.18 419	0.16 442	0.09 294	0.12 316	0.09 113	0.10 564	0.06 451	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.06 333

rvit_stereo_0081	0.11 324	0.08 384	0.15 470	0.16 232	0.09 376	0.10 223	0.14 268	0.14 166	0.24 484	0.11 291	0.13 317	0.13 373	0.09 294	0.11 216	0.12 382	0.10 564	0.07 529	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.05 221

GCAP-BAT	0.09 190	0.05 45	0.11 273	0.13 23	0.07 145	0.11 280	0.14 268	0.14 166	0.16 315	0.07 86	0.10 219	0.08 207	0.06 74	0.13 374	0.08 29	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.04 54	0.04 82

rvit_stereo_0082	0.11 324	0.08 384	0.15 470	0.16 232	0.09 376	0.10 223	0.14 268	0.14 166	0.24 484	0.11 291	0.13 317	0.13 373	0.09 294	0.11 216	0.12 382	0.10 564	0.07 529	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.05 221

H2IRNET	0.10 270	0.09 470	0.09 139	0.18 418	0.09 376	0.12 335	0.15 357	0.14 166	0.21 441	0.10 254	0.10 219	0.10 287	0.10 341	0.10 134	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.08 495	0.06 317	0.05 221

AE-Stereo	0.10 270	0.08 384	0.10 210	0.18 418	0.09 376	0.10 223	0.15 357	0.14 166	0.19 400	0.09 203	0.14 333	0.12 340	0.08 247	0.11 216	0.10 223	0.05 55	0.06 451	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.04 82

plain	0.10 270	0.08 384	0.10 210	0.19 495	0.09 376	0.10 223	0.15 357	0.14 166	0.13 212	0.13 371	0.15 354	0.09 249	0.12 412	0.13 374	0.12 382	0.07 365	0.05 290	0.09 520	0.06 309	0.06 317	0.06 333

MSKI-zero shot	0.09 190	0.05 45	0.09 139	0.15 132	0.07 145	0.10 223	0.13 193	0.14 166	0.13 212	0.09 203	0.09 180	0.09 249	0.06 74	0.12 316	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot	0.09 190	0.05 45	0.11 273	0.13 23	0.07 145	0.11 280	0.14 268	0.14 166	0.16 315	0.07 86	0.10 219	0.08 207	0.06 74	0.13 374	0.08 29	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.04 54	0.04 82

AEACV	0.08 95	0.05 45	0.08 63	0.14 72	0.13 607	0.14 430	0.13 193	0.14 166	0.09 60	0.07 86	0.09 180	0.07 139	0.08 247	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.04 82

HH	0.09 190	0.06 125	0.13 380	0.17 321	0.08 240	0.10 223	0.16 431	0.14 166	0.10 92	0.08 147	0.09 180	0.08 207	0.07 192	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.04 82

HanStereo	0.09 190	0.06 125	0.13 380	0.17 321	0.08 240	0.10 223	0.16 431	0.14 166	0.10 92	0.08 147	0.09 180	0.08 207	0.07 192	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.04 82

test_3	0.10 270	0.09 470	0.10 210	0.20 565	0.08 240	0.13 393	0.26 673	0.14 166	0.21 441	0.10 254	0.10 219	0.09 249	0.09 294	0.08 32	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.07 412	0.04 54	0.04 82

test-1	0.10 270	0.07 256	0.16 507	0.19 495	0.08 240	0.11 280	0.24 648	0.14 166	0.18 380	0.09 203	0.07 74	0.09 249	0.08 247	0.07 7	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

CREStereo++_RVC	0.08 95	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 145	0.09 157	0.12 114	0.14 166	0.14 245	0.10 254	0.14 333	0.08 207	0.07 192	0.09 67	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.04 54	0.04 82
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.09 190	0.06 125	0.07 14	0.14 72	0.07 145	0.12 335	0.16 431	0.14 166	0.13 212	0.11 291	0.12 297	0.09 249	0.08 247	0.10 134	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.06 317	0.05 221

CREStereo	0.09 190	0.04 1	0.08 63	0.11 1	0.06 36	0.13 393	0.14 268	0.14 166	0.10 92	0.08 147	0.13 317	0.09 249	0.08 247	0.11 216	0.10 223	0.08 450	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.06 317	0.06 333
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
SCION-M(vits-remse)	0.08 95	0.06 125	0.12 322	0.24 653	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 209	0.15 273	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 113	0.08 450	0.06 451	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 190	0.13 607	0.12 322	0.24 653	0.16 660	0.25 634	0.10 44	0.15 209	0.15 273	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

S0	0.12 404	0.08 384	0.08 63	0.20 565	0.07 145	0.18 532	0.23 633	0.15 209	0.15 273	0.10 254	0.10 219	0.13 373	0.08 247	0.12 316	0.11 313	0.09 519	0.10 622	0.14 651	0.14 656	0.05 180	0.04 82

SE	0.10 270	0.10 533	0.08 63	0.19 495	0.09 376	0.11 280	0.11 76	0.15 209	0.11 125	0.10 254	0.16 367	0.09 249	0.08 247	0.09 67	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.04 82

Anonymus	0.08 95	0.05 45	0.10 210	0.15 132	0.08 240	0.10 223	0.15 357	0.15 209	0.10 92	0.07 86	0.06 28	0.07 139	0.08 247	0.12 316	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.05 180	0.06 333

monster-pro	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 209	0.15 273	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new	0.08 95	0.09 470	0.10 210	0.18 418	0.08 240	0.10 223	0.12 114	0.15 209	0.12 168	0.08 147	0.08 140	0.05 5	0.07 192	0.10 134	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 95	0.06 125	0.10 210	0.16 232	0.07 145	0.11 280	0.12 114	0.15 209	0.15 273	0.08 147	0.12 297	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 95	0.07 256	0.10 210	0.16 232	0.07 145	0.09 157	0.12 114	0.15 209	0.14 245	0.08 147	0.11 274	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.04 82

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.11 76	0.15 209	0.12 168	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 32	0.10 223	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

Hybrid-DGEV-03	0.10 270	0.06 125	0.09 139	0.18 418	0.08 240	0.16 489	0.14 268	0.15 209	0.14 245	0.13 371	0.16 367	0.12 340	0.09 294	0.13 374	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.05 180	0.04 82

BStereo	0.08 95	0.06 125	0.16 507	0.15 132	0.08 240	0.07 47	0.09 27	0.15 209	0.16 315	0.06 30	0.07 74	0.07 139	0.05 15	0.09 67	0.11 313	0.04 11	0.05 290	0.05 60	0.07 412	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 14	0.14 72	0.06 36	0.09 157	0.13 193	0.15 209	0.06 8	0.07 86	0.08 140	0.06 48	0.08 247	0.09 67	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MonStereo	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 98	0.10 44	0.15 209	0.15 273	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 98	0.10 44	0.15 209	0.15 273	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

water-stereo	0.09 190	0.06 125	0.08 63	0.16 232	0.07 145	0.09 157	0.13 193	0.15 209	0.13 212	0.11 291	0.12 297	0.08 207	0.09 294	0.07 7	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.04 54	0.04 82

MM-Stereo_test2	0.09 190	0.06 125	0.09 139	0.19 495	0.08 240	0.12 335	0.18 524	0.15 209	0.14 245	0.07 86	0.10 219	0.07 139	0.06 74	0.12 316	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 95	0.05 45	0.08 63	0.16 232	0.06 36	0.12 335	0.11 76	0.15 209	0.10 92	0.12 336	0.09 180	0.10 287	0.08 247	0.11 216	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.05 221

MonSter	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 209	0.15 273	0.05 2	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.07 7	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

999	0.09 190	0.05 45	0.13 380	0.15 132	0.08 240	0.10 223	0.14 268	0.15 209	0.11 125	0.10 254	0.08 140	0.08 207	0.08 247	0.16 473	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.05 221

PAM	0.10 270	0.05 45	0.16 507	0.15 132	0.08 240	0.09 157	0.16 431	0.15 209	0.16 315	0.12 336	0.09 180	0.09 249	0.07 192	0.13 374	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.05 180	0.06 333

RAStereo	0.10 270	0.09 470	0.08 63	0.20 565	0.08 240	0.13 393	0.18 524	0.15 209	0.17 346	0.10 254	0.12 297	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.05 208	0.05 180	0.04 82

Pointernet	0.09 190	0.04 1	0.09 139	0.16 232	0.08 240	0.13 393	0.10 44	0.15 209	0.17 346	0.09 203	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.08 450	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.06 317	0.05 221

AIO-Stereo	0.08 95	0.06 125	0.09 139	0.18 418	0.06 36	0.08 98	0.12 114	0.15 209	0.09 60	0.08 147	0.08 140	0.07 139	0.05 15	0.11 216	0.08 29	0.05 55	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

WCG-NET（raft）	0.08 95	0.05 45	0.10 210	0.15 132	0.06 36	0.11 280	0.13 193	0.15 209	0.12 168	0.08 147	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.13 374	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

gcap-zeroshot	0.08 95	0.06 125	0.10 210	0.15 132	0.07 145	0.11 280	0.12 114	0.15 209	0.15 273	0.08 147	0.12 297	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 95	0.06 125	0.10 210	0.16 232	0.07 145	0.11 280	0.12 114	0.15 209	0.15 273	0.08 147	0.12 297	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.03 1	0.04 82

MyStereo07	0.10 270	0.07 256	0.10 210	0.17 321	0.09 376	0.14 430	0.18 524	0.15 209	0.15 273	0.09 203	0.06 28	0.06 48	0.07 192	0.12 316	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.06 317	0.06 333

ffm	0.12 404	0.09 470	0.14 421	0.16 232	0.08 240	0.17 513	0.17 473	0.15 209	0.19 400	0.15 426	0.25 530	0.19 495	0.13 454	0.10 134	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.09 520	0.08 495	0.06 317	0.06 333

ff1	0.13 432	0.09 470	0.14 421	0.16 232	0.08 240	0.17 513	0.17 473	0.15 209	0.19 400	0.15 426	0.25 530	0.19 495	0.13 454	0.14 410	0.20 577	0.06 180	0.04 26	0.09 520	0.08 495	0.06 317	0.06 333

tt1	0.10 270	0.08 384	0.12 322	0.17 321	0.09 376	0.12 335	0.16 431	0.15 209	0.19 400	0.09 203	0.08 140	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.06 333

testlalala	0.08 95	0.06 125	0.10 210	0.15 132	0.07 145	0.11 280	0.12 114	0.15 209	0.15 273	0.08 147	0.12 297	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.03 1	0.04 82

LoS	0.09 190	0.05 45	0.11 273	0.13 23	0.07 145	0.14 430	0.11 76	0.15 209	0.15 273	0.09 203	0.09 180	0.12 340	0.09 294	0.15 438	0.10 223	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.03 1	0.05 180	0.05 221
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 190	0.07 256	0.10 210	0.17 321	0.08 240	0.10 223	0.15 357	0.15 209	0.12 168	0.09 203	0.06 28	0.07 139	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.06 333

ADStereo(finetuned)	0.10 270	0.06 125	0.12 322	0.16 232	0.06 36	0.09 157	0.17 473	0.15 209	0.19 400	0.13 371	0.17 391	0.10 287	0.12 412	0.11 216	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

test_4	0.10 270	0.10 533	0.08 63	0.19 495	0.09 376	0.08 98	0.22 621	0.15 209	0.17 346	0.12 336	0.18 419	0.12 340	0.09 294	0.08 32	0.11 313	0.04 11	0.04 26	0.08 431	0.08 495	0.04 54	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 324	0.07 256	0.11 273	0.17 321	0.07 145	0.09 157	0.13 193	0.15 209	0.24 484	0.12 336	0.13 317	0.12 340	0.08 247	0.18 533	0.11 313	0.06 180	0.08 563	0.08 431	0.06 309	0.05 180	0.05 221

RAFT-345	0.11 324	0.07 256	0.15 470	0.16 232	0.08 240	0.08 98	0.12 114	0.15 209	0.10 92	0.11 291	0.36 629	0.09 249	0.09 294	0.11 216	0.12 382	0.05 55	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.04 54	0.05 221

CroCo-Stereo	0.09 190	0.08 384	0.08 63	0.22 620	0.09 376	0.09 157	0.19 565	0.15 209	0.12 168	0.07 86	0.07 74	0.08 207	0.06 74	0.08 32	0.07 1	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.04 69	0.05 180	0.04 82
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	0.09 190	0.06 125	0.07 14	0.15 132	0.05 2	0.16 489	0.18 524	0.15 209	0.15 273	0.10 254	0.11 274	0.11 318	0.11 379	0.10 134	0.12 382	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

TANstereo	0.09 190	0.04 1	0.08 63	0.13 23	0.06 36	0.11 280	0.14 268	0.15 209	0.19 400	0.11 291	0.15 354	0.10 287	0.06 74	0.12 316	0.09 113	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.05 221

DCANet	0.10 270	0.06 125	0.12 322	0.16 232	0.06 36	0.09 157	0.17 473	0.15 209	0.19 400	0.13 371	0.17 391	0.10 287	0.11 379	0.11 216	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

PMTNet	0.09 190	0.05 45	0.09 139	0.12 7	0.06 36	0.12 335	0.14 268	0.15 209	0.11 125	0.09 203	0.13 317	0.10 287	0.07 192	0.13 374	0.10 223	0.15 665	0.04 26	0.05 60	0.03 1	0.07 404	0.06 333

aanet-new-8k	0.08 95	0.07 256	0.08 63	0.19 495	0.07 145	0.09 157	0.12 114	0.16 252	0.15 273	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.04 82

Foundation-i1	0.09 190	0.04 1	0.10 210	0.14 72	0.06 36	0.10 223	0.13 193	0.16 252	0.14 245	0.10 254	0.10 219	0.11 318	0.07 192	0.07 7	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.05 180	0.05 221

VMStereo-Base	0.09 190	0.05 45	0.10 210	0.13 23	0.07 145	0.10 223	0.10 44	0.16 252	0.13 212	0.10 254	0.15 354	0.10 287	0.09 294	0.11 216	0.10 223	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.06 333

asda	0.07 7	0.08 384	0.08 63	0.16 232	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 252	0.10 92	0.06 30	0.06 28	0.05 5	0.05 15	0.10 134	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 256	0.08 63	0.16 232	0.07 145	0.07 47	0.09 27	0.16 252	0.09 60	0.07 86	0.06 28	0.05 5	0.06 74	0.09 67	0.10 223	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 125	0.06 6	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.10 44	0.16 252	0.11 125	0.07 86	0.08 140	0.06 48	0.07 192	0.08 32	0.09 113	0.04 11	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.03 1	0.03 2

rvit_stereo_0080	0.10 270	0.08 384	0.14 421	0.15 132	0.09 376	0.07 47	0.15 357	0.16 252	0.16 315	0.11 291	0.10 219	0.14 396	0.08 247	0.12 316	0.10 223	0.09 519	0.07 529	0.07 330	0.06 309	0.07 404	0.05 221

rvit_stereo_ft	0.12 404	0.07 256	0.13 380	0.19 495	0.10 492	0.12 335	0.17 473	0.16 252	0.16 315	0.12 336	0.13 317	0.15 427	0.10 341	0.14 410	0.13 429	0.09 519	0.06 451	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.05 221

xx1	0.11 324	0.08 384	0.12 322	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.15 357	0.16 252	0.18 380	0.09 203	0.09 180	0.16 442	0.16 525	0.10 134	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.08 495	0.07 404	0.07 423

cc1	0.10 270	0.08 384	0.12 322	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.15 357	0.16 252	0.18 380	0.09 203	0.09 180	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.06 333

ff7	0.09 190	0.07 256	0.11 273	0.16 232	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.12 168	0.10 254	0.06 28	0.06 48	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

IGEVStereo-DCA	0.09 190	0.06 125	0.11 273	0.15 132	0.10 492	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.12 168	0.10 254	0.06 28	0.08 207	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

ffff	0.09 190	0.07 256	0.11 273	0.16 232	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.12 168	0.10 254	0.06 28	0.06 48	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

rrr	0.09 190	0.06 125	0.12 322	0.15 132	0.10 492	0.11 280	0.16 431	0.16 252	0.15 273	0.10 254	0.06 28	0.08 207	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

11t	0.09 190	0.07 256	0.11 273	0.16 232	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.12 168	0.10 254	0.06 28	0.06 48	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

whm_eth	0.10 270	0.08 384	0.14 421	0.15 132	0.09 376	0.07 47	0.15 357	0.16 252	0.16 315	0.11 291	0.10 219	0.14 396	0.08 247	0.12 316	0.10 223	0.09 519	0.07 529	0.07 330	0.06 309	0.07 404	0.05 221

MaDis-Stereo	0.09 190	0.09 470	0.08 63	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.10 44	0.16 252	0.16 315	0.09 203	0.11 274	0.06 48	0.06 74	0.09 67	0.13 429	0.07 365	0.06 451	0.07 330	0.05 208	0.05 180	0.04 82

RAFT-Test	0.09 190	0.06 125	0.10 210	0.15 132	0.07 145	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.13 212	0.09 203	0.10 219	0.10 287	0.09 294	0.12 316	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.05 221

anonymousdsp	0.09 190	0.07 256	0.11 273	0.16 232	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.12 168	0.09 203	0.06 28	0.06 48	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

CroCo-Stereo Lap2	0.09 190	0.09 470	0.08 63	0.22 620	0.09 376	0.09 157	0.19 565	0.16 252	0.12 168	0.09 203	0.10 219	0.05 5	0.05 15	0.08 32	0.08 29	0.06 180	0.06 451	0.07 330	0.05 208	0.05 180	0.05 221

ccc-4	0.09 190	0.07 256	0.11 273	0.16 232	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.12 168	0.10 254	0.06 28	0.06 48	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

fff	0.10 270	0.06 125	0.12 322	0.15 132	0.07 145	0.09 157	0.17 473	0.16 252	0.20 424	0.13 371	0.16 367	0.10 287	0.11 379	0.11 216	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.05 221

IGEV-Stereo	0.09 190	0.07 256	0.11 273	0.16 232	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.12 168	0.09 203	0.06 28	0.06 48	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.18 418	0.08 240	0.06 16	0.11 76	0.16 252	0.13 212	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.07 423
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
NRIStereo	0.11 324	0.08 384	0.14 421	0.18 418	0.08 240	0.10 223	0.14 268	0.16 252	0.15 273	0.12 336	0.14 333	0.13 373	0.12 412	0.13 374	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.07 423

PSM-adaLoss	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.18 418	0.08 240	0.06 16	0.12 114	0.16 252	0.13 212	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.07 423

ROB_FTStereo_v2	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.19 495	0.08 240	0.06 16	0.12 114	0.16 252	0.13 212	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.07 423

ROB_FTStereo	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.19 495	0.08 240	0.06 16	0.11 76	0.16 252	0.13 212	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.07 423

HUI-Stereo	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.18 418	0.08 240	0.06 16	0.12 114	0.16 252	0.13 212	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.07 423

DEmStereo	0.12 404	0.06 125	0.14 421	0.14 72	0.10 492	0.16 489	0.15 357	0.16 252	0.24 484	0.17 474	0.24 501	0.13 373	0.14 479	0.12 316	0.13 429	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.05 221

iGMRVC	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.19 495	0.08 240	0.06 16	0.12 114	0.16 252	0.13 212	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.07 423

iRAFT	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.18 418	0.08 240	0.06 16	0.11 76	0.16 252	0.13 212	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.07 423

RAFT-IKP	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.19 495	0.08 240	0.06 16	0.12 114	0.16 252	0.13 212	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.07 423

csc	0.10 270	0.06 125	0.12 322	0.15 132	0.07 145	0.09 157	0.17 473	0.16 252	0.20 424	0.13 371	0.16 367	0.10 287	0.11 379	0.11 216	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.05 221

cscssc	0.10 270	0.06 125	0.12 322	0.15 132	0.07 145	0.09 157	0.17 473	0.16 252	0.20 424	0.13 371	0.16 367	0.10 287	0.11 379	0.11 216	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.05 221

test_xeample3	0.09 190	0.06 125	0.12 322	0.16 232	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.16 252	0.13 212	0.10 254	0.06 28	0.08 207	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

EAI-Stereo	0.09 190	0.07 256	0.11 273	0.15 132	0.06 36	0.10 223	0.15 357	0.16 252	0.09 60	0.08 147	0.09 180	0.08 207	0.07 192	0.09 67	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.05 180	0.04 82

CFNet-RSSM	0.09 190	0.07 256	0.09 139	0.16 232	0.07 145	0.09 157	0.15 357	0.16 252	0.17 346	0.08 147	0.12 297	0.10 287	0.09 294	0.11 216	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.04 54	0.04 82

DIP-Stereo	0.11 324	0.07 256	0.14 421	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.09 27	0.16 252	0.16 315	0.11 291	0.16 367	0.14 396	0.12 412	0.15 438	0.13 429	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
over-6	0.08 95	0.07 256	0.08 63	0.17 321	0.05 2	0.10 223	0.09 27	0.17 291	0.11 125	0.06 30	0.07 74	0.06 48	0.09 294	0.10 134	0.08 29	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.04 69	0.05 180	0.05 221

S	0.12 404	0.08 384	0.09 139	0.20 565	0.08 240	0.13 393	0.19 565	0.17 291	0.16 315	0.13 371	0.11 274	0.13 373	0.10 341	0.11 216	0.13 429	0.09 519	0.07 529	0.13 637	0.15 674	0.06 317	0.04 82

DN	0.10 270	0.05 45	0.09 139	0.14 72	0.09 376	0.12 335	0.18 524	0.17 291	0.16 315	0.08 147	0.09 180	0.08 207	0.06 74	0.08 32	0.09 113	0.11 596	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.07 404	0.09 545

RT-Monster	0.09 190	0.05 45	0.09 139	0.14 72	0.08 240	0.11 280	0.10 44	0.17 291	0.18 380	0.13 371	0.10 219	0.09 249	0.08 247	0.10 134	0.10 223	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.06 333

WQFJA1	0.10 270	0.07 256	0.08 63	0.20 565	0.09 376	0.12 335	0.17 473	0.17 291	0.17 346	0.09 203	0.10 219	0.08 207	0.10 341	0.12 316	0.11 313	0.06 180	0.07 529	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.05 221

NLMM	0.10 270	0.07 256	0.08 63	0.20 565	0.09 376	0.12 335	0.17 473	0.17 291	0.17 346	0.09 203	0.10 219	0.08 207	0.10 341	0.12 316	0.11 313	0.06 180	0.07 529	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.05 221

IGEV-FE	0.09 190	0.05 45	0.12 322	0.13 23	0.08 240	0.12 335	0.13 193	0.17 291	0.11 125	0.10 254	0.06 28	0.09 249	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.05 180	0.05 221

xyz-stereo-finetune2	0.11 324	0.07 256	0.13 380	0.13 23	0.07 145	0.11 280	0.19 565	0.17 291	0.12 168	0.15 426	0.15 354	0.17 464	0.12 412	0.13 374	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.05 208	0.04 54	0.06 333

xyz-stereo-finetune	0.11 324	0.08 384	0.13 380	0.14 72	0.06 36	0.10 223	0.19 565	0.17 291	0.19 400	0.12 336	0.14 333	0.15 427	0.10 341	0.13 374	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.05 208	0.04 54	0.05 221

xyz-stereo	0.13 432	0.07 256	0.20 589	0.15 132	0.05 2	0.20 573	0.15 357	0.17 291	0.31 570	0.15 426	0.29 582	0.26 583	0.16 525	0.13 374	0.12 382	0.05 55	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

UGAM	0.13 432	0.10 533	0.09 139	0.22 620	0.08 240	0.12 335	0.20 589	0.17 291	0.23 467	0.21 562	0.16 367	0.13 373	0.13 454	0.19 550	0.12 382	0.07 365	0.05 290	0.13 637	0.11 619	0.07 404	0.05 221

IGEV_Zeroshot_test	0.09 190	0.05 45	0.12 322	0.13 23	0.08 240	0.12 335	0.13 193	0.17 291	0.11 125	0.10 254	0.06 28	0.09 249	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.05 180	0.05 221

MIF-Stereo (partial)	0.11 324	0.06 125	0.10 210	0.19 495	0.10 492	0.10 223	0.11 76	0.17 291	0.18 380	0.14 399	0.16 367	0.09 249	0.11 379	0.12 316	0.12 382	0.08 450	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.06 317	0.07 423

LL-Strereo2	0.10 270	0.10 533	0.15 470	0.18 418	0.08 240	0.15 457	0.09 27	0.17 291	0.14 245	0.14 399	0.10 219	0.09 249	0.07 192	0.16 473	0.10 223	0.05 55	0.05 290	0.10 570	0.07 412	0.06 317	0.05 221

4D-IteraStereo	0.09 190	0.07 256	0.10 210	0.18 418	0.07 145	0.09 157	0.15 357	0.17 291	0.15 273	0.10 254	0.11 274	0.10 287	0.07 192	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.03 1	0.08 431	0.07 412	0.06 317	0.05 221

DisPM	0.11 324	0.07 256	0.12 322	0.16 232	0.09 376	0.06 16	0.13 193	0.17 291	0.17 346	0.14 399	0.20 443	0.12 340	0.10 341	0.11 216	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.11 605

CIPLG	0.11 324	0.08 384	0.14 421	0.17 321	0.08 240	0.12 335	0.15 357	0.17 291	0.15 273	0.14 399	0.11 274	0.16 442	0.09 294	0.16 473	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

IPLGR_C	0.11 324	0.08 384	0.14 421	0.17 321	0.08 240	0.12 335	0.15 357	0.17 291	0.15 273	0.14 399	0.10 219	0.16 442	0.09 294	0.16 473	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

ACRE	0.11 324	0.08 384	0.14 421	0.17 321	0.08 240	0.12 335	0.15 357	0.17 291	0.14 245	0.14 399	0.10 219	0.16 442	0.09 294	0.16 473	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

CrosDoStereo	0.12 404	0.06 125	0.12 322	0.14 72	0.08 240	0.12 335	0.15 357	0.17 291	0.22 455	0.19 523	0.24 501	0.15 427	0.11 379	0.11 216	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.07 412	0.05 180	0.05 221

PFNet+	0.11 324	0.06 125	0.13 380	0.16 232	0.09 376	0.05 5	0.12 114	0.17 291	0.21 441	0.16 455	0.19 430	0.14 396	0.10 341	0.11 216	0.11 313	0.08 450	0.05 290	0.09 520	0.08 495	0.06 317	0.11 605

ASMatch	0.11 324	0.06 125	0.13 380	0.16 232	0.10 492	0.07 47	0.14 268	0.17 291	0.17 346	0.12 336	0.16 367	0.16 442	0.10 341	0.13 374	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.08 496

DeepStereo_LL	0.12 404	0.06 125	0.12 322	0.14 72	0.08 240	0.12 335	0.15 357	0.17 291	0.22 455	0.19 523	0.24 501	0.15 427	0.11 379	0.11 216	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.07 412	0.05 180	0.05 221

SST-Stereo	0.10 270	0.07 256	0.15 470	0.18 418	0.09 376	0.06 16	0.12 114	0.17 291	0.11 125	0.15 426	0.17 391	0.13 373	0.12 412	0.10 134	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.09 520	0.06 309	0.06 317	0.05 221

THIR-Stereo	0.12 404	0.07 256	0.11 273	0.15 132	0.08 240	0.14 430	0.16 431	0.17 291	0.25 506	0.16 455	0.24 501	0.14 396	0.12 412	0.12 316	0.14 472	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.07 412	0.05 180	0.05 221

RAFT_R40	0.11 324	0.07 256	0.14 421	0.18 418	0.09 376	0.06 16	0.13 193	0.17 291	0.16 315	0.14 399	0.18 419	0.15 427	0.12 412	0.10 134	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.09 520	0.06 309	0.06 317	0.05 221

Pruner-Stereo	0.11 324	0.07 256	0.12 322	0.17 321	0.09 376	0.06 16	0.12 114	0.17 291	0.17 346	0.13 371	0.19 430	0.13 373	0.09 294	0.11 216	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.08 496

DeepStereo_RVC	0.11 324	0.08 384	0.16 507	0.18 418	0.08 240	0.08 98	0.12 114	0.17 291	0.12 168	0.13 371	0.14 333	0.12 340	0.12 412	0.12 316	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.07 404	0.08 496

RAFT-RH_RVC	0.11 324	0.06 125	0.14 421	0.16 232	0.09 376	0.12 335	0.12 114	0.17 291	0.12 168	0.13 371	0.41 666	0.11 318	0.10 341	0.13 374	0.12 382	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.05 208	0.04 54	0.06 333

rafts_anoy	0.11 324	0.06 125	0.10 210	0.17 321	0.08 240	0.10 223	0.14 268	0.17 291	0.14 245	0.13 371	0.13 317	0.12 340	0.10 341	0.11 216	0.12 382	0.07 365	0.04 26	0.09 520	0.11 619	0.07 404	0.06 333

RALCasStereoNet	0.10 270	0.06 125	0.09 139	0.16 232	0.08 240	0.12 335	0.14 268	0.17 291	0.11 125	0.12 336	0.17 391	0.14 396	0.10 341	0.12 316	0.11 313	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.05 208	0.08 478	0.07 423

sCroCo_RVC	0.12 404	0.09 470	0.23 614	0.24 653	0.11 547	0.19 557	0.14 268	0.17 291	0.14 245	0.10 254	0.13 317	0.12 340	0.07 192	0.14 410	0.11 313	0.08 450	0.08 563	0.08 431	0.08 495	0.05 180	0.07 423

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 190	0.06 125	0.10 210	0.17 321	0.06 36	0.10 223	0.16 431	0.17 291	0.14 245	0.09 203	0.10 219	0.08 207	0.09 294	0.11 216	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.04 54	0.03 2

AFF-stereo	0.09 190	0.06 125	0.10 210	0.17 321	0.07 145	0.10 223	0.16 431	0.17 291	0.09 60	0.10 254	0.12 297	0.09 249	0.09 294	0.12 316	0.09 113	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.07 412	0.04 54	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 190	0.06 125	0.10 210	0.16 232	0.07 145	0.10 223	0.14 268	0.17 291	0.17 346	0.08 147	0.10 219	0.12 340	0.09 294	0.12 316	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.04 54	0.04 82

SMOE	0.10 270	0.08 384	0.09 139	0.18 418	0.07 145	0.13 393	0.14 268	0.18 326	0.13 212	0.11 291	0.13 317	0.12 340	0.09 294	0.11 216	0.11 313	0.05 55	0.05 290	0.08 431	0.06 309	0.06 317	0.04 82

IGEV_i1	0.12 404	0.07 256	0.12 322	0.16 232	0.08 240	0.19 557	0.14 268	0.18 326	0.22 455	0.18 504	0.18 419	0.16 442	0.12 412	0.16 473	0.14 472	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.06 333

DispViT+	0.08 95	0.05 45	0.09 139	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 76	0.18 326	0.16 315	0.09 203	0.08 140	0.07 139	0.06 74	0.11 216	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Anonymus123	0.09 190	0.06 125	0.16 507	0.15 132	0.08 240	0.11 280	0.09 27	0.18 326	0.16 315	0.06 30	0.07 74	0.07 139	0.05 15	0.09 67	0.11 313	0.04 11	0.05 290	0.05 60	0.07 412	0.04 54	0.04 82

WQFJX1	0.10 270	0.07 256	0.08 63	0.22 620	0.09 376	0.12 335	0.17 473	0.18 326	0.17 346	0.10 254	0.09 180	0.07 139	0.10 341	0.11 216	0.09 113	0.07 365	0.08 563	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.04 82

WQFJX	0.10 270	0.07 256	0.09 139	0.21 600	0.09 376	0.12 335	0.16 431	0.18 326	0.17 346	0.12 336	0.10 219	0.07 139	0.09 294	0.12 316	0.10 223	0.06 180	0.07 529	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.05 221

NLMM1	0.11 324	0.09 470	0.07 14	0.22 620	0.10 492	0.12 335	0.20 589	0.18 326	0.20 424	0.12 336	0.11 274	0.07 139	0.09 294	0.11 216	0.11 313	0.08 450	0.08 563	0.07 330	0.06 309	0.04 54	0.04 82

NLSM3	0.09 190	0.06 125	0.08 63	0.19 495	0.08 240	0.11 280	0.16 431	0.18 326	0.16 315	0.06 30	0.08 140	0.07 139	0.08 247	0.09 67	0.11 313	0.04 11	0.04 26	0.06 215	0.07 412	0.03 1	0.03 2

NLCSM	0.11 324	0.09 470	0.09 139	0.23 644	0.11 547	0.12 335	0.19 565	0.18 326	0.18 380	0.12 336	0.11 274	0.07 139	0.09 294	0.11 216	0.10 223	0.07 365	0.08 563	0.07 330	0.07 412	0.06 317	0.05 221

FE-Mocha	0.09 190	0.06 125	0.14 421	0.16 232	0.09 376	0.10 223	0.15 357	0.18 326	0.16 315	0.10 254	0.09 180	0.07 139	0.07 192	0.09 67	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.05 180	0.05 221

qwe	0.07 7	0.08 384	0.07 14	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 326	0.11 125	0.07 86	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 69	0.04 54	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 256	0.07 14	0.13 23	0.06 36	0.08 98	0.08 9	0.18 326	0.12 168	0.07 86	0.08 140	0.06 48	0.06 74	0.09 67	0.11 313	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 270	0.08 384	0.12 322	0.16 232	0.08 240	0.15 457	0.16 431	0.18 326	0.18 380	0.10 254	0.09 180	0.09 249	0.08 247	0.11 216	0.12 382	0.07 365	0.05 290	0.08 431	0.06 309	0.07 404	0.06 333

11t1	0.12 404	0.06 125	0.13 380	0.14 72	0.08 240	0.17 513	0.15 357	0.18 326	0.15 273	0.15 426	0.15 354	0.16 442	0.16 525	0.15 438	0.13 429	0.08 450	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.08 478	0.07 423

EKT-Stereo	0.11 324	0.07 256	0.14 421	0.15 132	0.10 492	0.13 393	0.14 268	0.18 326	0.21 441	0.11 291	0.08 140	0.12 340	0.09 294	0.11 216	0.12 382	0.08 450	0.06 451	0.07 330	0.06 309	0.08 478	0.07 423

CASnet	0.09 190	0.09 470	0.09 139	0.19 495	0.06 36	0.07 47	0.11 76	0.18 326	0.14 245	0.11 291	0.10 219	0.09 249	0.07 192	0.10 134	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.10 570	0.08 495	0.05 180	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.11 324	0.07 256	0.10 210	0.16 232	0.09 376	0.13 393	0.14 268	0.18 326	0.22 455	0.13 371	0.14 333	0.12 340	0.09 294	0.14 410	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.05 221

CASS	0.13 432	0.12 579	0.11 273	0.23 644	0.09 376	0.15 457	0.17 473	0.18 326	0.19 400	0.17 474	0.18 419	0.15 427	0.15 497	0.14 410	0.14 472	0.09 519	0.06 451	0.10 570	0.08 495	0.09 543	0.07 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 324	0.07 256	0.13 380	0.16 232	0.11 547	0.11 280	0.17 473	0.18 326	0.17 346	0.11 291	0.18 419	0.10 287	0.10 341	0.15 438	0.11 313	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.05 180	0.04 82

riskmin	0.11 324	0.06 125	0.13 380	0.14 72	0.08 240	0.14 430	0.14 268	0.18 326	0.14 245	0.11 291	0.14 333	0.16 442	0.11 379	0.14 410	0.12 382	0.09 519	0.05 290	0.07 330	0.05 208	0.08 478	0.08 496

RCA-Stereo	0.09 190	0.06 125	0.09 139	0.16 232	0.06 36	0.09 157	0.13 193	0.18 326	0.14 245	0.09 203	0.10 219	0.08 207	0.07 192	0.12 316	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.04 82

DCANet-4	0.10 270	0.06 125	0.12 322	0.16 232	0.06 36	0.09 157	0.17 473	0.18 326	0.19 400	0.13 371	0.16 367	0.09 249	0.14 479	0.11 216	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.04 54	0.05 221

RAFT_CTSACE	0.12 404	0.09 470	0.10 210	0.22 620	0.08 240	0.12 335	0.24 648	0.18 326	0.16 315	0.20 546	0.27 556	0.13 373	0.07 192	0.13 374	0.09 113	0.05 55	0.06 451	0.08 431	0.07 412	0.04 54	0.04 82

iRaft-Stereo_20w	0.09 190	0.05 45	0.13 380	0.14 72	0.08 240	0.12 335	0.15 357	0.18 326	0.10 92	0.11 291	0.08 140	0.08 207	0.05 15	0.10 134	0.09 113	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.05 221

TRStereo	0.09 190	0.05 45	0.12 322	0.15 132	0.12 584	0.10 223	0.13 193	0.18 326	0.18 380	0.09 203	0.09 180	0.09 249	0.06 74	0.10 134	0.08 29	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.04 54	0.04 82

AAGNet	0.11 324	0.07 256	0.16 507	0.19 495	0.09 376	0.08 98	0.13 193	0.18 326	0.13 212	0.16 455	0.21 467	0.13 373	0.14 479	0.11 216	0.14 472	0.06 180	0.04 26	0.09 520	0.06 309	0.06 317	0.05 221

GrayStereo	0.11 324	0.06 125	0.11 273	0.19 495	0.09 376	0.09 157	0.16 431	0.18 326	0.17 346	0.14 399	0.17 391	0.17 464	0.11 379	0.12 316	0.11 313	0.05 55	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.10 577

CRE-IMP	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.19 495	0.08 240	0.10 223	0.12 114	0.18 326	0.10 92	0.14 399	0.13 317	0.13 373	0.12 412	0.12 316	0.11 313	0.07 365	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.08 496

iRaftStereo_RVC	0.10 270	0.07 256	0.09 139	0.17 321	0.09 376	0.11 280	0.17 473	0.18 326	0.12 168	0.09 203	0.12 297	0.10 287	0.07 192	0.11 216	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.08 495	0.04 54	0.04 82

raftrobust	0.09 190	0.06 125	0.10 210	0.17 321	0.08 240	0.09 157	0.10 44	0.18 326	0.16 315	0.10 254	0.09 180	0.12 340	0.07 192	0.12 316	0.10 223	0.08 450	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.05 221

HITNet	0.10 270	0.06 125	0.12 322	0.14 72	0.06 36	0.11 280	0.10 44	0.18 326	0.18 380	0.13 371	0.16 367	0.14 396	0.11 379	0.15 438	0.13 429	0.06 180	0.04 26	0.04 1	0.04 69	0.06 317	0.05 221
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
GGDA	0.11 324	0.06 125	0.11 273	0.13 23	0.07 145	0.12 335	0.14 268	0.19 357	0.19 400	0.13 371	0.20 443	0.12 340	0.09 294	0.12 316	0.12 382	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.06 317	0.07 423

rvit_0105_6	0.14 469	0.09 470	0.18 565	0.17 321	0.10 492	0.10 223	0.16 431	0.19 357	0.26 520	0.12 336	0.18 419	0.17 464	0.12 412	0.18 533	0.12 382	0.15 665	0.11 636	0.12 622	0.10 585	0.09 543	0.06 333

UGAM-zero	0.09 190	0.05 45	0.15 470	0.15 132	0.08 240	0.09 157	0.13 193	0.19 357	0.15 273	0.11 291	0.15 354	0.07 139	0.07 192	0.09 67	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.06 333

DCVSM-stereo	0.14 469	0.09 470	0.16 507	0.16 232	0.10 492	0.15 457	0.09 27	0.19 357	0.23 467	0.20 546	0.23 488	0.26 583	0.15 497	0.18 533	0.14 472	0.09 519	0.07 529	0.09 520	0.08 495	0.10 576	0.12 619

RAFT-Stereo-weight	0.09 190	0.06 125	0.10 210	0.16 232	0.07 145	0.09 157	0.14 268	0.19 357	0.16 315	0.11 291	0.10 219	0.08 207	0.06 74	0.10 134	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.04 54	0.04 82

MyStereo8	0.12 404	0.07 256	0.15 470	0.15 132	0.09 376	0.18 532	0.14 268	0.19 357	0.22 455	0.12 336	0.18 419	0.11 318	0.10 341	0.16 473	0.18 557	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.05 208	0.08 478	0.09 545

MyStereo06	0.10 270	0.07 256	0.12 322	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.18 524	0.19 357	0.12 168	0.12 336	0.08 140	0.07 139	0.07 192	0.11 216	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.06 317	0.06 333

knoymous	0.11 324	0.05 45	0.12 322	0.13 23	0.07 145	0.15 457	0.14 268	0.19 357	0.13 212	0.11 291	0.17 391	0.13 373	0.09 294	0.13 374	0.11 313	0.08 450	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.08 478	0.07 423

anonymousa	0.13 432	0.07 256	0.13 380	0.18 418	0.09 376	0.13 393	0.17 473	0.19 357	0.29 552	0.15 426	0.24 501	0.15 427	0.14 479	0.14 410	0.14 472	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.09 543	0.05 180	0.06 333

TransformOpticalFlow	0.10 270	0.08 384	0.13 380	0.18 418	0.07 145	0.09 157	0.15 357	0.19 357	0.15 273	0.12 336	0.17 391	0.11 318	0.11 379	0.11 216	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.05 180	0.05 221

AnonymousM	0.09 190	0.05 45	0.10 210	0.14 72	0.06 36	0.09 157	0.13 193	0.19 357	0.14 245	0.13 371	0.11 274	0.09 249	0.08 247	0.13 374	0.10 223	0.08 450	0.05 290	0.08 431	0.05 208	0.05 180	0.05 221

MLCV	0.12 404	0.07 256	0.16 507	0.18 418	0.06 36	0.15 457	0.17 473	0.19 357	0.21 441	0.18 504	0.25 530	0.17 464	0.13 454	0.14 410	0.13 429	0.05 55	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.05 180	0.04 82

PhaseNet	0.09 190	0.06 125	0.10 210	0.15 132	0.08 240	0.10 223	0.14 268	0.20 369	0.12 168	0.07 86	0.08 140	0.09 249	0.10 341	0.13 374	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.05 180	0.05 221

TestStereo_HL3	0.11 324	0.05 45	0.16 507	0.13 23	0.07 145	0.12 335	0.11 76	0.20 369	0.09 60	0.15 426	0.30 590	0.13 373	0.12 412	0.16 473	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.06 317	0.07 423

TestStereo_HL2	0.11 324	0.06 125	0.11 273	0.12 7	0.08 240	0.12 335	0.14 268	0.20 369	0.18 380	0.13 371	0.21 467	0.12 340	0.10 341	0.12 316	0.12 382	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.07 404	0.07 423

TestStereo-Hl	0.11 324	0.06 125	0.11 273	0.13 23	0.08 240	0.15 457	0.14 268	0.20 369	0.17 346	0.13 371	0.16 367	0.12 340	0.11 379	0.14 410	0.13 429	0.06 180	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.06 317	0.06 333

FlowAnything_test	0.11 324	0.08 384	0.14 421	0.15 132	0.09 376	0.07 47	0.14 268	0.20 369	0.11 125	0.09 203	0.09 180	0.12 340	0.12 412	0.13 374	0.11 313	0.09 519	0.06 451	0.09 520	0.09 543	0.06 317	0.09 545

3w_stereo	0.08 95	0.09 470	0.10 210	0.17 321	0.07 145	0.08 98	0.10 44	0.20 369	0.13 212	0.06 30	0.07 74	0.05 5	0.06 74	0.08 32	0.09 113	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 95	0.08 384	0.09 139	0.16 232	0.06 36	0.08 98	0.10 44	0.20 369	0.15 273	0.08 147	0.07 74	0.06 48	0.06 74	0.06 1	0.09 113	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 69	0.03 1	0.03 2

tg	0.10 270	0.06 125	0.10 210	0.18 418	0.08 240	0.11 280	0.16 431	0.20 369	0.12 168	0.08 147	0.11 274	0.11 318	0.07 192	0.11 216	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.08 495	0.04 54	0.04 82

model_zeroshot	0.10 270	0.04 1	0.11 273	0.15 132	0.09 376	0.12 335	0.14 268	0.20 369	0.13 212	0.11 291	0.10 219	0.12 340	0.07 192	0.12 316	0.10 223	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.06 333

GCST	0.37 698	0.42 718	0.26 626	1.02 744	0.39 718	0.18 532	0.08 9	0.20 369	0.17 346	0.28 641	0.25 530	0.15 427	0.12 412	0.16 473	0.14 472	0.64 739	0.43 733	0.75 735	0.65 739	0.63 732	0.46 731

test_sample1	0.13 432	0.07 256	0.14 421	0.13 23	0.08 240	0.19 557	0.16 431	0.20 369	0.15 273	0.14 399	0.22 479	0.18 479	0.16 525	0.17 508	0.14 472	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.08 478	0.07 423

MIM_Stereo	0.09 190	0.07 256	0.11 273	0.15 132	0.07 145	0.06 16	0.12 114	0.20 369	0.14 245	0.13 371	0.13 317	0.09 249	0.05 15	0.12 316	0.08 29	0.05 55	0.06 451	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.05 221

Selective-RAFT	0.11 324	0.10 533	0.11 273	0.21 600	0.08 240	0.16 489	0.13 193	0.20 369	0.22 455	0.10 254	0.10 219	0.11 318	0.10 341	0.15 438	0.11 313	0.05 55	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.05 221

IPLG	0.10 270	0.07 256	0.15 470	0.17 321	0.08 240	0.11 280	0.14 268	0.20 369	0.15 273	0.12 336	0.17 391	0.07 139	0.07 192	0.14 410	0.13 429	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

MIPNet	0.11 324	0.08 384	0.14 421	0.17 321	0.09 376	0.12 335	0.14 268	0.20 369	0.24 484	0.11 291	0.10 219	0.09 249	0.07 192	0.13 374	0.12 382	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.04 54	0.04 82

HHNet	0.11 324	0.06 125	0.16 507	0.15 132	0.14 629	0.07 47	0.13 193	0.20 369	0.17 346	0.14 399	0.25 530	0.11 318	0.08 247	0.13 374	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.06 309	0.05 180	0.09 545

PSM-AAD	0.11 324	0.07 256	0.10 210	0.19 495	0.09 376	0.10 223	0.15 357	0.20 369	0.13 212	0.12 336	0.14 333	0.18 479	0.11 379	0.11 216	0.10 223	0.05 55	0.05 290	0.09 520	0.08 495	0.06 317	0.14 662

RAFT	0.13 432	0.09 470	0.11 273	0.18 418	0.08 240	0.15 457	0.24 648	0.20 369	0.19 400	0.21 562	0.21 467	0.17 464	0.12 412	0.16 473	0.09 113	0.06 180	0.07 529	0.10 570	0.09 543	0.05 180	0.05 221

TestStereo	0.13 432	0.14 620	0.11 273	0.23 644	0.08 240	0.15 457	0.21 610	0.20 369	0.23 467	0.14 399	0.24 501	0.16 442	0.12 412	0.16 473	0.14 472	0.05 55	0.06 451	0.08 431	0.06 309	0.09 543	0.05 221

RALAANet	0.11 324	0.08 384	0.10 210	0.17 321	0.09 376	0.14 430	0.10 44	0.20 369	0.15 273	0.14 399	0.13 317	0.16 442	0.09 294	0.12 316	0.11 313	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.04 82

XX-Stereo	0.09 190	0.05 45	0.08 63	0.17 321	0.09 376	0.15 457	0.12 114	0.20 369	0.10 92	0.10 254	0.14 333	0.07 139	0.06 74	0.12 316	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.04 54	0.04 82

ARAFT	0.12 404	0.08 384	0.17 539	0.19 495	0.09 376	0.14 430	0.18 524	0.20 369	0.12 168	0.12 336	0.13 317	0.14 396	0.11 379	0.15 438	0.12 382	0.06 180	0.05 290	0.10 570	0.09 543	0.05 180	0.04 82

GMStereo	0.13 432	0.14 620	0.14 421	0.18 418	0.09 376	0.15 457	0.16 431	0.20 369	0.24 484	0.16 455	0.17 391	0.10 287	0.10 341	0.16 473	0.13 429	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.07 404	0.06 333
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 622	0.17 649	0.56 701	0.17 321	0.10 492	0.15 457	0.19 565	0.20 369	0.33 585	0.49 705	0.48 684	0.29 610	0.27 645	0.20 575	0.23 618	0.08 450	0.07 529	0.08 431	0.07 412	0.10 576	0.09 545

EDNetEfficient	0.29 680	0.24 687	1.13 739	0.18 418	0.10 492	0.19 557	0.20 589	0.20 369	0.60 708	0.74 727	0.56 701	0.31 633	0.39 696	0.22 606	0.30 681	0.09 519	0.07 529	0.08 431	0.07 412	0.11 599	0.09 545

cf-r	0.13 432	0.07 256	0.12 322	0.16 232	0.08 240	0.14 430	0.19 565	0.20 369	0.25 506	0.17 474	0.25 530	0.21 517	0.16 525	0.14 410	0.14 472	0.10 564	0.05 290	0.06 215	0.08 495	0.06 317	0.06 333

iResNet	0.13 432	0.10 533	0.18 565	0.19 495	0.08 240	0.13 393	0.18 524	0.20 369	0.26 520	0.15 426	0.23 488	0.15 427	0.13 454	0.14 410	0.14 472	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.05 221

GELT-Stereo	0.09 190	0.06 125	0.09 139	0.18 418	0.07 145	0.07 47	0.14 268	0.21 396	0.17 346	0.08 147	0.07 74	0.06 48	0.08 247	0.10 134	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.03 1	0.03 2

SME	0.11 324	0.09 470	0.10 210	0.17 321	0.07 145	0.20 573	0.13 193	0.21 396	0.17 346	0.12 336	0.13 317	0.10 287	0.12 412	0.13 374	0.13 429	0.07 365	0.07 529	0.08 431	0.09 543	0.06 317	0.05 221

TestStereo_HLe17	0.10 270	0.05 45	0.12 322	0.13 23	0.07 145	0.11 280	0.15 357	0.21 396	0.15 273	0.11 291	0.14 333	0.11 318	0.09 294	0.13 374	0.12 382	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.07 404	0.06 333

NLSM1	0.10 270	0.07 256	0.07 14	0.19 495	0.08 240	0.13 393	0.16 431	0.21 396	0.15 273	0.11 291	0.10 219	0.06 48	0.10 341	0.10 134	0.11 313	0.07 365	0.08 563	0.08 431	0.07 412	0.05 180	0.05 221

Select-FE	0.11 324	0.06 125	0.20 589	0.15 132	0.11 547	0.11 280	0.13 193	0.21 396	0.18 380	0.09 203	0.11 274	0.10 287	0.06 74	0.12 316	0.09 113	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.08 495	0.06 317	0.08 496

MM-Stereo_test1	0.10 270	0.07 256	0.08 63	0.18 418	0.07 145	0.12 335	0.18 524	0.21 396	0.20 424	0.09 203	0.11 274	0.08 207	0.06 74	0.10 134	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.04 82

FLISNet	0.11 324	0.06 125	0.11 273	0.13 23	0.09 376	0.09 157	0.14 268	0.21 396	0.10 92	0.19 523	0.17 391	0.14 396	0.09 294	0.16 473	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.08 495	0.07 404	0.06 333

CoSv	0.11 324	0.06 125	0.11 273	0.13 23	0.09 376	0.09 157	0.14 268	0.21 396	0.10 92	0.19 523	0.17 391	0.14 396	0.09 294	0.16 473	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.08 495	0.07 404	0.06 333

AIO-test1	0.10 270	0.07 256	0.10 210	0.23 644	0.07 145	0.09 157	0.13 193	0.21 396	0.14 245	0.11 291	0.12 297	0.09 249	0.07 192	0.11 216	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.09 520	0.10 585	0.03 1	0.06 333

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 324	0.05 45	0.14 421	0.15 132	0.20 691	0.09 157	0.17 473	0.21 396	0.15 273	0.11 291	0.14 333	0.10 287	0.07 192	0.10 134	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.07 404	0.09 545

test_sample2	0.12 404	0.07 256	0.12 322	0.14 72	0.08 240	0.16 489	0.18 524	0.21 396	0.16 315	0.14 399	0.20 443	0.19 495	0.15 497	0.15 438	0.12 382	0.08 450	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.08 478	0.07 423

mmm	0.14 469	0.08 384	0.17 539	0.17 321	0.09 376	0.17 513	0.18 524	0.21 396	0.15 273	0.15 426	0.23 488	0.21 517	0.16 525	0.16 473	0.17 539	0.08 450	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.07 423

StereoVision	0.13 432	0.12 579	0.09 139	0.24 653	0.10 492	0.15 457	0.21 610	0.21 396	0.20 424	0.12 336	0.24 501	0.10 287	0.10 341	0.16 473	0.10 223	0.09 519	0.11 636	0.12 622	0.12 641	0.06 317	0.05 221

Any-RAFT	0.10 270	0.05 45	0.09 139	0.14 72	0.07 145	0.13 393	0.14 268	0.21 396	0.15 273	0.11 291	0.12 297	0.12 340	0.09 294	0.12 316	0.09 113	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.04 69	0.06 317	0.05 221

test_5	0.14 469	0.12 579	0.08 63	0.20 565	0.10 492	0.14 430	0.29 696	0.21 396	0.24 484	0.18 504	0.28 570	0.11 318	0.15 497	0.12 316	0.13 429	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.08 495	0.08 478	0.07 423

iRaft-Stereo_5w	0.12 404	0.09 470	0.12 322	0.19 495	0.08 240	0.09 157	0.12 114	0.21 396	0.21 441	0.19 523	0.14 333	0.11 318	0.09 294	0.20 575	0.16 523	0.05 55	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.06 333

UDGNet	0.14 469	0.13 607	0.16 507	0.17 321	0.10 492	0.12 335	0.16 431	0.21 396	0.27 530	0.20 546	0.20 443	0.16 442	0.13 454	0.16 473	0.13 429	0.10 564	0.06 451	0.09 520	0.07 412	0.06 317	0.07 423

dd	0.15 515	0.16 638	0.16 507	0.19 495	0.09 376	0.15 457	0.18 524	0.21 396	0.25 506	0.23 591	0.20 443	0.21 517	0.09 294	0.21 593	0.16 523	0.10 564	0.06 451	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.06 333

dad	0.17 562	0.20 671	0.20 589	0.16 232	0.11 547	0.20 573	0.18 524	0.21 396	0.28 545	0.30 655	0.24 501	0.29 610	0.13 454	0.19 550	0.16 523	0.18 688	0.09 600	0.11 602	0.09 543	0.11 599	0.07 423

IPLGR	0.11 324	0.09 470	0.16 507	0.18 418	0.08 240	0.12 335	0.17 473	0.21 396	0.24 484	0.11 291	0.12 297	0.11 318	0.08 247	0.12 316	0.12 382	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.04 54	0.04 82

LCNet	0.11 324	0.07 256	0.09 139	0.19 495	0.09 376	0.08 98	0.15 357	0.21 396	0.15 273	0.11 291	0.15 354	0.16 442	0.11 379	0.12 316	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.07 412	0.06 317	0.15 669

STrans-v2	0.10 270	0.07 256	0.12 322	0.18 418	0.07 145	0.10 223	0.14 268	0.21 396	0.11 125	0.11 291	0.15 354	0.12 340	0.10 341	0.11 216	0.12 382	0.05 55	0.04 26	0.06 215	0.06 309	0.04 54	0.04 82

OMP-Stereo	0.11 324	0.06 125	0.14 421	0.18 418	0.08 240	0.09 157	0.12 114	0.21 396	0.21 441	0.13 371	0.14 333	0.11 318	0.12 412	0.11 216	0.13 429	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.04 82

FTStereo	0.12 404	0.06 125	0.14 421	0.18 418	0.09 376	0.07 47	0.15 357	0.21 396	0.18 380	0.12 336	0.24 501	0.12 340	0.12 412	0.13 374	0.13 429	0.05 55	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.10 577

DRaft	0.12 404	0.06 125	0.11 273	0.14 72	0.09 376	0.14 430	0.17 473	0.21 396	0.30 562	0.17 474	0.28 570	0.10 287	0.15 497	0.10 134	0.12 382	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.05 221

111	0.10 270	0.06 125	0.12 322	0.15 132	0.07 145	0.10 223	0.14 268	0.21 396	0.23 467	0.11 291	0.12 297	0.14 396	0.11 379	0.13 374	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.04 69	0.05 180	0.05 221

GwcNet-RSSM	0.14 469	0.07 256	0.12 322	0.15 132	0.08 240	0.15 457	0.20 589	0.21 396	0.27 530	0.18 504	0.27 556	0.22 535	0.16 525	0.14 410	0.15 507	0.10 564	0.05 290	0.07 330	0.09 543	0.07 404	0.07 423

zzzzzzz1	0.11 324	0.07 256	0.13 380	0.21 600	0.10 492	0.12 335	0.18 524	0.22 423	0.20 424	0.13 371	0.12 297	0.08 207	0.08 247	0.13 374	0.09 113	0.05 55	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.05 180	0.05 221

HLF11	0.11 324	0.05 45	0.13 380	0.12 7	0.08 240	0.14 430	0.11 76	0.22 423	0.10 92	0.12 336	0.23 488	0.11 318	0.11 379	0.14 410	0.13 429	0.08 450	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.08 478	0.08 496

HLf8	0.11 324	0.05 45	0.13 380	0.11 1	0.08 240	0.15 457	0.12 114	0.22 423	0.15 273	0.13 371	0.17 391	0.12 340	0.10 341	0.14 410	0.12 382	0.09 519	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.08 478	0.08 496

Selective-IGEV-i1	0.13 432	0.07 256	0.12 322	0.19 495	0.08 240	0.18 532	0.16 431	0.22 423	0.30 562	0.16 455	0.17 391	0.16 442	0.10 341	0.14 410	0.13 429	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.06 317	0.05 221

z-ln-s-r	0.17 562	0.10 533	0.40 678	0.19 495	0.08 240	0.17 513	0.18 524	0.22 423	0.33 585	0.18 504	0.40 655	0.22 535	0.17 549	0.20 575	0.23 618	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.07 404	0.05 221

DFGA-Net	0.13 432	0.11 561	0.18 565	0.17 321	0.10 492	0.12 335	0.13 193	0.22 423	0.25 506	0.16 455	0.16 367	0.13 373	0.12 412	0.16 473	0.14 472	0.07 365	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.05 180	0.05 221

FACV-RUCA	0.13 432	0.11 561	0.12 322	0.19 495	0.12 584	0.15 457	0.15 357	0.22 423	0.20 424	0.15 426	0.16 367	0.14 396	0.16 525	0.14 410	0.13 429	0.07 365	0.05 290	0.08 431	0.06 309	0.10 576	0.08 496

CBFPSM	0.14 469	0.06 125	0.26 626	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.15 357	0.22 423	0.23 467	0.20 546	0.27 556	0.24 559	0.16 525	0.16 473	0.18 557	0.06 180	0.06 451	0.06 215	0.07 412	0.07 404	0.07 423

Anonymous_2	0.22 622	0.17 649	0.28 639	0.15 132	0.16 660	0.32 672	0.22 621	0.22 423	0.17 346	0.23 591	0.24 501	0.26 583	0.27 645	0.27 639	0.23 618	0.22 706	0.25 721	0.17 676	0.17 687	0.17 686	0.17 689

x	0.13 432	0.07 256	0.14 421	0.14 72	0.08 240	0.18 532	0.14 268	0.22 423	0.20 424	0.15 426	0.19 430	0.19 495	0.17 549	0.18 533	0.18 557	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.07 404	0.07 423

RAFT+CT+SA	0.13 432	0.11 561	0.09 139	0.19 495	0.09 376	0.15 457	0.28 686	0.22 423	0.22 455	0.15 426	0.26 547	0.10 287	0.10 341	0.11 216	0.12 382	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.08 495	0.07 404	0.06 333

Sa-1000	0.12 404	0.08 384	0.08 63	0.18 418	0.08 240	0.14 430	0.22 621	0.22 423	0.18 380	0.15 426	0.20 443	0.17 464	0.11 379	0.10 134	0.10 223	0.06 180	0.05 290	0.09 520	0.09 543	0.05 180	0.05 221

IIG-Stereo	0.11 324	0.06 125	0.13 380	0.17 321	0.08 240	0.11 280	0.12 114	0.22 423	0.17 346	0.14 399	0.17 391	0.11 318	0.12 412	0.12 316	0.12 382	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.04 82

KYRaft	0.11 324	0.07 256	0.10 210	0.19 495	0.09 376	0.08 98	0.15 357	0.22 423	0.12 168	0.13 371	0.16 367	0.20 507	0.10 341	0.12 316	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.08 495	0.06 317	0.16 680

Prome-Stereo	0.11 324	0.06 125	0.10 210	0.18 418	0.08 240	0.12 335	0.15 357	0.22 423	0.13 212	0.12 336	0.17 391	0.13 373	0.08 247	0.12 316	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.09 545

EDNetEfficientorigin	7.91 760	0.31 707	153.02 790	0.19 495	0.09 376	0.21 593	0.16 431	0.22 423	0.59 704	0.72 723	0.67 712	0.42 684	0.50 719	0.24 627	0.39 707	0.08 450	0.07 529	0.08 431	0.07 412	0.12 617	0.10 577

FENet	0.13 432	0.08 384	0.12 322	0.16 232	0.08 240	0.14 430	0.15 357	0.22 423	0.23 467	0.17 474	0.23 488	0.16 442	0.12 412	0.14 410	0.15 507	0.08 450	0.05 290	0.08 431	0.08 495	0.07 404	0.07 423

ACVNet	0.15 515	0.09 470	0.15 470	0.13 23	0.12 584	0.14 430	0.20 589	0.22 423	0.33 585	0.17 474	0.26 547	0.21 517	0.16 525	0.17 508	0.21 597	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.08 478	0.06 333

GANet-RSSM	0.14 469	0.07 256	0.13 380	0.13 23	0.08 240	0.14 430	0.17 473	0.22 423	0.21 441	0.17 474	0.24 501	0.23 553	0.15 497	0.16 473	0.15 507	0.10 564	0.06 451	0.07 330	0.08 495	0.08 478	0.07 423

CFNet-ft	0.14 469	0.07 256	0.15 470	0.12 7	0.09 376	0.16 489	0.18 524	0.22 423	0.24 484	0.17 474	0.26 547	0.24 559	0.14 479	0.16 473	0.14 472	0.11 596	0.06 451	0.08 431	0.09 543	0.09 543	0.08 496

BEATNet_4x	0.12 404	0.08 384	0.14 421	0.18 418	0.07 145	0.15 457	0.07 5	0.22 423	0.18 380	0.16 455	0.19 430	0.18 479	0.14 479	0.16 473	0.15 507	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.06 317	0.06 333

CFNet_RVC	0.14 469	0.07 256	0.15 470	0.12 7	0.09 376	0.16 489	0.18 524	0.22 423	0.24 484	0.17 474	0.26 547	0.24 559	0.14 479	0.16 473	0.14 472	0.11 596	0.06 451	0.08 431	0.09 543	0.09 543	0.08 496

LE_ROB	0.50 715	0.07 256	0.14 421	0.15 132	0.08 240	0.24 623	0.16 431	0.22 423	1.81 755	4.63 761	0.67 712	0.47 700	0.44 711	0.20 575	0.29 674	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.08 478	0.06 333

DN-CSS_ROB	0.13 432	0.13 607	0.16 507	0.18 418	0.10 492	0.16 489	0.08 9	0.22 423	0.18 380	0.17 474	0.22 479	0.13 373	0.13 454	0.12 316	0.13 429	0.05 55	0.05 290	0.10 570	0.10 585	0.08 478	0.06 333

Selective-IGEV-i16pc	0.13 432	0.06 125	0.13 380	0.15 132	0.11 547	0.38 696	0.16 431	0.23 447	0.16 315	0.10 254	0.15 354	0.09 249	0.06 74	0.13 374	0.10 223	0.10 564	0.08 563	0.06 215	0.07 412	0.09 543	0.09 545

DLNR-FE	10.43 765	1.83 751	19.53 783	120.75 790	13.06 772	0.06 16	0.13 193	0.23 447	0.10 92	0.07 86	0.10 219	0.09 249	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.13 647	0.04 26	0.06 215	0.04 69	52.01 791	0.04 82

AIO-test2	0.10 270	0.08 384	0.10 210	0.23 644	0.08 240	0.11 280	0.10 44	0.23 447	0.23 467	0.08 147	0.09 180	0.08 207	0.05 15	0.10 134	0.08 29	0.06 180	0.05 290	0.08 431	0.09 543	0.05 180	0.05 221

rvit_0105_4	0.14 469	0.09 470	0.17 539	0.17 321	0.10 492	0.12 335	0.19 565	0.23 447	0.27 530	0.14 399	0.20 443	0.17 464	0.13 454	0.17 508	0.13 429	0.15 665	0.11 636	0.11 602	0.10 585	0.09 543	0.06 333

ACV-stereo	0.15 515	0.10 533	0.28 639	0.18 418	0.12 584	0.14 430	0.12 114	0.23 447	0.21 441	0.19 523	0.23 488	0.22 535	0.15 497	0.23 617	0.17 539	0.07 365	0.06 451	0.07 330	0.07 412	0.07 404	0.07 423

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 324	0.05 45	0.11 273	0.15 132	0.13 607	0.13 393	0.16 431	0.23 447	0.17 346	0.10 254	0.12 297	0.10 287	0.07 192	0.11 216	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.07 404	0.08 496

DispNO	0.14 469	0.08 384	0.17 539	0.19 495	0.12 584	0.11 280	0.21 610	0.23 447	0.29 552	0.17 474	0.23 488	0.18 479	0.17 549	0.15 438	0.15 507	0.07 365	0.05 290	0.08 431	0.08 495	0.07 404	0.06 333

CoDeX	0.12 404	0.07 256	0.12 322	0.17 321	0.08 240	0.12 335	0.15 357	0.23 447	0.27 530	0.13 371	0.17 391	0.16 442	0.11 379	0.14 410	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.05 221

ACVNet-DCA	0.10 270	0.08 384	0.12 322	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.15 357	0.23 447	0.16 315	0.09 203	0.09 180	0.06 48	0.06 74	0.10 134	0.07 1	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.07 404	0.07 423

1test111	0.11 324	0.08 384	0.12 322	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.15 357	0.23 447	0.16 315	0.09 203	0.09 180	0.06 48	0.06 74	0.15 438	0.16 523	0.06 180	0.04 26	0.06 215	0.05 208	0.07 404	0.07 423

DLNR_Zeroshot_test	10.40 764	1.82 750	19.49 782	120.77 791	13.11 773	0.06 16	0.13 193	0.23 447	0.10 92	0.07 86	0.10 219	0.09 249	0.06 74	0.10 134	0.09 113	0.13 647	0.04 26	0.06 215	0.04 69	51.54 790	0.04 82

TestStereo1	0.13 432	0.08 384	0.08 63	0.19 495	0.08 240	0.18 532	0.29 696	0.23 447	0.16 315	0.17 474	0.20 443	0.16 442	0.10 341	0.12 316	0.13 429	0.06 180	0.06 451	0.08 431	0.06 309	0.05 180	0.05 221

qqq	0.13 432	0.09 470	0.15 470	0.16 232	0.08 240	0.13 393	0.15 357	0.23 447	0.16 315	0.15 426	0.19 430	0.16 442	0.16 525	0.15 438	0.16 523	0.07 365	0.06 451	0.08 431	0.08 495	0.07 404	0.07 423

SA-5K	0.13 432	0.08 384	0.08 63	0.19 495	0.08 240	0.18 532	0.29 696	0.23 447	0.16 315	0.17 474	0.20 443	0.16 442	0.10 341	0.12 316	0.13 429	0.06 180	0.06 451	0.08 431	0.06 309	0.05 180	0.05 221

SA	0.12 404	0.09 470	0.08 63	0.18 418	0.08 240	0.12 335	0.24 648	0.23 447	0.18 380	0.17 474	0.27 556	0.14 396	0.11 379	0.11 216	0.11 313	0.05 55	0.05 290	0.09 520	0.08 495	0.05 180	0.04 82

AACVNet	0.16 540	0.08 384	0.14 421	0.15 132	0.10 492	0.18 532	0.15 357	0.23 447	0.24 484	0.27 626	0.27 556	0.28 601	0.17 549	0.19 550	0.16 523	0.09 519	0.07 529	0.09 520	0.07 412	0.10 576	0.09 545

NF-Stereo	0.11 324	0.07 256	0.13 380	0.17 321	0.09 376	0.10 223	0.14 268	0.23 447	0.19 400	0.12 336	0.17 391	0.12 340	0.11 379	0.11 216	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.12 619

OCTAStereo	0.11 324	0.07 256	0.13 380	0.17 321	0.09 376	0.10 223	0.14 268	0.23 447	0.19 400	0.12 336	0.17 391	0.12 340	0.11 379	0.11 216	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.12 619

RE-Stereo	0.11 324	0.07 256	0.13 380	0.17 321	0.09 376	0.10 223	0.14 268	0.23 447	0.19 400	0.12 336	0.17 391	0.12 340	0.11 379	0.11 216	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.12 619

TVStereo	0.11 324	0.07 256	0.13 380	0.17 321	0.09 376	0.10 223	0.14 268	0.23 447	0.19 400	0.12 336	0.17 391	0.12 340	0.11 379	0.11 216	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.12 619

GMM-Stereo	0.11 324	0.07 256	0.10 210	0.18 418	0.09 376	0.08 98	0.15 357	0.23 447	0.16 315	0.11 291	0.15 354	0.13 373	0.11 379	0.11 216	0.11 313	0.05 55	0.04 26	0.08 431	0.07 412	0.06 317	0.09 545

DMCA	0.14 469	0.09 470	0.16 507	0.19 495	0.09 376	0.15 457	0.17 473	0.23 447	0.27 530	0.14 399	0.19 430	0.17 464	0.18 565	0.15 438	0.17 539	0.10 564	0.06 451	0.08 431	0.06 309	0.09 543	0.10 577

R-Stereo Train	0.10 270	0.06 125	0.10 210	0.17 321	0.08 240	0.11 280	0.14 268	0.23 447	0.11 125	0.12 336	0.19 430	0.11 318	0.08 247	0.09 67	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.05 221

RAFT-Stereo	0.10 270	0.06 125	0.10 210	0.17 321	0.08 240	0.11 280	0.14 268	0.23 447	0.11 125	0.12 336	0.19 430	0.11 318	0.08 247	0.09 67	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.05 180	0.05 221
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.10 270	0.05 45	0.12 322	0.12 7	0.08 240	0.12 335	0.12 114	0.24 471	0.14 245	0.12 336	0.14 333	0.12 340	0.09 294	0.13 374	0.13 429	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.07 404	0.07 423

HLf10	0.10 270	0.05 45	0.12 322	0.12 7	0.08 240	0.12 335	0.12 114	0.24 471	0.14 245	0.12 336	0.14 333	0.12 340	0.09 294	0.13 374	0.13 429	0.07 365	0.04 26	0.05 60	0.05 208	0.07 404	0.07 423

RT-IGEV	0.13 432	0.06 125	0.13 380	0.15 132	0.09 376	0.15 457	0.17 473	0.24 471	0.27 530	0.16 455	0.17 391	0.17 464	0.10 341	0.14 410	0.11 313	0.08 450	0.05 290	0.07 330	0.05 208	0.07 404	0.07 423

MM-Stereo_test3	0.10 270	0.07 256	0.07 14	0.18 418	0.07 145	0.12 335	0.19 565	0.24 471	0.19 400	0.06 30	0.10 219	0.08 207	0.06 74	0.11 216	0.08 29	0.06 180	0.06 451	0.07 330	0.05 208	0.05 180	0.04 82

rvit_0105_5	0.14 469	0.09 470	0.13 380	0.17 321	0.09 376	0.14 430	0.23 633	0.24 471	0.27 530	0.14 399	0.15 354	0.18 479	0.12 412	0.17 508	0.14 472	0.14 661	0.11 636	0.10 570	0.10 585	0.08 478	0.06 333

CAS++	0.11 324	0.07 256	0.11 273	0.14 72	0.09 376	0.12 335	0.14 268	0.24 471	0.14 245	0.11 291	0.09 180	0.11 318	0.07 192	0.14 410	0.09 113	0.11 596	0.09 600	0.09 520	0.07 412	0.07 404	0.08 496
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gwcnet-sp	0.14 469	0.07 256	0.12 322	0.18 418	0.09 376	0.16 489	0.17 473	0.24 471	0.24 484	0.18 504	0.24 501	0.15 427	0.16 525	0.15 438	0.15 507	0.08 450	0.06 451	0.07 330	0.08 495	0.08 478	0.07 423

scenet	0.14 469	0.07 256	0.12 322	0.18 418	0.09 376	0.16 489	0.17 473	0.24 471	0.24 484	0.18 504	0.24 501	0.15 427	0.16 525	0.15 438	0.15 507	0.08 450	0.06 451	0.07 330	0.08 495	0.08 478	0.07 423

ToySt	0.17 562	0.11 561	0.18 565	0.17 321	0.11 547	0.16 489	0.25 664	0.24 471	0.33 585	0.19 523	0.24 501	0.26 583	0.24 622	0.19 550	0.20 577	0.07 365	0.08 563	0.09 520	0.10 585	0.09 543	0.08 496

ssnet	0.14 469	0.07 256	0.12 322	0.18 418	0.09 376	0.16 489	0.17 473	0.24 471	0.24 484	0.18 504	0.24 501	0.15 427	0.16 525	0.15 438	0.15 507	0.08 450	0.06 451	0.07 330	0.08 495	0.08 478	0.07 423

PSM-softLoss	0.12 404	0.07 256	0.15 470	0.17 321	0.09 376	0.08 98	0.13 193	0.24 471	0.17 346	0.14 399	0.19 430	0.13 373	0.11 379	0.11 216	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.06 317	0.12 619

KMStereo	0.12 404	0.07 256	0.15 470	0.17 321	0.09 376	0.08 98	0.13 193	0.24 471	0.17 346	0.14 399	0.19 430	0.13 373	0.11 379	0.11 216	0.11 313	0.07 365	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.06 317	0.12 619

IRAFT_RVC	0.12 404	0.08 384	0.16 507	0.19 495	0.08 240	0.07 47	0.15 357	0.24 471	0.23 467	0.14 399	0.14 333	0.15 427	0.12 412	0.12 316	0.10 223	0.06 180	0.04 26	0.09 520	0.06 309	0.06 317	0.06 333

raft+_RVC	0.11 324	0.07 256	0.09 139	0.16 232	0.07 145	0.10 223	0.11 76	0.24 471	0.20 424	0.12 336	0.15 354	0.12 340	0.08 247	0.12 316	0.13 429	0.07 365	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.05 221

ac_64	0.16 540	0.08 384	0.15 470	0.18 418	0.10 492	0.22 602	0.18 524	0.24 471	0.21 441	0.18 504	0.24 501	0.29 610	0.18 565	0.19 550	0.22 606	0.09 519	0.07 529	0.08 431	0.09 543	0.07 404	0.06 333

PSMNet-RSSM	0.14 469	0.07 256	0.13 380	0.15 132	0.08 240	0.13 393	0.16 431	0.24 471	0.24 484	0.16 455	0.28 570	0.22 535	0.14 479	0.15 438	0.13 429	0.11 596	0.06 451	0.09 520	0.12 641	0.08 478	0.07 423

SuperB	0.20 600	0.10 533	0.56 701	0.16 232	0.09 376	0.18 532	0.18 524	0.24 471	0.50 684	0.26 620	0.39 649	0.17 464	0.21 599	0.22 606	0.21 597	0.08 450	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.12 617	0.10 577

UCFNet_RVC	0.14 469	0.08 384	0.13 380	0.11 1	0.10 492	0.20 573	0.10 44	0.24 471	0.22 455	0.17 474	0.20 443	0.23 553	0.15 497	0.17 508	0.15 507	0.12 621	0.07 529	0.10 570	0.13 652	0.11 599	0.10 577

pmcnn	0.15 515	0.07 256	0.19 577	0.15 132	0.07 145	0.20 573	0.15 357	0.24 471	0.26 520	0.21 562	0.34 621	0.28 601	0.18 565	0.18 533	0.17 539	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.07 404	0.06 333

MWDA-net	0.15 515	0.08 384	0.15 470	0.16 232	0.10 492	0.20 573	0.22 621	0.25 490	0.35 606	0.18 504	0.24 501	0.18 479	0.17 549	0.17 508	0.14 472	0.08 450	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.07 423

G2L-ROB	0.13 432	0.06 125	0.13 380	0.13 23	0.08 240	0.14 430	0.16 431	0.25 490	0.18 380	0.19 523	0.18 419	0.20 507	0.14 479	0.17 508	0.16 523	0.08 450	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.08 478	0.09 545

DDVS	0.15 515	0.10 533	0.21 599	0.16 232	0.12 584	0.15 457	0.14 268	0.25 490	0.19 400	0.18 504	0.29 582	0.27 591	0.12 412	0.19 550	0.15 507	0.09 519	0.06 451	0.09 520	0.07 412	0.11 599	0.11 605

rvit_0105_3	0.15 515	0.09 470	0.14 421	0.19 495	0.12 584	0.15 457	0.25 664	0.25 490	0.29 552	0.15 426	0.17 391	0.20 507	0.13 454	0.17 508	0.14 472	0.13 647	0.11 636	0.12 622	0.14 656	0.07 404	0.06 333

test_sample6	0.14 469	0.08 384	0.13 380	0.16 232	0.08 240	0.17 513	0.19 565	0.25 490	0.17 346	0.17 474	0.27 556	0.19 495	0.14 479	0.15 438	0.13 429	0.08 450	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.08 478	0.08 496

test_sample5	0.14 469	0.08 384	0.14 421	0.16 232	0.08 240	0.18 532	0.18 524	0.25 490	0.17 346	0.17 474	0.27 556	0.18 479	0.14 479	0.16 473	0.13 429	0.08 450	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.08 478	0.08 496

DualNet	0.14 469	0.08 384	0.14 421	0.16 232	0.08 240	0.18 532	0.18 524	0.25 490	0.17 346	0.17 474	0.27 556	0.18 479	0.14 479	0.16 473	0.13 429	0.08 450	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.08 478	0.08 496

SDNR	0.19 588	0.08 384	0.19 577	0.16 232	0.12 584	0.77 732	0.14 268	0.25 490	0.32 577	0.19 523	0.24 501	0.19 495	0.13 454	0.19 550	0.15 507	0.16 681	0.18 699	0.14 651	0.11 619	0.08 478	0.11 605

fast-acv-ft	0.18 576	0.11 561	0.19 577	0.19 495	0.12 584	0.24 623	0.21 610	0.25 490	0.34 597	0.22 578	0.34 621	0.27 591	0.20 595	0.21 593	0.23 618	0.09 519	0.09 600	0.08 431	0.10 585	0.08 478	0.07 423

IER	0.14 469	0.07 256	0.13 380	0.17 321	0.09 376	0.14 430	0.16 431	0.25 490	0.26 520	0.18 504	0.25 530	0.17 464	0.20 595	0.16 473	0.14 472	0.08 450	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.08 478	0.07 423

CSP-Net	0.16 540	0.09 470	0.14 421	0.16 232	0.09 376	0.19 557	0.17 473	0.25 490	0.32 577	0.25 614	0.30 590	0.24 559	0.15 497	0.21 593	0.18 557	0.09 519	0.06 451	0.07 330	0.07 412	0.08 478	0.07 423

ICVP	0.15 515	0.09 470	0.12 322	0.22 620	0.09 376	0.17 513	0.21 610	0.25 490	0.23 467	0.18 504	0.30 590	0.26 583	0.18 565	0.17 508	0.14 472	0.09 519	0.07 529	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.07 423
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.17 562	0.09 470	0.16 507	0.20 565	0.11 547	0.27 655	0.20 589	0.25 490	0.41 640	0.22 578	0.30 590	0.21 517	0.20 595	0.17 508	0.20 577	0.06 180	0.06 451	0.07 330	0.07 412	0.08 478	0.07 423

acv_ft	0.15 515	0.09 470	0.15 470	0.19 495	0.10 492	0.16 489	0.17 473	0.25 490	0.33 585	0.19 523	0.26 547	0.21 517	0.17 549	0.17 508	0.18 557	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.08 478	0.06 333

hitnet-ft	0.18 576	0.09 470	0.17 539	0.14 72	0.09 376	0.26 645	0.20 589	0.25 490	0.26 520	0.24 601	0.32 603	0.31 633	0.22 608	0.24 627	0.21 597	0.12 621	0.07 529	0.10 570	0.08 495	0.12 617	0.11 605

DMCA-RVC	0.17 562	0.10 533	0.15 470	0.24 653	0.11 547	0.18 532	0.18 524	0.25 490	0.24 484	0.21 562	0.26 547	0.25 573	0.27 645	0.18 533	0.20 577	0.12 621	0.08 563	0.13 637	0.10 585	0.10 576	0.08 496

FADNet-RVC-Resample	0.16 540	0.11 561	0.31 652	0.22 620	0.11 547	0.19 557	0.14 268	0.25 490	0.24 484	0.24 601	0.27 556	0.20 507	0.15 497	0.16 473	0.15 507	0.07 365	0.08 563	0.12 622	0.10 585	0.09 543	0.10 577

RP	0.21 613	0.13 607	0.21 599	0.23 644	0.11 547	0.21 593	0.20 589	0.25 490	0.44 661	0.21 562	0.38 641	0.36 660	0.24 622	0.27 639	0.25 641	0.11 596	0.12 652	0.13 637	0.12 641	0.12 617	0.14 662

iResNetv2_ROB	0.14 469	0.08 384	0.15 470	0.16 232	0.08 240	0.16 489	0.12 114	0.25 490	0.35 606	0.21 562	0.29 582	0.24 559	0.13 454	0.14 410	0.14 472	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.04 69	0.09 543	0.08 496

monster_256*512	0.11 324	0.07 256	0.09 139	0.21 600	0.10 492	0.12 335	0.17 473	0.26 509	0.18 380	0.12 336	0.12 297	0.08 207	0.07 192	0.10 134	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.07 412	0.05 180	0.05 221

coex_refinement	0.14 469	0.07 256	0.12 322	0.17 321	0.10 492	0.15 457	0.15 357	0.26 509	0.29 552	0.18 504	0.20 443	0.22 535	0.17 549	0.16 473	0.18 557	0.08 450	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.09 543	0.08 496

test_sample4	0.14 469	0.08 384	0.14 421	0.15 132	0.08 240	0.19 557	0.18 524	0.26 509	0.17 346	0.16 455	0.25 530	0.18 479	0.14 479	0.16 473	0.13 429	0.08 450	0.06 451	0.08 431	0.06 309	0.08 478	0.08 496

test_sample3	0.14 469	0.08 384	0.15 470	0.14 72	0.09 376	0.19 557	0.17 473	0.26 509	0.18 380	0.16 455	0.22 479	0.19 495	0.15 497	0.17 508	0.13 429	0.08 450	0.06 451	0.07 330	0.06 309	0.09 543	0.08 496

SMFormer	0.14 469	0.07 256	0.17 539	0.14 72	0.08 240	0.16 489	0.17 473	0.26 509	0.27 530	0.19 523	0.20 443	0.18 479	0.15 497	0.15 438	0.17 539	0.08 450	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.07 404	0.06 333

tta	0.14 469	0.07 256	0.17 539	0.14 72	0.08 240	0.16 489	0.17 473	0.26 509	0.27 530	0.19 523	0.20 443	0.18 479	0.15 497	0.15 438	0.17 539	0.08 450	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.06 317	0.06 333

qqq1	0.13 432	0.07 256	0.17 539	0.14 72	0.08 240	0.16 489	0.17 473	0.26 509	0.27 530	0.19 523	0.20 443	0.18 479	0.15 497	0.15 438	0.11 313	0.08 450	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.06 317	0.06 333

fff1	0.13 432	0.07 256	0.17 539	0.14 72	0.08 240	0.16 489	0.17 473	0.26 509	0.27 530	0.19 523	0.20 443	0.18 479	0.15 497	0.15 438	0.11 313	0.08 450	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.06 317	0.06 333

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 576	0.09 470	0.29 647	0.15 132	0.10 492	0.22 602	0.20 589	0.26 509	0.39 631	0.25 614	0.42 672	0.24 559	0.15 497	0.20 575	0.19 570	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.10 576	0.09 545

CRFU-Net	0.16 540	0.08 384	0.14 421	0.17 321	0.09 376	0.19 557	0.14 268	0.26 509	0.20 424	0.28 641	0.27 556	0.29 610	0.17 549	0.19 550	0.17 539	0.09 519	0.09 600	0.07 330	0.07 412	0.08 478	0.08 496

PSMNet-ADL	0.15 515	0.12 579	0.13 380	0.22 620	0.09 376	0.13 393	0.20 589	0.26 509	0.23 467	0.18 504	0.20 443	0.24 559	0.16 525	0.18 533	0.17 539	0.08 450	0.08 563	0.08 431	0.11 619	0.08 478	0.07 423

PFNet	0.12 404	0.06 125	0.17 539	0.17 321	0.08 240	0.09 157	0.15 357	0.26 509	0.20 424	0.16 455	0.16 367	0.14 396	0.11 379	0.12 316	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.05 221

sAnonymous2	0.13 432	0.12 579	0.24 618	0.20 565	0.12 584	0.17 513	0.13 193	0.26 509	0.21 441	0.11 291	0.11 274	0.13 373	0.08 247	0.10 134	0.10 223	0.09 519	0.05 290	0.08 431	0.06 309	0.15 669	0.10 577

CroCo_RVC	0.13 432	0.12 579	0.24 618	0.20 565	0.12 584	0.17 513	0.13 193	0.26 509	0.21 441	0.11 291	0.11 274	0.13 373	0.08 247	0.10 134	0.10 223	0.09 519	0.05 290	0.08 431	0.06 309	0.15 669	0.10 577

HCRNet	0.16 540	0.24 687	0.12 322	0.35 708	0.11 547	0.15 457	0.17 473	0.26 509	0.22 455	0.19 523	0.24 501	0.21 517	0.14 479	0.15 438	0.13 429	0.11 596	0.07 529	0.11 602	0.10 585	0.09 543	0.07 423

RAFT + AFF	0.13 432	0.07 256	0.20 589	0.20 565	0.10 492	0.14 430	0.24 648	0.26 509	0.20 424	0.11 291	0.10 219	0.12 340	0.10 341	0.15 438	0.12 382	0.07 365	0.06 451	0.09 520	0.08 495	0.06 317	0.08 496

FADNet_RVC	0.16 540	0.14 620	0.40 678	0.20 565	0.11 547	0.13 393	0.13 193	0.26 509	0.22 455	0.21 562	0.23 488	0.20 507	0.17 549	0.14 410	0.16 523	0.08 450	0.08 563	0.12 622	0.09 543	0.11 599	0.10 577

FADNet-RVC	0.20 600	0.20 671	0.38 674	0.21 600	0.16 660	0.20 573	0.15 357	0.26 509	0.26 520	0.26 620	0.32 603	0.26 583	0.21 599	0.22 606	0.19 570	0.12 621	0.13 667	0.12 622	0.14 656	0.13 637	0.18 692

AANet_RVC	0.16 540	0.10 533	0.10 210	0.18 418	0.09 376	0.18 532	0.19 565	0.26 509	0.31 570	0.22 578	0.35 626	0.21 517	0.21 599	0.22 606	0.16 523	0.06 180	0.05 290	0.06 215	0.06 309	0.07 404	0.06 333

StereoDRNet-Refined	0.17 562	0.12 579	0.15 470	0.20 565	0.09 376	0.18 532	0.18 524	0.26 509	0.23 467	0.26 620	0.40 655	0.22 535	0.17 549	0.21 593	0.20 577	0.08 450	0.05 290	0.09 520	0.10 585	0.07 404	0.07 423
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.19 588	0.13 607	0.17 539	0.16 232	0.11 547	0.15 457	0.13 193	0.26 509	0.28 545	0.27 626	0.30 590	0.27 591	0.24 622	0.23 617	0.16 523	0.15 665	0.17 697	0.22 695	0.20 694	0.10 576	0.11 605

iResNet_ROB	0.14 469	0.07 256	0.13 380	0.14 72	0.07 145	0.18 532	0.14 268	0.26 509	0.31 570	0.22 578	0.25 530	0.23 553	0.15 497	0.15 438	0.13 429	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.04 69	0.08 478	0.08 496

SCION-MonSter(vits)	0.14 469	0.06 125	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 531	0.41 640	0.05 2	0.33 616	0.14 396	0.16 525	0.20 575	0.19 570	0.08 450	0.06 451	0.17 676	0.15 674	0.07 404	0.08 496

PStereo	0.20 600	0.22 681	0.20 589	0.17 321	0.10 492	0.13 393	0.20 589	0.27 531	0.38 626	0.20 546	0.14 333	0.28 601	0.31 672	0.24 627	0.31 688	0.18 688	0.13 667	0.15 664	0.11 619	0.12 617	0.12 619

FSD	0.25 658	0.27 697	0.26 626	0.24 653	0.22 697	0.25 634	0.25 664	0.27 531	0.26 520	0.25 614	0.26 547	0.25 573	0.27 645	0.27 639	0.24 631	0.21 701	0.20 705	0.27 703	0.26 706	0.25 707	0.24 705

G2L-Stereo	0.14 469	0.07 256	0.13 380	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.12 114	0.27 531	0.22 455	0.16 455	0.27 556	0.21 517	0.13 454	0.17 508	0.18 557	0.09 519	0.08 563	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.07 423

TCMNet	0.19 588	0.12 579	0.19 577	0.20 565	0.18 683	0.20 573	0.24 648	0.27 531	0.36 612	0.23 591	0.26 547	0.25 573	0.19 582	0.19 550	0.23 618	0.13 647	0.11 636	0.11 602	0.12 641	0.13 637	0.12 619

DualNet (step1)	0.16 540	0.12 579	0.20 589	0.12 7	0.14 629	0.17 513	0.13 193	0.27 531	0.23 467	0.20 546	0.20 443	0.24 559	0.19 582	0.16 473	0.16 523	0.15 665	0.06 451	0.14 651	0.14 656	0.14 653	0.12 619

test_sample9	0.18 576	0.12 579	0.20 589	0.12 7	0.14 629	0.17 513	0.13 193	0.27 531	0.23 467	0.20 546	0.20 443	0.24 559	0.19 582	0.19 550	0.17 539	0.15 665	0.30 725	0.14 651	0.14 656	0.14 653	0.12 619

test_sample7	0.15 515	0.10 533	0.16 507	0.14 72	0.11 547	0.16 489	0.16 431	0.27 531	0.23 467	0.20 546	0.20 443	0.24 559	0.19 582	0.16 473	0.16 523	0.12 621	0.06 451	0.10 570	0.09 543	0.10 576	0.10 577

MyStereo05	0.13 432	0.07 256	0.10 210	0.17 321	0.09 376	0.13 393	0.18 524	0.27 531	0.35 606	0.17 474	0.14 333	0.15 427	0.11 379	0.15 438	0.13 429	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.06 317	0.06 333

mmx	0.14 469	0.09 470	0.14 421	0.16 232	0.08 240	0.17 513	0.17 473	0.27 531	0.25 506	0.15 426	0.25 530	0.19 495	0.13 454	0.14 410	0.20 577	0.08 450	0.06 451	0.09 520	0.08 495	0.08 478	0.08 496

xxx	0.14 469	0.09 470	0.14 421	0.16 232	0.08 240	0.17 513	0.17 473	0.27 531	0.25 506	0.15 426	0.25 530	0.19 495	0.13 454	0.14 410	0.20 577	0.08 450	0.06 451	0.09 520	0.08 495	0.08 478	0.08 496

coex-ft	3.30 747	0.34 711	59.09 789	0.18 418	0.13 607	0.26 645	0.22 621	0.27 531	0.72 725	1.90 756	0.70 716	0.44 690	0.45 714	0.29 658	0.41 713	0.09 519	0.09 600	0.12 622	0.09 543	0.14 653	0.13 643

iinet-f	0.16 540	0.06 125	0.45 685	0.14 72	0.10 492	0.21 593	0.14 268	0.27 531	0.23 467	0.21 562	0.24 501	0.21 517	0.15 497	0.18 533	0.21 597	0.09 519	0.07 529	0.07 330	0.06 309	0.09 543	0.10 577

DAS	0.15 515	0.08 384	0.18 565	0.19 495	0.10 492	0.19 557	0.17 473	0.27 531	0.29 552	0.18 504	0.25 530	0.21 517	0.15 497	0.16 473	0.12 382	0.08 450	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.07 404	0.07 423

SepStereo	0.15 515	0.08 384	0.18 565	0.19 495	0.10 492	0.19 557	0.17 473	0.27 531	0.29 552	0.18 504	0.25 530	0.21 517	0.15 497	0.25 633	0.12 382	0.08 450	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.07 404	0.07 423

LMCR-Stereo	0.15 515	0.08 384	0.13 380	0.21 600	0.09 376	0.17 513	0.20 589	0.27 531	0.19 400	0.24 601	0.24 501	0.23 553	0.17 549	0.20 575	0.17 539	0.07 365	0.06 451	0.08 431	0.06 309	0.10 576	0.08 496

CFNet_pseudo	0.14 469	0.08 384	0.15 470	0.16 232	0.09 376	0.13 393	0.14 268	0.27 531	0.34 597	0.14 399	0.21 467	0.22 535	0.13 454	0.18 533	0.14 472	0.07 365	0.05 290	0.08 431	0.06 309	0.07 404	0.07 423

HSM-Net_RVC	0.14 469	0.08 384	0.11 273	0.15 132	0.08 240	0.15 457	0.15 357	0.27 531	0.29 552	0.19 523	0.21 467	0.29 610	0.14 479	0.17 508	0.13 429	0.06 180	0.06 451	0.06 215	0.06 309	0.07 404	0.06 333
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.21 613	0.15 630	0.28 639	0.25 667	0.13 607	0.22 602	0.19 565	0.27 531	0.27 530	0.28 641	0.32 603	0.35 658	0.31 672	0.31 662	0.23 618	0.11 596	0.09 600	0.11 602	0.10 585	0.13 637	0.11 605
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ccs_rob	0.14 469	0.08 384	0.15 470	0.16 232	0.09 376	0.12 335	0.14 268	0.27 531	0.34 597	0.14 399	0.21 467	0.22 535	0.13 454	0.18 533	0.14 472	0.07 365	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.07 404	0.07 423

DISCO	0.19 588	0.09 470	0.22 605	0.17 321	0.10 492	0.25 634	0.18 524	0.27 531	0.44 661	0.22 578	0.31 599	0.33 647	0.26 637	0.28 651	0.28 670	0.08 450	0.06 451	0.07 330	0.07 412	0.09 543	0.09 545

SCION-MonSter	0.22 622	0.17 649	0.16 507	0.25 667	0.18 683	0.34 682	0.17 473	0.28 552	0.47 671	0.23 591	0.46 680	0.20 507	0.18 565	0.25 633	0.25 641	0.09 519	0.08 563	0.23 696	0.19 692	0.11 599	0.11 605

noway7	0.10 270	0.07 256	0.13 380	0.20 565	0.09 376	0.11 280	0.15 357	0.28 552	0.16 315	0.11 291	0.11 274	0.07 139	0.07 192	0.10 134	0.10 223	0.05 55	0.04 26	0.07 330	0.06 309	0.05 180	0.05 221

Selective-IGEV-i16pb	0.14 469	0.08 384	0.17 539	0.15 132	0.11 547	0.41 701	0.16 431	0.28 552	0.23 467	0.11 291	0.20 443	0.10 287	0.07 192	0.17 508	0.12 382	0.10 564	0.07 529	0.06 215	0.08 495	0.09 543	0.10 577

Hybrid-DGEV-2	0.11 324	0.06 125	0.12 322	0.18 418	0.09 376	0.09 157	0.13 193	0.28 552	0.29 552	0.11 291	0.11 274	0.09 249	0.12 412	0.12 316	0.09 113	0.06 180	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.05 180	0.05 221

DStereoRT	0.16 540	0.06 125	0.11 273	0.19 495	0.09 376	0.12 335	0.12 114	0.28 552	0.22 455	0.12 336	0.20 443	0.11 318	0.10 341	0.15 438	0.14 472	0.06 180	0.05 290	0.96 745	0.09 543	0.05 180	0.04 82

w-ln-seven-2	0.20 600	0.14 620	0.37 672	0.22 620	0.12 584	0.20 573	0.21 610	0.28 552	0.37 619	0.25 614	0.37 635	0.27 591	0.22 608	0.21 593	0.23 618	0.08 450	0.08 563	0.09 520	0.09 543	0.10 576	0.09 545

HBP-ISP	0.18 576	0.13 607	0.16 507	0.15 132	0.11 547	0.08 98	0.13 193	0.28 552	0.29 552	0.22 578	0.33 616	0.21 517	0.25 631	0.23 617	0.17 539	0.14 661	0.16 692	0.21 691	0.17 687	0.10 576	0.08 496

raft_robust	0.13 432	0.10 533	0.07 14	0.18 418	0.08 240	0.13 393	0.24 648	0.28 552	0.33 585	0.20 546	0.19 430	0.14 396	0.10 341	0.11 216	0.12 382	0.05 55	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.05 180	0.04 82

Anonymous3	0.16 540	0.13 607	0.33 659	0.26 673	0.14 629	0.27 655	0.17 473	0.28 552	0.28 545	0.15 426	0.17 391	0.14 396	0.10 341	0.15 438	0.12 382	0.08 450	0.08 563	0.08 431	0.08 495	0.08 478	0.11 605

GES	0.14 469	0.08 384	0.16 507	0.15 132	0.10 492	0.13 393	0.13 193	0.28 552	0.25 506	0.16 455	0.23 488	0.18 479	0.13 454	0.16 473	0.13 429	0.08 450	0.07 529	0.07 330	0.06 309	0.08 478	0.09 545

test_xeample	0.15 515	0.06 125	0.13 380	0.14 72	0.08 240	0.21 593	0.20 589	0.28 552	0.20 424	0.16 455	0.29 582	0.19 495	0.16 525	0.15 438	0.26 654	0.09 519	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.07 404	0.07 423

SFCPSM	0.13 432	0.07 256	0.14 421	0.17 321	0.09 376	0.15 457	0.16 431	0.28 552	0.27 530	0.14 399	0.17 391	0.12 340	0.13 454	0.14 410	0.11 313	0.08 450	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.07 404	0.06 333

UPFNet	0.16 540	0.08 384	0.12 322	0.20 565	0.12 584	0.20 573	0.23 633	0.28 552	0.26 520	0.17 474	0.24 501	0.22 535	0.19 582	0.19 550	0.21 597	0.09 519	0.07 529	0.08 431	0.09 543	0.08 478	0.06 333

DSFCA	0.16 540	0.09 470	0.14 421	0.16 232	0.10 492	0.20 573	0.19 565	0.28 552	0.31 570	0.23 591	0.24 501	0.22 535	0.15 497	0.19 550	0.20 577	0.10 564	0.07 529	0.09 520	0.09 543	0.08 478	0.08 496

CFNet	0.15 515	0.10 533	0.17 539	0.17 321	0.08 240	0.18 532	0.09 27	0.28 552	0.25 506	0.19 523	0.24 501	0.24 559	0.17 549	0.17 508	0.14 472	0.08 450	0.06 451	0.09 520	0.10 585	0.07 404	0.06 333

HSM	0.15 515	0.08 384	0.14 421	0.16 232	0.09 376	0.16 489	0.14 268	0.28 552	0.25 506	0.19 523	0.23 488	0.37 665	0.16 525	0.20 575	0.15 507	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.07 404	0.06 333

MWSP-net	0.15 515	0.08 384	0.17 539	0.17 321	0.10 492	0.16 489	0.23 633	0.29 568	0.32 577	0.18 504	0.19 430	0.17 464	0.13 454	0.18 533	0.14 472	0.08 450	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.07 404	0.08 496

MyStereo04	0.13 432	0.07 256	0.10 210	0.17 321	0.09 376	0.14 430	0.18 524	0.29 568	0.38 626	0.17 474	0.14 333	0.16 442	0.10 341	0.15 438	0.13 429	0.06 180	0.05 290	0.08 431	0.07 412	0.06 317	0.06 333

GMStereo_Zeroshot	0.16 540	0.13 607	0.24 618	0.20 565	0.10 492	0.17 513	0.13 193	0.29 568	0.25 506	0.23 591	0.32 603	0.25 573	0.11 379	0.19 550	0.14 472	0.09 519	0.06 451	0.11 602	0.06 309	0.12 617	0.08 496

SQANet	0.23 639	0.23 684	0.30 650	0.30 700	0.19 688	0.27 655	0.13 193	0.29 568	0.33 585	0.24 601	0.37 635	0.31 633	0.22 608	0.27 639	0.23 618	0.15 665	0.10 622	0.21 691	0.16 680	0.21 695	0.15 669

PCWNet_CMD	0.14 469	0.08 384	0.15 470	0.17 321	0.09 376	0.14 430	0.14 268	0.29 568	0.36 612	0.14 399	0.20 443	0.21 517	0.12 412	0.17 508	0.13 429	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.07 404	0.07 423

psmg	0.14 469	0.09 470	0.14 421	0.17 321	0.10 492	0.15 457	0.17 473	0.29 568	0.19 400	0.17 474	0.21 467	0.25 573	0.16 525	0.15 438	0.14 472	0.08 450	0.06 451	0.08 431	0.08 495	0.07 404	0.06 333

DDUNet	0.22 622	0.17 649	0.21 599	0.22 620	0.15 649	0.25 634	0.24 648	0.29 568	0.30 562	0.31 661	0.36 629	0.33 647	0.25 631	0.24 627	0.20 577	0.18 688	0.13 667	0.17 676	0.11 619	0.16 678	0.16 680

STTStereo	0.18 576	0.12 579	0.27 634	0.20 565	0.11 547	0.16 489	0.21 610	0.29 568	0.23 467	0.21 562	0.30 590	0.29 610	0.18 565	0.20 575	0.19 570	0.12 621	0.11 636	0.11 602	0.14 656	0.09 543	0.08 496

G-Net	0.24 646	0.16 638	0.36 668	0.22 620	0.16 660	0.51 709	0.23 633	0.29 568	0.34 597	0.36 677	0.38 641	0.31 633	0.29 664	0.27 639	0.26 654	0.11 596	0.09 600	0.12 622	0.09 543	0.16 678	0.13 643

ADCL	0.24 646	0.11 561	0.47 690	0.22 620	0.12 584	0.34 682	0.29 696	0.29 568	0.56 698	0.24 601	0.46 680	0.30 620	0.30 668	0.29 658	0.29 674	0.08 450	0.07 529	0.09 520	0.09 543	0.10 576	0.10 577

RASNet	0.14 469	0.07 256	0.14 421	0.16 232	0.08 240	0.18 532	0.14 268	0.29 568	0.20 424	0.17 474	0.25 530	0.21 517	0.18 565	0.20 575	0.19 570	0.07 365	0.06 451	0.06 215	0.08 495	0.06 317	0.06 333

MSMDNet	0.14 469	0.08 384	0.15 470	0.17 321	0.09 376	0.14 430	0.14 268	0.29 568	0.36 612	0.14 399	0.21 467	0.21 517	0.12 412	0.17 508	0.14 472	0.07 365	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.07 404	0.07 423

PA-Net	0.23 639	0.18 661	0.33 659	0.28 689	0.22 697	0.21 593	0.38 718	0.29 568	0.39 631	0.22 578	0.32 603	0.25 573	0.26 637	0.20 575	0.25 641	0.09 519	0.23 718	0.15 664	0.22 699	0.09 543	0.13 643
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	0.18 576	0.10 533	0.15 470	0.23 644	0.11 547	0.24 623	0.18 524	0.29 568	0.28 545	0.27 626	0.28 570	0.28 601	0.24 622	0.19 550	0.20 577	0.08 450	0.08 563	0.09 520	0.09 543	0.07 404	0.07 423

CBMV	0.19 588	0.14 620	0.17 539	0.18 418	0.10 492	0.20 573	0.11 76	0.29 568	0.30 562	0.29 650	0.30 590	0.30 620	0.23 616	0.27 639	0.19 570	0.13 647	0.15 684	0.17 676	0.16 680	0.10 576	0.10 577
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MEA-ACV	0.16 540	0.07 256	0.17 539	0.16 232	0.11 547	0.20 573	0.21 610	0.30 583	0.38 626	0.20 546	0.29 582	0.14 396	0.19 582	0.16 473	0.16 523	0.08 450	0.07 529	0.09 520	0.11 619	0.07 404	0.07 423

AANet	0.30 686	0.19 665	1.03 737	0.16 232	0.13 607	0.22 602	0.16 431	0.30 583	0.62 711	0.60 714	0.52 691	0.46 696	0.38 693	0.23 617	0.32 690	0.12 621	0.09 600	0.11 602	0.10 585	0.13 637	0.12 619

G2L-Stereo_test	0.14 469	0.07 256	0.11 273	0.13 23	0.08 240	0.12 335	0.16 431	0.30 583	0.28 545	0.20 546	0.23 488	0.20 507	0.16 525	0.17 508	0.18 557	0.07 365	0.05 290	0.05 60	0.05 208	0.07 404	0.06 333

ISRNet	0.18 576	0.08 384	0.19 577	0.19 495	0.13 607	0.15 457	0.12 114	0.30 583	0.32 577	0.21 562	0.25 530	0.27 591	0.17 549	0.17 508	0.20 577	0.20 697	0.08 563	0.14 651	0.14 656	0.14 653	0.17 689

ITSA-stereo	0.15 515	0.10 533	0.14 421	0.19 495	0.08 240	0.12 335	0.14 268	0.30 583	0.49 681	0.17 474	0.19 430	0.22 535	0.15 497	0.17 508	0.16 523	0.10 564	0.06 451	0.08 431	0.08 495	0.08 478	0.08 496

rvit_stereo_0075_2	0.17 562	0.12 579	0.25 623	0.23 644	0.16 660	0.13 393	0.10 44	0.30 583	0.27 530	0.20 546	0.28 570	0.22 535	0.15 497	0.18 533	0.13 429	0.16 681	0.10 622	0.17 676	0.10 585	0.10 576	0.09 545

CFNet_ucs	0.15 515	0.08 384	0.16 507	0.16 232	0.11 547	0.14 430	0.14 268	0.30 583	0.34 597	0.16 455	0.24 501	0.23 553	0.14 479	0.18 533	0.15 507	0.09 519	0.06 451	0.08 431	0.07 412	0.09 543	0.09 545

GwcNet-ADL	0.13 432	0.08 384	0.14 421	0.20 565	0.09 376	0.11 280	0.20 589	0.30 583	0.24 484	0.13 371	0.14 333	0.18 479	0.14 479	0.13 374	0.14 472	0.07 365	0.05 290	0.06 215	0.05 208	0.07 404	0.06 333

GANet-ADL	0.13 432	0.07 256	0.15 470	0.17 321	0.10 492	0.18 532	0.15 357	0.30 583	0.20 424	0.13 371	0.18 419	0.19 495	0.12 412	0.16 473	0.13 429	0.08 450	0.06 451	0.06 215	0.05 208	0.07 404	0.08 496

222	0.16 540	0.07 256	0.14 421	0.14 72	0.08 240	0.24 623	0.18 524	0.30 583	0.20 424	0.17 474	0.28 570	0.17 464	0.16 525	0.15 438	0.40 710	0.10 564	0.05 290	0.07 330	0.06 309	0.07 404	0.08 496

delet	0.17 562	0.08 384	0.17 539	0.19 495	0.11 547	0.20 573	0.21 610	0.30 583	0.37 619	0.17 474	0.26 547	0.19 495	0.19 582	0.19 550	0.21 597	0.08 450	0.08 563	0.09 520	0.11 619	0.06 317	0.06 333

CCAANet	0.14 469	0.06 125	0.14 421	0.17 321	0.09 376	0.16 489	0.13 193	0.30 583	0.24 484	0.16 455	0.32 603	0.18 479	0.17 549	0.17 508	0.14 472	0.06 180	0.05 290	0.09 520	0.09 543	0.06 317	0.09 545

NOSS_ROB	0.19 588	0.12 579	0.18 565	0.16 232	0.12 584	0.15 457	0.12 114	0.30 583	0.32 577	0.20 546	0.22 479	0.27 591	0.23 616	0.21 593	0.16 523	0.16 681	0.18 699	0.23 696	0.21 696	0.12 617	0.13 643

rvit_105_1	0.19 588	0.11 561	0.25 623	0.21 600	0.16 660	0.21 593	0.27 680	0.31 596	0.41 640	0.19 523	0.20 443	0.22 535	0.17 549	0.19 550	0.17 539	0.12 621	0.12 652	0.13 637	0.15 674	0.08 478	0.07 423

test_sample8	0.19 588	0.12 579	0.20 589	0.12 7	0.14 629	0.17 513	0.13 193	0.31 596	0.21 441	0.27 626	0.22 479	0.36 660	0.25 631	0.19 550	0.17 539	0.15 665	0.30 725	0.14 651	0.14 656	0.14 653	0.12 619

1111x	0.15 515	0.08 384	0.12 322	0.18 418	0.07 145	0.18 532	0.25 664	0.31 596	0.24 484	0.17 474	0.24 501	0.26 583	0.15 497	0.13 374	0.23 618	0.07 365	0.07 529	0.08 431	0.09 543	0.07 404	0.06 333

SACVNet	0.18 576	0.12 579	0.14 421	0.17 321	0.13 607	0.22 602	0.18 524	0.31 596	0.30 562	0.23 591	0.31 599	0.30 620	0.22 608	0.22 606	0.17 539	0.11 596	0.08 563	0.10 570	0.10 585	0.12 617	0.14 662

ADLNet2	0.16 540	0.09 470	0.13 380	0.16 232	0.09 376	0.20 573	0.16 431	0.31 596	0.39 631	0.16 455	0.20 443	0.20 507	0.18 565	0.21 593	0.22 606	0.08 450	0.06 451	0.07 330	0.07 412	0.09 543	0.07 423

xxxx	0.15 515	0.07 256	0.14 421	0.14 72	0.08 240	0.23 618	0.18 524	0.31 596	0.19 400	0.14 399	0.28 570	0.22 535	0.14 479	0.15 438	0.26 654	0.09 519	0.05 290	0.07 330	0.07 412	0.08 478	0.07 423

HGLStereo	0.17 562	0.08 384	0.19 577	0.17 321	0.12 584	0.18 532	0.18 524	0.31 596	0.32 577	0.21 562	0.32 603	0.25 573	0.18 565	0.19 550	0.20 577	0.09 519	0.09 600	0.07 330	0.07 412	0.09 543	0.10 577

FADNet	0.21 613	0.22 681	0.36 668	0.18 418	0.17 676	0.24 623	0.13 193	0.31 596	0.31 570	0.23 591	0.25 530	0.27 591	0.21 599	0.19 550	0.15 507	0.13 647	0.15 684	0.12 622	0.15 674	0.16 678	0.18 692

ADCP+	0.20 600	0.10 533	0.33 659	0.20 565	0.12 584	0.22 602	0.26 673	0.31 596	0.34 597	0.26 620	0.37 635	0.22 535	0.22 608	0.27 639	0.27 662	0.09 519	0.06 451	0.08 431	0.08 495	0.09 543	0.10 577

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 562	0.10 533	0.22 605	0.20 565	0.10 492	0.15 457	0.18 524	0.31 596	0.25 506	0.21 562	0.30 590	0.25 573	0.17 549	0.21 593	0.20 577	0.09 519	0.06 451	0.08 431	0.08 495	0.07 404	0.08 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROB	0.23 639	0.17 649	0.22 605	0.25 667	0.13 607	0.26 645	0.29 696	0.31 596	0.36 612	0.28 641	0.36 629	0.45 692	0.26 637	0.27 639	0.26 654	0.11 596	0.08 563	0.12 622	0.09 543	0.14 653	0.13 643

DStereoO	0.24 646	0.18 661	0.18 565	0.20 565	0.14 629	0.21 593	0.19 565	0.32 607	0.41 640	0.29 650	0.21 467	0.32 643	0.27 645	0.41 706	0.27 662	0.46 728	0.12 652	0.31 715	0.11 619	0.15 669	0.12 619

YMNet	0.20 600	0.12 579	0.19 577	0.20 565	0.14 629	0.26 645	0.23 633	0.32 607	0.34 597	0.27 626	0.34 621	0.30 620	0.18 565	0.18 533	0.22 606	0.10 564	0.13 667	0.10 570	0.10 585	0.08 478	0.09 545

YMNet_1	0.20 600	0.12 579	0.19 577	0.20 565	0.14 629	0.26 645	0.23 633	0.32 607	0.34 597	0.27 626	0.34 621	0.30 620	0.18 565	0.18 533	0.22 606	0.10 564	0.13 667	0.10 570	0.10 585	0.08 478	0.09 545

LL-Strereo	0.13 432	0.09 470	0.11 273	0.20 565	0.10 492	0.11 280	0.18 524	0.32 607	0.24 484	0.15 426	0.15 354	0.14 396	0.13 454	0.19 550	0.11 313	0.06 180	0.04 26	0.09 520	0.08 495	0.04 54	0.05 221

Wz-Net-LNSev	0.22 622	0.16 638	0.38 674	0.21 600	0.13 607	0.25 634	0.23 633	0.32 607	0.43 656	0.30 655	0.41 666	0.31 633	0.18 565	0.22 606	0.25 641	0.10 564	0.09 600	0.08 431	0.08 495	0.12 617	0.11 605

GEStereo_RVC	0.17 562	0.12 579	0.15 470	0.22 620	0.11 547	0.19 557	0.17 473	0.32 607	0.48 672	0.20 546	0.25 530	0.17 464	0.13 454	0.21 593	0.16 523	0.10 564	0.06 451	0.08 431	0.07 412	0.09 543	0.08 496

ADLNet	0.16 540	0.08 384	0.15 470	0.16 232	0.10 492	0.16 489	0.17 473	0.32 607	0.27 530	0.22 578	0.27 556	0.24 559	0.16 525	0.18 533	0.21 597	0.10 564	0.06 451	0.10 570	0.10 585	0.08 478	0.09 545

FINET	0.21 613	0.18 661	0.26 626	0.18 418	0.16 660	0.23 618	0.23 633	0.32 607	0.48 672	0.25 614	0.32 603	0.22 535	0.22 608	0.22 606	0.17 539	0.18 688	0.16 692	0.11 602	0.10 585	0.15 669	0.13 643

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 686	0.24 687	0.29 647	0.36 710	0.16 660	0.34 682	0.30 703	0.32 607	0.42 649	0.40 688	0.46 680	0.38 669	0.31 672	0.34 675	0.28 670	0.19 695	0.20 705	0.26 700	0.29 713	0.18 690	0.19 697

S-Stereo	0.20 600	0.12 579	0.25 623	0.21 600	0.13 607	0.20 573	0.18 524	0.32 607	0.43 656	0.23 591	0.36 629	0.28 601	0.30 668	0.19 550	0.22 606	0.09 519	0.12 652	0.10 570	0.10 585	0.13 637	0.13 643

AF-Net	0.22 622	0.17 649	0.17 539	0.26 673	0.13 607	0.25 634	0.24 648	0.32 607	0.50 684	0.25 614	0.33 616	0.38 669	0.26 637	0.28 651	0.25 641	0.11 596	0.10 622	0.16 672	0.11 619	0.11 599	0.10 577

RGC	0.25 658	0.20 671	0.29 647	0.28 689	0.16 660	0.22 602	0.23 633	0.32 607	0.44 661	0.27 626	0.40 655	0.38 669	0.27 645	0.36 687	0.22 606	0.11 596	0.13 667	0.17 676	0.17 687	0.14 653	0.16 680

edge stereo	0.22 622	0.13 607	0.20 589	0.21 600	0.13 607	0.23 618	0.16 431	0.32 607	0.42 649	0.32 667	0.40 655	0.38 669	0.35 688	0.25 633	0.24 631	0.13 647	0.11 636	0.14 651	0.11 619	0.12 617	0.13 643

ADCRef	0.19 588	0.12 579	0.41 681	0.20 565	0.12 584	0.22 602	0.18 524	0.32 607	0.36 612	0.26 620	0.32 603	0.17 464	0.23 616	0.24 627	0.24 631	0.07 365	0.06 451	0.09 520	0.09 543	0.08 478	0.08 496

AnyNet_C32	0.26 669	0.16 638	0.36 668	0.20 565	0.16 660	0.25 634	0.30 703	0.32 607	0.44 661	0.31 661	0.49 685	0.30 620	0.33 680	0.40 703	0.33 695	0.12 621	0.12 652	0.12 622	0.14 656	0.14 653	0.15 669

ADCPNet	0.25 658	0.16 638	0.61 708	0.21 600	0.15 649	0.35 691	0.25 664	0.32 607	0.35 606	0.30 655	0.40 655	0.36 660	0.28 656	0.28 651	0.32 690	0.12 621	0.10 622	0.11 602	0.12 641	0.14 653	0.13 643

AdaStereo	0.15 515	0.11 561	0.15 470	0.18 418	0.09 376	0.20 573	0.11 76	0.32 607	0.28 545	0.20 546	0.23 488	0.20 507	0.13 454	0.19 550	0.14 472	0.12 621	0.05 290	0.10 570	0.07 412	0.09 543	0.07 423
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.
DeepPruner_ROB	0.16 540	0.11 561	0.15 470	0.17 321	0.10 492	0.17 513	0.15 357	0.32 607	0.21 441	0.19 523	0.21 467	0.22 535	0.18 565	0.20 575	0.15 507	0.13 647	0.09 600	0.09 520	0.09 543	0.11 599	0.10 577

PWC_ROB	0.21 613	0.16 638	0.26 626	0.18 418	0.11 547	0.22 602	0.13 193	0.32 607	0.49 681	0.30 655	0.40 655	0.32 643	0.24 622	0.31 662	0.22 606	0.10 564	0.07 529	0.11 602	0.08 495	0.11 599	0.10 577

WCMA_ROB	0.24 646	0.11 561	0.22 605	0.17 321	0.14 629	0.32 672	0.15 357	0.32 607	0.32 577	0.38 683	0.53 692	0.40 681	0.34 685	0.34 675	0.25 641	0.11 596	0.12 652	0.12 622	0.10 585	0.14 653	0.14 662

ssnet_v2	0.17 562	0.10 533	0.17 539	0.17 321	0.11 547	0.21 593	0.21 610	0.33 627	0.25 506	0.22 578	0.22 479	0.27 591	0.18 565	0.22 606	0.20 577	0.11 596	0.09 600	0.09 520	0.09 543	0.08 478	0.08 496

Wz-Net-MNSev	0.22 622	0.13 607	0.31 652	0.20 565	0.14 629	0.36 692	0.24 648	0.33 627	0.44 661	0.28 641	0.40 655	0.38 669	0.19 582	0.24 627	0.25 641	0.09 519	0.07 529	0.09 520	0.09 543	0.12 617	0.10 577

UDG	0.21 613	0.17 649	0.19 577	0.23 644	0.15 649	0.30 669	0.20 589	0.33 627	0.35 606	0.23 591	0.28 570	0.31 633	0.27 645	0.20 575	0.22 606	0.15 665	0.12 652	0.13 637	0.09 543	0.14 653	0.14 662

Syn2CoEx	0.21 613	0.16 638	0.27 634	0.29 698	0.14 629	0.26 645	0.20 589	0.33 627	0.31 570	0.28 641	0.36 629	0.27 591	0.25 631	0.19 550	0.24 631	0.16 681	0.12 652	0.14 651	0.11 619	0.09 543	0.08 496

UNet	0.17 562	0.09 470	0.18 565	0.19 495	0.12 584	0.27 655	0.19 565	0.33 627	0.29 552	0.21 562	0.24 501	0.23 553	0.19 582	0.19 550	0.18 557	0.07 365	0.06 451	0.08 431	0.07 412	0.08 478	0.06 333

NaN_ROB	0.22 622	0.19 665	0.24 618	0.25 667	0.13 607	0.29 666	0.26 673	0.33 627	0.41 640	0.31 661	0.31 599	0.32 643	0.23 616	0.30 661	0.21 597	0.11 596	0.17 697	0.10 570	0.10 585	0.08 478	0.09 545

DispFullNet	0.27 671	0.21 677	0.65 711	0.28 689	0.16 660	0.26 645	0.17 473	0.33 627	0.58 703	0.27 626	0.38 641	0.43 688	0.23 616	0.38 694	0.23 618	0.12 621	0.06 451	0.19 688	0.11 619	0.21 695	0.15 669

PWCDC_ROB	0.20 600	0.13 607	0.22 605	0.24 653	0.11 547	0.19 557	0.15 357	0.33 627	0.54 694	0.29 650	0.50 689	0.21 517	0.15 497	0.27 639	0.20 577	0.11 596	0.09 600	0.10 570	0.08 495	0.11 599	0.09 545

SGM-Forest	0.20 600	0.14 620	0.18 565	0.19 495	0.13 607	0.20 573	0.22 621	0.33 627	0.30 562	0.24 601	0.29 582	0.28 601	0.19 582	0.23 617	0.17 539	0.15 665	0.16 692	0.15 664	0.14 656	0.12 617	0.12 619
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	0.25 658	0.17 649	0.50 692	0.24 653	0.13 607	0.25 634	0.24 648	0.34 636	0.48 672	0.28 641	0.54 694	0.28 601	0.31 672	0.36 687	0.32 690	0.10 564	0.10 622	0.11 602	0.10 585	0.12 617	0.12 619

zh-mn7	0.25 658	0.14 620	0.56 701	0.19 495	0.14 629	0.24 623	0.22 621	0.34 636	0.62 711	0.35 674	0.65 710	0.31 633	0.25 631	0.31 662	0.25 641	0.09 519	0.08 563	0.09 520	0.09 543	0.09 543	0.11 605

z-mn7	0.24 646	0.14 620	0.45 685	0.19 495	0.13 607	0.28 662	0.25 664	0.34 636	0.62 711	0.27 626	0.56 701	0.29 610	0.24 622	0.32 669	0.25 641	0.08 450	0.08 563	0.08 431	0.08 495	0.10 576	0.10 577

BUS	0.14 469	0.09 470	0.14 421	0.22 620	0.10 492	0.19 557	0.14 268	0.34 636	0.19 400	0.17 474	0.22 479	0.16 442	0.13 454	0.15 438	0.13 429	0.08 450	0.06 451	0.10 570	0.09 543	0.07 404	0.07 423

BSDual-CNN	0.15 515	0.09 470	0.14 421	0.22 620	0.10 492	0.14 430	0.15 357	0.34 636	0.19 400	0.17 474	0.22 479	0.25 573	0.16 525	0.15 438	0.14 472	0.08 450	0.06 451	0.10 570	0.09 543	0.07 404	0.07 423

hknet	0.15 515	0.11 561	0.13 380	0.22 620	0.11 547	0.14 430	0.15 357	0.34 636	0.25 506	0.17 474	0.22 479	0.22 535	0.18 565	0.17 508	0.12 382	0.07 365	0.06 451	0.10 570	0.09 543	0.07 404	0.07 423

psmorigin	0.25 658	0.15 630	0.34 667	0.17 321	0.13 607	0.23 618	0.14 268	0.34 636	0.33 585	0.41 692	0.55 696	0.41 683	0.37 692	0.34 675	0.27 662	0.11 596	0.15 684	0.11 602	0.11 619	0.12 617	0.16 680

FAT-Stereo	0.20 600	0.12 579	0.22 605	0.21 600	0.12 584	0.17 513	0.18 524	0.34 636	0.39 631	0.27 626	0.37 635	0.34 654	0.32 678	0.21 593	0.20 577	0.09 519	0.11 636	0.10 570	0.09 543	0.11 599	0.14 662

ADCMid	0.25 658	0.15 630	0.40 678	0.20 565	0.14 629	0.25 634	0.26 673	0.34 636	0.38 626	0.36 677	0.44 677	0.34 654	0.40 699	0.35 681	0.33 695	0.10 564	0.09 600	0.11 602	0.11 619	0.13 637	0.12 619

STTRV1_RVC	0.25 658	0.26 693	0.39 676	0.19 495	0.26 709	0.30 669	0.24 648	0.34 636	0.35 606	0.36 677	0.34 621	0.31 633	0.31 672	0.28 651	0.25 641	0.17 686	0.10 622	0.16 672	0.14 656	0.17 686	0.12 619

CVANet_RVC	0.18 576	0.10 533	0.14 421	0.21 600	0.10 492	0.18 532	0.17 473	0.34 636	0.33 585	0.22 578	0.31 599	0.28 601	0.18 565	0.23 617	0.17 539	0.12 621	0.08 563	0.12 622	0.11 619	0.09 543	0.07 423

PASM	0.32 690	0.24 687	0.48 691	0.28 689	0.27 710	0.29 666	0.30 703	0.34 636	0.49 681	0.35 674	0.39 649	0.46 696	0.34 685	0.34 675	0.35 698	0.23 710	0.25 721	0.26 700	0.28 712	0.23 699	0.21 700

NCCL2	0.23 639	0.15 630	0.17 539	0.34 706	0.18 683	0.24 623	0.23 633	0.34 636	0.28 545	0.31 661	0.38 641	0.38 669	0.28 656	0.23 617	0.24 631	0.15 665	0.12 652	0.18 686	0.21 696	0.13 637	0.13 643

XPNet_ROB	0.22 622	0.11 561	0.19 577	0.22 620	0.13 607	0.22 602	0.19 565	0.34 636	0.40 637	0.30 655	0.39 649	0.39 677	0.26 637	0.26 636	0.28 670	0.15 665	0.10 622	0.10 570	0.10 585	0.13 637	0.12 619

MSMD_ROB	0.31 688	0.26 693	0.26 626	0.24 653	0.21 695	0.34 682	0.25 664	0.34 636	0.39 631	0.40 688	0.69 714	0.45 692	0.40 699	0.34 675	0.27 662	0.20 697	0.19 702	0.26 700	0.25 705	0.23 699	0.22 702

SGM_RVC	0.23 639	0.12 579	0.15 470	0.15 132	0.09 376	0.33 679	0.18 524	0.34 636	0.31 570	0.44 700	0.37 635	0.53 708	0.35 688	0.35 681	0.24 631	0.13 647	0.13 667	0.13 637	0.13 652	0.10 576	0.11 605
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	0.24 646	0.14 620	0.55 698	0.19 495	0.14 629	0.26 645	0.22 621	0.35 652	0.60 708	0.29 650	0.39 649	0.30 620	0.22 608	0.21 593	0.26 654	0.09 519	0.09 600	0.11 602	0.10 585	0.11 599	0.10 577

Wz-Net-TNSev	0.29 680	0.20 671	0.65 711	0.19 495	0.15 649	0.38 696	0.27 680	0.35 652	0.55 695	0.34 673	0.42 672	0.45 692	0.38 693	0.32 669	0.30 681	0.12 621	0.13 667	0.10 570	0.12 641	0.15 669	0.14 662

DGSMNet	0.24 646	0.19 665	0.33 659	0.21 600	0.24 702	0.24 623	0.20 589	0.35 652	0.41 640	0.24 601	0.32 603	0.38 669	0.21 599	0.29 658	0.23 618	0.12 621	0.11 636	0.14 651	0.16 680	0.23 699	0.23 704

GwcNet	0.20 600	0.13 607	0.19 577	0.18 418	0.12 584	0.24 623	0.19 565	0.35 652	0.43 656	0.20 546	0.32 603	0.33 647	0.20 595	0.22 606	0.24 631	0.11 596	0.09 600	0.09 520	0.09 543	0.09 543	0.10 577

stereogan	0.22 622	0.11 561	0.21 599	0.20 565	0.12 584	0.31 671	0.19 565	0.35 652	0.44 661	0.22 578	0.39 649	0.35 658	0.27 645	0.33 672	0.22 606	0.10 564	0.12 652	0.10 570	0.10 585	0.14 653	0.13 643

RTSC	0.23 639	0.12 579	0.28 639	0.21 600	0.13 607	0.28 662	0.16 431	0.35 652	0.66 720	0.27 626	0.33 616	0.30 620	0.21 599	0.31 662	0.29 674	0.10 564	0.08 563	0.09 520	0.10 585	0.13 637	0.13 643

AnyNet_C01	0.36 697	0.25 692	1.37 742	0.22 620	0.17 676	0.48 707	0.27 680	0.35 652	0.39 631	0.39 685	0.74 720	0.46 696	0.38 693	0.45 708	0.47 719	0.13 647	0.13 667	0.13 637	0.14 656	0.14 653	0.15 669

MultiAttention	0.29 680	0.08 384	0.14 421	0.19 495	0.12 584	1.45 747	1.33 751	0.36 659	0.37 619	0.19 523	0.21 467	0.24 559	0.11 379	0.38 694	0.18 557	0.06 180	0.05 290	0.08 431	0.08 495	0.10 576	0.09 545

XQC	0.28 676	0.23 684	0.51 693	0.28 689	0.19 688	0.34 682	0.27 680	0.36 659	0.57 700	0.31 661	0.30 590	0.37 665	0.30 668	0.38 694	0.38 705	0.13 647	0.09 600	0.15 664	0.12 641	0.17 686	0.18 692

RTS	0.45 710	0.19 665	3.26 749	0.24 653	0.15 649	0.74 726	0.20 589	0.36 659	0.76 731	0.42 695	0.43 675	0.31 633	0.41 704	0.53 719	0.35 698	0.10 564	0.08 563	0.13 637	0.12 641	0.15 669	0.15 669

RTSA	0.45 710	0.19 665	3.26 749	0.24 653	0.15 649	0.74 726	0.20 589	0.36 659	0.76 731	0.42 695	0.43 675	0.31 633	0.41 704	0.53 719	0.35 698	0.10 564	0.08 563	0.13 637	0.12 641	0.15 669	0.15 669

TDLM	0.17 562	0.12 579	0.13 380	0.24 653	0.10 492	0.18 532	0.18 524	0.36 659	0.30 562	0.21 562	0.28 570	0.28 601	0.18 565	0.23 617	0.18 557	0.11 596	0.07 529	0.10 570	0.10 585	0.08 478	0.08 496

PS-NSSS	0.20 600	0.21 677	0.23 614	0.20 565	0.10 492	0.19 557	0.17 473	0.36 659	0.25 506	0.27 626	0.33 616	0.27 591	0.24 622	0.20 575	0.20 577	0.15 665	0.12 652	0.17 676	0.14 656	0.10 576	0.08 496

MSAF-DinoV2	0.22 622	0.11 561	0.23 614	0.17 321	0.10 492	0.27 655	0.16 431	0.37 665	0.55 695	0.21 562	0.27 556	0.47 700	0.27 645	0.35 681	0.39 707	0.09 519	0.06 451	0.07 330	0.09 543	0.12 617	0.10 577

AASNet	0.16 540	0.08 384	0.12 322	0.19 495	0.09 376	0.18 532	0.15 357	0.37 665	0.37 619	0.19 523	0.23 488	0.20 507	0.16 525	0.17 508	0.20 577	0.10 564	0.08 563	0.08 431	0.07 412	0.09 543	0.09 545

pcwnet_v2	0.19 588	0.10 533	0.26 626	0.17 321	0.14 629	0.18 532	0.15 357	0.37 665	0.46 669	0.19 523	0.24 501	0.21 517	0.19 582	0.20 575	0.19 570	0.13 647	0.10 622	0.10 570	0.10 585	0.11 599	0.13 643

psm_up	0.18 576	0.10 533	0.18 565	0.20 565	0.11 547	0.17 513	0.19 565	0.37 665	0.34 597	0.21 562	0.28 570	0.29 610	0.24 622	0.20 575	0.22 606	0.09 519	0.10 622	0.11 602	0.11 619	0.08 478	0.08 496

Nwc_Net	0.23 639	0.16 638	0.21 599	0.25 667	0.14 629	0.24 623	0.26 673	0.37 665	0.38 626	0.22 578	0.41 666	0.30 620	0.28 656	0.28 651	0.25 641	0.11 596	0.10 622	0.17 676	0.20 694	0.10 576	0.10 577

DeepPrunerF	0.24 646	0.17 649	0.42 683	0.26 673	0.16 660	0.22 602	0.28 686	0.37 665	0.50 684	0.26 620	0.29 582	0.24 559	0.28 656	0.21 593	0.22 606	0.15 665	0.11 636	0.20 690	0.18 691	0.12 617	0.13 643

StereoDRNet	0.18 576	0.11 561	0.17 539	0.22 620	0.11 547	0.21 593	0.22 621	0.37 665	0.33 585	0.24 601	0.28 570	0.30 620	0.19 582	0.20 575	0.20 577	0.09 519	0.08 563	0.11 602	0.09 543	0.09 543	0.07 423

CSAN	0.29 680	0.24 687	0.27 634	0.34 706	0.19 688	0.33 679	0.42 722	0.37 665	0.50 684	0.38 683	0.40 655	0.44 690	0.33 680	0.28 651	0.30 681	0.20 697	0.16 692	0.19 688	0.19 692	0.14 653	0.15 669

Wz-Net-SNSev	0.25 658	0.17 649	0.44 684	0.25 667	0.14 629	0.26 645	0.23 633	0.38 673	0.56 698	0.30 655	0.55 696	0.39 677	0.26 637	0.23 617	0.30 681	0.10 564	0.09 600	0.09 520	0.10 585	0.11 599	0.11 605

SHD	0.26 669	0.15 630	0.30 650	0.24 653	0.18 683	0.22 602	0.15 357	0.38 673	0.71 724	0.32 667	0.41 666	0.36 660	0.28 656	0.32 669	0.29 674	0.12 621	0.11 636	0.14 651	0.13 652	0.16 678	0.20 698

RYNet	0.22 622	0.12 579	0.22 605	0.19 495	0.17 676	0.46 703	0.26 673	0.38 673	0.48 672	0.24 601	0.28 570	0.34 654	0.23 616	0.20 575	0.30 681	0.10 564	0.06 451	0.09 520	0.09 543	0.13 637	0.15 669

SANet	0.24 646	0.14 620	0.28 639	0.21 600	0.11 547	0.27 655	0.24 648	0.38 673	0.64 716	0.36 677	0.40 655	0.43 688	0.26 637	0.27 639	0.24 631	0.12 621	0.09 600	0.10 570	0.09 543	0.13 637	0.11 605

WZ-Net	0.28 676	0.17 649	0.78 728	0.22 620	0.16 660	0.34 682	0.29 696	0.39 677	0.57 700	0.24 601	0.55 696	0.37 665	0.24 622	0.33 672	0.35 698	0.09 519	0.08 563	0.09 520	0.10 585	0.14 653	0.16 680

APVNet	0.22 622	0.12 579	0.19 577	0.18 418	0.14 629	0.32 672	0.31 709	0.39 677	0.32 577	0.27 626	0.40 655	0.30 620	0.29 664	0.26 636	0.25 641	0.11 596	0.12 652	0.11 602	0.14 656	0.12 617	0.12 619

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 622	0.21 677	0.24 618	0.26 673	0.11 547	0.23 618	0.14 268	0.39 677	0.24 484	0.32 667	0.36 629	0.30 620	0.21 599	0.19 550	0.21 597	0.17 686	0.14 678	0.21 691	0.16 680	0.12 617	0.12 619

DRN-Test	0.19 588	0.11 561	0.20 589	0.22 620	0.10 492	0.22 602	0.22 621	0.39 677	0.37 619	0.24 601	0.32 603	0.26 583	0.21 599	0.22 606	0.24 631	0.11 596	0.07 529	0.11 602	0.10 585	0.09 543	0.07 423

FC-DCNN v2	0.33 693	0.27 697	0.28 639	0.26 673	0.23 700	0.37 693	0.28 686	0.40 681	0.43 656	0.45 701	0.56 701	0.51 704	0.40 699	0.37 692	0.29 674	0.21 701	0.20 705	0.27 703	0.26 706	0.25 707	0.24 705

NINENet	0.16 540	0.10 533	0.15 470	0.17 321	0.11 547	0.19 557	0.14 268	0.40 681	0.36 612	0.18 504	0.21 467	0.16 442	0.13 454	0.15 438	0.13 429	0.08 450	0.08 563	0.10 570	0.07 412	0.10 576	0.09 545

NCC-stereo	0.24 646	0.15 630	0.31 652	0.26 673	0.16 660	0.20 573	0.30 703	0.40 681	0.40 637	0.24 601	0.38 641	0.33 647	0.28 656	0.36 687	0.27 662	0.12 621	0.11 636	0.15 664	0.22 699	0.13 637	0.13 643

Abc-Net	0.24 646	0.15 630	0.31 652	0.26 673	0.16 660	0.20 573	0.30 703	0.40 681	0.40 637	0.24 601	0.38 641	0.33 647	0.28 656	0.36 687	0.27 662	0.12 621	0.11 636	0.15 664	0.22 699	0.13 637	0.13 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	0.33 693	0.27 697	0.28 639	0.26 673	0.23 700	0.37 693	0.28 686	0.40 681	0.43 656	0.45 701	0.55 696	0.51 704	0.40 699	0.37 692	0.30 681	0.21 701	0.20 705	0.27 703	0.26 706	0.25 707	0.24 705

MeshStereo	0.27 671	0.13 607	0.18 565	0.15 132	0.11 547	0.32 672	0.24 648	0.40 681	0.36 612	0.52 707	0.57 704	0.67 719	0.40 699	0.35 681	0.26 654	0.14 661	0.13 667	0.13 637	0.11 619	0.11 599	0.10 577
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
otaku	0.39 699	0.37 714	0.52 694	0.44 717	0.28 711	0.58 713	0.24 648	0.41 687	0.62 711	0.40 688	0.49 685	0.46 696	0.33 680	0.40 703	0.32 690	0.30 715	0.30 725	0.39 719	0.33 718	0.29 714	0.28 714

ADCS	0.29 680	0.18 661	0.45 685	0.21 600	0.17 676	0.28 662	0.23 633	0.41 687	0.63 715	0.40 688	0.49 685	0.40 681	0.36 690	0.39 698	0.40 710	0.13 647	0.12 652	0.13 637	0.14 656	0.16 678	0.16 680

GANet	0.21 613	0.12 579	0.21 599	0.24 653	0.13 607	0.22 602	0.22 621	0.41 687	0.26 520	0.31 661	0.42 672	0.37 665	0.28 656	0.23 617	0.22 606	0.10 564	0.12 652	0.10 570	0.09 543	0.10 576	0.08 496

SGM-ForestM	0.32 690	0.12 579	0.16 507	0.16 232	0.11 547	0.39 698	0.19 565	0.41 687	0.50 684	0.52 707	0.54 694	1.32 740	0.42 708	0.40 703	0.27 662	0.14 661	0.16 692	0.16 672	0.16 680	0.12 617	0.12 619

FBW_ROB	0.24 646	0.17 649	0.22 605	0.26 673	0.14 629	0.25 634	0.22 621	0.41 687	0.41 640	0.41 692	0.41 666	0.42 684	0.27 645	0.31 662	0.23 618	0.09 519	0.14 678	0.14 651	0.12 641	0.11 599	0.09 545

PSMNet-RUCA	0.27 671	0.33 709	0.41 681	0.36 710	0.32 717	0.18 532	0.19 565	0.42 692	0.30 562	0.33 671	0.41 666	0.39 677	0.25 631	0.31 662	0.20 577	0.18 688	0.10 622	0.25 699	0.15 674	0.21 695	0.16 680

FCDSN-DC	0.33 693	0.28 702	0.28 639	0.30 700	0.24 702	0.39 698	0.28 686	0.42 692	0.42 649	0.43 698	0.53 692	0.51 704	0.41 704	0.36 687	0.30 681	0.21 701	0.20 705	0.27 703	0.26 706	0.25 707	0.24 705
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LSM	0.33 693	0.20 671	0.58 704	0.26 673	0.60 735	0.34 682	0.25 664	0.42 692	0.48 672	0.45 701	0.58 706	0.42 684	0.36 690	0.35 681	0.25 641	0.12 621	0.20 705	0.14 651	0.16 680	0.19 693	0.33 720

LALA_ROB	0.25 658	0.16 638	0.22 605	0.26 673	0.17 676	0.27 655	0.27 680	0.42 692	0.37 619	0.33 671	0.38 641	0.51 704	0.26 637	0.28 651	0.27 662	0.16 681	0.09 600	0.12 622	0.11 619	0.13 637	0.12 619

MDST_ROB	0.22 622	0.10 533	0.17 539	0.18 418	0.11 547	0.37 693	0.19 565	0.43 696	0.41 640	0.39 685	0.39 649	0.29 610	0.21 599	0.26 636	0.18 557	0.11 596	0.10 622	0.14 651	0.11 619	0.10 576	0.08 496

PSMNet_ROB	0.21 613	0.11 561	0.15 470	0.27 686	0.15 649	0.24 623	0.35 713	0.43 696	0.37 619	0.27 626	0.32 603	0.32 643	0.22 608	0.21 593	0.26 654	0.12 621	0.08 563	0.13 637	0.11 619	0.09 543	0.09 545

GASNet	0.22 622	0.23 684	0.33 659	0.26 673	0.17 676	0.26 645	0.16 431	0.44 698	0.42 649	0.27 626	0.24 501	0.30 620	0.15 497	0.27 639	0.18 557	0.12 621	0.08 563	0.12 622	0.11 619	0.16 678	0.07 423

NVstereo2D	0.19 588	0.10 533	0.15 470	0.17 321	0.15 649	0.28 662	0.23 633	0.44 698	0.42 649	0.15 426	0.27 556	0.25 573	0.19 582	0.22 606	0.17 539	0.09 519	0.06 451	0.10 570	0.08 495	0.15 669	0.09 545

PDISCO_ROB	0.27 671	0.16 638	0.26 626	0.28 689	0.20 691	0.32 672	0.26 673	0.44 698	0.57 700	0.28 641	0.40 655	0.45 692	0.29 664	0.33 672	0.34 697	0.12 621	0.09 600	0.17 676	0.16 680	0.17 686	0.13 643

ccnet	0.29 680	0.28 702	0.23 614	0.20 565	0.28 711	0.41 701	0.21 610	0.45 701	0.33 585	0.36 677	0.46 680	0.36 660	0.30 668	0.39 698	0.42 714	0.23 710	0.14 678	0.21 691	0.17 687	0.23 699	0.18 692

CC-Net-ROB	0.28 676	0.31 707	0.36 668	0.29 698	0.15 649	0.25 634	0.19 565	0.45 701	0.33 585	0.39 685	0.37 635	0.39 677	0.31 672	0.27 639	0.26 654	0.24 712	0.19 702	0.30 714	0.23 703	0.18 690	0.15 669

light-stereo	0.42 706	0.26 693	0.59 706	0.60 726	0.49 725	0.32 672	0.23 633	0.46 703	0.52 693	0.56 713	0.58 706	0.76 724	0.32 678	0.48 710	0.29 674	0.32 717	0.24 719	0.27 703	0.33 718	0.46 723	0.39 725

Ntro	0.40 702	0.40 716	0.53 695	0.46 721	0.30 715	0.65 719	0.24 648	0.46 703	0.68 722	0.41 692	0.49 685	0.48 702	0.42 708	0.39 698	0.31 688	0.32 717	0.28 723	0.37 718	0.30 715	0.32 719	0.29 715

SAMSARA	0.40 702	0.28 702	0.33 659	0.55 724	0.39 718	0.82 733	1.23 750	0.47 705	0.51 691	0.36 677	0.35 626	0.55 710	0.39 696	0.38 694	0.39 707	0.15 665	0.20 705	0.15 664	0.14 656	0.23 699	0.20 698

GANetREF_RVC	0.31 688	0.34 711	0.27 634	0.35 708	0.16 660	0.32 672	0.41 719	0.48 706	0.51 691	0.35 674	0.35 626	0.34 654	0.33 680	0.39 698	0.32 690	0.27 714	0.20 705	0.29 712	0.15 674	0.18 690	0.17 689
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
NVStereoNet_ROB	0.46 713	0.36 713	0.46 689	0.41 715	0.28 711	0.34 682	0.34 712	0.48 706	0.60 708	0.72 723	0.93 730	0.70 722	0.66 732	0.47 709	0.60 729	0.22 706	0.33 729	0.34 717	0.34 721	0.30 715	0.30 717
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoSA	0.25 658	0.19 665	0.37 672	0.26 673	0.17 676	0.22 602	0.20 589	0.49 708	0.59 704	0.22 578	0.29 582	0.29 610	0.33 680	0.39 698	0.28 670	0.12 621	0.11 636	0.16 672	0.14 656	0.14 653	0.12 619

MonStereo1	0.47 714	0.26 693	0.58 704	0.28 689	0.20 691	0.39 698	0.18 524	0.49 708	0.64 716	0.52 707	0.87 727	1.01 729	0.57 726	0.50 712	0.56 726	0.53 732	0.31 728	0.54 729	0.40 723	0.33 720	0.34 721

ACVNet-4b	0.39 699	0.53 721	0.55 698	0.45 718	0.24 702	0.47 705	0.18 524	0.49 708	0.64 716	0.42 695	0.45 679	0.60 712	0.27 645	0.34 675	0.24 631	0.33 719	0.14 678	0.48 723	0.42 725	0.30 715	0.26 713

ELAS_RVC	0.41 704	0.29 705	0.33 659	0.28 689	0.24 702	0.54 711	0.36 714	0.49 708	0.59 704	0.72 723	0.74 720	0.65 717	0.54 721	0.54 721	0.40 710	0.22 706	0.20 705	0.27 703	0.26 706	0.26 712	0.25 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.27 671	0.22 681	0.31 652	0.22 620	0.15 649	0.22 602	0.20 589	0.50 712	0.48 672	0.28 641	0.44 677	0.33 647	0.34 685	0.52 716	0.29 674	0.12 621	0.11 636	0.15 664	0.13 652	0.16 678	0.16 680

ELAS	0.41 704	0.29 705	0.33 659	0.27 686	0.24 702	0.60 716	0.36 714	0.50 712	0.50 684	0.71 721	0.79 724	0.67 719	0.54 721	0.51 714	0.42 714	0.22 706	0.20 705	0.27 703	0.26 706	0.26 712	0.25 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	0.28 676	0.16 638	0.31 652	0.18 418	0.13 607	0.54 711	0.42 722	0.51 714	0.67 721	0.29 650	0.38 641	0.38 669	0.29 664	0.31 662	0.23 618	0.11 596	0.10 622	0.11 602	0.08 495	0.20 694	0.16 680

MFN_U_SF_RVC	0.32 690	0.21 677	0.55 698	0.30 700	0.15 649	0.34 682	0.17 473	0.52 715	0.46 669	0.46 704	0.55 696	0.59 711	0.39 696	0.35 681	0.37 703	0.15 665	0.14 678	0.18 686	0.21 696	0.16 678	0.15 669

PVD	0.39 699	0.20 671	0.39 676	0.31 704	0.22 697	0.29 666	0.43 724	0.52 715	0.96 738	0.55 711	0.79 724	0.53 708	0.59 728	0.52 716	0.38 705	0.19 695	0.14 678	0.17 676	0.14 656	0.24 706	0.31 718

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 707	0.39 715	0.54 696	0.40 713	0.20 691	0.64 718	0.32 711	0.53 717	0.72 725	0.71 721	0.72 717	0.61 713	0.54 721	0.51 714	0.46 718	0.20 697	0.19 702	0.29 712	0.30 715	0.23 699	0.18 692

BEATNet-Init1	0.52 716	0.27 697	0.62 709	0.30 700	0.21 695	0.76 730	0.29 696	0.54 718	0.65 719	0.86 735	0.95 732	2.07 750	0.62 731	0.56 723	0.42 714	0.18 688	0.18 699	0.23 696	0.22 699	0.22 698	0.21 700

MANE	0.45 710	0.27 697	0.27 634	0.27 686	0.24 702	0.47 705	0.31 709	0.55 719	0.59 704	0.72 723	1.13 741	1.15 734	0.61 729	0.52 716	0.37 703	0.21 701	0.20 705	0.27 703	0.31 717	0.25 707	0.24 705

anonymity	0.53 717	0.58 723	0.65 711	0.41 715	0.61 736	0.53 710	0.41 719	0.56 720	0.41 640	0.55 711	0.50 689	0.49 703	0.55 724	0.58 724	0.50 724	0.58 735	0.50 743	0.51 725	0.51 732	0.51 725	0.57 734

SGM+DAISY	0.56 719	0.57 722	0.65 711	0.40 713	0.54 728	0.66 721	0.49 727	0.56 720	0.45 667	0.66 717	0.69 714	0.67 719	0.56 725	0.63 726	0.56 726	0.59 736	0.48 739	0.50 724	0.50 731	0.52 726	0.58 735

ACVNet_1	0.44 708	0.49 720	0.60 707	0.45 718	0.28 711	0.49 708	0.27 680	0.57 722	0.72 725	0.62 716	0.58 706	0.74 723	0.49 718	0.50 712	0.35 698	0.26 713	0.24 719	0.39 719	0.29 713	0.31 718	0.24 705

Consistency-Raft	0.44 708	0.40 716	0.45 685	0.37 712	0.43 722	0.46 703	0.41 719	0.57 722	0.55 695	0.32 667	0.73 718	0.33 647	0.48 717	0.42 707	0.49 721	0.39 722	0.35 730	0.45 722	0.51 732	0.42 722	0.29 715

RainbowNet	0.54 718	0.61 725	0.70 726	0.57 725	0.43 722	0.65 719	0.37 717	0.60 724	0.87 735	0.50 706	0.66 711	0.64 715	0.47 716	0.49 711	0.43 717	0.47 729	0.48 739	0.52 727	0.41 724	0.52 726	0.40 728

SPS-STEREO	0.57 720	0.58 723	0.65 711	0.45 718	0.55 730	0.62 717	0.44 726	0.62 725	0.50 684	0.68 719	0.64 709	0.66 718	0.57 726	0.61 725	0.60 729	0.62 738	0.47 738	0.51 725	0.49 729	0.55 730	0.58 735
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 721	0.66 729	0.65 711	0.51 722	0.69 740	0.69 722	0.57 733	0.64 726	0.73 729	0.60 714	0.73 718	0.62 714	0.67 733	0.65 727	0.60 729	0.66 740	0.58 752	0.63 730	0.59 735	0.68 737	0.69 744

FADE		0.33 709		0.33 705	0.25 708			0.64 726	1.07 739	0.43 698		0.42 684		0.70 729		0.30 715	0.21 717	0.41 721	0.38 722	0.23 699	0.22 702

MADNet+	0.75 728	0.71 731	3.70 752	0.66 728	0.41 720	0.98 738	0.97 748	0.69 728	0.73 729	0.52 707	0.57 704	0.64 715	0.68 734	0.86 738	1.01 745	0.34 720	0.36 731	0.28 711	0.23 703	0.36 721	0.31 718

JetBlue	0.71 725	0.45 719	1.14 740	0.51 722	0.47 724	2.02 748	0.64 737	0.75 729	0.70 723	0.69 720	0.77 723	1.22 736	0.83 739	1.03 746	1.01 745	0.40 723	0.28 723	0.33 716	0.33 718	0.30 715	0.34 721

UNDER WATER-64	0.95 737	0.94 740	1.43 744	0.87 739	0.56 731	1.18 746	0.87 745	0.77 730	0.94 737	1.04 744	0.85 726	1.58 747	1.21 753	0.94 743	0.96 743	0.87 747	0.57 751	1.03 747	0.88 748	0.78 743	0.73 745

UNDER WATER	0.97 738	0.97 742	1.42 743	0.99 743	0.70 743	1.12 745	0.84 744	0.80 731	1.08 740	1.01 743	0.90 728	1.55 746	1.22 754	1.03 746	1.00 744	0.78 745	0.53 746	1.02 746	0.87 747	0.80 744	0.74 746

TorneroNet-64	0.76 729	0.72 732	0.74 727	0.78 733	0.58 734	0.91 737	0.56 732	0.84 732	1.29 745	0.66 717	0.90 728	1.40 742	0.75 736	0.85 737	0.67 735	0.49 730	0.46 734	0.72 734	0.59 735	0.67 736	0.53 733

PWCK	0.71 725	0.94 740	0.95 735	0.76 731	0.31 716	0.74 726	0.36 714	0.90 733	0.90 736	0.96 741	0.75 722	0.95 728	0.61 729	0.87 739	0.66 732	0.72 741	0.46 734	0.75 735	0.49 729	0.69 739	0.44 730

IMH-64-1	0.65 722	0.61 725	0.68 720	0.71 729	0.51 726	0.59 714	0.49 727	0.91 734	0.85 733	0.74 727	1.02 734	0.81 725	0.78 737	0.79 731	0.49 721	0.42 724	0.46 734	0.71 732	0.47 727	0.52 726	0.39 725

IMH-64	0.65 722	0.61 725	0.68 720	0.71 729	0.51 726	0.59 714	0.49 727	0.91 734	0.85 733	0.74 727	1.02 734	0.81 725	0.78 737	0.79 731	0.49 721	0.42 724	0.46 734	0.71 732	0.47 727	0.52 726	0.39 725

notaker	0.97 738	1.11 743	0.98 736	1.13 746	0.81 744	0.73 725	0.68 741	0.93 736	1.16 742	1.18 751	1.18 743	1.41 743	1.16 752	1.08 748	0.69 736	0.81 746	0.64 754	1.17 749	0.79 745	0.98 746	0.80 748

ktn	1.01 740	1.21 745	0.80 731	1.23 748	0.86 746	1.01 741	0.87 745	0.94 737	1.39 748	1.04 744	1.12 740	1.15 734	1.07 748	0.94 743	0.59 728	1.28 758	0.71 755	1.38 753	0.83 746	1.02 748	0.75 747

TorneroNet	0.82 732	0.74 733	0.81 732	0.84 736	0.63 737	0.99 739	0.63 735	0.96 738	1.16 742	0.80 730	1.11 739	1.36 741	0.86 741	0.93 742	0.80 740	0.56 733	0.49 741	0.78 740	0.66 740	0.73 742	0.63 743

ACVNet_2	0.66 724	0.66 729	0.68 720	0.63 727	0.41 720	0.71 724	0.49 727	0.96 738	1.39 748	0.89 737	1.09 737	1.04 730	0.73 735	0.54 721	0.47 719	0.43 726	0.40 732	0.53 728	0.44 726	0.47 724	0.35 723

WAO-6	0.81 731	0.80 735	0.62 709	0.86 738	0.63 737	0.76 730	0.58 734	0.98 740	1.54 753	0.90 739	0.96 733	1.07 732	1.03 747	0.70 729	0.66 732	0.72 741	0.49 741	0.90 743	0.71 742	0.68 737	0.58 735

IMH	0.71 725	0.64 728	0.68 720	0.76 731	0.54 728	0.69 722	0.54 731	0.98 740	1.10 741	0.82 731	1.09 737	0.89 727	0.88 742	0.87 739	0.52 725	0.44 727	0.50 743	0.75 735	0.51 732	0.56 731	0.41 729

noway2	3.60 749	5.21 763	3.74 753	12.26 767	11.84 767	4.51 752	3.91 755	1.00 742	0.48 672	0.89 737	1.98 751	6.35 763	0.41 704	2.90 753	2.47 757	0.93 750	0.13 667	1.92 758	1.77 760	5.66 761	3.67 762

HanzoNet	1.29 743	1.26 747	1.19 741	1.12 745	0.85 745	1.02 742	0.83 743	1.03 743	1.48 752	1.64 754	1.61 749	2.50 752	1.72 755	1.61 750	1.61 748	1.26 757	0.80 756	1.31 752	1.01 750	1.02 748	0.86 749

WAO-7	0.79 730	0.78 734	0.54 696	0.85 737	0.67 739	0.74 726	0.68 741	1.05 744	1.32 746	0.90 739	1.20 744	1.04 730	0.92 743	0.69 728	0.66 732	0.60 737	0.62 753	0.67 731	0.68 741	0.64 733	0.58 735

LVE	0.83 733	0.85 738	0.85 733	0.80 734	0.56 731	1.04 743	0.65 738	1.05 744	1.47 751	0.96 741	1.22 745	1.10 733	0.85 740	0.83 734	0.71 737	0.49 730	0.55 749	0.76 738	0.60 737	0.65 734	0.59 740

noway3	3.64 752	5.28 764	3.79 754	12.26 767	11.84 767	4.53 753	3.92 757	1.06 746	0.48 672	0.88 736	1.98 751	6.32 762	0.46 715	3.32 757	2.57 758	0.95 754	0.15 684	1.93 759	1.76 756	5.67 762	3.69 765

TCMNet-wrong-test	3.67 754	5.48 765	3.89 755	12.18 765	11.75 766	4.65 755	3.88 754	1.06 746	0.72 725	1.09 748	2.15 756	6.30 761	0.53 720	3.43 759	2.36 755	0.89 748	0.20 705	1.87 756	1.69 755	5.57 760	3.62 761

WAO-8	0.91 735	0.81 736	0.65 711	0.94 741	0.69 740	0.90 734	0.67 739	1.07 748	1.83 756	1.06 746	1.45 747	1.30 737	1.07 748	0.84 735	0.78 738	0.74 743	0.53 746	0.86 741	0.75 743	0.69 739	0.62 741

Venus	0.91 735	0.81 736	0.65 711	0.94 741	0.69 740	0.90 734	0.67 739	1.07 748	1.83 756	1.06 746	1.45 747	1.30 737	1.07 748	0.84 735	0.78 738	0.74 743	0.53 746	0.86 741	0.75 743	0.69 739	0.62 741

noway1	3.62 750	5.55 767	3.97 756	12.27 769	11.85 770	4.50 751	3.92 757	1.09 750	0.42 649	0.85 733	2.01 753	6.22 760	0.44 711	3.00 754	2.25 750	0.94 751	0.15 684	1.93 759	1.76 756	5.70 763	3.67 762

zzzz4	3.62 750	5.55 767	4.00 758	12.27 769	11.85 770	4.49 750	3.91 755	1.10 751	0.42 649	0.85 733	2.01 753	6.20 759	0.44 711	3.00 754	2.25 750	0.94 751	0.15 684	1.93 759	1.76 756	5.70 763	3.67 762

KSHMR	1.09 741	1.17 744	0.88 734	1.25 749	1.00 748	0.99 739	0.96 747	1.13 752	1.37 747	1.16 750	1.29 746	1.41 743	0.96 745	1.01 745	0.92 742	1.03 755	1.08 757	1.20 750	1.03 751	1.01 747	0.97 750

noway4	3.64 752	5.53 766	3.97 756	12.24 766	11.84 767	4.58 754	3.96 759	1.14 753	0.45 667	0.82 731	2.01 753	6.19 758	0.43 710	3.04 756	2.29 753	0.94 751	0.15 684	1.93 759	1.76 756	5.75 765	3.71 766

Dean	0.87 734	0.86 739	0.79 730	0.81 735	0.56 731	0.90 734	0.63 735	1.15 754	1.73 754	1.15 749	1.15 742	1.31 739	0.99 746	0.81 733	0.81 741	0.57 734	0.56 750	0.77 739	0.64 738	0.66 735	0.58 735

DPSimNet_ROB	1.11 742	1.23 746	0.78 728	1.13 746	0.88 747	1.10 744	1.13 749	1.16 755	1.23 744	1.43 753	1.02 734	1.41 743	1.10 751	0.90 741	1.60 747	1.46 759	0.51 745	1.21 751	1.03 751	0.90 745	1.01 752

JetRed	1.62 744	1.46 748	2.98 747	0.92 740	1.21 749	4.99 756	1.53 753	1.27 756	1.39 748	1.83 755	1.74 750	1.60 748	0.95 744	1.41 749	2.45 756	0.90 749	1.60 759	0.93 744	0.90 749	1.35 750	0.99 751

ASD4	3.54 748	3.38 754	2.05 746	1.72 750	2.51 753	9.03 760	17.71 764	2.25 757	5.51 761	2.46 757	2.81 758	2.03 749	3.36 759	2.73 752	5.06 759	1.22 756	1.34 758	1.13 748	1.33 753	1.68 751	1.49 754

MADNet++	1.95 745	1.75 749	1.59 745	1.82 751	1.69 751	2.33 749	1.40 752	2.35 758	2.09 758	2.57 758	2.36 757	2.24 751	2.17 757	2.28 751	2.34 754	1.87 760	1.66 760	1.54 754	1.34 754	1.92 752	1.77 755

Selective-IGEV-i1pa	2.80 746	3.51 755	0.67 719	0.28 689	0.14 629	10.22 761	0.43 724	4.36 759	3.63 759	3.53 759	6.92 760	3.47 753	1.97 756	13.41 773	2.26 752	0.36 721	0.15 684	0.13 637	0.10 585	0.15 669	0.35 723

PML	8.91 763	9.34 774	6.13 759	5.35 756	6.41 757	14.99 765	23.38 771	5.27 760	6.83 762	18.04 777	28.19 785	7.67 764	6.83 762	7.85 764	5.75 760	5.35 767	1.83 761	5.95 773	1.93 761	8.64 770	2.52 757

DPSMNet_ROB	8.06 761	4.48 756	8.63 769	5.37 758	10.74 761	8.32 758	22.98 770	5.46 761	13.36 771	5.12 762	9.92 766	5.08 755	10.40 767	5.53 762	12.58 767	3.80 766	8.00 767	3.50 763	7.02 768	3.83 758	7.14 770

DGTPSM_ROB	8.06 761	4.48 756	8.63 769	5.35 756	10.72 760	8.32 758	22.97 769	5.46 761	13.35 770	5.12 762	9.92 766	5.08 755	10.40 767	5.52 761	12.58 767	3.79 765	8.00 767	3.50 763	7.02 768	3.83 758	7.14 770

LRCNet_RVC	10.62 768	13.42 775	7.30 760	18.92 774	2.07 752	0.33 679	0.30 703	5.59 763	0.48 672	13.03 773	17.94 772	8.87 766	5.65 761	4.79 760	1.89 749	23.51 787	2.73 765	27.55 790	25.71 790	16.07 782	16.33 784

xxxxx1	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 753	3.85 754	16.35 766	22.88 766	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 761	9.12 767	8.27 764	10.18 765	10.92 764	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 758

tt_ll	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 753	3.85 754	16.35 766	22.88 766	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 761	9.12 767	8.27 764	10.18 765	10.92 764	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 758

ff	7.79 757	5.02 760	7.31 761	3.12 753	3.85 754	16.35 766	22.88 766	5.86 764	8.69 763	7.97 765	8.54 761	9.12 767	8.27 764	10.18 765	10.92 764	2.42 762	2.45 762	3.56 765	12.37 771	3.77 755	3.06 758

USTest	6.22 756	2.73 752	3.00 748	6.57 759	7.29 758	14.37 764	21.57 765	7.00 767	9.56 766	5.34 764	6.10 759	5.72 757	7.64 763	6.41 763	6.96 763	1.97 761	3.42 766	1.64 755	2.15 763	2.66 753	2.36 756

tt	4.67 755	0.06 125	3.55 751	2.02 752	1.55 750	10.25 762	16.71 763	8.91 768	5.03 760	1.31 752	0.94 731	4.71 754	4.76 760	3.33 758	5.87 761	6.06 768	10.30 774	1.88 757	2.11 762	2.75 754	1.21 753

RSGM-EC	20.36 774	4.73 758	0.68 720	16.76 771	16.92 775	21.28 775	27.18 777	10.46 769	14.04 773	18.00 775	21.31 775	22.24 785	21.82 776	22.57 776	17.63 775	62.81 790	33.79 790	20.14 787	18.10 783	20.18 784	16.45 785

acva	20.36 774	4.73 758	0.68 720	16.76 771	16.92 775	21.28 775	27.18 777	10.46 769	14.04 773	18.00 775	21.31 775	22.24 785	21.82 776	22.57 776	17.63 775	62.81 790	33.79 790	20.14 787	18.10 783	20.18 784	16.45 785

Anonymous_1	10.96 769	7.92 769	7.46 764	10.33 762	10.06 759	18.65 772	26.34 774	11.06 771	13.44 772	9.40 768	10.05 768	9.67 772	11.23 771	10.73 768	12.72 769	6.42 769	8.38 771	5.77 770	10.61 770	12.12 771	6.77 767

iinet-test	10.48 766	8.09 770	7.54 765	10.26 760	10.94 762	18.00 770	25.26 772	11.33 772	13.28 768	9.69 769	9.85 764	9.42 770	11.17 769	11.02 769	12.78 770	6.59 770	8.30 769	5.56 768	6.56 764	6.89 766	7.02 768

IINet	10.48 766	8.09 770	7.54 765	10.26 760	10.94 762	18.00 770	25.26 772	11.33 772	13.28 768	9.69 769	9.85 764	9.42 770	11.17 769	11.02 769	12.78 770	6.59 770	8.30 769	5.56 768	6.56 764	6.89 766	7.02 768

DPSM_ROB	11.15 770	8.58 772	8.00 767	10.88 763	11.58 764	19.10 773	26.71 775	12.05 774	14.07 775	10.36 771	10.84 769	10.33 773	11.86 772	11.70 771	13.54 772	6.99 772	8.79 772	5.89 771	6.95 766	7.29 768	7.42 772

DPSM	11.15 770	8.58 772	8.00 767	10.88 763	11.58 764	19.10 773	26.71 775	12.05 774	14.07 775	10.36 771	10.84 769	10.33 773	11.86 772	11.70 771	13.54 772	6.99 772	8.79 772	5.89 771	6.95 766	7.29 768	7.42 772

HaxPig	15.71 772	18.52 786	19.18 781	16.89 773	15.89 774	7.73 757	7.60 760	13.31 776	10.82 767	15.42 774	14.91 771	15.98 775	14.92 774	15.58 774	15.98 774	18.95 782	16.73 775	19.46 786	18.08 782	19.26 783	19.05 787

MEDIAN_ROB	20.38 776	24.04 787	23.31 784	21.23 775	21.71 777	10.40 763	7.92 761	17.64 777	15.50 777	20.12 778	19.70 773	20.34 776	20.32 775	21.19 775	21.13 777	23.81 788	21.81 784	24.98 789	23.76 789	24.71 788	23.93 790

Selective-IGEV-i16pa	18.58 773	3.30 753	1.09 738	0.21 600	0.18 683	103.68 790	0.28 686	19.87 778	40.73 787	4.16 760	56.45 790	8.07 765	2.59 758	123.95 792	5.89 762	0.18 688	0.12 652	0.09 520	0.12 641	0.12 617	0.51 732

AVERAGE_ROB	24.90 785	29.20 790	28.14 787	24.89 784	24.64 785	17.75 769	11.12 762	21.45 779	19.93 778	25.12 787	24.46 784	25.12 787	25.46 786	24.69 786	22.83 778	29.76 789	27.13 789	28.97 791	27.95 791	29.91 789	29.47 791

RAFT-FEzeroshot	22.43 778	17.33 779	15.98 771	22.02 778	23.31 781	38.34 778	53.82 784	24.05 780	28.39 780	20.61 782	21.76 777	20.88 780	23.92 783	23.41 779	27.42 783	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.02 776	14.69 777	14.97 779

RAFT-FE	22.43 778	17.33 779	15.98 771	22.02 778	23.31 781	38.34 778	53.82 784	24.05 780	28.39 780	20.61 782	21.76 777	20.88 780	23.92 783	23.41 779	27.42 783	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.02 776	14.69 777	14.97 779

CasAABBNet	22.42 777	17.33 779	16.01 773	22.01 777	23.28 779	38.32 777	53.80 782	24.14 782	28.41 782	20.60 781	21.77 779	20.89 783	23.91 781	23.43 781	27.36 781	14.07 775	17.69 778	11.83 776	14.01 775	14.67 776	14.95 778

fast-reg	22.85 783	17.43 785	19.15 780	22.22 783	24.34 784	38.36 780	53.78 781	24.23 783	28.52 785	20.55 779	22.05 783	20.54 777	23.77 778	23.21 778	27.31 780	14.18 781	17.47 777	14.33 781	14.96 781	15.81 781	14.81 774

FlowAnything	22.44 780	17.35 782	16.14 775	22.07 781	23.23 778	38.39 782	53.77 780	24.25 784	28.44 783	20.96 786	21.82 781	20.70 778	23.84 779	23.49 783	27.14 779	14.04 774	17.79 783	11.75 774	14.15 780	14.65 774	14.89 775

LSM0	22.87 784	17.28 778	18.96 778	22.19 782	29.04 786	38.42 784	53.71 779	24.28 785	28.31 779	20.78 785	21.00 774	21.43 784	24.16 785	23.50 784	27.39 782	14.09 780	17.38 776	11.84 780	14.04 778	14.73 780	14.89 775

Selective-RAFT-Error	22.47 781	17.37 783	16.09 774	22.06 780	23.34 783	38.39 782	53.83 786	24.29 786	28.47 784	20.74 784	21.83 782	20.81 779	23.90 780	23.54 785	27.53 786	14.08 778	17.69 778	11.82 775	14.00 774	14.69 777	15.00 781

Hybrid-DGEV	22.47 781	17.40 784	16.14 775	22.00 776	23.29 780	38.36 780	53.80 782	24.43 787	28.63 786	20.59 780	21.81 780	20.88 780	23.91 781	23.45 782	27.42 783	14.08 778	17.69 778	11.83 776	14.06 779	14.65 774	14.93 777

test_example2	98.32 790	94.13 791	45.89 788	96.35 789	109.85 791	88.61 789	95.45 791	25.75 788	94.37 792	130.00 793	126.06 792	58.17 792	74.63 791	88.51 791	79.96 791	150.23 792	221.02 792	77.62 792	99.10 792	113.75 792	96.94 792

zzzzzz3	32.30 786	13.60 776	18.91 777	39.10 787	40.27 789	58.35 787	74.04 788	33.28 789	42.63 788	31.37 788	33.03 786	30.65 788	36.33 789	37.51 789	43.96 789	20.73 783	26.80 787	16.52 782	20.79 785	12.34 772	15.78 782

zzz1	32.32 787	13.62 777	19.04 779	39.10 787	40.27 789	58.39 788	73.98 787	33.31 790	42.69 791	31.39 789	33.04 787	30.66 789	36.33 789	37.52 790	43.96 789	20.74 784	26.81 788	16.53 783	20.80 786	12.35 773	15.78 782

zzzz2	33.88 788	26.18 788	24.44 785	33.40 785	35.10 787	58.13 785	81.44 789	37.02 791	42.64 789	31.75 790	33.25 788	31.23 790	35.81 787	34.90 787	40.56 787	21.21 785	26.75 785	18.05 784	21.21 787	22.06 786	22.50 788

noway5	33.88 788	26.18 788	24.44 785	33.40 785	35.10 787	58.13 785	81.44 789	37.02 791	42.64 789	31.75 790	33.25 788	31.23 790	35.81 787	34.90 787	40.56 787	21.21 785	26.75 785	18.05 784	21.21 787	22.06 786	22.50 788

ccccc	245.47 791	285.66 792	306.18 791	368.85 792	370.60 792	123.16 791	145.33 792	115.05 793	110.08 793	126.68 792	110.87 791	122.83 793	165.88 792	252.94 793	276.56 792	384.56 793	353.86 793	254.69 793	223.00 793	425.87 793	386.83 793

Low-res two-view benchmark