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

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 15	0.18 15	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 50	0.17 22	0.22 2	0.19 12	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 6	0.20 50	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 58	0.20 73	0.23 3	0.20 30	0.13 119	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 9	0.15 10	0.14 2	0.19 31	0.26 19	0.18 13	0.16 8	0.16 10	0.28 133	0.19 58	0.26 12	0.21 59	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 10	0.15 6	0.18 15	0.25 12	0.18 13	0.16 8	0.16 10	0.30 155	0.21 87	0.25 8	0.21 59	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 83	0.20 151	0.16 11	0.22 97	0.20 3	0.22 30	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 85	0.10 14	0.09 27	0.14 170	0.13 240	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 56	0.16 29	0.24 64	0.17 5	0.25 12	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 58	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 119	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 26	0.25 32	0.30 27	0.16 29	0.23 49	0.20 50	0.22 6	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 38	0.19 58	0.26 12	0.21 59	0.13 119	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 146	0.25 159	0.30 28	0.15 5	0.21 32	0.28 113	0.21 50	0.18 40	0.24 4	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 26	0.24 17	0.30 27	0.19 105	0.15 6	0.19 31	0.31 36	0.24 46	0.15 2	0.20 21	0.29 141	0.17 22	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 26	0.24 17	0.30 27	0.19 105	0.15 6	0.19 31	0.25 12	0.24 46	0.15 2	0.20 21	0.29 141	0.17 22	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 71	0.26 47	0.29 14	0.14 7	0.25 82	0.23 127	0.25 12	0.19 19	0.20 22	0.16 10	0.19 29	0.18 40	0.30 52	0.21 59	0.14 184	0.10 96	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 83	0.23 271	0.16 11	0.19 31	0.20 3	0.22 30	0.24 72	0.18 16	0.17 9	0.11 1	0.35 112	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 222	0.14 283	0.10 8	0.10 63

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 80	0.30 27	0.19 105	0.20 26	0.18 15	0.30 28	0.21 28	0.18 13	0.15 5	0.19 29	0.18 40	0.33 92	0.19 12	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 80	0.30 27	0.20 151	0.20 26	0.19 31	0.27 21	0.19 19	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 22	0.33 92	0.19 12	0.13 119	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 62	0.33 103	0.17 43	0.24 64	0.17 5	0.25 12	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 74	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 62	0.34 133	0.15 10	0.27 111	0.17 5	0.28 23	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 74	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 17	0.14 26	0.26 47	0.32 83	0.19 105	0.21 33	0.18 15	0.30 28	0.24 46	0.17 11	0.20 21	0.28 133	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 232	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

qqai	0.19 17	0.14 26	0.27 62	0.32 83	0.19 105	0.22 38	0.18 15	0.30 28	0.25 62	0.18 13	0.20 21	0.29 141	0.17 22	0.33 92	0.21 59	0.13 119	0.11 232	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

MGA	0.19 17	0.14 26	0.26 47	0.30 27	0.20 151	0.29 146	0.18 15	0.35 65	0.27 75	0.19 19	0.21 32	0.19 29	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 136

MSE-Stereo	0.19 17	0.14 26	0.25 32	0.30 27	0.19 105	0.25 82	0.18 15	0.42 131	0.27 75	0.19 19	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 136

DepthFocus	0.19 17	0.13 5	0.31 129	0.29 14	0.23 271	0.17 15	0.20 50	0.27 21	0.18 13	0.24 72	0.25 79	0.15 3	0.17 22	0.26 12	0.18 4	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.17 414	0.13 155	0.10 63

GeoVLM	0.19 17	0.14 26	0.24 17	0.30 27	0.19 105	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 46	0.21 32	0.20 21	0.29 141	0.20 73	0.29 32	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 17	0.14 26	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 18	0.21 77	0.32 45	0.28 89	0.20 22	0.35 173	0.18 23	0.17 22	0.31 63	0.24 146	0.14 184	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 17	0.14 26	0.24 17	0.30 27	0.19 105	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 46	0.21 32	0.20 21	0.29 141	0.19 58	0.29 32	0.21 59	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 17	0.13 5	0.25 32	0.31 56	0.16 29	0.19 21	0.17 5	0.42 131	0.24 46	0.23 57	0.21 32	0.17 9	0.16 18	0.45 207	0.19 12	0.13 119	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 136

S2M2_XL	0.19 17	0.18 193	0.27 62	0.27 3	0.20 151	0.15 6	0.16 4	0.22 6	0.15 5	0.21 32	0.26 92	0.17 9	0.17 22	0.24 4	0.21 59	0.17 379	0.16 484	0.15 222	0.13 240	0.15 274	0.12 199
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 17	0.14 26	0.29 89	0.34 133	0.16 29	0.26 93	0.17 5	0.32 45	0.20 26	0.21 32	0.15 5	0.23 74	0.20 73	0.32 75	0.20 30	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.11 136

dual_stereo	0.19 17	0.14 26	0.24 17	0.31 56	0.16 29	0.16 11	0.20 50	0.29 25	0.20 26	0.23 57	0.20 21	0.22 58	0.14 2	0.52 276	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 29	0.18 193	0.22 3	0.25 1	0.20 151	0.23 49	0.23 127	0.19 1	0.19 19	0.19 19	0.28 113	0.12 1	0.22 102	0.24 4	0.26 208	0.12 61	0.14 418	0.18 364	0.27 606	0.17 374	0.19 466

LGCAT	0.20 29	0.14 26	0.24 17	0.29 14	0.19 105	0.14 2	0.19 31	0.24 11	0.18 13	0.26 98	0.20 21	0.20 38	0.19 58	0.32 75	0.21 59	0.23 540	0.18 530	0.11 5	0.14 283	0.10 8	0.19 466

MCSU-Stereo	0.20 29	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 82	0.31 293	0.33 56	0.32 134	0.28 132	0.25 79	0.23 74	0.17 22	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.30 27	0.19 105	0.25 82	0.18 15	0.42 131	0.27 75	0.23 57	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 136

monster-pro	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.31 56	0.15 10	0.22 38	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 22	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 29	0.15 71	0.25 32	0.32 83	0.18 73	0.29 146	0.23 127	0.25 12	0.27 75	0.15 2	0.24 68	0.28 133	0.17 22	0.34 102	0.20 30	0.13 119	0.11 232	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 29	0.14 26	0.31 129	0.31 56	0.23 271	0.24 64	0.21 77	0.31 36	0.30 109	0.21 32	0.19 18	0.24 92	0.19 58	0.31 63	0.20 30	0.13 119	0.11 232	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 136

LACA3	0.20 29	0.17 150	0.25 32	0.29 14	0.15 10	0.32 206	0.25 159	0.29 25	0.22 30	0.23 57	0.21 32	0.21 50	0.22 102	0.44 202	0.19 12	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 29	0.15 71	0.26 47	0.30 27	0.15 10	0.29 146	0.29 244	0.30 28	0.22 30	0.21 32	0.23 52	0.28 133	0.20 73	0.34 102	0.19 12	0.13 119	0.10 96	0.10 1	0.09 15	0.12 104	0.09 6

Test_v1	0.20 29	0.14 26	0.22 3	0.28 9	0.18 73	0.24 64	0.21 77	0.39 99	0.31 120	0.21 32	0.22 45	0.17 9	0.17 22	0.34 102	0.19 12	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 29	0.14 26	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 248	0.17 5	0.40 111	0.22 30	0.21 32	0.21 32	0.20 38	0.24 128	0.33 92	0.25 178	0.13 119	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 29	0.13 5	0.26 47	0.30 27	0.19 105	0.23 49	0.18 15	0.36 73	0.26 69	0.20 22	0.23 52	0.27 127	0.16 18	0.30 52	0.23 126	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 29	0.14 26	0.23 7	0.30 27	0.17 43	0.29 146	0.20 50	0.39 99	0.22 30	0.22 51	0.21 32	0.26 117	0.20 73	0.30 52	0.20 30	0.13 119	0.12 304	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 29	0.15 71	0.26 47	0.33 103	0.19 105	0.23 49	0.18 15	0.41 122	0.34 150	0.22 51	0.21 32	0.19 29	0.18 40	0.28 19	0.22 85	0.14 184	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 63

MonStereo	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.31 56	0.15 10	0.22 38	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 22	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 29	0.13 5	0.27 62	0.33 103	0.18 73	0.17 15	0.21 77	0.32 45	0.23 39	0.25 84	0.34 165	0.22 58	0.24 128	0.27 17	0.21 59	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.31 56	0.15 10	0.22 38	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 22	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 29	0.12 2	0.23 7	0.31 56	0.20 151	0.23 49	0.19 31	0.40 111	0.29 101	0.22 51	0.34 165	0.20 38	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test3	0.20 29	0.13 5	0.27 62	0.33 103	0.17 43	0.38 289	0.18 15	0.30 28	0.19 19	0.24 72	0.15 5	0.26 117	0.17 22	0.32 75	0.21 59	0.13 119	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

MonSter	0.20 29	0.14 26	0.25 32	0.31 56	0.15 10	0.22 38	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 22	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.38 134	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LSFM	0.21 49	0.14 26	0.29 89	0.30 27	0.23 271	0.14 2	0.13 1	0.23 8	0.19 19	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 73	0.31 63	0.23 126	0.20 476	0.19 549	0.18 364	0.16 355	0.20 461	0.21 512

flow	0.21 49	0.14 26	0.29 89	0.30 27	0.23 271	0.14 2	0.13 1	0.23 8	0.19 19	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 73	0.30 52	0.23 126	0.20 476	0.19 549	0.18 364	0.16 355	0.20 461	0.21 512

over v1	0.21 49	0.19 240	0.26 47	0.35 180	0.13 1	0.35 248	0.20 50	0.31 36	0.16 9	0.23 57	0.23 52	0.25 107	0.27 178	0.41 163	0.22 85	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 199

over-8	0.21 49	0.19 240	0.27 62	0.35 180	0.13 1	0.33 218	0.21 77	0.34 61	0.17 10	0.21 32	0.22 45	0.26 117	0.25 142	0.41 163	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 136

over-9	0.21 49	0.19 240	0.27 62	0.35 180	0.13 1	0.33 218	0.21 77	0.35 65	0.17 10	0.21 32	0.22 45	0.26 117	0.25 142	0.41 163	0.20 30	0.13 119	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 136

depth_test_26	0.21 49	0.14 26	0.28 80	0.30 27	0.19 105	0.16 11	0.20 50	0.30 28	0.23 39	0.27 117	0.37 187	0.22 58	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 416	0.14 418	0.15 222	0.15 317	0.15 274	0.14 299

LCMNet	0.21 49	0.14 26	0.25 32	0.30 27	0.20 151	0.26 93	0.19 31	0.38 91	0.43 236	0.21 32	0.21 32	0.27 127	0.17 22	0.36 116	0.23 126	0.12 61	0.11 232	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 49	0.14 26	0.26 47	0.34 133	0.14 7	0.40 308	0.27 205	0.28 23	0.22 30	0.18 13	0.19 18	0.28 133	0.29 214	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.10 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 49	0.19 240	0.29 89	0.31 56	0.17 43	0.25 82	0.23 127	0.36 73	0.28 89	0.27 117	0.24 68	0.18 23	0.21 87	0.40 151	0.21 59	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

asd	0.21 49	0.18 193	0.29 89	0.32 83	0.18 73	0.27 111	0.22 97	0.35 65	0.22 30	0.31 159	0.22 45	0.19 29	0.21 87	0.44 202	0.21 59	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 49	0.20 292	0.29 89	0.30 27	0.17 43	0.24 64	0.26 182	0.32 45	0.28 89	0.32 174	0.28 113	0.19 29	0.17 22	0.29 32	0.21 59	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 49	0.20 292	0.29 89	0.30 27	0.17 43	0.24 64	0.26 182	0.32 45	0.28 89	0.32 174	0.28 113	0.19 29	0.17 22	0.29 32	0.21 59	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.09 6

4w-stereo	0.21 49	0.19 240	0.31 129	0.31 56	0.17 43	0.29 146	0.19 31	0.31 36	0.21 28	0.31 159	0.24 68	0.20 38	0.24 128	0.41 163	0.22 85	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 49	0.18 193	0.31 129	0.32 83	0.18 73	0.31 186	0.25 159	0.31 36	0.23 39	0.28 132	0.35 173	0.18 23	0.17 22	0.39 141	0.21 59	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 49	0.18 193	0.28 80	0.29 14	0.17 43	0.23 49	0.34 354	0.36 73	0.28 89	0.34 185	0.26 92	0.17 9	0.22 102	0.36 116	0.23 126	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 49	0.14 26	0.27 62	0.37 240	0.22 216	0.21 33	0.19 31	0.43 150	0.27 75	0.20 22	0.20 21	0.29 141	0.14 2	0.41 163	0.22 85	0.14 184	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.12 104	0.12 199

LG-G_1	0.21 49	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 13	0.21 32	0.21 32	0.26 117	0.19 58	0.37 126	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LG-G	0.21 49	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 13	0.21 32	0.21 32	0.26 117	0.19 58	0.37 126	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

StereoAnything_RVC	0.21 49	0.68 664	0.39 281	0.28 9	0.15 10	0.23 49	0.18 15	0.20 3	0.19 19	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 102	0.30 52	0.18 4	0.16 324	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 333	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 49	0.15 71	0.27 62	0.37 240	0.19 105	0.22 38	0.18 15	0.42 131	0.35 163	0.22 51	0.28 113	0.24 92	0.18 40	0.27 17	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

over-6	0.22 69	0.18 193	0.28 80	0.34 133	0.13 1	0.32 206	0.22 97	0.49 191	0.25 62	0.24 72	0.24 68	0.21 50	0.25 142	0.38 134	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 69	0.15 71	0.35 213	0.33 103	0.17 43	0.23 49	0.25 159	0.42 131	0.24 46	0.26 98	0.26 92	0.21 50	0.30 233	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

aanet-new-16k	0.22 69	0.17 150	0.35 213	0.37 240	0.17 43	0.26 93	0.18 15	0.41 122	0.37 190	0.28 132	0.23 52	0.25 107	0.26 162	0.29 32	0.21 59	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 69	0.16 100	0.35 213	0.33 103	0.18 73	0.24 64	0.24 147	0.45 165	0.27 75	0.23 57	0.35 173	0.20 38	0.26 162	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 136

AdaDepth	0.22 69	0.17 150	0.32 152	0.37 240	0.18 73	0.34 237	0.22 97	0.33 56	0.23 39	0.21 32	0.21 32	0.20 38	0.20 73	0.56 312	0.21 59	0.10 14	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.12 199

qwe	0.22 69	0.18 193	0.28 80	0.31 56	0.18 73	0.29 146	0.21 77	0.38 91	0.32 134	0.35 195	0.30 131	0.20 38	0.20 73	0.43 190	0.21 59	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6

2.25w	0.22 69	0.18 193	0.31 129	0.31 56	0.18 73	0.31 186	0.18 15	0.32 45	0.31 120	0.31 159	0.37 187	0.20 38	0.22 102	0.45 207	0.24 146	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

4.25_new	0.22 69	0.21 337	0.32 152	0.32 83	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 46	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 117	0.34 102	0.23 126	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 69	0.21 337	0.32 152	0.32 83	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 46	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 117	0.34 102	0.23 126	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 69	0.21 337	0.32 152	0.32 83	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 46	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 117	0.34 102	0.23 126	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 69	0.17 150	0.30 106	0.31 56	0.19 105	0.43 340	0.24 147	0.35 65	0.24 46	0.31 159	0.27 100	0.17 9	0.22 102	0.37 126	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 69	0.18 193	0.29 89	0.30 27	0.18 73	0.27 111	0.23 127	0.37 81	0.28 89	0.31 159	0.26 92	0.22 58	0.26 162	0.50 261	0.24 146	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 69	0.18 193	0.30 106	0.32 83	0.16 29	0.28 133	0.38 442	0.38 91	0.35 163	0.32 174	0.33 153	0.17 9	0.18 40	0.29 32	0.22 85	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.12 104	0.10 63

monsterstereo	0.22 69	0.14 26	0.26 47	0.34 133	0.18 73	0.21 33	0.20 50	0.37 81	0.35 163	0.33 181	0.40 202	0.19 29	0.18 40	0.45 207	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 155	0.08 1

monsters	0.22 69	0.14 26	0.26 47	0.31 56	0.19 105	0.23 49	0.19 31	0.44 158	0.33 142	0.36 200	0.30 131	0.16 6	0.18 40	0.43 190	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

SGD-Stereo	0.22 69	0.15 71	0.27 62	0.31 56	0.15 10	0.29 146	0.20 50	0.37 81	0.29 101	0.24 72	0.29 127	0.21 50	0.27 178	0.36 116	0.25 178	0.16 324	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.10 63

GREAT-IGEV	0.22 69	0.15 71	0.31 129	0.29 14	0.22 216	0.21 33	0.26 182	0.33 56	0.31 120	0.20 22	0.30 131	0.22 58	0.22 102	0.47 236	0.22 85	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 155	0.10 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 69	0.15 71	0.26 47	0.33 103	0.20 151	0.61 462	0.21 77	0.30 28	0.31 120	0.23 57	0.19 18	0.18 23	0.18 40	0.41 163	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 136

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 87	0.20 292	0.31 129	0.37 240	0.19 105	0.28 133	0.22 97	0.33 56	0.26 69	0.23 57	0.29 127	0.23 74	0.18 40	0.39 141	0.28 252	0.13 119	0.12 304	0.17 310	0.16 355	0.17 374	0.12 199

aanet-new-90k	0.23 87	0.16 100	0.45 367	0.35 180	0.17 43	0.33 218	0.27 205	0.38 91	0.26 69	0.20 22	0.24 68	0.21 50	0.35 293	0.46 226	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 207	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 87	0.16 100	0.41 306	0.35 180	0.17 43	0.38 289	0.25 159	0.36 73	0.25 62	0.23 57	0.31 146	0.24 92	0.35 293	0.43 190	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 87	0.17 150	0.39 281	0.34 133	0.18 73	0.38 289	0.20 50	0.36 73	0.26 69	0.24 72	0.28 113	0.25 107	0.35 293	0.25 8	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 87	0.17 150	0.30 106	0.35 180	0.16 29	0.35 248	0.25 159	0.40 111	0.30 109	0.25 84	0.24 68	0.25 107	0.36 321	0.41 163	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 87	0.16 100	0.37 246	0.34 133	0.16 29	0.24 64	0.24 147	0.43 150	0.36 173	0.26 98	0.27 100	0.23 74	0.35 293	0.28 19	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.36 214	0.17 43	0.26 93	0.26 182	0.33 56	0.30 109	0.27 117	0.30 131	0.23 74	0.34 287	0.42 177	0.18 4	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.15 274	0.10 63

aanet-new-32k	0.23 87	0.15 71	0.32 152	0.36 214	0.18 73	0.38 289	0.21 77	0.40 111	0.24 46	0.27 117	0.23 52	0.34 184	0.35 293	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.10 63

aanet-new-30k	0.23 87	0.15 71	0.32 152	0.36 214	0.18 73	0.38 289	0.21 77	0.40 111	0.24 46	0.27 117	0.23 52	0.34 184	0.35 293	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.10 63

aanet-new-28k	0.23 87	0.17 150	0.40 295	0.36 214	0.17 43	0.33 218	0.22 97	0.35 65	0.27 75	0.27 117	0.23 52	0.29 141	0.34 287	0.31 63	0.22 85	0.13 119	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.16 333	0.12 199

aanet-new-24k	0.23 87	0.16 100	0.29 89	0.35 180	0.17 43	0.39 302	0.23 127	0.35 65	0.30 109	0.30 155	0.27 100	0.25 107	0.32 256	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.10 63

aanet-new-22k	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.31 186	0.19 31	0.46 173	0.42 232	0.25 84	0.23 52	0.25 107	0.30 233	0.32 75	0.22 85	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 87	0.14 26	0.27 62	0.35 180	0.18 73	0.26 93	0.26 182	0.42 131	0.38 200	0.25 84	0.43 214	0.23 74	0.28 195	0.25 8	0.22 85	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 87	0.14 26	0.31 129	0.33 103	0.18 73	0.21 33	0.33 336	0.52 215	0.42 232	0.26 98	0.33 153	0.19 29	0.30 233	0.28 19	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 87	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.35 248	0.27 205	0.45 165	0.28 89	0.28 132	0.34 165	0.40 245	0.30 233	0.33 92	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 87	0.14 26	0.27 62	0.29 14	0.17 43	0.19 21	0.20 50	0.59 261	0.45 253	0.28 132	0.26 92	0.24 92	0.17 22	0.46 226	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 63

WQFJA1++	0.23 87	0.15 71	0.27 62	0.30 27	0.21 183	0.31 186	0.18 15	0.36 73	0.17 10	0.25 84	0.30 131	0.29 141	0.28 195	0.40 151	0.22 85	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.42 645	0.11 136

GEAStereo	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.25 341	0.36 263	0.30 264	0.42 131	0.28 89	0.26 98	0.28 113	0.24 92	0.21 87	0.32 75	0.22 85	0.18 416	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.12 199

GSStereo	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.25 341	0.36 263	0.30 264	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 87	0.32 75	0.22 85	0.16 324	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 207	0.12 199

Zero-FE251	0.23 87	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.20 151	0.44 349	0.19 31	0.37 81	0.25 62	0.27 117	0.29 127	0.38 222	0.24 128	0.32 75	0.22 85	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

3.25w_new	0.23 87	0.17 150	0.32 152	0.31 56	0.17 43	0.43 340	0.20 50	0.37 81	0.30 109	0.37 207	0.28 113	0.22 58	0.25 142	0.42 177	0.22 85	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

3.25w	0.23 87	0.17 150	0.32 152	0.31 56	0.17 43	0.43 340	0.20 50	0.37 81	0.30 109	0.37 207	0.28 113	0.22 58	0.25 142	0.42 177	0.22 85	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 87	0.16 100	0.32 152	0.39 312	0.21 183	0.18 18	0.21 77	0.34 61	0.26 69	0.28 132	0.51 252	0.28 133	0.29 214	0.26 12	0.24 146	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.14 207	0.12 199

AIO_rvc	0.23 87	0.16 100	0.32 152	0.34 133	0.19 105	0.26 93	0.33 336	0.40 111	0.22 30	0.26 98	0.24 68	0.34 184	0.15 8	0.51 269	0.24 146	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

AIO_test	0.23 87	0.16 100	0.28 80	0.34 133	0.20 151	0.30 166	0.39 464	0.38 91	0.25 62	0.25 84	0.28 113	0.32 166	0.22 102	0.38 134	0.25 178	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 87	0.14 26	0.26 47	0.32 83	0.19 105	0.12 1	0.17 5	0.29 25	0.29 101	0.21 32	0.15 5	0.22 58	0.22 102	0.40 151	0.22 85	0.14 184	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.15 274	0.86 696

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 113	0.16 100	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.36 263	0.17 5	0.37 81	0.37 190	0.29 146	0.23 52	0.23 74	0.24 128	0.29 32	0.22 85	0.16 324	0.15 451	0.21 486	0.17 414	0.19 441	0.15 333

small-zeroshot	0.24 113	0.23 400	0.25 32	0.27 3	0.26 389	0.23 49	0.30 264	0.19 1	0.27 75	0.21 32	0.32 149	0.14 2	0.26 162	0.24 4	0.30 282	0.27 583	0.17 505	0.22 502	0.32 639	0.20 461	0.24 548

Anonymus	0.24 113	0.14 26	0.29 89	0.37 240	0.23 271	0.30 166	0.22 97	0.39 99	0.32 134	0.23 57	0.20 21	0.38 222	0.26 162	0.45 207	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.13 240	0.12 104	0.13 251

TS12	0.24 113	0.15 71	0.29 89	0.37 240	0.17 43	0.32 206	0.26 182	0.42 131	0.24 46	0.31 159	0.51 252	0.25 107	0.27 178	0.40 151	0.29 274	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.13 155	0.10 63

aanet-new-60k	0.24 113	0.16 100	0.48 418	0.36 214	0.17 43	0.39 302	0.24 147	0.36 73	0.30 109	0.24 72	0.25 79	0.26 117	0.32 256	0.45 207	0.18 4	0.10 14	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.10 63

aanet-new-78k	0.24 113	0.17 150	0.51 460	0.36 214	0.16 29	0.26 93	0.29 244	0.36 73	0.29 101	0.22 51	0.29 127	0.23 74	0.37 331	0.42 177	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 207	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 113	0.19 240	0.39 281	0.41 394	0.17 43	0.33 218	0.22 97	0.41 122	0.37 190	0.27 117	0.23 52	0.22 58	0.35 293	0.29 32	0.24 146	0.12 61	0.08 2	0.14 170	0.11 153	0.16 333	0.11 136

Foundation-i1b	0.24 113	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.40 308	0.26 182	0.48 186	0.25 62	0.31 159	0.33 153	0.40 245	0.30 233	0.35 112	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 113	0.13 5	0.23 7	0.28 9	0.15 10	0.40 308	0.29 244	0.49 191	0.25 62	0.33 181	0.35 173	0.40 245	0.30 233	0.34 102	0.23 126	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LiteMatch	0.24 113	0.17 150	0.24 17	0.37 240	0.20 151	0.27 111	0.27 205	0.31 36	0.24 46	0.21 32	0.20 21	0.29 141	0.40 356	0.29 32	0.43 436	0.16 324	0.10 96	0.15 222	0.13 240	0.14 207	0.14 299

Selective-IGEV-i32	0.24 113	0.18 193	0.35 213	0.35 180	0.19 105	0.27 111	0.25 159	0.55 233	0.23 39	0.27 117	0.25 79	0.34 184	0.19 58	0.58 347	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

VIP-Stereo	0.24 113	0.17 150	0.29 89	0.32 83	0.21 183	0.64 490	0.19 31	0.31 36	0.37 190	0.23 57	0.30 131	0.27 127	0.19 58	0.47 236	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

gasm-f	0.24 113	0.16 100	0.27 62	0.33 103	0.25 341	0.25 82	0.36 403	0.42 131	0.28 89	0.26 98	0.35 173	0.24 92	0.30 233	0.36 116	0.23 126	0.18 416	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.15 274	0.12 199

3w_stereo	0.24 113	0.20 292	0.37 246	0.33 103	0.16 29	0.32 206	0.42 503	0.41 122	0.38 200	0.31 159	0.27 100	0.16 6	0.26 162	0.34 102	0.22 85	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.11 136

1w_stereo	0.24 113	0.15 71	0.29 89	0.34 133	0.18 73	0.31 186	0.41 492	0.40 111	0.43 236	0.31 159	0.38 191	0.17 9	0.24 128	0.45 207	0.23 126	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 113	0.18 193	0.40 295	0.39 312	0.20 151	0.22 38	0.27 205	0.32 45	0.36 173	0.26 98	0.44 216	0.22 58	0.16 18	0.37 126	0.27 229	0.11 36	0.12 304	0.16 262	0.15 317	0.13 155	0.09 6

HUF	0.24 113	0.16 100	0.33 173	0.32 83	0.18 73	0.25 82	0.40 476	0.42 131	0.34 150	0.25 84	0.23 52	0.32 166	0.28 195	0.34 102	0.24 146	0.13 119	0.10 96	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.10 63

GIP-stereo	0.24 113	0.18 193	0.30 106	0.37 240	0.24 307	0.26 93	0.20 50	0.46 173	0.36 173	0.24 72	0.39 196	0.35 199	0.20 73	0.31 63	0.21 59	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 136

RAStereo	0.24 113	0.17 150	0.29 89	0.40 356	0.21 183	0.23 49	0.26 182	0.42 131	0.45 253	0.23 57	0.34 165	0.30 155	0.19 58	0.34 102	0.25 178	0.15 264	0.12 304	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.11 136

IGEV++	0.24 113	0.17 150	0.31 129	0.38 280	0.22 216	0.24 64	0.22 97	0.50 202	0.23 39	0.28 132	0.35 173	0.30 155	0.22 102	0.31 63	0.28 252	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.13 251

Selective-IGEV	0.24 113	0.18 193	0.35 213	0.35 180	0.19 105	0.27 111	0.25 159	0.55 233	0.23 39	0.27 117	0.25 79	0.34 184	0.19 58	0.58 347	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

anonymous	0.25 134	0.29 526	0.26 47	0.29 14	0.24 307	0.19 21	0.21 77	0.23 8	0.26 69	0.25 84	0.30 131	0.16 6	0.21 87	0.21 1	0.36 369	0.17 379	0.19 549	0.28 595	0.29 620	0.28 573	0.24 548

PhaseNet	0.25 134	0.16 100	0.31 129	0.35 180	0.22 216	0.33 218	0.22 97	0.45 165	0.33 142	0.21 32	0.28 113	0.38 222	0.23 117	0.42 177	0.28 252	0.13 119	0.10 96	0.15 222	0.15 317	0.13 155	0.12 199

aanet-new-10k	0.25 134	0.18 193	0.44 354	0.38 280	0.18 73	0.45 358	0.21 77	0.44 158	0.35 163	0.27 117	0.31 146	0.25 107	0.30 233	0.28 19	0.21 59	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.16 333	0.10 63

aanet-new-14k	0.25 134	0.19 240	0.38 259	0.38 280	0.17 43	0.18 18	0.25 159	0.52 215	0.49 278	0.28 132	0.30 131	0.21 50	0.33 274	0.33 92	0.23 126	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.17 374	0.11 136

aanet-new-8k	0.25 134	0.19 240	0.32 152	0.37 240	0.20 151	0.40 308	0.29 244	0.49 191	0.39 212	0.24 72	0.25 79	0.22 58	0.34 287	0.49 253	0.21 59	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 134	0.16 100	0.33 173	0.38 280	0.20 151	0.46 364	0.27 205	0.41 122	0.34 150	0.28 132	0.38 191	0.24 92	0.35 293	0.29 32	0.24 146	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 134	0.14 26	0.30 106	0.34 133	0.21 183	0.44 349	0.25 159	0.44 158	0.35 163	0.27 117	0.35 173	0.37 213	0.35 293	0.28 19	0.26 208	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 134	0.14 26	0.74 575	0.33 103	0.19 105	0.29 146	0.22 97	0.38 91	0.29 101	0.25 84	0.22 45	0.23 74	0.32 256	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 596

zero-FE	0.25 134	0.15 71	0.30 106	0.35 180	0.29 480	0.19 21	0.20 50	0.35 65	0.31 120	0.26 98	0.27 100	0.29 141	0.29 214	0.33 92	0.24 146	0.17 379	0.10 96	0.14 170	0.10 88	0.64 682	0.12 199

GASTEREO	0.25 134	0.16 100	0.32 152	0.40 356	0.20 151	0.22 38	0.30 264	0.43 150	0.31 120	0.37 207	0.33 153	0.22 58	0.35 293	0.41 163	0.23 126	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.11 136

MSCF	0.25 134	0.16 100	0.33 173	0.39 312	0.20 151	0.20 26	0.31 293	0.43 150	0.31 120	0.36 200	0.33 153	0.23 74	0.35 293	0.36 116	0.23 126	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.13 155	0.11 136

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 134	0.31 541	0.24 17	0.51 588	0.19 105	0.29 146	0.22 97	0.40 111	0.37 190	0.26 98	0.24 68	0.24 92	0.31 250	0.44 202	0.22 85	0.14 184	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 207	0.10 63

IGEV-RUCA	0.25 134	0.16 100	0.34 196	0.39 312	0.27 425	0.33 218	0.20 50	0.38 91	0.36 173	0.26 98	0.31 146	0.25 107	0.21 87	0.48 247	0.24 146	0.20 476	0.11 232	0.13 113	0.10 88	0.17 374	0.15 333

fffft	0.25 134	0.17 150	0.37 246	0.36 214	0.22 216	0.28 133	0.36 403	0.42 131	0.24 46	0.36 200	0.23 52	0.27 127	0.22 102	0.52 276	0.27 229	0.12 61	0.09 27	0.16 262	0.12 193	0.12 104	0.12 199
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 134	0.18 193	0.34 196	0.37 240	0.18 73	0.28 133	0.30 264	0.48 186	0.27 75	0.29 146	0.30 131	0.32 166	0.17 22	0.52 276	0.23 126	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.10 63

RSM++	0.25 134	0.18 193	0.34 196	0.36 214	0.20 151	0.28 133	0.30 264	0.51 205	0.32 134	0.25 84	0.22 45	0.37 213	0.21 87	0.50 261	0.24 146	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.12 193	0.14 207	0.10 63

RSM	0.25 134	0.18 193	0.33 173	0.36 214	0.20 151	0.27 111	0.34 354	0.51 205	0.27 75	0.26 98	0.23 52	0.39 231	0.21 87	0.56 312	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.14 207	0.10 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 134	0.14 26	0.74 575	0.33 103	0.19 105	0.29 146	0.22 97	0.38 91	0.29 101	0.25 84	0.22 45	0.23 74	0.32 256	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 596

MoCha-V2	0.25 134	0.15 71	0.29 89	0.40 356	0.18 73	0.27 111	0.26 182	0.49 191	0.27 75	0.36 200	0.27 100	0.33 180	0.35 293	0.49 253	0.22 85	0.12 61	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.11 136

EGLCR-Stereo	0.25 134	0.16 100	0.33 173	0.34 133	0.20 151	0.35 248	0.20 50	0.52 215	0.36 173	0.28 132	0.27 100	0.41 257	0.18 40	0.45 207	0.26 208	0.14 184	0.10 96	0.16 262	0.14 283	0.13 155	0.11 136

DNS	0.26 154	0.17 150	0.36 228	0.37 240	0.22 216	0.33 218	0.23 127	0.47 177	0.30 109	0.34 185	0.34 165	0.45 291	0.24 128	0.28 19	0.21 59	0.19 450	0.11 232	0.13 113	0.12 193	0.16 333	0.16 384

DF	0.26 154	0.15 71	0.38 259	0.35 180	0.19 105	0.26 93	0.26 182	0.42 131	0.27 75	0.29 146	0.49 238	0.50 321	0.22 102	0.48 247	0.20 30	0.14 184	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 136

aanet-new	0.26 154	0.19 240	0.34 196	0.38 280	0.25 341	0.51 385	0.24 147	0.40 111	0.30 109	0.27 117	0.27 100	0.23 74	0.36 321	0.43 190	0.22 85	0.14 184	0.09 27	0.14 170	0.10 88	0.15 274	0.12 199

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 154	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.22 216	0.36 263	0.32 324	0.47 177	0.48 274	0.38 219	0.51 252	0.24 92	0.18 40	0.29 32	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.11 136

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 154	0.16 100	0.31 129	0.34 133	0.21 183	0.33 218	0.31 293	0.45 165	0.45 253	0.40 241	0.54 272	0.24 92	0.18 40	0.36 116	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 154	0.16 100	0.30 106	0.33 103	0.22 216	0.34 237	0.31 293	0.48 186	0.50 284	0.39 232	0.54 272	0.23 74	0.19 58	0.29 32	0.23 126	0.12 61	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

Foundation-i1	0.26 154	0.14 26	0.25 32	0.33 103	0.21 183	0.39 302	0.26 182	0.60 273	0.38 200	0.35 195	0.38 191	0.44 288	0.29 214	0.32 75	0.26 208	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

gcap_with_dpt	0.26 154	0.16 100	0.32 152	0.34 133	0.21 183	0.35 248	0.36 403	0.44 158	0.41 221	0.38 219	0.54 272	0.22 58	0.21 87	0.28 19	0.22 85	0.12 61	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

NLSM3	0.26 154	0.16 100	0.30 106	0.38 280	0.21 183	0.34 237	0.27 205	0.57 246	0.47 266	0.28 132	0.35 173	0.29 141	0.24 128	0.42 177	0.27 229	0.12 61	0.10 96	0.16 262	0.15 317	0.12 104	0.10 63

DDF-Stereo	0.26 154	0.15 71	0.30 106	0.36 214	0.29 480	0.19 21	0.20 50	0.32 45	0.31 120	0.26 98	0.26 92	0.29 141	0.29 214	0.38 134	0.24 146	0.17 379	0.10 96	0.14 170	0.10 88	0.70 685	0.12 199

Replicate-Monster	0.26 154	0.15 71	1.07 631	0.30 27	0.17 43	0.38 289	0.19 31	0.43 150	0.39 212	0.23 57	0.21 32	0.23 74	0.21 87	0.45 207	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 299

S2M2_L	0.26 154	0.22 378	0.33 173	0.31 56	0.25 341	0.24 64	0.13 1	0.35 65	0.41 221	0.25 84	0.36 182	0.30 155	0.25 142	0.30 52	0.26 208	0.22 522	0.19 549	0.17 310	0.19 474	0.21 488	0.18 431
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 154	0.18 193	0.34 196	0.35 180	0.24 307	0.23 49	0.28 235	0.51 205	0.36 173	0.31 159	0.36 182	0.37 213	0.20 73	0.57 324	0.22 85	0.13 119	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.16 333	0.12 199

SCV	0.26 154	0.19 240	0.33 173	0.35 180	0.21 183	0.27 111	0.34 354	0.56 237	0.28 89	0.24 72	0.28 113	0.37 213	0.23 117	0.49 253	0.22 85	0.18 416	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.15 274	0.11 136

castereo++	0.26 154	0.16 100	0.26 47	0.33 103	0.19 105	0.75 538	0.20 50	0.37 81	0.47 266	0.23 57	0.23 52	0.35 199	0.28 195	0.39 141	0.19 12	0.14 184	0.09 27	0.14 170	0.09 15	0.11 36	0.10 63

SMoEStereo_RVC	0.26 154	0.19 240	0.35 213	0.35 180	0.22 216	0.36 263	0.32 324	0.39 99	0.34 150	0.37 207	0.30 131	0.33 180	0.24 128	0.53 285	0.24 146	0.12 61	0.10 96	0.16 262	0.12 193	0.12 104	0.11 136

mms	0.26 154	0.21 337	0.33 173	0.37 240	0.25 341	0.30 166	0.33 336	0.40 111	0.32 134	0.28 132	0.34 165	0.34 184	0.20 73	0.45 207	0.26 208	0.12 61	0.11 232	0.16 262	0.12 193	0.14 207	0.11 136

ours_stereo	0.26 154	0.21 337	0.33 173	0.38 280	0.23 271	0.30 166	0.33 336	0.42 131	0.38 200	0.26 98	0.34 165	0.35 199	0.23 117	0.47 236	0.27 229	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.12 193	0.14 207	0.10 63

Occ-G	0.26 154	0.14 26	0.28 80	0.34 133	0.20 151	0.27 111	0.34 354	0.41 122	0.31 120	0.29 146	0.43 214	0.49 315	0.25 142	0.47 236	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.12 199

gcap-zeroshot	0.26 154	0.16 100	0.31 129	0.33 103	0.22 216	0.36 263	0.31 293	0.47 177	0.46 259	0.38 219	0.50 242	0.24 92	0.18 40	0.28 19	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

test_for_model	0.26 154	0.16 100	0.31 129	0.33 103	0.22 216	0.36 263	0.32 324	0.47 177	0.48 274	0.38 219	0.51 252	0.24 92	0.18 40	0.29 32	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.11 136

MaDis-Stereo	0.26 154	0.18 193	0.36 228	0.36 214	0.26 389	0.27 111	0.27 205	0.43 150	0.35 163	0.27 117	0.26 92	0.41 257	0.28 195	0.40 151	0.28 252	0.16 324	0.14 418	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.12 199

testlalala	0.26 154	0.16 100	0.31 129	0.33 103	0.22 216	0.36 263	0.31 293	0.47 177	0.46 259	0.38 219	0.50 242	0.24 92	0.18 40	0.28 19	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.15 222	0.12 193	0.11 36	0.10 63

CroCo-Stereo	0.26 154	0.22 378	0.36 228	0.48 543	0.22 216	0.20 26	0.29 244	0.51 205	0.44 244	0.28 132	0.23 52	0.42 268	0.26 162	0.29 32	0.26 208	0.15 264	0.13 378	0.13 113	0.11 153	0.16 333	0.12 199
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
BStereo	0.27 178	0.16 100	0.88 606	0.34 133	0.22 216	0.22 38	0.31 293	0.39 99	0.41 221	0.26 98	0.24 68	0.26 117	0.19 58	0.42 177	0.28 252	0.10 14	0.12 304	0.12 55	0.16 355	0.12 104	0.14 299

tt45	0.27 178	0.17 150	0.34 196	0.35 180	0.23 271	0.38 289	0.28 235	0.46 173	0.28 89	0.40 241	0.27 100	0.38 222	0.25 142	0.57 324	0.26 208	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.12 104	0.14 299

999	0.27 178	0.16 100	0.35 213	0.36 214	0.24 307	0.31 186	0.27 205	0.49 191	0.38 200	0.26 98	0.30 131	0.39 231	0.23 117	0.63 403	0.25 178	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.12 193	0.12 104	0.14 299

Pointernet	0.27 178	0.14 26	0.33 173	0.35 180	0.23 271	0.35 248	0.21 77	0.72 384	0.38 200	0.39 232	0.36 182	0.34 184	0.25 142	0.36 116	0.25 178	0.15 264	0.10 96	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

trnet	0.27 178	0.14 26	0.23 7	0.28 9	0.15 10	0.37 276	0.23 127	0.52 215	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.34 184	0.26 162	0.39 141	0.25 178	0.15 264	0.11 232	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

UniTT-Stereo	0.27 178	0.17 150	0.37 246	0.40 356	0.27 425	0.30 166	0.28 235	0.39 99	0.31 120	0.29 146	0.46 225	0.27 127	0.25 142	0.47 236	0.34 332	0.17 379	0.13 378	0.13 113	0.12 193	0.14 207	0.12 199

AEACV	0.27 178	0.17 150	0.31 129	0.34 133	0.45 629	0.26 93	0.28 235	0.37 81	0.32 134	0.30 155	0.46 225	0.31 163	0.37 331	0.36 116	0.24 146	0.14 184	0.10 96	0.15 222	0.12 193	0.13 155	0.11 136

LoS_RVC	0.27 178	0.16 100	0.27 62	0.32 83	0.30 499	0.44 349	0.34 354	0.41 122	0.33 142	0.31 159	0.51 252	0.29 141	0.32 256	0.36 116	0.28 252	0.11 36	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 466

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 186	0.51 632	1.28 656	0.31 56	0.19 105	0.22 38	0.22 97	0.45 165	0.28 89	0.23 57	0.32 149	0.25 107	0.24 128	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 232	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 136

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 186	0.23 400	1.22 651	0.34 133	0.21 183	0.29 146	0.21 77	0.41 122	0.33 142	0.24 72	0.30 131	0.32 166	0.28 195	0.33 92	0.20 30	0.12 61	0.11 232	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 136

VMStereo-Base	0.28 186	0.16 100	0.27 62	0.30 27	0.17 43	0.30 166	0.27 205	0.50 202	0.65 353	0.32 174	0.47 231	0.42 268	0.24 128	0.41 163	0.27 229	0.15 264	0.11 232	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.14 299

water-stereo	0.28 186	0.14 26	0.29 89	0.35 180	0.19 105	0.36 263	0.23 127	0.62 286	0.38 200	0.39 232	0.62 304	0.41 257	0.35 293	0.28 19	0.27 229	0.14 184	0.13 378	0.13 113	0.12 193	0.12 104	0.10 63

castereo	0.28 186	0.16 100	0.32 152	0.35 180	0.21 183	0.40 308	0.42 503	0.50 202	0.66 357	0.26 98	0.41 205	0.37 213	0.36 321	0.33 92	0.24 146	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

fffy	0.28 186	0.21 337	0.34 196	0.37 240	0.23 271	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.41 221	0.32 174	0.37 187	0.39 231	0.27 178	0.50 261	0.27 229	0.12 61	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.11 136

WCG-NET	0.28 186	0.15 71	0.33 173	0.33 103	0.19 105	0.33 218	0.27 205	0.39 99	0.80 449	0.46 273	0.49 238	0.39 231	0.25 142	0.40 151	0.25 178	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.10 63

GCAP-BAT	0.28 186	0.15 71	0.42 327	0.33 103	0.21 183	0.25 82	0.25 159	0.45 165	0.54 301	0.34 185	0.42 208	0.43 277	0.27 178	0.48 247	0.24 146	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.11 36	0.12 199

MGS-Stereo	0.28 186	0.19 240	0.40 295	0.36 214	0.23 271	0.37 276	0.30 264	0.39 99	0.44 244	0.31 159	0.51 252	0.40 245	0.24 128	0.43 190	0.26 208	0.15 264	0.12 304	0.15 222	0.13 240	0.14 207	0.13 251

GCAPDPT-zeroshot	0.28 186	0.15 71	0.42 327	0.33 103	0.21 183	0.25 82	0.25 159	0.45 165	0.54 301	0.34 185	0.42 208	0.43 277	0.27 178	0.48 247	0.24 146	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.11 36	0.12 199

GCAP-Stereo	0.28 186	0.19 240	0.40 295	0.38 280	0.19 105	0.38 289	0.23 127	0.57 246	0.41 221	0.45 266	0.49 238	0.39 231	0.27 178	0.33 92	0.23 126	0.14 184	0.12 304	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.11 136

CES	0.28 186	0.14 26	0.23 7	0.30 27	0.70 680	0.37 276	0.27 205	0.48 186	0.46 259	0.34 185	0.48 234	0.27 127	0.22 102	0.39 141	0.23 126	0.13 119	0.11 232	0.12 55	0.08 1	0.13 155	0.17 411

MC-Stereo	0.28 186	0.17 150	0.32 152	0.38 280	0.20 151	0.26 93	0.26 182	0.49 191	0.37 190	0.37 207	0.61 300	0.41 257	0.31 250	0.55 299	0.25 178	0.13 119	0.09 27	0.14 170	0.12 193	0.12 104	0.11 136

CroCo-Stereo Lap2	0.28 186	0.24 439	0.39 281	0.50 572	0.29 480	0.20 26	0.31 293	0.49 191	0.38 200	0.24 72	0.27 100	0.46 299	0.31 250	0.39 141	0.30 282	0.14 184	0.15 451	0.16 262	0.13 240	0.16 333	0.15 333

CREStereo	0.28 186	0.15 71	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 276	0.25 159	0.51 205	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.32 166	0.26 162	0.38 134	0.25 178	0.16 324	0.11 232	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 136
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
quiztm	0.29 201	0.19 240	0.35 213	0.40 356	0.23 271	0.27 111	0.33 336	0.63 296	0.39 212	0.45 266	0.60 295	0.39 231	0.18 40	0.40 151	0.26 208	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.14 207	0.10 63

DA	0.29 201	0.17 150	0.31 129	0.40 356	0.20 151	0.74 532	0.33 336	0.47 177	0.44 244	0.34 185	0.39 196	0.39 231	0.32 256	0.32 75	0.24 146	0.15 264	0.11 232	0.16 262	0.11 153	0.15 274	0.10 63

GGEV	0.29 201	0.17 150	0.31 129	0.40 356	0.20 151	0.74 532	0.33 336	0.47 177	0.44 244	0.34 185	0.39 196	0.39 231	0.32 256	0.32 75	0.24 146	0.15 264	0.11 232	0.16 262	0.11 153	0.15 274	0.10 63

FlowAnything_test	0.29 201	0.19 240	0.39 281	0.47 535	0.26 389	0.46 364	0.25 159	0.43 150	0.31 120	0.29 146	0.26 92	0.35 199	0.26 162	0.40 151	0.37 389	0.21 495	0.15 451	0.22 502	0.26 599	0.16 333	0.16 384

depthmonostereo	0.29 201	0.14 26	0.31 129	0.35 180	0.17 43	0.46 364	0.27 205	0.69 353	0.57 318	0.35 195	0.42 208	0.31 163	0.35 293	0.35 112	0.27 229	0.14 184	0.12 304	0.13 113	0.12 193	0.11 36	0.10 63

HART	0.29 201	0.16 100	0.32 152	0.40 356	0.21 183	0.32 206	0.26 182	0.62 286	0.31 120	0.33 181	0.65 314	0.41 257	0.22 102	0.55 299	0.25 178	0.12 61	0.10 96	0.15 222	0.11 153	0.15 274	0.11 136

ff7	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.36 214	0.26 389	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 153	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

IGEVStereo-DCA	0.29 201	0.22 378	0.38 259	0.35 180	0.27 425	0.37 276	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.30 131	0.35 199	0.27 178	0.51 269	0.22 85	0.15 264	0.12 304	0.16 262	0.12 193	0.13 155	0.15 333

ffff	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.36 214	0.26 389	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 153	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

rrr	0.29 201	0.22 378	0.41 306	0.35 180	0.27 425	0.37 276	0.32 324	0.52 215	0.42 232	0.38 219	0.30 131	0.35 199	0.27 178	0.51 269	0.22 85	0.15 264	0.12 304	0.16 262	0.13 240	0.13 155	0.14 299

11t	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.36 214	0.26 389	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 153	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

anonymousdsp	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.37 240	0.25 341	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 153	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

LoS	0.29 201	0.15 71	0.30 106	0.29 14	0.18 73	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.72 389	0.34 185	0.52 264	0.41 257	0.28 195	0.47 236	0.28 252	0.15 264	0.11 232	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.11 136
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.35 180	0.24 307	0.32 206	0.43 511	0.57 246	0.37 190	0.33 181	0.30 131	0.32 166	0.28 195	0.57 324	0.26 208	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.13 155	0.13 251

ccc-4	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.36 214	0.26 389	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 153	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333

IGEV-Stereo	0.29 201	0.21 337	0.38 259	0.37 240	0.25 341	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 153	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.12 193	0.14 207	0.15 333
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 201	0.19 240	0.27 62	0.44 481	0.19 105	0.31 186	0.26 182	0.47 177	0.43 236	0.37 207	0.47 231	0.41 257	0.23 117	0.50 261	0.34 332	0.14 184	0.18 530	0.19 411	0.16 355	0.16 333	0.13 251

test_xeample3	0.29 201	0.21 337	0.41 306	0.35 180	0.26 389	0.35 248	0.32 324	0.56 237	0.36 173	0.43 258	0.32 149	0.34 184	0.28 195	0.54 292	0.23 126	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.12 193	0.14 207	0.13 251

DN	0.30 219	0.17 150	0.33 173	0.37 240	0.26 389	0.35 248	0.27 205	0.54 230	0.55 308	0.32 174	0.42 208	0.50 321	0.23 117	0.39 141	0.22 85	0.21 495	0.14 418	0.16 262	0.13 240	0.17 374	0.18 431

PSi22	0.30 219	0.18 193	0.30 106	0.36 214	0.19 105	0.30 166	0.19 31	0.42 131	0.73 396	0.27 117	0.32 149	0.57 355	0.43 373	0.77 513	0.25 178	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 15	0.14 207	0.11 136

Anonymus123	0.30 219	0.16 100	0.88 606	0.34 133	0.22 216	0.64 490	0.31 293	0.54 230	0.41 221	0.26 98	0.24 68	0.26 117	0.19 58	0.42 177	0.28 252	0.10 14	0.12 304	0.12 55	0.16 355	0.12 104	0.14 299

DilatedVolume-Stereo	0.30 219	0.15 71	0.34 196	0.33 103	0.20 151	0.53 399	0.25 159	0.56 237	0.43 236	0.56 317	0.50 242	0.35 199	0.29 214	0.49 253	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

MM-Stereo_test2	0.30 219	0.18 193	0.39 281	0.40 356	0.24 307	0.42 335	0.42 503	0.63 296	0.41 221	0.37 207	0.35 173	0.32 166	0.26 162	0.53 285	0.25 178	0.12 61	0.10 96	0.15 222	0.12 193	0.15 274	0.10 63

Reg-Stereo(zero)	0.30 219	0.16 100	0.28 80	0.34 133	0.18 73	0.32 206	0.20 50	0.63 296	0.68 368	0.50 289	0.52 264	0.51 327	0.30 233	0.45 207	0.25 178	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.11 136

CASnet	0.30 219	0.20 292	0.33 173	0.41 394	0.16 29	0.26 93	0.24 147	0.52 215	0.53 297	0.52 301	0.54 272	0.39 231	0.24 128	0.40 151	0.26 208	0.14 184	0.10 96	0.22 502	0.18 443	0.18 405	0.11 136
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 219	0.15 71	0.31 129	0.30 27	0.17 43	0.55 413	0.23 127	0.44 158	0.55 308	0.59 325	0.68 330	0.37 213	0.26 162	0.35 112	0.27 229	0.15 264	0.16 484	0.12 55	0.10 88	0.13 155	0.14 299

Weightmod_eth	0.31 227	0.19 240	0.31 129	0.35 180	0.18 73	0.45 358	0.35 380	0.62 286	0.39 212	0.44 261	0.39 196	0.48 307	0.41 364	0.45 207	0.23 126	0.17 379	0.16 484	0.15 222	0.14 283	0.15 274	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 227	0.28 514	0.44 354	0.42 440	0.29 480	0.34 237	0.31 293	0.44 158	0.40 217	0.39 232	0.44 216	0.40 245	0.32 256	0.42 177	0.29 274	0.23 540	0.17 505	0.19 411	0.16 355	0.20 461	0.15 333

rvit_stereo_0080	0.31 227	0.25 465	0.40 295	0.39 312	0.28 450	0.27 111	0.46 527	0.49 191	0.44 244	0.35 195	0.42 208	0.40 245	0.28 195	0.41 163	0.33 316	0.22 522	0.17 505	0.17 310	0.16 355	0.22 512	0.15 333

WCG-NET（raft）	0.31 227	0.15 71	0.36 228	0.32 83	0.19 105	0.35 248	0.27 205	0.51 205	0.78 438	0.45 266	0.55 282	0.48 307	0.27 178	0.54 292	0.26 208	0.13 119	0.10 96	0.12 55	0.11 153	0.12 104	0.11 136

whm_eth	0.31 227	0.25 465	0.40 295	0.39 312	0.28 450	0.27 111	0.46 527	0.49 191	0.44 244	0.35 195	0.42 208	0.40 245	0.28 195	0.41 163	0.33 316	0.22 522	0.17 505	0.17 310	0.16 355	0.22 512	0.15 333

plain	0.31 227	0.20 292	0.50 445	0.39 312	0.29 480	0.27 111	0.30 264	0.44 158	0.35 163	0.31 159	0.66 321	0.30 155	0.31 250	0.65 425	0.31 292	0.17 379	0.13 378	0.20 444	0.15 317	0.17 374	0.12 199

MIF-Stereo (partial)	0.31 227	0.18 193	0.37 246	0.41 394	0.31 521	0.28 133	0.23 127	0.47 177	0.42 232	0.31 159	0.63 305	0.36 209	0.35 293	0.57 324	0.31 292	0.17 379	0.13 378	0.19 411	0.17 414	0.18 405	0.14 299

Weightmod	0.32 234	0.18 193	0.30 106	0.34 133	0.19 105	0.54 406	0.34 354	0.56 237	0.50 284	0.41 248	0.52 264	0.48 307	0.33 274	0.46 226	0.29 274	0.15 264	0.23 592	0.16 262	0.15 317	0.14 207	0.11 136

SE	0.32 234	0.26 482	0.34 196	0.34 133	0.21 183	0.50 380	0.33 336	0.58 254	0.52 293	0.51 294	0.54 272	0.32 166	0.35 293	0.31 63	0.25 178	0.17 379	0.13 378	0.19 411	0.16 355	0.21 488	0.18 431

GGDA	0.32 234	0.18 193	0.32 152	0.31 56	0.21 183	0.31 186	0.26 182	0.59 261	0.66 357	0.50 289	0.68 330	0.40 245	0.36 321	0.55 299	0.35 351	0.15 264	0.11 232	0.13 113	0.12 193	0.15 274	0.15 333

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 234	0.38 586	2.34 695	0.33 103	0.19 105	0.20 26	0.22 97	0.43 150	0.29 101	0.22 51	0.25 79	0.22 58	0.26 162	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

RT-Monster	0.32 234	0.17 150	0.30 106	0.34 133	0.26 389	0.38 289	0.20 50	0.56 237	0.76 419	0.61 337	0.64 311	0.49 315	0.28 195	0.41 163	0.30 282	0.14 184	0.11 232	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.13 251

WQFJA1	0.32 234	0.19 240	0.34 196	0.39 312	0.26 389	0.62 470	0.30 264	0.56 237	0.47 266	0.37 207	0.39 196	0.38 222	0.33 274	0.50 261	0.42 428	0.14 184	0.18 530	0.16 262	0.14 283	0.14 207	0.13 251

WQFJX	0.32 234	0.18 193	0.33 173	0.39 312	0.27 425	0.60 459	0.30 264	0.53 227	0.47 266	0.39 232	0.38 191	0.34 184	0.33 274	0.61 380	0.40 414	0.14 184	0.17 505	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.14 299

NLMM	0.32 234	0.19 240	0.34 196	0.39 312	0.26 389	0.62 470	0.30 264	0.56 237	0.47 266	0.37 207	0.39 196	0.38 222	0.33 274	0.49 253	0.42 428	0.14 184	0.18 530	0.16 262	0.14 283	0.14 207	0.13 251

NLSM1	0.32 234	0.18 193	0.34 196	0.39 312	0.25 341	0.66 502	0.27 205	0.57 246	0.50 284	0.37 207	0.53 269	0.29 141	0.28 195	0.54 292	0.32 302	0.16 324	0.17 505	0.18 364	0.15 317	0.14 207	0.12 199

FE-Mocha	0.32 234	0.19 240	0.50 445	0.38 280	0.27 425	0.30 166	0.20 50	0.71 378	0.36 173	0.65 371	0.56 285	0.54 341	0.25 142	0.38 134	0.22 85	0.15 264	0.10 96	0.17 310	0.16 355	0.13 155	0.12 199

rvit_stereo_0081	0.32 234	0.24 439	0.47 397	0.43 461	0.26 389	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 316	0.22 522	0.16 484	0.19 411	0.16 355	0.19 441	0.13 251

rvit_stereo_0082	0.32 234	0.24 439	0.47 397	0.43 461	0.26 389	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 316	0.22 522	0.16 484	0.19 411	0.16 355	0.19 441	0.13 251

RAFT-Stereo-weight	0.32 234	0.18 193	0.33 173	0.39 312	0.22 216	0.26 93	0.29 244	0.67 334	0.80 449	0.53 304	0.51 252	0.58 364	0.20 73	0.47 236	0.27 229	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.11 136

CAS++	0.32 234	0.24 439	0.36 228	0.37 240	0.26 389	0.28 133	0.23 127	0.87 458	0.50 284	0.47 280	0.45 220	0.26 117	0.21 87	0.49 253	0.24 146	0.23 540	0.19 549	0.22 502	0.17 414	0.21 488	0.16 384
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 234	0.22 378	0.34 196	0.42 440	0.28 450	0.40 308	0.50 554	0.72 384	0.37 190	0.37 207	0.34 165	0.32 166	0.31 250	0.59 365	0.27 229	0.14 184	0.13 378	0.18 364	0.17 414	0.17 374	0.16 384

MSKI-zero shot	0.32 234	0.17 150	0.34 196	0.39 312	0.21 183	0.32 206	0.22 97	0.61 281	0.43 236	0.52 301	0.64 311	0.61 391	0.20 73	0.74 495	0.25 178	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.10 88	0.12 104	0.12 199

iRaftStereo_RVC	0.32 234	0.19 240	0.37 246	0.39 312	0.22 216	0.31 186	0.29 244	0.68 344	0.51 290	0.49 285	0.66 321	0.37 213	0.23 117	0.45 207	0.33 316	0.14 184	0.10 96	0.18 364	0.17 414	0.15 274	0.12 199

CREStereo++_RVC	0.32 234	0.15 71	0.23 7	0.31 56	0.24 307	0.27 111	0.22 97	0.46 173	0.88 498	0.46 273	0.80 392	0.30 155	0.26 162	0.36 116	0.33 316	0.13 119	0.09 27	0.13 113	0.51 687	0.13 155	0.09 6
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	0.32 234	0.53 643	0.26 47	0.51 588	0.20 151	0.37 276	0.24 147	0.40 111	0.73 396	0.54 310	0.69 334	0.31 163	0.25 142	0.32 75	0.27 229	0.16 324	0.10 96	0.12 55	0.09 15	0.13 155	0.11 136

PMTNet	0.32 234	0.16 100	0.24 17	0.29 14	0.18 73	0.45 358	0.22 97	0.56 237	0.63 340	0.46 273	0.54 272	0.39 231	0.34 287	0.48 247	0.24 146	0.75 692	0.10 96	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 136

ManiGeoR	0.33 254	0.17 150	0.43 342	0.31 56	0.22 216	0.40 308	0.27 205	0.73 395	0.49 278	0.40 241	0.63 305	0.40 245	0.32 256	0.62 390	0.41 420	0.16 324	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.16 384

HLf10	0.33 254	0.17 150	0.43 342	0.31 56	0.22 216	0.40 308	0.27 205	0.73 395	0.49 278	0.40 241	0.63 305	0.40 245	0.32 256	0.62 390	0.41 420	0.16 324	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.16 384

HLf8	0.33 254	0.17 150	0.39 281	0.30 27	0.22 216	0.43 340	0.27 205	0.71 378	0.67 362	0.44 261	0.60 295	0.36 209	0.30 233	0.58 347	0.35 351	0.18 416	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.17 374	0.18 431

TestStereo_HL2	0.33 254	0.18 193	0.33 173	0.31 56	0.22 216	0.32 206	0.25 159	0.58 254	0.61 325	0.54 310	0.68 330	0.41 257	0.36 321	0.57 324	0.36 369	0.16 324	0.11 232	0.13 113	0.11 153	0.15 274	0.16 384

WQFJX1	0.33 254	0.19 240	0.34 196	0.41 394	0.28 450	0.53 399	0.33 336	0.51 205	0.50 284	0.39 232	0.36 182	0.34 184	0.31 250	0.69 462	0.39 406	0.15 264	0.18 530	0.16 262	0.14 283	0.16 333	0.14 299

NLMM1	0.33 254	0.21 337	0.36 228	0.41 394	0.25 341	0.55 413	0.33 336	0.55 233	0.63 340	0.42 254	0.44 216	0.30 155	0.25 142	0.63 403	0.38 398	0.16 324	0.18 530	0.17 310	0.14 283	0.15 274	0.13 251

xyz-stereo-finetune	0.33 254	0.18 193	0.36 228	0.33 103	0.18 73	0.57 434	0.31 293	0.58 254	0.69 375	0.45 266	0.54 272	0.38 222	0.33 274	0.56 312	0.36 369	0.12 61	0.12 304	0.16 262	0.13 240	0.13 155	0.12 199

MM-Stereo_test1	0.33 254	0.19 240	0.36 228	0.41 394	0.23 271	0.36 263	0.45 523	0.58 254	0.54 301	0.60 329	0.50 242	0.38 222	0.37 331	0.60 371	0.26 208	0.15 264	0.13 378	0.17 310	0.14 283	0.15 274	0.12 199

tg	0.33 254	0.18 193	0.37 246	0.39 312	0.22 216	0.38 289	0.26 182	0.70 369	0.56 316	0.47 280	0.65 314	0.42 268	0.24 128	0.55 299	0.33 316	0.14 184	0.10 96	0.18 364	0.17 414	0.14 207	0.11 136

model_zeroshot	0.33 254	0.18 193	0.48 418	0.39 312	0.28 450	0.45 358	0.25 159	0.63 296	0.45 253	0.61 337	0.50 242	0.51 327	0.25 142	0.45 207	0.26 208	0.16 324	0.13 378	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.13 251

rvit_stereo_ft	0.33 254	0.25 465	0.47 397	0.52 601	0.32 538	0.33 218	0.47 535	0.49 191	0.50 284	0.34 185	0.41 205	0.41 257	0.32 256	0.48 247	0.34 332	0.22 522	0.14 418	0.19 411	0.18 443	0.19 441	0.14 299

4D-IteraStereo	0.33 254	0.18 193	0.40 295	0.40 356	0.24 307	0.32 206	0.27 205	0.58 254	0.72 389	0.65 371	0.54 272	0.42 268	0.23 117	0.45 207	0.28 252	0.14 184	0.09 27	0.19 411	0.16 355	0.16 333	0.11 136

HLF11	0.34 266	0.17 150	0.42 327	0.30 27	0.23 271	0.36 263	0.22 97	0.69 353	0.48 274	0.49 285	0.66 321	0.43 277	0.37 331	0.70 469	0.45 463	0.15 264	0.12 304	0.13 113	0.11 153	0.15 274	0.17 411

TestStereo_HLe17	0.34 266	0.17 150	0.46 384	0.32 83	0.21 183	0.42 335	0.31 293	0.70 369	0.66 357	0.46 273	0.68 330	0.36 209	0.30 233	0.61 380	0.36 369	0.16 324	0.10 96	0.14 170	0.13 240	0.15 274	0.15 333

TestStereo-Hl	0.34 266	0.20 292	0.32 152	0.32 83	0.22 216	0.32 206	0.27 205	0.64 311	0.59 321	0.50 289	0.67 327	0.46 299	0.45 389	0.60 371	0.34 332	0.14 184	0.11 232	0.13 113	0.13 240	0.15 274	0.15 333

NLCSM	0.34 266	0.21 337	0.34 196	0.44 481	0.29 480	0.54 406	0.36 403	0.52 215	0.47 266	0.46 273	0.37 187	0.34 184	0.34 287	0.71 475	0.41 420	0.16 324	0.17 505	0.17 310	0.16 355	0.17 374	0.16 384

IGEV-FE	0.34 266	0.18 193	0.67 541	0.39 312	0.28 450	0.30 166	0.25 159	0.74 399	0.31 120	0.62 341	0.57 287	0.54 341	0.25 142	0.53 285	0.27 229	0.14 184	0.10 96	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.12 199

MM-Stereo_test3	0.34 266	0.19 240	0.31 129	0.41 394	0.25 341	0.35 248	0.44 520	0.72 384	0.92 528	0.46 273	0.52 264	0.41 257	0.29 214	0.44 202	0.28 252	0.16 324	0.15 451	0.17 310	0.13 240	0.14 207	0.13 251

rvit_stereo_0083	0.34 266	0.24 439	0.50 445	0.44 481	0.27 425	0.34 237	0.35 380	0.45 165	0.62 329	0.37 207	0.47 231	0.42 268	0.35 293	0.40 151	0.36 369	0.22 522	0.20 564	0.20 444	0.17 414	0.20 461	0.14 299

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 266	0.27 500	0.45 367	0.36 214	0.25 341	0.48 373	0.30 264	0.58 254	0.90 516	0.42 254	0.36 182	0.30 155	0.29 214	0.49 253	0.30 282	0.16 324	0.14 418	0.18 364	0.15 317	0.18 405	0.15 333

AE-Stereo	0.34 266	0.21 337	0.42 327	0.48 543	0.31 521	0.48 373	0.35 380	0.61 281	0.62 329	0.32 174	0.55 282	0.52 333	0.27 178	0.47 236	0.29 274	0.13 119	0.13 378	0.18 364	0.16 355	0.15 274	0.12 199

IGEV_Zeroshot_test	0.34 266	0.18 193	0.67 541	0.39 312	0.28 450	0.30 166	0.25 159	0.74 399	0.31 120	0.62 341	0.57 287	0.54 341	0.25 142	0.53 285	0.27 229	0.14 184	0.10 96	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.12 199

RAFT-Test	0.34 266	0.18 193	0.37 246	0.38 280	0.23 271	0.50 380	0.23 127	0.69 353	0.40 217	0.60 329	0.85 427	0.61 391	0.28 195	0.46 226	0.27 229	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.12 199

CAS	0.34 266	0.13 5	0.25 32	1.28 701	0.30 499	0.46 364	0.38 442	0.48 186	0.47 266	0.34 185	0.52 264	0.24 92	0.19 58	0.29 32	0.27 229	0.69 690	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.15 333

test-3	0.34 266	0.16 100	0.43 342	0.39 312	0.21 183	0.43 340	0.22 97	0.63 296	0.78 438	0.71 416	0.45 220	0.64 406	0.27 178	0.43 190	0.31 292	0.12 61	0.09 27	0.17 310	0.13 240	0.12 104	0.10 63

test_1	0.34 266	0.16 100	0.43 342	0.39 312	0.21 183	0.43 340	0.23 127	0.63 296	0.78 438	0.68 395	0.45 220	0.64 406	0.27 178	0.43 190	0.31 292	0.12 61	0.09 27	0.17 310	0.13 240	0.12 104	0.10 63

cross-raft	0.34 266	0.20 292	0.37 246	0.44 481	0.23 271	0.32 206	0.35 380	0.74 399	0.40 217	0.60 329	0.77 367	0.57 355	0.27 178	0.43 190	0.28 252	0.12 61	0.10 96	0.15 222	0.13 240	0.15 274	0.11 136

raftrobust	0.34 266	0.19 240	0.36 228	0.41 394	0.27 425	0.30 166	0.25 159	0.71 378	0.63 340	0.58 323	0.55 282	0.45 291	0.46 396	0.51 269	0.29 274	0.16 324	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.12 104	0.13 251

EAI-Stereo	0.34 266	0.19 240	0.44 354	0.39 312	0.21 183	0.31 186	0.30 264	1.15 581	0.30 109	0.49 285	0.75 357	0.36 209	0.28 195	0.62 390	0.27 229	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.13 240	0.13 155	0.12 199

CFNet-RSSM	0.34 266	0.17 150	0.45 367	0.39 312	0.22 216	0.35 248	0.23 127	0.73 395	0.84 472	0.65 371	0.54 272	0.57 355	0.28 195	0.46 226	0.26 208	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.12 193	0.13 155	0.11 136

Gwc-CoAtRS	0.34 266	0.17 150	0.44 354	0.39 312	0.23 271	0.34 237	0.22 97	0.70 369	0.75 410	0.60 329	0.59 293	0.58 364	0.29 214	0.45 207	0.26 208	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.12 104	0.12 199

ACVNet-DCA	0.35 285	0.23 400	0.33 173	0.41 394	0.22 216	0.55 413	0.38 442	0.85 447	0.54 301	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.19 411	0.13 240	0.18 405	0.17 411

EKT-Stereo	0.35 285	0.23 400	0.39 281	0.43 461	0.29 480	0.38 289	0.31 293	0.69 353	0.64 348	0.45 266	0.63 305	0.49 315	0.27 178	0.56 312	0.33 316	0.18 416	0.14 418	0.18 364	0.15 317	0.16 333	0.16 384

Any-RAFT	0.35 285	0.16 100	0.30 106	0.34 133	0.21 183	0.52 391	0.22 97	0.88 463	0.73 396	0.53 304	0.73 346	0.64 406	0.28 195	0.46 226	0.24 146	0.15 264	0.10 96	0.13 113	0.10 88	0.13 155	0.12 199

HH	0.35 285	0.20 292	0.47 397	0.40 356	0.25 341	0.33 218	0.31 293	0.76 413	0.38 200	0.43 258	0.57 287	0.79 491	0.44 384	0.71 475	0.25 178	0.15 264	0.11 232	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.12 199

HanStereo	0.35 285	0.20 292	0.47 397	0.40 356	0.25 341	0.33 218	0.31 293	0.76 413	0.38 200	0.43 258	0.57 287	0.79 491	0.44 384	0.71 475	0.25 178	0.15 264	0.11 232	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.12 199

LL-Strereo2	0.35 285	0.24 439	0.48 418	0.41 394	0.26 389	0.35 248	0.24 147	0.67 334	0.44 244	0.54 310	0.51 252	0.66 424	0.25 142	0.66 434	0.30 282	0.14 184	0.12 304	0.23 524	0.20 501	0.18 405	0.13 251

anonymousdsp2	0.35 285	0.20 292	0.43 342	0.37 240	0.24 307	0.48 373	0.31 293	0.86 451	0.65 353	0.55 314	0.50 242	0.50 321	0.34 287	0.56 312	0.31 292	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.10 88	0.16 333	0.14 299

Selective-RAFT	0.35 285	0.23 400	0.51 460	0.44 481	0.21 183	0.64 490	0.27 205	0.59 261	0.63 340	0.40 241	0.38 191	0.55 346	0.40 356	0.57 324	0.35 351	0.13 119	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.16 333	0.13 251

RCA-Stereo	0.35 285	0.17 150	0.34 196	0.38 280	0.22 216	0.31 186	0.34 354	0.68 344	1.24 634	0.45 266	0.65 314	0.47 302	0.43 373	0.38 134	0.27 229	0.13 119	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.11 136

Patchmatch Stereo++	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.31 293	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.56 312	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

ROB_FTStereo_v2	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.31 293	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.57 355	0.38 337	0.57 324	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

ROB_FTStereo	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.25 82	0.21 77	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.57 324	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

HUI-Stereo	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.22 97	0.60 273	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.50 261	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

iGMRVC	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.30 264	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

iRAFT	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

RAFT-IKP	0.35 285	0.23 400	0.47 397	0.41 394	0.22 216	0.24 64	0.28 235	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.57 355	0.38 337	0.58 347	0.36 369	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.20 461	0.15 333

sCroCo_RVC	0.35 285	0.28 514	0.69 552	0.51 588	0.39 594	0.41 328	0.31 293	0.49 191	0.45 253	0.31 159	0.48 234	0.38 222	0.32 256	0.46 226	0.32 302	0.21 495	0.22 582	0.19 411	0.19 474	0.21 488	0.20 492

SMOE	0.36 303	0.20 292	0.35 213	0.36 214	0.17 43	0.63 482	0.41 492	0.65 313	0.55 308	0.54 310	0.72 341	0.49 315	0.38 337	0.40 151	0.30 282	0.19 450	0.12 304	0.28 595	0.15 317	0.19 441	0.14 299

xyz-stereo-finetune2	0.36 303	0.19 240	0.38 259	0.32 83	0.19 105	0.82 571	0.29 244	0.52 215	0.32 134	0.51 294	0.78 379	0.43 277	0.45 389	0.69 462	0.44 454	0.13 119	0.12 304	0.17 310	0.13 240	0.12 104	0.13 251

1test111	0.36 303	0.23 400	0.33 173	0.41 394	0.22 216	0.55 413	0.38 442	0.85 447	0.54 301	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.55 299	0.45 463	0.16 324	0.10 96	0.19 411	0.13 240	0.18 405	0.17 411

11t1	0.36 303	0.21 337	0.42 327	0.35 180	0.22 216	0.62 470	0.29 244	0.69 353	0.43 236	0.60 329	0.53 269	0.53 337	0.48 407	0.56 312	0.40 414	0.18 416	0.14 418	0.16 262	0.13 240	0.17 374	0.17 411

tt1	0.36 303	0.24 439	0.32 152	0.41 394	0.22 216	0.54 406	0.38 442	0.68 344	1.04 585	0.41 248	0.46 225	0.35 199	0.45 389	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.19 411	0.13 240	0.16 333	0.16 384

knoymous	0.36 303	0.20 292	0.31 129	0.31 56	0.22 216	0.36 263	0.29 244	0.61 281	0.64 348	0.67 389	0.70 338	0.60 385	0.40 356	0.58 347	0.34 332	0.17 379	0.11 232	0.20 444	0.11 153	0.17 374	0.18 431

DCANet-4	0.36 303	0.20 292	0.48 418	0.34 133	0.19 105	0.29 146	0.30 264	0.66 324	0.92 528	0.69 403	0.78 379	0.40 245	0.47 402	0.45 207	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 251

test_4	0.36 303	0.18 193	0.31 129	0.44 481	0.25 341	0.20 26	0.34 354	0.56 237	0.41 221	0.59 325	1.45 635	0.43 277	0.25 142	0.63 403	0.28 252	0.12 61	0.10 96	0.17 310	0.19 474	0.15 274	0.11 136

test_3	0.36 303	0.19 240	0.44 354	0.44 481	0.23 271	0.48 373	0.36 403	0.66 324	0.82 462	0.64 362	0.45 220	0.68 432	0.25 142	0.41 163	0.31 292	0.12 61	0.10 96	0.18 364	0.16 355	0.15 274	0.11 136

NRIStereo	0.36 303	0.20 292	0.45 367	0.41 394	0.23 271	0.34 237	0.26 182	0.65 313	0.55 308	0.64 362	0.63 305	0.56 349	0.37 331	0.65 425	0.37 389	0.15 264	0.11 232	0.18 364	0.15 317	0.17 374	0.14 299

DeepStereo_RVC	0.36 303	0.21 337	0.47 397	0.40 356	0.24 307	0.26 93	0.22 97	0.60 273	0.38 200	0.69 403	0.67 327	0.57 355	0.51 426	0.56 312	0.39 406	0.16 324	0.12 304	0.18 364	0.15 317	0.19 441	0.18 431

CRE-IMP	0.36 303	0.23 400	0.49 431	0.42 440	0.24 307	0.41 328	0.21 77	0.57 246	0.41 221	0.65 371	0.72 341	0.53 337	0.37 331	0.61 380	0.38 398	0.17 379	0.11 232	0.19 411	0.15 317	0.21 488	0.18 431

test-1	0.36 303	0.19 240	0.71 561	0.46 527	0.26 389	0.44 349	0.36 403	0.60 273	0.59 321	0.48 283	0.67 327	0.53 337	0.36 321	0.40 151	0.29 274	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.14 283	0.15 274	0.16 384

s12784h	0.36 303	0.15 71	0.24 17	0.34 133	0.15 10	0.77 545	0.29 244	0.80 430	0.83 467	0.56 317	0.57 287	0.43 277	0.40 356	0.57 324	0.33 316	0.12 61	0.10 96	0.14 170	0.09 15	0.14 207	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 303	0.21 337	0.37 246	0.42 440	0.26 389	0.35 248	0.38 442	0.63 296	0.64 348	0.50 289	0.72 341	0.51 327	0.29 214	0.59 365	0.36 369	0.16 324	0.14 418	0.15 222	0.13 240	0.17 374	0.16 384

DCANet	0.36 303	0.16 100	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.30 166	0.30 264	0.68 344	0.91 523	0.70 409	0.77 367	0.43 277	0.57 462	0.45 207	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.12 199

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 303	0.17 150	0.41 306	0.35 180	0.19 105	0.33 218	0.29 244	0.65 313	0.73 396	0.68 395	1.01 504	0.56 349	0.40 356	0.42 177	0.30 282	0.11 36	0.09 27	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.10 63

S0	0.37 320	0.18 193	0.33 173	0.40 356	0.21 183	0.79 552	0.56 593	0.63 296	0.45 253	0.53 304	0.61 300	0.44 288	0.36 321	0.45 207	0.31 292	0.22 522	0.21 574	0.26 573	0.22 542	0.16 333	0.12 199

TestStereo_HL3	0.37 320	0.19 240	0.49 431	0.34 133	0.24 307	0.51 385	0.39 464	0.60 273	0.43 236	0.61 337	0.83 411	0.56 349	0.46 396	0.55 299	0.28 252	0.15 264	0.11 232	0.14 170	0.13 240	0.14 207	0.17 411

H2IRNET	0.37 320	0.20 292	0.33 173	0.38 280	0.25 341	0.27 111	0.23 127	0.59 261	0.72 389	0.39 232	0.90 454	0.74 472	0.55 453	0.52 276	0.43 436	0.15 264	0.13 378	0.18 364	0.20 501	0.16 333	0.13 251

cc1	0.37 320	0.23 400	0.33 173	0.41 394	0.22 216	0.55 413	0.38 442	0.67 334	1.06 595	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.19 411	0.13 240	0.16 333	0.15 333

DCRE	0.37 320	0.18 193	0.46 384	0.45 506	0.32 538	0.42 335	0.37 420	0.63 296	0.51 290	0.47 280	0.94 465	0.56 349	0.36 321	0.52 276	0.32 302	0.14 184	0.13 378	0.15 222	0.14 283	0.14 207	0.13 251

fff	0.37 320	0.16 100	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.29 146	0.30 264	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 251

ADStereo(finetuned)	0.37 320	0.16 100	0.49 431	0.34 133	0.19 105	0.30 166	0.30 264	0.68 344	0.91 523	0.70 409	0.77 367	0.43 277	0.69 540	0.45 207	0.33 316	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.13 155	0.12 199

MIPNet	0.37 320	0.21 337	0.59 499	0.39 312	0.25 341	0.50 380	0.28 235	0.77 416	0.70 376	0.65 371	0.60 295	0.40 245	0.49 411	0.44 202	0.37 389	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.14 207	0.13 251

GMOStereo	0.37 320	0.19 240	0.38 259	0.43 461	0.24 307	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.18 443	0.15 274	0.11 136

error version	0.37 320	0.19 240	0.38 259	0.43 461	0.24 307	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.18 443	0.15 274	0.11 136

test-v	0.37 320	0.19 240	0.38 259	0.43 461	0.24 307	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.18 443	0.15 274	0.11 136

TRStereo	0.37 320	0.27 500	0.59 499	0.47 535	0.41 606	0.29 146	0.30 264	0.84 444	0.59 321	0.52 301	0.41 205	0.52 333	0.26 162	0.73 488	0.27 229	0.17 379	0.12 304	0.19 411	0.19 474	0.13 155	0.11 136

test-2	0.37 320	0.19 240	0.38 259	0.43 461	0.24 307	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 252	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.18 443	0.15 274	0.11 136

rafts_anoy	0.37 320	0.21 337	0.36 228	0.41 394	0.26 389	0.30 166	0.33 336	0.67 334	0.90 516	0.58 323	0.66 321	0.45 291	0.33 274	0.47 236	0.39 406	0.16 324	0.11 232	0.21 486	0.23 559	0.17 374	0.14 299

XX-Stereo	0.37 320	0.17 150	0.45 367	0.55 626	0.36 571	0.38 289	0.20 50	0.60 273	0.30 109	0.46 273	1.30 606	0.73 466	0.26 162	0.56 312	0.26 208	0.16 324	0.11 232	0.17 310	0.16 355	0.14 207	0.10 63

csc	0.37 320	0.16 100	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.29 146	0.30 264	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 251

cscssc	0.37 320	0.16 100	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.29 146	0.30 264	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 251

Lsterematch	0.38 337	0.17 150	0.38 259	0.37 240	0.20 151	0.42 335	0.27 205	0.57 246	0.71 387	0.66 384	1.02 513	0.49 315	0.40 356	0.57 324	0.43 436	0.16 324	0.10 96	0.15 222	0.13 240	0.14 207	0.14 299

AIO-test1	0.38 337	0.18 193	0.38 259	0.50 572	0.24 307	0.46 364	0.30 264	0.70 369	1.19 625	0.40 241	0.71 340	0.45 291	0.29 214	0.53 285	0.27 229	0.15 264	0.13 378	0.19 411	0.21 524	0.13 155	0.17 411

rvit_0105_6	0.38 337	0.28 514	0.64 525	0.50 572	0.30 499	0.39 302	0.38 442	0.51 205	0.67 362	0.40 241	0.45 220	0.50 321	0.41 364	0.54 292	0.36 369	0.27 583	0.26 618	0.24 541	0.21 524	0.22 512	0.16 384

MyStereo06	0.38 337	0.21 337	0.61 507	0.41 394	0.28 450	0.41 328	0.50 554	0.95 491	0.35 163	0.62 341	0.54 272	0.76 481	0.27 178	0.50 261	0.29 274	0.14 184	0.13 378	0.18 364	0.17 414	0.17 374	0.15 333

MIM_Stereo	0.38 337	0.17 150	0.53 473	0.37 240	0.24 307	0.27 111	0.24 147	0.70 369	0.54 301	0.72 427	1.00 501	0.63 400	0.29 214	0.64 418	0.38 398	0.13 119	0.14 418	0.17 310	0.16 355	0.14 207	0.11 136

riskmin	0.38 337	0.20 292	0.39 281	0.32 83	0.23 271	0.53 399	0.30 264	0.63 296	0.80 449	0.49 285	0.56 285	0.73 466	0.58 472	0.55 299	0.36 369	0.17 379	0.11 232	0.19 411	0.13 240	0.19 441	0.20 492

NF-Stereo	0.38 337	0.20 292	0.45 367	0.41 394	0.25 341	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.57 355	0.30 233	0.67 445	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.16 333	0.27 573

OCTAStereo	0.38 337	0.20 292	0.46 384	0.41 394	0.25 341	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.16 333	0.27 573

PSM-softLoss	0.38 337	0.20 292	0.48 418	0.41 394	0.26 389	0.30 166	0.35 380	0.69 353	0.46 259	0.62 341	0.82 405	0.59 379	0.33 274	0.70 469	0.39 406	0.19 450	0.12 304	0.20 444	0.18 443	0.16 333	0.22 532

KMStereo	0.38 337	0.20 292	0.48 418	0.41 394	0.26 389	0.30 166	0.35 380	0.69 353	0.46 259	0.62 341	0.82 405	0.59 379	0.33 274	0.70 469	0.39 406	0.19 450	0.12 304	0.20 444	0.18 443	0.16 333	0.22 532

RE-Stereo	0.38 337	0.20 292	0.46 384	0.41 394	0.25 341	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.16 333	0.27 573

Pruner-Stereo	0.38 337	0.20 292	0.45 367	0.40 356	0.25 341	0.22 38	0.24 147	0.67 334	0.55 308	0.89 538	0.76 363	0.68 432	0.29 214	0.62 390	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.17 414	0.17 374	0.18 431

TVStereo	0.38 337	0.20 292	0.46 384	0.41 394	0.25 341	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 351	0.18 416	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.16 333	0.27 573

TestStereo	0.38 337	0.31 541	0.40 295	0.45 506	0.20 151	0.40 308	0.37 420	0.66 324	0.65 353	0.53 304	0.78 379	0.47 302	0.40 356	0.55 299	0.37 389	0.18 416	0.13 378	0.20 444	0.15 317	0.22 512	0.13 251

raft+_RVC	0.38 337	0.19 240	0.35 213	0.37 240	0.25 341	0.45 358	0.37 420	0.78 422	0.89 513	0.51 294	0.78 379	0.50 321	0.29 214	0.53 285	0.40 414	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.14 207	0.12 199

RALAANet	0.38 337	0.23 400	0.48 418	0.42 440	0.29 480	0.35 248	0.25 159	0.86 451	0.64 348	0.67 389	0.65 314	0.60 385	0.29 214	0.60 371	0.34 332	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.21 488	0.13 251

AFF-stereo	0.38 337	0.19 240	0.39 281	0.37 240	0.21 183	0.27 111	0.31 293	0.65 313	0.66 357	0.64 362	1.13 558	0.76 481	0.39 350	0.55 299	0.33 316	0.11 36	0.09 27	0.16 262	0.16 355	0.13 155	0.11 136

AIO-test2	0.39 354	0.21 337	0.41 306	0.47 535	0.25 341	0.45 358	0.35 380	0.77 416	1.27 644	0.36 200	0.87 438	0.37 213	0.30 233	0.47 236	0.27 229	0.15 264	0.13 378	0.21 486	0.23 559	0.15 274	0.13 251

xx1	0.39 354	0.23 400	0.33 173	0.41 394	0.22 216	0.55 413	0.38 442	0.67 334	1.06 595	0.41 248	0.50 242	0.65 419	0.53 435	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.20 444	0.19 474	0.18 405	0.17 411

x	0.39 354	0.24 439	0.41 306	0.34 133	0.23 271	0.52 391	0.32 324	0.86 451	0.52 293	0.57 321	0.70 338	0.59 379	0.50 421	0.49 253	0.46 474	0.17 379	0.15 451	0.17 310	0.15 317	0.17 374	0.16 384

DisPM	0.39 354	0.19 240	0.44 354	0.41 394	0.27 425	0.24 64	0.31 293	0.65 313	0.57 318	0.87 524	0.87 438	0.60 385	0.32 256	0.76 505	0.32 302	0.18 416	0.12 304	0.19 411	0.17 414	0.15 274	0.20 492

RAFT+CT+SA	0.39 354	0.23 400	0.36 228	0.51 588	0.27 425	0.29 146	0.46 527	0.75 406	0.80 449	0.51 294	0.89 450	0.41 257	0.40 356	0.78 518	0.32 302	0.14 184	0.11 232	0.18 364	0.18 443	0.15 274	0.14 299

iRaft-Stereo_20w	0.39 354	0.19 240	0.57 494	0.37 240	0.27 425	0.31 186	0.24 147	1.44 666	0.29 101	0.69 403	0.53 269	0.60 385	0.42 367	0.83 541	0.27 229	0.14 184	0.11 232	0.14 170	0.13 240	0.15 274	0.13 251

IPLG	0.39 354	0.20 292	0.59 499	0.40 356	0.24 307	0.54 406	0.27 205	0.75 406	0.63 340	0.84 505	0.81 399	0.32 166	0.32 256	0.60 371	0.45 463	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.13 155	0.12 199

IPLGR	0.39 354	0.21 337	0.63 520	0.39 312	0.22 216	0.49 378	0.29 244	0.76 413	0.74 405	0.78 457	0.77 367	0.44 288	0.42 367	0.47 236	0.38 398	0.13 119	0.12 304	0.16 262	0.14 283	0.15 274	0.13 251

GMStereo	0.39 354	0.37 576	0.54 479	0.40 356	0.26 389	0.42 335	0.36 403	0.59 261	1.04 585	0.55 314	0.51 252	0.37 213	0.35 293	0.54 292	0.41 420	0.19 450	0.13 378	0.16 262	0.17 414	0.24 542	0.18 431
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 354	0.21 337	0.50 445	0.41 394	0.28 450	0.62 470	0.27 205	0.77 416	0.40 217	0.64 362	0.86 430	0.52 333	0.33 274	0.66 434	0.42 428	0.15 264	0.13 378	0.17 310	0.14 283	0.15 274	0.15 333
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 354	0.18 193	0.42 327	0.42 440	0.26 389	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 302	0.15 264	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.14 207	0.13 251

RAFT-Stereo	0.39 354	0.18 193	0.42 327	0.42 440	0.26 389	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 302	0.15 264	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.14 207	0.13 251
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 366	0.20 292	0.35 213	0.39 312	0.24 307	0.71 522	0.42 503	0.62 286	0.61 325	0.60 329	0.97 491	0.39 231	0.46 396	0.42 177	0.32 302	0.30 609	0.17 505	0.31 616	0.31 631	0.18 405	0.13 251

SME	0.40 366	0.20 292	0.35 213	0.36 214	0.19 105	0.79 552	0.31 293	0.79 426	0.73 396	0.56 317	0.77 367	0.43 277	0.51 426	0.57 324	0.36 369	0.16 324	0.17 505	0.19 411	0.19 474	0.18 405	0.16 384

MyStereo8	0.40 366	0.20 292	0.54 479	0.41 394	0.29 480	0.53 399	0.29 244	0.65 313	0.49 278	0.71 416	0.98 493	0.58 364	0.43 373	0.50 261	0.51 500	0.15 264	0.12 304	0.16 262	0.14 283	0.19 441	0.19 466

qqq	0.40 366	0.26 482	0.44 354	0.36 214	0.22 216	0.46 364	0.36 403	0.85 447	0.54 301	0.56 317	0.69 334	0.65 419	0.53 435	0.55 299	0.45 463	0.17 379	0.16 484	0.20 444	0.19 474	0.18 405	0.17 411

IPLGR_C	0.40 366	0.21 337	0.64 525	0.45 506	0.33 550	0.52 391	0.34 354	0.66 324	0.62 329	0.82 486	0.92 461	0.45 291	0.32 256	0.52 276	0.46 474	0.17 379	0.12 304	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.14 299

ACRE	0.40 366	0.21 337	0.65 531	0.45 506	0.33 550	0.51 385	0.33 336	0.66 324	0.63 340	0.80 464	0.92 461	0.45 291	0.32 256	0.52 276	0.45 463	0.16 324	0.12 304	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.14 299

PFNet+	0.40 366	0.19 240	0.49 431	0.39 312	0.25 341	0.28 133	0.23 127	0.64 311	0.70 376	0.85 509	0.79 389	0.64 406	0.35 293	0.72 481	0.34 332	0.19 450	0.14 418	0.23 524	0.20 501	0.16 333	0.20 492

SST-Stereo	0.40 366	0.19 240	0.45 367	0.42 440	0.25 341	0.25 82	0.21 77	0.66 324	0.47 266	1.08 623	0.79 389	0.72 455	0.43 373	0.77 513	0.35 351	0.16 324	0.11 232	0.20 444	0.16 355	0.19 441	0.15 333

RAFT_R40	0.40 366	0.19 240	0.44 354	0.43 461	0.25 341	0.23 49	0.26 182	0.67 334	0.67 362	0.98 585	0.78 379	0.72 455	0.43 373	0.76 505	0.35 351	0.16 324	0.11 232	0.20 444	0.16 355	0.18 405	0.14 299

RAFT-345	0.40 366	0.18 193	0.40 295	0.38 280	0.22 216	0.33 218	0.26 182	0.61 281	0.51 290	0.74 438	1.79 659	0.45 291	0.33 274	0.66 434	0.36 369	0.14 184	0.11 232	0.18 364	0.14 283	0.13 155	0.13 251

sAnonymous2	0.40 366	0.39 594	0.85 599	0.48 543	0.37 578	0.40 308	0.46 527	0.57 246	0.52 293	0.38 219	0.46 225	0.35 199	0.42 367	0.43 190	0.30 282	0.19 450	0.14 418	0.18 364	0.17 414	0.57 674	0.44 659

CroCo_RVC	0.40 366	0.39 594	0.85 599	0.48 543	0.37 578	0.40 308	0.46 527	0.57 246	0.52 293	0.38 219	0.46 225	0.35 199	0.42 367	0.43 190	0.30 282	0.19 450	0.14 418	0.18 364	0.17 414	0.57 674	0.44 659

111	0.40 366	0.17 150	0.41 306	0.34 133	0.19 105	0.52 391	0.28 235	0.74 399	1.16 619	0.50 289	0.91 457	0.63 400	0.48 407	0.61 380	0.35 351	0.14 184	0.10 96	0.14 170	0.12 193	0.13 155	0.13 251

Hybrid-DGEV-2	0.41 379	0.21 337	0.42 327	0.47 535	0.29 480	0.59 452	0.23 127	0.82 436	0.99 560	0.64 362	0.63 305	0.60 385	0.65 519	0.58 347	0.33 316	0.14 184	0.12 304	0.18 364	0.16 355	0.14 207	0.12 199

rvit_0105_4	0.41 379	0.29 526	0.71 561	0.50 572	0.29 480	0.41 328	0.41 492	0.55 233	0.73 396	0.45 266	0.48 234	0.55 346	0.44 384	0.57 324	0.36 369	0.28 595	0.26 618	0.25 554	0.22 542	0.23 529	0.18 431

raft_robust	0.41 379	0.23 400	0.36 228	0.42 440	0.21 183	0.40 308	0.33 336	0.79 426	0.98 555	0.79 462	0.87 438	0.39 231	0.33 274	0.84 546	0.29 274	0.13 119	0.12 304	0.16 262	0.17 414	0.15 274	0.12 199

CIPLG	0.41 379	0.21 337	0.63 520	0.45 506	0.33 550	0.52 391	0.33 336	0.65 313	0.60 324	0.82 486	0.96 478	0.46 299	0.32 256	0.55 299	0.44 454	0.16 324	0.12 304	0.15 222	0.14 283	0.13 155	0.14 299

LCNet	0.41 379	0.20 292	0.32 152	0.44 481	0.24 307	0.47 370	0.29 244	0.67 334	0.53 297	0.72 427	1.03 518	0.66 424	0.60 483	0.58 347	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.19 411	0.19 474	0.21 488	0.36 630

HHNet	0.41 379	0.17 150	0.41 306	0.34 133	0.37 578	0.33 218	0.34 354	0.69 353	0.75 410	0.86 516	1.30 606	0.52 333	0.32 256	0.52 276	0.35 351	0.15 264	0.11 232	0.19 411	0.15 317	0.15 274	0.24 548

AnonymousM	0.41 379	0.81 676	0.29 89	0.34 133	0.22 216	0.28 133	0.38 442	0.53 227	0.41 221	0.70 409	0.49 238	0.47 302	0.27 178	0.41 163	0.31 292	0.15 264	0.12 304	1.51 702	0.26 599	0.12 104	0.10 63

HITNet	0.41 379	0.26 482	0.45 367	0.33 103	0.17 43	0.63 482	0.30 264	0.93 479	0.64 348	0.71 416	0.82 405	0.64 406	0.52 430	0.59 365	0.43 436	0.14 184	0.10 96	0.15 222	0.13 240	0.19 441	0.12 199
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
rvit_0105_5	0.42 387	0.31 541	0.73 570	0.50 572	0.29 480	0.44 349	0.42 503	0.61 281	0.74 405	0.51 294	0.51 252	0.60 385	0.47 402	0.57 324	0.38 398	0.27 583	0.25 610	0.25 554	0.23 559	0.22 512	0.18 431

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 387	0.20 292	0.74 575	0.38 280	0.43 618	0.39 302	0.26 182	0.94 484	0.49 278	0.53 304	0.77 367	0.93 545	0.45 389	0.63 403	0.24 146	0.16 324	0.10 96	0.17 310	0.18 443	0.20 461	0.20 492

test_sample2	0.42 387	0.22 378	0.43 342	0.33 103	0.21 183	0.58 440	0.39 464	0.95 491	0.67 362	0.63 350	0.77 367	0.69 437	0.57 462	0.61 380	0.38 398	0.19 450	0.14 418	0.18 364	0.16 355	0.19 441	0.18 431

test_sample1	0.42 387	0.22 378	0.46 384	0.34 133	0.23 271	0.58 440	0.35 380	0.99 504	0.49 278	0.62 341	0.75 357	0.69 437	0.61 489	0.58 347	0.44 454	0.18 416	0.14 418	0.17 310	0.15 317	0.17 374	0.17 411

StereoVision	0.42 387	0.28 514	0.45 367	0.49 558	0.28 450	0.38 289	0.38 442	0.72 384	0.62 329	0.44 261	1.14 563	0.54 341	0.39 350	0.56 312	0.34 332	0.21 495	0.24 602	0.25 554	0.24 575	0.26 558	0.16 384

GANet-ADL	0.42 387	0.25 465	0.45 367	0.43 461	0.29 480	0.54 406	0.35 380	0.89 465	0.86 485	0.63 350	0.72 341	0.68 432	0.42 367	0.52 276	0.41 420	0.21 495	0.14 418	0.15 222	0.13 240	0.18 405	0.19 466

OMP-Stereo	0.42 387	0.22 378	0.46 384	0.52 601	0.24 307	0.36 263	0.25 159	0.71 378	0.78 438	0.77 453	0.64 311	0.89 530	0.39 350	0.91 577	0.35 351	0.15 264	0.12 304	0.20 444	0.15 317	0.15 274	0.12 199

PFNet	0.42 387	0.18 193	0.58 498	0.43 461	0.24 307	0.43 340	0.32 324	0.74 399	0.78 438	1.00 593	0.74 355	0.68 432	0.39 350	0.72 481	0.37 389	0.16 324	0.10 96	0.20 444	0.15 317	0.16 333	0.13 251

IRAFT_RVC	0.42 387	0.20 292	0.48 418	0.44 481	0.24 307	0.27 111	0.54 582	0.74 399	0.77 428	0.76 447	0.80 392	0.73 466	0.51 426	0.70 469	0.36 369	0.17 379	0.10 96	0.21 486	0.16 355	0.16 333	0.14 299

FENet	0.42 387	0.22 378	0.38 259	0.39 312	0.24 307	0.55 413	0.32 324	0.79 426	0.70 376	0.71 416	0.72 341	0.63 400	0.57 462	0.62 390	0.44 454	0.19 450	0.13 378	0.19 411	0.17 414	0.18 405	0.19 466

IGEV_i1	0.43 397	0.22 378	0.50 445	0.39 312	0.22 216	0.64 490	0.40 476	0.96 495	0.61 325	0.68 395	0.69 334	0.75 474	0.45 389	0.72 481	0.41 420	0.15 264	0.13 378	0.16 262	0.13 240	0.17 374	0.16 384

FACV-RUCA	0.43 397	0.28 514	0.47 397	0.45 506	0.33 550	0.58 440	0.34 354	0.82 436	0.73 396	0.57 321	0.84 417	0.47 302	0.50 421	0.54 292	0.39 406	0.22 522	0.15 451	0.35 632	0.16 355	0.28 573	0.21 512

TestStereo1	0.43 397	0.23 400	0.41 306	0.51 588	0.24 307	0.34 237	0.40 476	0.77 416	0.90 516	0.68 395	0.96 478	0.48 307	0.46 396	0.91 577	0.32 302	0.16 324	0.13 378	0.18 364	0.15 317	0.14 207	0.13 251

test_5	0.43 397	0.24 439	0.43 342	0.52 601	0.28 450	0.28 133	0.42 503	0.72 384	0.82 462	0.62 341	0.91 457	0.72 455	0.55 453	0.79 525	0.35 351	0.14 184	0.11 232	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.16 384

SA-5K	0.43 397	0.23 400	0.41 306	0.51 588	0.24 307	0.34 237	0.40 476	0.77 416	0.90 516	0.68 395	0.96 478	0.48 307	0.46 396	0.91 577	0.32 302	0.16 324	0.13 378	0.18 364	0.15 317	0.14 207	0.13 251

dd	0.43 397	0.38 586	0.55 484	0.44 481	0.25 341	0.47 370	0.38 442	0.70 369	1.05 589	0.59 325	0.65 314	0.42 268	0.39 350	0.66 434	0.50 490	0.24 553	0.15 451	0.21 486	0.15 317	0.22 512	0.18 431

IIG-Stereo	0.43 397	0.21 337	0.44 354	0.50 572	0.25 341	0.44 349	0.21 77	0.71 378	0.76 419	0.83 498	0.95 474	0.83 505	0.43 373	0.90 570	0.35 351	0.15 264	0.12 304	0.19 411	0.14 283	0.15 274	0.11 136

DN-CSS_ROB	0.43 397	0.26 482	0.62 510	0.40 356	0.29 480	0.44 349	0.27 205	0.77 416	0.75 410	0.72 427	1.09 544	0.48 307	0.43 373	0.69 462	0.37 389	0.15 264	0.12 304	0.21 486	0.19 474	0.18 405	0.16 384

Selective-IGEV-i1	0.44 405	0.20 292	0.53 473	0.41 394	0.22 216	0.62 470	0.50 554	1.01 519	0.88 498	0.63 350	0.81 399	0.79 491	0.38 337	0.54 292	0.38 398	0.16 324	0.13 378	0.15 222	0.13 240	0.15 274	0.15 333

MyStereo05	0.44 405	0.21 337	0.45 367	0.41 394	0.28 450	0.41 328	0.50 554	0.93 479	1.09 606	0.76 447	0.61 300	0.51 327	0.57 462	0.73 488	0.42 428	0.14 184	0.13 378	0.18 364	0.17 414	0.17 374	0.15 333

MyStereo04	0.44 405	0.22 378	0.44 354	0.42 440	0.28 450	0.40 308	0.50 554	1.00 509	1.08 604	0.62 341	0.58 292	0.55 346	0.57 462	0.71 475	0.44 454	0.14 184	0.13 378	0.18 364	0.17 414	0.17 374	0.16 384

mmm	0.44 405	0.27 500	0.46 384	0.38 280	0.24 307	0.61 462	0.35 380	0.94 484	0.53 297	0.72 427	1.05 528	0.63 400	0.50 421	0.57 324	0.45 463	0.18 416	0.15 451	0.23 524	0.20 501	0.20 461	0.18 431

ffm	0.44 405	0.26 482	0.49 431	0.37 240	0.25 341	0.55 413	0.37 420	0.68 344	1.04 585	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	0.57 324	0.25 178	0.16 324	0.10 96	0.25 554	0.21 524	0.16 333	0.16 384

SA	0.44 405	0.25 465	0.46 384	0.46 527	0.24 307	0.43 340	0.36 403	0.75 406	0.96 548	0.59 325	1.03 518	0.48 307	0.52 430	0.94 593	0.32 302	0.16 324	0.12 304	0.21 486	0.19 474	0.15 274	0.13 251

GwcNet-ADL	0.44 405	0.22 378	0.48 418	0.45 506	0.30 499	0.40 308	0.37 420	0.92 477	0.97 551	0.71 416	0.78 379	0.61 391	0.42 367	0.62 390	0.50 490	0.19 450	0.14 418	0.15 222	0.14 283	0.18 405	0.18 431

TransformOpticalFlow	0.44 405	0.20 292	0.47 397	0.41 394	0.23 271	0.37 276	0.47 535	0.94 484	0.76 419	0.65 371	1.14 563	0.73 466	0.56 460	0.76 505	0.32 302	0.15 264	0.10 96	0.17 310	0.15 317	0.14 207	0.13 251

GMM-Stereo	0.44 405	0.19 240	0.36 228	0.42 440	0.25 341	0.51 385	0.47 535	0.71 378	0.53 297	0.76 447	1.37 616	0.76 481	0.38 337	0.60 371	0.33 316	0.15 264	0.10 96	0.20 444	0.19 474	0.16 333	0.27 573

GES	0.44 405	0.23 400	0.57 494	0.40 356	0.30 499	0.59 452	0.36 403	0.96 495	0.68 368	0.74 438	0.83 411	0.47 302	0.48 407	0.67 445	0.43 436	0.22 522	0.16 484	0.17 310	0.16 355	0.18 405	0.23 539

HCRNet	0.44 405	0.34 558	0.41 306	0.53 611	0.26 389	0.53 399	0.29 244	0.83 441	0.63 340	0.71 416	0.81 399	0.77 487	0.50 421	0.66 434	0.36 369	0.24 553	0.16 484	0.24 541	0.20 501	0.21 488	0.18 431

Hybrid-DGEV-03	0.45 416	0.19 240	0.33 173	0.43 461	0.27 425	0.56 428	0.26 182	0.65 313	0.74 405	0.94 566	1.92 666	0.61 391	0.30 233	0.55 299	0.34 332	0.14 184	0.10 96	0.18 364	0.16 355	0.14 207	0.11 136

DFGA-Net	0.45 416	0.29 526	0.80 595	0.42 440	0.32 538	0.53 399	0.35 380	0.78 422	0.89 513	0.66 384	0.75 357	0.48 307	0.39 350	0.74 495	0.60 532	0.15 264	0.13 378	0.19 411	0.18 443	0.20 461	0.17 411

fast-iter	0.45 416	0.21 337	0.36 228	0.34 133	0.35 566	0.28 133	0.31 293	0.72 384	0.46 259	0.87 524	1.13 558	1.09 594	0.76 574	0.69 462	0.56 522	0.12 61	0.10 96	0.17 310	0.17 414	0.17 374	0.15 333

CoSv	0.45 416	0.21 337	0.36 228	0.34 133	0.35 566	0.28 133	0.31 293	0.72 384	0.46 259	0.87 524	1.13 558	1.09 594	0.76 574	0.69 462	0.56 522	0.12 61	0.10 96	0.17 310	0.17 414	0.17 374	0.15 333

U	0.45 416	0.16 100	0.32 152	0.40 356	0.71 681	3.55 715	0.20 50	0.41 122	0.38 200	0.26 98	0.23 52	0.24 92	0.22 102	0.26 12	0.22 85	0.15 264	0.09 27	0.88 693	0.13 240	0.13 155	0.11 136

CASS	0.45 416	0.27 500	0.42 327	0.48 543	0.22 216	0.61 462	0.34 354	0.97 499	0.62 329	0.71 416	0.85 427	0.61 391	0.55 453	0.57 324	0.41 420	0.29 602	0.16 484	0.22 502	0.18 443	0.22 512	0.28 580
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 416	0.25 465	0.43 342	0.45 506	0.28 450	0.70 517	0.34 354	0.94 484	0.76 419	0.75 440	0.80 392	0.65 419	0.49 411	0.64 418	0.51 500	0.20 476	0.14 418	0.22 502	0.19 474	0.18 405	0.18 431

RAFT_CTSACE	0.45 416	0.20 292	0.44 354	0.45 506	0.27 425	0.34 237	0.39 464	0.60 273	0.73 396	0.76 447	1.44 632	0.83 505	0.38 337	1.08 616	0.26 208	0.12 61	0.13 378	0.18 364	0.16 355	0.15 274	0.11 136

iRaft-Stereo_5w	0.45 416	0.21 337	0.48 418	0.42 440	0.28 450	0.31 186	0.54 582	0.63 296	0.62 329	0.62 341	0.89 450	1.01 568	0.69 540	0.75 501	0.66 551	0.13 119	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.14 207	0.15 333

RAFT	0.45 416	0.22 378	0.45 367	0.47 535	0.26 389	0.54 406	0.47 535	0.66 324	0.58 320	0.80 464	0.82 405	0.94 547	0.57 462	0.75 501	0.34 332	0.17 379	0.15 451	0.22 502	0.20 501	0.16 333	0.12 199

DMCA	0.45 416	0.26 482	0.50 445	0.38 280	0.28 450	0.51 385	0.34 354	0.93 479	0.68 368	0.75 440	0.83 411	0.79 491	0.53 435	0.51 269	0.54 515	0.21 495	0.16 484	0.21 486	0.16 355	0.19 441	0.21 512

Select-FE	0.46 427	0.24 439	0.88 606	0.42 440	0.35 566	0.33 218	0.19 31	0.90 470	0.37 190	0.60 329	1.01 504	0.97 554	0.80 592	0.72 481	0.28 252	0.16 324	0.12 304	0.17 310	0.20 501	0.15 274	0.24 548

PAM_32	0.46 427	0.19 240	0.67 541	0.39 312	0.24 307	0.75 538	0.27 205	0.95 491	0.34 150	0.68 395	0.44 216	1.91 678	0.65 519	0.62 390	0.26 208	0.15 264	0.10 96	0.16 262	0.15 317	0.14 207	0.13 251

PAM	0.46 427	0.19 240	0.70 556	0.40 356	0.26 389	0.75 538	0.33 336	0.85 447	0.34 150	0.70 409	0.46 225	1.83 673	0.63 502	0.61 380	0.26 208	0.15 264	0.10 96	0.16 262	0.14 283	0.14 207	0.13 251

UGAM-zero	0.46 427	0.19 240	0.62 510	0.37 240	0.23 271	0.34 237	0.21 77	1.15 581	0.39 212	0.66 384	0.61 300	1.70 670	0.91 617	0.75 501	0.25 178	0.14 184	0.11 232	0.15 222	0.12 193	0.13 155	0.13 251

test_sample3	0.46 427	0.25 465	0.50 445	0.35 180	0.23 271	0.69 512	0.37 420	1.15 581	0.81 457	0.75 440	0.79 389	0.66 424	0.49 411	0.63 403	0.46 474	0.21 495	0.15 451	0.20 444	0.19 474	0.21 488	0.19 466

IER	0.46 427	0.23 400	0.50 445	0.38 280	0.28 450	0.69 512	0.35 380	0.80 430	0.66 357	0.83 498	0.94 465	0.75 474	0.77 581	0.60 371	0.42 428	0.17 379	0.14 418	0.17 310	0.17 414	0.17 374	0.15 333

BSDual-CNN	0.46 427	0.25 465	0.43 342	0.45 506	0.28 450	0.77 545	0.40 476	0.94 484	0.76 419	0.75 440	0.80 392	0.76 481	0.54 447	0.64 418	0.43 436	0.20 476	0.14 418	0.22 502	0.19 474	0.18 405	0.18 431

STrans-v2	0.46 427	0.20 292	0.48 418	0.40 356	0.24 307	0.55 413	0.50 554	1.07 543	0.73 396	0.65 371	1.05 528	0.72 455	0.69 540	0.72 481	0.33 316	0.14 184	0.10 96	0.17 310	0.14 283	0.13 155	0.12 199

Prome-Stereo	0.46 427	0.19 240	0.35 213	0.44 481	0.26 389	0.40 308	0.45 523	0.68 344	0.44 244	0.96 575	1.84 662	0.59 379	0.67 530	0.61 380	0.32 302	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.14 283	0.16 333	0.29 587

ICVP	0.46 427	0.25 465	0.38 259	0.48 543	0.28 450	0.58 440	0.43 511	1.00 509	0.70 376	0.67 389	0.95 474	0.75 474	0.55 453	0.53 285	0.54 515	0.23 540	0.17 505	0.19 411	0.17 414	0.19 441	0.20 492
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 427	0.34 558	0.86 604	0.50 572	0.37 578	0.81 563	0.50 554	0.72 384	0.65 353	0.51 294	0.65 314	0.45 291	0.45 389	0.64 418	0.38 398	0.24 553	0.24 602	0.22 502	0.21 524	0.23 529	0.23 539

CFNet_pseudo	0.46 427	0.24 439	0.52 466	0.37 240	0.27 425	0.58 440	0.30 264	0.86 451	0.88 498	0.82 486	1.03 518	0.75 474	0.47 402	0.58 347	0.44 454	0.17 379	0.12 304	0.24 541	0.16 355	0.24 542	0.19 466

ACVNet	0.46 427	0.23 400	0.36 228	0.39 312	0.28 450	0.58 440	0.40 476	0.87 458	0.80 449	0.64 362	0.96 478	0.79 491	0.60 483	0.63 403	0.67 554	0.17 379	0.15 451	0.16 262	0.15 317	0.18 405	0.15 333

BEATNet_4x	0.46 427	0.32 545	0.56 490	0.37 240	0.19 105	0.63 482	0.35 380	1.01 519	0.72 389	0.77 453	0.83 411	0.70 442	0.59 479	0.68 456	0.53 510	0.16 324	0.12 304	0.16 262	0.14 283	0.24 542	0.16 384

ccs_rob	0.46 427	0.24 439	0.52 466	0.37 240	0.27 425	0.58 440	0.31 293	0.86 451	0.88 498	0.82 486	1.02 513	0.75 474	0.47 402	0.58 347	0.44 454	0.17 379	0.12 304	0.24 541	0.16 355	0.24 542	0.19 466

G2L-ROB	0.47 442	0.19 240	0.42 327	0.35 180	0.22 216	0.57 434	0.42 503	1.14 577	0.71 387	0.84 505	0.75 357	1.09 594	0.53 435	0.74 495	0.53 510	0.17 379	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.17 374	0.19 466

rvit_0105_3	0.47 442	0.34 558	0.77 591	0.54 618	0.31 521	0.49 378	0.47 535	0.63 296	0.79 447	0.65 371	0.59 293	0.64 406	0.50 421	0.65 425	0.39 406	0.29 602	0.27 627	0.29 606	0.28 614	0.21 488	0.20 492

rvit_stereo_0075_2	0.47 442	0.37 576	0.70 556	0.53 611	0.46 637	0.43 340	0.36 403	0.81 434	0.67 362	0.55 314	0.74 355	0.59 379	0.43 373	0.63 403	0.43 436	0.32 625	0.23 592	0.35 632	0.25 584	0.30 587	0.25 557

test_sample5	0.47 442	0.26 482	0.49 431	0.36 214	0.22 216	0.64 490	0.39 464	1.13 568	0.81 457	0.77 453	0.94 465	0.64 406	0.54 447	0.65 425	0.43 436	0.21 495	0.16 484	0.22 502	0.20 501	0.22 512	0.20 492

test_sample4	0.47 442	0.26 482	0.50 445	0.35 180	0.22 216	0.69 512	0.38 442	1.15 581	0.81 457	0.78 457	0.82 405	0.62 398	0.53 435	0.63 403	0.44 454	0.21 495	0.15 451	0.21 486	0.19 474	0.21 488	0.19 466

DispNO	0.47 442	0.23 400	0.71 561	0.39 312	0.31 521	0.60 459	0.38 442	0.89 465	0.77 428	0.75 440	0.84 417	0.72 455	0.54 447	0.73 488	0.46 474	0.19 450	0.14 418	0.20 444	0.18 443	0.16 333	0.17 411

CoDeX	0.47 442	0.20 292	0.49 431	0.42 440	0.25 341	0.75 538	0.36 403	1.27 633	0.80 449	0.82 486	0.96 478	0.62 398	0.57 462	0.60 371	0.36 369	0.17 379	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.16 333	0.14 299

ARAFT	0.47 442	0.24 439	0.79 593	0.42 440	0.25 341	0.55 413	0.55 587	0.75 406	0.81 457	0.89 538	0.75 357	0.73 466	0.47 402	0.88 562	0.37 389	0.15 264	0.12 304	0.23 524	0.22 542	0.14 207	0.13 251

SFCPSM	0.47 442	0.21 337	0.55 484	0.40 356	0.27 425	0.87 582	0.37 420	1.33 645	0.77 428	0.80 464	0.84 417	0.54 341	0.49 411	0.57 324	0.37 389	0.18 416	0.13 378	0.18 364	0.20 501	0.16 333	0.15 333

cf-r	0.47 442	0.23 400	0.41 306	0.39 312	0.23 271	0.59 452	0.37 420	0.88 463	0.85 480	0.72 427	1.05 528	0.94 547	0.62 496	0.56 312	0.54 515	0.21 495	0.14 418	0.17 310	0.19 474	0.15 274	0.15 333

GANet-RSSM	0.47 442	0.21 337	0.37 246	0.38 280	0.25 341	0.58 440	0.36 403	1.07 543	0.78 438	0.68 395	1.01 504	0.86 515	0.67 530	0.62 390	0.44 454	0.21 495	0.15 451	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.17 411

CCAANet	0.47 442	0.20 292	0.47 397	0.41 394	0.28 450	0.67 507	0.31 293	0.99 504	0.75 410	0.63 350	1.22 585	0.69 437	0.52 430	0.79 525	0.42 428	0.14 184	0.13 378	0.19 411	0.19 474	0.15 274	0.19 466

MLCV	0.47 442	0.24 439	0.61 507	0.37 240	0.17 43	0.61 462	0.33 336	0.80 430	0.87 494	0.94 566	1.13 558	0.72 455	0.43 373	0.89 568	0.51 500	0.13 119	0.10 96	0.13 113	0.11 153	0.14 207	0.12 199

FSD	0.48 455	0.47 619	0.53 473	0.54 618	0.46 637	0.48 373	0.52 573	0.53 227	0.48 274	0.48 283	0.48 234	0.49 315	0.48 407	0.51 269	0.49 488	0.45 666	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.46 654	0.45 663

G2L-Stereo_test	0.48 455	0.20 292	0.40 295	0.34 133	0.23 271	0.57 434	0.58 598	1.10 554	0.77 428	0.86 516	0.94 465	0.95 549	0.54 447	0.68 456	0.60 532	0.16 324	0.12 304	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.15 333

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 455	0.21 337	1.26 655	0.39 312	0.51 650	0.28 133	0.30 264	1.25 629	0.44 244	0.68 395	1.11 547	0.86 515	0.33 274	0.67 445	0.27 229	0.15 264	0.11 232	0.17 310	0.20 501	0.22 512	0.24 548

DualNet	0.48 455	0.26 482	0.49 431	0.36 214	0.22 216	0.64 490	0.39 464	1.13 568	0.81 457	0.80 464	1.03 518	0.64 406	0.54 447	0.65 425	0.43 436	0.21 495	0.16 484	0.22 502	0.20 501	0.22 512	0.20 492

PCWNet_CMD	0.48 455	0.24 439	0.52 466	0.39 312	0.27 425	0.63 482	0.30 264	0.95 491	0.96 548	0.86 516	1.07 538	0.79 491	0.44 384	0.57 324	0.43 436	0.17 379	0.12 304	0.21 486	0.16 355	0.24 542	0.19 466

gwcnet-sp	0.48 455	0.23 400	0.70 556	0.40 356	0.26 389	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 416	0.17 505	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.18 431

scenet	0.48 455	0.23 400	0.70 556	0.40 356	0.26 389	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 416	0.17 505	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.18 431

ssnet	0.48 455	0.23 400	0.70 556	0.40 356	0.26 389	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 416	0.17 505	0.18 364	0.18 443	0.18 405	0.18 431

Sa-1000	0.48 455	0.24 439	0.41 306	0.45 506	0.25 341	0.59 452	0.34 354	0.81 434	0.93 534	0.82 486	1.50 639	0.53 337	0.45 389	0.92 580	0.30 282	0.15 264	0.12 304	0.21 486	0.19 474	0.15 274	0.13 251

UDGNet	0.48 455	0.77 673	0.50 445	0.48 543	0.31 521	0.41 328	0.34 354	0.70 369	0.92 528	0.65 371	0.60 295	0.58 364	0.43 373	0.63 403	0.41 420	0.32 625	0.15 451	0.66 684	0.19 474	0.36 623	0.21 512

PSMNet-ADL	0.48 455	0.27 500	0.40 295	0.48 543	0.30 499	0.68 510	0.37 420	0.90 470	0.80 449	0.61 337	0.80 392	0.92 542	0.62 496	0.72 481	0.63 543	0.23 540	0.18 530	0.18 364	0.20 501	0.22 512	0.20 492

PSM-AAD	0.48 455	0.20 292	0.37 246	0.43 461	0.23 271	0.56 428	0.50 554	0.65 313	0.70 376	1.07 619	1.12 551	0.58 364	0.92 622	0.61 380	0.32 302	0.15 264	0.11 232	0.25 554	0.26 599	0.18 405	0.43 658

KYRaft	0.48 455	0.20 292	0.38 259	0.44 481	0.23 271	0.44 349	0.37 420	0.66 324	0.41 221	0.94 566	1.73 655	0.79 491	0.41 364	0.63 403	0.31 292	0.16 324	0.11 232	0.18 364	0.22 542	0.16 333	0.78 691

ASMatch	0.48 455	0.19 240	0.45 367	0.39 312	0.28 450	0.37 276	0.26 182	0.74 399	0.68 368	0.76 447	2.34 679	0.61 391	0.52 430	0.62 390	0.37 389	0.14 184	0.12 304	0.17 310	0.15 317	0.14 207	0.21 512

DEmStereo	0.48 455	0.17 150	0.50 445	0.38 280	0.25 341	0.59 452	0.34 354	0.63 296	0.74 405	0.89 538	1.66 651	0.58 364	1.06 645	0.60 371	0.42 428	0.14 184	0.11 232	0.16 262	0.16 355	0.14 207	0.15 333

PSMNet-RSSM	0.48 455	0.22 378	0.38 259	0.42 440	0.25 341	0.50 380	0.37 420	1.10 554	0.77 428	0.70 409	1.06 535	0.84 508	0.64 513	0.62 390	0.47 481	0.23 540	0.15 451	0.23 524	0.25 584	0.20 461	0.19 466

CFNet-ft	0.48 455	0.23 400	0.36 228	0.40 356	0.26 389	0.64 490	0.37 420	0.87 458	0.85 480	0.64 362	1.00 501	1.01 568	0.64 513	0.61 380	0.53 510	0.23 540	0.15 451	0.24 541	0.21 524	0.23 529	0.18 431

MSMDNet	0.48 455	0.24 439	0.52 466	0.39 312	0.27 425	0.63 482	0.30 264	0.96 495	0.96 548	0.86 516	1.07 538	0.79 491	0.44 384	0.57 324	0.43 436	0.17 379	0.12 304	0.20 444	0.16 355	0.23 529	0.19 466

CFNet_RVC	0.48 455	0.23 400	0.36 228	0.40 356	0.26 389	0.64 490	0.37 420	0.87 458	0.85 480	0.64 362	1.00 501	1.01 568	0.64 513	0.61 380	0.53 510	0.23 540	0.15 451	0.24 541	0.21 524	0.23 529	0.18 431

G2L-Stereo	0.49 474	0.23 400	0.48 418	0.43 461	0.26 389	0.47 370	0.42 503	0.93 479	0.78 438	0.84 505	0.86 430	0.91 537	0.52 430	0.78 518	0.70 562	0.20 476	0.17 505	0.22 502	0.18 443	0.17 374	0.21 512

DCVSM-stereo	0.49 474	0.27 500	0.53 473	0.39 312	0.29 480	0.51 385	0.26 182	0.75 406	0.75 410	1.11 629	0.75 357	1.05 581	0.72 561	0.60 371	0.47 481	0.20 476	0.19 549	0.24 541	0.20 501	0.25 551	0.30 596

test_sample6	0.49 474	0.26 482	0.50 445	0.37 240	0.22 216	0.63 482	0.40 476	1.12 566	0.83 467	0.80 464	1.03 518	0.66 424	0.55 453	0.67 445	0.46 474	0.22 522	0.16 484	0.22 502	0.22 542	0.23 529	0.21 512

qqq1	0.49 474	0.23 400	0.62 510	0.34 133	0.20 151	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.34 332	0.19 450	0.15 451	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.14 299

fff1	0.49 474	0.23 400	0.62 510	0.34 133	0.20 151	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.34 332	0.19 450	0.15 451	0.14 170	0.12 193	0.15 274	0.14 299

ff1	0.49 474	0.26 482	0.49 431	0.37 240	0.25 341	0.55 413	0.37 420	0.68 344	1.04 585	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 605	0.16 324	0.10 96	0.25 554	0.21 524	0.16 333	0.16 384

GMStereo_Zeroshot	0.49 474	0.44 612	0.74 575	0.49 558	0.27 425	0.56 428	0.29 244	0.73 395	0.76 419	0.86 516	0.94 465	0.91 537	0.36 321	0.74 495	0.43 436	0.26 573	0.14 418	0.26 573	0.15 317	0.36 623	0.18 431

ToySt	0.49 474	0.27 500	0.75 581	0.40 356	0.27 425	0.64 490	0.49 549	0.84 444	0.77 428	0.60 329	0.83 411	0.88 526	0.66 527	0.70 469	0.56 522	0.16 324	0.17 505	0.21 486	0.20 501	0.21 488	0.19 466

anonymousa	0.49 474	0.20 292	0.42 327	0.38 280	0.23 271	0.91 586	0.35 380	0.75 406	0.62 329	0.85 509	1.54 644	1.06 583	0.66 527	0.51 269	0.43 436	0.16 324	0.13 378	0.19 411	0.21 524	0.16 333	0.14 299

hknet	0.49 474	0.25 465	0.51 460	0.45 506	0.29 480	0.77 545	0.40 476	0.94 484	0.83 467	0.75 440	0.80 392	0.97 554	0.61 489	0.73 488	0.45 463	0.18 416	0.14 418	0.22 502	0.19 474	0.18 405	0.18 431

psmg	0.49 474	0.25 465	0.43 342	0.41 394	0.28 450	0.85 578	0.43 511	0.99 504	0.76 419	0.91 551	0.94 465	0.76 481	0.54 447	0.64 418	0.43 436	0.20 476	0.15 451	0.20 444	0.20 501	0.18 405	0.18 431

DRaft	0.49 474	0.17 150	0.47 397	0.37 240	0.25 341	0.58 440	0.40 476	0.65 313	0.85 480	1.02 601	1.75 658	0.50 321	0.82 597	0.63 403	0.40 414	0.13 119	0.11 232	0.16 262	0.16 355	0.14 207	0.15 333

GrayStereo	0.49 474	0.19 240	0.42 327	0.46 527	0.28 450	0.53 399	0.67 625	0.69 353	0.63 340	1.02 601	1.47 638	0.78 489	0.76 574	0.56 312	0.33 316	0.14 184	0.12 304	0.17 310	0.17 414	0.15 274	0.29 587

GwcNet-RSSM	0.49 474	0.24 439	0.42 327	0.40 356	0.23 271	0.55 413	0.38 442	0.93 479	0.93 534	0.71 416	1.16 574	0.86 515	0.60 483	0.62 390	0.66 551	0.21 495	0.14 418	0.19 411	0.20 501	0.16 333	0.15 333

UCFNet_RVC	0.49 474	0.26 482	0.35 213	0.39 312	0.26 389	0.64 490	0.36 403	1.15 581	0.84 472	0.67 389	0.88 446	0.88 526	0.59 479	0.58 347	0.45 463	0.24 553	0.17 505	0.27 587	0.27 606	0.25 551	0.23 539

iResNet	0.49 474	0.29 526	0.79 593	0.42 440	0.21 183	0.61 462	0.40 476	0.82 436	0.99 560	0.87 524	1.12 551	0.69 437	0.53 435	0.78 518	0.51 500	0.15 264	0.11 232	0.14 170	0.12 193	0.17 374	0.15 333

PStereo	0.50 490	0.75 669	0.42 327	0.37 240	0.28 450	0.55 413	0.46 527	0.54 230	0.88 498	0.53 304	0.33 153	0.51 327	0.51 426	0.78 518	0.67 554	0.51 677	0.25 610	0.30 615	0.27 606	0.59 678	0.49 676

CFNet_ucs	0.50 490	0.24 439	0.55 484	0.38 280	0.31 521	0.58 440	0.33 336	0.98 502	0.93 534	0.88 534	1.19 582	0.80 500	0.49 411	0.63 403	0.43 436	0.21 495	0.15 451	0.26 573	0.18 443	0.26 558	0.22 532

NINENet	0.50 490	0.29 526	0.51 460	0.45 506	0.32 538	0.70 517	0.34 354	1.10 554	0.88 498	0.80 464	0.94 465	0.65 419	0.49 411	0.73 488	0.51 500	0.22 522	0.20 564	0.25 554	0.18 443	0.22 512	0.21 512

AACVNet	0.50 490	0.23 400	0.49 431	0.46 527	0.29 480	0.52 391	0.38 442	0.90 470	0.55 308	0.81 477	1.03 518	1.00 564	0.70 553	0.83 541	0.54 515	0.21 495	0.18 530	0.24 541	0.18 443	0.23 529	0.20 492

CrosDoStereo	0.50 490	0.18 193	0.45 367	0.38 280	0.24 307	0.40 308	1.18 690	0.67 334	0.86 485	0.94 566	1.37 616	0.63 400	0.77 581	0.65 425	0.45 463	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.18 443	0.14 207	0.14 299

DeepStereo_LL	0.50 490	0.18 193	0.45 367	0.38 280	0.24 307	0.40 308	1.18 690	0.67 334	0.86 485	0.94 566	1.37 616	0.63 400	0.77 581	0.65 425	0.45 463	0.15 264	0.12 304	0.17 310	0.18 443	0.14 207	0.14 299

THIR-Stereo	0.50 490	0.18 193	0.45 367	0.38 280	0.23 271	0.75 538	0.67 625	0.66 324	0.87 494	1.02 601	1.40 622	0.72 455	0.76 574	0.62 390	0.42 428	0.15 264	0.11 232	0.17 310	0.18 443	0.14 207	0.15 333

AdaStereo	0.50 490	0.32 545	0.47 397	0.48 543	0.25 341	0.67 507	0.32 324	1.17 594	0.88 498	0.75 440	0.99 498	0.75 474	0.49 411	0.67 445	0.46 474	0.27 583	0.12 304	0.28 595	0.18 443	0.23 529	0.18 431
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.
SMFormer	0.51 498	0.23 400	0.62 510	0.34 133	0.20 151	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 450	0.15 451	0.18 364	0.16 355	0.18 405	0.18 431

tta	0.51 498	0.23 400	0.62 510	0.34 133	0.20 151	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 450	0.15 451	0.18 364	0.16 355	0.15 274	0.14 299

DAS	0.51 498	0.25 465	0.60 505	0.48 543	0.31 521	0.58 440	0.41 492	0.83 441	0.97 551	0.89 538	1.12 551	0.70 442	0.75 571	0.82 533	0.43 436	0.17 379	0.13 378	0.18 364	0.15 317	0.20 461	0.18 431

SepStereo	0.51 498	0.25 465	0.60 505	0.48 543	0.31 521	0.58 440	0.41 492	0.83 441	0.97 551	0.89 538	1.12 551	0.70 442	0.75 571	0.93 586	0.43 436	0.17 379	0.13 378	0.18 364	0.15 317	0.20 461	0.18 431

acv_ft	0.51 498	0.23 400	0.56 490	0.44 481	0.28 450	0.86 581	0.39 464	0.91 475	0.80 449	0.97 580	0.96 478	0.79 491	0.59 479	0.63 403	0.87 601	0.17 379	0.15 451	0.16 262	0.15 317	0.17 374	0.15 333

DMCA-RVC	0.51 498	0.30 536	0.59 499	0.50 572	0.32 538	0.54 406	0.38 442	0.86 451	0.68 368	0.94 566	0.86 430	0.91 537	0.68 536	0.70 469	0.59 530	0.23 540	0.18 530	0.31 616	0.23 559	0.26 558	0.19 466

CFNet	0.51 498	0.29 526	0.46 384	0.41 394	0.27 425	0.70 517	0.32 324	1.13 568	1.00 567	0.72 427	1.07 538	0.85 510	0.60 483	0.76 505	0.52 507	0.19 450	0.14 418	0.23 524	0.23 559	0.21 488	0.16 384

HSM	0.51 498	0.24 439	0.41 306	0.39 312	0.24 307	0.75 538	0.40 476	1.22 613	0.75 410	0.81 477	0.91 457	1.21 616	0.69 540	0.87 559	0.46 474	0.17 379	0.13 378	0.17 310	0.14 283	0.17 374	0.17 411

RT-IGEV	0.52 506	0.19 240	0.59 499	0.40 356	0.25 341	0.79 552	0.62 611	1.15 581	0.74 405	0.89 538	0.99 498	1.18 615	0.61 489	0.65 425	0.31 292	0.19 450	0.13 378	0.17 310	0.13 240	0.15 274	0.20 492

DDVS	0.52 506	0.30 536	0.56 490	0.41 394	0.31 521	0.71 522	0.34 354	0.91 475	0.67 362	0.85 509	0.89 450	1.12 602	0.46 396	0.86 557	0.60 532	0.22 522	0.16 484	0.22 502	0.18 443	0.25 551	0.26 563

UGAM	0.52 506	0.22 378	0.46 384	0.45 506	0.25 341	0.41 328	0.52 573	0.62 286	1.16 619	0.76 447	1.13 558	1.32 634	0.57 462	1.00 599	0.53 510	0.17 379	0.14 418	0.25 554	0.21 524	0.15 274	0.13 251

test_sample7	0.52 506	0.29 526	0.50 445	0.36 214	0.27 425	0.62 470	0.41 492	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.26 573	0.20 564	0.27 587	0.26 599	0.27 569	0.24 548

ac_64	0.52 506	0.22 378	0.50 445	0.45 506	0.28 450	0.80 558	0.45 523	1.02 523	0.61 325	0.91 551	0.83 411	1.07 588	0.68 536	0.74 495	0.70 562	0.21 495	0.18 530	0.20 444	0.19 474	0.18 405	0.15 333

iResNetv2_ROB	0.52 506	0.27 500	0.69 552	0.38 280	0.25 341	0.62 470	0.35 380	1.17 594	1.01 571	0.99 588	1.06 535	0.88 526	0.67 530	0.66 434	0.39 406	0.19 450	0.13 378	0.15 222	0.11 153	0.18 405	0.16 384

iResNet_ROB	0.52 506	0.21 337	0.53 473	0.37 240	0.21 183	0.61 462	0.29 244	1.51 675	1.32 651	0.90 546	1.02 513	0.80 500	0.62 496	0.76 505	0.43 436	0.16 324	0.12 304	0.13 113	0.09 15	0.15 274	0.18 431

coex_refinement	0.53 513	0.21 337	0.39 281	0.44 481	0.30 499	0.76 544	0.39 464	1.09 551	0.90 516	0.85 509	1.12 551	1.00 564	0.56 460	0.63 403	0.81 585	0.21 495	0.13 378	0.16 262	0.16 355	0.20 461	0.21 512

ITSA-stereo	0.53 513	0.28 514	0.52 466	0.40 356	0.23 271	0.56 428	0.34 354	1.24 625	1.24 634	0.80 464	0.81 399	0.72 455	0.58 472	0.82 533	0.65 548	0.21 495	0.17 505	0.23 524	0.21 524	0.22 512	0.26 563

mmx	0.53 513	0.26 482	0.49 431	0.37 240	0.25 341	0.55 413	0.37 420	1.16 589	1.03 579	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 605	0.20 476	0.15 451	0.25 554	0.21 524	0.22 512	0.20 492

xxx	0.53 513	0.26 482	0.49 431	0.37 240	0.25 341	0.55 413	0.37 420	1.16 589	1.03 579	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 605	0.20 476	0.15 451	0.25 554	0.21 524	0.22 512	0.20 492

AASNet	0.53 513	0.25 465	0.52 466	0.49 558	0.32 538	0.74 532	0.40 476	1.50 672	0.86 485	0.86 516	0.92 461	0.64 406	0.59 479	0.59 365	0.79 580	0.23 540	0.19 549	0.20 444	0.16 355	0.21 488	0.19 466

LMCR-Stereo	0.53 513	0.30 536	0.53 473	0.58 637	0.30 499	0.83 574	0.36 403	1.19 598	0.76 419	0.88 534	1.04 524	0.56 349	0.62 496	0.82 533	0.67 554	0.19 450	0.15 451	0.19 411	0.14 283	0.23 529	0.17 411

RAFT + AFF	0.53 513	0.29 526	0.75 581	0.51 588	0.32 538	0.63 482	0.60 604	1.00 509	0.91 523	0.78 457	0.87 438	0.83 505	0.58 472	0.80 527	0.47 481	0.17 379	0.20 564	0.23 524	0.22 542	0.18 405	0.18 431

UPFNet	0.53 513	0.24 439	0.51 460	0.45 506	0.38 588	0.84 577	0.49 549	0.99 504	0.75 410	0.87 524	0.88 446	0.86 515	0.64 513	0.80 527	0.71 567	0.20 476	0.20 564	0.20 444	0.20 501	0.19 441	0.15 333

RASNet	0.53 513	0.22 378	0.52 466	0.38 280	0.22 216	0.68 510	0.38 442	0.97 499	0.88 498	0.73 433	1.04 524	1.03 575	0.92 622	0.90 570	0.86 595	0.16 324	0.14 418	0.14 170	0.17 414	0.15 274	0.13 251

HSM-Net_RVC	0.53 513	0.22 378	0.35 213	0.37 240	0.21 183	0.85 578	0.37 420	1.23 618	0.93 534	0.90 546	1.15 569	1.26 621	0.63 502	0.72 481	0.48 485	0.17 379	0.13 378	0.16 262	0.15 317	0.17 374	0.15 333
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 513	0.32 545	0.64 525	0.44 481	0.30 499	0.66 502	0.44 520	1.04 530	0.88 498	0.91 551	0.91 457	0.99 560	0.60 483	0.68 456	0.60 532	0.21 495	0.17 505	0.22 502	0.22 542	0.21 488	0.21 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 513	0.34 558	0.59 499	0.41 394	0.30 499	0.50 380	0.43 511	1.19 598	0.70 376	0.85 509	1.05 528	0.86 515	0.55 453	0.84 546	0.51 500	0.29 602	0.23 592	0.22 502	0.22 542	0.26 558	0.25 557

rvit_105_1	0.54 525	0.40 599	0.76 586	0.58 637	0.37 578	0.59 452	0.68 630	0.70 369	0.94 541	0.82 486	0.69 334	0.73 466	0.58 472	0.78 518	0.54 515	0.32 625	0.29 636	0.31 616	0.34 645	0.23 529	0.20 492

UNet	0.54 525	0.26 482	0.66 537	0.44 481	0.40 599	0.99 605	0.41 492	0.98 502	0.75 410	0.83 498	0.89 450	1.04 577	0.72 561	0.73 488	0.62 539	0.19 450	0.14 418	0.20 444	0.17 414	0.20 461	0.17 411

1111x	0.55 527	0.22 378	0.46 384	0.38 280	0.20 151	0.66 502	0.43 511	1.23 618	0.99 560	0.71 416	0.99 498	0.95 549	0.69 540	0.90 570	1.08 643	0.18 416	0.17 505	0.18 364	0.19 474	0.20 461	0.18 431

ADLNet2	0.55 527	0.25 465	0.65 531	0.47 535	0.30 499	0.83 574	0.50 554	1.05 535	0.95 547	0.80 464	0.98 493	0.99 560	0.69 540	0.77 513	0.73 570	0.20 476	0.16 484	0.17 310	0.18 443	0.21 488	0.21 512

GEStereo_RVC	0.55 527	0.29 526	0.63 520	0.49 558	0.31 521	0.70 517	0.54 582	1.22 613	0.92 528	0.82 486	0.85 427	0.85 510	0.63 502	0.90 570	0.65 548	0.24 553	0.16 484	0.19 411	0.16 355	0.21 488	0.22 532

ADLNet	0.55 527	0.27 500	0.51 460	0.44 481	0.35 566	0.78 549	0.46 527	1.08 547	0.86 485	0.99 588	0.98 493	0.92 542	0.63 502	0.69 462	0.81 585	0.22 522	0.16 484	0.22 502	0.22 542	0.21 488	0.21 512

MMNet	0.55 527	0.25 465	0.61 507	0.43 461	0.34 559	1.07 619	0.39 464	0.87 458	0.91 523	0.91 551	0.93 464	0.86 515	0.76 574	0.81 530	0.76 575	0.15 264	0.14 418	0.18 364	0.19 474	0.20 461	0.16 384

delet	0.55 527	0.24 439	0.55 484	0.44 481	0.33 550	1.07 619	0.50 554	1.00 509	0.86 485	0.85 509	0.96 478	0.90 535	0.63 502	0.83 541	0.74 573	0.18 416	0.18 530	0.20 444	0.21 524	0.16 333	0.15 333

psm_up	0.55 527	0.26 482	0.47 397	0.49 558	0.32 538	0.65 500	0.56 593	1.04 530	0.82 462	0.82 486	0.88 446	1.01 568	0.94 628	0.74 495	0.61 536	0.21 495	0.25 610	0.26 573	0.23 559	0.21 488	0.20 492

hitnet-ft	0.55 527	0.27 500	0.39 281	0.41 394	0.28 450	0.78 549	0.40 476	0.92 477	0.90 516	0.82 486	1.01 504	1.13 608	0.70 553	0.78 518	0.67 554	0.28 595	0.20 564	0.28 595	0.22 542	0.29 578	0.26 563

DSFCA	0.55 527	0.25 465	0.62 510	0.40 356	0.36 571	0.74 532	0.52 573	1.04 530	0.82 462	1.06 616	0.84 417	0.89 530	0.63 502	0.99 596	0.58 525	0.25 563	0.21 574	0.21 486	0.21 524	0.21 488	0.19 466

FADNet_RVC	0.55 527	0.37 576	1.17 645	0.44 481	0.31 521	0.56 428	0.34 354	1.06 539	0.88 498	0.67 389	0.90 454	0.61 391	0.65 519	0.93 586	0.70 562	0.21 495	0.18 530	0.26 573	0.23 559	0.31 593	0.28 580

STTStereo	0.55 527	0.37 576	0.76 586	0.44 481	0.31 521	0.60 459	0.44 520	0.96 495	0.86 485	0.99 588	0.90 454	0.96 552	0.58 472	0.71 475	0.61 536	0.25 563	0.23 592	0.26 573	0.32 639	0.24 542	0.23 539

Selective-IGEV-i16pc	0.56 538	0.20 292	1.13 637	0.40 356	0.31 521	2.00 689	0.66 622	0.68 344	1.11 608	0.51 294	0.81 399	0.68 432	0.36 321	0.67 445	0.40 414	0.31 613	0.17 505	0.17 310	0.18 443	0.19 441	0.20 492

ISRNet	0.56 538	0.24 439	0.66 537	0.56 629	0.36 571	0.44 349	0.25 159	0.82 436	0.84 472	1.07 619	1.25 594	0.91 537	0.60 483	0.66 434	0.58 525	0.35 644	0.26 618	0.36 637	0.33 643	0.30 587	0.42 652

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 538	3.08 730	2.43 698	0.31 56	0.18 73	0.29 146	0.20 50	0.37 81	0.32 134	0.28 132	0.24 68	0.18 23	0.18 40	0.31 63	0.22 85	1.09 704	0.08 2	0.17 310	0.16 355	0.14 207	0.97 705

CSP-Net	0.56 538	0.27 500	0.49 431	0.41 394	0.28 450	1.22 646	0.50 554	1.23 618	0.72 389	0.95 574	0.95 474	0.89 530	0.62 496	0.83 541	0.62 539	0.26 573	0.17 505	0.17 310	0.17 414	0.18 405	0.17 411

FTStereo	0.56 538	0.20 292	0.37 246	0.41 394	0.25 341	0.40 308	0.79 658	0.66 324	0.43 236	1.09 625	3.27 701	0.70 442	0.73 564	0.55 299	0.33 316	0.14 184	0.13 378	0.19 411	0.17 414	0.15 274	0.30 596

RAFT-RH_RVC	0.56 538	0.17 150	0.41 306	0.37 240	0.23 271	0.57 434	0.24 147	0.60 273	0.70 376	1.19 639	3.94 713	0.56 349	0.38 337	0.65 425	0.36 369	0.13 119	0.11 232	0.20 444	0.14 283	0.12 104	0.13 251

HGLStereo	0.56 538	0.28 514	0.57 494	0.50 572	0.37 578	0.80 558	0.45 523	1.02 523	0.78 438	0.86 516	1.14 563	0.89 530	0.82 597	0.76 505	0.73 570	0.21 495	0.20 564	0.19 411	0.18 443	0.19 441	0.21 512

FADNet-RVC-Resample	0.56 538	0.33 553	1.16 640	0.49 558	0.34 559	0.71 522	0.43 511	1.01 519	0.93 534	0.82 486	0.87 438	0.74 472	0.67 530	0.73 488	0.45 463	0.18 416	0.18 530	0.26 573	0.27 606	0.26 558	0.27 573

DualNet (step1)	0.57 546	0.36 569	0.72 566	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.41 659	0.20 564	0.40 650	0.41 665	0.36 623	0.33 615

LL-Strereo	0.57 546	0.27 500	0.68 546	0.48 543	0.34 559	0.39 302	0.48 543	0.94 484	0.97 551	0.83 498	0.78 379	1.10 598	1.18 657	1.33 652	0.49 488	0.17 379	0.14 418	0.22 502	0.19 474	0.16 333	0.17 411

CRFU-Net	0.57 546	0.27 500	0.57 494	0.46 527	0.30 499	1.20 644	0.52 573	1.10 554	0.56 316	1.00 593	0.98 493	1.06 583	0.79 588	0.81 530	0.71 567	0.21 495	0.19 549	0.18 364	0.16 355	0.18 405	0.19 466

TDLM	0.57 546	0.33 553	0.49 431	0.51 588	0.30 499	0.66 502	0.73 650	1.03 527	1.01 571	0.82 486	1.10 546	0.84 508	0.70 553	0.86 557	0.58 525	0.28 595	0.17 505	0.25 554	0.22 542	0.26 558	0.19 466

CVANet_RVC	0.57 546	0.33 553	0.44 354	0.47 535	0.32 538	0.67 507	0.61 609	1.05 535	0.93 534	0.85 509	1.04 524	1.01 568	0.73 564	0.83 541	0.52 507	0.29 602	0.19 549	0.27 587	0.25 584	0.31 593	0.21 512

AANet_RVC	0.57 546	0.32 545	0.54 479	0.45 506	0.27 425	0.57 434	0.48 543	1.00 509	1.28 646	0.86 516	1.33 610	0.87 521	0.58 472	1.07 613	0.75 574	0.18 416	0.12 304	0.15 222	0.13 240	0.18 405	0.18 431

NOSS_ROB	0.57 546	0.39 594	0.39 281	0.44 481	0.30 499	0.73 531	0.54 582	1.03 527	1.08 604	0.67 389	0.87 438	0.76 481	0.57 462	0.77 513	0.47 481	0.38 652	0.38 672	0.44 659	0.42 669	0.37 628	0.34 623

ssnet_v2	0.58 553	0.28 514	0.56 490	0.43 461	0.29 480	0.95 595	0.59 601	1.13 568	0.99 560	0.93 563	0.80 392	0.99 560	0.64 513	0.82 533	0.94 621	0.25 563	0.22 582	0.23 524	0.24 575	0.20 461	0.19 466

dad	0.58 553	0.50 628	0.64 525	0.43 461	0.30 499	0.59 452	0.36 403	0.78 422	1.25 640	1.01 598	1.17 576	1.15 612	0.53 435	0.68 456	0.50 490	0.35 644	0.23 592	0.37 642	0.21 524	0.29 578	0.20 492

SACVNet	0.58 553	0.34 558	0.55 484	0.55 626	0.36 571	0.63 482	0.48 543	1.13 568	0.77 428	1.02 601	1.06 535	1.02 573	0.74 567	0.90 570	0.51 500	0.27 583	0.21 574	0.25 554	0.24 575	0.29 578	0.36 630

pcwnet_v2	0.58 553	0.28 514	0.84 598	0.45 506	0.35 566	0.61 462	0.35 380	1.27 633	1.21 629	0.99 588	1.27 597	0.72 455	0.58 472	0.67 445	0.48 485	0.27 583	0.21 574	0.24 541	0.23 559	0.29 578	0.29 587

PS-NSSS	0.58 553	0.44 612	0.62 510	0.42 440	0.33 550	0.66 502	0.58 598	1.02 523	0.86 485	0.77 453	1.28 599	0.72 455	0.64 513	0.82 533	0.59 530	0.31 613	0.26 618	0.40 650	0.27 606	0.33 606	0.26 563

StereoDRNet-Refined	0.58 553	0.32 545	0.54 479	0.46 527	0.30 499	0.96 598	0.40 476	1.00 509	0.94 541	1.12 630	1.08 541	0.96 552	0.67 530	0.90 570	0.89 615	0.17 379	0.13 378	0.22 502	0.21 524	0.20 461	0.19 466
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 553	0.28 514	0.47 397	0.49 558	0.32 538	0.77 545	0.50 554	0.99 504	0.92 528	1.04 610	1.14 563	1.21 616	0.69 540	0.88 562	0.69 559	0.20 476	0.20 564	0.22 502	0.22 542	0.21 488	0.18 431

CBFPSM	0.59 560	0.22 378	1.31 661	0.38 280	0.27 425	1.12 632	0.65 619	0.79 426	0.82 462	0.80 464	0.81 399	1.35 643	0.87 610	0.67 445	0.76 575	0.16 324	0.15 451	0.15 222	0.16 355	0.17 374	0.22 532

HBP-ISP	0.59 560	0.45 616	0.43 342	0.45 506	0.33 550	0.70 517	0.28 235	1.11 560	1.00 567	0.83 498	1.18 578	0.65 419	0.68 536	0.88 562	0.52 507	0.35 644	0.38 672	0.47 664	0.41 665	0.38 632	0.31 606

CBMV_ROB	0.59 560	0.37 576	0.38 259	0.39 312	0.28 450	0.74 532	0.28 235	1.00 509	0.98 555	0.94 566	1.25 594	0.81 503	0.78 586	0.87 559	0.50 490	0.36 648	0.37 670	0.43 656	0.40 660	0.33 606	0.30 596

FADNet-RVC	0.60 563	0.53 643	1.14 639	0.46 527	0.39 594	0.61 462	0.39 464	1.12 566	0.87 494	0.70 409	0.84 417	1.04 577	0.55 453	0.94 593	0.69 559	0.26 573	0.25 610	0.28 595	0.28 614	0.31 593	0.31 606

NVstereo2D	0.60 563	0.30 536	0.75 581	0.48 543	0.43 618	0.89 583	0.48 543	1.05 535	1.15 618	0.66 384	0.86 430	0.88 526	0.70 553	0.99 596	0.65 548	0.32 625	0.15 451	0.28 595	0.20 501	0.40 635	0.36 630

FADNet	0.61 565	0.51 632	1.10 633	0.45 506	0.44 625	0.65 500	0.41 492	1.19 598	1.05 589	0.70 409	0.84 417	0.98 558	0.66 527	0.82 533	0.50 490	0.29 602	0.30 641	0.27 587	0.30 623	0.46 654	0.35 628

ACV-stereo	0.62 566	0.34 558	1.00 622	0.43 461	0.31 521	1.20 644	0.40 476	0.75 406	0.83 467	0.64 362	0.77 367	2.10 682	1.03 642	0.81 530	0.64 546	0.21 495	0.17 505	0.18 364	0.18 443	0.21 488	0.21 512

SGM-Forest	0.62 566	0.32 545	0.39 281	0.43 461	0.30 499	1.02 609	0.55 587	1.09 551	1.05 589	1.06 616	1.18 578	1.10 598	0.67 530	0.88 562	0.62 539	0.31 613	0.33 662	0.33 628	0.30 623	0.30 587	0.28 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 568	0.28 514	0.99 621	0.40 356	0.30 499	1.03 612	0.56 593	1.10 554	0.99 560	0.97 580	1.22 585	1.06 583	0.69 540	1.07 613	0.95 624	0.19 450	0.11 232	0.16 262	0.13 240	0.22 512	0.21 512

fast-acv-ft	0.64 569	0.30 536	0.73 570	0.45 506	0.34 559	1.17 640	0.49 549	0.86 451	0.98 555	1.02 601	1.36 613	1.29 626	0.85 605	0.76 505	0.81 585	0.21 495	0.23 592	0.23 524	0.23 559	0.21 488	0.20 492

StereoDRNet	0.64 569	0.33 553	0.68 546	0.51 588	0.43 618	1.03 612	0.53 578	1.47 668	0.99 560	1.10 627	0.87 438	1.07 588	0.71 557	0.82 533	0.88 605	0.23 540	0.19 549	0.25 554	0.23 559	0.27 569	0.19 466

PSMNet_ROB	0.64 569	0.37 576	0.65 531	0.56 629	0.42 612	0.97 600	0.83 661	1.21 605	0.92 528	0.79 462	1.02 513	1.08 590	0.63 502	0.82 533	0.91 619	0.29 602	0.20 564	0.31 616	0.31 631	0.26 558	0.23 539

CBMV	0.64 569	0.35 564	0.41 306	0.42 440	0.25 341	1.01 607	0.77 654	1.13 568	1.09 606	1.17 635	1.22 585	1.04 577	0.75 571	0.88 562	0.63 543	0.28 595	0.30 641	0.34 630	0.30 623	0.26 558	0.26 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 573	0.36 569	1.30 660	0.39 312	0.26 389	0.57 434	0.63 613	0.80 430	1.03 579	0.80 464	1.43 629	0.91 537	0.76 574	1.08 616	1.87 685	0.16 324	0.12 304	0.17 310	0.14 283	0.20 461	0.16 384

TCMNet	0.66 573	0.39 594	0.98 620	0.59 641	0.61 670	0.96 598	0.55 587	1.05 535	0.90 516	0.84 505	1.14 563	0.89 530	0.65 519	0.85 552	1.01 636	0.26 573	0.26 618	0.31 616	0.28 614	0.32 599	0.29 587

YMNet	0.66 573	0.38 586	0.90 611	0.52 601	0.46 637	1.08 623	0.49 549	1.00 509	0.77 428	1.18 637	1.29 603	1.12 602	0.74 567	0.85 552	0.86 595	0.27 583	0.31 650	0.25 554	0.25 584	0.24 542	0.23 539

YMNet_1	0.66 573	0.38 586	0.90 611	0.52 601	0.46 637	1.08 623	0.49 549	1.00 509	0.77 428	1.18 637	1.29 603	1.12 602	0.74 567	0.85 552	0.86 595	0.27 583	0.31 650	0.25 554	0.25 584	0.24 542	0.23 539

DRN-Test	0.66 573	0.32 545	0.66 537	0.50 572	0.39 594	1.15 636	0.61 609	1.49 671	1.01 571	1.12 630	1.08 541	1.06 583	0.69 540	0.77 513	0.94 621	0.23 540	0.17 505	0.26 573	0.25 584	0.25 551	0.21 512

iinet-f	0.67 578	0.26 482	2.15 692	0.39 312	0.31 521	1.19 643	0.56 593	0.84 444	0.84 472	0.80 464	1.17 576	1.05 581	0.84 604	0.71 475	1.21 654	0.20 476	0.18 530	0.17 310	0.15 317	0.20 461	0.20 492

GASNet	0.67 578	0.72 666	0.96 617	0.70 674	0.48 642	0.62 470	0.47 535	1.08 547	1.03 579	0.94 566	0.82 405	0.93 545	0.83 602	1.33 652	0.80 582	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.28 614	0.44 647	0.24 548

FINET	0.67 578	0.42 605	1.00 622	0.46 527	0.43 618	0.83 574	0.89 669	1.08 547	1.50 667	0.87 524	1.14 563	0.71 446	0.68 536	0.92 580	0.70 562	0.36 648	0.30 641	0.26 573	0.24 575	0.35 617	0.33 615

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 578	0.81 676	0.73 570	0.53 611	0.37 578	1.40 658	0.53 578	1.04 530	0.79 447	0.88 534	0.94 465	0.95 549	0.53 435	0.93 586	0.58 525	0.39 654	0.30 641	0.57 679	0.31 631	0.53 668	0.30 596

PA-Net	0.67 578	0.43 607	0.83 597	0.50 572	0.53 655	0.94 592	0.68 630	1.10 554	1.14 617	0.80 464	0.88 446	0.87 521	0.77 581	1.02 605	0.88 605	0.24 553	0.41 679	0.29 606	0.44 670	0.26 558	0.34 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 583	0.36 569	1.10 633	0.51 588	0.42 612	1.08 623	0.50 554	1.21 605	1.16 619	1.00 593	1.37 616	1.06 583	0.79 588	0.92 580	0.94 621	0.25 563	0.24 602	0.24 541	0.22 542	0.23 529	0.26 563

NaN_ROB	0.69 583	0.44 612	0.69 552	0.51 588	0.33 550	0.97 600	1.06 684	1.22 613	1.19 625	1.24 649	0.96 478	1.08 590	0.78 586	1.20 633	0.67 554	0.24 553	0.30 641	0.23 524	0.24 575	0.23 529	0.25 557

GANet	0.70 585	0.37 576	0.55 484	0.51 588	0.34 559	0.94 592	0.96 677	1.08 547	0.94 541	1.04 610	1.98 670	1.13 608	0.88 614	1.12 623	0.66 551	0.25 563	0.26 618	0.27 587	0.22 542	0.31 593	0.22 532

DISCO	0.70 585	0.26 482	0.68 546	0.44 481	0.31 521	1.14 634	0.51 570	1.23 618	1.23 632	0.81 477	1.05 528	1.50 658	0.85 605	1.82 683	1.03 637	0.19 450	0.15 451	0.18 364	0.16 355	0.24 542	0.23 539

XPNet_ROB	0.70 585	0.35 564	0.68 546	0.52 601	0.40 599	0.79 552	0.85 667	1.16 589	0.94 541	1.33 656	1.15 569	1.38 645	0.83 602	1.03 607	0.90 617	0.32 625	0.25 610	0.26 573	0.24 575	0.31 593	0.28 580

ETE_ROB	0.70 585	0.49 624	0.73 570	0.56 629	0.36 571	0.79 552	0.87 668	1.14 577	0.93 534	1.19 639	1.18 578	1.39 646	0.82 597	0.99 596	0.80 582	0.26 573	0.21 574	0.31 616	0.26 599	0.33 606	0.34 623

Wz-Net-LNSev	0.71 589	0.51 632	1.36 670	0.50 572	0.41 606	1.15 636	0.69 635	1.21 605	1.07 601	1.02 601	1.12 551	1.08 590	0.87 610	0.89 568	0.89 615	0.24 553	0.22 582	0.21 486	0.19 474	0.26 558	0.26 563

APVNet	0.71 589	0.37 576	0.89 610	0.56 629	0.45 629	1.18 642	0.68 630	1.41 662	0.85 480	0.81 477	1.15 569	1.04 577	0.81 593	1.10 620	1.17 651	0.26 573	0.28 631	0.32 623	0.31 631	0.29 578	0.30 596

Syn2CoEx	0.71 589	0.51 632	0.95 615	0.64 656	0.45 629	0.91 586	0.53 578	1.48 669	1.13 614	0.93 563	1.35 612	1.02 573	0.99 637	0.92 580	0.80 582	0.30 609	0.27 627	0.28 595	0.24 575	0.23 529	0.24 548

DANet	0.71 589	0.45 616	0.91 613	0.59 641	0.40 599	0.81 563	0.40 476	0.97 499	0.84 472	1.20 644	1.22 585	1.33 637	0.88 614	1.16 627	1.24 655	0.27 583	0.23 592	0.31 616	0.25 584	0.35 617	0.32 610
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 593	0.35 564	0.64 525	0.53 611	0.67 676	1.31 654	0.67 625	1.20 603	1.18 623	1.05 612	0.87 438	1.27 623	0.93 627	0.93 586	1.27 659	0.22 522	0.16 484	0.26 573	0.23 559	0.40 635	0.39 644

NCCL2	0.72 593	0.41 603	0.65 531	0.64 656	0.44 625	0.98 604	1.20 692	1.11 560	1.00 567	0.98 585	0.96 478	1.49 657	0.87 610	0.90 570	0.79 580	0.31 613	0.26 618	0.39 647	0.39 657	0.32 599	0.32 610

FAT-Stereo	0.73 595	0.33 553	0.75 581	0.49 558	0.37 578	0.71 522	0.59 601	1.36 654	1.30 649	1.03 609	1.40 622	1.59 667	1.15 653	0.87 559	0.86 595	0.28 595	0.28 631	0.28 595	0.23 559	0.28 573	0.38 641

DStereoRT	0.74 596	0.19 240	0.50 445	0.51 588	0.33 550	1.10 627	0.34 354	0.82 436	0.76 419	0.78 457	1.05 528	0.51 327	0.73 564	0.76 505	0.48 485	0.16 324	0.13 378	3.96 734	1.37 724	0.19 441	0.14 299

S-Stereo	0.74 596	0.35 564	0.96 617	0.56 629	0.45 629	0.82 571	0.60 604	1.24 625	1.60 679	0.96 575	1.41 624	1.12 602	0.94 628	0.80 527	1.04 640	0.26 573	0.31 650	0.28 595	0.25 584	0.32 599	0.47 670

LALA_ROB	0.74 596	0.43 607	0.69 552	0.54 618	0.40 599	1.01 607	0.95 676	1.21 605	1.07 601	1.22 646	1.12 551	1.56 664	0.79 588	1.04 609	0.86 595	0.33 634	0.22 582	0.35 632	0.30 623	0.35 617	0.31 606

w-ln-seven-2	0.76 599	0.43 607	2.32 694	0.52 601	0.38 588	0.90 585	0.65 619	1.11 560	1.12 613	1.19 639	1.28 599	1.09 594	0.99 637	1.07 613	0.87 601	0.20 476	0.19 549	0.23 524	0.22 542	0.26 558	0.22 532

PSMNet-RUCA	0.76 599	0.75 669	1.08 632	1.01 691	0.90 687	0.69 512	0.50 554	1.11 560	1.03 579	0.78 457	1.11 547	0.80 500	0.72 561	0.88 562	0.63 543	0.53 683	0.27 627	0.76 687	0.46 671	0.66 683	0.47 670

Wz-Net-MNSev	0.76 599	0.40 599	1.34 665	0.50 572	0.40 599	1.44 664	0.83 661	1.15 581	1.16 619	1.25 651	1.20 583	1.13 608	0.81 593	1.16 627	1.00 635	0.22 522	0.19 549	0.24 541	0.23 559	0.28 573	0.26 563

DGSMNet	0.76 599	0.55 645	1.29 659	0.58 637	0.62 671	0.94 592	0.70 640	1.26 631	1.11 608	0.83 498	1.24 592	1.00 564	0.71 557	1.03 607	0.81 585	0.34 640	0.29 636	0.41 654	0.40 660	0.57 674	0.55 683

RP	0.76 599	0.36 569	0.63 520	0.66 664	0.58 667	0.80 558	0.55 587	1.14 577	1.22 631	0.97 580	1.65 649	1.43 651	1.32 667	1.01 600	0.84 590	0.33 634	0.30 641	0.36 637	0.30 623	0.34 612	0.34 623

edge stereo	0.76 599	0.38 586	0.74 575	0.52 601	0.43 618	0.80 558	0.53 578	1.28 636	1.06 595	1.28 652	1.38 621	1.81 672	1.11 650	1.08 616	0.85 594	0.33 634	0.32 656	0.41 654	0.28 614	0.32 599	0.36 630

NCC-stereo	0.78 605	0.40 599	0.76 586	0.61 649	0.67 676	0.81 563	0.69 635	1.54 680	1.11 608	0.90 546	1.36 613	1.33 637	1.16 654	1.19 631	0.88 605	0.31 613	0.30 641	0.37 642	0.48 680	0.33 606	0.33 615

Nwc_Net	0.78 605	0.38 586	0.73 570	0.60 647	0.55 659	1.05 617	0.55 587	1.67 689	1.05 589	0.88 534	1.86 664	1.40 648	1.09 648	1.10 620	0.87 601	0.30 609	0.25 610	0.36 637	0.38 653	0.29 578	0.29 587

Abc-Net	0.78 605	0.40 599	0.76 586	0.61 649	0.67 676	0.81 563	0.69 635	1.54 680	1.11 608	0.90 546	1.36 613	1.33 637	1.16 654	1.19 631	0.88 605	0.31 613	0.30 641	0.37 642	0.48 680	0.33 606	0.33 615
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 608	0.59 650	0.71 561	0.65 661	0.65 674	0.92 591	0.58 598	1.29 637	1.05 589	1.07 619	1.45 635	1.47 655	1.03 642	1.21 637	0.88 605	0.32 625	0.30 641	0.48 669	0.40 660	0.37 628	0.37 635

stereogan	0.80 609	0.31 541	0.71 561	0.59 641	0.50 646	1.72 681	0.48 543	1.35 651	1.37 654	1.00 593	1.46 637	1.56 664	0.95 631	1.29 647	0.84 590	0.28 595	0.29 636	0.29 606	0.25 584	0.38 632	0.38 641

ADCRef	0.80 609	0.43 607	1.32 663	0.50 572	0.45 629	1.07 619	0.51 570	1.07 543	0.98 555	1.17 635	1.42 626	0.87 521	0.91 617	0.85 552	3.19 705	0.18 416	0.16 484	0.23 524	0.23 559	0.22 512	0.21 512

GANetREF_RVC	0.80 609	0.75 669	0.86 604	0.66 664	0.42 612	1.15 636	0.98 678	1.14 577	1.19 625	1.01 598	1.02 513	1.10 598	0.90 616	1.15 625	0.76 575	0.48 672	0.39 676	0.57 679	0.38 653	0.63 681	0.46 665
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
AF-Net	0.81 612	0.39 594	0.68 546	0.64 656	0.54 657	0.91 586	0.51 570	1.61 685	1.31 650	0.96 575	2.02 672	1.46 652	1.26 665	1.11 622	0.99 631	0.32 625	0.24 602	0.39 647	0.27 606	0.30 587	0.25 557

SQANet	0.82 613	0.74 668	0.67 541	1.13 696	0.98 695	1.11 628	0.47 535	1.07 543	0.83 467	0.91 551	1.05 528	1.03 575	0.74 567	1.01 600	0.64 546	0.61 687	0.24 602	1.03 697	0.35 648	1.18 701	0.58 684

Anonymous_2	0.82 613	0.44 612	0.63 520	0.40 356	0.43 618	0.80 558	0.52 573	0.72 384	0.77 428	0.71 416	0.60 295	0.87 521	0.76 574	0.75 501	0.58 525	0.52 679	0.54 694	0.54 677	4.82 737	0.56 672	0.40 647

ccnet	0.82 613	0.57 648	0.75 581	0.54 618	0.59 668	1.09 626	0.66 622	1.38 657	0.94 541	1.12 630	1.44 632	1.29 626	0.92 622	0.95 595	1.24 655	0.49 674	0.42 681	0.50 674	0.47 678	0.51 663	0.46 665

psmorigin	0.82 613	0.51 632	2.09 690	0.49 558	0.41 606	0.85 578	0.50 554	1.04 530	0.88 498	1.45 661	1.43 629	1.50 658	1.06 645	1.22 639	0.97 627	0.31 613	0.32 656	0.27 587	0.27 606	0.33 606	0.42 652

STTRV1_RVC	0.82 613	0.59 650	1.16 640	0.67 667	0.81 683	1.11 628	0.63 613	1.30 640	1.11 608	0.98 585	1.33 610	1.08 590	0.95 631	1.26 643	0.87 601	0.55 685	0.25 610	0.43 656	0.39 657	0.58 677	0.40 647

CC-Net-ROB	0.82 613	0.96 688	0.85 599	0.58 637	0.45 629	1.27 652	0.70 640	1.17 594	1.02 574	0.83 498	1.23 590	0.90 535	0.77 581	1.06 610	0.69 559	0.46 668	0.34 664	1.71 705	0.38 653	0.59 678	0.36 630

GCST	0.83 619	1.22 699	0.74 575	1.58 704	1.01 698	1.06 618	0.23 127	0.78 422	0.78 438	0.97 580	0.65 314	0.78 489	0.35 293	0.92 580	0.34 332	0.96 698	0.65 700	1.20 699	0.81 703	0.91 690	0.70 688

aanetorigin	0.83 619	0.56 646	1.87 687	0.49 558	0.38 588	0.56 428	0.66 622	0.70 369	1.00 567	2.42 703	2.02 672	1.31 629	1.18 657	0.93 586	1.13 650	0.20 476	0.18 530	0.20 444	0.19 474	0.27 569	0.30 596

CSAN	0.83 619	0.49 624	0.77 591	0.60 647	0.41 606	1.14 634	1.06 684	1.19 598	1.46 665	1.32 654	1.43 629	1.37 644	1.19 659	1.27 646	0.86 595	0.39 654	0.31 650	0.36 637	0.37 650	0.35 617	0.34 623

SDNR	0.86 622	0.37 576	1.47 676	0.40 356	0.38 588	3.38 714	0.33 336	0.90 470	0.98 555	0.99 588	2.09 675	0.59 379	0.71 557	1.29 647	0.70 562	0.51 677	0.56 696	0.36 637	0.26 599	0.43 646	0.46 665

RTSC	0.87 623	0.48 620	1.23 652	0.52 601	0.37 578	1.13 633	0.50 554	1.34 647	1.79 685	1.51 665	1.24 592	1.12 602	0.81 593	1.62 671	2.16 691	0.25 563	0.19 549	0.23 524	0.24 575	0.30 587	0.31 606

PWC_ROB	0.87 623	0.52 640	1.28 656	0.50 572	0.32 538	0.91 586	0.37 420	1.36 654	1.46 665	1.61 672	2.59 690	1.16 613	1.01 641	1.34 654	1.40 667	0.25 563	0.18 530	0.28 595	0.20 501	0.29 578	0.28 580

UDG	0.88 625	0.82 679	0.67 541	1.00 690	0.96 692	1.02 609	0.57 597	1.13 568	0.99 560	0.90 546	0.97 491	1.31 629	0.99 637	0.85 552	0.84 590	0.54 684	0.32 656	1.77 706	0.40 660	0.94 692	0.66 687

FBW_ROB	0.88 625	0.50 628	0.85 599	0.55 626	0.40 599	1.17 640	0.78 656	1.50 672	1.37 654	1.33 656	1.27 597	1.48 656	1.00 640	2.57 707	0.98 630	0.25 563	0.32 656	0.45 660	0.30 623	0.34 612	0.28 580

XQC	0.89 627	0.65 660	1.31 661	0.67 667	0.52 654	1.22 646	0.68 630	1.26 631	1.52 668	1.14 633	1.11 547	1.28 625	1.04 644	1.40 662	1.77 679	0.38 652	0.24 602	0.37 642	0.31 631	0.53 668	0.47 670

DeepPrunerF	0.89 627	0.52 640	3.43 706	0.68 671	0.81 683	0.72 530	0.72 648	1.22 613	1.99 691	0.93 563	1.01 504	0.87 521	0.86 607	1.08 616	0.95 624	0.34 640	0.28 631	0.43 656	0.39 657	0.30 587	0.32 610

PWCDC_ROB	0.89 627	0.49 624	0.80 595	0.74 678	0.40 599	1.03 612	0.39 464	1.33 645	2.35 702	1.02 601	3.77 708	0.81 503	0.92 622	1.20 633	0.90 617	0.34 640	0.22 582	0.24 541	0.20 501	0.34 612	0.29 587

PASM	0.90 630	0.64 659	1.69 681	0.69 673	0.69 679	0.78 549	0.84 664	1.03 527	1.26 643	1.19 639	1.15 569	1.31 629	0.98 636	1.24 641	1.03 637	0.52 679	0.56 696	0.59 682	0.66 695	0.56 672	0.54 682

Wz-Net-SNSev	0.91 631	0.73 667	2.13 691	0.56 629	0.45 629	0.95 595	1.13 689	1.34 647	1.24 634	1.02 601	1.30 606	1.46 652	0.86 607	1.81 682	1.50 669	0.25 563	0.23 592	0.25 554	0.26 599	0.32 599	0.29 587

MDST_ROB	0.91 631	0.27 500	0.85 599	0.63 655	0.41 606	2.53 697	0.71 646	1.60 683	1.13 614	2.83 710	1.73 655	0.97 554	0.69 540	1.61 670	0.73 570	0.25 563	0.22 582	0.32 623	0.28 614	0.25 551	0.24 548

PDISCO_ROB	0.91 631	0.48 620	1.06 628	0.99 688	0.97 693	1.67 679	0.63 613	1.64 687	1.59 676	1.06 616	1.18 578	1.31 629	0.79 588	1.55 665	0.97 627	0.49 674	0.22 582	0.45 660	0.40 660	0.45 651	0.37 635

SHD	0.93 634	0.50 628	1.18 646	0.59 641	0.46 637	0.97 600	0.48 543	1.70 691	2.15 693	1.58 669	1.37 616	1.42 649	1.19 659	1.31 650	1.60 672	0.31 613	0.26 618	0.32 623	0.33 643	0.40 635	0.42 652

G-Net	0.95 635	0.46 618	1.04 626	0.64 656	0.48 642	2.12 693	0.64 617	1.01 519	0.87 494	1.75 681	2.82 697	1.30 628	1.64 688	1.06 610	0.96 626	0.36 648	0.29 636	0.35 632	0.25 584	0.45 651	0.42 652

DStereoO	0.96 636	0.70 665	0.72 566	0.62 653	0.45 629	0.74 532	0.92 674	1.09 551	1.29 648	1.19 639	1.23 590	0.99 560	1.71 690	1.29 647	0.99 631	2.01 721	0.35 666	0.77 688	0.30 623	1.42 703	0.38 641

w-ln-seven	0.96 636	0.48 620	2.41 697	0.54 618	0.50 646	1.41 660	0.70 640	1.67 689	1.81 686	1.49 662	1.50 639	1.26 621	0.87 610	1.15 625	1.80 683	0.23 540	0.21 574	0.25 554	0.25 584	0.31 593	0.26 563

anonymity	0.97 638	0.89 683	1.05 627	0.92 686	1.03 699	0.97 600	0.81 660	1.29 637	0.91 523	1.07 619	0.98 493	1.00 564	0.95 631	1.02 605	0.92 620	0.96 698	0.95 720	0.90 694	0.91 710	0.92 691	0.94 699

SGM_RVC	0.97 638	0.28 514	0.41 306	0.39 312	0.22 216	1.55 670	0.73 650	1.51 675	1.25 640	2.25 699	1.92 666	2.58 694	1.56 682	2.02 692	1.19 653	0.27 583	0.27 627	0.27 587	0.25 584	0.25 551	0.25 557
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 640	0.42 605	1.88 688	0.53 611	0.41 606	1.59 673	1.26 698	2.21 702	1.43 660	1.10 627	1.11 547	1.46 652	1.95 699	1.34 654	1.26 657	0.34 640	0.25 610	0.25 554	0.21 524	0.46 654	0.37 635

z-mn7	1.00 641	0.50 628	1.70 683	0.53 611	0.36 571	1.75 682	0.71 646	1.22 613	2.28 697	0.96 575	2.54 686	1.42 649	0.95 631	2.19 699	1.54 670	0.22 522	0.19 549	0.21 486	0.20 501	0.27 569	0.25 557

Consistency-Raft	1.01 642	0.81 676	1.24 653	0.84 683	0.97 693	0.81 563	0.84 664	1.30 640	1.59 676	1.05 612	1.68 654	1.12 602	0.91 617	0.92 580	1.11 645	0.65 688	0.74 704	0.79 690	0.90 707	1.06 699	0.79 693

xxxx	1.01 642	0.22 378	0.43 342	0.36 214	0.21 183	0.82 571	0.36 403	1.32 643	0.88 498	0.71 416	0.94 465	0.97 554	0.63 502	0.64 418	10.58 728	0.20 476	0.16 484	0.18 364	0.17 414	0.19 441	0.19 466

test_xeample	1.01 642	0.21 337	0.42 327	0.35 180	0.21 183	0.71 522	0.39 464	1.23 618	0.86 485	0.81 477	1.04 524	0.69 437	0.61 489	0.69 462	10.93 729	0.19 450	0.15 451	0.18 364	0.17 414	0.18 405	0.17 411

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 645	0.57 648	1.51 678	0.67 667	0.50 646	2.57 698	1.66 714	1.20 603	1.43 660	1.38 658	1.57 646	1.33 637	0.92 622	1.64 674	0.88 605	0.37 651	0.39 676	0.46 663	0.60 692	0.41 641	0.40 647

ADCPNet	1.03 646	0.48 620	2.70 699	0.54 618	0.42 612	1.40 658	0.75 652	1.13 568	1.07 601	1.22 646	1.42 626	1.68 669	1.09 648	1.36 659	3.45 709	0.30 609	0.28 631	0.29 606	0.32 639	0.37 628	0.35 628

MSAF-DinoV2	1.04 647	0.38 586	1.32 663	0.54 618	0.29 480	0.89 583	0.72 648	1.52 678	1.24 634	1.05 612	1.41 624	2.98 698	1.49 677	2.74 708	2.83 703	0.22 522	0.14 418	0.20 444	0.22 542	0.32 599	0.32 610

otaku	1.04 647	0.93 685	0.88 606	1.33 702	1.05 701	1.66 677	0.70 640	1.40 661	1.18 623	1.08 623	1.32 609	1.33 637	0.91 617	1.23 640	0.76 575	0.72 691	0.46 691	1.24 700	0.50 685	1.40 702	0.75 689

SuperB	1.04 647	0.37 576	4.81 714	0.43 461	0.31 521	0.99 605	0.46 527	1.02 523	2.09 692	1.09 625	1.09 544	0.75 474	0.81 593	1.06 610	1.76 678	0.19 450	0.15 451	0.17 310	0.15 317	2.82 728	0.26 563

ADCL	1.04 647	0.38 586	1.35 666	0.50 572	0.39 594	1.61 674	0.89 669	1.29 637	1.39 657	1.29 653	1.50 639	1.24 619	1.24 662	1.37 660	4.87 717	0.21 495	0.19 549	0.25 554	0.25 584	0.29 578	0.27 573

test_sample9	1.05 651	0.36 569	0.72 566	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	1.20 633	1.36 663	0.41 659	8.41 738	0.40 650	0.41 665	0.36 623	0.33 615

DDUNet	1.06 652	2.56 727	0.68 546	1.21 698	1.26 704	1.03 612	0.69 635	1.11 560	0.94 541	0.96 575	1.22 585	1.27 623	0.82 597	0.93 586	0.72 569	0.84 695	0.38 672	1.99 709	0.60 692	1.10 700	0.85 695

ADCP+	1.06 652	0.35 564	1.51 678	0.49 558	0.51 650	1.45 665	0.55 587	1.25 629	1.03 579	1.16 634	1.15 569	1.10 598	1.07 647	1.56 667	6.75 724	0.19 450	0.16 484	0.23 524	0.21 524	0.28 573	0.21 512

Selective-IGEV-i16pb	1.07 654	0.24 439	9.45 721	0.41 394	0.32 538	1.76 683	0.59 601	1.00 509	1.54 671	0.66 384	1.20 583	0.98 558	0.57 462	0.78 518	0.62 539	0.27 583	0.17 505	0.18 364	0.20 501	0.21 488	0.23 539

SAMSARA	1.07 654	0.65 660	1.19 647	1.06 695	0.90 687	1.76 683	1.76 718	1.46 667	1.44 663	1.51 665	1.16 574	2.00 681	1.14 652	1.48 663	1.31 661	0.39 654	0.44 688	0.35 632	0.38 653	0.49 660	0.49 676

SANet	1.07 654	0.41 603	1.06 628	0.48 543	0.30 499	1.41 660	0.94 675	1.42 663	3.36 715	1.58 669	2.43 683	2.33 689	1.70 689	1.34 654	1.07 642	0.28 595	0.24 602	0.26 573	0.23 559	0.34 612	0.30 596

zh-mn7	1.08 657	0.65 660	4.00 710	0.52 601	0.38 588	1.16 639	0.62 611	1.15 581	1.77 684	1.74 680	2.31 676	1.17 614	0.91 617	2.10 694	1.77 679	0.24 553	0.21 574	0.22 502	0.22 542	0.25 551	0.28 580

zh-sn7	1.09 658	0.75 669	3.23 704	0.57 635	0.42 612	1.11 628	0.89 669	1.19 598	1.27 644	1.41 660	1.98 670	1.25 620	1.47 676	1.99 691	2.62 700	0.26 573	0.26 618	0.26 573	0.27 606	0.35 617	0.30 596

Ntro	1.09 658	0.97 691	0.91 613	1.44 703	1.19 703	1.69 680	0.80 659	1.35 651	1.25 640	1.00 593	1.29 603	1.31 629	0.97 635	1.26 643	0.84 590	0.84 695	0.43 686	1.36 701	0.50 685	1.56 704	0.78 691

MFN_U_SF_RVC	1.09 658	0.59 650	1.97 689	0.67 667	0.44 625	1.93 687	0.60 604	1.85 695	1.36 652	1.61 672	1.54 644	1.95 680	1.37 670	1.64 674	1.73 675	0.40 658	0.37 670	0.45 660	0.48 680	0.44 647	0.44 659

AANet	1.13 661	1.01 693	2.99 702	0.44 481	0.37 578	0.91 586	0.54 582	1.27 633	2.31 700	2.35 701	2.37 682	2.22 684	1.53 678	1.18 630	1.43 668	0.32 625	0.23 592	0.28 595	0.25 584	0.35 617	0.33 615

Wz-Net-TNSev	1.14 662	1.06 696	4.32 713	0.49 558	0.42 612	1.51 668	1.11 688	1.48 669	1.40 659	1.22 646	1.26 596	1.58 666	1.43 674	1.76 680	1.70 674	0.32 625	0.31 650	0.26 573	0.30 623	0.41 641	0.41 651

ADCMid	1.14 662	0.52 640	2.23 693	0.53 611	0.43 618	1.07 619	0.75 652	1.23 618	1.05 589	2.15 695	1.44 632	1.50 658	1.43 674	1.56 667	5.01 718	0.26 573	0.24 602	0.29 606	0.31 631	0.37 628	0.33 615

MFMNet_re	1.14 662	0.97 691	1.19 647	0.99 688	0.95 691	1.25 650	1.22 695	1.39 658	1.55 672	1.69 679	1.67 653	1.21 616	1.53 678	1.12 623	0.99 631	0.87 697	0.75 708	0.79 690	0.75 699	0.90 689	0.94 699

WCMA_ROB	1.14 662	0.36 569	0.76 586	0.49 558	0.44 625	1.23 648	0.67 625	1.11 560	1.23 632	2.84 711	3.95 714	3.28 705	1.83 695	1.25 642	0.99 631	0.44 664	0.34 664	0.34 630	0.37 650	0.41 641	0.40 647

AnyNet_C32	1.16 666	0.62 657	2.40 696	0.57 635	0.55 659	1.41 660	1.34 704	1.18 597	1.24 634	1.49 662	1.42 626	1.39 646	1.20 661	1.55 665	4.82 716	0.29 602	0.28 631	0.29 606	0.34 645	0.38 632	0.42 652

222	1.18 667	0.22 378	0.44 354	0.37 240	0.22 216	0.79 552	0.37 420	1.31 642	0.89 513	0.92 559	1.08 541	0.72 455	0.71 557	0.66 434	13.89 732	0.20 476	0.15 451	0.17 310	0.16 355	0.18 405	0.19 466

WZ-Net	1.19 668	0.59 650	4.07 711	0.62 653	0.51 650	1.34 655	1.31 703	1.32 643	1.74 683	1.53 668	1.65 649	1.74 671	1.28 666	2.25 701	2.01 688	0.27 583	0.21 574	0.23 524	0.25 584	0.40 635	0.39 644

MSMD_ROB	1.21 669	0.49 624	0.62 510	0.59 641	0.50 646	1.62 676	0.67 625	1.23 618	1.24 634	2.45 704	3.77 708	3.09 702	2.98 715	1.32 651	0.81 585	0.45 666	0.41 679	0.49 672	0.51 687	0.47 657	0.44 659

pmcnn	1.23 670	0.29 526	0.96 617	0.40 356	0.23 271	0.95 595	0.69 635	1.16 589	1.28 646	1.67 678	2.33 678	11.15 734	0.86 607	0.93 586	0.88 605	0.15 264	0.12 304	0.12 55	0.10 88	0.15 274	0.15 333

NVStereoNet_ROB	1.24 671	0.90 684	1.13 637	0.86 684	0.88 686	1.11 628	0.99 680	1.42 663	1.53 669	1.59 671	2.48 684	2.24 686	1.53 678	1.96 690	1.30 660	0.76 693	0.70 701	0.78 689	1.00 713	0.71 686	0.88 697
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 672	0.36 569	0.72 566	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.13 568	0.75 410	1.50 664	0.95 474	3.29 706	1.59 684	1.20 633	1.36 663	0.41 659	8.41 738	0.40 650	0.41 665	0.36 623	0.33 615

SPS-STEREO	1.25 672	0.93 685	1.06 628	1.04 693	1.03 699	1.41 660	0.91 673	1.51 675	1.19 625	2.09 693	1.83 661	1.94 679	1.39 671	1.62 671	1.39 666	0.97 700	0.94 719	0.90 694	0.89 706	0.96 694	0.96 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 674	0.67 663	1.28 656	0.74 678	0.62 671	1.50 667	0.84 664	1.99 698	2.96 709	2.18 696	2.36 681	1.85 676	1.95 699	1.92 687	1.94 686	0.39 654	0.36 669	0.49 672	0.37 650	0.51 663	0.64 685

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 675	0.87 682	1.76 685	0.86 684	0.56 662	4.29 719	1.79 719	1.50 672	1.98 690	1.61 672	1.85 663	1.84 674	1.41 672	1.89 685	1.36 663	0.48 672	0.40 678	0.56 678	0.57 690	0.69 684	0.48 673

MeshStereo	1.34 675	0.43 607	0.54 479	0.44 481	0.34 559	1.66 677	0.60 604	1.94 696	1.37 654	4.47 724	3.25 699	4.71 715	1.94 698	1.92 687	1.17 651	0.35 644	0.35 666	0.37 642	0.31 631	0.32 599	0.32 610
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
RainbowNet	1.35 677	1.49 707	1.19 647	1.88 712	1.45 705	1.48 666	1.07 686	1.61 685	1.55 672	1.20 644	1.59 647	1.54 662	1.13 651	1.34 654	0.97 627	1.36 713	0.70 701	1.82 707	0.79 702	1.71 707	1.07 708

ACVNet-4b	1.35 677	1.31 702	1.10 633	1.90 713	1.59 707	1.92 686	0.77 654	1.52 678	1.62 680	1.05 612	1.60 648	2.11 683	0.94 628	1.64 674	0.77 579	1.30 710	0.35 666	2.03 713	0.67 696	1.88 715	0.84 694

SGM+DAISY	1.35 677	0.94 687	1.25 654	0.96 687	1.00 697	1.52 669	1.02 683	1.34 647	1.21 629	2.64 706	2.65 692	2.44 691	1.56 682	1.64 674	1.26 657	0.97 700	0.95 720	0.90 694	0.90 707	0.94 692	0.96 702

FCDSN-DC	1.39 680	0.56 646	0.65 531	0.74 678	0.59 668	1.38 657	0.63 613	1.35 651	1.39 657	3.26 718	4.50 720	4.61 713	2.63 710	1.58 669	1.03 637	0.46 668	0.42 681	0.48 669	0.47 678	0.50 662	0.50 678
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 681	0.20 292	0.48 418	0.44 481	0.25 341	0.29 146	0.31 293	0.65 313	0.68 368	0.97 580	0.86 430	0.67 431	0.62 496	0.64 418	20.63 738	0.16 324	0.11 232	0.19 411	0.15 317	0.19 441	0.12 199

ACVNet_1	1.46 682	1.33 703	1.12 636	1.91 714	1.62 708	1.83 685	0.98 678	2.00 699	1.85 688	1.39 659	1.53 643	2.32 688	1.53 678	1.34 654	1.11 645	1.30 710	0.50 693	2.06 715	0.58 691	1.93 717	0.95 701

EDNetEfficient	1.46 682	0.80 675	6.12 716	0.47 535	0.39 594	0.69 512	0.83 661	0.90 470	2.77 708	3.50 720	1.96 669	1.66 668	2.03 701	1.26 643	4.18 714	0.21 495	0.18 530	0.21 486	0.20 501	0.41 641	0.39 644

ADCS	1.51 684	0.61 654	3.42 705	0.59 641	0.51 650	1.27 652	1.08 687	1.59 682	1.81 686	1.91 689	1.66 651	1.51 661	1.42 673	1.94 689	8.60 726	0.33 634	0.32 656	0.33 628	0.36 649	0.44 647	0.42 652

AnyNet_C01	1.56 685	1.05 694	7.45 718	0.64 656	0.54 657	1.99 688	1.38 706	1.43 665	1.36 652	1.63 675	1.92 666	1.84 674	1.33 669	2.40 703	4.03 711	0.33 634	0.32 656	0.32 623	0.34 645	0.44 647	0.45 663

FC-DCNN	1.59 686	0.51 632	0.66 537	0.61 649	0.49 644	1.56 671	0.70 640	1.66 688	1.53 669	4.64 725	4.62 721	5.85 722	3.34 719	1.84 684	1.11 645	0.46 668	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.48 658	0.46 665

DispFullNet	1.60 687	2.63 728	2.75 700	2.56 723	1.79 715	1.24 649	0.47 535	1.37 656	1.45 664	1.87 685	1.50 639	1.55 663	2.46 705	2.04 693	1.04 640	0.59 686	0.18 530	2.32 718	0.68 697	2.29 721	1.14 710

ELAS_RVC	1.60 687	0.61 654	1.01 624	0.70 674	0.56 662	2.00 689	1.89 721	1.96 697	2.65 705	3.33 719	3.26 700	3.03 699	3.41 720	2.49 705	2.09 690	0.52 679	0.45 689	0.50 674	0.48 680	0.54 670	0.52 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 689	0.61 654	0.95 615	0.68 671	0.55 659	3.01 712	1.55 712	2.39 704	2.33 701	3.64 721	3.89 712	2.75 696	2.90 714	2.15 697	2.27 697	0.52 679	0.45 689	0.50 674	0.48 680	0.54 670	0.52 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 690	0.51 632	0.65 531	0.61 649	0.49 644	1.61 674	0.70 640	1.75 694	1.56 675	4.74 728	4.91 723	6.46 726	3.31 717	1.91 686	1.11 645	0.46 668	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.48 658	0.46 665

ACVNet_2	1.65 690	1.27 701	1.41 673	1.75 708	1.62 708	2.22 694	1.20 692	2.30 703	2.62 704	1.78 683	2.56 687	3.03 699	1.61 685	1.54 664	1.12 649	1.06 703	0.58 698	1.82 707	0.70 698	1.82 711	0.96 702

DStereoSA	1.73 692	0.63 658	1.57 680	0.80 682	0.79 682	1.26 651	1.30 699	1.34 647	1.43 660	1.24 649	7.52 731	0.92 542	7.68 727	1.65 678	2.29 698	0.41 659	0.29 636	0.63 683	0.60 692	1.04 697	1.18 715

IMH-64-1	1.86 693	1.62 712	1.16 640	2.20 717	1.89 717	2.33 695	1.30 699	2.89 708	2.29 698	1.66 676	2.80 695	2.49 692	1.61 685	2.10 694	1.78 681	1.60 714	0.74 704	2.43 719	1.02 714	2.12 718	1.17 713

IMH-64	1.86 693	1.62 712	1.16 640	2.20 717	1.89 717	2.33 695	1.30 699	2.89 708	2.29 698	1.66 676	2.80 695	2.49 692	1.61 685	2.10 694	1.78 681	1.60 714	0.74 704	2.43 719	1.02 714	2.12 718	1.17 713

DStereoFS	1.87 695	0.85 681	1.03 625	0.75 681	0.62 671	2.04 691	0.65 619	1.74 693	1.55 672	1.52 667	1.90 665	2.36 690	12.92 733	3.85 718	1.74 676	0.44 664	0.31 650	0.82 692	0.46 671	0.84 688	1.10 709

WAO-7	1.90 696	1.20 698	1.35 666	1.27 700	1.06 702	2.84 705	1.56 713	3.23 713	3.06 713	2.23 698	3.33 704	3.17 703	2.28 704	3.12 709	2.21 692	1.02 702	0.91 715	1.06 698	1.03 716	1.04 697	0.97 705

PWCK	1.92 697	1.66 715	3.12 703	1.65 705	0.91 689	2.84 705	2.26 725	2.10 700	2.41 703	2.36 702	2.31 676	2.22 684	1.82 693	3.43 712	2.03 689	1.61 716	0.71 703	1.51 702	0.82 704	1.69 706	0.91 698

MonStereo1	1.98 698	1.48 706	1.43 675	1.81 711	1.69 713	2.88 708	0.78 656	2.47 705	3.47 716	2.20 697	4.36 719	3.39 708	2.50 707	2.18 698	1.58 671	1.19 705	0.54 694	1.65 704	0.87 705	1.78 709	1.29 719

Dean	1.98 698	1.36 704	1.36 670	2.12 716	1.81 716	2.74 700	1.36 705	3.37 717	3.80 720	2.08 692	3.32 703	3.21 704	1.82 693	1.71 679	1.67 673	1.27 707	0.77 710	1.99 709	0.90 707	1.86 712	1.03 707

RTS	1.98 698	0.96 688	11.36 725	0.65 661	0.57 665	2.77 703	1.40 707	1.39 658	2.26 695	1.89 686	2.56 687	1.32 634	1.25 663	5.20 722	4.05 712	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.29 620	0.40 635	0.37 635

RTSA	1.98 698	0.96 688	11.36 725	0.65 661	0.57 665	2.77 703	1.40 707	1.39 658	2.26 695	1.89 686	2.56 687	1.32 634	1.25 663	5.20 722	4.05 712	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.29 620	0.40 635	0.37 635

WAO-6	2.04 702	1.50 708	1.16 640	1.70 706	1.67 712	2.69 699	1.44 710	3.06 710	3.63 719	1.98 690	3.27 701	3.54 711	2.07 702	2.36 702	2.22 694	1.31 712	0.91 715	2.04 714	1.22 723	1.73 708	1.27 718

IMH	2.04 702	1.62 712	1.20 650	2.20 717	1.89 717	2.91 711	1.30 699	3.11 711	3.03 711	1.81 684	3.35 705	3.03 699	1.90 696	2.48 704	1.80 683	1.66 717	0.77 710	2.45 721	1.04 717	2.15 720	1.19 717

LVE	2.12 704	1.44 705	1.36 670	1.99 715	1.78 714	2.75 701	1.79 719	2.82 707	3.95 721	1.90 688	4.33 718	3.52 710	1.81 692	2.24 700	1.74 676	1.74 718	0.87 713	2.06 715	1.13 719	1.91 716	1.35 720

MADNet+	2.23 705	2.43 724	10.85 724	1.22 699	0.91 689	2.76 702	1.40 707	2.12 701	1.67 682	1.32 654	1.74 657	1.86 677	1.74 691	6.25 725	4.41 715	0.65 688	0.64 699	0.58 681	0.54 689	0.80 687	0.76 690

KSHMR	2.57 706	1.93 718	1.69 681	2.63 725	2.42 724	2.86 707	2.07 722	3.27 715	6.50 725	2.49 705	3.36 706	3.41 709	1.92 697	2.49 705	1.94 686	2.13 724	1.40 727	2.79 729	1.50 727	2.73 726	1.77 723

notaker	2.76 707	2.29 723	1.80 686	2.96 727	2.58 728	2.90 710	1.75 717	3.24 714	3.05 712	2.78 709	4.24 717	6.15 725	2.51 708	3.34 711	2.75 702	2.31 726	1.18 723	3.00 730	1.65 728	2.84 729	1.97 725

JetBlue	2.78 708	1.26 700	7.04 717	1.16 697	1.48 706	8.00 727	6.02 732	2.60 706	1.92 689	2.12 694	2.64 691	3.34 707	3.05 716	6.49 726	3.39 707	0.78 694	0.76 709	0.75 686	0.76 700	0.97 696	1.18 715

WAO-8	2.92 709	1.55 710	1.35 666	1.79 709	1.63 710	5.23 721	1.22 695	4.58 725	12.56 733	2.84 711	4.07 716	4.83 716	2.72 712	3.49 713	2.25 695	1.27 707	0.91 715	1.99 709	1.15 721	1.86 712	1.15 711

Venus	2.92 709	1.55 710	1.35 666	1.79 709	1.63 710	5.23 721	1.22 695	4.58 725	12.56 733	2.84 711	4.06 715	4.83 716	2.72 712	3.49 713	2.25 695	1.27 707	0.91 715	1.99 709	1.15 721	1.86 712	1.15 711

ktn	2.98 711	2.25 722	1.73 684	2.84 726	2.53 727	3.76 718	2.15 723	3.70 719	5.47 724	2.75 708	5.17 727	5.94 723	2.48 706	3.23 710	2.46 699	2.34 728	1.44 728	2.78 728	2.03 730	2.45 724	2.01 727

TorneroNet-64	3.44 712	1.86 716	1.42 674	2.58 724	2.28 722	6.87 724	1.68 715	4.70 727	12.03 730	2.31 700	5.59 728	8.25 729	2.55 709	3.97 719	2.73 701	1.81 719	0.74 704	2.57 723	1.07 718	2.35 722	1.44 721

UNDER WATER	3.46 713	2.07 721	3.64 708	3.09 728	2.48 725	3.75 717	2.42 727	3.31 716	13.77 735	2.90 715	2.95 698	5.84 721	3.69 721	3.69 715	3.48 710	2.07 723	1.11 722	2.70 727	1.40 725	2.84 729	1.98 726

light-stereo	3.53 714	1.05 694	10.69 723	9.45 737	6.82 732	2.10 692	0.64 617	3.71 720	2.70 707	4.77 729	4.98 724	6.83 727	1.32 667	6.71 727	1.35 662	1.20 706	1.29 726	0.66 684	0.77 701	1.79 710	1.85 724

UNDER WATER-64	3.53 714	2.01 719	3.94 709	3.22 730	2.49 726	5.41 723	2.60 728	3.43 718	12.41 732	3.03 716	2.68 693	6.07 724	4.04 722	3.79 717	3.33 706	2.02 722	1.24 725	2.63 724	1.46 726	2.78 727	2.08 728

MultiAttention	3.58 716	0.24 439	0.62 510	0.54 618	0.34 559	22.90 738	2.72 729	1.60 683	1.13 614	0.80 464	1.81 660	1.14 611	0.43 373	35.29 751	0.61 536	0.17 379	0.12 304	0.23 524	0.23 559	0.34 612	0.29 587

DPSimNet_ROB	3.58 716	2.45 725	8.57 719	2.53 721	2.37 723	2.88 708	3.77 731	3.14 712	3.23 714	4.71 727	3.86 711	4.68 714	4.87 725	4.07 720	5.62 719	2.33 727	2.33 731	2.47 722	2.52 731	2.51 725	2.64 730

MADNet++	4.03 718	2.70 729	3.44 707	3.72 732	3.44 731	4.44 720	3.52 730	3.95 723	3.61 718	4.46 723	4.98 724	4.10 712	4.58 724	7.00 729	5.89 720	3.74 730	3.67 735	3.27 732	2.71 733	3.70 733	3.66 733

SGM-ForestM	4.04 719	0.32 545	0.46 384	0.43 461	0.27 425	7.50 726	1.45 711	3.84 721	4.24 722	8.19 734	6.76 729	19.00 744	9.08 728	10.74 734	6.62 723	0.31 613	0.33 662	0.32 623	0.32 639	0.29 578	0.29 587

MANE	4.13 720	0.51 632	0.64 525	0.66 664	0.56 662	6.89 725	0.99 680	7.55 730	12.04 731	6.68 732	8.57 733	10.69 733	9.45 729	7.59 731	6.39 722	0.49 674	0.43 686	0.48 669	0.98 711	0.49 660	0.48 673

xyz-stereo	4.23 721	0.17 150	61.76 760	0.34 133	0.16 29	12.16 731	0.37 420	0.58 254	0.68 368	1.01 598	3.36 706	0.77 487	0.82 597	1.21 637	0.40 414	0.12 61	0.10 96	0.16 262	0.11 153	0.13 155	0.10 63

LE_ROB	4.42 722	0.24 439	2.75 700	0.42 440	0.23 271	1.57 672	0.90 672	1.71 692	17.88 744	16.56 746	4.88 722	5.17 720	18.85 745	1.63 673	14.62 733	0.17 379	0.14 418	0.16 262	0.16 355	0.19 441	0.17 411

TorneroNet	4.53 723	1.89 717	1.48 677	2.55 722	2.27 721	13.78 734	1.69 716	4.84 729	23.73 750	2.89 714	7.70 732	7.06 728	2.69 711	4.26 721	3.42 708	1.84 720	0.77 710	2.68 725	1.13 719	2.42 723	1.47 722

LSM	4.74 724	0.77 673	10.16 722	0.70 674	56.56 755	1.02 609	1.00 682	1.24 625	1.62 680	2.04 691	2.34 679	1.33 637	1.17 656	1.38 661	1.09 644	0.33 634	0.49 692	0.39 647	0.46 671	0.51 663	10.09 738

JetRed	5.27 725	5.84 731	12.81 728	2.36 720	2.83 729	12.23 732	10.50 735	4.46 724	3.60 717	3.86 722	3.83 710	4.85 718	4.18 723	6.78 728	11.96 730	2.17 725	2.96 734	2.18 717	1.97 729	3.38 732	2.68 731

tt	6.20 726	0.20 292	5.89 715	3.55 731	2.07 720	11.26 730	19.21 737	11.74 735	5.46 723	2.69 707	2.04 674	4.87 719	6.25 726	3.70 716	7.09 725	8.32 738	11.17 747	4.93 735	5.41 739	5.74 735	2.37 729

coex-ft	6.43 727	1.51 709	87.33 761	0.49 558	0.38 588	1.34 655	1.21 694	1.16 589	8.09 727	12.12 736	2.79 694	2.77 697	3.31 717	1.16 627	3.15 704	0.24 553	0.23 592	0.27 587	0.24 575	0.45 651	0.37 635

HanzoNet	6.76 728	2.45 725	4.22 712	3.19 729	2.94 730	3.62 716	2.28 726	4.79 728	7.20 726	14.00 742	13.19 740	17.49 740	22.30 746	13.25 736	6.19 721	4.20 732	1.93 730	3.10 731	2.56 732	3.35 731	2.88 732

TCMNet-wrong-test	8.97 729	10.42 735	8.74 720	19.56 739	17.61 738	12.53 733	9.01 734	13.59 737	2.18 694	4.64 725	5.11 726	14.63 736	11.09 732	7.19 730	9.73 727	5.56 737	0.89 714	3.77 733	3.11 734	10.34 739	9.80 737

EDNetEfficientorigin	9.93 730	1.15 697	175.16 762	0.48 543	0.36 571	1.04 616	0.68 630	1.24 625	2.69 706	3.17 717	2.50 685	2.30 687	2.07 702	1.76 680	2.21 692	0.20 476	0.18 530	0.24 541	0.19 474	0.51 663	0.50 678

ASD4	9.96 731	8.86 734	17.78 730	7.17 733	9.80 733	16.08 735	28.92 741	9.77 734	8.20 728	7.02 733	7.08 730	8.47 730	9.57 730	11.17 735	20.26 737	4.12 731	4.14 736	5.57 739	4.74 736	5.53 734	4.90 735

DGTPSM_ROB	12.07 732	8.00 732	20.99 733	8.93 735	16.78 736	10.67 728	30.87 742	9.01 732	15.16 737	6.50 730	15.41 744	9.04 731	14.85 735	9.25 732	21.67 740	4.57 733	8.57 740	5.08 736	9.28 740	5.90 736	10.95 739

DPSMNet_ROB	12.08 733	8.00 732	21.00 734	8.97 736	16.79 737	10.67 728	30.89 743	9.02 733	15.17 738	6.51 731	15.41 744	9.04 731	14.85 735	9.27 733	21.67 740	4.58 734	8.57 740	5.09 738	9.29 743	5.90 736	10.95 739

USTest	12.99 734	14.18 736	20.00 732	16.24 738	14.97 735	20.80 737	31.95 744	16.20 740	10.91 729	8.79 735	9.48 734	13.94 735	10.50 731	16.11 737	21.44 739	3.17 729	4.82 737	5.08 736	5.36 738	8.81 738	7.13 736

BEATNet-Init1	15.13 735	0.82 679	50.86 759	0.72 677	0.53 655	38.10 750	7.03 733	11.83 736	14.25 736	29.78 757	30.17 756	48.21 760	22.64 747	26.78 748	18.11 736	0.42 663	0.38 672	0.47 664	0.46 671	0.51 663	0.48 673

Selective-IGEV-i1pa	15.35 736	22.27 745	18.31 731	1.71 707	0.87 685	28.61 749	12.26 736	25.48 751	20.48 748	19.78 747	22.75 746	28.20 749	22.64 747	29.07 749	17.31 735	12.88 745	2.88 732	6.84 740	0.99 712	1.67 705	12.03 746

iinet-test	16.76 737	17.57 737	22.97 736	19.69 740	18.39 739	24.48 739	34.18 745	20.02 741	15.35 739	12.55 737	12.85 735	18.13 742	15.39 738	19.59 738	24.25 742	8.86 740	8.72 742	8.95 742	9.28 740	12.74 740	11.26 742

IINet	16.76 737	17.57 737	22.97 736	19.69 740	18.39 739	24.48 739	34.18 745	20.02 741	15.35 739	12.55 737	12.85 735	18.13 742	15.39 738	19.59 738	24.25 742	8.86 740	8.72 742	8.95 742	9.28 740	12.74 740	11.26 742

DPSM_ROB	17.78 739	18.63 740	24.31 742	20.90 743	19.47 741	25.97 742	36.21 748	21.23 748	16.24 742	13.38 740	14.06 742	19.18 745	16.30 740	20.78 741	25.67 745	9.38 742	9.23 745	9.49 744	9.82 744	13.51 743	11.91 744

DPSM	17.78 739	18.63 740	24.31 742	20.90 743	19.47 741	25.97 742	36.21 748	21.23 748	16.24 742	13.38 740	14.06 742	19.18 745	16.30 740	20.78 741	25.67 745	9.38 742	9.23 745	9.49 744	9.82 744	13.51 743	11.91 744

DLNR-FE	20.05 741	36.38 749	38.08 746	170.06 763	60.08 756	0.23 49	0.20 50	14.13 739	0.36 173	0.44 261	0.66 321	0.43 277	0.21 87	0.63 403	0.28 252	5.38 735	0.10 96	0.15 222	0.11 153	73.09 761	0.11 136

DLNR_Zeroshot_test	20.09 742	36.28 748	38.04 745	169.85 762	61.80 757	0.23 49	0.20 50	13.88 738	0.37 190	0.44 261	0.66 321	0.43 277	0.21 87	0.62 390	0.28 252	5.46 736	0.10 96	0.15 222	0.11 153	72.60 760	0.11 136

LRCNet_RVC	21.24 743	31.15 747	21.41 735	28.98 746	23.82 744	3.13 713	0.60 604	20.96 747	1.59 676	25.58 748	28.15 752	21.99 747	14.79 734	21.94 747	16.41 734	28.89 758	14.87 748	33.53 755	31.28 755	29.51 756	26.16 754

HaxPig	31.96 744	37.24 750	34.27 744	24.37 745	24.88 745	18.26 736	19.86 738	20.64 746	28.52 751	35.97 758	38.75 757	25.57 748	28.72 750	33.88 750	34.39 750	35.94 759	38.87 760	37.80 756	40.48 758	39.68 757	41.15 759

Anonymous_1	33.25 745	18.26 739	23.92 738	20.54 742	21.28 743	25.59 741	35.94 747	22.01 750	15.57 741	13.33 739	13.49 741	18.08 741	15.29 737	20.36 740	24.60 744	16.28 749	8.84 744	66.59 759	118.00 761	155.73 764	11.23 741

fast-reg	35.48 746	37.51 756	48.70 754	42.44 755	40.46 754	52.73 758	73.11 756	42.56 754	32.38 752	26.19 749	27.27 747	36.81 752	30.62 751	41.02 754	51.32 753	18.30 750	18.53 753	19.10 746	19.67 748	27.14 745	23.66 747

RAFT-FEzeroshot	35.73 747	37.45 752	48.67 752	42.23 751	39.22 750	52.25 752	73.13 758	42.62 757	32.59 754	26.71 751	27.70 748	38.57 754	32.57 752	41.68 758	51.67 758	18.75 752	18.58 756	19.15 748	19.78 750	27.21 749	23.98 750

RAFT-FE	35.73 747	37.45 752	48.67 752	42.23 751	39.22 750	52.25 752	73.13 758	42.62 757	32.59 754	26.71 751	27.70 748	38.57 754	32.57 752	41.68 758	51.67 758	18.75 752	18.58 756	19.15 748	19.78 750	27.21 749	23.98 750

CasAABBNet	35.74 749	37.43 751	48.72 755	42.22 750	39.20 748	52.24 751	73.12 757	42.61 756	32.62 757	26.78 754	27.95 750	38.58 756	32.60 754	41.67 756	51.65 757	18.74 751	18.57 755	19.15 748	19.77 749	27.20 747	23.98 750

Hybrid-DGEV	35.78 750	37.50 755	48.96 758	42.25 753	39.20 748	52.33 756	73.10 755	42.63 759	32.52 753	26.62 750	28.31 755	38.50 753	32.87 755	41.67 756	51.55 754	18.77 755	18.56 754	19.18 752	19.83 753	27.20 747	23.97 749

FlowAnything	35.81 751	37.53 757	48.80 756	42.20 749	39.22 750	52.25 752	73.16 760	42.56 754	32.89 759	26.76 753	28.30 753	38.69 758	33.09 757	41.63 755	51.62 756	18.76 754	18.59 759	19.21 753	19.92 754	27.16 746	23.91 748

Selective-RAFT-Error	35.84 752	37.49 754	48.83 757	42.26 754	39.24 753	52.30 755	73.09 754	42.66 760	32.61 756	26.80 755	28.30 753	38.84 759	33.51 758	41.68 758	51.59 755	18.82 756	18.58 756	19.17 751	19.80 752	27.28 751	24.05 753

xxxxx1	36.64 753	19.51 742	24.21 739	61.66 757	64.63 758	27.28 745	40.10 750	20.25 743	18.63 745	14.07 743	12.97 737	17.26 737	17.36 742	21.70 744	27.93 747	13.18 746	18.50 750	111.26 762	133.37 762	29.24 753	39.73 756

tt_ll	36.64 753	19.51 742	24.21 739	61.66 757	64.63 758	27.28 745	40.10 750	20.25 743	18.63 745	14.07 743	12.97 737	17.26 737	17.36 742	21.70 744	27.93 747	13.18 746	18.50 750	111.26 762	133.37 762	29.24 753	39.73 756

ff	36.64 753	19.51 742	24.21 739	61.66 757	64.63 758	27.28 745	40.10 750	20.25 743	18.63 745	14.07 743	12.97 737	17.26 737	17.36 742	21.70 744	27.93 747	13.18 746	18.50 750	111.26 762	133.37 762	29.24 753	39.73 756

MEDIAN_ROB	37.38 756	40.85 760	40.60 748	32.31 747	31.85 746	27.20 744	24.55 739	29.10 752	33.19 760	42.09 762	41.76 759	33.35 750	34.39 759	39.78 753	37.07 751	43.64 761	44.10 762	44.12 758	43.40 760	41.51 759	42.76 761

AVERAGE_ROB	37.58 757	40.13 759	40.15 747	34.81 748	33.82 747	28.55 748	25.10 740	32.02 753	34.06 761	41.28 761	40.66 758	34.46 751	34.81 760	39.18 752	37.57 752	42.78 760	43.44 761	43.82 757	43.03 759	40.47 758	41.51 760

LSM0	38.95 758	37.60 758	48.58 751	43.57 756	91.06 761	52.57 757	72.57 753	43.17 761	32.63 758	26.97 756	27.97 751	38.65 757	32.94 756	41.86 761	51.78 760	18.89 757	18.41 749	19.13 747	19.63 747	27.29 752	33.77 755

PML	40.80 759	29.24 746	11.87 727	7.20 734	14.47 734	92.13 761	213.69 764	7.63 731	23.35 749	74.72 764	190.14 764	50.17 761	26.15 749	21.39 743	12.70 731	8.76 739	2.92 733	8.45 741	3.25 735	13.26 742	4.42 734

RSGM-EC	74.81 760	63.03 761	41.60 749	97.74 760	92.11 762	74.93 759	114.81 761	53.77 762	38.96 762	39.88 759	48.98 760	90.73 762	64.81 761	139.63 762	128.53 762	93.27 762	53.96 763	95.12 760	38.31 756	81.45 762	44.63 762

acva	74.81 760	63.03 761	41.60 749	97.74 760	92.11 762	74.93 759	114.81 761	53.77 762	38.96 762	39.88 759	48.98 760	90.73 762	64.81 761	139.63 762	128.53 762	93.27 762	53.96 763	95.12 760	38.31 756	81.45 762	44.63 762

Selective-IGEV-i16pa	78.59 762	120.99 763	16.46 729	1.04 693	0.66 675	181.07 763	2.17 724	153.90 765	139.75 765	56.45 763	153.05 762	107.32 764	157.92 764	200.46 765	96.57 761	94.09 764	1.23 724	2.69 726	0.31 631	0.96 694	84.68 764

test_example2	176.61 763	205.14 764	198.86 763	188.60 764	190.98 764	152.67 762	170.61 763	94.86 764	123.55 764	178.88 765	179.48 763	158.94 765	141.34 763	192.61 764	198.96 764	203.76 765	236.37 765	164.13 765	173.55 765	218.58 765	160.41 765

ccccc	429.48 764	429.19 765	527.00 764	507.10 765	501.20 765	356.95 764	342.70 765	380.82 766	297.90 766	334.51 766	389.17 765	372.86 766	449.39 765	499.17 766	553.56 765	561.44 766	431.22 766	334.28 766	290.86 766	540.88 766	489.46 766

GS-Stereo							0.30 264	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 87	0.32 75	0.22 85	0.16 324	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 207	0.12 199

FADE		2.05 720		1.03 692	0.99 696			3.91 722	3.00 710	1.76 682		2.73 695		5.95 724		11.57 744	1.70 729	23.09 754	15.86 746	0.62 680	0.65 686

Low-res two-view benchmark