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

LACA_dic	0.09 1	0.12 303	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 35	0.08 18	0.15 83	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 107	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 125	0.10 1	0.14 55	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 89	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

rgla	0.10 10	0.11 239	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.08 15	0.08 5	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 10	0.10 156	0.16 54	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.11 28	0.15 17	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.14 55	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 89	0.13 9	0.15 74	0.10 44	0.11 60	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.05 37

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 234	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 234	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 105	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.17 35	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.12 143	0.08 18	0.15 83	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.16 26	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.14 11	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.10 69	0.10 94	0.16 114	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 89	0.15 17	0.08 1	0.12 108	0.10 47	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.13 89	0.17 35	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 89	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.13 89	0.11 2	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 117	0.10 12	0.20 83	0.14 55	0.09 17	0.10 47	0.09 35	0.12 173	0.13 16	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.19 62	0.15 74	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.18 48	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.11 107	0.10 94	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.11 13	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.12 46	0.16 26	0.12 24	0.08 2	0.09 18	0.14 200	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 46	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 83	0.12 24	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 159

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 146	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 60	0.09 35	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 117	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.08 5	0.11 136	0.16 114	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 114	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 133	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 117	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.06 1	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.07 3	0.17 133	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 26	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 161	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.17 133	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

over v1	0.11 56	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.10 6	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.14 261	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-8	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.20 256	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.10 6	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-9	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 83	0.11 13	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

anonymous	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 125	0.16 26	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.12 108	0.16 181	0.11 107	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 46	0.13 9	0.10 6	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.12 131	0.11 524	0.11 597	0.05 1	0.06 170	0.05 7	0.12 547

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 156	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 125	0.20 83	0.13 35	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 234	0.23 141	0.15 74	0.10 44	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.08 347

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 83	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.13 89	0.16 26	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.09 35	0.09 44	0.19 195	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.14 177	0.13 105	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.09 35	0.10 94	0.18 163	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.20 83	0.15 74	0.12 108	0.13 105	0.10 69	0.09 44	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.13 105	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.12 46	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 159	0.09 4	0.22 118	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.09 35	0.11 136	0.19 195	0.13 190	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.14 145	0.08 5	0.11 136	0.13 16	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.12 282	0.14 48	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 56	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.11 28	0.23 141	0.15 74	0.14 177	0.12 85	0.08 5	0.09 44	0.21 246	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 202	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.16 87	0.11 73	0.15 160	0.09 35	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 118	0.15 74	0.11 73	0.12 85	0.12 143	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.06 159

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 159	0.13 89	0.18 48	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.11 53	0.08 314	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.14 11	0.16 87	0.11 73	0.10 47	0.09 35	0.08 18	0.21 246	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 118	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 406	0.27 612	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.10 476	0.08 497	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 303	0.17 79	0.22 389	0.10 138	0.15 69	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.20 219	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

over-6	0.12 93	0.13 376	0.19 114	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.11 28	0.26 205	0.16 87	0.10 44	0.10 47	0.10 69	0.13 224	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 179	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.09 18	0.14 200	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.14 177	0.19 232	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.11 60	0.09 35	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 239	0.32 292	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.11 107	0.11 136	0.19 195	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 156	0.27 226	0.19 179	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.21 100	0.15 74	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 303	0.28 243	0.19 179	0.08 30	0.17 159	0.15 180	0.22 118	0.18 141	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.19 179	0.07 3	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 376	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.09 35	0.13 224	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 239	0.35 333	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.07 201	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.15 74	0.13 146	0.16 181	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.08 30	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.19 161	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.20 256	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.12 143	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 303	0.27 226	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 239	0.23 179	0.22 389	0.09 63	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.19 161	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.13 224	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.08 30	0.13 34	0.14 125	0.25 183	0.21 215	0.12 108	0.15 160	0.09 35	0.14 261	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.15 180	0.26 205	0.20 193	0.11 73	0.12 85	0.10 69	0.13 224	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 156	0.21 146	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.21 100	0.17 118	0.12 108	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 366	0.20 265	0.16 234	0.23 141	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.13 224	0.13 16	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 94	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.21 100	0.20 193	0.10 44	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 647

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 234	0.25 183	0.21 215	0.11 73	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.04 1	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.17 118	0.13 146	0.15 160	0.16 244	0.13 224	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.15 160	0.17 256	0.12 173	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 187	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.16 229	0.16 181	0.18 269	0.13 224	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 93	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.21 406	0.14 38	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.24 161	0.20 193	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 515	0.10 18	0.12 46	0.26 205	0.23 260	0.13 146	0.11 60	0.10 69	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 303	0.21 146	0.18 115	0.11 202	0.24 380	0.12 46	0.19 62	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.11 107	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

GSStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.17 58	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

gasm-f	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.19 232	0.10 69	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.09 380	0.08 347

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 156	0.32 292	0.16 26	0.08 30	0.17 159	0.10 12	0.22 118	0.19 161	0.11 73	0.10 47	0.10 69	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 347

3w_stereo	0.12 93	0.11 239	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.07 2	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.25 204	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.17 35	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 482
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.13 166	0.08 18	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

AIO_test	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.15 69	0.17 286	0.19 62	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.29 261	0.18 141	0.11 73	0.16 181	0.13 166	0.09 44	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 366	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.10 44	0.08 15	0.10 69	0.10 94	0.21 246	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 606	0.24 686

RSM++	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.20 256	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

RSM	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.23 141	0.18 141	0.13 146	0.13 105	0.15 222	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 647

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GEAR-Net	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 94	0.16 54	0.20 256	0.14 418	0.14 48	0.15 180	0.33 321	0.23 260	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 239	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.19 62	0.17 118	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.08 347

PhaseNet	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.16 244	0.12 173	0.19 195	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

DF	0.13 143	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.10 138	0.17 159	0.15 180	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.22 278	0.19 289	0.11 136	0.20 219	0.14 229	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 239	0.44 465	0.21 315	0.08 30	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.16 87	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.13 224	0.18 163	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new	0.13 143	0.11 239	0.30 268	0.20 256	0.13 366	0.20 265	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.15 281	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.23 141	0.21 215	0.16 229	0.22 278	0.10 69	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 239	0.38 382	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.23 141	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.16 234	0.32 306	0.22 234	0.15 200	0.17 200	0.20 304	0.13 224	0.14 38	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.24 161	0.25 293	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

BStereo	0.13 143	0.10 156	0.42 441	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

NLSM3	0.13 143	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.24 278	0.11 73	0.15 160	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.05 7	0.05 37

DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 179	0.16 515	0.12 27	0.15 180	0.18 48	0.18 141	0.11 73	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.23 276	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 658	0.06 159

GASTEREO	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.23 450	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.19 195	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

MSCF	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.22 389	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.14 125	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.23 289	0.15 222	0.15 281	0.12 8	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.12 108	0.19 232	0.15 222	0.11 136	0.13 16	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.06 159

LG-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.18 337	0.21 100	0.18 141	0.11 73	0.17 200	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

S2M2_L	0.13 143	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.12 282	0.12 27	0.07 1	0.18 48	0.20 193	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.12 173	0.15 83	0.14 229	0.13 585	0.09 536	0.09 382	0.10 501	0.11 506	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 430	0.19 114	0.26 584	0.09 63	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.18 141	0.12 108	0.11 60	0.10 69	0.13 224	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 676	0.36 353	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 94	0.20 219	0.10 7	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 672	0.05 37

castereo++	0.13 143	0.10 156	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.27 435	0.13 89	0.23 141	0.23 260	0.11 73	0.13 105	0.16 244	0.10 94	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.19 386	0.22 118	0.16 87	0.14 177	0.11 60	0.13 166	0.10 94	0.24 292	0.18 354	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.19 62	0.19 161	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.11 136	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

mms	0.13 143	0.11 239	0.19 114	0.19 179	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.17 200	0.14 200	0.09 44	0.24 292	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

ours_stereo	0.13 143	0.11 239	0.23 179	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.18 337	0.20 83	0.19 161	0.13 146	0.18 223	0.14 200	0.10 94	0.23 276	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 143	0.12 303	0.27 226	0.22 389	0.11 202	0.15 69	0.18 337	0.23 141	0.23 260	0.13 146	0.17 200	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.05 37

Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 386	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.19 232	0.21 318	0.11 136	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.12 46	0.31 294	0.24 278	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.16 87	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 299	0.12 46	0.24 161	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.15 222	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 450	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.16 87	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.14 261	0.20 219	0.11 53	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 143	0.10 156	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

testlalala	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.17 200	0.13 166	0.16 306	0.16 114	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

LoS_RVC	0.13 143	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.19 232	0.12 143	0.15 281	0.17 133	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 547

EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.13 89	0.27 221	0.21 215	0.13 146	0.10 47	0.15 222	0.09 44	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 332	0.15 180	0.25 183	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.14 200	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159
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
FAST (zero-shot)	0.14 186	0.10 156	0.22 163	0.23 450	0.26 666	0.14 48	0.15 180	0.23 141	0.15 74	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.09 536	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.09 422

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 186	0.21 578	0.47 494	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.10 94	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.07 259

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 186	0.19 550	0.70 618	0.17 58	0.12 282	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.10 44	0.12 85	0.10 69	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.05 7	0.07 259

PSi22	0.14 186	0.13 376	0.29 257	0.19 179	0.09 63	0.17 159	0.12 46	0.28 244	0.23 260	0.13 146	0.14 145	0.22 330	0.13 224	0.29 396	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 159

Anonymus123	0.14 186	0.10 156	0.42 441	0.18 115	0.11 202	0.36 573	0.14 125	0.28 244	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

252Zero-FE	0.14 186	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 100	0.19 161	0.77 701	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

Zero-FE251	0.14 186	0.09 94	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 265	0.13 89	0.20 83	0.14 55	0.61 680	0.13 105	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

GGEV	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

FlowAnything_test	0.14 186	0.11 239	0.21 146	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.15 200	0.13 105	0.15 222	0.14 261	0.18 163	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.09 422

depthmonostereo	0.14 186	0.09 94	0.19 114	0.19 179	0.08 30	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.23 260	0.16 229	0.18 223	0.14 200	0.17 338	0.19 195	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 186	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.14 125	0.24 161	0.21 215	0.21 297	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

SCV_C0	0.14 186	0.11 239	0.25 204	0.19 179	0.12 282	0.15 69	0.16 234	0.30 282	0.22 234	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.09 44	0.24 292	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.06 159

SCV	0.14 186	0.14 430	0.24 190	0.21 315	0.11 202	0.15 69	0.16 234	0.31 294	0.18 141	0.11 73	0.15 160	0.13 166	0.10 94	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159

castereo	0.14 186	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.10 138	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.13 146	0.18 223	0.16 244	0.16 306	0.15 83	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

tt45	0.14 186	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.23 357	0.18 337	0.22 118	0.17 118	0.15 200	0.13 105	0.14 200	0.10 94	0.30 412	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

999	0.14 186	0.08 44	0.24 190	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.24 161	0.18 141	0.13 146	0.16 181	0.14 200	0.11 136	0.36 460	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

fffy	0.14 186	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.13 224	0.25 322	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

WCG-NET	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 187	0.17 286	0.21 100	0.28 335	0.18 267	0.21 264	0.15 222	0.12 173	0.18 163	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

WCG-NET（raft）	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.26 305	0.18 267	0.19 232	0.20 304	0.12 173	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 186	0.11 239	0.32 292	0.19 179	0.11 202	0.18 187	0.17 286	0.20 83	0.22 234	0.14 177	0.24 303	0.15 222	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.10 456	0.06 159

ff7	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEVStereo-DCA	0.14 186	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

ffff	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

11t	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

MaDis-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.26 214	0.19 179	0.14 418	0.16 117	0.13 89	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.14 145	0.14 200	0.11 136	0.17 133	0.17 325	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

UniTT-Stereo	0.14 186	0.10 156	0.30 268	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.13 89	0.19 62	0.18 141	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.11 136	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.06 159

CASnet	0.14 186	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.22 307	0.20 249	0.15 222	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.11 524	0.09 453	0.08 291	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 186	0.14 430	0.33 310	0.20 256	0.09 63	0.21 299	0.10 12	0.26 205	0.20 193	0.18 267	0.19 232	0.15 222	0.13 224	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 159

anonymousdsp	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

LoS	0.14 186	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.26 205	0.26 305	0.15 200	0.18 223	0.18 269	0.13 224	0.22 266	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 186	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 633	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.14 177	0.17 200	0.14 200	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.18 640

ProNet	0.14 186	0.12 303	0.25 204	0.19 179	0.11 202	0.19 222	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.13 105	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.07 259

MC-Stereo	0.14 186	0.09 94	0.25 204	0.21 315	0.09 63	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.18 267	0.23 289	0.16 244	0.13 224	0.22 266	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

ccc-4	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEV-Stereo	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.24 190	0.25 549	0.11 202	0.11 20	0.18 337	0.32 306	0.23 260	0.12 108	0.12 85	0.18 269	0.12 173	0.14 38	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159
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
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 223	0.18 533	0.40 406	0.27 612	0.26 666	0.46 633	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 223	0.15 469	0.25 204	0.22 389	0.14 418	0.17 159	0.17 286	0.33 321	0.21 215	0.18 267	0.21 264	0.14 200	0.10 94	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

DN	0.15 223	0.08 44	0.27 226	0.19 179	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.24 278	0.14 177	0.16 181	0.18 269	0.10 94	0.21 246	0.13 190	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.10 482

RT-Monster	0.15 223	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 418	0.20 265	0.11 28	0.29 261	0.32 397	0.24 331	0.22 278	0.17 256	0.13 224	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

MM-Stereo_test2	0.15 223	0.10 156	0.44 465	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.21 470	0.27 221	0.22 234	0.15 200	0.16 181	0.13 166	0.11 136	0.20 219	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.05 37

HART	0.15 223	0.11 239	0.30 268	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.16 234	0.30 282	0.19 161	0.15 200	0.25 315	0.17 256	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.07 405	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.06 159

HUF	0.15 223	0.11 239	0.38 382	0.17 58	0.11 202	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.20 193	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.11 136	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.20 687	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 591

rvit_stereo_0080	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

RAFT-Stereo-weight	0.15 223	0.09 94	0.26 214	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.29 354	0.24 331	0.20 249	0.19 289	0.10 94	0.18 163	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

whm_eth	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

CAS	0.15 223	0.07 4	0.21 146	0.41 696	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.15 200	0.19 232	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.13 190	0.29 702	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 591

CroCo-Stereo Lap2	0.15 223	0.15 469	0.28 243	0.25 549	0.18 562	0.11 20	0.19 386	0.28 244	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

GLC_STEREO	0.15 223	0.10 156	0.24 190	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.23 141	0.27 316	0.17 248	0.20 249	0.17 256	0.11 136	0.23 276	0.16 292	0.07 141	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

CREStereo++_RVC	0.15 223	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.13 89	0.22 118	0.30 371	0.21 297	0.30 374	0.13 166	0.11 136	0.16 114	0.15 265	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 635	0.06 113	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 223	0.09 94	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 400	0.14 125	0.23 141	0.28 335	0.24 331	0.30 374	0.16 244	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

XX-TBD	0.15 223	0.18 533	0.28 243	0.22 389	0.10 138	0.22 332	0.15 180	0.22 118	0.27 316	0.22 307	0.26 327	0.14 200	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

PMTNet	0.15 223	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 357	0.16 234	0.25 183	0.23 260	0.17 248	0.21 264	0.16 244	0.14 261	0.22 266	0.13 190	0.29 702	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

Weightmod_eth	0.16 240	0.11 239	0.20 132	0.21 315	0.13 366	0.20 265	0.18 337	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.25 315	0.19 289	0.17 338	0.25 322	0.14 229	0.16 641	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.05 37

Weightmod	0.16 240	0.12 303	0.19 114	0.20 256	0.10 138	0.24 380	0.17 286	0.25 183	0.21 215	0.18 267	0.29 358	0.19 289	0.15 281	0.27 361	0.16 292	0.09 421	0.10 571	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

SE	0.16 240	0.14 430	0.19 114	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.20 283	0.27 336	0.15 222	0.17 338	0.15 83	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.08 347

FE-Mocha	0.16 240	0.10 156	0.33 310	0.19 179	0.13 366	0.19 222	0.15 180	0.35 358	0.22 234	0.24 331	0.24 303	0.20 304	0.14 261	0.17 133	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

zero-FE	0.16 240	0.08 44	0.81 644	0.19 179	0.18 562	0.12 27	0.15 180	0.19 62	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.21 246	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 646	0.06 159

xyz-stereo-finetune	0.16 240	0.12 303	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 357	0.20 439	0.29 261	0.31 385	0.19 275	0.22 278	0.19 289	0.15 281	0.29 396	0.20 411	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.06 159

Reg-Stereo(zero)	0.16 240	0.07 4	0.36 353	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.14 125	0.28 244	0.24 278	0.22 307	0.20 249	0.24 367	0.18 369	0.21 246	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

tg	0.16 240	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.15 180	0.34 334	0.24 278	0.20 283	0.25 315	0.19 289	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

rvit_stereo_0083	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.17 286	0.22 118	0.34 421	0.16 229	0.21 264	0.19 289	0.16 306	0.21 246	0.16 292	0.11 524	0.10 571	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0081_aga	0.16 240	0.14 430	0.28 243	0.21 315	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.23 141	0.24 278	0.17 248	0.21 264	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.14 229	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0081	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0082	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

CAS++	0.16 240	0.12 303	0.27 226	0.18 115	0.12 282	0.17 159	0.15 180	0.42 451	0.24 278	0.19 275	0.18 223	0.13 166	0.10 94	0.21 246	0.12 131	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.08 342	0.10 456	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.29 261	0.21 215	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.13 224	0.25 322	0.13 190	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MIF-Stereo (partial)	0.16 240	0.10 156	0.34 322	0.21 315	0.15 482	0.15 69	0.13 89	0.28 244	0.25 293	0.17 248	0.26 327	0.15 222	0.16 306	0.25 322	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.08 347

RCA-Stereo	0.16 240	0.09 94	0.25 204	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.35 438	0.20 283	0.25 315	0.17 256	0.17 338	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

test-3	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.26 354	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

test_1	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

iRaftStereo_RVC	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.20 283	0.25 315	0.18 269	0.12 173	0.20 219	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

raftrobust	0.16 240	0.13 376	0.29 257	0.22 389	0.15 482	0.19 222	0.13 89	0.32 306	0.26 305	0.26 354	0.20 249	0.19 289	0.17 338	0.21 246	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

test_xeample3	0.16 240	0.11 239	0.56 560	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.20 193	0.16 229	0.12 85	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.07 259

monster_256*512	0.17 261	0.12 303	0.18 98	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.29 354	0.19 275	0.22 278	0.24 367	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

SMOE	0.17 261	0.11 239	0.21 146	0.20 256	0.09 63	0.26 424	0.21 470	0.30 282	0.23 260	0.21 297	0.27 336	0.21 318	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.12 563	0.07 255	0.11 506	0.07 259

NLSM1	0.17 261	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.18 562	0.25 400	0.17 286	0.47 507	0.40 505	0.16 229	0.21 264	0.13 166	0.15 281	0.21 246	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

xyz-stereo-finetune2	0.17 261	0.11 239	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 435	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.22 307	0.28 344	0.21 318	0.22 424	0.37 463	0.22 460	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.07 259

MM-Stereo_test3	0.17 261	0.12 303	0.29 257	0.23 450	0.14 418	0.19 222	0.22 500	0.39 408	0.36 451	0.16 229	0.24 303	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.06 159

MM-Stereo_test1	0.17 261	0.10 156	0.39 398	0.23 450	0.11 202	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.06 159

model_zeroshot	0.17 261	0.11 239	0.39 398	0.20 256	0.12 282	0.24 380	0.15 180	0.34 334	0.22 234	0.30 438	0.20 249	0.22 330	0.12 173	0.24 292	0.14 229	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

rvit_stereo_ft	0.17 261	0.14 430	0.30 268	0.25 549	0.14 418	0.17 159	0.21 470	0.28 244	0.26 305	0.16 229	0.19 232	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.17 325	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.07 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 261	0.13 376	0.24 190	0.19 179	0.13 366	0.24 380	0.17 286	0.30 282	0.37 462	0.43 621	0.17 200	0.13 166	0.12 173	0.19 195	0.15 265	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

AE-Stereo	0.17 261	0.11 239	0.31 283	0.24 508	0.14 418	0.23 357	0.18 337	0.34 334	0.29 354	0.15 200	0.25 315	0.21 318	0.13 224	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

rrr	0.17 261	0.11 239	0.57 563	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.22 234	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

plain	0.17 261	0.13 376	0.43 455	0.21 315	0.13 366	0.16 117	0.17 286	0.27 221	0.22 234	0.16 229	0.26 327	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.07 259

MSKI-zero shot	0.17 261	0.09 94	0.43 455	0.20 256	0.11 202	0.21 299	0.15 180	0.32 306	0.21 215	0.23 316	0.24 303	0.23 352	0.10 94	0.31 419	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

Any-RAFT	0.17 261	0.08 44	0.31 283	0.19 179	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.42 451	0.30 371	0.24 331	0.27 336	0.27 412	0.16 306	0.21 246	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

RAFT-Test	0.17 261	0.10 156	0.38 382	0.19 179	0.12 282	0.25 400	0.17 286	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.29 358	0.27 412	0.14 261	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

4D-IteraStereo	0.17 261	0.16 498	0.50 522	0.21 315	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.28 244	0.28 335	0.23 316	0.20 249	0.20 304	0.11 136	0.19 195	0.14 229	0.06 53	0.04 2	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.06 159

anonymousdsp2	0.17 261	0.10 156	0.28 243	0.20 256	0.11 202	0.25 400	0.17 286	0.41 437	0.31 385	0.23 316	0.23 289	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.07 259

knoymous	0.17 261	0.09 94	0.32 292	0.17 58	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.27 412	0.16 306	0.23 276	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.09 380	0.09 422

Selective-RAFT	0.17 261	0.12 303	0.30 268	0.24 508	0.10 138	0.29 477	0.15 180	0.32 306	0.31 385	0.17 248	0.17 200	0.21 318	0.18 369	0.28 376	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.06 159

AnonymousM	0.17 261	0.19 550	0.24 190	0.18 115	0.10 138	0.18 187	0.17 286	0.30 282	0.23 260	0.26 354	0.20 249	0.18 269	0.14 261	0.19 195	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.38 707	0.15 635	0.06 113	0.05 37

cross-raft	0.17 261	0.12 303	0.41 431	0.23 450	0.10 138	0.20 265	0.24 549	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.29 439	0.15 281	0.17 133	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

test-1	0.17 261	0.11 239	0.40 406	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.34 334	0.26 305	0.20 283	0.24 303	0.22 330	0.14 261	0.16 114	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.08 347

s12784h	0.17 261	0.09 94	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 526	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.23 316	0.25 315	0.18 269	0.17 338	0.25 322	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 261	0.14 430	0.32 292	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.25 341	0.33 422	0.20 304	0.17 338	0.19 195	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 261	0.10 156	0.40 406	0.20 256	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.36 377	0.30 371	0.23 316	0.21 264	0.26 401	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 261	0.10 156	0.37 362	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.32 306	0.28 335	0.23 316	0.23 289	0.27 412	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

S0	0.18 287	0.13 376	0.21 146	0.23 450	0.11 202	0.33 537	0.26 581	0.27 221	0.21 215	0.21 297	0.26 327	0.20 304	0.16 306	0.19 195	0.17 325	0.12 564	0.11 597	0.14 612	0.14 625	0.10 456	0.07 259

ManiGeoR	0.18 287	0.15 469	0.55 553	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

HLf10	0.18 287	0.15 469	0.55 553	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

TestStereo_HL2	0.18 287	0.14 430	0.34 322	0.17 58	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.29 358	0.19 289	0.17 338	0.39 474	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

GGDA	0.18 287	0.14 430	0.33 310	0.17 58	0.10 138	0.20 265	0.16 234	0.33 321	0.31 385	0.22 307	0.28 344	0.19 289	0.16 306	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

TestStereo-Hl	0.18 287	0.11 239	0.31 283	0.17 58	0.10 138	0.22 332	0.16 234	0.36 377	0.29 354	0.23 316	0.26 327	0.22 330	0.19 385	0.38 469	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.07 259

Lsterematch	0.18 287	0.13 376	0.33 310	0.19 179	0.10 138	0.23 357	0.17 286	0.25 183	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.24 367	0.21 406	0.23 276	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

WQFJA1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

WQFJX1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.23 450	0.17 540	0.24 380	0.19 386	0.58 645	0.52 626	0.16 229	0.16 181	0.14 200	0.15 281	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159

WQFJX	0.18 287	0.10 156	0.17 79	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.18 337	0.53 590	0.45 561	0.17 248	0.16 181	0.14 200	0.16 306	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.08 497	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

NLMM	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IGEV-FE	0.18 287	0.10 156	0.65 600	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

H2IRNET	0.18 287	0.13 376	0.35 333	0.21 315	0.12 282	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.30 371	0.17 248	0.31 389	0.25 379	0.20 396	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.06 159

ACVNet-DCA	0.18 287	0.14 430	0.38 382	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

cc1	0.18 287	0.14 430	0.38 382	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

11t1	0.18 287	0.10 156	0.30 268	0.20 256	0.11 202	0.27 435	0.17 286	0.35 358	0.23 260	0.25 341	0.23 289	0.23 352	0.23 438	0.25 322	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

tt1	0.18 287	0.14 430	0.35 333	0.23 450	0.11 202	0.30 496	0.19 386	0.35 358	0.44 549	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

IGEV_Zeroshot_test	0.18 287	0.10 156	0.65 600	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

MIM_Stereo	0.18 287	0.12 303	0.38 382	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.35 358	0.25 293	0.27 364	0.35 444	0.23 352	0.13 224	0.27 361	0.16 292	0.06 53	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.06 159

HH	0.18 287	0.12 303	0.55 553	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

HanStereo	0.18 287	0.12 303	0.55 553	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

LL-Strereo2	0.18 287	0.18 533	0.39 398	0.22 389	0.12 282	0.24 380	0.13 89	0.31 294	0.23 260	0.24 331	0.20 249	0.24 367	0.12 173	0.26 341	0.15 265	0.06 53	0.06 263	0.12 563	0.09 453	0.08 291	0.07 259

riskmin	0.18 287	0.09 94	0.34 322	0.18 115	0.12 282	0.24 380	0.16 234	0.34 334	0.28 335	0.21 297	0.23 289	0.33 485	0.24 456	0.23 276	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.10 456	0.10 482

test_4	0.18 287	0.12 303	0.34 322	0.23 450	0.12 282	0.18 187	0.22 500	0.26 205	0.24 278	0.24 331	0.47 584	0.22 330	0.13 224	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.07 201	0.05 37

GMOStereo	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

error version	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

test-v	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

test_3	0.18 287	0.11 239	0.32 292	0.24 508	0.11 202	0.22 332	0.25 567	0.31 294	0.31 385	0.25 341	0.18 223	0.23 352	0.13 224	0.25 322	0.19 388	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

Patchmatch Stereo++	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 287	0.11 239	0.35 333	0.23 450	0.11 202	0.24 380	0.20 439	0.29 261	0.26 305	0.26 354	0.25 315	0.25 379	0.18 369	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

PSM-adaLoss	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo_v2	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

HUI-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.22 266	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

DeepStereo_RVC	0.18 287	0.11 239	0.40 406	0.21 315	0.11 202	0.19 222	0.16 234	0.28 244	0.22 234	0.27 364	0.27 336	0.23 352	0.28 525	0.24 292	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.10 482

iGMRVC	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

iRAFT	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

CRE-IMP	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.11 202	0.24 380	0.17 286	0.29 261	0.21 215	0.27 364	0.26 327	0.24 367	0.17 338	0.23 276	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.10 482

test-2	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 287	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

rafts_anoy	0.18 287	0.15 469	0.35 333	0.22 389	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.23 316	0.25 315	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.08 347

raft+_RVC	0.18 287	0.14 430	0.32 292	0.21 315	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.38 396	0.34 421	0.21 297	0.28 344	0.20 304	0.15 281	0.24 292	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

RALCasStereoNet	0.18 287	0.15 469	0.33 310	0.21 315	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.31 294	0.25 293	0.21 297	0.29 358	0.22 330	0.15 281	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.10 571	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

sCroCo_RVC	0.18 287	0.14 430	0.49 511	0.27 612	0.18 562	0.22 332	0.17 286	0.27 221	0.23 260	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.14 261	0.21 246	0.15 265	0.10 476	0.11 597	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

DCANet	0.18 287	0.13 376	0.40 406	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.23 438	0.20 219	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

AFF-stereo	0.18 287	0.15 469	0.32 292	0.21 315	0.10 138	0.18 187	0.18 337	0.33 321	0.27 316	0.25 341	0.37 463	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

DIP-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.33 310	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.12 46	0.42 451	0.25 293	0.27 364	0.32 399	0.21 318	0.17 338	0.25 322	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.08 347
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	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

RAFT-Stereo	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 336	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.31 389	0.20 304	0.20 396	0.18 163	0.17 325	0.12 564	0.09 536	0.15 628	0.16 647	0.11 506	0.12 547

HLF11	0.19 336	0.14 430	0.54 546	0.15 7	0.12 282	0.21 299	0.12 46	0.37 388	0.24 278	0.20 283	0.29 358	0.18 269	0.18 369	0.37 463	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.09 422

HLf8	0.19 336	0.16 498	0.55 553	0.15 7	0.12 282	0.24 380	0.14 125	0.40 422	0.31 385	0.20 283	0.26 327	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.17 325	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

TestStereo_HLe17	0.19 336	0.17 518	0.64 598	0.16 26	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.40 422	0.30 371	0.19 275	0.25 315	0.17 256	0.15 281	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

NLMM1	0.19 336	0.12 303	0.16 54	0.23 450	0.18 562	0.24 380	0.20 439	0.59 651	0.65 670	0.18 267	0.17 200	0.13 166	0.14 261	0.25 322	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NLCSM	0.19 336	0.12 303	0.18 98	0.24 508	0.19 589	0.24 380	0.21 470	0.42 451	0.40 505	0.19 275	0.18 223	0.14 200	0.16 306	0.47 505	0.19 388	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

AIO-test1	0.19 336	0.14 430	0.41 431	0.27 612	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.39 408	0.36 451	0.17 248	0.26 327	0.18 269	0.13 224	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.06 113	0.09 422

rvit_0105_6	0.19 336	0.14 430	0.34 322	0.23 450	0.14 418	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.37 462	0.18 267	0.22 278	0.23 352	0.17 338	0.26 341	0.17 325	0.15 625	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

1test111	0.19 336	0.14 430	0.38 382	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

DCANet-4	0.19 336	0.10 156	0.52 539	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.36 377	0.39 487	0.29 406	0.30 374	0.17 256	0.22 424	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

fff	0.19 336	0.13 376	0.40 406	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

ADStereo(finetuned)	0.19 336	0.13 376	0.49 511	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.31 572	0.21 246	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

x	0.19 336	0.11 239	0.29 257	0.20 256	0.11 202	0.26 424	0.18 337	0.41 437	0.29 354	0.25 341	0.29 358	0.28 428	0.24 456	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

DisPM	0.19 336	0.10 156	0.35 333	0.23 450	0.13 366	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.29 354	0.33 493	0.34 433	0.23 352	0.16 306	0.33 433	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.11 523

iRaft-Stereo_20w	0.19 336	0.10 156	0.46 486	0.19 179	0.13 366	0.25 400	0.19 386	0.52 578	0.19 161	0.29 406	0.21 264	0.22 330	0.20 396	0.28 376	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.08 291	0.08 347

TRStereo	0.19 336	0.17 518	0.47 494	0.23 450	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.52 578	0.28 335	0.20 283	0.19 232	0.21 318	0.13 224	0.24 292	0.13 190	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.06 113	0.06 159

Pruner-Stereo	0.19 336	0.11 239	0.34 322	0.29 639	0.12 282	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.32 399	0.25 379	0.15 281	0.24 292	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.09 422

RALAANet	0.19 336	0.18 533	0.37 362	0.23 450	0.14 418	0.23 357	0.13 89	0.37 388	0.29 354	0.28 377	0.26 327	0.25 379	0.15 281	0.26 341	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.06 159

csc	0.19 336	0.13 376	0.40 406	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

cscssc	0.19 336	0.13 376	0.40 406	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

GMStereo	0.19 336	0.25 612	0.40 406	0.21 315	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.29 261	0.40 505	0.25 341	0.23 289	0.16 244	0.15 281	0.25 322	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 357	0.14 430	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.26 424	0.16 234	0.31 294	0.27 316	0.32 478	0.58 638	0.23 352	0.15 281	0.23 276	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.06 159

FLISNet	0.20 357	0.13 376	0.33 310	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

CoSv	0.20 357	0.13 376	0.33 310	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

AIO-test2	0.20 357	0.20 563	0.36 353	0.26 584	0.15 482	0.22 332	0.16 234	0.42 451	0.42 525	0.16 229	0.29 358	0.15 222	0.11 136	0.26 341	0.13 190	0.18 664	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.07 201	0.07 259

rvit_0105_4	0.20 357	0.15 469	0.38 382	0.23 450	0.14 418	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.39 487	0.19 275	0.24 303	0.25 379	0.19 385	0.27 361	0.17 325	0.16 641	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 357	0.72 720	0.70 618	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 180	0.18 48	0.16 87	0.13 146	0.12 85	0.09 35	0.08 18	0.16 114	0.13 190	0.35 709	0.04 2	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.23 681

test_sample1	0.20 357	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.12 282	0.28 455	0.19 386	0.41 437	0.25 293	0.26 354	0.31 389	0.29 439	0.26 489	0.44 495	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

MyStereo06	0.20 357	0.12 303	0.57 563	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.40 422	0.21 215	0.30 438	0.24 303	0.31 466	0.18 369	0.22 266	0.18 354	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

xx1	0.20 357	0.14 430	0.38 382	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.28 428	0.24 456	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

GCAPDPT-zeroshot	0.20 357	0.08 44	1.14 697	0.29 639	0.43 703	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

DCRE	0.20 357	0.13 376	0.40 406	0.21 315	0.15 482	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.22 307	0.80 685	0.23 352	0.16 306	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.07 405	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

qqq	0.20 357	0.12 303	0.31 283	0.20 256	0.11 202	0.23 357	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.24 331	0.28 344	0.28 428	0.24 456	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

PFNet+	0.20 357	0.10 156	0.37 362	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.19 386	0.29 261	0.34 421	0.33 493	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.32 426	0.17 325	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.12 547

NF-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 333	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

OCTAStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 333	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

RE-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 333	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

TVStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 333	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

sAnonymous2	0.20 357	0.21 578	0.58 568	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

CroCo_RVC	0.20 357	0.21 578	0.58 568	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

111	0.20 357	0.17 518	0.40 406	0.18 115	0.09 63	0.24 380	0.17 286	0.41 437	0.45 561	0.23 316	0.29 358	0.29 439	0.21 406	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

HITNet	0.20 357	0.17 518	0.43 455	0.19 179	0.08 30	0.27 435	0.14 125	0.42 451	0.30 371	0.29 406	0.32 399	0.27 412	0.21 406	0.28 376	0.25 504	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 378	0.20 563	0.29 257	0.23 450	0.11 202	0.36 573	0.17 286	0.37 388	0.29 354	0.24 331	0.28 344	0.19 289	0.21 406	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.08 347

TestStereo_HL3	0.21 378	0.13 376	0.77 630	0.17 58	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.34 334	0.20 193	0.27 364	0.38 478	0.23 352	0.19 385	0.41 485	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

IGEV_i1	0.21 378	0.11 239	0.43 455	0.22 389	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.43 465	0.30 371	0.29 406	0.30 374	0.31 466	0.20 396	0.33 433	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.08 347

Selective-IGEV-i1	0.21 378	0.10 156	0.31 283	0.23 450	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.46 497	0.42 525	0.27 364	0.32 399	0.33 485	0.17 338	0.25 322	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.09 422

Hybrid-DGEV-2	0.21 378	0.15 469	0.34 322	0.24 508	0.13 366	0.28 455	0.14 125	0.48 520	0.44 549	0.27 364	0.24 303	0.25 379	0.25 478	0.28 376	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.07 259

FACV-RUCA	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.23 450	0.23 646	0.26 424	0.19 386	0.39 408	0.34 421	0.25 341	0.32 399	0.21 318	0.24 456	0.24 292	0.19 388	0.10 476	0.07 405	0.15 628	0.08 342	0.16 606	0.13 567

IGEV-RUCA	0.21 378	0.08 44	0.23 179	0.19 179	0.19 589	0.28 455	0.24 549	0.23 141	0.21 215	0.20 283	0.23 289	0.28 428	0.49 665	0.26 341	0.18 354	0.09 421	0.08 497	0.18 655	0.13 610	0.17 623	0.17 626

rvit_0105_5	0.21 378	0.15 469	0.38 382	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.24 549	0.36 377	0.39 487	0.21 297	0.23 289	0.26 401	0.19 385	0.26 341	0.19 388	0.15 625	0.13 629	0.12 563	0.12 581	0.10 456	0.09 422

GCAP-BAT	0.21 378	0.08 44	1.22 702	0.29 639	0.43 703	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

test_sample2	0.21 378	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.11 202	0.27 435	0.21 470	0.43 465	0.29 354	0.26 354	0.31 389	0.30 456	0.24 456	0.45 498	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

mmm	0.21 378	0.12 303	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.28 455	0.21 470	0.41 437	0.27 316	0.29 406	0.38 478	0.29 439	0.24 456	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.10 456	0.09 422

CASS	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.11 202	0.28 455	0.19 386	0.39 408	0.30 371	0.32 478	0.34 433	0.25 379	0.24 456	0.25 322	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.11 506	0.11 523
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

RAFT_CTSACE	0.21 378	0.16 498	0.41 431	0.25 549	0.15 482	0.22 332	0.24 549	0.32 306	0.28 335	0.33 493	0.51 602	0.29 439	0.17 338	0.32 426	0.13 190	0.06 53	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.06 159

RAFT+CT+SA	0.21 378	0.18 533	0.33 310	0.25 549	0.18 562	0.23 357	0.29 611	0.40 422	0.36 451	0.24 331	0.38 478	0.18 269	0.16 306	0.32 426	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.12 581	0.09 380	0.09 422

SA-5K	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

CIPLG	0.21 378	0.21 578	0.55 553	0.23 450	0.15 482	0.25 400	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.33 422	0.22 330	0.15 281	0.26 341	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

IPLG	0.21 378	0.15 469	0.53 543	0.21 315	0.12 282	0.28 455	0.17 286	0.42 451	0.30 371	0.33 493	0.32 399	0.15 222	0.17 338	0.50 518	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IPLGR_C	0.21 378	0.22 593	0.60 576	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

MIPNet	0.21 378	0.15 469	0.52 539	0.21 315	0.12 282	0.27 435	0.20 439	0.45 486	0.37 462	0.30 438	0.23 289	0.19 289	0.24 456	0.27 361	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IPLGR	0.21 378	0.13 376	0.61 579	0.21 315	0.11 202	0.25 400	0.18 337	0.41 437	0.37 462	0.28 377	0.27 336	0.21 318	0.19 385	0.37 463	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

ACRE	0.21 378	0.20 563	0.62 587	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

GANet-ADL	0.21 378	0.12 303	0.45 478	0.23 450	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.46 497	0.35 438	0.25 341	0.32 399	0.32 476	0.19 385	0.24 292	0.20 411	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

LCNet	0.21 378	0.11 239	0.29 257	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.19 386	0.34 334	0.26 305	0.28 377	0.35 444	0.26 401	0.30 555	0.35 451	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.13 565	0.22 674

PSM-softLoss	0.21 378	0.10 156	0.39 398	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

KMStereo	0.21 378	0.10 156	0.39 398	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

SST-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.37 362	0.24 508	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.24 278	0.34 513	0.33 422	0.29 439	0.25 478	0.56 557	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

RAFT_R40	0.21 378	0.10 156	0.37 362	0.24 508	0.13 366	0.18 187	0.18 337	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.33 422	0.30 456	0.24 456	0.55 546	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

RAFT-345	0.21 378	0.10 156	0.46 486	0.22 389	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.26 205	0.25 293	0.27 364	0.66 664	0.21 318	0.16 306	0.55 546	0.21 438	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

RAFT	0.21 378	0.17 518	0.32 292	0.24 508	0.12 282	0.25 400	0.27 588	0.35 358	0.28 335	0.33 493	0.33 422	0.38 530	0.22 424	0.29 396	0.17 325	0.08 314	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.10 456	0.06 159

GMM-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.43 455	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.25 567	0.37 388	0.27 316	0.30 438	0.45 567	0.27 412	0.21 406	0.31 419	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.19 647

Prome-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.36 377	0.25 293	0.33 493	0.59 641	0.24 367	0.28 525	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.20 659

TestStereo	0.21 378	0.19 550	0.40 406	0.25 549	0.10 138	0.22 332	0.21 470	0.31 294	0.31 385	0.23 316	0.34 433	0.22 330	0.18 369	0.62 593	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.11 506	0.06 159

XX-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.83 651	0.26 584	0.17 540	0.23 357	0.13 89	0.40 422	0.18 141	0.20 283	0.41 512	0.31 466	0.10 94	0.32 426	0.12 131	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

EAI-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.33 310	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.46 693	0.46 497	0.20 193	0.25 341	0.50 596	0.17 256	0.16 306	0.24 292	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.10 501	0.06 113	0.07 259

FENet	0.21 378	0.11 239	0.45 478	0.21 315	0.12 282	0.26 424	0.17 286	0.41 437	0.35 438	0.30 438	0.31 389	0.29 439	0.23 438	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

SCION-MonSter(vits)	0.22 414	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.44 473	0.53 631	0.09 17	0.44 554	0.30 456	0.25 478	0.34 440	0.42 619	0.10 476	0.08 497	0.18 655	0.17 657	0.14 583	0.12 547

MyStereo8	0.22 414	0.15 469	0.63 590	0.21 315	0.17 540	0.31 512	0.16 234	0.36 377	0.32 397	0.28 377	0.36 454	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.28 530	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.12 547

ffm	0.22 414	0.12 303	0.42 441	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

StereoVision	0.22 414	0.18 533	0.37 362	0.27 612	0.17 540	0.23 357	0.22 500	0.38 396	0.31 385	0.20 283	0.51 602	0.22 330	0.16 306	0.28 376	0.18 354	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.13 610	0.10 456	0.07 259

raft_robust	0.22 414	0.17 518	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.23 357	0.22 500	0.49 530	0.48 596	0.32 478	0.32 399	0.26 401	0.23 438	0.53 536	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.06 159

Sa-1000	0.22 414	0.15 469	0.35 333	0.23 450	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.47 507	0.39 487	0.30 438	0.50 596	0.26 401	0.19 385	0.33 433	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

SA	0.22 414	0.16 498	0.36 353	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.23 527	0.45 486	0.40 505	0.27 364	0.44 554	0.23 352	0.23 438	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

dd	0.22 414	0.26 623	0.40 406	0.22 389	0.12 282	0.25 400	0.21 470	0.32 306	0.44 549	0.29 406	0.28 344	0.25 379	0.16 306	0.30 412	0.25 504	0.12 564	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

GwcNet-ADL	0.22 414	0.14 430	0.58 568	0.24 508	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.49 530	0.40 505	0.27 364	0.29 358	0.30 456	0.20 396	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

HHNet	0.22 414	0.12 303	0.52 539	0.18 115	0.18 562	0.20 265	0.20 439	0.34 334	0.31 385	0.32 478	0.59 641	0.20 304	0.21 406	0.24 292	0.31 558	0.08 314	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.11 523

KYRaft	0.22 414	0.10 156	0.30 268	0.23 450	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.35 358	0.24 278	0.35 530	0.54 620	0.34 495	0.26 489	0.29 396	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.08 291	0.31 700

IRAFT_RVC	0.22 414	0.12 303	0.39 398	0.26 584	0.11 202	0.18 187	0.24 549	0.40 422	0.37 462	0.31 456	0.30 374	0.29 439	0.24 456	0.55 546	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

GES	0.22 414	0.12 303	0.42 441	0.20 256	0.14 418	0.27 435	0.19 386	0.49 530	0.33 411	0.30 438	0.36 454	0.25 379	0.23 438	0.29 396	0.22 460	0.10 476	0.08 497	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.11 523

SFCPSM	0.22 414	0.10 156	0.51 532	0.21 315	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.55 610	0.39 487	0.29 406	0.32 399	0.23 352	0.21 406	0.27 361	0.19 388	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.08 347

DMCA	0.22 414	0.14 430	0.36 353	0.22 389	0.14 418	0.27 435	0.20 439	0.43 465	0.38 477	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.24 456	0.24 292	0.28 530	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.11 523

BEATNet_4x	0.22 414	0.18 533	0.47 494	0.22 389	0.10 138	0.28 455	0.14 125	0.46 497	0.32 397	0.31 456	0.34 433	0.31 466	0.25 478	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.10 456	0.08 347

MLCV	0.22 414	0.16 498	0.44 465	0.21 315	0.08 30	0.29 477	0.19 386	0.38 396	0.37 462	0.38 570	0.44 554	0.31 466	0.21 406	0.41 485	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

DN-CSS_ROB	0.22 414	0.25 612	0.47 494	0.24 508	0.14 418	0.25 400	0.12 46	0.40 422	0.33 411	0.29 406	0.42 529	0.22 330	0.20 396	0.33 433	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.07 259

Select-FE	0.23 432	0.14 430	0.78 631	0.22 389	0.18 562	0.22 332	0.13 89	0.43 465	0.26 305	0.28 377	0.33 422	0.39 542	0.29 540	0.27 361	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.13 610	0.08 291	0.12 547

G2L-ROB	0.23 432	0.15 469	0.41 431	0.19 179	0.12 282	0.27 435	0.21 470	0.47 507	0.33 411	0.34 513	0.31 389	0.41 564	0.22 424	0.49 514	0.26 518	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

DFGA-Net	0.23 432	0.24 607	0.49 511	0.22 389	0.15 482	0.25 400	0.17 286	0.39 408	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.21 318	0.17 338	0.59 574	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

PAM_32	0.23 432	0.10 156	0.63 590	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.19 386	0.36 377	0.23 260	0.29 406	0.28 344	0.56 649	0.28 525	0.27 361	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.09 422

PAM	0.23 432	0.10 156	0.63 590	0.22 389	0.15 482	0.34 551	0.21 470	0.37 388	0.22 234	0.31 456	0.27 336	0.55 645	0.26 489	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.09 422

rvit_0105_3	0.23 432	0.17 518	0.40 406	0.25 549	0.15 482	0.24 380	0.28 604	0.38 396	0.41 517	0.25 341	0.25 315	0.28 428	0.21 406	0.28 376	0.20 411	0.15 625	0.13 629	0.14 612	0.15 635	0.10 456	0.09 422

UGAM-zero	0.23 432	0.10 156	0.54 546	0.19 179	0.13 366	0.21 299	0.14 125	0.44 473	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.51 628	0.33 583	0.65 609	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.06 113	0.07 259

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 432	0.13 376	0.83 651	0.20 256	0.21 616	0.23 357	0.17 286	0.48 520	0.27 316	0.23 316	0.29 358	0.39 542	0.23 438	0.25 322	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.11 542	0.11 506	0.10 482

test_sample3	0.23 432	0.12 303	0.43 455	0.19 179	0.12 282	0.32 526	0.20 439	0.50 541	0.34 421	0.31 456	0.33 422	0.29 439	0.22 424	0.53 536	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

MyStereo05	0.23 432	0.12 303	0.57 563	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.48 520	0.52 626	0.31 456	0.23 289	0.25 379	0.22 424	0.30 412	0.21 438	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo04	0.23 432	0.12 303	0.55 553	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.49 530	0.52 626	0.28 377	0.23 289	0.27 412	0.23 438	0.30 412	0.22 460	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

CoDeX	0.23 432	0.12 303	0.46 486	0.21 315	0.14 418	0.29 477	0.21 470	0.53 590	0.41 517	0.29 406	0.35 444	0.29 439	0.22 424	0.48 509	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

PCWNet_CMD	0.23 432	0.13 376	0.48 505	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

anonymousa	0.23 432	0.11 239	0.50 522	0.21 315	0.16 515	0.31 512	0.20 439	0.36 377	0.35 438	0.32 478	0.50 596	0.39 542	0.26 489	0.22 266	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.07 201	0.08 347

BUS	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.43 623	0.17 286	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.32 476	0.20 396	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

IER	0.23 432	0.12 303	0.39 398	0.20 256	0.14 418	0.31 512	0.19 386	0.42 451	0.36 451	0.33 493	0.40 503	0.32 476	0.33 583	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

test_5	0.23 432	0.19 550	0.38 382	0.26 584	0.18 562	0.25 400	0.29 611	0.40 422	0.37 462	0.29 406	0.40 503	0.25 379	0.22 424	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.10 482

BSDual-CNN	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

iRaft-Stereo_5w	0.23 432	0.18 533	0.44 465	0.22 389	0.13 366	0.19 222	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.34 495	0.23 438	0.65 609	0.27 524	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

psmg	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.23 527	0.51 559	0.34 421	0.35 530	0.38 478	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

UDGNet	0.23 432	0.31 657	0.38 382	0.24 508	0.14 418	0.24 380	0.18 337	0.32 306	0.43 533	0.29 406	0.28 344	0.24 367	0.19 385	0.29 396	0.20 411	0.15 625	0.07 405	0.21 671	0.11 542	0.14 583	0.10 482

OMP-Stereo	0.23 432	0.14 430	0.35 333	0.29 639	0.13 366	0.21 299	0.16 234	0.37 388	0.33 411	0.34 513	0.30 374	0.34 495	0.19 385	0.70 623	0.24 494	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IIG-Stereo	0.23 432	0.13 376	0.35 333	0.29 639	0.12 282	0.23 357	0.14 125	0.38 396	0.31 385	0.34 513	0.37 463	0.33 485	0.21 406	0.70 623	0.26 518	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

ASMatch	0.23 432	0.11 239	0.51 532	0.24 508	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.28 335	0.28 377	0.68 668	0.27 412	0.26 489	0.50 518	0.22 460	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.11 523

PFNet	0.23 432	0.10 156	0.57 563	0.24 508	0.14 418	0.22 332	0.19 386	0.39 408	0.33 411	0.35 530	0.32 399	0.27 412	0.19 385	0.64 602	0.22 460	0.09 421	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.07 259

ICVP	0.23 432	0.13 376	0.44 465	0.26 584	0.14 418	0.29 477	0.25 567	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.43 543	0.35 509	0.25 478	0.26 341	0.23 481	0.12 564	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.10 482
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 432	0.18 533	0.63 590	0.27 612	0.18 562	0.41 607	0.23 527	0.43 465	0.35 438	0.23 316	0.27 336	0.20 304	0.18 369	0.27 361	0.18 354	0.12 564	0.11 597	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.12 547

CFNet_pseudo	0.23 432	0.13 376	0.47 494	0.19 179	0.13 366	0.26 424	0.16 234	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

ACVNet	0.23 432	0.13 376	0.35 333	0.18 115	0.15 482	0.27 435	0.23 527	0.39 408	0.44 549	0.28 377	0.41 512	0.38 530	0.26 489	0.27 361	0.32 564	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.07 259

MSMDNet	0.23 432	0.13 376	0.48 505	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.09 422

ccs_rob	0.23 432	0.13 376	0.47 494	0.20 256	0.13 366	0.26 424	0.17 286	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

G2L-Stereo_test	0.24 463	0.16 498	0.38 382	0.19 179	0.13 366	0.27 435	0.24 549	0.49 530	0.38 477	0.37 555	0.37 463	0.40 557	0.24 456	0.52 529	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.08 347

DCVSM-stereo	0.24 463	0.13 376	0.52 539	0.20 256	0.14 418	0.26 424	0.13 89	0.34 334	0.34 421	0.41 605	0.33 422	0.47 603	0.29 540	0.30 412	0.22 460	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.12 547	0.15 604

rvit_stereo_0075_2	0.24 463	0.17 518	0.50 522	0.26 584	0.22 633	0.22 332	0.15 180	0.40 422	0.35 438	0.27 364	0.37 463	0.29 439	0.20 396	0.28 376	0.19 388	0.17 653	0.12 617	0.19 664	0.12 581	0.13 565	0.13 567

test_sample5	0.24 463	0.13 376	0.42 441	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.32 478	0.41 512	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

test_sample4	0.24 463	0.13 376	0.43 455	0.20 256	0.12 282	0.32 526	0.21 470	0.51 559	0.34 421	0.31 456	0.37 463	0.28 428	0.23 438	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

tta	0.24 463	0.12 303	0.40 406	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

qqq1	0.24 463	0.12 303	0.40 406	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

fff1	0.24 463	0.12 303	0.40 406	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

DualNet	0.24 463	0.13 376	0.42 441	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.33 493	0.43 543	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

GMStereo_Zeroshot	0.24 463	0.21 578	0.45 478	0.26 584	0.13 366	0.28 455	0.15 180	0.39 408	0.35 438	0.37 555	0.43 543	0.40 557	0.17 338	0.34 440	0.20 411	0.12 564	0.07 405	0.13 585	0.07 255	0.16 606	0.09 422

CFNet_ucs	0.24 463	0.13 376	0.50 522	0.20 256	0.15 482	0.28 455	0.17 286	0.49 530	0.45 561	0.32 478	0.42 529	0.39 542	0.22 424	0.31 419	0.21 438	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.09 453	0.12 547	0.11 523

gwcnet-sp	0.24 463	0.13 376	0.63 590	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

scenet	0.24 463	0.13 376	0.63 590	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

ToySt	0.24 463	0.16 498	0.48 505	0.21 315	0.13 366	0.29 477	0.29 611	0.39 408	0.39 487	0.27 364	0.35 444	0.39 542	0.31 572	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

ssnet	0.24 463	0.13 376	0.63 590	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

STrans-v2	0.24 463	0.13 376	0.54 546	0.21 315	0.12 282	0.23 357	0.21 470	0.47 507	0.28 335	0.31 456	0.42 529	0.36 514	0.35 598	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

TransformOpticalFlow	0.24 463	0.13 376	0.56 560	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.32 397	0.30 438	0.43 543	0.36 514	0.31 572	0.61 585	0.20 411	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.07 259

DRaft	0.24 463	0.10 156	0.34 322	0.18 115	0.12 282	0.28 455	0.23 527	0.33 321	0.39 487	0.38 570	0.61 653	0.21 318	0.41 631	0.48 509	0.42 619	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.08 347

HCRNet	0.24 463	0.25 612	0.33 310	0.34 672	0.16 515	0.27 435	0.18 337	0.43 465	0.35 438	0.30 438	0.35 444	0.32 476	0.22 424	0.44 495	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.10 456	0.09 422

ARAFT	0.24 463	0.21 578	0.78 631	0.22 389	0.12 282	0.29 477	0.24 549	0.43 465	0.32 397	0.33 493	0.28 344	0.28 428	0.19 385	0.49 514	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.09 380	0.06 159

cf-r	0.24 463	0.15 469	0.44 465	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.22 500	0.42 451	0.40 505	0.30 438	0.42 529	0.42 573	0.26 489	0.43 491	0.25 504	0.11 524	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.08 347

GANet-RSSM	0.24 463	0.14 430	0.36 353	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.21 470	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.39 492	0.39 542	0.28 525	0.58 568	0.23 481	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.09 422

PSMNet-RSSM	0.24 463	0.15 469	0.36 353	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.20 439	0.48 520	0.37 462	0.30 438	0.44 554	0.38 530	0.26 489	0.52 529	0.22 460	0.12 564	0.07 405	0.11 524	0.13 610	0.10 456	0.09 422

CFNet-ft	0.24 463	0.15 469	0.35 333	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

CFNet_RVC	0.24 463	0.15 469	0.35 333	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

UCFNet_RVC	0.24 463	0.16 498	0.34 322	0.18 115	0.15 482	0.33 537	0.16 234	0.46 497	0.35 438	0.29 406	0.35 444	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.22 460	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.14 625	0.13 565	0.12 547

AdaStereo	0.24 463	0.16 498	0.37 362	0.24 508	0.12 282	0.32 526	0.17 286	0.54 600	0.42 525	0.33 493	0.38 478	0.35 509	0.21 406	0.30 412	0.22 460	0.14 610	0.06 263	0.13 585	0.08 342	0.11 506	0.08 347
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.
iResNet	0.24 463	0.18 533	0.61 579	0.25 549	0.11 202	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.43 533	0.33 493	0.43 543	0.27 412	0.22 424	0.34 440	0.26 518	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

MWSP-net	0.25 491	0.12 303	0.37 362	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.40 680	0.50 541	0.43 533	0.32 478	0.33 422	0.36 514	0.31 572	0.28 376	0.31 558	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

RT-IGEV	0.25 491	0.10 156	0.48 505	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.28 604	0.53 590	0.39 487	0.36 547	0.41 512	0.44 588	0.30 555	0.28 376	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.10 482

G2L-Stereo	0.25 491	0.16 498	0.47 494	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.18 337	0.46 497	0.35 438	0.33 493	0.37 463	0.40 557	0.22 424	0.60 578	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.09 422

DDVS	0.25 491	0.15 469	0.39 398	0.24 508	0.17 540	0.34 551	0.21 470	0.41 437	0.30 371	0.33 493	0.41 512	0.48 610	0.21 406	0.52 529	0.27 524	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.14 591

ITSA-stereo	0.25 491	0.15 469	0.33 310	0.23 450	0.11 202	0.27 435	0.18 337	0.56 626	0.59 654	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.28 525	0.49 514	0.30 550	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.13 567

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 491	0.14 430	0.95 675	0.21 315	0.27 670	0.20 265	0.19 386	0.48 520	0.25 293	0.26 354	0.55 625	0.34 495	0.18 369	0.25 322	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.12 581	0.12 547	0.12 547

test_sample7	0.25 491	0.15 469	0.35 333	0.20 256	0.14 418	0.28 455	0.21 470	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.14 610	0.09 536	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

test_sample6	0.25 491	0.13 376	0.41 431	0.21 315	0.11 202	0.30 496	0.22 500	0.51 559	0.35 438	0.33 493	0.43 543	0.30 456	0.24 456	0.57 561	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.10 482

SMFormer	0.25 491	0.12 303	0.40 406	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

NINENet	0.25 491	0.15 469	0.37 362	0.23 450	0.16 515	0.43 623	0.17 286	0.60 660	0.46 579	0.32 478	0.37 463	0.32 476	0.20 396	0.42 489	0.21 438	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.08 342	0.11 506	0.10 482

hknet	0.25 491	0.14 430	0.40 406	0.25 549	0.15 482	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.37 462	0.34 513	0.35 444	0.43 577	0.27 508	0.37 463	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

PSMNet-ADL	0.25 491	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.14 418	0.31 512	0.22 500	0.44 473	0.36 451	0.27 364	0.33 422	0.41 564	0.28 525	0.61 585	0.29 542	0.11 524	0.09 536	0.09 382	0.11 542	0.10 456	0.10 482

PSM-AAD	0.25 491	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.26 424	0.38 669	0.34 334	0.28 335	0.35 530	0.39 492	0.28 428	0.79 706	0.30 412	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.08 291	0.21 668

GrayStereo	0.25 491	0.09 94	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.23 357	0.47 697	0.34 334	0.30 371	0.39 586	0.47 584	0.30 456	0.79 706	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.13 567

RAFT-RH_RVC	0.25 491	0.11 239	0.45 478	0.21 315	0.12 282	0.25 400	0.14 125	0.27 221	0.27 316	0.38 570	1.15 710	0.23 352	0.17 338	0.57 561	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.06 113	0.07 259

UPFNet	0.25 491	0.12 303	0.38 382	0.24 508	0.19 589	0.37 580	0.28 604	0.48 520	0.38 477	0.34 513	0.37 463	0.37 522	0.28 525	0.39 474	0.33 571	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.08 347

acv_ft	0.25 491	0.13 376	0.40 406	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.21 470	0.45 486	0.44 549	0.38 570	0.41 512	0.38 530	0.27 508	0.27 361	0.35 580	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.07 259

CCAANet	0.25 491	0.13 376	0.51 532	0.22 389	0.15 482	0.29 477	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.26 354	0.49 592	0.32 476	0.24 456	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.10 482

iResNet_ROB	0.25 491	0.19 550	0.40 406	0.20 256	0.12 282	0.30 496	0.16 234	0.55 610	0.53 631	0.38 570	0.43 543	0.37 522	0.26 489	0.38 469	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.09 380	0.09 422

MEA-ACV	0.26 510	0.11 239	0.42 441	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.24 549	0.53 590	0.47 584	0.35 530	0.42 529	0.36 514	0.34 592	0.47 505	0.27 524	0.09 421	0.09 536	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.10 482

PStereo	0.26 510	0.37 676	0.34 322	0.21 315	0.13 366	0.25 400	0.25 567	0.33 321	0.47 584	0.26 354	0.17 200	0.29 439	0.34 592	0.35 451	0.37 587	0.23 678	0.15 656	0.17 646	0.13 610	0.23 668	0.21 668

DNS	0.26 510	0.30 649	0.18 98	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.12 108	0.17 200	0.13 166	0.10 94	0.70 623	0.37 587	0.08 314	0.14 640	0.08 280	0.05 81	1.01 740	0.80 741

coex_refinement	0.26 510	0.16 498	0.36 353	0.23 450	0.15 482	0.31 512	0.20 439	0.49 530	0.42 525	0.35 530	0.42 529	0.45 593	0.27 508	0.55 546	0.33 571	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.10 456	0.10 482

UGAM	0.26 510	0.14 430	0.45 478	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.25 567	0.32 306	0.41 517	0.31 456	0.42 529	0.41 564	0.22 424	0.92 687	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.14 612	0.12 581	0.10 456	0.07 259

SepStereo	0.26 510	0.12 303	0.42 441	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.64 602	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

AACVNet	0.26 510	0.16 498	0.37 362	0.22 389	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.41 437	0.31 385	0.38 570	0.42 529	0.43 577	0.28 525	0.73 635	0.25 504	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.11 523

DEmStereo	0.26 510	0.09 94	0.47 494	0.19 179	0.12 282	0.30 496	0.25 567	0.28 244	0.36 451	0.36 547	0.58 638	0.25 379	0.48 664	0.53 536	0.44 626	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.07 259

LMCR-Stereo	0.26 510	0.18 533	0.49 511	0.28 636	0.14 418	0.36 573	0.23 527	0.54 600	0.34 421	0.39 586	0.40 503	0.29 439	0.29 540	0.37 463	0.27 524	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.13 565	0.09 422

GwcNet-RSSM	0.26 510	0.17 518	0.46 486	0.21 315	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.44 473	0.42 525	0.31 456	0.45 567	0.40 557	0.26 489	0.55 546	0.28 530	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

DeepPruner_ROB	0.26 510	0.19 550	0.44 465	0.21 315	0.16 515	0.30 496	0.21 470	0.52 578	0.32 397	0.35 530	0.38 478	0.39 542	0.26 489	0.42 489	0.24 494	0.15 625	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.14 583	0.13 567

noway7	0.27 521	0.51 703	1.61 723	0.24 508	0.12 282	0.22 332	0.18 337	0.44 473	0.31 385	0.21 297	0.22 278	0.24 367	0.20 396	0.20 219	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

FSD	0.27 521	0.28 633	0.32 292	0.27 612	0.24 654	0.27 435	0.27 588	0.31 294	0.29 354	0.26 354	0.27 336	0.28 428	0.27 508	0.28 376	0.26 518	0.23 678	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.25 674	0.24 686

ISRNet	0.27 521	0.13 376	0.45 478	0.26 584	0.19 589	0.24 380	0.14 125	0.45 486	0.43 533	0.39 586	0.48 590	0.42 573	0.27 508	0.32 426	0.29 542	0.20 673	0.12 617	0.17 646	0.16 647	0.16 606	0.20 659

rvit_105_1	0.27 521	0.19 550	0.46 486	0.27 612	0.19 589	0.30 496	0.35 654	0.44 473	0.51 617	0.31 456	0.31 389	0.31 466	0.26 489	0.35 451	0.25 504	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.11 506	0.10 482

DispNO	0.27 521	0.18 533	0.62 587	0.23 450	0.17 540	0.25 400	0.22 500	0.45 486	0.41 517	0.32 478	0.39 492	0.38 530	0.27 508	0.77 656	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.08 347

CBFPSM	0.27 521	0.16 498	0.67 606	0.20 256	0.14 418	0.38 588	0.25 567	0.40 422	0.36 451	0.33 493	0.36 454	0.56 649	0.38 615	0.32 426	0.38 591	0.08 314	0.08 497	0.07 175	0.08 342	0.09 380	0.11 523

CSP-Net	0.27 521	0.15 469	0.30 268	0.21 315	0.14 418	0.44 625	0.24 549	0.50 541	0.40 505	0.41 605	0.43 543	0.42 573	0.26 489	0.66 613	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.09 422

DAS	0.27 521	0.12 303	0.42 441	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.75 644	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

AASNet	0.27 521	0.19 550	0.49 511	0.26 584	0.17 540	0.34 551	0.20 439	0.62 673	0.48 596	0.35 530	0.40 503	0.32 476	0.25 478	0.28 376	0.34 576	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.13 565	0.11 523

GEStereo_RVC	0.27 521	0.20 563	0.44 465	0.27 612	0.16 515	0.33 537	0.25 567	0.56 626	0.54 637	0.34 513	0.38 478	0.34 495	0.25 478	0.51 523	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.11 523

RAFT + AFF	0.27 521	0.23 603	0.50 522	0.25 549	0.17 540	0.30 496	0.33 648	0.52 578	0.40 505	0.28 377	0.30 374	0.30 456	0.31 572	0.62 593	0.24 494	0.09 421	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.11 523

MMNet	0.27 521	0.14 430	0.49 511	0.24 508	0.17 540	0.47 640	0.22 500	0.45 486	0.51 617	0.39 586	0.41 512	0.36 514	0.33 583	0.39 474	0.34 576	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

delet	0.27 521	0.14 430	0.40 406	0.23 450	0.19 589	0.41 607	0.29 611	0.49 530	0.48 596	0.33 493	0.41 512	0.37 522	0.30 555	0.48 509	0.34 576	0.09 421	0.09 536	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.08 347

ac_64	0.27 521	0.13 376	0.41 431	0.24 508	0.17 540	0.36 573	0.22 500	0.46 497	0.33 411	0.35 530	0.36 454	0.52 634	0.30 555	0.62 593	0.32 564	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

HGLStereo	0.27 521	0.14 430	0.46 486	0.24 508	0.21 616	0.33 537	0.23 527	0.50 541	0.42 525	0.35 530	0.48 590	0.41 564	0.33 583	0.45 498	0.33 571	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.12 547

DSFCA	0.27 521	0.13 376	0.36 353	0.20 256	0.17 540	0.38 588	0.31 627	0.47 507	0.43 533	0.43 621	0.37 463	0.39 542	0.29 540	0.52 529	0.32 564	0.12 564	0.10 571	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

DMCA-RVC	0.27 521	0.21 578	0.61 579	0.28 636	0.17 540	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.35 438	0.40 596	0.37 463	0.39 542	0.36 602	0.43 491	0.30 550	0.13 585	0.10 571	0.15 628	0.11 542	0.13 565	0.10 482

HSM-Net_RVC	0.27 521	0.11 239	0.42 441	0.19 179	0.11 202	0.34 551	0.20 439	0.62 673	0.43 533	0.40 596	0.43 543	0.50 624	0.26 489	0.76 650	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 521	0.20 563	0.44 465	0.22 389	0.14 418	0.33 537	0.14 125	0.51 559	0.45 561	0.30 438	0.40 503	0.38 530	0.27 508	0.76 650	0.25 504	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.08 347

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 521	0.21 578	0.59 574	0.25 549	0.18 562	0.29 477	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.38 570	0.41 512	0.43 577	0.27 508	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.11 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 521	0.26 623	0.72 623	0.23 450	0.13 366	0.29 477	0.18 337	0.52 578	0.49 605	0.37 555	0.45 567	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.12 547	0.09 422

StereoDRNet-Refined	0.27 521	0.17 518	0.35 333	0.25 549	0.14 418	0.37 580	0.21 470	0.47 507	0.41 517	0.44 628	0.51 602	0.41 564	0.28 525	0.45 498	0.37 587	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.10 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 543	0.51 703	1.51 718	0.24 508	0.16 515	0.22 332	0.21 470	0.39 408	0.34 421	0.22 307	0.25 315	0.26 401	0.21 406	0.34 440	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347

DNSM	0.28 543	0.28 633	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.13 166	0.11 136	0.75 644	0.63 670	0.08 314	0.13 629	0.06 59	0.05 81	1.14 741	0.81 742

DualNet (step1)	0.28 543	0.19 550	0.50 522	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.23 678	0.09 536	0.28 692	0.24 687	0.18 637	0.16 613

ssnet_v2	0.28 543	0.16 498	0.44 465	0.22 389	0.15 482	0.40 603	0.30 622	0.57 636	0.46 579	0.38 570	0.36 454	0.47 603	0.29 540	0.38 469	0.39 599	0.13 585	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.11 523

CRFU-Net	0.28 543	0.14 430	0.45 478	0.25 549	0.15 482	0.45 631	0.23 527	0.50 541	0.30 371	0.43 621	0.41 512	0.48 610	0.46 655	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

dad	0.28 543	0.31 657	0.44 465	0.21 315	0.14 418	0.30 496	0.20 439	0.33 321	0.49 605	0.44 628	0.44 554	0.45 593	0.21 406	0.41 485	0.26 518	0.20 673	0.11 597	0.20 668	0.11 542	0.14 583	0.10 482

FTStereo	0.28 543	0.10 156	0.43 455	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.53 707	0.34 334	0.26 305	0.38 570	0.95 699	0.30 456	0.56 677	0.32 426	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.19 647

ADLNet	0.28 543	0.15 469	0.42 441	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.23 527	0.53 590	0.43 533	0.42 615	0.41 512	0.44 588	0.27 508	0.55 546	0.35 580	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.12 547

UNet	0.28 543	0.14 430	0.69 612	0.23 450	0.20 608	0.44 625	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.43 577	0.33 583	0.40 483	0.31 558	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

STTStereo	0.28 543	0.20 563	0.61 579	0.25 549	0.17 540	0.29 477	0.24 549	0.47 507	0.39 487	0.39 586	0.41 512	0.44 588	0.28 525	0.40 483	0.28 530	0.13 585	0.12 617	0.13 585	0.16 647	0.12 547	0.11 523

RASNet	0.28 543	0.14 430	0.44 465	0.22 389	0.18 562	0.32 526	0.19 386	0.48 520	0.38 477	0.29 406	0.43 543	0.47 603	0.37 611	0.79 660	0.36 586	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.07 259

HSM	0.28 543	0.16 498	0.35 333	0.20 256	0.15 482	0.33 537	0.19 386	0.53 590	0.37 462	0.36 547	0.38 478	0.67 684	0.31 572	0.89 682	0.23 481	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.08 347

DLCB_ROB	0.28 543	0.16 498	0.34 322	0.27 612	0.16 515	0.38 588	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.46 636	0.46 577	0.51 628	0.33 583	0.53 536	0.33 571	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.09 422

MWDA-net	0.29 556	0.21 578	0.47 494	0.25 549	0.21 616	0.35 566	0.32 636	0.44 473	0.47 584	0.38 570	0.40 503	0.33 485	0.38 615	0.54 543	0.40 607	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

ACV-stereo	0.29 556	0.18 533	0.79 638	0.23 450	0.16 515	0.47 640	0.19 386	0.36 377	0.34 421	0.29 406	0.33 422	0.67 684	0.42 640	0.54 543	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.11 523

ff1	0.29 556	0.12 303	0.42 441	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 707	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

LL-Strereo	0.29 556	0.25 612	0.58 568	0.25 549	0.21 616	0.23 357	0.24 549	0.55 610	0.42 525	0.34 513	0.32 399	0.41 564	0.40 627	0.94 691	0.23 481	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.09 422

THIR-Stereo	0.29 556	0.12 303	0.41 431	0.19 179	0.11 202	0.28 455	0.72 721	0.32 306	0.35 438	0.37 555	0.65 662	0.34 495	0.50 667	0.57 561	0.45 629	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

psm_up	0.29 556	0.16 498	0.41 431	0.26 584	0.17 540	0.32 526	0.26 581	0.55 610	0.43 533	0.36 547	0.40 503	0.45 593	0.37 611	0.58 568	0.30 550	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.10 456	0.10 482

hitnet-ft	0.29 556	0.17 518	0.40 406	0.19 179	0.14 418	0.39 597	0.23 527	0.44 473	0.41 517	0.36 547	0.46 577	0.53 639	0.34 592	0.76 650	0.32 564	0.14 610	0.10 571	0.13 585	0.10 501	0.15 598	0.13 567

FADNet-RVC-Resample	0.29 556	0.25 612	0.93 672	0.26 584	0.16 515	0.32 526	0.21 470	0.47 507	0.39 487	0.35 530	0.38 478	0.33 485	0.27 508	0.53 536	0.24 494	0.10 476	0.10 571	0.14 612	0.13 610	0.13 565	0.16 613

iinet-f	0.30 564	0.18 533	1.03 686	0.20 256	0.15 482	0.44 625	0.22 500	0.45 486	0.37 462	0.35 530	0.44 554	0.41 564	0.34 592	0.34 440	0.40 607	0.10 476	0.09 536	0.08 280	0.08 342	0.13 565	0.11 523

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 564	0.20 563	0.70 618	0.21 315	0.17 540	0.46 633	0.27 588	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.55 625	0.43 577	0.30 555	0.46 501	0.38 591	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.11 506	0.10 482

SACVNet	0.30 564	0.20 563	0.41 431	0.25 549	0.18 562	0.34 551	0.25 567	0.52 578	0.40 505	0.41 605	0.44 554	0.46 601	0.32 580	0.71 627	0.25 504	0.13 585	0.10 571	0.12 563	0.12 581	0.16 606	0.17 626

ADLNet2	0.30 564	0.17 518	0.72 623	0.23 450	0.17 540	0.36 573	0.24 549	0.52 578	0.51 617	0.32 478	0.38 478	0.45 593	0.30 555	0.69 620	0.35 580	0.10 476	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.12 547	0.10 482

FADNet_RVC	0.30 564	0.28 633	0.83 651	0.23 450	0.15 482	0.30 496	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.30 438	0.38 478	0.30 456	0.27 508	0.52 529	0.31 558	0.14 610	0.14 640	0.14 612	0.16 647	0.21 658	0.23 681

TDLM	0.30 564	0.21 578	0.38 382	0.28 636	0.15 482	0.33 537	0.32 636	0.52 578	0.47 584	0.38 570	0.43 543	0.39 542	0.29 540	0.91 686	0.28 530	0.14 610	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.12 547	0.10 482

CVANet_RVC	0.30 564	0.19 550	0.41 431	0.26 584	0.16 515	0.33 537	0.26 581	0.52 578	0.47 584	0.40 596	0.46 577	0.43 577	0.31 572	0.89 682	0.26 518	0.14 610	0.09 536	0.14 612	0.13 610	0.14 583	0.10 482

mmx	0.31 571	0.12 303	0.42 441	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 707	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

xxx	0.31 571	0.12 303	0.42 441	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 707	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

fast-acv-ft	0.31 571	0.20 563	0.81 644	0.24 508	0.18 562	0.46 633	0.27 588	0.41 437	0.49 605	0.39 586	0.55 625	0.49 616	0.35 598	0.37 463	0.38 591	0.11 524	0.11 597	0.11 524	0.12 581	0.12 547	0.09 422

CrosDoStereo	0.31 571	0.10 156	0.49 511	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 744	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 653	0.28 428	0.46 655	0.61 585	0.57 654	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

DeepStereo_LL	0.31 571	0.10 156	0.49 511	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 744	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 653	0.28 428	0.46 655	0.61 585	0.57 654	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

FADNet-RVC	0.31 571	0.35 668	0.78 631	0.25 549	0.20 608	0.33 537	0.20 439	0.49 530	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.41 564	0.29 540	0.63 600	0.31 558	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.15 635	0.19 646	0.19 647

AANet_RVC	0.31 571	0.22 593	0.50 522	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.24 549	0.47 507	0.54 637	0.38 570	0.60 646	0.43 577	0.29 540	0.87 677	0.40 607	0.11 524	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

NVstereo2D	0.31 571	0.16 498	0.54 546	0.24 508	0.22 633	0.42 614	0.28 604	0.58 645	0.56 646	0.28 377	0.38 478	0.40 557	0.30 555	0.71 627	0.28 530	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.10 501	0.19 646	0.16 613

NOSS_ROB	0.31 571	0.20 563	0.35 333	0.24 508	0.16 515	0.32 526	0.19 386	0.52 578	0.48 596	0.33 493	0.36 454	0.42 573	0.28 525	0.93 689	0.24 494	0.19 670	0.20 687	0.24 680	0.22 682	0.17 623	0.17 626

SCION-MonSter	0.32 580	0.22 593	0.44 465	0.29 639	0.28 675	0.54 667	0.21 470	0.46 497	0.57 649	0.32 478	0.54 620	0.32 476	0.29 540	0.39 474	0.52 649	0.10 476	0.10 571	0.25 683	0.22 682	0.18 637	0.14 591

z-ln-s-r	0.32 580	0.21 578	0.82 648	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.26 581	0.43 465	0.50 613	0.32 478	0.60 646	0.39 542	0.29 540	0.73 635	0.66 676	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.08 347

YMNet	0.32 580	0.22 593	0.58 568	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 648	0.56 632	0.51 628	0.30 555	0.39 474	0.40 607	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

YMNet_1	0.32 580	0.22 593	0.58 568	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 648	0.56 632	0.51 628	0.30 555	0.39 474	0.40 607	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

1111x	0.32 580	0.11 239	0.40 406	0.22 389	0.11 202	0.32 526	0.26 581	0.59 651	0.43 533	0.31 456	0.41 512	0.39 542	0.28 525	0.76 650	1.37 725	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

pcwnet_v2	0.32 580	0.15 469	1.26 706	0.23 450	0.18 562	0.32 526	0.18 337	0.59 651	0.60 658	0.36 547	0.45 567	0.35 509	0.29 540	0.36 460	0.25 504	0.14 610	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.15 604

FADNet	0.32 580	0.36 671	0.74 628	0.23 450	0.22 633	0.37 580	0.19 386	0.53 590	0.48 596	0.32 478	0.36 454	0.43 577	0.32 580	0.64 602	0.25 504	0.16 641	0.16 664	0.14 612	0.16 647	0.24 672	0.19 647

PS-NSSS	0.32 580	0.30 649	0.46 486	0.23 450	0.17 540	0.33 537	0.24 549	0.57 636	0.41 517	0.37 555	0.52 610	0.35 509	0.30 555	0.80 664	0.30 550	0.17 653	0.14 640	0.21 671	0.15 635	0.15 598	0.13 567

StereoDRNet	0.32 580	0.22 593	0.61 579	0.27 612	0.21 616	0.42 614	0.30 622	0.61 664	0.48 596	0.46 636	0.39 492	0.48 610	0.30 555	0.57 561	0.40 607	0.11 524	0.09 536	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.10 482

DISCO	0.32 580	0.13 376	0.51 532	0.25 549	0.16 515	0.48 646	0.25 567	0.50 541	0.57 649	0.37 555	0.45 567	0.62 668	0.36 602	0.64 602	0.49 640	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.11 523

Selective-IGEV-i16pc	0.33 590	0.10 156	1.71 726	0.21 315	0.14 418	0.74 695	0.31 627	0.42 451	0.41 517	0.21 297	0.32 399	0.26 401	0.14 261	0.71 627	0.19 388	0.14 610	0.10 571	0.08 280	0.09 453	0.11 506	0.11 523

TCMNet	0.33 590	0.23 603	0.72 623	0.29 639	0.30 685	0.40 603	0.28 604	0.50 541	0.47 584	0.37 555	0.45 567	0.40 557	0.29 540	0.60 578	0.39 599	0.14 610	0.13 629	0.15 628	0.14 625	0.17 623	0.15 604

HBP-ISP	0.33 590	0.30 649	0.72 623	0.22 389	0.16 515	0.32 526	0.22 500	0.54 600	0.44 549	0.41 605	0.49 592	0.33 485	0.38 615	0.73 635	0.25 504	0.18 664	0.19 682	0.24 680	0.20 671	0.16 606	0.13 567

AAGNet	0.33 590	0.11 239	0.37 362	0.25 549	0.16 515	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.35 530	0.35 444	0.27 412	0.30 555	0.44 495	2.66 746	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.08 291	0.06 159

DRN-Test	0.33 590	0.17 518	0.61 579	0.27 612	0.19 589	0.46 633	0.29 611	0.65 682	0.51 617	0.47 644	0.46 577	0.44 588	0.34 592	0.62 593	0.41 616	0.12 564	0.08 497	0.13 585	0.12 581	0.12 547	0.10 482

CBMV_ROB	0.33 590	0.18 533	0.53 543	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.20 439	0.51 559	0.45 561	0.51 656	0.55 625	0.45 593	0.42 640	0.71 627	0.32 564	0.18 664	0.19 682	0.23 678	0.21 674	0.14 583	0.15 604

XPNet_ROB	0.33 590	0.20 563	0.43 455	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.31 627	0.55 610	0.50 613	0.51 656	0.53 617	0.58 657	0.37 611	0.63 600	0.45 629	0.17 653	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.14 591

PSMNet_ROB	0.33 590	0.24 607	0.54 546	0.31 658	0.21 616	0.42 614	0.43 686	0.59 651	0.47 584	0.37 555	0.44 554	0.49 616	0.31 572	0.64 602	0.43 621	0.14 610	0.10 571	0.15 628	0.14 625	0.13 565	0.11 523

CBMV	0.33 590	0.21 578	0.54 546	0.23 450	0.13 366	0.42 614	0.33 648	0.53 590	0.48 596	0.52 662	0.49 592	0.50 624	0.41 631	0.56 557	0.31 558	0.15 625	0.16 664	0.18 655	0.16 647	0.13 565	0.13 567
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 599	0.29 642	0.91 668	0.26 584	0.21 616	0.47 640	0.31 627	0.54 600	0.54 637	0.44 628	0.52 610	0.50 624	0.35 598	0.39 474	0.39 599	0.11 524	0.11 597	0.10 465	0.09 453	0.14 583	0.13 567

xxxx	0.34 599	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.37 580	0.20 439	0.58 645	0.38 477	0.29 406	0.42 529	0.38 530	0.24 456	0.46 501	2.20 742	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

test_xeample	0.34 599	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.33 537	0.23 527	0.55 610	0.38 477	0.32 478	0.45 567	0.29 439	0.26 489	0.57 561	2.24 744	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

FINET	0.34 599	0.27 630	0.80 641	0.24 508	0.24 654	0.36 573	0.34 650	0.54 600	0.72 685	0.39 586	0.47 584	0.32 476	0.30 555	0.51 523	0.32 564	0.19 670	0.17 671	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

ETE_ROB	0.34 599	0.26 623	0.45 478	0.29 639	0.18 562	0.40 603	0.37 663	0.57 636	0.47 584	0.50 651	0.50 596	0.62 668	0.36 602	0.55 546	0.38 591	0.13 585	0.10 571	0.14 612	0.12 581	0.16 606	0.16 613

DStereoRT	0.35 604	0.13 376	0.51 532	0.25 549	0.16 515	0.42 614	0.19 386	0.48 520	0.39 487	0.30 438	0.39 492	0.24 367	0.39 622	0.64 602	0.30 550	0.08 314	0.07 405	1.54 749	0.41 716	0.08 291	0.11 523

GwcNet	0.35 604	0.23 603	0.88 663	0.25 549	0.24 654	0.48 646	0.27 588	0.55 610	0.57 649	0.38 570	0.52 610	0.51 628	0.32 580	0.60 578	0.41 616	0.13 585	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.13 565	0.14 591

RP	0.35 604	0.22 593	0.51 532	0.31 658	0.24 654	0.37 580	0.28 604	0.50 541	0.58 653	0.40 596	0.63 659	0.61 666	0.47 658	0.61 585	0.39 599	0.16 641	0.15 656	0.17 646	0.15 635	0.17 623	0.17 626

DANet	0.35 604	0.23 603	0.60 576	0.36 683	0.22 633	0.39 597	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.52 662	0.50 596	0.59 659	0.41 631	0.76 650	0.49 640	0.13 585	0.11 597	0.14 612	0.12 581	0.17 623	0.15 604
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 604	0.26 623	0.49 511	0.36 683	0.22 633	0.41 607	0.41 681	0.53 590	0.42 525	0.47 644	0.46 577	0.61 666	0.39 622	0.55 546	0.37 587	0.16 641	0.13 629	0.21 671	0.21 674	0.16 606	0.16 613

w-ln-seven-2	0.36 609	0.29 642	1.06 688	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.30 622	0.50 541	0.54 637	0.45 632	0.55 625	0.45 593	0.41 631	0.62 593	0.49 640	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.11 523

GASNet	0.36 609	0.46 692	0.88 663	0.34 672	0.23 646	0.35 566	0.22 500	0.60 660	0.53 631	0.40 596	0.37 463	0.45 593	0.30 555	0.79 660	0.35 580	0.15 625	0.10 571	0.14 612	0.14 625	0.22 665	0.12 547

Wz-Net-MNSev	0.36 609	0.26 623	0.79 638	0.26 584	0.21 616	0.59 676	0.38 669	0.55 610	0.56 646	0.48 648	0.54 620	0.53 639	0.36 602	0.60 578	0.44 626	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.11 542	0.15 598	0.13 567

APVNet	0.36 609	0.20 563	0.70 618	0.26 584	0.22 633	0.52 665	0.35 654	0.61 664	0.44 549	0.38 570	0.52 610	0.48 610	0.38 615	0.84 673	0.46 635	0.13 585	0.14 640	0.15 628	0.16 647	0.16 606	0.15 604

Syn2CoEx	0.36 609	0.31 657	0.78 631	0.34 672	0.21 616	0.41 607	0.28 604	0.61 664	0.49 605	0.42 615	0.56 632	0.45 593	0.44 646	0.69 620	0.38 591	0.17 653	0.14 640	0.15 628	0.12 581	0.13 565	0.12 547

FAT-Stereo	0.36 609	0.18 533	0.73 627	0.26 584	0.18 562	0.33 537	0.29 611	0.60 660	0.59 654	0.46 636	0.60 646	0.60 662	0.50 667	0.61 585	0.34 576	0.13 585	0.14 640	0.13 585	0.12 581	0.14 583	0.18 640

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 609	0.36 671	0.53 543	0.34 672	0.19 589	0.51 656	0.24 549	0.55 610	0.38 477	0.41 605	0.47 584	0.47 603	0.27 508	0.73 635	0.30 550	0.36 710	0.19 682	0.27 684	0.17 657	0.26 682	0.23 681

GANet	0.36 609	0.22 593	0.49 511	0.29 639	0.17 540	0.41 607	0.38 669	0.57 636	0.45 561	0.46 636	0.75 679	0.55 645	0.40 627	0.94 691	0.41 616	0.13 585	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.14 583	0.11 523

LALA_ROB	0.36 609	0.25 612	0.46 486	0.30 652	0.21 616	0.47 640	0.39 674	0.61 664	0.51 617	0.52 662	0.51 602	0.69 690	0.36 602	0.50 518	0.43 621	0.17 653	0.11 597	0.16 640	0.14 625	0.17 623	0.15 604

SGM-Forest	0.36 609	0.17 518	0.47 494	0.23 450	0.16 515	0.45 631	0.41 681	0.55 610	0.48 596	0.52 662	0.60 646	0.52 634	0.41 631	0.85 674	0.50 646	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.15 635	0.15 598	0.15 604
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 619	0.41 687	0.66 605	0.46 703	0.41 700	0.34 551	0.25 567	0.57 636	0.45 561	0.39 586	0.52 610	0.43 577	0.33 583	0.41 485	0.29 542	0.25 689	0.14 640	0.33 704	0.21 674	0.31 695	0.22 674

Anonymous_2	0.37 619	0.21 578	0.47 494	0.20 256	0.21 616	0.42 614	0.26 581	0.38 396	0.29 354	0.33 493	0.30 374	0.44 588	0.38 615	0.36 460	0.29 542	0.26 690	0.29 709	0.44 712	1.41 750	0.34 699	0.21 668

AF-Net	0.37 619	0.26 623	0.56 560	0.32 664	0.23 646	0.41 607	0.29 611	0.61 664	0.64 669	0.42 615	0.68 668	0.65 679	0.49 665	0.57 561	0.44 626	0.15 625	0.11 597	0.19 664	0.14 625	0.15 598	0.13 567

stereogan	0.37 619	0.17 518	0.65 600	0.27 612	0.22 633	0.62 682	0.26 581	0.59 651	0.63 668	0.43 621	0.60 646	0.67 684	0.42 640	0.68 618	0.35 580	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.12 581	0.19 646	0.17 626

Nwc_Net	0.37 619	0.25 612	0.68 611	0.31 658	0.24 654	0.44 625	0.30 622	0.65 682	0.50 613	0.37 555	0.69 672	0.58 657	0.45 649	0.60 578	0.40 607	0.15 625	0.12 617	0.19 664	0.21 674	0.14 583	0.13 567

RYNet	0.37 619	0.18 533	0.59 574	0.25 549	0.28 675	0.61 680	0.32 636	0.59 651	0.59 654	0.41 605	0.38 478	0.57 654	0.39 622	0.87 677	0.53 652	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.18 637	0.18 640

PA-Net	0.37 619	0.28 633	0.83 651	0.31 658	0.28 675	0.39 597	0.42 684	0.51 559	0.55 643	0.34 513	0.42 529	0.41 564	0.36 602	0.79 660	0.49 640	0.12 564	0.23 699	0.16 640	0.23 685	0.12 547	0.18 640
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 626	0.12 303	0.38 382	0.42 697	3.88 753	0.21 299	0.17 286	0.35 358	0.28 335	0.20 283	0.20 249	0.23 352	0.15 281	0.28 376	0.16 292	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

S-Stereo	0.38 626	0.20 563	1.05 687	0.27 612	0.22 633	0.38 588	0.32 636	0.55 610	0.66 672	0.39 586	0.59 641	0.49 616	0.41 631	0.75 644	0.40 607	0.12 564	0.15 656	0.13 585	0.13 610	0.16 606	0.21 668

ADCRef	0.38 626	0.24 607	0.88 663	0.26 584	0.21 616	0.49 651	0.27 588	0.52 578	0.48 596	0.50 651	0.58 638	0.35 509	0.47 658	0.48 509	1.29 724	0.09 421	0.08 497	0.12 563	0.12 581	0.11 506	0.11 523

PWC_ROB	0.38 626	0.29 642	0.69 612	0.25 549	0.20 608	0.38 588	0.19 386	0.58 645	0.67 675	0.57 675	0.85 691	0.51 628	0.40 627	0.71 627	0.52 649	0.13 585	0.09 536	0.14 612	0.10 501	0.17 623	0.14 591

PWCDC_ROB	0.38 626	0.30 649	0.60 576	0.33 670	0.20 608	0.42 614	0.19 386	0.58 645	0.89 706	0.42 615	1.26 714	0.36 514	0.34 592	0.50 518	0.38 591	0.18 664	0.11 597	0.11 524	0.09 453	0.19 646	0.13 567

Selective-IGEV-i16pb	0.39 631	0.12 303	2.18 730	0.21 315	0.15 482	0.68 689	0.32 636	0.56 626	0.57 649	0.25 341	0.44 554	0.33 485	0.21 406	0.80 664	0.25 504	0.14 610	0.10 571	0.09 382	0.10 501	0.12 547	0.13 567

aanetorigin	0.39 631	0.29 642	1.09 691	0.24 508	0.19 589	0.28 455	0.37 663	0.33 321	0.47 584	0.94 712	0.82 688	0.52 634	0.54 673	0.49 514	0.50 646	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.16 606	0.15 604

RGC	0.39 631	0.32 662	0.64 598	0.34 672	0.27 670	0.40 603	0.29 611	0.57 636	0.53 631	0.45 632	0.64 661	0.62 668	0.45 649	0.72 633	0.39 599	0.15 625	0.15 656	0.21 671	0.20 671	0.18 637	0.19 647

NCC-stereo	0.39 631	0.25 612	0.69 612	0.32 664	0.28 675	0.46 633	0.36 659	0.65 682	0.52 626	0.40 596	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 635	0.45 629	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 692	0.16 606	0.16 613

edge stereo	0.39 631	0.22 593	0.81 644	0.27 612	0.22 633	0.37 580	0.24 549	0.56 626	0.54 637	0.53 668	0.60 646	0.71 693	0.50 667	0.78 658	0.40 607	0.16 641	0.14 640	0.19 664	0.14 625	0.16 606	0.17 626

Abc-Net	0.39 631	0.25 612	0.69 612	0.32 664	0.28 675	0.46 633	0.36 659	0.65 682	0.52 626	0.40 596	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 635	0.45 629	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 692	0.16 606	0.16 613
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 631	0.28 633	0.78 631	0.27 612	0.18 562	0.49 651	0.22 500	0.59 651	0.84 704	0.55 672	0.53 617	0.49 616	0.36 602	0.67 617	0.82 690	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.17 623	0.17 626

SQANet	0.40 638	0.48 696	0.67 606	0.48 705	0.39 697	0.48 646	0.22 500	0.51 559	0.43 533	0.40 596	0.47 584	0.47 603	0.33 583	0.54 543	0.32 564	0.36 710	0.15 656	0.40 710	0.21 674	0.45 708	0.31 700

UDG	0.40 638	0.46 692	0.49 511	0.40 695	0.35 693	0.47 640	0.27 588	0.54 600	0.47 584	0.39 586	0.45 567	0.59 659	0.44 646	0.46 501	0.39 599	0.26 690	0.19 682	0.48 714	0.22 682	0.34 699	0.26 691

DDUNet	0.41 640	0.50 701	0.48 505	0.44 700	0.39 697	0.46 633	0.32 636	0.50 541	0.43 533	0.45 632	0.52 610	0.57 654	0.36 602	0.48 509	0.33 571	0.33 707	0.21 689	0.55 718	0.25 692	0.37 703	0.32 703

222	0.41 640	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.36 573	0.20 439	0.57 636	0.39 487	0.35 530	0.44 554	0.30 456	0.27 508	0.55 546	3.56 749	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

NaN_ROB	0.41 640	0.28 633	0.62 587	0.30 652	0.19 589	0.51 656	0.47 697	0.58 645	0.59 654	0.56 673	0.47 584	0.49 616	0.41 631	1.21 716	0.64 673	0.12 564	0.18 677	0.12 563	0.13 610	0.11 506	0.14 591

w-ln-seven	0.42 643	0.30 649	1.18 699	0.26 584	0.22 633	0.58 673	0.31 627	0.62 673	0.81 696	0.58 676	0.61 653	0.53 639	0.36 602	0.57 561	0.65 675	0.11 524	0.10 571	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.13 567

test_sample9	0.42 643	0.19 550	0.50 522	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.66 613	0.91 697	0.23 678	1.82 756	0.28 692	0.24 687	0.18 637	0.16 613

SDNR	0.42 643	0.21 578	0.82 648	0.21 315	0.18 562	1.27 727	0.17 286	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.81 686	0.38 530	0.27 508	1.19 713	0.38 591	0.23 678	0.24 701	0.17 646	0.13 610	0.17 623	0.20 659

ccnet	0.42 643	0.31 657	0.48 505	0.27 612	0.32 689	0.60 679	0.32 636	0.65 682	0.46 579	0.53 668	0.66 664	0.56 649	0.45 649	0.72 633	0.61 665	0.26 690	0.19 682	0.24 680	0.21 674	0.26 682	0.22 674

SHD	0.42 643	0.27 630	0.81 644	0.31 658	0.25 662	0.42 614	0.22 500	0.66 688	0.94 720	0.63 683	0.60 646	0.59 659	0.47 658	0.59 574	0.58 659	0.15 625	0.13 629	0.16 640	0.16 647	0.20 655	0.22 674

STTRV1_RVC	0.42 643	0.32 662	0.89 666	0.29 639	0.36 694	0.49 651	0.31 627	0.61 664	0.53 631	0.46 636	0.56 632	0.47 603	0.43 644	1.00 700	0.39 599	0.27 695	0.21 689	0.20 668	0.18 664	0.25 674	0.17 626

Wz-Net-SNSev	0.43 649	0.41 687	1.27 707	0.30 652	0.21 616	0.44 625	0.41 681	0.61 664	0.65 670	0.46 636	0.65 662	0.62 668	0.39 622	0.74 643	0.59 660	0.12 564	0.11 597	0.12 563	0.13 610	0.16 606	0.14 591

XQC	0.43 649	0.37 676	0.96 677	0.34 672	0.25 662	0.53 666	0.34 650	0.60 660	0.73 688	0.51 656	0.46 577	0.57 654	0.47 658	0.70 623	0.72 681	0.17 653	0.12 617	0.18 655	0.15 635	0.25 674	0.23 681

CC-Net-ROB	0.43 649	0.47 694	0.65 600	0.37 689	0.23 646	0.51 656	0.29 611	0.66 688	0.49 605	0.46 636	0.51 602	0.48 610	0.38 615	0.96 695	0.35 580	0.34 708	0.23 699	0.55 718	0.25 692	0.31 695	0.20 659

GANetREF_RVC	0.43 649	0.47 694	0.69 612	0.38 691	0.20 608	0.51 656	0.48 701	0.66 688	0.66 672	0.46 636	0.46 577	0.50 624	0.44 646	0.90 685	0.39 599	0.27 695	0.21 689	0.32 701	0.18 664	0.27 687	0.22 674
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
FBW_ROB	0.43 649	0.26 623	0.54 546	0.31 658	0.20 608	0.51 656	0.32 636	0.70 699	0.60 658	0.59 677	0.55 625	0.65 679	0.41 631	1.40 726	0.51 648	0.13 585	0.17 671	0.21 671	0.16 647	0.17 623	0.18 640

PDISCO_ROB	0.43 649	0.30 649	0.67 606	0.43 698	0.36 694	0.67 687	0.32 636	0.72 702	0.76 690	0.43 621	0.53 617	0.63 676	0.40 627	0.66 613	0.47 637	0.21 675	0.12 617	0.21 671	0.19 669	0.25 674	0.20 659

WQFJA1++	0.44 655	0.07 4	0.63 590	0.18 115	0.13 366	0.15 69	0.11 28	0.20 83	0.11 13	2.05 750	0.12 85	0.23 352	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 757	0.07 259

z-mn7	0.44 655	0.40 683	1.09 691	0.25 549	0.18 562	0.61 680	0.34 650	0.56 626	0.93 718	0.43 621	0.96 700	0.53 639	0.39 622	0.94 691	0.59 660	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.14 583	0.13 567

DeepPrunerF	0.44 655	0.29 642	1.29 709	0.33 670	0.30 685	0.35 566	0.36 659	0.62 673	1.15 731	0.40 596	0.44 554	0.39 542	0.41 631	0.80 664	0.52 649	0.18 664	0.14 640	0.23 678	0.21 674	0.17 623	0.17 626

ADCP+	0.45 658	0.24 607	1.15 698	0.25 549	0.22 633	0.56 669	0.39 674	0.54 600	0.51 617	0.44 628	0.51 602	0.46 601	0.52 672	0.56 557	1.89 738	0.10 476	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.14 583	0.13 567

PASM	0.45 658	0.35 668	0.90 667	0.35 681	0.33 690	0.39 597	0.38 669	0.50 541	0.61 662	0.52 662	0.51 602	0.62 668	0.45 649	0.93 689	0.48 638	0.26 690	0.29 709	0.29 696	0.33 705	0.29 693	0.26 691

DStereoO	0.46 660	0.32 662	0.51 532	0.36 683	0.29 684	0.38 588	0.45 690	0.55 610	0.60 658	0.47 644	0.49 592	0.48 610	0.73 703	0.59 574	0.69 679	0.81 734	0.18 677	0.38 707	0.19 669	0.46 709	0.20 659

zh-mn7	0.46 660	0.45 691	1.48 715	0.25 549	0.19 589	0.44 625	0.29 611	0.56 626	0.82 697	0.65 687	0.96 700	0.49 616	0.38 615	0.88 680	0.63 670	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.13 565	0.14 591

G-Net	0.46 660	0.25 612	0.86 660	0.34 672	0.28 675	0.90 711	0.35 654	0.47 507	0.45 561	0.68 690	1.22 712	0.64 678	0.60 684	0.61 585	0.57 654	0.16 641	0.14 640	0.17 646	0.13 610	0.22 665	0.19 647

GCST	0.47 663	0.60 712	0.57 563	1.04 738	0.48 710	0.38 588	0.11 28	0.40 422	0.32 397	0.41 605	0.34 433	0.29 439	0.17 338	0.46 501	0.19 388	0.69 726	0.42 721	0.79 731	0.62 734	0.62 718	0.46 716

ADCL	0.47 663	0.22 593	1.00 681	0.27 612	0.19 589	0.74 695	0.64 716	0.54 600	0.69 680	0.56 673	0.71 673	0.55 645	0.60 684	0.60 578	1.43 726	0.11 524	0.09 536	0.13 585	0.13 610	0.14 583	0.14 591

DPSNet	0.47 663	0.24 607	0.93 672	0.27 612	0.20 608	0.75 698	0.57 710	0.84 717	0.79 694	0.47 644	0.51 602	0.60 662	0.69 699	0.87 677	0.71 680	0.16 641	0.13 629	0.12 563	0.10 501	0.25 674	0.21 668

zh-sn7	0.48 666	0.51 703	1.43 714	0.29 639	0.20 608	0.47 640	0.39 674	0.57 636	0.62 664	0.52 662	0.81 686	0.52 634	0.56 677	1.05 705	0.87 694	0.12 564	0.13 629	0.13 585	0.13 610	0.17 623	0.16 613

ADCPNet	0.48 666	0.29 642	1.60 721	0.27 612	0.23 646	0.70 693	0.38 669	0.53 590	0.51 617	0.51 656	0.59 641	0.67 684	0.56 677	0.60 578	1.14 712	0.15 625	0.18 677	0.14 612	0.23 685	0.19 646	0.19 647

MDST_ROB	0.48 666	0.14 430	0.95 675	0.30 652	0.21 616	1.33 730	0.32 636	0.77 707	0.56 646	1.06 720	0.71 673	0.49 616	0.35 598	1.26 719	0.38 591	0.13 585	0.11 597	0.16 640	0.13 610	0.12 547	0.12 547

AANet	0.49 669	0.42 689	1.56 719	0.22 389	0.19 589	0.39 597	0.25 567	0.52 578	0.92 714	0.92 709	0.93 698	0.84 700	0.67 696	0.59 574	0.59 660	0.15 625	0.11 597	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

test_sample8	0.49 669	0.19 550	0.50 522	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.55 610	0.34 421	0.62 681	0.38 478	1.15 715	0.67 696	0.66 613	0.91 697	0.23 678	1.82 756	0.28 692	0.24 687	0.18 637	0.16 613

SuperB	0.49 669	0.28 633	2.23 731	0.23 450	0.15 482	0.41 607	0.32 636	0.47 507	0.82 697	0.43 621	0.50 596	0.33 485	0.45 649	0.68 618	1.08 707	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.98 739	0.14 591

ADCMid	0.49 669	0.34 666	1.13 696	0.26 584	0.21 616	0.51 656	0.37 663	0.57 636	0.54 637	0.75 698	0.66 664	0.62 668	0.64 695	0.64 602	1.68 731	0.13 585	0.12 617	0.17 646	0.17 657	0.20 655	0.17 626

psmorigin	0.50 673	0.25 612	3.03 740	0.24 508	0.19 589	0.38 588	0.22 500	0.50 541	0.44 549	0.64 685	0.68 668	0.71 693	0.51 670	0.85 674	0.45 629	0.14 610	0.17 671	0.13 585	0.14 625	0.16 606	0.21 668

CSAN	0.50 673	0.35 668	0.78 631	0.36 683	0.23 646	0.56 669	0.59 713	0.61 664	0.70 682	0.64 685	0.78 683	0.65 679	0.60 684	1.38 725	0.62 667	0.21 675	0.17 671	0.20 668	0.20 671	0.18 637	0.18 640

SGM_RVC	0.50 673	0.19 550	0.50 522	0.25 549	0.15 482	0.69 690	0.39 674	0.68 696	0.82 697	0.95 714	0.84 690	1.13 712	0.76 704	1.16 712	0.60 664	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.16 647	0.16 606	0.17 626
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 673	0.20 563	0.78 631	0.24 508	0.26 666	0.39 597	0.30 622	0.51 559	0.50 613	0.54 670	1.23 713	2.52 742	0.37 611	0.77 656	0.95 700	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.10 456	0.08 347

Wz-Net-TNSev	0.51 677	0.58 710	1.61 723	0.25 549	0.21 616	0.65 684	0.45 690	0.63 680	0.69 680	0.51 656	0.54 620	0.71 693	0.60 684	1.00 700	0.77 685	0.15 625	0.15 656	0.13 585	0.15 635	0.21 658	0.20 659

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 677	0.50 701	0.86 660	0.39 693	0.24 654	0.84 706	0.55 708	0.56 626	0.62 664	0.60 678	0.68 668	0.62 668	0.42 640	1.13 711	0.43 621	0.23 678	0.27 705	0.27 684	0.35 707	0.25 674	0.29 696

AnyNet_C32	0.51 677	0.40 683	1.10 695	0.29 639	0.28 675	0.59 676	0.58 711	0.54 600	0.60 658	0.62 681	0.66 664	0.54 643	0.54 673	0.78 658	1.74 735	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.20 655	0.20 659

WCMA_ROB	0.51 677	0.21 578	0.65 600	0.25 549	0.21 616	0.58 673	0.32 636	0.54 600	0.55 643	0.95 714	1.40 719	1.28 720	0.81 709	0.73 635	0.62 667	0.18 664	0.15 656	0.15 628	0.15 635	0.19 646	0.19 647

WZ-Net	0.52 681	0.38 681	1.90 727	0.30 652	0.24 654	0.57 672	0.48 701	0.62 673	0.78 693	0.50 651	0.71 673	0.68 688	0.54 673	0.98 699	0.84 691	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.19 646	0.20 659

SANet	0.53 682	0.28 633	0.96 677	0.26 584	0.15 482	0.69 690	0.44 689	0.67 693	1.34 735	0.67 689	0.98 703	0.94 705	0.71 701	0.89 682	0.76 682	0.14 610	0.12 617	0.12 563	0.11 542	0.17 623	0.16 613

Consistency-Raft	0.55 683	0.48 696	1.02 684	0.45 701	0.49 711	0.49 651	0.47 697	0.72 702	0.72 685	0.45 632	0.82 688	0.47 603	0.60 684	0.50 518	0.63 670	0.39 714	0.39 719	0.44 712	0.51 724	0.52 712	0.37 706

anonymity	0.56 684	0.54 708	0.70 618	0.47 704	0.61 721	0.56 669	0.43 686	0.69 697	0.49 605	0.63 683	0.55 625	0.54 643	0.60 684	0.61 585	0.57 654	0.55 719	0.53 735	0.50 715	0.54 728	0.51 711	0.56 721

MFN_U_SF_RVC	0.56 684	0.51 703	1.19 700	0.38 691	0.22 633	0.69 690	0.27 588	0.80 712	0.67 675	0.73 694	0.74 678	0.87 701	0.61 693	0.81 668	0.76 682	0.29 702	0.27 705	0.32 701	0.37 711	0.32 698	0.31 700

SAMSARA	0.56 684	0.39 682	0.80 641	0.60 717	0.46 708	1.00 715	1.23 747	0.67 693	0.68 678	0.71 693	0.54 620	0.89 704	0.57 680	0.81 668	0.62 667	0.19 670	0.22 694	0.18 655	0.18 664	0.27 687	0.25 689

otaku	0.57 687	0.62 714	0.87 662	0.63 719	0.44 706	0.73 694	0.37 663	0.65 682	0.66 672	0.51 656	0.75 679	0.66 683	0.45 649	0.69 620	0.46 635	0.53 716	0.34 715	0.55 718	0.35 707	0.60 717	0.45 713

Ntro	0.58 688	0.64 715	0.92 670	0.66 720	0.50 712	0.77 699	0.36 659	0.66 688	0.70 682	0.50 651	0.59 641	0.65 679	0.51 670	0.75 644	0.45 629	0.56 720	0.32 713	0.56 721	0.34 706	0.63 719	0.46 716

PVD	0.58 688	0.34 666	0.84 656	0.39 693	0.31 688	0.59 676	0.47 697	0.80 712	1.25 732	0.92 709	1.09 706	0.79 697	0.82 710	0.85 674	0.76 682	0.21 675	0.18 677	0.22 677	0.18 664	0.27 687	0.35 705

ADCS	0.58 688	0.40 683	1.35 712	0.29 639	0.24 654	0.55 668	0.45 690	0.67 693	0.83 701	0.76 700	0.71 673	0.68 688	0.60 684	0.76 650	2.23 743	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.17 657	0.22 665	0.22 674

MeshStereo	0.58 688	0.27 630	0.67 606	0.22 389	0.17 540	0.66 686	0.37 663	0.78 708	0.61 662	1.47 741	1.30 715	1.65 728	0.79 706	1.12 710	0.59 660	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.14 625	0.17 623	0.14 591
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
MSMD_ROB	0.60 692	0.33 665	0.61 579	0.30 652	0.25 662	0.86 708	0.35 654	0.55 610	0.67 675	1.10 722	1.49 724	1.76 731	0.97 720	0.88 680	0.49 640	0.23 678	0.21 689	0.27 684	0.27 700	0.25 674	0.24 686

DGSMNet	0.61 693	0.29 642	0.91 668	0.51 710	0.70 726	0.62 682	1.38 748	0.59 651	0.55 643	0.37 555	0.61 653	0.52 634	0.33 583	0.65 609	0.43 621	0.53 716	0.60 742	0.67 723	0.61 733	0.63 719	0.61 731

FCDSN-DC	0.63 694	0.31 657	0.61 579	0.36 683	0.30 685	0.65 684	0.37 663	0.66 688	0.68 678	1.14 724	1.54 727	1.71 730	1.26 729	0.92 687	0.64 673	0.24 686	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.27 687	0.27 695
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 694	0.37 676	2.40 735	0.26 584	0.25 662	0.38 588	0.49 703	0.41 437	1.06 725	1.38 730	0.87 695	0.62 668	0.95 717	0.65 609	1.65 730	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.19 646	0.17 626

AnyNet_C01	0.65 696	0.58 710	2.60 738	0.32 664	0.26 666	0.88 709	0.61 714	0.63 680	0.62 664	0.68 690	0.96 700	0.76 696	0.60 684	0.96 695	1.43 726	0.16 641	0.16 664	0.17 646	0.17 657	0.23 668	0.23 681

DispFullNet	0.66 697	0.89 729	1.59 720	0.77 726	1.21 744	0.51 656	0.23 527	0.59 651	0.72 685	0.69 692	0.61 653	0.69 690	0.91 716	0.79 660	0.48 638	0.27 695	0.12 617	0.73 726	0.30 704	0.65 722	0.40 709

NVStereoNet_ROB	0.67 698	0.49 700	0.83 651	0.48 705	0.40 699	0.51 656	0.46 693	0.70 699	0.77 692	0.84 704	1.72 732	1.02 710	0.83 711	1.23 717	0.79 688	0.32 706	0.38 718	0.40 710	0.46 718	0.36 702	0.41 710
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 699	0.64 715	1.06 688	0.45 701	0.27 670	1.40 734	0.58 711	0.78 708	0.92 714	0.84 704	0.86 692	0.88 703	0.68 698	1.33 724	0.68 678	0.37 712	0.29 709	0.34 705	0.36 710	0.43 706	0.37 706

SPS-STEREO	0.69 700	0.61 713	0.98 679	0.52 713	0.57 718	0.74 695	0.50 704	0.78 708	0.62 664	0.95 714	0.86 692	0.94 705	0.70 700	1.01 702	0.87 694	0.58 722	0.51 732	0.50 715	0.50 723	0.55 714	0.58 724
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 701	0.30 649	0.69 612	0.32 664	0.27 670	0.81 705	0.39 674	0.79 711	0.82 697	1.41 733	1.58 729	1.98 733	1.26 729	1.02 703	0.77 685	0.24 686	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.26 691

FC-DCNN v2	0.71 702	0.30 649	0.67 606	0.32 664	0.27 670	0.84 706	0.39 674	0.84 717	0.85 705	1.44 737	1.64 730	2.09 735	1.28 731	1.06 706	0.80 689	0.24 686	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.25 689

RainbowNet	0.72 703	0.89 729	1.02 684	0.82 728	0.63 723	0.78 702	0.52 705	0.81 714	0.93 718	0.60 678	0.79 684	0.80 698	0.60 684	0.80 664	0.57 654	0.78 732	0.55 738	0.78 729	0.49 721	0.76 729	0.58 724

ACVNet_1	0.72 703	0.81 724	1.37 713	0.72 724	0.53 716	0.77 699	0.42 684	0.85 720	0.90 708	0.74 697	0.75 679	1.32 722	0.72 702	1.02 703	0.55 653	0.54 718	0.31 712	0.71 725	0.35 707	0.64 721	0.45 713

ACVNet-4b	0.72 703	0.81 724	1.33 711	0.72 724	0.50 712	0.80 704	0.31 627	0.71 701	0.80 695	0.50 651	0.72 677	0.95 707	0.43 644	0.96 695	1.20 720	1.13 746	0.21 689	0.76 728	0.45 717	0.65 722	0.46 716

MFMNet_re	0.72 703	0.76 722	0.99 680	0.62 718	0.70 726	0.77 699	0.67 717	0.75 705	0.83 701	0.78 702	0.86 692	0.69 690	0.78 705	0.71 627	0.61 665	0.66 725	0.59 741	0.61 722	0.58 732	0.68 725	0.71 735

ELAS_RVC	0.74 707	0.36 671	1.00 681	0.37 689	0.33 690	0.88 709	0.93 736	0.83 716	1.08 727	1.35 729	1.33 718	1.24 718	1.33 733	1.06 706	0.95 700	0.27 695	0.25 703	0.29 696	0.27 700	0.30 694	0.30 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 707	0.36 671	0.85 659	0.36 683	0.33 690	1.36 731	0.77 727	0.93 721	0.92 714	1.41 733	1.53 726	1.16 716	1.17 725	0.95 694	1.03 704	0.26 690	0.25 703	0.28 692	0.28 703	0.31 695	0.30 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 709	0.44 690	1.98 728	0.49 708	0.16 515	0.58 673	0.31 627	0.81 714	0.83 701	0.41 605	0.52 610	0.98 709	0.58 681	4.97 759	1.03 704	0.11 524	0.07 405	0.10 465	0.24 687	0.27 687	0.26 691

RTS	0.78 710	0.48 696	4.68 747	0.34 672	0.28 675	1.12 719	0.46 693	0.62 673	1.03 722	0.73 694	0.89 696	0.60 662	0.59 682	1.61 729	1.16 716	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 647

RTSA	0.78 710	0.48 696	4.68 747	0.34 672	0.28 675	1.12 719	0.46 693	0.62 673	1.03 722	0.73 694	0.89 696	0.60 662	0.59 682	1.61 729	1.16 716	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 647

DStereoSA	0.81 712	0.37 676	1.08 690	0.51 710	0.65 724	0.67 687	1.44 749	0.74 704	1.06 725	0.54 670	1.67 731	0.49 616	1.78 739	0.96 695	1.69 733	0.28 699	0.43 722	0.27 684	0.51 724	0.40 705	0.58 724

DStereoFS	0.84 713	0.66 717	0.80 641	0.53 714	0.50 712	1.23 725	0.55 708	0.94 722	1.32 734	0.89 706	1.32 716	1.04 711	2.32 746	1.29 722	1.14 712	0.31 705	0.35 716	0.30 698	0.39 714	0.34 699	0.60 727

SGM+DAISY	0.87 714	0.66 717	1.30 710	0.51 710	0.60 720	1.03 716	0.84 733	0.76 706	0.73 688	1.39 731	1.51 725	1.31 721	1.22 727	1.11 708	1.08 707	0.57 721	0.53 735	0.51 717	0.51 724	0.54 713	0.61 731

ACVNet_2	0.89 715	0.87 728	1.25 705	0.82 728	0.62 722	0.97 714	0.62 715	1.14 727	1.42 737	1.00 717	1.40 719	1.47 725	0.84 712	1.11 708	0.66 676	0.61 723	0.43 722	0.78 729	0.49 721	0.75 728	0.52 719

IMH-64-1	0.91 716	0.86 726	0.84 656	0.97 733	0.75 728	0.92 712	0.71 719	1.27 728	1.10 728	0.89 706	1.45 721	1.14 713	0.96 718	1.19 713	0.84 691	0.74 729	0.51 732	0.97 734	0.55 729	0.84 731	0.60 727

IMH-64	0.91 716	0.86 726	0.84 656	0.97 733	0.75 728	0.92 712	0.71 719	1.27 728	1.10 728	0.89 706	1.45 721	1.14 713	0.96 718	1.19 713	0.84 691	0.74 729	0.51 732	0.97 734	0.55 729	0.84 731	0.60 727

MonStereo1	0.93 718	0.56 709	0.82 648	0.69 721	0.58 719	1.37 732	0.35 654	0.94 722	1.25 732	0.93 711	1.90 735	1.52 726	2.10 743	1.27 720	0.77 685	0.69 726	0.33 714	0.75 727	0.47 720	0.70 726	0.57 723

U	1.00 719	0.09 94	0.21 146	0.21 315	3.68 751	6.12 758	0.14 125	0.21 100	0.21 215	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 765	2.90 763	0.07 201	0.06 159

PWCK	1.00 719	1.17 742	1.70 725	0.91 731	0.41 700	1.19 723	0.92 735	1.10 725	1.14 730	1.16 725	1.14 709	1.25 719	0.88 715	1.75 735	1.04 706	0.87 737	0.50 730	0.87 732	0.53 727	0.96 738	0.52 719

WAO-7	1.01 721	0.89 729	0.93 672	0.83 730	0.66 725	1.18 721	0.81 731	1.40 732	1.57 742	1.11 723	1.76 734	1.45 724	1.19 726	1.50 728	1.14 712	0.61 723	0.62 745	0.70 724	0.68 736	0.66 724	0.60 727

MADNet+	1.01 721	1.16 741	4.72 749	0.70 722	0.47 709	1.24 726	0.96 737	0.97 724	0.89 706	0.65 687	0.77 682	0.87 701	0.85 714	2.09 739	1.68 731	0.38 713	0.39 719	0.31 700	0.27 700	0.43 706	0.39 708

MultiAttention	1.02 723	0.13 376	0.43 455	0.35 681	0.43 703	5.36 749	1.71 750	0.69 697	0.53 631	0.36 547	0.63 659	0.55 645	0.22 424	7.60 764	0.43 621	0.09 421	0.06 263	0.14 612	0.24 687	0.26 682	0.30 697

IMH	1.05 724	0.95 733	1.00 681	1.01 735	0.78 732	1.11 718	0.68 718	1.38 731	1.43 738	1.00 717	1.72 732	1.43 723	1.14 722	1.73 734	0.89 696	1.09 743	0.55 738	0.99 736	0.57 731	0.87 733	0.62 733

WAO-6	1.07 725	0.93 732	0.92 670	0.96 732	0.78 732	1.28 728	0.75 724	1.34 730	2.00 746	1.02 719	1.54 727	1.59 727	1.22 727	1.31 723	1.14 712	0.78 732	0.55 738	1.02 738	0.75 741	0.83 730	0.69 734

LVE	1.13 726	1.02 734	1.28 708	1.01 735	0.80 735	1.29 729	0.81 731	1.47 735	1.96 744	1.07 721	1.90 735	1.90 732	1.01 721	1.48 727	0.91 697	0.93 740	0.61 744	0.94 733	0.69 737	0.87 733	0.75 739

JetBlue	1.14 727	0.76 722	2.36 733	0.59 716	0.75 728	3.04 745	1.78 751	1.11 726	0.90 708	0.94 712	1.10 707	1.66 729	1.28 731	2.09 739	1.72 734	0.43 715	0.36 717	0.38 707	0.38 713	0.58 716	0.56 721

Dean	1.17 728	1.04 736	1.49 717	1.03 737	0.78 732	1.20 724	0.77 727	1.48 736	1.96 744	1.28 727	1.99 738	2.15 736	1.14 722	1.25 718	1.00 703	0.81 734	0.60 742	1.01 737	0.69 737	0.92 737	0.74 738

SGM-ForestM	1.36 729	0.28 633	0.79 638	0.26 584	0.16 515	2.26 742	1.00 739	1.42 733	1.46 740	2.38 752	2.05 739	5.95 755	2.66 748	2.95 745	2.46 745	0.17 653	0.18 677	0.18 655	0.18 664	0.15 598	0.18 640

xyz-stereo	1.40 730	0.10 156	17.09 773	0.18 115	0.07 3	4.78 748	0.18 337	0.29 261	0.34 421	0.36 547	2.81 751	0.40 557	0.29 540	0.56 557	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.06 170	0.06 113	0.05 37

MANE	1.41 731	0.36 671	0.74 628	0.43 698	0.41 700	2.16 741	0.80 729	2.39 750	3.38 751	2.22 751	3.06 752	3.54 748	2.73 749	2.15 741	1.94 740	0.28 699	0.27 705	0.30 698	0.46 718	0.28 692	0.34 704

TorneroNet-64	1.43 732	1.03 735	1.20 701	1.10 739	0.86 738	2.26 742	0.73 722	1.84 741	3.84 756	1.25 726	2.25 743	2.69 744	1.42 734	1.76 736	1.43 726	0.76 731	0.50 730	1.09 739	0.66 735	1.23 745	0.76 740

notaker	1.45 733	1.34 745	1.48 715	1.40 746	1.07 742	1.18 721	0.85 734	1.48 736	1.40 736	1.51 742	3.46 753	2.40 741	1.81 740	1.76 736	1.45 729	1.11 744	0.69 750	1.38 746	0.87 744	1.31 747	0.97 746

WAO-8	1.46 734	1.10 739	1.09 691	1.10 739	0.84 736	2.06 738	0.75 724	1.84 741	3.83 754	1.44 737	2.21 741	2.15 736	1.43 735	3.17 746	1.19 718	0.91 738	0.65 747	1.09 739	0.79 742	0.90 735	0.71 735

Venus	1.46 734	1.10 739	1.09 691	1.10 739	0.84 736	2.06 738	0.75 724	1.84 741	3.83 754	1.44 737	2.21 741	2.15 736	1.43 735	3.17 746	1.19 718	0.91 738	0.65 747	1.09 739	0.79 742	0.90 735	0.71 735

UNDER WATER-64	1.55 736	1.19 743	2.52 736	1.31 744	0.95 740	2.12 740	1.21 746	1.45 734	3.19 750	1.43 736	1.32 716	2.64 743	2.04 742	1.63 731	1.83 736	1.11 744	0.67 749	1.28 744	0.92 745	1.19 742	1.02 747

UNDER WATER	1.59 737	1.22 744	2.36 733	1.38 745	1.03 741	1.67 737	1.10 743	1.54 739	3.63 752	1.44 737	1.47 723	2.85 745	2.25 745	1.67 732	1.94 740	1.06 742	0.62 745	1.31 745	0.93 746	1.21 744	1.02 747

LSM	1.64 738	0.40 683	2.56 737	2.02 750	17.61 772	0.51 656	0.52 705	0.61 664	0.76 690	0.82 703	1.11 708	0.63 676	0.54 673	0.75 644	0.49 640	0.16 641	0.24 701	0.18 655	0.21 674	0.25 674	2.42 754

LE_ROB	1.76 739	0.20 563	2.68 739	0.48 705	0.52 715	0.78 702	0.96 737	0.84 717	6.61 761	7.40 765	2.08 740	2.08 734	4.83 756	1.27 720	3.79 750	0.10 476	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.11 506	0.10 482

ktn	1.77 740	1.36 746	1.22 702	1.43 747	1.14 743	1.52 735	1.08 742	1.51 738	3.96 757	2.77 755	4.69 755	3.35 747	1.46 737	1.69 733	1.25 722	1.43 748	0.77 752	1.45 747	0.99 747	1.32 748	0.96 744

KSHMR	1.89 741	1.36 746	1.60 721	1.47 748	1.22 745	1.38 733	1.06 741	1.79 740	5.97 760	1.42 735	5.65 759	2.98 746	1.14 722	2.23 742	1.20 720	1.27 747	1.12 754	1.46 748	1.10 749	1.32 748	1.15 749

TorneroNet	2.22 742	1.08 738	1.24 704	1.14 743	0.90 739	5.58 750	0.80 729	2.12 747	8.69 764	2.58 753	5.42 757	3.88 749	1.97 741	1.78 738	1.87 737	0.86 736	0.54 737	1.15 743	0.74 740	1.23 745	0.85 743

MADNet++	2.26 743	1.80 749	2.06 729	2.13 752	1.97 749	2.61 744	1.79 752	2.38 749	2.16 747	2.75 754	2.65 750	2.38 740	2.43 747	3.17 746	3.21 747	2.17 756	1.95 758	1.94 752	1.63 751	2.06 751	2.01 753

JetRed	2.30 744	2.64 751	6.12 755	1.12 742	1.38 747	5.85 757	3.29 753	1.99 745	1.67 743	1.98 749	1.95 737	2.16 739	1.60 738	2.48 743	4.10 751	1.05 741	1.60 755	1.09 739	1.01 748	1.67 750	1.28 750

light-stereo	2.37 745	0.69 719	3.61 741	3.84 754	3.41 750	4.04 746	0.31 627	2.13 748	1.45 739	3.61 756	6.33 760	6.90 764	0.63 694	4.83 758	1.28 723	0.71 728	0.74 751	0.32 701	0.39 714	1.20 743	0.96 744

HanzoNet	2.97 746	1.69 748	2.29 732	1.74 749	1.33 746	1.53 736	1.03 740	1.99 745	2.64 749	5.51 760	5.16 756	5.90 754	6.82 762	4.32 757	3.29 748	3.16 759	2.02 760	1.92 750	2.87 762	2.24 752	1.89 752

coex-ft	3.44 747	0.73 721	48.55 791	0.24 508	0.19 589	0.50 655	0.43 686	0.47 507	2.40 748	7.03 764	1.20 711	0.97 708	2.23 744	0.73 635	1.92 739	0.12 564	0.15 656	0.14 612	0.12 581	0.21 658	0.43 711

noway2	4.26 748	5.26 756	4.63 745	11.29 766	10.43 761	5.62 751	4.46 756	4.09 754	0.90 708	1.87 745	2.47 746	6.20 762	3.67 755	3.62 751	4.54 754	1.97 750	0.46 724	2.02 754	1.74 754	5.72 761	4.32 761

noway3	4.27 749	5.33 757	4.61 744	11.26 765	10.44 762	5.62 751	4.46 756	4.12 755	0.92 714	1.86 744	2.49 749	6.19 761	3.66 754	3.74 755	4.54 754	1.97 750	0.46 724	2.03 757	1.74 754	5.69 759	4.21 759

TCMNet-wrong-test	4.29 750	5.57 758	4.65 746	11.33 767	10.39 760	5.73 756	4.48 760	4.13 756	1.02 721	1.91 748	2.39 744	6.16 759	3.62 752	3.84 756	4.50 753	1.99 752	0.47 726	1.97 753	1.69 752	5.69 759	4.31 760

zzzz4	4.31 751	5.77 759	4.85 753	11.37 768	10.45 763	5.64 753	4.46 756	4.20 758	0.91 713	1.87 745	2.47 746	6.11 757	3.60 750	3.65 752	4.59 756	1.99 752	0.47 726	2.02 754	1.74 754	5.77 762	4.37 762

noway1	4.31 751	5.77 759	4.81 752	11.37 768	10.45 763	5.64 753	4.46 756	4.20 758	0.90 708	1.87 745	2.48 748	6.11 757	3.60 750	3.65 752	4.59 756	1.99 752	0.47 726	2.02 754	1.74 754	5.77 762	4.37 762

noway4	4.32 753	5.81 761	4.75 750	11.39 770	10.47 765	5.70 755	4.50 761	4.14 757	0.90 708	1.83 743	2.44 745	6.16 759	3.63 753	3.66 754	4.60 758	2.00 755	0.47 726	2.03 757	1.73 753	5.80 764	4.40 764

DPSimNet_ROB	4.34 754	4.23 752	6.89 757	3.67 753	3.68 751	4.75 747	5.21 762	2.67 751	3.68 753	5.82 761	3.95 754	5.57 751	6.72 761	3.46 750	4.48 752	4.05 763	2.88 761	4.68 764	3.12 764	3.69 754	3.62 758

tt	4.71 755	0.10 156	3.94 742	2.06 751	1.53 748	10.14 763	16.88 766	9.27 768	4.98 758	1.39 731	1.02 704	4.68 750	4.90 757	3.35 749	5.86 761	5.76 765	9.15 774	2.24 760	2.53 760	3.10 753	1.32 751

BEATNet-Init1	4.73 756	2.61 750	13.29 772	0.58 715	0.53 716	10.12 762	3.33 754	4.83 760	5.01 759	8.75 766	8.51 762	14.08 775	7.60 764	7.70 765	5.34 759	0.28 699	0.28 708	0.34 705	0.37 711	0.57 715	0.45 713

Selective-IGEV-i1pa	5.57 757	7.99 763	4.76 751	0.80 727	0.45 707	12.99 765	3.60 755	9.25 767	7.43 763	6.97 763	9.87 766	8.94 765	7.26 763	14.66 776	5.65 760	3.55 760	1.08 753	1.93 751	0.72 739	0.73 727	2.79 756

USTest	6.88 758	5.23 755	5.63 754	7.22 759	7.29 755	14.34 767	22.76 768	8.48 765	9.32 765	5.42 759	6.39 761	6.29 763	6.64 760	6.92 762	8.62 764	1.94 749	3.29 762	2.16 759	2.55 761	3.85 755	3.29 757

ASD4	7.23 759	6.65 762	7.69 758	5.24 756	5.62 754	11.85 764	20.36 767	7.57 764	7.14 762	6.55 762	5.47 758	5.99 756	5.78 758	7.22 763	9.24 765	4.85 764	4.44 764	6.40 771	5.19 765	6.53 765	4.89 765

EDNetEfficientorigin	7.51 760	0.52 707	140.47 793	0.25 549	0.17 540	0.42 614	0.29 611	0.47 507	1.03 722	1.28 727	1.02 704	0.83 699	0.84 712	0.75 644	0.99 702	0.10 476	0.09 536	0.12 563	0.10 501	0.21 658	0.22 674

DGTPSM_ROB	8.34 761	5.10 753	10.37 770	5.31 757	10.18 758	8.33 759	23.60 772	6.06 762	13.41 773	4.90 757	10.87 770	5.65 752	10.44 765	6.17 760	12.59 766	3.74 761	7.55 767	3.69 761	7.26 770	4.14 756	7.46 768

DPSMNet_ROB	8.40 762	5.11 754	10.49 771	5.58 758	10.25 759	8.34 760	23.62 773	6.07 763	13.45 774	4.93 758	10.88 771	5.66 753	10.44 765	6.24 761	12.64 767	3.98 762	7.61 768	3.76 762	7.30 771	4.20 757	7.51 769

DLNR_Zeroshot_test	10.44 763	12.10 772	19.93 775	106.08 793	23.66 784	0.14 48	0.13 89	3.22 752	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.36 757	0.06 263	0.07 175	0.07 255	39.70 792	0.06 159

DLNR-FE	10.45 764	12.13 773	19.94 776	106.10 794	23.12 783	0.14 48	0.13 89	3.28 753	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.41 758	0.06 263	0.07 175	0.07 255	40.22 793	0.06 159

iinet-test	10.78 765	9.29 764	9.70 760	10.48 760	10.68 766	17.98 772	25.98 774	12.57 772	13.39 771	9.64 770	10.10 767	10.06 767	10.61 768	11.22 772	12.70 768	6.40 767	7.74 769	5.68 766	6.69 766	7.47 766	7.30 766

IINet	10.78 765	9.29 764	9.70 760	10.48 760	10.68 766	17.98 772	25.98 774	12.57 772	13.39 771	9.64 770	10.10 767	10.06 767	10.61 768	11.22 772	12.70 768	6.40 767	7.74 769	5.68 766	6.69 766	7.47 766	7.30 766

LRCNet_RVC	10.90 767	14.34 775	9.35 759	15.35 771	8.04 757	1.08 717	0.34 650	8.78 766	0.70 682	12.63 775	16.05 774	9.85 766	6.54 759	8.57 766	6.34 762	20.27 786	5.40 766	23.70 787	21.88 788	14.87 774	13.83 776

DPSM_ROB	11.49 768	9.87 770	10.35 768	11.13 763	11.31 768	19.11 775	27.51 777	13.37 775	14.21 776	10.31 772	11.06 772	10.96 773	11.27 773	11.96 774	13.59 771	6.78 769	8.19 772	6.03 768	7.09 768	7.93 768	7.73 771

DPSM	11.49 768	9.87 770	10.35 768	11.13 763	11.31 768	19.11 775	27.51 777	13.37 775	14.21 776	10.31 772	11.06 772	10.96 773	11.27 773	11.96 774	13.59 771	6.78 769	8.19 772	6.03 768	7.09 768	7.93 768	7.73 771

xxxxx1	15.27 770	9.54 767	10.31 765	20.13 774	18.88 773	17.08 768	23.03 769	10.36 769	10.99 767	9.21 767	9.62 763	10.74 770	10.61 768	10.72 768	13.89 773	7.97 771	9.20 775	31.85 790	44.72 792	12.84 771	13.69 773

tt_ll	15.27 770	9.54 767	10.31 765	20.13 774	18.88 773	17.08 768	23.03 769	10.36 769	10.99 767	9.21 767	9.62 763	10.74 770	10.61 768	10.72 768	13.89 773	7.97 771	9.20 775	31.85 790	44.72 792	12.84 771	13.69 773

ff	15.27 770	9.54 767	10.31 765	20.13 774	18.88 773	17.08 768	23.03 769	10.36 769	10.99 767	9.21 767	9.62 763	10.74 770	10.61 768	10.72 768	13.89 773	7.97 771	9.20 775	31.85 790	44.72 792	12.84 771	13.69 773

PML	16.10 773	12.82 774	6.78 756	5.23 755	7.76 756	33.92 779	66.56 789	5.30 761	10.28 766	26.12 789	68.59 793	20.51 777	13.49 775	10.06 767	6.78 763	5.96 766	2.00 759	6.04 770	2.18 759	8.96 770	2.60 755

Anonymous_1	16.62 774	9.35 766	9.84 762	10.66 762	14.64 770	18.66 774	27.12 776	12.64 774	13.51 775	10.76 774	10.30 769	10.13 769	10.60 767	11.06 771	12.74 770	15.87 782	7.74 769	16.92 780	43.48 791	58.66 794	7.68 770

HaxPig	17.72 775	20.22 785	19.73 774	16.53 772	16.51 771	9.27 761	9.33 763	14.34 777	13.27 770	18.65 777	18.70 775	17.35 776	16.77 776	17.04 777	16.45 776	22.05 789	20.89 786	22.27 786	21.53 783	21.29 785	22.13 790

MEDIAN_ROB	21.21 776	24.62 789	23.47 785	19.58 773	19.65 776	13.22 766	10.96 764	17.88 778	17.00 778	22.14 788	22.02 778	20.86 778	20.36 777	21.06 778	19.71 777	25.63 791	24.13 787	26.21 788	25.20 789	25.17 788	25.38 793

RAFT-FEzeroshot	23.10 777	19.88 780	20.56 777	22.49 778	22.75 779	38.38 780	55.50 785	26.84 782	28.66 783	20.60 783	22.10 779	22.05 781	22.74 780	24.00 781	27.37 784	13.59 774	16.48 780	12.14 772	14.28 774	15.96 777	15.54 780

RAFT-FE	23.10 777	19.88 780	20.56 777	22.49 778	22.75 779	38.38 780	55.50 785	26.84 782	28.66 783	20.60 783	22.10 779	22.05 781	22.74 780	24.00 781	27.37 784	13.59 774	16.48 780	12.14 772	14.28 774	15.96 777	15.54 780

CasAABBNet	23.10 777	19.86 778	20.64 779	22.47 777	22.73 777	38.41 783	55.50 785	26.89 785	28.70 785	20.61 785	22.15 781	22.08 784	22.75 782	23.99 779	27.36 782	13.59 774	16.48 780	12.14 772	14.27 773	15.95 775	15.53 779

FlowAnything	23.14 780	19.87 779	20.79 780	22.50 781	22.74 778	38.39 782	55.46 782	26.89 785	28.72 786	20.77 787	22.29 784	22.07 783	22.72 779	23.99 779	27.41 786	13.60 777	16.55 785	12.15 776	14.36 778	15.97 779	15.52 778

Hybrid-DGEV	23.16 781	19.94 783	20.96 782	22.49 778	22.75 779	38.51 785	55.52 788	27.09 789	28.90 789	20.58 782	22.25 782	22.00 780	22.80 784	24.11 784	27.33 781	13.60 777	16.47 779	12.14 772	14.30 777	15.95 775	15.54 780

Selective-RAFT-Error	23.16 781	19.93 782	20.87 781	22.54 782	22.81 782	38.52 786	55.47 783	27.01 788	28.83 787	20.66 786	22.25 782	22.09 785	22.80 784	24.09 783	27.36 782	13.61 779	16.48 780	12.15 776	14.28 774	15.99 780	15.57 783

fast-reg	23.64 783	20.51 786	23.42 784	23.22 783	24.75 786	38.73 787	55.47 783	26.85 784	28.86 788	20.12 780	21.73 776	21.64 779	22.22 778	24.30 786	27.54 787	13.91 781	16.52 784	14.85 779	15.62 779	16.91 782	15.71 784

LSM0	24.24 784	19.98 784	22.32 783	24.22 784	40.14 791	38.48 784	55.20 781	26.95 787	28.57 782	20.49 781	21.83 777	22.26 786	22.75 782	24.22 785	27.30 780	13.66 780	16.32 778	12.19 778	14.15 772	16.10 781	17.66 785

AVERAGE_ROB	25.43 785	29.06 790	27.24 786	24.63 785	24.20 785	17.73 771	12.61 765	22.29 781	21.39 781	26.79 790	26.16 787	25.20 787	24.64 788	25.07 787	23.53 778	29.96 792	28.40 792	30.60 789	29.58 790	29.72 789	29.84 794

RSGM-EC	29.65 786	17.75 776	10.04 763	35.31 788	33.15 787	26.42 777	46.65 779	19.89 779	17.74 779	18.92 778	23.36 785	30.14 788	23.59 786	41.87 792	45.99 792	59.56 793	34.38 793	33.25 793	20.37 781	34.97 790	19.60 788

acva	29.65 786	17.75 776	10.04 763	35.31 788	33.15 787	26.42 777	46.65 779	19.89 779	17.74 779	18.92 778	23.36 785	30.14 788	23.59 786	41.87 792	45.99 792	59.56 793	34.38 793	33.25 793	20.37 781	34.97 790	19.60 788

Selective-IGEV-i16pa	30.47 788	41.93 793	4.02 743	0.49 708	0.37 696	96.94 793	0.74 723	60.26 795	58.76 794	17.24 776	64.39 792	38.26 794	49.53 793	106.11 795	26.15 779	19.96 785	3.42 763	4.39 763	1.81 758	0.39 704	14.22 777

zzzzzz3	33.80 789	21.93 787	29.35 787	40.69 790	40.71 792	54.58 789	75.81 791	38.06 791	43.73 792	30.21 791	32.81 788	33.59 792	36.40 791	35.16 788	41.64 790	19.24 783	24.62 788	18.35 782	21.58 784	19.15 783	18.48 786

zzz1	33.83 790	21.95 788	29.58 788	40.69 790	40.71 792	54.57 788	75.77 790	38.08 792	43.79 793	30.23 792	32.84 789	33.61 793	36.40 791	35.19 789	41.64 790	19.25 784	24.62 788	18.36 783	21.58 784	19.16 784	18.49 787

zzzz2	34.86 791	30.12 791	31.42 789	34.23 786	34.22 789	58.04 790	83.74 792	40.88 793	43.54 790	31.10 793	33.46 790	32.70 790	33.88 789	35.86 790	41.00 788	20.48 787	24.86 790	18.45 784	21.67 786	24.07 786	23.42 791

noway5	34.86 791	30.12 791	31.42 789	34.23 786	34.22 789	58.04 790	83.74 792	40.88 793	43.54 790	31.10 793	33.46 790	32.70 790	33.88 789	35.86 790	41.00 788	20.48 787	24.86 790	18.45 784	21.67 786	24.07 786	23.42 791

test_example2	101.33 793	108.28 794	68.15 792	98.43 792	106.93 794	89.75 792	102.43 794	36.80 790	97.65 795	129.04 795	130.15 794	65.26 795	66.62 794	92.11 794	80.24 794	144.10 795	199.48 795	81.81 795	103.01 795	125.01 795	101.27 795

ccccc	256.34 794	256.29 795	313.62 794	354.40 795	364.36 795	149.10 794	168.46 795	152.89 796	131.30 796	153.93 796	155.56 795	164.00 796	204.39 795	268.02 796	295.19 795	390.55 796	349.22 796	244.59 796	219.82 796	412.30 796	378.83 796

GS-Stereo							0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

FADE		1.06 737		0.71 723	0.76 731			1.85 744	1.52 741	0.75 698		1.17 717		2.83 744		24.23 790	4.70 765	17.35 781	17.61 780	0.49 710	0.44 712

Low-res two-view benchmark